str1·=·input().split() str2·=·input().split() dirs·=·dict(zip(str1,·str2)) l·=·list(dirs.items()) l.sort() print(l) items什么意思

时间: 2023-12-17 22:02:19 浏览: 96
DOCX

Deeplab v2.docx

在Python中，`items()`是一个字典方法，用于返回一个包含字典所有（键，值）元组的列表。例如，如果你有一个字典`dirs`，`dirs.items()`将返回一个包含所有键值对的列表，每个键值对都是一个元组，形式为`(key, value)`。 在上面的代码中，`dirs.items()`将返回一个包含所有键值对的列表，然后将其转换为`list`类型并赋值给变量`l`。最后，使用`sort()`方法对列表`l`进行排序，并打印结果。
阅读全文

相关推荐

rar

Get-dirs.rar_The Drive

标题中的"Get-dirs.rar_The Drive"暗示了一个与浏览计算机目录相关的命令或脚本，可能是一个批处理文件或者PowerShell脚本，用于方便用户通过输入逻辑驱动器路径来查看目录结构。描述进一步证实了这一点，它指出这个...
rar

tfs_dirs.rar_Help!

标题 "tfs_dirs.rar_Help!" 提到的文件是一个压缩包，其中包含了名为 "tfs_dirs.c" 的源代码文件。这个压缩包可能是为了解决有关遍历Filelist条目列表的问题而提供的帮助资源。在IT领域，尤其是编程和文件系统管理中...

str1 = input().split() str2 = input().split() dirs = dict(zip(str1, str2)) l = list(dirs.items()) l.sort() print(l) items什么意思

所以l = list(dirs.items())语句将字典dirs中的键值对转化为元组，并将所有元组存储在列表l中。sort()方法对l列表进行排序，并返回排序后的结果。最后，print(l)会输出按照键排序后的元组列表。

public AnnotationApplicationContext(String basePackage) { try { String packageDirName = basePackage.replaceAll("\\.", "\\\\"); Enumeration<URL> dirs =Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResources(packageDirName); while (dirs.hasMoreElements()) { URL url = dirs.nextElement(); String filePath = URLDecoder.decode(url.getFile(),"utf-8"); } } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); } }

这段代码是一个构造函数，接收一个字符串参数 basePackage，用于初始化 AnnotationApplicationContext 对象。该构造函数的主要作用是获取指定包下的所有类，并将这些类的信息存储在 AnnotationApplicationContext 中...

def load_data(cfg_dict): # df_1 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_pos_std.pickle') # df_1 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_pos.pickle') df_1 = pd.DataFrame() for root, dirs, files in os.walk('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_pos/'): files = [f for f in files if not f[0] == '.'] for file in files: print('read from => %s%s' % (root, file)) tmp = pd.read_csv('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_pos/' + file, header=None, encoding='utf-8') df_1 = df_1.append(tmp) df_1.columns = ['号码', '用户状态', '用户星级',

根据配置字典 cfg_dict 中的设置，从指定目录中读取数据文件并将其合并为一个数据框 df_1。 首先，函数创建一个空的数据框 df_1。 然后，通过 os.walk 函数遍历指定目录下的文件，获取文件列表。在遍历过程中，...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()

time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text....

import os import pandas as pd def txt_to_excel(txt_path, excel_path): # 读取txt文件 with open(txt_path, 'r') as f: lines = f.readlines() # 解析txt文件中的数据 data = [] for line in lines: items = line.strip().split() year, month, day, precip = items[0], items[1], items[2], items[3] # 将降水值转为浮点型并将-999和负值替换为0 precip = float(precip) if precip < 0 or precip == -999: precip = 0 data.append([year, month, day, precip]) # 将数据转为DataFrame格式，并添加表头 df = pd.DataFrame(data, columns=['年', '月', '日', '降水']) # 保存为Excel文件 df.to_excel(excel_path, index=False, engine='openpyxl') def traverse_files(folder_path): # 遍历指定文件夹中的txt文件，并转换为Excel文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith('.txt'): # 构造Excel文件名 excel_name = os.path.splitext(file)[0].split('-')[-1] + '.xls' excel_path = os.path.join(root, excel_name) txt_path = os.path.join(root, file) txt_to_excel(txt_path, excel_path) if __name__ == '__main__': folder_path = 'E:/project/work5-8' traverse_files(folder_path)

1. traverse_files 函数通过 os.walk 遍历指定文件夹中的所有文件。 2. 对于每个文件，如果文件名以 .txt 结尾，则调用 txt_to_excel 函数将文件内容解析并保存为 Excel。 3. txt_to_excel 函数首先使用 open 函数...

import os import random import time from fnmatch import fnmatch import pygame import tkinter as tk from tkinter import * import wave import threading import tkinter import tkinter.filedialog import tkinter.messagebox import pyaudio root = tk.Tk() root.geometry("450x200+374+182") root.title("英语单词") english1 = "开始" w = Label(root, font=('times', 20, 'bold'), text=english1) w.pack() timer_running = False def word(): path = "D:\MY python\English" lists = os.listdir(path) english = (random.choice(lists)) global english1 english1 = english.strip(".wav") time.sleep(3) basedir = r"D:\MY python\English" for root, dirs, files in os.walk(basedir): for file in files: english3 = os.path.join(root, file) if fnmatch(file, f"{english1}*.wav"): pygame.mixer.init() pygame.mixer.music.load(english3) pygame.mixer.music.play() w.configure(text=f"{english1}") w.after(100, word) fileName = None allowRecording = False CHUNK_SIZE = 1024 CHANNELS = 2 FORMAT = pyaudio.paInt16 RATE = 44100 def record(): global fileName p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK_SIZE) wf = wave.open(fileName, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) while allowRecording: data = stream.read(CHUNK_SIZE) wf.writeframes(data) wf.close() stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() fileName = None def start(): global allowRecording, fileName fileName = tkinter.filedialog.asksaveasfilename(filetypes=[('未压缩波形文件', '*.wav')]) if not fileName: return if not fileName.endswith('.wav'): fileName = fileName + '.wav' allowRecording = True start_timer() lbStatus['text'] = '正在录音中...' threading.Thread(target=record).start() def stop(): global allowRecording allowRecording = False lbStatus['text'] = '录音已结束' stop_timer() def closeWindow(): if allowRecording: tkinter.messagebox.showerror('Recording', 'Please stop recording before close the window.') return root.destroy() def tick(): global sec sec += 1 time['text'] = sec # Take advantage of the after method of the Label if timer_running: time.after(1000, tick) def start_timer(): global timer_running timer_running = True tick() def stop_timer(): global timer_running, sec timer_running = False sec = 0 time['text'] = sec button = tk.Button(text="开始", command=word) button.pack() btnStart = tkinter.Button(root, text='开始录音', command=start) btnStart.pack() btnStop = tkinter.Button(root, text='结束录音', command=stop) btnStop.pack() lbStatus = tkinter.Label(root, text='录音已准备', anchor='w', fg='green') lbStatus.pack() root.protocol('WM_DELETE_WINDOW', closeWindow) time = Label(root, fg='green') time.pack() root.mainloop()

for root, dirs, files in os.walk(basedir): for file in files: english3 = os.path.join(root, file) if fnmatch(file, f"{english1}*.wav"): pygame.mixer.init() pygame.mixer.music.load(english3) ...

# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

您可以使用 os.walk() 函数来遍历 save 文件夹下的所有子文件夹和文件，然后根据...images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 这样可以读取 save 文件夹下所有病人的图片，不论这些图片在哪个子文件夹下。

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵，

1. 加载模型和类别标签： 您需要在代码中加载您的模型和类别标签。您可以使用之前的代码中的方式来加载它们，只需要做一些小的改动即可。例如，您需要将模型和类别标签的路径作为参数传递给您的函数。 2. 加载测试...

import pandas as pd import datetime df_201=pd.read_excel(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel\5.04问医晚上数据.xlsx',sheet_name='邀请用户信息') df_201=df_201.drop(['编号','用户ID'],axis=1) #df_201=df_201.rename(columns={'累计观看时长': '2023.5.04累计观看时长'}) #df_201=df_201.rename(columns={'累计观看时长': str(datetime.date.today())+'累计观看时长'}) #将累计观看时长更改成当前日期的累计观看时长 print(df_201.head())import pandas as pd import os df1=pd.DataFrame() for root,dirs,files in os.walk(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel'): print('root:\n',root) print('dirs:\n',dirs) print('files:\n',files) for file in files: file_name=os.path.join(root,file) df=pd.read_excel(file_name,sheet_name='邀请用户信息') df=df.drop(['编号','用户ID'],axis=1) df=df.rename(columns={'累计观看时长': file[0:4] +'累计观看时长'}) df_201=pd.merge(df,df_201,on=['邀请人昵称','用户昵称'],how='outer') print(df_201) df_201.to_excel(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel\h2.xlsx',sheet_name='邀请用户信息')优化这个代码

for root, dirs, files in os.walk(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel'): for file in files: if file.endswith('.xlsx'): file_name = os.path.join(root, file) if file_name != r'C:\Users\82422\...

benign_file=[] malignant_file=[] for root, dirs, files in os.walk("./lin", topdown=False): if 'label' not in root: for file in files: if file[-3:]=='tif': tmp = file.split('_') label_file = str(int(tmp[-1][0:4]) - 3*116).zfill(3)+'.tif' if 'benign' in root: label_file_abs = os.path.join(root.replace('benign', 'benign_label'),label_file) elif 'malignant' in root: label_file_abs = os.path.join(root.replace('malignant','malignant_label'), label_file) if os.path.isfile(label_file_abs): if 'benign' in root: benign_file.append((os.path. join(root, file), label_file_abs)) elif 'malignant' in root: malignant_file.append((os.path.join(root, file), label_file_abs)) print(malignant_file) print(benign_file)输出是个空列表怎么解决

首先，需要确认文件路径是否正确。可以在代码中添加一个 print(root) 的语句，确保程序遍历到了正确的文件夹。 其次，可以检查 label 文件夹是否存在，以及文件名是否正确。可以手动检查一下 label_file_abs ...

def get_efficiency_files(folder, keyword): efficiency_files = [] for root, dirs, files in os.walk(folder): for file in files: if keyword in file: match = re.search(r'\d{12}', file) if match: time_str = match.group() time_int = int(time_str) efficiency_files.append({time_int: file}) if not efficiency_files: return None latest_file_dict = max(efficiency_files, key=lambda x: x.keys()) latest_file = latest_file_dict[latest_file_dict.keys()[0]] return latest_file报错信息是“”“dict_keys”对象不可被索引 帮我修改一下

好的，因为 dict.keys() 返回的是一个类似列表的视图对象，无法直接索引。你可以将 dict.keys() 改为 list(dict.keys())，即将其转换为列表类型，然后再进行索引。修改后的代码如下： python def get_...

此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，请修复它，并且给出完整代码

label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2} # 遍历所有图像和标签 for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root...

优化这段代码import numpy as np import wave import matplotlib.pyplot as plt import os COOKED_DIR = 'C:/Users/86137/Desktop/UrbanSound8K/audio/wyj' i = 0 for root, dirs, files in os.walk(COOKED_DIR): print("Root = ", root, "dirs = ", dirs, "files = ", files) for filename in files: print(filename) path_one = COOKED_DIR + filename print(path_one) f = wave.open(path_one, 'rb') params = f.getparams() # 一次性返回所有的音频参数，声道数、量化位数、采样频率、采样点数 nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4] # 声道/量化数/采样频率/采样点数 str_data = f.readframes(nframes) # 指定需要读取的长度(以取样点为单位)，返回字符串类型数据 waveData = np.frombuffer(str_data, dtype=np.int16) # 将字符串转化为int waveData = waveData * 1.0 / (max(abs(waveData))) # wave幅值归一化 plt.specgram(waveData, NFFT=512, Fs=framerate, noverlap=500, scale_by_freq=True, sides='default') plt.ylabel('Frequency') plt.xlabel('Time(s)') plt.axis('off') name = str(i) # 做名字 i += 1 plt.savefig("filepath"+name+".jpg", bbox_inches='tight', pad_inches=0) # 后两项为去除白边 plt.show()

这段代码需要进行一些优化。 首先，代码中指定的COOKED_DIR变量应该定义在代码块的开头。 其次，在处理文件时，建议使用os.listdir()函数。 最后，为了避免文件不能正确关闭的情况，应该使用try-finally结构来打开和...

for root, dirs, files in os.walk(root_dir): for file in files: if file.endswith('.csv'): # 读取csv文件并将其合并到数据框中 filepath = os.path.join(root, file) csv = pd.read_csv(filepath, encoding='GBK') df = df.append(csv, ignore_index=True)代码怎么加速？举个例子

for root, dirs, files in os.walk(root_dir): for file in files: if file.endswith('.csv'): csv_files.append(os.path.join(root, file)) with Pool(processes=os.cpu_count()) as pool: csv_data = pool....
exe

串流分屏 - 两台笔记本电脑屏幕共享

串流分屏 - 两台笔记本电脑屏幕共享
whl

tornado-6.3.2-cp38-abi3-musllinux_1_1_x86_64.whl

tornado-6.3.2-cp38-abi3-musllinux_1_1_x86_64.whl
pptx

基于java的银行业务管理系统答辩PPT.pptx

基于java的银行业务管理系统答辩PPT.pptx

最新推荐

recommend-type

串流分屏 - 两台笔记本电脑屏幕共享

串流分屏 - 两台笔记本电脑屏幕共享
recommend-type

tornado-6.3.2-cp38-abi3-musllinux_1_1_x86_64.whl

tornado-6.3.2-cp38-abi3-musllinux_1_1_x86_64.whl
recommend-type

基于java的银行业务管理系统答辩PPT.pptx

基于java的银行业务管理系统答辩PPT.pptx
recommend-type

Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

资源摘要信息:"Aspose.Cells和Aspose.Words是两个非常强大的库，它们属于Aspose.Total产品家族的一部分，主要面向.NET和Java开发者。Aspose.Cells库允许用户轻松地操作Excel电子表格，包括创建、修改、渲染以及转换为不同的文件格式。该库支持从Excel 97-2003的.xls格式到最新***016的.xlsx格式，还可以将Excel文件转换为PDF、HTML、MHTML、TXT、CSV、ODS和多种图像格式。Aspose.Words则是一个用于处理Word文档的类库，能够创建、修改、渲染以及转换Word文档到不同的格式。它支持从较旧的.doc格式到最新.docx格式的转换，还包括将Word文档转换为PDF、HTML、XAML、TIFF等格式。 Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。 此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。 在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。 对于Aspose.Cells，开发者可以使用它来完成诸如创建电子表格、计算公式、处理图表、设置样式、插入图片、合并单元格以及保护工作表等操作。它也支持读取和写入XML文件，这为处理Excel文件提供了更大的灵活性和兼容性。 而对于Aspose.Words，开发者可以利用它来执行文档格式转换、读写文档元数据、处理文档中的文本、格式化文本样式、操作节、页眉、页脚、页码、表格以及嵌入字体等操作。Aspose.Words还能够灵活地处理文档中的目录和书签，这让它在生成复杂文档结构时显得特别有用。 在使用这些库时，一个常见的场景是在企业应用中，需要将报告或者数据导出为PDF格式，以便于打印或者分发。这时，使用Aspose.Cells和Aspose.Words就可以实现从Excel或Word格式到PDF格式的转换，并且确保输出的文件中不包含水印，这提高了文档的专业性和可信度。 需要注意的是，虽然Aspose的产品提供了很多便利的功能，但它们通常是付费的。用户需要根据自己的需求购买相应的许可证。对于个人用户和开源项目，Aspose有时会提供免费的许可证。而对于商业用途，用户则需要购买商业许可证才能合法使用这些库的所有功能。"
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

【R语言高性能计算秘诀】：代码优化，提升分析效率的专家级方法

![R语言](https://www.lecepe.fr/upload/fiches-formations/visuel-formation-246.jpg) # 1. R语言简介与计算性能概述 R语言作为一种统计编程语言，因其强大的数据处理能力、丰富的统计分析功能以及灵活的图形表示法而受到广泛欢迎。它的设计初衷是为统计分析提供一套完整的工具集，同时其开源的特性让全球的程序员和数据科学家贡献了大量实用的扩展包。由于R语言的向量化操作以及对数据框（data frames）的高效处理，使其在处理大规模数据集时表现出色。 计算性能方面，R语言在单线程环境中表现良好，但与其他语言相比，它的性能在多
recommend-type

在构建视频会议系统时，如何通过H.323协议实现音视频流的高效传输，并确保通信的稳定性？

要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
recommend-type

Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
recommend-type

"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
recommend-type

【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界

![【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界](https://static.wixstatic.com/media/cf17e0_d4fa36bf83c7490aa749eee5bd6a5073~mv2.png/v1/fit/w_1000%2Ch_563%2Cal_c/file.png) # 1. R语言机器学习概述 在当今大数据驱动的时代，机器学习已经成为分析和处理复杂数据的强大工具。R语言作为一种广泛使用的统计编程语言，它在数据科学领域尤其是在机器学习应用中占据了不可忽视的地位。R语言提供了一系列丰富的库和工具，使得研究人员和数据分析师能够轻松构建和测试各种机器学