有3个变量，x_range=[0, 10, 1], y_range=[0, 10, 1],z_range=[1.5, 1.6],以这3个变量为坐标轴组成一个网格，从网格上的随机一个点出发依次遍历网格上相邻的每个点，使用python绘制一段动画描述该过程

时间: 2023-03-07 07:24:11 浏览: 103
M

绘制关于x，y的三维图

答案：可以使用Python中的Matplotlib库来实现这一动画描述。首先，可以使用numpy.meshgrid函数根据变量x_range、y_range和z_range创建一个网格数据集。然后，遍历网格数据集中的每个点，使用Matplotlib的scatter函数绘制每一个点，从而实现动画描述的效果。
阅读全文

相关推荐

rar

turnto1234.rar_flagc8z_papero8y_stoodou1_转置+分类

这里的labels变量将给出每个数据点所属的类别，从0到3，分别对应1到4类。 由于没有提供具体的输入数据或算法实现细节，以上解释是基于一般情况的。在实际应用中，我们还需要加载数据，可能需要进行预处理（如标准...
pdf

9.函数_填空题1

- g = lambda x, y=3, z=5: x*y*z定义了一个接受1到3个参数的函数，如果只传入1个参数，默认的y和z值分别为3和5，所以g(1)返回15。 - f = lambda x: x+5定义了一个接受1个参数的函数，f(3)返回8。...

有3个变量，x_range=[0, 10, 1], y_range=[0, 10, 1],z_range=[1, 2,0.1],以这3个变量为坐标轴组成一个网格，从网格上的随机一个点出发依次遍历网格上相邻的每个点，使用python编写代码绘制一段动画描述该过程

2. 使用NumPy中的arange()函数创建3个变量的数组，如x_range、y_range和z_range； 3. 使用NumPy中的meshgrid()函数将上面的3个变量组成一个网格； 4. 使用NumPy中的randint()函数随机选取一个点，作为遍历网格的起始...

我需要一段python代码，描述以下过程：有3个变量，x_range=[0, 10, 1], y_range=[0, 10, 1],z_range=[1, 2,0.1],以这3个变量为坐标轴组成一个网格，从网格上的随机一个点出发依次遍历网格上相邻的每个点，每次运动间隔0.1秒

代码如下： x_range=[0, 10, 1] y_range=[0, 10, 1] z_range=[1, 2, 0.1]for x in x_range: for y in y_range: for z in z_range: print(x, y, z) time.sleep(0.1)

% 定义变量范围 x_range = -10:0.1:10; y_range = -10:0.1:10; z_range = -10:0.1:10; % 初始化解数组 sols = []; % 循环计算 for i = 1:length(x_range) for j = 1:length(y_range) for k = 1:length(z_range) x = x_range(i); y = y_range(j); z = z_range(k); eqn1 = 513.85 == sqrt(3.((x-y)^2+(y-z)^2+(z-x)^2)/6); eqn2 = (x + y+z)/3/sqrt(3.((x-y)^2+(y-z)^2+(z-x)^2)/6) == sqrt(3)/3; eqn3 = (3sqrt(3)/2/27)(x.*y.z-(x+y+z).(x.*y+y.z+z.x)/3+(2.(x+y+z)^3)./27)... ./(2/3(((x-y)^2+(y-z)^2+(z-x)^2)/6)^(3/2)) == 0; sol = solve([eqn1, eqn2, eqn3], [x, y, z]); if ~isempty(sol) sols = [sols; [double(sol.x), double(sol.y), double(sol.z)]]; end end end end这段代码运行报错

eqn3 = (3*sqrt(3)/2/27)*(x.*y.*z-(x+y+z).*(x.*y+y.*z+z.*x)/3+(2.*(x+y+z)^3)./27)... ./(2/3*(((x-y)^2+(y-z)^2+(z-x)^2)/6)^(3/2)) == 0; sol = solve([eqn1, eqn2, eqn3], [x, y, z]); if ~isempty(sol) ...

给这段python代码每行都加上详细注释：# 选点、评估 iters = 1000 epsilon = 5 threshold = 0.8 best_a, best_b = 0, 0 pre_total = 0 for i in range(iters): sample_index = random.sample(range(SIZE), 2) x_1 = X_data[sample_index[0]] x_2 = X_data[sample_index[1]] y_1 = Y_data[sample_index[0]] y_2 = Y_data[sample_index[1]] a = (y_2 - y_1) / (x_2 - x_1) b = y_1 - a * x_1 total_in = 0 #内点计数器 for index in range(SIZE): y_estimate = a * X_data[index] + b if abs(y_estimate - Y_data[index]) < epsilon: #符合内点条件 total_in += 1 if total_in > pre_total: #记录最大内点数与对应的参数 pre_total = total_in best_a = a best_b = b if total_in > SIZE * threshold: #内点数大于设定的阈值，跳出循环 break print("迭代{}次,a = {}, b = {}".format(i, best_a, best_b))

# 定义变量x x = 5# 定义变量y y = 10# 计算x和y的和 z = x + y# 输出x+y的结果 print(z)# 注释1：定义变量x，值为5 ...y = 10# 注释3：计算x和y的和，并将结果赋值给z z = x + y# 注释4：输出x+y的结果 print(z)

% 定义 x 和 y 的取值范围 x_range = linspace(-10, 10, 100); y_range = linspace(-10, 10, 100); % 定义解的存储变量 solution = zeros(length(x_range), length(y_range)); % 使用 for 循环遍历 x 和 y 的取值范围，并计算方程的解 for i = 1:length(x_range) for j = 1:length(y_range) % 计算方程的解 solution(i,j) = sqrt(x_range(i).^2 - x_range(i).*y_range(j) + y_range(j).^2).*(27-4.*a1.*... 3.*sqrt(3).*((2.*x_range(i)^3+2.*y_range(j).^3-3.*x_range(i)^2.*y_range(j)-3.*x_range(i).*y_range(j).^2)./27)./... (2.*((x_range(i).^2+y_range(j).^2-x_range(i).*y_range(j))./3)^(3/2)))^(2)./3-5; end end % 绘制二维曲线 surf(x_range, y_range, solution); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z');这段代码不对，绘制出的不是二维曲线

3.*sqrt(3).*((2.*x_range(i)^3+2.*y_range(j).^3-3.*x_range(i)^2.*y_range(j)-3.*x_range(i).*y_range(j).^2)./27)./... (2.*((x_range(i).^2+y_range(j).^2-x_range(i).*y_range(j))./3)^(3/2)))^(2)./3-5; end...

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

这段代码主要是对数据进行预处理和分割，具体解释如下： ...13. train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)：将标准化后的训练集数据和目标变量 y_train 沿列方向合并，形成新的训练集 train。

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop 翻译

这段 Python 代码的作用是裁剪一个点云数据。具体来说，它将在垂直方向（即沿着 z 轴）上分成多层，然后根据一些条件来判断每个点...需要注意的是，由于该代码中的变量 range_z 没有在代码中定义，因此无法确定其值。

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def calculate_z_curve(sequence): # Initialize the starting coordinates x = 0 y = 0 z = 0 # Initialize lists to store the coordinates x_coords = [x] y_coords = [y] z_coords = [z] # Update the coordinates based on each nucleotide for nucleotide in sequence: if nucleotide == 'A': x += 1 elif nucleotide == 'C': y += 1 elif nucleotide == 'G': x -= 1 y -= 1 elif nucleotide == 'T': z += 1 # Append the updated coordinates to the lists x_coords.append(x) y_coords.append(y) z_coords.append(z) return x_coords, y_coords, z_coords # Example DNA sequence dna_sequence = "ATGCTAAC" # Calculate the Z-curve coordinates x_coords, y_coords, z_coords = calculate_z_curve(dna_sequence) # Set the figure size fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) # Create the 3D plot ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Plot the Z-curve ax.plot(x_coords, y_coords, z_coords, 'b.-') # Set labels for the axes ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') ax.set_zlabel('Z-axis') # Set the axis tick locations and labels ax.set_xticks(range(min(x_coords), max(x_coords)+1)) ax.set_yticks(range(min(y_coords), max(y_coords)+1)) ax.set_zticks(range(min(z_coords), max(z_coords)+1)) # Show the plot plt.show()

3. 在calculate_z_curve函数中，初始化三个坐标变量x、y、z为0，同时初始化三个空列表x_coords、y_coords、z_coords用于存储每个坐标点的坐标值。 4. 遍历DNA序列中的每个核苷酸，根据不同的核苷酸类型，更新x、y、...

def vkaibot_ar_marker_callback(self, data): global is_detected_ar global ar_1 global pick_flag global find_id global count_4 global count_1 global count_3 global count_6 global kk if count_1== 0: msg=data.markers kk=len(msg) print("正在识别!") if kk<=0 and pick_flag==0: print"开始旋转,寻找二维码！" twist = Twist() twist.linear.x = 0; twist.linear.y = 0; twist.linear.z = 0 twist.angular.x = 0; twist.angular.y = 0; twist.angular.z = change_z_max_vel self.cmd_vel_pub.publish(twist) if kk>0: for j in range(0,kk,1): kk1=data.markers[j] find_id=kk1.id if count_6==1: if find_id==1 or find_id==0: break; else : if find_id==12 or find_id==4 or find_id==11: break; if kk1.pose.pose.position.x>pick_safe_y_proper_dis : print"开始接近正中间，往左走......" twist = Twist() twist.linear.x = 0; twist.linear.y = 0; twist.linear.z = 0 twist.angular.x = 0; twist.angular.y = 0; twist.angular.z = change_z_vel self.cmd_vel_pub.publish(twist) if kk1.pose.pose.position.x<(-pick_safe_y_proper_dis): print'开始接近正中间，往右走......' twist = Twist() twist.linear.x = 0; twist.linear.y = 0; twist.linear.z = 0 twist.angular.x = 0; twist.angular.y = 0; twist.angular.z = -change_z_vel self.cmd_vel_pub.publish(twist) if kk1.pose.pose.position.x<=pick_safe_y_proper_dis and kk1.pose.pose.position.x>=(-pick_safe_y_proper_dis): ####制度 if pick_flag ==0:

这是一个Python程序段，用于控制机器人进行二维码识别和移动。程序中设置了一些全局变量和计数器，以及一些判断条件。当条件满足时，程序会执行不同的动作，如旋转寻找二维码、接近二维码并往左或右走等。二维码可以...

x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 h = (x_max / x_min)/100 #间隔 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) X_plot = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()] C = 1.0 svc_classifier = svm.SVC(kernel='linear', C=C).fit(X,y) Z = svc_classifier.predict(X_plot) Z = Z.reshape(xx.shape)为什么训练和测试能用一样的数据

这段代码中并没有明确区分训练和测试数据，而是直接使用了变量X和y。这里的X和y是指整个数据集，包括训练数据和测试数据。在SVM分类器训练过程中，我们将整个数据集作为训练数据，因此训练和测试使用的是相同的数据...

def svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type): if type=='rbf': svmmodel=svm.SVC(C=15,kernel='rbf',gamma=10,decision_function_shape='ovr') else: svmmodel=svm.SVC(C=0.1,kernel='linear',decision_function_shape='ovr') svmmodel.fit(x_train,y_train.ravel()) print('SVM模型:',svmmodel) train_accscore=svmmodel.score(x_train,y_train) test_accscore=svmmodel.score(x_test,y_test) n_support_numbers=svmmodel.n_support_ return svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers if __name__=='__main__': iris_feature='花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度' path="D:\data\iris(1).data" data=pd.read_csv(path,header=None) x,y=data[[0,1]],pd.Categorical(data[4]).codes x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=3,train_size=0.6) type='linear' svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers=svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type) print('训练集准确率：',train_accscore) print('测试机准确率：',test_accscore) print('支持向量的数目：',n_support_numbers) print('-' * 50) if __name__=='__main__': path='D:/data/iris1-100.data' data=pd.read_csv(path,header=None) x=data[list(range(2,4))] y=data[4].replace(['Iris-versicolor','Iris-virginica'],[0,1]) svmmodel_param=(('linear',0.1),('rbf',1,0.1),('rbf',5,5),('rbf',10,10)) for i, param in enumerate(svmmodel_param): svmmodel,title,accuracyscore=svmModel(x,y,param[0]) y_predict=svmmodel.predict(x) print(title) print('准确率：',accuracyscore) print('支持向量的数目：',svmmodel.n_support_) plt.scatter(x[2],x[3],c=y,edgecolors='k',s=40,cmap=cm_dark) plt.scatter(x.loc[svmmodel.support_,2],x.loc[svmmodel.support_,3],degecolor='k',facecolors='none',s=100,marker='o') z=svmmodel.decision_function(grid_test) z=z.reshape(x1.shape) plt.contour(x1,x2,z,colors=list('kbrbk'),linestyles=['--','--','-','--','--'],linewidths=[1,0.5,11.5,0.5,1],levels=[-1,-0.5,0,0.5,1])检查错误

这段代码有两个主要问题： ...函数定义的参数为 (x_train, x_test, y_train, y_test, type)，但在调用时只传入了前四个参数，没有传入 type 参数。 2. 在画图时，使用了未定义的变量 grid_test，应该先定义这个变量。
rar

白色大气风格的建筑商业网站模板下载.rar

白色大气风格的建筑商业网站模板下载.rar
pdf

面向对象编程语言Objective-C基础语法详解及应用

内容概要：本文详细介绍了面向对象编程语言Objective-C的基础语法，包括其历史背景、特点、环境搭建、基本语法、面向对象编程、高级特性和实际应用。具体涵盖的内容包括Objective-C的历史发展、面向对象编程的核心特性、变量和数据类型、控制结构、函数、数组和字典的使用，以及类、对象、属性和方法的定义与使用。此外，还介绍了高级特性如协议和委托、类别和扩展、ARC、块和GCD。最后，通过示例项目展示了如何在Xcode中创建和调试Objective-C程序，以及如何使用Cocoa和Cocoa Touch框架。 适合人群：具备一定的编程基础，希望学习或深入了解Objective-C编程的开发人员。 使用场景及目标：适用于需要开发macOS和iOS应用的开发者，帮助他们掌握Objective-C的基本语法和高级特性，提高编程效率和代码质量。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论讲解，还通过实际代码示例展示了如何在Xcode中创建和调试Objective-C项目，适合初级到中级水平的开发人员学习和参考。
zip

球馆预约系统ssm.zip

本次开发的微信小程球馆预约系统，有管理员，用户两个角色。管理员功能有个人中心，用户管理，场地类型管理，球馆信息管理，球馆预约管理，系统管理。用户可以在微信小程序上面注册登录，查看球馆信息，对球馆进行预约操作。 开发本程序后台用到了SSM开发技术，微信端用的是uni-app技术。数据库采用关系数据库市场占有率最高的MySQL作为本程序使用的数据库，完全符合程序使用并且有丰富的拓展余地。 用户在微信小程序注册登录后可以看到首页，首页可以搜索球馆名称，也可以查看球馆资讯，下面是导航栏。 用户点击球馆信息可以进行预约，预约需要输入相关时间等信息。 我的里面可以修改个人信息，可以退出，还可以查看球馆预约信息和我的收藏信息。
zip

STM32F030单片机串口2发送接收.zip

1、嵌入式物联网单片机项目开发例程，简单、方便、好用，节省开发时间。 2、代码使用KEIL 标准库开发，当前在STM32F030C8T6运行，如果是STM32F030其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 3、软件下载时，请注意keil选择项是jlink还是stlink。 4、有偿指导v：wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器，请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线，在代码当中均有定义，请自行对照。 7、若硬件有差异，请根据自身情况调整代码，程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明，请耐心阅读。 9、编译时请注意提示，请选择合适的编译器版本。
zip

廖鹏盛 - 时代进行曲.zip

廖鹏盛 - 时代进行曲.zip
zip

白色大气风格的人体艺术摄影网站模板下载.zip

白色大气风格的人体艺术摄影网站模板下载.zip

最新推荐

recommend-type

白色大气风格的建筑商业网站模板下载.rar

白色大气风格的建筑商业网站模板下载.rar
recommend-type

面向对象编程语言Objective-C基础语法详解及应用

内容概要：本文详细介绍了面向对象编程语言Objective-C的基础语法，包括其历史背景、特点、环境搭建、基本语法、面向对象编程、高级特性和实际应用。具体涵盖的内容包括Objective-C的历史发展、面向对象编程的核心特性、变量和数据类型、控制结构、函数、数组和字典的使用，以及类、对象、属性和方法的定义与使用。此外，还介绍了高级特性如协议和委托、类别和扩展、ARC、块和GCD。最后，通过示例项目展示了如何在Xcode中创建和调试Objective-C程序，以及如何使用Cocoa和Cocoa Touch框架。 适合人群：具备一定的编程基础，希望学习或深入了解Objective-C编程的开发人员。 使用场景及目标：适用于需要开发macOS和iOS应用的开发者，帮助他们掌握Objective-C的基本语法和高级特性，提高编程效率和代码质量。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论讲解，还通过实际代码示例展示了如何在Xcode中创建和调试Objective-C项目，适合初级到中级水平的开发人员学习和参考。
recommend-type

球馆预约系统ssm.zip

本次开发的微信小程球馆预约系统，有管理员，用户两个角色。管理员功能有个人中心，用户管理，场地类型管理，球馆信息管理，球馆预约管理，系统管理。用户可以在微信小程序上面注册登录，查看球馆信息，对球馆进行预约操作。 开发本程序后台用到了SSM开发技术，微信端用的是uni-app技术。数据库采用关系数据库市场占有率最高的MySQL作为本程序使用的数据库，完全符合程序使用并且有丰富的拓展余地。 用户在微信小程序注册登录后可以看到首页，首页可以搜索球馆名称，也可以查看球馆资讯，下面是导航栏。 用户点击球馆信息可以进行预约，预约需要输入相关时间等信息。 我的里面可以修改个人信息，可以退出，还可以查看球馆预约信息和我的收藏信息。
recommend-type

STM32F030单片机串口2发送接收.zip

1、嵌入式物联网单片机项目开发例程，简单、方便、好用，节省开发时间。 2、代码使用KEIL 标准库开发，当前在STM32F030C8T6运行，如果是STM32F030其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 3、软件下载时，请注意keil选择项是jlink还是stlink。 4、有偿指导v：wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器，请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线，在代码当中均有定义，请自行对照。 7、若硬件有差异，请根据自身情况调整代码，程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明，请耐心阅读。 9、编译时请注意提示，请选择合适的编译器版本。
recommend-type

廖鹏盛 - 时代进行曲.zip

廖鹏盛 - 时代进行曲.zip
recommend-type

RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

资源摘要信息:"connections:https" ### 标题解释 标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。 ### 描述分析 描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。 描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。 ### 功能介绍 connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。 ### 安装说明 描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。 ### 标签解读 标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词： - "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。 - "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。 - "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。 - "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。 - "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。 - "R" 代表R语言社区或R语言本身。 ### 压缩包文件名称列表分析 文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。 ### 总结 综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
recommend-type

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
recommend-type

Keil uVision5全面精通指南

# 摘要 Keil uVision5是一个集成开发环境，广泛应用于嵌入式系统的开发。本文从基础入门开始，详细介绍了Keil uVision5的项目管理、配置、编程实践、高级功能及技巧，并通过项目案例分析，深入阐述了其在实际开发中的应用。本篇论文特别注重于项目创建、目标配置、调试环境搭建、性能优化、脚本编程与自动化、高级调试技术，以及通过嵌入式操作系统集成和驱动开发流程的案例分析，展示了Keil uVision5的实用性和高效性。文章还展望了Keil uVision5的未来发展趋势，并提供了社区资源和学习渠道，为读者提供了一个全面掌握Keil uVision5的平台。 # 关键字 Keil u
recommend-type

flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

在Flink中，如果你需要将19个MySQL CDC（Change Data Capture）的全量同步作业提交到YARN上，你需要确保Flink集群和YARN进行了正确的集成，并配置了适当的参数。以下是可能涉及到的一些关键配置： 1. **并行度（Parallelism）**：每个作业的并行度应该设置得足够高，以便充分利用YARN提供的资源。例如，如果你有19个任务，你可以设置总并行度为19或者是一个更大的数，取决于集群规模。 ```yaml parallelism = 19 或者 根据实际资源调整 ``` 2. **YARN资源配置**：Flink通过`yarn.a
recommend-type

PHP博客旅游的探索之旅

资源摘要信息:"博客旅游" 博客旅游是一个以博客形式分享旅行经验和旅游信息的平台。随着互联网技术的发展和普及，博客作为一种个人在线日志的形式，已经成为人们分享生活点滴、专业知识、旅行体验等的重要途径。博客旅游正是结合了博客的个性化分享特点和旅游的探索性，让旅行爱好者可以记录自己的旅游足迹、分享旅游心得、提供目的地推荐和旅游攻略等。 在博客旅游中，旅行者可以是内容的创造者也可以是内容的消费者。作为创造者，旅行者可以通过博客记录下自己的旅行故事、拍摄的照片和视频、体验和评价各种旅游资源，如酒店、餐馆、景点等，还可以分享旅游小贴士、旅行日程规划等实用信息。作为消费者，其他潜在的旅行者可以通过阅读这些博客内容获得灵感、获取旅行建议，为自己的旅行做准备。 在技术层面，博客平台的构建往往涉及到多种编程语言和技术栈，例如本文件中提到的“PHP”。PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，特别适合于网页开发，并可以嵌入到HTML中使用。使用PHP开发的博客旅游平台可以具有动态内容、用户交互和数据库管理等强大的功能。例如，通过PHP可以实现用户注册登录、博客内容的发布与管理、评论互动、图片和视频上传、博客文章的分类与搜索等功能。 开发一个功能完整的博客旅游平台，可能需要使用到以下几种PHP相关的技术和框架： 1. HTML/CSS/JavaScript：前端页面设计和用户交互的基础技术。 2. 数据库管理：如MySQL，用于存储用户信息、博客文章、评论等数据。 3. MVC框架：如Laravel或CodeIgniter，提供了一种组织代码和应用逻辑的结构化方式。 4. 服务器技术：如Apache或Nginx，作为PHP的运行环境。 5. 安全性考虑：需要实现数据加密、输入验证、防止跨站脚本攻击(XSS)等安全措施。 当创建博客旅游平台时，还需要考虑网站的可扩展性、用户体验、移动端适配、搜索引擎优化（SEO）等多方面因素。一个优质的博客旅游平台，不仅能够提供丰富的内容，还应该注重用户体验，包括页面加载速度、界面设计、内容的易于导航等。 此外，博客旅游平台还可以通过整合社交媒体功能，允许用户通过社交媒体账号登录、分享博客内容到社交网络，从而提升平台的互动性和可见度。 综上所述，博客旅游作为一个结合了旅行分享和在线日志的平台，对于旅行者来说，不仅是一个记录和分享旅行体验的地方，也是一个获取旅行信息、学习旅游知识的重要资源。而对于开发者来说，构建这样一个平台需要运用到多种技术和考虑多个技术细节，确保平台的功能性和用户体验。