self.thread = (MyThread(self.fold_upload, flag, client_path, server_path) if flag == 0 else MyThread(self.fold_download, flag, client_path, server_path)) self.thread.stop_sig.connect(self.start_transfer_tasks)

时间: 2023-06-19 15:06:27 浏览: 86
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Java_多线程编程详解.pdf

这段代码是在创建一个线程对象，并根据传入的 `flag` 值选择执行上传或下载操作。如果 `flag` 的值为 0，那么就创建一个上传线程对象，否则创建一个下载线程对象。创建线程对象的过程中，需要传入参数 `self.fold_upload` 或 `self.fold_download`，这两个方法分别执行上传或下载操作。最后，将线程的 `stop_sig` 信号连接到 `self.start_transfer_tasks` 方法中。这段代码的作用是实现客户端与服务器之间的文件传输。
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使用QTimer对象代替QBasicTimer对象，修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal....

程序运行提示QBasicTimer::stop: Failed. Possibly trying to stop from a different thread，修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

self.ui.label_5.setText(f"已保存 {self.saved_color_photos} 张") def update_saved_depth_photos_label(self, num_photos): self.saved_depth_photos += num_photos self.ui.label_6.setText(f"已保存 {self....

class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, kwargs=None): super().__init__() # 要先调用父类的init方法否则会报错 # self.a= a # self.b = b # self.c = c self._kwargs=kwargs # 重写 父类run方法 def run(self): for i in range(5): print("正在执行子线程的run方法...", i) time.sleep(0.5) if __name__ == '__main__': mythread = MyThread(kwargs={"c":20,"b":30,}) mythread.start()

这是一个Python程序，定义了一个名为MyThread的类，该类继承自threading.Thread类。__init__方法是该类的构造函数，它调用了父类的构造函数，同时接收一个名为kwargs的可选参数。

代码如下：import threading, time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, kwargs=None): super().__init__() # 要先调用父类的init方法否则会报错 self.a= a self.b = b self.c = c # self._kwargs=kwargs # 重写 父类run方法 def run(self): for i in range(5): print("正在执行子线程的run方法...", i) time.sleep(0.5) if __name__ == '__main__': mythread = MyThread(kwargs={"c":20,"b":30,}) mythread.start() 错误是

这段代码定义了一个名为MyThread的线程类，继承了threading模块中的Thread类。在MyThread类的初始化函数中，通过调用父类的初始化函数实现了对父类的初始化。需要注意的是，这里的参数kwargs是可选参数。

请给以下代码作注释：import threading, time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, kwargs=None): super().__init__() # 要先调用父类的init方法否则会报错 self.a= a self.b = b self.c = c # self._kwargs=kwargs # 重写 父类run方法 def run(self): for i in range(5): print("正在执行子线程的run方法...", i) time.sleep(0.5) if __name__ == '__main__': mythread = MyThread(kwargs={"c":20,"b":30,}) mythread.start()

这段代码定义了一个名为MyThread的类，该类继承了threading.Thread类。MyThread类有一个构造函数__init__，它接收一个可选的参数kwargs。在构造函数中，调用了父类的构造函数。

import threading import sys global tickt_count = 0 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,name): threading.Thread.__init__(self,name=name) self.name = name self.tickts = 0 def run(self): while True: if (tickt_count>0): tickt_count -= 1 self.tickts += 1 print("%s售票机售出第%d号"%(self.name,tickt_count)) else: sys.exit(0) t1 = MyThread('Window1') t1.start() t2 = MyThread('Window2') t2.start() t3 = MyThread('Windou3') t3.start()这段代码为何出错

应该将 global tickt_count = 0 改为 tickt_count = 100，并且应该在定义 MyThread 类之前。正确的代码应该如下所示： python import threading import sys tickt_count = 100 class MyThread(threading...

import requests import threading s = requests.session() class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, item): threading.Thread.__init__(self) self.item = item def run(self): main(self.item) def main(args): if args == 1: while True: ur11 = 'http://challenge-9cbc3fe3498481c8.sandbox.ctfhub.com:10800/change_passwd.php?passwd=123456&passwd_confirm=123456' c = s.get(ur11).content else: while True: url2 = 'http://challenge-9cbc3fe3498481c8.sandbox.ctfhub.com:10800/login_check.php?passwd=123456' # c11 = s.get(url2, data={' passwd': 111}).content c1 = s.get(url2) print(c1.text) if __name__ == '__main__': t1 = MyThread(1) t2 = MyThread(2) t1.start() t2.start()分析以下以上python程序

它定义了一个名为 MyThread 的类，这个类继承了 threading.Thread 类，并实现了一个 run 方法。接着定义了一个名为 main 的函数，用于执行某些操作。整个程序的逻辑是：如果传入的参数 args 是 1，就会不断地向一个...

import threading from time import sleep,ctime loops=[4,2] class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,func,args,name=''): threading.Thread.__init__(self) self.name = name self.func = func self.args = args def run(self): self.func(*self.args) def loop(nloop,nsec): print('开始循环',nloop,'在：',ctime()) sleep(nsec) print('结束循环',nloop,'于：',ctime()) def main(): print('程序开始于：',ctime()) threads = [] nloops = range(len(loops)) for i in nloops: t = MyThread(loop,(i,loops[i]),loop.__name__) threads.append(t) for i in nloops: threads[i].start() for i in nloops: threads[i].join() print('所有的任务完成于：',ctime()) if __name__ =='__main__': main() 代码的意思和作用

具体来说，该代码定义了一个类MyThread，继承了threading.Thread，重载了run()方法，用于执行传入的函数func，并传入参数args。同时还定义了一个loop函数，用于打印循环开始和结束时间。在主函数main中，首先创建了...

########代码开始######## import threading import time # 定义线程锁对象 lock = threading.____【1】____() # 定义计数器对象 class Counter: def __init__(self): self.data = 0 # 自定义线程类 class MyThread(threading.____【2】____): def __init__(self, counter): # 调用父类构造函数 threading.Thread.____【3】____(self) self.counter = counter #定义线程的操作函数 def ____【4】____(self): #获取一个锁资源 lock.____【5】____() print("新线程操作开始...") self.counter.data += 1 #当前线程休眠3秒 time.sleep(____【6】____) self.counter.data += 1 print("新线程操作结束...") # 写线程执行完毕，释放锁资源 lock.____【7】____() # 主函数 if __name__ == "__main__": # 创建计数器对象 counter = Counter() # 创建新线程对象 new_thread = ____【8】____(counter) #启动新线程 new_thread.____【9】____() #等待新线程运行完毕 new_thread.____【10】____() print("新线程运行完毕，数据值：", counter.data) ########代码结束########

self.data = 0 # 自定义线程类 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, counter): # 调用父类构造函数 threading.Thread.__init__(self) self.counter = counter # 定义线程的操作函数 def ...

########代码开始######## import threading import time # 定义线程锁对象 lock = threading.Lock() # 定义计数器对象 class Counter: def __init__(self): self.data = 0 # 自定义线程类 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, counter): # 调用父类构造函数 threading.Thread.__init__(self) self.counter = counter # 定义线程的操作函数 def (self): # 获取一个锁资源 lock.() print("新线程操作开始...") self.counter.data += 1 # 当前线程休眠3秒 time.sleep(3) self.counter.data += 1 print("新线程操作结束...") # 写线程执行完毕，释放锁资源 lock.____【7】____() # 主函数 if __name__ == "__main__": # 创建计数器对象 counter = Counter() # 创建新线程对象 new_thread=MyThread(counter) # 启动新线程 new_thread.start() # 等待新线程运行完毕 new_thread.run() print("新线程运行完毕，数据值：", counter.data) ########代码结束########

MyThread类继承了threading.Thread类，重写了run()方法，该方法获取锁资源后对计数器的值进行修改。主函数中创建了一个Counter对象和一个MyThread对象，并启动该线程，等待线程运行完毕后输出计数器的值。 在代码中...

任务要求：创建一个新线程，实现对某共享数据的访问操作，并且在操作过程中应遵守线程锁的使用原则。 ########代码开始######## import threading import time # 定义线程锁对象 lock = threading.____【1】____() # 定义计数器对象 class Counter: def __init__(self): self.data = 0 # 自定义线程类 class MyThread(threading.____【2】____): def __init__(self, counter): # 调用父类构造函数 threading.Thread.____【3】____(self) self.counter = counter #定义线程的操作函数 def ____【4】____(self): #获取一个锁资源 lock.____【5】____() print("新线程操作开始...") self.counter.data += 1 #当前线程休眠3秒 time.sleep(____【6】____) self.counter.data += 1 print("新线程操作结束...") # 写线程执行完毕，释放锁资源 lock.____【7】____() # 主函数 if __name__ == "__main__": # 创建计数器对象 counter = Counter() # 创建新线程对象 new_thread = ____【8】____(counter) #启动新线程 new_thread.____【9】____() #等待新线程运行完毕 new_thread.____【10】____() print("新线程运行完毕，数据值：", counter.data) ########代码结束########

self.data = 0 # 自定义线程类 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, counter): # 调用父类构造函数 threading.Thread.__init__(self) self.counter = counter #定义线程的操作函数 def ...

import pandas as pd import threading from tkinter import filedialog from tkinter import * # 定义一个线程类，用于处理每个DataFrame块 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def to_csv(self): root = Tk() filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")]) button = Button(root,text="打开文件",command=filename) button.pack() root.mainloop() def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 # ... # 读取大文件，并使用mmap和chunksize进行处理 chunksize = 1000000 df_iterator = pd.read_csv(self, chunksize=chunksize, mmap=True) # 创建多个线程，并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 threads = [] for df in df_iterator: thread = MyThread(df) threads.append(thread) thread.start() # 等待所有线程完成 for thread in threads: thread.join() # 将所有处理结果合并为一个DataFrame result = pd.concat([thread.df for thread in threads]) print(result) else: print("Error") if __name__ == "__main__": df = MyThread.to_csv() thread = MyThread.run(df) thread.start() 优化代码

class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = self.df.apply(lambda x: x * 2) #...

from PyQt5.QtCore import pyqtSignal, QThread import time from PyQt5.QtWidgets import QApplication class MyThread(QThread): signal_msg = pyqtSignal() def __init__(self): super().__init__() # self.signal_msg.connect(fd) self.signal_msg.connect(self.work) def run(self): self.signal_msg.emit() print("狗") def work(self): print(f"\ns") if __name__ == '__main__': print("a") my_thread = MyThread() my_thread.start() time.sleep(1) 为什么没有输出s

你可以把 self.signal_msg.connect(self.work) 放在 MyThread 类的构造函数中，或者使用 @pyqtSlot() 装饰器来标记 work 方法作为槽函数。此外，为了避免使用 time.sleep() 阻塞主线程，你应该使用 ...

import time from PyQt5.QtCore import pyqtSignal, QThread class MyThread(QThread): signal_msg = pyqtSignal(str) def __init__(self): super().__init__() self.signal_msg.connect(self.fd) def run(self): print("b") time.sleep(1) self.signal_msg.emit('emit') print("c") def fd(self, msg): print(f"d ({msg})") if __name__ == '__main__': print("a") my_thread = MyThread() my_thread.start() 这个代码为什么没有输出d呢

这是因为在主线程中，程序运行到my_thread.start()时，会创建并启动线程，但主线程会继续往下执行，不会等待子线程执行完毕。因此，在主线程中，my_thread.start()之后的代码会立即执行，此时子线程中的信号还...

优化程序，将这段程序放到子线程里。def rotate(self): count = 0 self._sem.release() while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: self._sem.release() count = count % self._inspect_step

class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, rotate_func): threading.Thread.__init__(self) self.rotate_func = rotate_func def run(self): self.rotate_func() class MyClass: def __init__...

import pandas as pd import threading from tkinter import filedialog from tkinter import * from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 定义一个线程类，用于处理每个DataFrame块 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, df): threading.Thread.__init__(self) self.df = df def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 # ... # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = self.df.apply() # 示例操作，可以根据实际需求进行修改 return result def open_file_dialog(): filename = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("CSV Files", "*.csv")]) return filename def process_csv_file(filename): try: # 读取大文件，并使用mmap和chunksize进行处理 chunksize = 1000000 print(pd.__version__) df_iterator = pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize, memory_map=True,low_memory=False) # 创建线程池，并将每个DataFrame块分配给不同的线程进行处理 with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: threads = [executor.submit(MyThread(df).run) for df in df_iterator] # 获取所有线程的处理结果 results = [thread.result() for thread in threads] # 将所有处理结果合并为一个DataFrame result = pd.concat(results) print(result) except Exception as e: print("Error:", e) if __name__ == "__main__": filename = open_file_dialog() if filename: process_csv_file(filename)优化

1. MyThread 类的 run 方法应该返回处理结果，而不是直接打印结果，因为打印操作会阻塞线程。修改方式如下： def run(self): # 在这里对每个DataFrame块进行处理 result = self.df.apply() # 示例操作，可以...

import threading from time import sleep,ctime loops=[4,2] class MyThread(threading.Thread): def init(self,func,args,name=''): threading.Thread.init(self) self.name = name self.func = func self.args = args def run(self): self.func(*self.args) def loop(nloop,nsec): print('开始循环',nloop,'在：',ctime()) sleep(nsec) print('结束循环',nloop,'于：',ctime()) def main(): print('程序开始于：',ctime()) threads = [] nloops = range(len(loops)) for i in nloops: t = MyThread(loop,(i,loops[i]),loop.name) threads.append(t) for i in nloops: threads[i].start() for i in nloops: threads[i].join() print('所有的任务完成于：',ctime()) if name =='main': main() 每一行代码的意思和作用

4. class MyThread(threading.Thread): 定义一个继承自 threading.Thread 的自定义线程类 MyThread 5. def __init__(self, func, args, name=''): threading.Thread.__init__(self) 定义初始化方法，接收参数 ...

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![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文
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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力，特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率，这是医疗数据科学中的一个重要分支，其目的是为了优化医疗资源的分配，降低医疗成本，以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病，患者需要长期管理和监控。然而，即使在管理得当的情况下，糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术，可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据，以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的，这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，它包括清洗数据（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、特征选择（确定哪些变量对于预测模型最为重要）、数据转换（如编码分类变量）等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档，非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中，Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示，比如绘制各种图表和图形，以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中，需要对算法进行训练和验证，通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估，以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标（如准确率、召回率、F1分数等）、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面，共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程，这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档，用户不仅能够理解项目的实施步骤，还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码，本项目体现了开源精神，促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性，确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述，本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法，提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架，这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式，也促进了相关知识的普及和技术的传播。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩