解释一下这段代码def crawl_weather_data(): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101120101.shtml' r = requests.get(url, headers=headers) r.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') weather_data = soup.find('div', {'id': '7d'}).find('ul').find_all('li') data = [] for day in weather_data: temp = [] date = day.find('h1').string temp.append(date) info = day.find_all('p') temp.append(info[0].string) if info[1].find('span') is None: temperature_highest = None else: temperature_highest = info[1].find('span').string temperature_highest = temperature_highest.replace('℃', '') temperature_lowest = info[1].find('i').string temperature_lowest = temperature_lowest.replace('℃', '') temp.append(temperature_highest) temp.append(temperature_lowest) wind = info[2].find('span').string temp.append(wind) data.append(temp)

时间: 2024-03-04 09:50:05 浏览: 79
ZIP

Find_Nt_Pass.zip_CRAWL_NT_pa_PASS-_ntfind_ntpass

这段代码是用来爬取中国天气网的天气数据的。首先，设置了一个请求头，模拟浏览器访问网站，以避免被识别为爬虫而被禁止访问。然后，通过requests库向指定的URL发送GET请求，获取网页源代码。接着，使用BeautifulSoup库解析HTML文档，找到id为'7d'的div标签，再找到其中的ul标签和所有的li标签，获取每个天气信息的日期、天气情况、最高温度、最低温度和风力等信息。最后，将这些信息存储到一个列表中，并返回该列表。
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bar_crawl_app:WDI-17 GA 项目 2

这一项目是WDI-17 GA（General Assembly）课程中的第二个实践项目，旨在锻炼学员的JavaScript编程技能。 JavaScript是这个项目的核心技术，它是一种广泛使用的、跨平台的脚本语言，特别适用于Web开发。通过...

import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_total_count(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') total_count = soup.find('h2', class_='total fl').find('span').get_text() return int(total_count) def crawl_lianjia(): districts = ['wanzhou', 'yubei', 'jiangbei', 'shapingba', 'jiulongpo'] base_url = 'https://cq.lianjia.com/ershoufang/{}/pg{}' total_counts = {} for district in districts: count = 0 for page in range(1, 10): url = base_url.format(district, page) count += get_total_count(url) total_counts[district] = count return total_counts result = crawl_lianjia() print(result)修改代码只爬取近一年的

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import xlrd # 读取Excel文件中的小区名字 def read_excel(filename): data = pd.read_excel(filename) return data['小区名'].tolist() # 爬取二手房数据 def crawl_data(area): print(area) print('1') url = 'https://wx.ke.com/ershoufang/rs'+area # 无锡二手房页面 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } params = { 'kw': area } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析页面数据 result = [] house_list = soup.find_all('div', class_='info clear') for house in house_list: title = house.find('div', class_='title').text.strip() address = house.find('div', class_='address').text.strip() house_Info = house.find('div', class_='houseInfo').text.strip() priceInfo = house.find('div', class_='priceInfo').text.strip() followInfo = house.find('div', class_='followInfo').text.strip() result.append({ 'title': title, 'address': address, 'house_info':house_Info, 'priceInfo':priceInfo, 'followInf':followInfo }) return result # 将数据保存到Excel文件中 def save_to_excel(data, filename): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(filename, index=False) # 主函数 if __name__ == '__main__': areas = read_excel('小区名.xlsx') for area in areas: print('正在爬取：', area) data = crawl_data(area) save_to_excel(data, area + '.xlsx') print('爬取完成！')

这段代码是一个简单的爬虫程序，用来爬取指定小区的二手房信息，并将数据保存到 Excel 文件中。程序首先通过读取 Excel 文件中的小区名字，依次对每个小区进行爬取。爬取时，程序将小区名字作为参数拼接到目标 URL ...

import scrapy from scuw.items import ScuwItem class DushuSpider(scrapy.Spider): name = "dushu" allowed_domains = ["www.dushu.com"] start_urls = ["https://www.dushu.com/lianzai/"] def parse(self, response): print('=================') li_list = response.xpath('//div[@class="bookslist"]//div[@class="book-info"]') for li in li_list: name = li.xpath('.//a/text()').extract_first() href = li.xpath('.//a/@href').extract_first() url = "https://www.dushu.com"+href yield scrapy.Request(url=url, callback=self.response_second, meta={'name': name}) def response_second(self, response): src = response.xpath('//div[@class="bookdetails-left"]//div[@class="pic"]/img/@src').extract_first() name = response.meta['name'] data = ScuwItem(src=src, name=name) yield data

代码中定义了一个名为 ScuwItem 的 Item 类，用于存储爬取到的书籍信息。以下是代码的详细说明： 1. 导入 Scrapy 和 ScuwItem 类： python import scrapy from scuw.items import ScuwItem 2. 定义名为 ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def crawl_news_websites(url): response = requests.get(url)#get url soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')#创建 beautifulsoup 对象# 'html.parser' 指定解析器 websites = soup.find_all('a', class_='link')#查找节点 #find_all会将所有满足条件的值取出，组成一个list results = [] for website in websites: site_name = website.text site_url = website['href'] results.append((site_name, site_url)) return results def save_to_csv(results): with open('news_websites.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['Website Name', 'Website URL']) writer.writerows(results) if __name__ == '__main__': url = 'http://www.hao123.com/newswangzhi' news_websites = crawl_news_websites(url)

这段代码是用 Python 实现了一个爬虫程序，用于爬取指定网址中的新闻网站名称和链接，并将结果保存在一个名为 "news_websites.csv" 的文件中。其中，程序使用了 requests 库发送 HTTP 请求，BeautifulSoup 库对 ...

帮我解释一下a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def crawl_news_websites(url): # 发送了一个GET请求 response = requests.get(url)#get url，获得了指定网址的HTML页面 # 使用 BeautifulSoup 对 HTML 页面进行解析 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')#创建 beautifulsoup 对象# 'html.parser' 指定解析器 websites = soup.find_all('a', class_='link')#查找节点（属性为 "link" 的 标签节点）,获取其中的文本和链接 #find_all会将所有满足条件的值取出，组成一个list results = []#将find_all结果保存在一个名为 results 的列表中 for website in websites: site_name = website.text site_url = website['href'] results.append((site_name, site_url)) return results def save_to_csv(results): with open('news_websites.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['Website Name', 'Website URL']) writer.writerows(results) if __name__ == '__main__': url = 'http://www.hao123.com/newswangzhi' news_websites = crawl_news_websites(url)这段代码

这段代码的功能是爬取一个新闻网站列表，并将其保存到一个 CSV 文件中。具体步骤如下： 1. 引入了 requests、BeautifulSoup 和 csv 三个模块。 2. 定义了一个函数 crawl_news_websites(url)，用于爬取指定网址的 ...

a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def crawl_news_websites(url): # 发送了一个GET请求 response = requests.get(url)#get url，获得了指定网址的HTML页面 # 使用 BeautifulSoup 对 HTML 页面进行解析 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')#创建 beautifulsoup 对象# 'html.parser' 指定解析器 websites = soup.find_all('a', class_='link')#查找节点（属性为 "link" 的 标签节点）,获取其中的文本和链接 #find_all会将所有满足条件的值取出，组成一个list results = []#将find_all结果保存在一个名为 results 的列表中 for website in websites: site_name = website.text site_url = website['href'] results.append((site_name, site_url)) return results def save_to_csv(results): with open('news_websites.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['Website Name', 'Website URL']) writer.writerows(results) if __name__ == '__main__': url = 'http://www.hao123.com/newswangzhi' news_websites = crawl_news_websites(url)

这段代码爬取了一个新闻网站列表，并将其保存到一个 CSV 文件中。具体步骤如下： 1. 引入了 requests、BeautifulSoup 和 csv 三个模块。 2. 定义了一个函数 crawl_news_websites(url)，用于爬取指定网址的 HTML ...

import scrapy from dangdang.items import DangdangItem from scrapy.http import Request import csv class DdSpider(scrapy.Spider): name = 'dd' allowed_domains = ['dangdang.com'] start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid4008154.html'] def parse(self, response): item=DangdangItem() item["title"]=response.xpath("//a[@name='itemlist-picture']/@title").extract() item["link"]=response.xpath("//a[@name='itemlist-picture']/@href").extract() item["comment"]=response.xpath("//a[@name='itemlist-review']/text()").extract() yield item # 将获取的数据添加到列表中 data = [] for i in range(len(item["title"])): row = [] row.append(item["title"][i]) row.append(item["link"][i]) row.append(item["comment"][i]) data.append(row) # 写入csv文件 with open('data.csv', 'a+', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) if csvfile.tell() == 0: writer.writerow(['titlle', 'link', 'comment'])# 写入表头 for row in data: writer.writerow(row) #翻页，一直到80页 for i in range(2,81): url='http://category.dangdang.com/pg'+str(i)+'-cid4008154.html' yield Request(url,callback=self.parse)在终端输入 scrapy crawl dd --nolog报错语法错误

你的代码中存在一些语法错误，可能是因为缩进不正确或缺少一些语法符号。请检查以下代码，看看是否有任何拼写错误或语法错误： import scrapy from dangdang.items import DangdangItem from scrapy....

class CrawlSpiderSpider(scrapy.Spider): name = "crawl_spider" allowed_domains = ["ssr1.scrape.center"] start_urls = [f"https://ssr1.scrape.center/detail/{i}" for i in range(1,101)]

这是一个基于 Scrapy 的爬虫程序，名为 CrawlSpiderSpider。 首先，通过 allowed_domains 属性指定了爬虫可以抓取的域名，这里只抓取了 "ssr1.scrape.center" 这个域名下的页面。 接着，通过 start_urls 属性...

import threading from flask import Flask, render_template, request from crawl.paqu import MultiThreadHotDataSpider, MultiThreadSpecialDataSpider,HKConnectSpider,DataStorage app = Flask(__name__) hot_data = [] special_data = [] hkconnect_data = [] @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/hot') def hot(): return render_template('hot.html', hot_data=hot_data) @app.route('/special') def special(): return render_template('special.html', special_data=special_data) @app.route('/hkconnect') def hkconnect(): return render_template('hkconnect.html', hkconnect_data=hkconnect_data) @app.route('/start_spider') def start_spider(): def spider(): global hot_data, special_data, hkconnect_data hot_spider = MultiThreadHotDataSpider() hot_data = hot_spider.get_data() special_spider = MultiThreadSpecialDataSpider() special_data = special_spider.get_data() hkconnect_spider = HKConnectSpider() hkconnect_data = hkconnect_spider.parse(hkconnect_spider.start_urls[0]) data_storage = DataStorage() data_storage.insert_hot_data(hot_data) data_storage.insert_special_data(special_data) data_storage.insert_hkconnect_data(hkconnect_data) t = threading.Thread(target=spider) t.start() return '爬虫已经开始' if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0",debug=True)写出以上代码的前端html实现代码

{% for item in hot_data %} <td>{{ item.title }}</td> <td>{{ item.link }}</td> <td>{{ item.read_count }}</td> </tr> {% endfor %} </tbody> </table> </body> </html> 其他两个页面的HTML代码...

简单优化这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) response = requests.get(url) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text book_link = 'https:' + book.find('a', class_='pic').get('href') response = requests.get(book_link) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = comment_num_tag.text else: comment_num = '0' print(title, author, price, comment_num) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

这段代码已经很简洁了，但是可以对程序进行一些小的优化，如下： 1. 由于书籍详情页有可能没有评论数量，因此可以在获取评论数量时添加判断。 2. 为了提高爬取效率，可以使用 Session 对象来复用连接，避免多次...

import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): session = requests.Session() for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) try: response = session.get(url, timeout=10) except requests.exceptions.Timeout: print('Timeout occurred when accessing: ' + url) continue page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text book_link = 'https:' + book.find('a', class_='pic').get('href') try: response = session.get(book_link, timeout=10) except requests.exceptions.Timeout: print('Timeout occurred when accessing: ' + book_link) continue page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') comment_num_tag = soup.find('a', class_='review_num') if comment_num_tag: comment_num = comment_num_tag.text else: comment_num = '0' print(title, author, price, comment_num) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()简单优化，使代码能够爬取到每本书籍的评论数量

可以在 crawl_books 函数中添加爬取评论数量的代码，如下所示： def crawl_books(start, end): session = requests.Session() for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key...

使用scala写两个方法，用于读取hdfs上某个目录下的parqute文件，目录格式为hdfs://ns-hf/project/rdg_cbm_kg/rdg_cbm_kg/newbing-common-crawl/当前日期/当前小时/

def readParquetFile(filePath: String)(implicit spark: SparkSession): DataFrame = { spark.read.parquet(filePath) } 使用示例： scala implicit val spark: SparkSession = SparkSession.builder() ...

def query(request): try: context = { 'segment': 'index' } goodss = [] good = {} # crawl(keyword) df = pd.read_csv('res2.csv',header=None) thread_num = request.GET.get('sort') query = request.GET.get('query') print(thread_num) if not query =='': df = df.loc[df[2].str.contains(query)] if thread_num == 'value_up': df = df.sort_values(by = [1],ascending=False) elif thread_num == 'value_down': df = df.sort_values(by = [1],ascending=True) elif thread_num == 'title': df = df.sort_values(by = [2],ascending=True) for data in df.values.tolist(): good['price'] = data[1] good['store'] = data[3] good['title'] = data[2] good['platform'] = '京东' good['pic_url'] = 'https://www.baidu.com' goodss.append(copy.copy(good))

这是一个 Python 的 Django 框架的视图函数，用于处理用户的查询请求。函数首先将一个空的列表 goodss 和一个空的字典 good 初始化。然后从文件 'res2.csv' 中读取数据，将用户查询的关键词 query 和排序方式 ...

在这段代码的基础上增加能够爬取每本书评论数的代码import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) response = requests.get(url) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text print(title, author, price) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

可以在循环遍历每本书的代码块中增加一个爬取评论数的代码块，具体操作如下： 1. 在循环中找到每本书的链接，例如： book_link = book.find('a', class_='pic').get('href') 2. 访问该链接，获取评论数，...

在这段代码中增加对书籍销量和书籍日期的爬取import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BC%C6%CB%E3%BB%FA&act=input&page_index={}'.format(i) response = requests.get(url) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text print(title, author, price) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

可以在循环中增加对书籍销量和日期的爬取，可以使用类似的方法获取这些信息。例如： for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_...

import scrapy class WeatherSpider(scrapy.Spider): name = 'weather_spider' allowed_domains = ['tianqi.com'] start_urls = ['https://www.tianqi.com/'] def parse(self, response): # 获取城市名称 city = response.xpath('//div[@class="city"]/h2/text()')[0].extract() # 获取日期 date = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[1]/text()')[0].extract() # 获取天气情况 weather = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[2]/text()')[0].extract() # 获取温度 temperature = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[3]/text()')[0].extract() # 获取风向 wind_direction = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[4]/span[1]/text()')[0].extract() # 获取风速 wind_speed = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[4]/span[2]/text()')[0].extract() # 将数据写入本地文件 with open('weather.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('城市：{}\n'.format(city)) f.write('日期：{}\n'.format(date)) f.write('天气：{}\n'.format(weather)) f.write('温度：{}\n'.format(temperature)) f.write('风向：{}\n'.format(wind_direction)) f.write('风速：{}\n'.format(wind_speed))

这是一个使用 Scrapy 爬取天气信息并将...如果需要运行这个爬虫，可以在命令行中进入该代码所在目录，然后执行 scrapy crawl weather_spider 命令即可。当然，在执行之前还需要安装 Scrapy 并创建一个 Scrapy 项目。

增加代码对评论数量的爬取import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import Thread def crawl_books(start, end): for i in range(start, end): url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BF%C6%BB%C3%D0%A1%CB%B5&act=input&page_index=1&sort_type=sort_default#J_tab'.format(i) response = requests.get(url) page = response.text soup = BeautifulSoup(page, 'lxml') books = soup.find('ul', class_='bigimg') for book in books.find_all('li'): title = book.find('a', class_='pic').get('title') author = book.find('p', class_='search_book_author').text price = book.find('p', class_='price').find('span', class_='search_now_price').text print(title, author, price) threads = [] for i in range(1, 101, 10): t = Thread(target=crawl_books, args=(i, i+10)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

要增加代码对评论数量的爬取，您需要先确定评论数量的位置和元素，然后在循环中找到该元素并提取其文本。以下是一个修改过的爬取代码示例： import requests from bs4 import BeautifulSoup from threading import ...

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资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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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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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"