# 用户核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'received_consume_rate'] = feature_user.apply(lambda x: x[prefixs+'received_consume_cnt']/x[prefixs+'received_cnt'] if x[prefixs+'received_cnt'] != 0 else 0, axis=1) # 用户在多少不同商家领取优惠券 pivot = pd.pivot_table(data[data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']], index=keys1, values='Merchant_id', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_differ_merchant'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')改写代码，功能不变

时间: 2024-02-04 18:04:32 浏览: 468
RAR

consume_and_productor.rar_consume_生产者 消费者

# 用户核销率（领券消费数/领券数） feature_user['received_consume_rate'] = feature_user['received_consume_cnt'] / feature_user['received_cnt'].apply(lambda x: x if x != 0 else 1) # 用户在多少不同商家领取优惠券 pivot = data[data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']].groupby(keys1)['Merchant_id'].nunique().reset_index() pivot = pivot.rename(columns={'Merchant_id': 'received_differ_merchant'}) feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')
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Marginal Propensity to Consume in MATLAB using YALMIP library

# 用户核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'receive_consume_rate'] = feature_user[prefixs+'receive_consume_cnt'].astype('float')/feature_user[prefixs+'receive_cnt'].astype('float')改写代码功能不变

下面是改写后的代码： prefixs = 'o2o_' feature_user[prefixs+'...这里使用了 apply 函数和 lambda 表达式，将原先的除法运算改为了一个条件语句，当领券数为0时，将用户核销率设为0，避免了除以0的错误。

keys1 = ['User_id'] prefixs = 'history_' + '_'.join(keys1) + '_' # 用户核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'received_consume_rate'] = feature_user.apply(lambda x: x[prefixs+'received_consume_cnt']/x[prefixs+'received_cnt'] if x[prefixs+'received_cnt'] != 0 else 0, axis=1) # 用户在多少不同商家领取优惠券 pivot = pd.pivot_table(data[data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']], index=keys1, values='Merchant_id', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_differ_merchant'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')改写代码 功能不变

# 用户核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs + 'received_consume_rate'] = feature_user[prefixs + 'received_consume_cnt'] / feature_user[prefixs + 'received_cnt'].apply(lambda x: x if x != 0 ...

# 用户在多少商家领取并消费优惠券 pivot = pd.pivot_table(data[data['Date'].notnull()&data['Date_received'].notnull()][['User_id', 'Merchant_id']], index=keys1, values='Merchant_id', aggfunc=lambda x:len(set(x))) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'Merchant_id':prefixs + 'received_consume_differ_merchant'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left') # 用户对不同商家领取优惠券的核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs+'received_consume_merchant_rate'] = feature_user[prefixs + 'received_consume_differ_merchant'].astype('float')/feature_user[prefixs + 'received_differ_merchant'].astype('float') # 用户15天内消费优惠券数量 pivot = pd.pivot_table(data[data['label']==1][['User_id', 'cnt']], index=keys1, values='cnt', aggfunc=len) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'cnt': prefixs+'15_consume_cnt'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left') # 用户15天内未消费优惠券数量 pivot = pd.pivot_table(data[data['label']==0][['User_id', 'cnt']], index=keys1, values='cnt', aggfunc=len) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'cnt': prefixs+'15_not_consume_cnt'}).reset_index() feature_user = pd.merge(feature_user, pivot, on=keys1, how='left')用groupby（函数改写）

# 用户对不同商家领取优惠券的核销率（领券消费数/领券数） feature_user[prefixs + 'received_consume_merchant_rate'] = feature_user[prefixs + 'received_consume_differ_merchant'].astype('float') / feature_...

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

接着，代码定义了一些字段的名称，包括用户ID、商品ID、行为类型、用户地理哈希、商品类别、行为时间等。这些名称用于在数据处理和模型训练中标识相应的字段。 最后，代码定义了一些全局变量，包括消费时间限制、...

# 优惠券15天内核销率 feature_Coupon[prefixs+'15_consume_rate'] = list(map(lambda x,y: x/y if y!=0 else 0, feature_Coupon[prefixs + '15days_consume_cnt'], feature_Coupon[prefixs + 'received_cnt'])) # 优惠券15天内被核销的最大时间间隔 t6 = data[data['label']==1].copy() t6['time_gap'] = (t6['date'] - t6['date_received']).map(lambda x:x.total_seconds()/(24*60*60)) pivot = pd.pivot_table(t6, index=keys4, values='time_gap', aggfunc=np.max) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'time_gap':prefixs + '15days_max_time_gap'}).reset_index() feature_Coupon = pd.merge(feature_Coupon, pivot, on=keys4, how='left')请用groupby（函数改写）

feature_Coupon[prefixs+'15_consume_rate'] = feature_Coupon.apply(lambda x: x[prefixs + '15days_consume_cnt'] / x[prefixs + 'received_cnt'] if x[prefixs + 'received_cnt'] != 0 else 0, axis=1) # 优惠券...

void key_change_proc(void) {u8 key0 = kb_event.keycode[0]; u8 key_buf[8] = {0,0,0,0,0,0,0,0}; key_not_released = 1; if (kb_event.cnt == 2) //two key press, do not process { } else if(kb_event.cnt == 1) { if(key0 >= CR_VOL_UP ) //volume up/down { key_type = CONSUMER_KEY; u16 consumer_key; if(key0 == CR_VOL_UP){ //volume up consumer_key = MKEY_VOL_UP; } else if(key0 == CR_VOL_DN){ //volume down consumer_key = MKEY_VOL_DN; } blc_gatt_pushHandleValueNotify (BLS_CONN_HANDLE,HID_CONSUME_REPORT_INPUT_DP_H, (u8 *)&consumer_key, 2); } else { key_type = KEYBOARD_KEY; key_buf[2] = key0; blc_gatt_pushHandleValueNotify (BLS_CONN_HANDLE,HID_NORMAL_KB_REPORT_INPUT_DP_H, key_buf, 8); } } else //kb_event.cnt == 0, key release { key_not_released = 0; if(key_type == CONSUMER_KEY) { u16 consumer_key = 0; blc_gatt_pushHandleValueNotify ( BLS_CONN_HANDLE,HID_CONSUME_REPORT_INPUT_DP_H, (u8 *)&consumer_key, 2); } else if(key_type == KEYBOARD_KEY) { key_buf[2] = 0; blc_gatt_pushHandleValueNotify (BLS_CONN_HANDLE,HID_NORMAL_KB_REPORT_INPUT_DP_H, key_buf, 8); //release } } }按条分析各语句的作用

12. blc_gatt_pushHandleValueNotify (BLS_CONN_HANDLE,HID_CONSUME_REPORT_INPUT_DP_H, (u8 *)&consumer_key, 2);：调用 Beken BLE Stack 提供的函数 blc_gatt_pushHandleValueNotify，将消费者键报文发送给 ...

SELECT sd.email, consume_phone phone, hg.group_name group_name, '消费' operatype, COUNT( hs.consume_phone ) AS times, IFNULL(sum(IF(hs.consume_status='+',(hs.consume_amount-hs.consume_gift_amount),-(hs.consume_amount-hs.consume_gift_amount))),0) money FROM qianxun_wash_consume hs LEFT JOIN qianxun_wash_groupcard hg ON hs.consume_phone = hg.group_phone LEFT JOIN sys_dept sd on sd.dept_id=hg.create_dept WHERE hs.consume_type IN ( 200, 220 ) and hs.consume_card_type <> ' ' AND hs.consume_subtract_card != '0' and hs.create_unit='487' GROUP BY consume_phone, hg.group_name ORDER BY times DESC 这个sql怎么优化

3. WHERE 条件优化：对于 hs.consume_type、hs.consume_card_type、hs.consume_subtract_card 等条件，可以进行合适的索引优化。另外，如果 hs.create_unit 的值非常稳定，可以将其提取为变量，避免重复计算...

<select id="selectExecuteSqlDetail" resultType="com.cvte.model.entity.ExecuteSqlDetail"> SELECT s.product_id, s.mybatis_id, s.sql_template, s.count, s.t_id, s.version, d.consume_time, d.s_id, d.total_score, d.create_time FROM sql_template s JOIN sql_plan_detail d ON s.t_id = d.template_id WHERE s.product_id = #{productId} <if test="mybatisId != null"> AND s.mybatis_id = #{mybatisId} </if> <if test="version != null"> AND s.version = #{version} </if> <if test="startTime != null and endTime != null"> AND d.create_time BETWEEN #{startTime} AND #{endTime} </if> <if test="minScore != 0.0"> and d.total_score > #{minScore} </if> <if test="maxScore != 0.0"> and #{maxScore} > d.total_score </if> ORDER BY d.total_score DESC </select>

其中，sql_template 表中的 product_id, mybatis_id, sql_template, count, t_id, version 字段和 sql_plan_detail 表中的 consume_time, s_id, total_score, create_time 字段被查询出来。查询条件包括 product_id...

CREATE PROCEDURE SP_CheckBalance(IN Card_id INT, IN Consume_money FLOAT(10,2), OUT Can_consume BIT) AS BEGIN SELECT Curr_money INTO balance FROM T_card WHERE Card_id = card_id; IF (balance >= consume_money) THEN SET can_consume = 1; ELSE SET can_consume = 0; END IF; END > 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'AS BEGIN SELECT Curr_money INTO balance FROM T_card WHERE Card_id = card_id;' at line 4 > 时间: 0s

CREATE PROCEDURE SP_CheckBalance(IN Card_id INT, IN Consume_money FLOAT(10,2), OUT Can_consume BIT) BEGIN DECLARE balance FLOAT(10,2); SELECT Curr_money INTO balance FROM T_card WHERE Card_id = Card...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include #include <semaphore.h> #define MAXSIZE 5 //缓冲区大小 int stack[MAXSIZE]={0}; //缓冲区数组 int front=0,rear=0; //缓冲区队列头尾指针 int size=10; //生产和消费的产品数量 sem_t avail; //可用缓冲区信号量 sem_t full; //存放产品的缓冲区信号量 //生产者 void provider_fun(void) { int i=1; while(i<=size) { sem_wait(&avail); //avail信号量P操作，表示将可用的空缓冲区个数减1 stack[rear]=i; printf("produce the %d product\n",stack[rear]); rear=(rear+1)%MAXSIZE; i++; sleep(1); sem_post(&full); //full信号量V操作，表示将存放产品的缓冲区个数加1 } pthread_exit(NULL); } //消费者 void customer_fun(void) { int i=1; while(i<=size) { sem_wait(&full); //fulll信号量P操作，表示将存放产品的缓冲区个数减1 front=(front+1)%MAXSIZE; printf("\t consume the %d product\n",stack[front]); stack[front]=0; sleep(2); sem_post(&avail); //avail信号量V操作，表示将可用的空缓冲区个数加1 i++; } pthread_exit(NULL); } void main() { pthread_t provider,customer; //定义生产者线程对象和消费者线程对象 sem_init(&avail, 0, MAXSIZE); //将 avail 信号量初始化为 MAXSIZE sem_init(&full, 0, 0); //将 full 信号量初始化为 0 pthread_create(&provider,NULL,(void *)provider_fun,NULL); //创建生产者线程 pthread_create(&customer,NULL,(void *)customer_fun,NULL); //消费者线程 pthread_join(provider,NULL); pthread_join(customer,NULL); sem_destroy(&avail); sem_destroy(&full); }写出退出程序的线程源代码。

//等待用户输入任意字符，以退出程序 char ch; scanf("%c", &ch); exit(0); 这段代码会在主函数的末尾等待用户输入任意字符，然后使用 exit(0) 函数退出程序。这样做可以保证程序在运行完成后不会立即退出，...

SELECT DATA_AREA,DATA_VALUE1, DATA_VALUE2 FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_SY_REPORT_REST_CONSUME WHERE IS_DELETED = 0 AND DATA_AREA != '广州市' and DATA_NAME='无理由退货企业' AND DATA_TIME = ( SELECT MAX(DATA_TIME) FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_SY_REPORT_REST_CONSUME WHERE IS_DELETED = 0 AND DATA_AREA != '广州市' and DATA_NAME='无理由退货企业') 这个结果加个降序

FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_SY_REPORT_REST_CONSUME WHERE IS_DELETED = 0 AND DATA_AREA != '广州市' AND DATA_NAME = '无理由退货企业' AND DATA_TIME = ( SELECT MAX(DATA_TIME) FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_...

from pulp import * # 求解问题 prob = LpProblem("物流问题", LpMinimize) # 定义决策变量 Ax = LpVariable("Ax", lowBound=0, cat="Integer") Bx = LpVariable("Bx", lowBound=0, cat="Integer") Cx = LpVariable("Cx", lowBound=0, cat="Integer") Dx = LpVariable("Dx", lowBound=0, cat="Integer") Ex = LpVariable("Ex", lowBound=0, cat="Integer") # 定义目标函数 prob += 200*(Ax+Bx) + 100*(Cx+Dx+Ex) + 25*Ax + 30*Bx + 20*Cx + 35*Dx + 15*Ex, "总成本" # 定义约束条件 prob += Ax + Bx - Dx >= 200 prob += Ax + Bx + Cx - Dx >= 300 prob += Cx + Bx - Dx >= 250 prob += Cx - Dx >= 150 prob += Dx >= 100 prob += Ax <= 400 prob += Bx <= 500 prob += Cx <= 350 prob += Dx <= 450 prob += Ex <= 250 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 2 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4 prob += Ax + Bx <= 200 prob += Cx + Dx + Ex <= 100 # 求解问题 prob.solve() # 输出结果 print("状态：", LpStatus[prob.status]) print("最小化总成本：", value(prob.objective)) print("车辆A在A点分配了", value(Ax), "个物品。") print("车辆B在B点分配了", value(Bx), "个物品。") print("车辆A在C点分配了", value(Cx), "个物品。") print("车辆B在D点分配了", value(Dx), "个物品。") print("车辆B在E点分配了", value(Ex), "个物品。")将此代码改为Lingo17.0可运行的代码

CONSUME(A) 3 4 2 3 4 CONSUME(B) 3 4 2 3 4 CONSUME(C) 3 4 2 3 4 CONSUME(D) 3 4 2 3 4 CONSUME(E) 3 4 2 3 4 LIMIT_ABOVE(A, B, D) 200 LIMIT_ABOVE(A, B, C, D) 300 LIMIT_ABOVE(B, C, D) 250 LIMIT_...

请给我解释下面的sql语句含义：CASE WHEN first_consume IS NULL OR first_consume = '' THEN 1 WHEN form_priority in ('p0', 'P0') THEN ( CASE WHEN dateDiff(toMonday(toDate(created_time)), toDate(created_time)) < 5 AND toFloat32OrZero(first_consume)/60 <= 5 THEN 1 WHEN dateDiff(toMonday(toDate(created_time)), toDate(created_time)) >= 5 AND toFloat32OrZero(first_consume)/60 <= 5 THEN 1 ELSE 0 END ) WHEN form_priority in ('p1','P1') THEN ( CASE WHEN dateDiff(toMonday(toDate(created_time)), toDate(created_time)) < 15 AND toFloat32OrZero(first_consume)/60 <= 15 THEN 1 WHEN dateDiff(toMonday(toDate(created_time)), toDate(created_time)) >= 5 AND toFloat32OrZero(first_consume)/60 <= 30 THEN 1 ELSE 0 END ) WHEN form_priority in('p2', 'P2') THEN ( CASE WHEN toFloat32OrZero(first_consume)/60 <= 30 THEN 1 ELSE 0 END ) ELSE 0 END

当 "first_consume" 字段为 NULL 或空字符串时，返回 1； 当 "form_priority" 字段等于 'p0' 或 'P0' 时，再根据 "created_time" 和 "first_consume" 字段的值，进行一系列判断，如果符合条件就返回 1，否则返回 0...

select i.id, i.name, i.group_id, i.max_people, i.create_time, u.nick_name, w.shrimp, gb.total, gpo.order_total, gpo.rake_total, gpo.shell_total, gpo.consume_total from im_group_information i left join im_group g on g.group_id = i.group_id and g.admin=2 left join (select group_id, count(group_id) total from im_group where is_delete=0 group by group_id) gb on gb.group_id = i.group_id left join (select bid, count(bid) order_total, sum(rake) rake_total, sum(price) shell_total, count(distinct uid) consume_total from g_prop_order where is_delete=0 group by bid) gpo on gpo.bid = g.u_id left join u_user u on u.id = g.u_id left join u_wallet w on w.id = g.u_id left join (select uid, count(distinct uid) offline_total from u_online_log group by uid) l on g.u_id = l.uid where i.is_delete = 0；怎么查到im_group_information群组表中七天内登陆过的用户数量

LEFT JOIN u_user u ON u.id = g.u_id LEFT JOIN u_online_log l ON g.u_id = l.uid WHERE i.is_delete = 0 AND l.login_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY) 这里使用了 COUNT(DISTINCT l.uid) 来统计...
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java源码资源手机游戏J2ME毕业设计

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第5章 存储器管理（笔记整理）

内容概要：本章节深入探讨了存储器管理和相关概念。首先介绍了存储器的多层次结构，涵盖了寄存器、主存和辅助存储的区别及其功能。接下来讨论了主存储器、寄存器的功能和角色，包括二者如何支持程序运行及数据处理。之后分析了高速缓存和磁盘缓存的运作机制及其优化计算机性能的方式。接着概述了程序的装入、链接、地址绑定、内存保护的技术细节。此外，文章还讲述了存储器管理的高级技巧如对换技术、覆盖技术和不同的分配方式，以及各种存储管理模式的具体实施方式，比如连续分配、分页、分段及段页组合。 适用人群：对操作系统内部工作原理有一定兴趣的计算机专业学生、技术人员及爱好者。 使用场景及目标：适用于课程学习和项目实践中，帮助理解和设计复杂的存储管理系统。通过本文的学习可以达到对操作系统底层存储管理的理解，掌握不同存储分配策略的选择标准和技术应用。 阅读建议：建议逐步阅读每个小节，重点关注各部分内容的实际应用场景及其背后的设计理念。同时，尝试绘制存储层次模型和不同管理策略的工作流程图，加深理解。
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资源摘要信息:"leetcode用例构造-my-widgets是作者为练习、娱乐或实现某些项目功能而自行开发的一个代码小部件集合。这个集合中包含了作者使用Python语言编写的几个实用的小工具模块，每个模块都具有特定的功能和用途。以下是具体的小工具模块及其知识点的详细说明： 1. statistics_from_scratch.py 这个模块包含了一些基础的统计函数实现，包括但不限于均值、中位数、众数以及四分位距等。此外，它还实现了二项分布、正态分布和泊松分布的概率计算。作者强调了使用Python标准库（如math和collections模块）来实现这些功能，这不仅有助于巩固对统计学的理解，同时也锻炼了Python编程能力。这些统计函数的实现可能涉及到了算法设计和数学建模的知识。 2. mysql_io.py 这个模块是一个Python与MySQL数据库交互的接口，它能够自动化执行数据的导入导出任务。作者原本的目的是为了将Leetcode平台上的SQL测试用例以字典格式自动化地导入到本地MySQL数据库中，从而方便在本地测试SQL代码。这个模块中的MysqlIO类支持将MySQL表导出为pandas.DataFrame对象，也能够将pandas.DataFrame对象导入为MySQL表。这个工具的应用场景可能包括数据库管理和数据处理，其内部可能涉及到对数据库API的调用、pandas库的使用、以及数据格式的转换等编程知识点。 3. tree.py 这个模块包含了与树结构相关的一系列功能。它目前实现了二叉树节点BinaryTreeNode的构建，并且提供了从列表构建二叉树的功能。这可能涉及到数据结构和算法中的树形结构、节点遍历、树的构建和操作等。利用这些功能，开发者可以在实际项目中实现更高效的数据存储和检索机制。 以上三个模块构成了my-widgets库的核心内容，它们都以Python语言编写，并且都旨在帮助开发者在特定的编程场景中更加高效地完成任务。这些工具的开发和应用都凸显了作者通过实践提升编程技能的意图，并且强调了开源精神，即将这些工具共享给更广泛的开发者群体，以便他们也能够从中受益。 通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"
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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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网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法

![网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法](https://www.endace.com/assets/images/learn/packet-capture/Packet-Capture-diagram%203.png) # 1. 网络测试与性能评估基础 网络测试与性能评估是确保网络系统稳定运行的关键环节。本章节将为读者提供网络测试和性能评估的基础知识，涵盖网络性能评估的基本概念、目的以及重要性。我们将探讨为什么对网络进行性能评估是至关重要的，以及如何根据不同的业务需求和网络环境制定评估策略。 ## 1.1 网络测试与性能评估的重要性 网络性能的好坏直接影响用户体验和业务连续
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在永磁同步电机中，如何利用有限元仿真技术模拟失磁故障对电机性能的影响？

要了解永磁同步电机（PMSM）失磁故障对性能的具体影响，有限元分析（FEA）是一种强有力的工具。通过FEA，我们可以模拟磁场变化，评估由于永磁材料部分或完全失去磁性所引起的电机性能下降。在《永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究》这份资料中，您将找到构建电机模型和进行仿真分析的详细步骤。 参考资源链接：[永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究](https://wenku.csdn.net/doc/7f9bri0z49?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，创建一个精确的电机模型至关重要。这包括电机的几何结构、材料属性以及边界条件。在这个模型中，永磁材料的退磁特性需要特别注意，
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React初学者入门指南：快速构建并部署你的第一个应用

资源摘要信息:"MyFirstReactApp" ### 知识点一：Create React App入门 - **Create React App (CRA)** 是一个用于设置 React 单页应用程序的官方脚手架工具。它为开发者提供了快速启动和运行项目所需的所有配置，包括构建工具、开发服务器和测试运行器。 - **入门项目**通常包含一个基本的 React 应用程序结构，包括入口文件、组件模板和一些默认配置。 ### 知识点二：可用脚本 - **npm start**: 在开发模式下运行应用程序。此命令启动一个开发服务器，并且通常会自动打开默认浏览器窗口来查看应用程序。当源代码文件被修改时，应用程序会自动重新加载，并显示lint（代码质量检查工具）错误于控制台。 - **npm test**: 启动一个交互式的测试运行器，允许运行测试套件，并实时查看测试结果。此命令常用于开发过程中，以便在代码更改后快速进行测试。 - **npm run build**: 将应用程序构建为生产版本，生成优化后的代码并打包到一个名为`build`的目录中。构建过程包括代码分割、压缩和哈希命名等优化措施，以确保最终产品具有最佳性能。 - **npm run eject**: 这是一个不可逆的操作，它将所有在 CRA 创建的项目的配置文件暴露出来，包括webpack、Babel、ESLint等工具的配置，允许开发者对底层构建配置进行完全的自定义。 ### 知识点三：React 应用程序构建优化 - **生产构建优化**包括代码压缩、压缩图片、移除未使用的代码、模块热替换（HMR）和提取公共资源等。这些优化可以显著减少应用程序的负载时间，并改善用户体验。 - **构建产物的文件命名包含哈希值**是为了确保在部署后，浏览器会加载新的代码而不是使用缓存中的旧文件。 ### 知识点四：JavaScript - **JavaScript (JS)** 是一种高级的、解释型的编程语言，是Web开发中最主要的脚本语言。它用于开发网页上的交互功能，是构建现代Web应用程序不可或缺的一部分。 - **React 是使用JS编写的**，它提供了声明式视图层，允许开发者以组件的形式构建用户界面。React的应用程序是基于组件的，每个组件负责渲染一部分UI，并且可以相互嵌套。 ### 知识点五：项目目录结构 - **MyFirstReactApp-master**文件名暗示了项目可能包含以下目录结构： - **src**: 存放源代码，包括JSX文件、CSS样式文件等。 - **public**: 存放公共文件，如index.html，该文件是最终构建输出的入口点。 - **node_modules**: 存放所有npm包，这些包是项目依赖。 - **package.json**: 包含项目的配置信息、依赖和可运行脚本的入口文件。 - **build**：生产构建输出目录，包含压缩和优化后的代码文件。 通过这些知识点，我们可以了解到创建一个基础的React应用程序的过程，包括其运行环境的设置、开发和生产环境下的运行方式，以及项目构建优化的细节。同时，了解JavaScript在React应用程序中的核心地位，以及如何使用Create React App来简化开发流程。这些知识对于初学者来说是学习React及其生态系统的重要基础。