from queue import LifoQueue def evaluate_expression(expressions) : val = LifoQueue() op = LifoQueue() for c in expressions: if c == '(' or c == '|' or c == '&' or c == '!': op.put(c) elif c == 'V' or c == 'F' or c == ')': b = None if c != ')': b = True if c == 'V' else False else: b = val.get() while not op.empty(): if op.queue[-1] == '!': b = not b op.get() elif op.queue[-1] == '|': pre = val.get() b = pre or b op.get() elif op.queue[-1] == '&': pre = val.get() b = pre and b op.get() val.put(b) ch = 'V' if val.get() else 'F' return ch while True: expressions = input() n=1 if not expressions: break else: q=evaluate_expression(expressions) print("Expression {}: {}".format(n, q)) n+=1

时间: 2024-01-18 18:02:12 浏览: 111
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atomic_queue：C ++无锁队列

这段代码是用 Python 实现了一个逻辑表达式的求值器，可以计算由 V, F, !, &, |, (, ) 组成的逻辑表达式的值。使用 LifoQueue 作为栈来存储操作数和操作符，通过遍历表达式并依次计算得出结果。在代码最后的 while 循环中，程序会循环读取输入的表达式，并输出计算结果。每次循环会将计算结果和表达式编号一并输出。
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TypeError: _queue_reduction(): incompatible function arguments.

TypeError: _queue_reduction(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (process_group: torch.distributed.ProcessGroup, grads_batch: List[List[at::Tensor]], ...
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spsc_queue:用C ++ 11编写的单生产者单消费者队列实现

C ++中的线程安全队列实现 这是用C ++ 11编写的简单的仅标头单生产者单消费者队列实现。 它旨在将动态分配的对象的所有权从一个线程显式转移到另一个线程。 警告您，它并非设计为具有很高的性能或可扩展性！ 如果您...

import time from queue import Queue from threading import Thread class Producer(Thread): def __init__(self, name, queue): Thread.__init__(self, name=name) self.queue = queue def run(self): for i in range(1, 6): print(f'{self.name}将产品{i}放入队列中') self.queue.put(i) time.sleep(1) print('生产者完成了全部的数据存放') class Consumer(Thread): def __init__(self, name, queue): Thread.__init__(self, name=name) self.queue = queue def run(self): for _ in range(5): value = self.queue.get() print(f'消费者线程取出了{value}') time.sleep(1) print('消费者线程完成了所有线程的取出') if __name__ == '__main__': queue = Queue p = Producer('Produce', queue) con = Consumer('Consumer', queue) p.start() con.start() p.join() con.join() print('主线程运行结束')

在主程序中，创建一个队列对象 queue，并将其作为参数传递给生产者和消费者线程。然后启动生产者和消费者线程，并等待它们完成。最后打印"主线程运行结束"。 这个程序使用了多线程技术，生产者和消费者线程可以并发...

import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析

这段代码实现了一个线程池，包含了两个类：Task 和 ThreadPool。 Task 类表示一个任务，包含了任务的 ID、类型和数据。其中，类型有两种，分别为 'analysis' 和 'calculation'。Task 类有一个 run 方法，用来执行...

# TODO: 进入先登录 # TODO: 服务端处理数据功能完善 from threading import Thread from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM from queue import Queue request_queue = Queue() configs_file = open("configs") configs = eval("".join(configs_file.readlines())) # print(configs) # examples -> 'IP': 'localhost' def mainThread(): username = input("Username: ") password = input("Password: ") request_queue.put("__" + username + "__" + "\n" + "__" + password + "__") request_queue.join() while True: request = input(">>> ") request_queue.put(request) request_queue.join() if not request: while True: if request_queue.get() == "__STOP_FINISH__": request_queue.task_done() return def tcpConnectionThread(): tcp_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) server_addr = (configs['IP'], configs['HOST']) tcp_socket.connect(server_addr) username, password = request_queue.get().split('\n') username, password = username[2:-2], password[2:-2] print(username, password) request_queue.task_done() while True: send_data = '_' + request_queue.get() tcp_socket.send(send_data.encode('utf-8')) recv_data = tcp_socket.recv(1024) if not send_data[1:]: request_queue.task_done() break print(recv_data.decode('utf-8')) request_queue.task_done() tcp_socket.close() request_queue.put("__STOP_FINISH__") request_queue.join() return if __name__ == "__main__": main = Thread(target=mainThread) connection = Thread(target=tcpConnectionThread) main.start() connection.start()

这段代码是一个基于TCP协议的客户端程序，通过...需要注意的是，这段代码中使用了Python标准库中的Queue模块来实现任务队列request_queue。另外，代码中还使用了Python中的多线程技术来实现并发处理任务队列中的请求。

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

for index, img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_...

下面一段代码有什么错误：def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法，开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

1. 缺少必要的库导入语句，例如import tensorflow as tf，import numpy as np，import xlsxwriter，from PIL import Image等。 2. 在evaluate_one_image()函数中，缺少了image_array参数的定义。 3. ...

import queueimport threadingfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completedfrom threading import Eventdef push_data(data_queue: queue.Queue): while not stop_event.is_set(): data = "123" data_queue.put(data) stop_event.wait(0.5)def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data)if __name__ == '__main__': data_queue = queue.Queue() stop_event = Event() # 创建线程池 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 启动数据生产线程 t = threading.Thread(target=push_data, args=(data_queue,)) t.start() # 从队列中获取数据并处理 while not stop_event.is_set(): try: data = data_queue.get(timeout=1) except queue.Empty: continue # 提交任务到线程池 future = executor.submit(process_data, data) future.add_done_callback(lambda f: f.result()) # 关闭数据生产线程 stop_event.set() t.join() 代码优化，不要 Event

可以使用 threading.Event 代替 queue.Queue 来控制线程的结束。threading.Event 是一个线程同步的工具，可以让一个或多个线程等待某个事件的发生。具体地，可以创建一个 Event 对象，调用 wait() 方法...

import roslib import rospy from geometry_msgs.msg import PoseWithCovarianceStamped from nav_msgs.msg import Odometry class OdomTRANS(): def __init__(self): rospy.init_node('odom_trans', anonymous=False) # 定义发布器nav_msgs/Odometry self.odom_pub = rospy.Publisher('output', Odometry,queue_size=10) # 等待/odom_combined消息 rospy.wait_for_message('input', PoseWithCovarianceStamped) # 订阅/odom_combined话题 rospy.Subscriber('input', PoseWithCovarianceStamped, self.do_Msg) rospy.loginfo("Publishing combined odometry on /odom_trans") def do_Msg(self, msg): odom = Odometry() odom.header = msg.header odom.child_frame_id = 'base_footprint' odom.pose = msg.pose self.odom_pub.publish(odom) if __name__ == '__main__': try: OdomTRANS() rospy.spin() except: pass

这段代码使用ROS（机器人操作系统）中的Python库，实现将一个消息类型为PoseWithCovarianceStamped的话题（/input）转换为消息类型为Odometry的话题（/output）的功能。具体来说，它订阅了/input话题，当有消息发布...

代码优化 def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", data) def push_data(data_queue:queue.Queue): while True: data_queue.put(str("123")) time.sleep(0.5) # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': print_hi('PyCharm') data_queue = queue.Queue() data_thread = threading.Thread(target=process_data, args=(data_queue,)) data_thread.start() # 创建线程池 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5) # 从队列中获取数据并处理 while True: data = data_queue.get() if data: print('data = {}'.format(data)) # 提交任务到线程池 executor.submit(process_data, data)

def push_data(data_queue: queue.Queue): while not stop_event.is_set(): data = "123" data_queue.put(data) stop_event.wait(0.5) def process_data(data): # 处理数据逻辑 print("Processing data:", ...

def main(): jiaoben=index.zhuxunhuanlei() jinchengs=[] for xu in range(len(xuhao)): jincheng=multiprocessing.Process(target=jiaoben.zhuxunhuan,args=(xuhao[xu],)) jinchengs.append(jincheng) jincheng.start() for jincheng in jinchengs: jincheng.join() if __name__ == '__main__': multiprocessing.freeze_support() main() 获取子进程的参数并打印

for queue in queues: data = queue.get() print(data) for jincheng in jinchengs: jincheng.join() if __name__ == '__main__': multiprocessing.freeze_support() main() 在上述代码中，我们首先...

import random from collections import deque # 定义状态类 class State: def __init__(self, location, direction, grid): self.location = location # 吸尘器位置坐标 self.direction = direction # 吸尘器方向 self.grid = grid # 环境状态矩阵 # 定义操作符 actions = ['UP', 'DOWN', 'LEFT', 'RIGHT'] movements = { 'UP': (-1, 0), 'DOWN': (1, 0), 'LEFT': (0, -1), 'RIGHT': (0, 1) } def move(state, action): # 根据操作进行移动 row, col = state.location dr, dc = movements[action] new_location = (row + dr, col + dc) new_direction = action new_grid = state.grid.copy() new_grid[row][col] = 0 return State(new_location, new_direction, new_grid) # 实现广度优先搜索算法 def bfs(initial_state): queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() if is_goal_state(state): return state for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return None # 判断是否为目标状态 def is_goal_state(state): for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: return False return True # 构造初始状态 def generate_initial_state(): location = (random.randint(0, 2), random.randint(0, 2)) direction = random.choice(actions) grid = [[1 if random.random() < 0.2 else 0 for _ in range(3)] for _ in range(3)] return State(location, direction, grid) # 运行搜索算法 initial_state = generate_initial_state() goal_state = bfs(initial_state) # 评价性能 def calculate_path_cost(state): path_cost = 0 for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: path_cost += 1 return path_cost def calculate_search_cost(): search_cost = 0 queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() search_cost += 1 if is_goal_state(state): return search_cost for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return search_cost path_cost = calculate_path_cost(goal_state) search_cost = calculate_search_cost() print("目标状态路径代价：", path_cost) print("搜索开销：", search_cost) 错误为:list index out of range 请改正

这个错误通常发生在你尝试访问列表中不存在的索引时。在你的代码中，错误可能...if 0 <= row + dr (new_grid) and 0 <= col + dc (new_grid[0]): new_grid[row][col] = 0 请在这两处进行修改，并重新运行代码。

def topological_sort(graph): in_degree = defaultdict(int) for node in graph: for neighbor in graph[node]: in_degree[neighbor] += 1 queue = deque() for node in graph: if in_degree[node] == 0: queue.append(node) result = [] while queue: node = queue.popleft() result.append(node) for neighbor in graph[node]: in_degree[neighbor] -= 1 if in_degree[neighbor] == 0: queue.append(neighbor) return result

这段代码实现了拓扑排序算法。拓扑排序用于对有向无环图(DAG)进行排序，使得对每一条有向边 (u, v)，均有 u 在排序结果中排在 v 的前面。 这里的代码使用了字典来记录每个节点的入度，然后使用队列来进行广度优先...

import os from flask import Flask, render_template, request, redirect, sessions, jsonify from flask_socketio import SocketIO, emit # 导入socketio包 name_space = '/websocket' app = Flask(__name__) app.secret_key = 'secret!' socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins='*') client_query = [] max_restruct_count = 3 current_restruct_count = 0 queue = [] restr_msg = {} is_restructing = False @socketio.on('connect') def on_connect(): client_id = request.sid client_query.append(client_id) socketio.emit('abb', 'hi') print('有新连接id=%s接加入, 当前连接数%d' % (client_id, len(client_query))) global is_restructing, current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('disconnect') def on_disconnect(): client_query.remove(request.sid) print('有连接id=%s接退出, 当前连接数%d' % (request.sid, len(client_query))) @socketio.on('abc') def on_message(abc): print(abc) def check(): global current_restruct_count if current_restruct_count == 0: socketio.emit('status', '0') else: socketio.emit('status', '1') @socketio.on('output') def start_restruct(dch): return 1 @app.route('/restruct', methods=['POST']) def restruct(): return jsonify({"code": 200, "msg": "processing"}) @app.route('/show_dirs', methods=['POST']) def show_dirs(): des_dir = 'moxingku' dirs_list = [] for root, dirs, files in os.walk(des_dir): for dir_name in dirs: if os.path.join(root, dir_name).count(os.sep) == 1: dirs_list.append(dir_name) return jsonify({"code": 200, "dirs_list": dirs_list}) if __name__ == '__main__': socketio.run(app, host='0.0.0.0', port=5000, debug=False)#allow_unsafe_werkzeug=True) 这段代码如何改可以将开发环境变成生产环境

from flask import Flask, render_template, request, redirect, sessions, jsonify from flask_socketio import SocketIO, emit name_space = '/websocket' app = Flask(__name__) app.secret_key = 'secret!' ...

import requestsfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, as_completedimport multiprocessingprefix = "save/"readed_path = multiprocessing.Manager().Queue()cur_path = multiprocessing.Manager().Queue()new_path = multiprocessing.Manager().Queue()lock = multiprocessing.Lock()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): super().__init__() self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path.queue: readed_path.put(self.href) new_path.put(self.href) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" url = f"http://{path}{file_path}" try: response = requests.get(url) print(response.status_code, response.reason, response.raw.version) data = response.content.decode("utf-8") if response.status_code == 301: data = response.headers["Location"] if not data in readed_path.queue: new_path.put(data) data = "" return data except Exception as e: print(e.args)def ParseArgs(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("-p", "--path", help="domain name") parser.add_argument("-d", "--deep", type=int, help="recursion depth") args = parser.parse_args() return argsdef formatPath(path): path = path.removeprefix("https://") path = path.removeprefix("http://") path = path.removeprefix("//") return pathdef doWork(path): path = formatPath(path) m = path.find("/") if m == -1: m = len(path) data = LoadHtml(path[:m], path[m:]) with open(prefix + path[:m] + ".html", "w+", encoding="utf-8") as f: f.write(data) parse.feed(data)def work(maxdeep): args = ParseArgs() cur_path.put(formatPath(args.path)) readed_path.put(formatPath(args.path)) parse = MyHttpParser() with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor: for i in range(args.deep): size = cur_path.qsize() futures = [executor.submit(doWork, cur_path.get()) for _ in range(size)] for future in as_completed(futures): try: future.result() except Exception as e: print(e) cur_path.queue.clear() while not new_path.empty(): cur_path.put(new_path.get()) print(i)if __name__ == '__main__': work(5)此代码出现Unresolved reference 'parse'

这是因为您在 doWork 函数中使用了 parse 变量，但是该变量未在 doWork 函数中定义或传递。您需要将 parse 变量作为参数传递给 doWork 函数，或者将其定义为全局变量，以便在 doWork 函数中使用它。...

解释以下代码# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import queue import prettytable as pt def find_zero(num): tmp_x, tmp_y = np.where(num == 0) return tmp_x[0], tmp_y[0] def swap(num_data, direction): x, y = find_zero(num_data) num = np.copy(num_data) if direction == 'left': if y == 0: # print('不能左移') return num num[x][y] = num[x][y - 1] num[x][y - 1] = 0 return num if direction == 'right': if y == 2: # print('不能右移') return num num[x][y] = num[x][y + 1] num[x][y + 1] = 0 return num if direction == 'up': if x == 0: # print('不能上移') return num num[x][y] = num[x - 1][y] num[x - 1][y] = 0 return num if direction == 'down': if x == 2: # print('不能下移') return num else: num[x][y] = num[x + 1][y] num[x + 1][y] = 0 return num def cal_wcost(num): # return sum(sum(num != end_data)) - int(num[1][1] != 0) con = 0 for i in range(3): for j in range(3): tmp_num = num[i][j] compare_num = end_data[i][j] if tmp_num != 0: con += tmp_num != compare_num return con def data_to_int(num): value = 0 for i in num: for j in i: value = value * 10 + j return value def sorte_by_floss(): tmp_open = opened.queue.copy() length = len(tmp_open) for i in range(length): for j in range(length): if tmp_open[i].f_loss < tmp_open[j].f_loss: tmp = tmp_open[i] tmp_open[i] = tmp_open[j] tmp_open[j] = tmp if tmp_open[i].f_loss == tmp_open[j].f_loss: if tmp_open[i].step > tmp_open[j].step: tmp = tmp_open[i] tmp_open[i] = tmp_open[j] tmp_open[j] = tmp opened.queue = tmp_open

这段代码实现了一个八数码问题的解法，其中包括以下函数： - find_zero(num)：用于找到给定数组中数值为0的位置。 - swap(num_data, direction)：用于将给定数组中的0与它相邻的数进行交换。...

xuhao = [device.split('\t')[0] for device in adb_devices if 'emulator' in device] def main(): jiaoben=index.zhuxunhuanlei() jinchengs=[] for xu in range(len(xuhao)): jincheng=multiprocessing.Process(target=jiaoben.zhuxunhuan,args=(xuhao[xu],)) jinchengs.append(jincheng) jincheng.start() for jincheng in jinchengs: jincheng.join() if __name__ == '__main__': multiprocessing.freeze_support() main() 获取子进程的数据并打印

device_ids = [device.split('\t')[0] for device in adb_devices if 'emulator' in device] processes = [] results = multiprocessing.Queue() for device_id in device_ids: process = multiprocessing....
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网络安全中的系统信息收集与防护机制探讨

内容概要：本文档深入介绍了网络安全领域中的系统信息收集方法以及常见的保护措施。主要分为三大板块：获取网络和服务信息的方法、克服CDN和WAF等障碍的技术手段。其中包括对服务厂商、网络架构的理解，对于协议应用、内部网络设备的认识，以及面对各种安全措施如CDN服务、负载均衡器、Web应用防火墙时，如何进行有效的信息搜集。同时推荐了多个相关工具如Masscan、Nmap、Wafw00f及Kali自带动态二进制翻译工具。 适合人群：适合从事网络安全工作的专业人士和技术爱好者，特别是对信息安全有浓厚兴趣的学习者。 使用场景及目标：帮助技术人员提升网络安全领域的实战技能，掌握高效的信息收集技巧，了解并能够对抗多种常见的网络防护技术。 其他说明：文中提供了详细的演示案例和实际操作指导，辅以丰富的外部资源链接支持进一步学习。
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基于WPF开发的视频播放器

基于WPF开发的视频播放器，实现视频的手动添加，播放，暂停，停止，音量，播放速度，以及进度显示。主要采用以下技术： 开发技术：WPF，.Net6.0 开发工具：Visual Studio 2022 具体可参考个人CSDN博客。

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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