def getSubset(fromList, toList): for i in range(len(fromList)): t = [fromList[i]] tt = frozenset(set(fromList) - set(t)) if not tt in toList: toList.append(tt) tt = list(tt) if len(tt) > 1: getSubset(tt, toList)标注解释

时间: 2024-01-24 18:02:54 浏览: 81
这是一个递归函数,用于将一个列表中的所有子集添加到另一个列表中。下面是每行代码的解释: ```python def getSubset(fromList, toList): # 定义函数,接收两个参数 for i in range(len(fromList)): # 遍历 fromList 列表中的所有元素 t = [fromList[i]] # 创建一个只包含当前元素的列表 tt = frozenset(set(fromList) - set(t)) # 将当前元素从 fromList 中删除,创建一个新的 frozenset 类型的集合 if not tt in toList: # 判断新的集合是否已经存在于 toList 中 toList.append(tt) # 如果不存在,则将新的集合添加到 toList 中 tt = list(tt) # 将新的集合转换为列表类型 if len(tt) > 1: # 如果列表中的元素数量大于 1 getSubset(tt, toList) # 递归调用 getSubset 函数,将新的列表作为参数传递,并将所有子集添加到 toList 中 ``` 这个函数的作用是找到一个列表的所有子集,并将它们添加到另一个列表中。例如,如果 `fromList` 列表为 `[1, 2, 3]`,那么 `toList` 列表将包含以下元素: ``` frozenset() frozenset({1}) frozenset({2}) frozenset({3}) frozenset({1, 2}) frozenset({1, 3}) frozenset({2, 3}) frozenset({1, 2, 3}) ```
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import networkx as nx import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import random df=pd.read_csv("D:\级联失效\edges.csv") G=nx.from_pandas_edgelist(df,'from','to',create_using=nx.Graph()) nx.draw(G,node_size=300,with_labels=True) As=nx.adjacency_matrix(G) A=As.todense() def f(x): F=4*x*(1-x) return F n=len(A) r=2 ohxs=0.4 step=10 d=np.zeros([n,step]) for i in range(n): d[i,0]=np.sum(A[i]) x_intial=np.zeros([n,step]) for i in range(n): x_intial[i,0]=random.random() np.set_printoptions(precision=5) h_a=100 H=np.zeros([n,step]) D=np.zeros([n,step]) for i in range(n): Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[k,0] D[i,0]=Deg H[i,0]=d[i,0]/D[i,0]/h_a fail_scale=np.zeros(step) fail_scale[0]=1 node_rand_id=random.randint(0,n) r=2 x_intial[node_rand_id,0]=x_intial[node_rand_id,0]+r print(x_intial) fail_node=np.zeros(n) fail_node[node_rand_id]=1 print(fail_node) np.seterr(divide='ignore',invalid='ignore') for t in range(1,step): fail_node_id=[idx for (idx,val) in enumerate(fail_node) if val ==1] for i in range(n): sum=0 for j in range(n): sum = sum+A[i,j]*f(x_intial[j,t-1])/d[i] if i in fail_node_id: x_intial[i,t-1]=0 A[i,:]=0 A[:,i]=0 else: x_intial[i,t]=H[i,t-1]*abs((1-ohxs)*f(x_intial[i,t-1])+ohxs*sum) d[i,t]=np.sum(A[i]) Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[i,t] D[i,t]=Deg H[i,t]=d[i,t]/D[i,t]/h_a new_fail_id=[idx for (idx,val) in enumerate(x_intial[:,t]) if val>=1] fail_scale[t]=fail_scale[t-1]+len(new_fail_id) fail_node[new_fail_id]=1 x_intial[new_fail_id,t]=x_intial[new_fail_id,t]+r print(H[i,t]) print(fail_node) print(x_intial) plt.plot(fail_scale) plt.show()

将以下代码转化为matlab代码表示:import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

获得各站点间最短距离 def dijkstra(graph, start, end): # 初始化距离矩阵和路径矩阵 n = len(graph) dist = [sys.maxsize] * n dist[start] = 0 path = [-1] * n visited = set() # 找到起点到每个点的最短距离 while len(visited) < n: # 选择当前未访问的距离最小的节点 u = min(set(range(n)) - visited, key=dist.getitem) visited.add(u) # 更新当前节点的邻居节点的距离 for v in range(n): if graph[u][v] != 0 and v not in visited: alt = dist[u] + graph[u][v] if alt < dist[v]: dist[v] = alt path[v] = u # 构造最短路径 shortest_path = [] u = end while u != start: shortest_path.append(u) u = path[u] shortest_path.append(start) return dist[end], shortest_path[::-1] print(len(labels)) position = [] for i in range(k): lei = [] for j in range(len(labels)): if(i==labels[j]): lei.append(j) position.append(lei) graph = distance.tolist() sum_k_short_path_ideal = [] sum_k_short_path = [] for x in range(k): most_short_path_ideal = [] most_short_path = np.zeros((len(position[x]) ,len(position[x]))) for i in range((len(position[x]))): pt = [] for j in range((len(position[x]))): dist, path = dijkstra(graph, position[x][i], position[x][j]) most_short_path[i, j] = dist most_short_path[j, i] = dist pt.append(path) # print(f"Distance from node {0} to node {7}: {dist}") # print(i,f"Shortest path: {path}") most_short_path_ideal.append(pt) #print(most_short_path) sum_k_short_path_ideal.append(most_short_path_ideal) sum_k_short_path.append(most_short_path) #print(x+1,"-->",(len(most_short_path_ideal),len(most_short_path_ideal[0]))) Sum_path = 0 for x in range(k): most_short_path = sum_k_short_path[x] most_short_path_ideal = sum_k_short_path_ideal[x] 用Step步骤一步一步介绍一下这是什么意思

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0t+0.5a1t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2n1delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+at popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2n2delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'如何改进。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'

import pandas as pd data = pd.read_csv('DATAA (1).txt', delimiter='\t') t = data.iloc[:, 0] x = data.iloc[:, 1] # 接下来的代码和之前一样 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])。解决 ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'问题

from pythonds.basic import Queue class Vertex: def __init__(self,key): self.id = key self.connectedTo = {} def addNeighbor(self,nbr,weight=0): self.connectedTo[nbr] = weight def __str__(self): return str(self.id) + ' connectedTo: ' + str([x.id for x in self.connectedTo]) def getConnections(self): return self.connectedTo.keys() def getId(self): return self.id def getWeight(self,nbr): return self.connectedTo[nbr] class Graph: def __init__(self): self.vertList = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self,key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertList[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self,n): if n in self.vertList: return self.vertList[n] else: return None def __contains__(self,n): return n in self.vertList def addEdge(self,f,t,cost=0): if f not in self.vertList: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertList: nv = self.addVertex(t) self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost) def getVertices(self): return self.vertList.keys() def __iter__(self): return iter(self.vertList.values()) def bfs(g,start): start.setDistance(0) start.setPred(None) vertQueue=Queue() vertQueue.enqueue(start) while (vertQueue.size()>0): currentVert=vertQueue.dequeue() for nbr in currentVert.getConnections(): if (nbr.getColor()=='White'): nbr.setColor('gray') nbr.setDistance(currentVert.getDistance()+1) nbr.setPred(currentVert) vertQueue.enqueue(nbr) currentVert.setColor('black') List=["""1:A,2:B,3:C,4:D,5:E,6:F"""] g=Graph() for i in range(6): g.addVertex(i) g.addEdge(1,2,7) g.addEdge(2,1,2) g.addEdge(1,3,5) g.addEdge(1,6,1) g.addEdge(2,4,7) g.addEdge(2,5,3) g.addEdge(3,2,2) g.addEdge(3,6,8) g.addEdge(4,1,1) g.addEdge(4,5,2) g.addEdge(4,6,4) g.addEdge(5,1,6) g.addEdge(5,4,5) g.addEdge(6,2,1) g.addEdge(6,5,8) bfs(g,)优化这段代码

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资源摘要信息: "将FontAwesome470应用于Windows Forms和WPF" 知识点: 1. FontAwesome简介: FontAwesome是一个广泛使用的图标字体库,它提供了一套可定制的图标集合,这些图标可以用于Web、桌面和移动应用的界面设计。FontAwesome 4.7.0是该库的一个版本,它包含了大量常用的图标,用户可以通过简单的CSS类名引用这些图标,而无需下载单独的图标文件。 2. .NET开发中的图形处理: 在.NET开发中,图形处理是一个重要的方面,它涉及到创建、修改、显示和保存图像。Windows Forms和WPF(Windows Presentation Foundation)是两种常见的用于构建.NET桌面应用程序的用户界面框架。Windows Forms相对较为传统,而WPF提供了更为现代和丰富的用户界面设计能力。 3. 将FontAwesome集成到Windows Forms中: 要在Windows Forms应用程序中使用FontAwesome图标,首先需要将FontAwesome字体文件(通常是.ttf或.otf格式)添加到项目资源中。然后,可以通过设置控件的字体属性来使用FontAwesome图标,例如,将按钮的字体设置为FontAwesome,并通过设置其Text属性为相应的FontAwesome类名(如"fa fa-home")来显示图标。 4. 将FontAwesome集成到WPF中: 在WPF中集成FontAwesome稍微复杂一些,因为WPF对字体文件的支持有所不同。首先需要在项目中添加FontAwesome字体文件,然后通过XAML中的FontFamily属性引用它。WPF提供了一个名为"DrawingImage"的类,可以将图标转换为WPF可识别的ImageSource对象。具体操作是使用"FontIcon"控件,并将FontAwesome类名作为Text属性值来显示图标。 5. FontAwesome字体文件的安装和引用: 安装FontAwesome字体文件到项目中,通常需要先下载FontAwesome字体包,解压缩后会得到包含字体文件的FontAwesome-master文件夹。将这些字体文件添加到Windows Forms或WPF项目资源中,一般需要将字体文件复制到项目的相应目录,例如,对于Windows Forms,可能需要将字体文件放置在与主执行文件相同的目录下,或者将其添加为项目的嵌入资源。 6. 如何使用FontAwesome图标: 在使用FontAwesome图标时,需要注意图标名称的正确性。FontAwesome提供了一个图标检索工具,帮助开发者查找和确认每个图标的确切名称。每个图标都有一个对应的CSS类名,这个类名就是用来在应用程序中引用图标的。 7. 面向不同平台的应用开发: 由于FontAwesome最初是为Web开发设计的,将它集成到桌面应用中需要做一些额外的工作。在不同平台(如Web、Windows、Mac等)之间保持一致的用户体验,对于开发团队来说是一个重要考虑因素。 8. 版权和使用许可: 在使用FontAwesome字体图标时,需要遵守其提供的许可证协议。FontAwesome有多个许可证版本,包括免费的公共许可证和个人许可证。开发者在将FontAwesome集成到项目中时,应确保符合相关的许可要求。 9. 资源文件管理: 在管理包含FontAwesome字体文件的项目时,应当注意字体文件的维护和更新,确保在未来的项目版本中能够继续使用这些图标资源。 10. 其他图标字体库: FontAwesome并不是唯一一个图标字体库,还有其他类似的选择,例如Material Design Icons、Ionicons等。开发人员可以根据项目需求和偏好选择合适的图标库,并学习如何将它们集成到.NET桌面应用中。 以上知识点总结了如何将FontAwesome 4.7.0这一图标字体库应用于.NET开发中的Windows Forms和WPF应用程序,并涉及了相关的图形处理、资源管理和版权知识。通过这些步骤和细节,开发者可以更有效地增强其应用程序的视觉效果和用户体验。
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【Postman进阶秘籍】:解锁高级API测试与管理的10大技巧

# 摘要 本文系统地介绍了Postman工具的基础使用方法和高级功能,旨在提高API测试的效率与质量。第一章概述了Postman的基本操作,为读者打下使用基础。第二章深入探讨了Postman的环境变量设置、集合管理以及自动化测试流程,特别强调了测试脚本的编写和持续集成的重要性。第三章介绍了数据驱动测试、高级断言技巧以及性能测试,这些都是提高测试覆盖率和测试准确性的关键技巧。第四章侧重于API的管理,包括版本控制、文档生成和分享,以及监控和报警系统的设计,这些是维护和监控API的关键实践。最后,第五章讨论了Postman如何与DevOps集成以及插件的使用和开发,展示了Postman在更广阔的应
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ubuntu22.04怎么恢复出厂设置

### 如何在Ubuntu 22.04上执行恢复出厂设置 #### 清除个人数据并重置系统配置 要使 Ubuntu 22.04 恢复到初始状态,可以考虑清除用户的个人文件以及应用程序的数据。这可以通过删除 `/home` 目录下的所有用户目录来实现,但需要注意的是此操作不可逆,在实际操作前建议先做好重要资料的备份工作[^1]。 对于全局范围内的软件包管理,如果希望移除非官方源安装的应用程序,则可通过 `apt-get autoremove` 命令卸载不再需要依赖项,并手动记录下自定义安装过的第三方应用列表以便后续重新部署环境时作为参考[^3]。 #### 使用Live CD/USB进行修
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2001年度广告运作规划:高效利用资源的策略

资源摘要信息:"2001年度广告运作规划" 知识点: 1. 广告运作规划的重要性:广告运作规划是企业营销战略的重要组成部分,它能够帮助企业明确目标、制定计划、优化资源配置,以实现最佳的广告效果和品牌推广。 2. 广告资源的利用:人力、物力、财力和资源是广告运作的主要因素。有效的广告规划需要充分考虑这些因素,以确保广告活动的顺利进行。 3. 广告规划的简洁性:简洁的广告规划更容易理解和执行,可以提高工作效率,减少不必要的浪费。 4. 广告规划的实用性:实用的广告规划能够为企业带来实际的效果,帮助企业提升品牌知名度,增加产品的销售。 5. 广告规划的参考价值:一份好的广告规划可以为其他企业提供参考,帮助企业更好地进行广告运作。 6. 广告规划的下载和分享:互联网为企业提供了方便的广告规划下载和分享平台,企业可以通过网络获取大量的广告规划资料,提高广告工作的效率和质量。 7. 广告规划的持续更新:随着市场环境的变化,广告规划也需要不断更新和完善,以适应新的市场环境。 8. 广告规划的实施:广告规划的成功实施需要团队的协作和执行,需要企业有明确的目标和计划,以及高效的执行力。 9. 广告规划的效果评估:广告规划的实施后,需要对广告效果进行评估,以便了解广告活动的成果,为未来的广告规划提供参考。 10. 广告规划的改进和优化:根据广告效果的评估结果,企业需要对广告规划进行改进和优化,以提高广告活动的效果。
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【Postman终极指南】:掌握API测试到自动化部署的全流程

![【Postman终极指南】:掌握API测试到自动化部署的全流程](http://qarocks.ru/wp-content/uploads/2023/11/image-156-1024x538-1.png) # 摘要 本文详细介绍了Postman这一流行的API开发工具,从基础知识讲起,涵盖了API测试、高级测试技术、自动化部署应用,以及企业级应用和最佳实践。在API测试基础和接口测试能力方面,文章探讨了如何构建和管理请求、使用测试脚本以及集合和文件夹的有效使用。高级测试技术部分深入讲述了动态变量、数据驱动测试、监控、测试套件以及集成测试与错误管理。自动化部署章节重点讲解了集合运行器的使
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叙述图神经网络领域近年来最新研究进展

### 图神经网络最新研究进展 #### 处理复杂图结构的能力提升 近年来,研究人员致力于提高图神经网络(GNN)处理更复杂的图结构的能力。通过引入多尺度聚合方法和自适应邻接矩阵调整机制,GNN能够在保持计算效率的同时更好地捕捉不同层次的局部特征[^2]。 #### 应用场景扩展至更多领域 除了传统的社交网络分析外,GNN已经被成功应用于多个新兴领域。例如,在医疗健康领域中,基于蛋白质相互作用网络预测药物靶点;在交通流量预测方面,则利用时空图卷积网络来建模城市道路网中的动态变化模式[^3]。 #### 新型架构设计不断涌现 为了克服现有模型存在的局限性并进一步增强表达力,许多创新性的GN
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Java实现深度优先遍历与id-level映射输出

资源摘要信息:"在Java代码中实现树形结构数据的深度遍历,并输出节点的id和level(深度)映射的过程。这要求我们首先定义一个树的数据结构,其中每个节点包含id和level信息。根据题目描述,根节点的深度是0,而每个子节点的深度都是其父节点的深度加1。实现这一功能,可以采用递归或队列等数据结构进行深度优先搜索(DFS)或者广度优先搜索(BFS)算法的编码。接下来,我们将深入探讨如何用Java实现这一过程,包括必要的类设计、方法实现以及代码示例。 首先,我们来定义树节点类。在树节点类中,我们需要有属性来存储id和level,同时还需要对子节点进行引用。一个简单的节点类实现如下: ```java class TreeNode { int id; int level; List<TreeNode> children; public TreeNode(int id) { this.id = id; this.children = new ArrayList<>(); } // 可以添加设置level的方法,如果是根节点,level初始化为0,否则继承父节点的level并加1 public void setLevel(int parentLevel) { this.level = parentLevel + 1; } } ``` 其次,我们需要一个方法来遍历这棵树,并填充每个节点的level。遍历可以通过递归函数实现,递归函数将会接受一个树节点作为参数,并对该节点的所有子节点调用自身。递归函数可以定义如下: ```java void traverseAndMapLevel(TreeNode node, int level) { if (node == null) { return; } // 为当前节点设置level node.setLevel(level); // 遍历子节点 for (TreeNode child : node.children) { traverseAndMapLevel(child, node.level); // 递归调用,子节点level为当前节点level加1 } } ``` 最后,我们可以创建一个主函数,其中包含树的构建过程,并调用遍历方法来输出id和level的映射: ```java public class Main { public static void main(String[] args) { // 构建树结构 TreeNode root = new TreeNode(1); TreeNode node2 = new TreeNode(2); TreeNode node3 = new TreeNode(3); TreeNode node4 = new TreeNode(4); TreeNode node5 = new TreeNode(5); root.children.add(node2); root.children.add(node3); node2.children.add(node4); node3.children.add(node5); // 从根节点开始遍历,根节点level为0 traverseAndMapLevel(root, 0); // 输出id和level的映射,例如可以通过打印或者存储在数据结构中 // 输出格式为:id=1, level=0; id=2, level=1; id=3, level=1; id=4, level=2; id=5, level=2 } } ``` 在上述代码中,我们创建了一个简单的树结构,并通过递归函数实现了深度遍历。这个递归函数为每个节点计算其深度,并填充level属性。最后,我们通过主函数输出了每个节点的id和level的映射关系。 需要注意的是,虽然题目中提到了"根据下图",但是实际的代码实现并不依赖于图形化的输入或输出,而是直接在代码中构建和处理树的数据结构。如果要处理的是图形化的树结构,那么可能需要额外的图形界面编程和相应的事件处理代码。 此外,题目中还提到了"压缩包子文件的文件名称列表",这部分信息与代码实现和知识点无关,且题目描述中未给出具体的图示,因此在知识点介绍中不进行涉及。"