SDV1_0\SDV1_0.axf: Error: L6406E: No space in execution regions with .ANY selector matching heap_4.o(.bss).

时间: 2023-11-13 22:55:44 浏览: 79
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the_smart_way_to_design_SDV_brochure.pdf

这个错误通常表示您的程序使用了过多的内存，导致无法在可执行区域中分配足够的空间。您可以尝试一些方法来优化您的代码和内存使用： 1. 检查您的代码中是否存在不必要的变量或对象，并且确保及时释放它们占用的内存。 2. 调整您的内存分配策略，例如使用更小的内存块或使用堆内存池等。 3. 压缩或删除不必要的代码，以减少程序的内存占用。 4. 调整链接脚本以增加可执行区域的大小。 希望这些方法能够帮助您解决这个问题！
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pandas.read_sdv() 读取文件里有什么样的分隔符 会出现 pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data

回答：pandas.read_sdv() 函数用于读取 SDV 文件，该文件使用逗号分隔符。如果文件中包含其他分隔符，如制表符或分号，则需要在函数中指定分隔符参数。如果出现 pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data ...

解释代码sdv_rep = sdv_rep.assign( siteId=sdv_rep["Site No."].astype(str), projectSiteCode=sdv_rep["Site No."].astype(str), indicatorValue=round( (sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100, 2 ), ) sdv_rep

这段代码是对一个名为 sdv_rep 的数据框进行操作和赋值。代码中的 sdv_rep.assign() 方法用于为数据框新增或修改列，并将修改后的结果赋值给 sdv_rep。 在 assign() 方法中，通过使用列名来指定新增或修改...

详细解释代码： # 计算每个研究中心的KRI sdv_rep = ( sdv_rep[["Site No.", "SDV Completed Pages", "SDV Required Pages"]] .groupby(["Site No."]) .sum() .reset_index() ) sdv_rep = sdv_rep.assign( siteId = sdv_rep["Site No."].astype(str), projectSiteCode = sdv_rep["Site No."].astype(str), indicatorValue = round((sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100, 2) ) # 依据site_info中给出的研究中心清单，删除不需要的研究中心结果 # 处理site_info中研究中心的信息 site_info["projectSiteCode"] = pd.Series(site_info["projectSiteCode"]).astype(str) final = pd.merge(site_info, sdv_rep, on="projectSiteCode", how="left") final["indicatorValue"] = final["indicatorValue"].fillna(0) final["siteId"] = final["projectSiteCode"].astype(str) ## 判定风险等级，结果存放在变量riskLevel中 ## 判断标准： ## 高风险：该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-20% ## 中风险：该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-10% ## 低风险：该中心指标大于所有中心该指标的平均值-10% mean_20 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 20 mean_10 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 10 final["riskLevel"] = final["indicatorValue"].apply( lambda x: "2" if x <= mean_20 else "1" if x <= mean_10 else "0" if x > mean_10 else None )

- 选择了 "Site No."、"SDV Completed Pages" 和 "SDV Required Pages" 三列数据。 - 使用 groupby 方法按 "Site No." 列进行分组，并对 "SDV Completed Pages" 和 "SDV Required Pages" 列进行求和。 - 使用 ...

详细解释代码def getData(domain,projectId,importId,riskAnalysisIndexId): url = f'{domain}/business/projectSite/getPythonParam/{projectId}/{importId}/{riskAnalysisIndexId}' res = requests.get(url=url).json() if res["code"] != 200: print(f"获取数据！（{res.get('msg')}）") return None else: return res["data"] try: # 获取Java接口 #获取参数 data = sys.argv[1].replace("'", '"') parameters = json.loads(data) domain = parameters['domain'] projectId = parameters['projectId'] importId = parameters['importId'] riskAnalysisIndexId = parameters['riskAnalysisIndexId'] # 获取数据 js = getData(domain,projectId,importId,riskAnalysisIndexId) #已导入系统内的源数据文件清单 filename = pd.DataFrame(js["fileList"]) #已纳入本次分析的研究中心列表 site_info = pd.DataFrame(js["siteList"]) infile_path1 = " ".join( filename[filename["originalName"] == "GOCS-H101-E02_eCRFEntrySDVeSignReport.xlsx"][ "fileUrl" ].tolist() ) #读取数据 sdv_rep = pd.read_excel(infile_path1, dtype={"Site No.":str})

这段代码的功能是通过调用一个接口获取数据，并进行数据处理和分析。...然后使用 pd.read_excel 方法读取该文件，并指定 "Site No." 列的数据类型为字符串（str），最终结果存储在变量 sdv_rep 中。

为什么要申明编码方式？coding:utf-8是什么编码方式？解释代码def getData(domain,projectId,importId,riskAnalysisIndexId): url = f'{domain}/business/projectSite/getPythonParam/{projectId}/{importId}/{riskAnalysisIndexId}' res = requests.get(url=url).json() if res["code"] != 200: print(f"获取数据！（{res.get('msg')}）") return None else: return res["data"] try: # 获取Java接口 #获取参数 data = sys.argv[1].replace("'", '"') parameters = json.loads(data) domain = parameters['domain'] projectId = parameters['projectId'] importId = parameters['importId'] riskAnalysisIndexId = parameters['riskAnalysisIndexId'] # 获取数据 js = getData(domain,projectId,importId,riskAnalysisIndexId) #已导入系统内的源数据文件清单 filename = pd.DataFrame(js["fileList"]) #已纳入本次分析的研究中心列表 site_info = pd.DataFrame(js["siteList"]) infile_path1 = " ".join( filename[filename["originalName"] == "GOCS-H101-E02_eCRFEntrySDVeSignReport.xlsx"][ "fileUrl" ].tolist() ) #读取数据 sdv_rep = pd.read_excel(infile_path1, dtype={"Site No.":str})

它是一种可变长编码，使用 1 到 4 个字节来表示不同的字符。 在给定的代码中，使用了 requests 库发送 GET 请求获取数据，并指定了返回的数据格式为 json。然后根据返回的数据进行判断，如果返回的状态码不等于 200...

cannot import name 'load_tabular_demo' from 'sdv.datasets.demo'

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高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
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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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