补全代码def scoresToFile(scores): file = open("scores.txt","at") scores = [ ] #补全 file.writelines(scores) file.close()

时间: 2023-06-06 20:05:11 浏览: 95
TXT

scores.txt

这段代码是定义一个名为scoresToFile的函数，并且函数接受一个参数scores。函数的作用是将scores列表中的内容写入到scores.txt文件中。函数中打开了scores.txt文件，并且设定了打开模式为"at"，这表示是以追加模式打开文件。此外，函数中定义了一个空的列表scores=[]，这可能用于预留一个可传入的scores值，以便将其写入文件中。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

这可能是因为在代码中将Excel文件的写操作放在了for循环中，每次迭代都会打开并写入Excel文件，导致Excel文件损坏。应该将Excel文件的写操作放在循环外面，只在循环结束后执行一次即可。修改后的代码如下： ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)为这段代码添加一个将数据写入excel的功能

def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) # 将数据写入Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('top_players_scores.xlsx') df.to_...

with open('./score.txt','r') as f: lines=f.readlines() scores=[] for line in lines: scorelist=scores.append(list(line.strip().split(',')[1:])) scoreint=[int(score) for score in scorelist] scores.append(scoreint)

这段代码的作用是读取一个名为 score.txt 的文件，并将每行的第二个元素及之后的元素转化为整数后添加到一个名为 scores 的列表中。但是这段代码存在一些问题： 1. scorelist 是一个空列表，你应该将 list...

with open('./score.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() scores = [] for line in lines: scorelist = line.strip().split(',')[1:] scoreint = [int(score) for score in scorelist] scores.append(scoreint) for i in range(3): playerscore = [] for grade in scores: playerscore.append(grade[i]) maxplayerscore = max(playerscore) minplayerscore = min(playerscore) playerscore.remove(maxplayerscore) playerscore.remove(minplayerscore) avgscore = sum(playerscore) / len(playerscore) chosenone=max(avgscore) print(chosenone)

with open('./score.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() scores = [] for line in lines: scorelist = line.strip().split(',')[1:] scoreint = [int(score) for score in scorelist] scores.append...

def collect(self, interaction, scores_tensor, full=False): """collect the topk intermediate result of one batch, this function mainly implements padding and TopK finding. 收集一个批次的topk中间结果，该函数主要实现填充和topk查找，在每批结束时调用 Args: interaction (Interaction): :class:AbstractEvaluator of the batch scores_tensor (tensor): the tensor of model output with size of (N, ) full (bool, optional): whether it is full sort. Default: False. """ user_len_list = interaction.user_len_list if full is True: scores_matrix = scores_tensor.view(len(user_len_list), -1) else: scores_list = torch.split(scores_tensor, user_len_list, dim=0) scores_matrix = pad_sequence(scores_list, batch_first=True, padding_value=-np.inf) # nusers x items # get topk _, topk_index = torch.topk(scores_matrix, max(self.topk), dim=-1) # nusers x k return topk_index是什么意思

如果full为True，则将scores_tensor视为一个二维矩阵，其中每行代表一个用户对所有项目的打分；否则，将scores_tensor按用户分组，并使用pad_sequence函数将它们填充到相同的长度。然后，它使用torch.topk函数获取每...

优化这段代码import numpy as np# 读取成绩单文件scores = np.loadtxt('数字.csv', delimiter=',')# 计算每一位同学的平均分、中位数和标准差mean_scores = np.mean(scores, axis=1)median_scores = np.median(scores, axis=1)std_scores = np.std(scores, axis=1)# 输出结果for i in range(len(mean_scores)): print('{:.1f},{:.1f},{:.3f}'.format(mean_scores[i], median_scores[i], std_scores[i]))

可以将代码中的循环改为使用向量化操作，这样可以提高代码的运行效率。具体来说，可以将最后的输出结果改为： print(np.column_stack((mean_scores, median_scores, std_scores))) 这样就可以一次性输出...

import csv with open('./score.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() scores = {} for line in lines: for i in range(1,4): player=[i] scorelist = line.strip().split(',')[1:] scoreint = [int(score) for score in scorelist] scores[player]=scoreint print(scores)

这段代码与之前的代码相比，只做了一些小的修改，但是这些修改对代码的功能有着很大的影响。 首先，代码中使用了Python的csv模块来读取文件，而不是之前使用的open函数。这样可以更方便地读取csv格式的文件，并且...

from pypinyin import pinyin, Style import json # 加载数据集 with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 获取用户输入 input_pinyin = input('请输入拼音串：') input_pinyin_list = input_pinyin.split() # 计算概率 scores = {} for word, pinyin_list in data.items(): score = 0 for pinyin in pinyin_list: if pinyin in input_pinyin_list: score += 1 scores[word] = score / len(pinyin_list) # 按概率值排序 result = max(scores, key=scores.get) print(result) 请更改以下代码输入的拼音对应输出的字

可以使用以下代码实现将输入的拼音转换为汉字： from pypinyin import pinyin, Style import json # 加载数据集 with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 获取用户输入 ...

scores=[] content1=content.spilt('') for i in content1: scores.append(i) if i in scores: i=float(i)

这段代码有点问题，首先 content.spilt('') 应该是 content.split(' ')，即使用空格分割字符串中的单词。然后你想把单词转换成数字，但是你的代码逻辑有误。下面是修正后的代码： scores = [] content1 = ...

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：boxes = boxes.cpu().numpy() scores = conf.squeeze(0).data.cpu().numpy()[:, 1] landms = decode_landm(landms.data.squeeze(0), prior_data, cfg['variance']) landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

boxes = boxes.cpu() scores = conf.squeeze(0).data.cpu()[:, 1] landms = decode_landm(landms.data.squeeze(0), prior_data, cfg[variance]) landms = landms * 640 landms = landms.cpu()

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() 转换为纯pytorch函数: landms = landms * 640 landms = landms.detach().numpy()

import tensorflow as tf class BaseAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super().__init__() self.mha = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(**kwargs) self.layernorm = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.add = tf.keras.layers.Add() class CrossAttention(BaseAttention): def call(self, x, context): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, key=context, value=context, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores class GlobalSelfAttention(BaseAttention): def call(self, x): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, value=x, key=x, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores

这段代码定义了两个自注意力机制的子类：CrossAttention 和 GlobalSelfAttention。这两个子类都继承了一个基础的注意力层 BaseAttention。 BaseAttention 类中定义了注意力层的基本结构。它包含了一个多头...

scores = [] for i in range(10): print("请输入第{}位同学的成绩单：".format(i+1)) grade = [] for j in range(3): grade.append(float(input("请输入第{}门课程的成绩：".format(j+1)))) scores.append(grade) total_scores = [] for i in range(10): total_score = sum(scores[i]) total_scores.append(total_score) print("第{}位同学的总分为：{}".format(i+1, total_score)) sorted_scores = sorted(total_scores, reverse=True) print("按总分从高到低排序的成绩单为：") for score in sorted_scores: index = total_scores.index(score) print("第{}位同学的总分为：{}".format(index+1, score)) avg_scores = [] for i in range(3): avg_score = 0 for j in range(10): avg_score += scores[j][i] avg_score /= 10 avg_scores.append(avg_score) print("三门课程的平均成绩分别为：第{}门课程的平均成绩为{}".format(i+1, avg_score))

sorted_scores = sorted(total_scores, reverse=True) print("按总分从高到低排序的成绩单为：") for score in sorted_scores: index = total_scores.index(score) print("第{}位同学的总分为：{}".format(index+1...

翻译每行代码的意思 def IOU(boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url): # numpy转list boxes = boxes.tolist() classes = classes.tolist() scores = scores.tolist() # 读取配置文件 if os.path.exists('stream_dict.txt'): with open('stream_dict.txt', 'r') as f: stream_dict = json.load(f) else: stream_dict = {} if os.path.exists('cameraId_dict.txt'): with open('cameraId_dict.txt', 'r') as f: cameraId_dict = json.load(f) else: cameraId_dict = {} cameraId = cameraId_dict[url] try: w = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[0]) h = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[1]) except: w = 1920 h = 1080 h1 = (w - h) * 0.5 / w * 640 img_h = 640 - h1 * 2 if controlRectangle == [] and controlInvalid == []: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlRectangle != []: boxes1 = [] classes1 = [] scores1 = [] for i in range(len(boxes)): for j in range(len(controlRectangle)): a = boxes[i] c = classes[i] s = scores[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlRectangle[j][0]*640, h1 + controlRectangle[j][1]*img_h, controlRectangle[j][2]*640, h1 + controlRectangle[j][3]*img_h, controlRectangle[j][4]*640, h1 + controlRectangle[j][5]*img_h, controlRectangle[j][6]*640, h1 + controlRectangle[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: boxes1.append(a) classes1.append(c) scores1.append(s) break else: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlInvalid != []: boxes2 = copy.deepcopy(boxes1) classes2 = copy.deepcopy(classes1) scores2 = copy.deepcopy(scores1) for i in range(len(boxes2)): for j in range(len(controlInvalid)): a = boxes2[i] c = classes2[i] s = scores2[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlInvalid[j][0]*640, h1 + controlInvalid[j][1]*img_h, controlInvalid[j][2]*640, h1 + controlInvalid[j][3]*img_h, controlInvalid[j][4]*640, h1 + controlInvalid[j][5]*img_h, controlInvalid[j][6]*640, h1 + controlInvalid[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: del boxes1[i] del classes1[i] del scores1[i] break boxes1 = np.array(boxes1) classes1 = np.array(classes1) scores1 = np.array(scores1) return boxes1, classes1, scores1

这段代码定义了一个名为 "IOU" 的函数，该函数接受六个参数：boxes、classes、scores、controlRectangle、controlInvalid 和 url。该函数的目的是计算两个矩形之间的交并比（IOU）。 在函数的开头，numpy数组转换为...

class Student: def __init__(self, name, age, scores): self.name = name self.age = age self.scores = scores def getName(self): return self.name def getAge(self): return self.age def getCourse(self): return max(self.scores）优化这段代码并消除bug

这段代码缺少一个类方法的结束符号，应该在 getCourse() 方法的末尾添加一个 }。此外，max() 函数需要传入一个可迭代对象，所以需要将 self.scores 包装成一个列表或元组。 以下是优化后的代码： ...

def IOU(boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url): # numpy转list boxes = boxes.tolist() classes = classes.tolist() scores = scores.tolist() # 读取配置文件 if os.path.exists('stream_dict.txt'): with open('stream_dict.txt', 'r') as f: stream_dict = json.load(f) else: stream_dict = {} if os.path.exists('cameraId_dict.txt'): with open('cameraId_dict.txt', 'r') as f: cameraId_dict = json.load(f) else: cameraId_dict = {} cameraId = cameraId_dict[url] try: w = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[0]) h = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[1]) except: w = 1920 h = 1080 h1 = (w - h) * 0.5 / w * 640 img_h = 640 - h1 * 2 if controlRectangle == [] and controlInvalid == []: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlRectangle != []: boxes1 = [] classes1 = [] scores1 = [] for i in range(len(boxes)): for j in range(len(controlRectangle)): a = boxes[i] c = classes[i] s = scores[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlRectangle[j][0]*640, h1 + controlRectangle[j][1]*img_h, controlRectangle[j][2]*640, h1 + controlRectangle[j][3]*img_h, controlRectangle[j][4]*640, h1 + controlRectangle[j][5]*img_h, controlRectangle[j][6]*640, h1 + controlRectangle[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: boxes1.append(a) classes1.append(c) scores1.append(s) break else: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlInvalid != []: boxes2 = copy.deepcopy(boxes1) classes2 = copy.deepcopy(classes1) scores2 = copy.deepcopy(scores1) for i in range(len(boxes2)): for j in range(len(controlInvalid)): a = boxes2[i] c = classes2[i] s = scores2[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlInvalid[j][0]*640, h1 + controlInvalid[j][1]*img_h, controlInvalid[j][2]*640, h1 + controlInvalid[j][3]*img_h, controlInvalid[j][4]*640, h1 + controlInvalid[j][5]*img_h, controlInvalid[j][6]*640, h1 + controlInvalid[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: del boxes1[i] del classes1[i] del scores1[i] break boxes1 = np.array(boxes1) classes1 = np.array(classes1) scores1 = np.array(scores1) return boxes1, classes1, scores1

这段代码主要定义了一个名为IOU的函数，函数的输入参数包括boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url。函数的功能是根据控制矩形和控制无效区域，计算并返回一组经过过滤的边界框、类别和得分...

请注释以下代码并说出整体做了什么from collections import Counter from utils import flatten_lists class Metrics(object): """用于评价模型,计算每个标签的精确率,召回率,F1分数""" def __init__(self, golden_tags, predict_tags, remove_O=False): # [[t1, t2], [t3, t4]...] --> [t1, t2, t3, t4...] self.golden_tags = flatten_lists(golden_tags) self.predict_tags = flatten_lists(predict_tags) if remove_O: # 将O标记移除，只关心实体标记 self._remove_Otags() # 辅助计算的变量 self.tagset = set(self.golden_tags) self.correct_tags_number = self.count_correct_tags() self.predict_tags_counter = Counter(self.predict_tags) self.golden_tags_counter = Counter(self.golden_tags) # 计算精确率 self.precision_scores = self.cal_precision() # 计算召回率 self.recall_scores = self.cal_recall() # 计算F1分数 self.f1_scores = self.cal_f1() def cal_precision(self): precision_scores = {} for tag in self.tagset: precision_scores[tag] = self.correct_tags_number.get(tag, 0) / \ self.predict_tags_counter[tag] return precision_scores def cal_recall(self): recall_scores = {} for tag in self.tagset: recall_scores[tag] = self.correct_tags_number.get(tag, 0) / \ self.golden_tags_counter[tag] return recall_scores def cal_f1(self): f1_scores = {} for tag in self.tagset: p, r = self.precision_scores[tag], self.recall_scores[tag] f1_scores[tag] = 2 * p * r / (p + r + 1e-10) # 加上一个特别小的数，防止分母为0 return f1_scores

这段代码定义了一个 Metrics 类，用于评价模型在文本序列标注任务中的性能表现，包括每个标签的精确率、召回率和 F1 分数。 该类的初始化函数接受两个参数 golden_tags 和 predict_tags，它们分别表示正确的标注...

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资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
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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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点阵式显示屏常见故障诊断方法

![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe