line 1266, in _get_listlike_indexer self._validate_read_indexer(keyarr, indexer, axis, raise_missing=raise_missing)是

时间: 2024-06-05 11:06:48 浏览: 122
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C#例子代码 A0040_Indexer

Pandas库中DataFrame的_get_listlike_indexer方法的部分代码。 该方法用于获取索引器（indexer）对象，以便在DataFrame对象上进行切片或选择操作。该方法会检查传入的keyarr和indexer参数是否符合要求，并在必要时引发异常。 其中，参数axis指定了要在哪个轴上进行索引操作。参数raise_missing指定了是否在未找到索引值时引发异常。
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line 3030, in __getitem__ indexer = self.loc._get_listlike_indexer(key, axis=1, raise_missing=True)[1]是

该行代码中，调用了loc属性的_get_listlike_indexer方法，传入了key、axis和raise_missing三个参数。其中，key表示需要获取的行和列信息，axis表示是按照行还是列获取数据，raise_missing表示是否在获取不到数据时抛...

Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "F:\软件\PyCharm 2021 64bit\PyCharm 2021.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "F:\软件\PyCharm 2021 64bit\PyCharm 2021.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:/Users/LENOVO/PycharmProjects/pythonProject3/venv/Scripts/BP2.py", line 19, in <module> X = df[['return']].values File "E:\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2912, in __getitem__ indexer = self.loc._get_listlike_indexer(key, axis=1, raise_missing=True)[1] File "E:\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1254, in _get_listlike_indexer self._validate_read_indexer(keyarr, indexer, axis, raise_missing=raise_missing) File "E:\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1298, in _validate_read_indexer raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") KeyError: "None of [Index(['return'], dtype='object')] are in the [columns]"错误怎么解决

这个错误的原因是你使用了一个不存在的列名 'return'。你可以检查一下你的 DataFrame 中是否有名为 'return' 的列。 如果你确定你的 DataFrame 中确实没有名为 'return' 的列，那么可能是因为你的列名中包含...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\azhe.py", line 73, in <module> x_undersampling=undersampling_data[['type','amount','oldbalanceOrg','newbalanceOrig','oldbalanceDest','newbalanceDest']] File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3767, in __getitem__ indexer = self.columns._get_indexer_strict(key, "columns")[1] File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5876, in _get_indexer_strict self._raise_if_missing(keyarr, indexer, axis_name) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5938, in _raise_if_missing raise KeyError(f"{not_found} not in index") KeyError: "['type'] not in index"

这是一个 KeyError 错误，意味着你在尝试对一个不存在的列进行索引。在你的代码中，你试图使用 undersampling_data[['type','amount','oldbalanceOrg','newbalanceOrig','oldbalanceDest','newbalanceDest']] 来...

Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\cross_nostopline.py", line 72, in <module> dense_gdf.loc["geometry"] = dense_gdf.loc[geometry].buffer(buffer_size) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1073, in __getitem__ return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1301, in _getitem_axis return self._getitem_iterable(key, axis=axis) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1239, in _getitem_iterable keyarr, indexer = self._get_listlike_indexer(key, axis) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1432, in _get_listlike_indexer keyarr, indexer = ax._get_indexer_strict(key, axis_name) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6070, in _get_indexer_strict self._raise_if_missing(keyarr, indexer, axis_name) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6130, in _raise_if_missing raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") KeyError: "None of [Index([POINT (345888.8377459495 3449498.849251645),\n POINT (345629.9746449967 3449407.506965276),\n POINT (345280.0915703106 3449030.03372914),\n POINT (345272.4912822249 3449049.808989464),\n POINT (345272.4912822249 3449049.808989464),\n POINT (345207.976594619 3449222.778335579),\n POINT (346000.1694985296 3449534.672827335),\n POINT (345945.905299675 3449515.56654852),\n POINT (345912.594155262 3449503.834785844),\n POINT (345630.9943146321 3449404.431732289),\n ...\n POINT (345277.9022990875 3449028.592923693),\n POINT (345204.7713578056 3449221.296469824),\n POINT (346339.6048540358 3449370.035821553),\n POINT (346279.8118892043 3449595.525410736),\n POINT (345380.252806792 3449988.001190433),\n POINT (345401.3998641131 3449929.891882143),\n POINT (346343.3549850415 3449369.732726835),\n POINT (346283.1624534061 3449596.718543904),\n POINT (345393.3268300895 3449992.281861236),\n POINT (345414.9814342285 3449932.569705966)],\n dtype='object', length=186)] are in the [index]"

这是一段Python的Traceback信息，其中包含了出错的位置和原因。 根据Traceback信息，可以看出在第72行代码中，出现了KeyError。具体原因是，在对dense_gdf进行切片时，使用了一个不存在于DataFrame索引中的键值，...

Traceback (most recent call last): File "D:\IDEA\IDEACODE\python\com\lj\test\TestTwo.py", line 10, in <module> X = data[['longitude', 'latitude']] ~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3767, in __getitem__ indexer = self.columns._get_indexer_strict(key, "columns")[1] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5876, in _get_indexer_strict self._raise_if_missing(keyarr, indexer, axis_name) File "D:\python\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5935, in _raise_if_missing raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") KeyError: "None of [Index(['longitude', 'latitude'], dtype='object')] are in the [columns]"

从错误提示可以看出，出现了 KeyError， 键是 "None of [Index(['longitude', 'latitude'], dtype='object')] are in the [columns]"。 这个错误通常是由于 DataFrame 中不存在所需的列名引起的。在这种情况下，您...

in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key)

在Python的pandas库中，当你看到in __getitem__这样的代码片段，通常是在描述DataFrame或Series的索引操作过程。__getitem__是一个特殊的方法，它是内置的魔术方法，允许你像数组那样通过索引来访问对象的元素。...

Traceback (most recent call last): File "D:\Download\Python\pythonProject\ArcGIS\商量岗NDVI变化.py", line 22, in <module> virows = vi_years[vi_names].values File "D:\Download\Python\PythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3767, in __getitem__ indexer = self.columns._get_indexer_strict(key, "columns")[1] File "D:\Download\Python\PythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5876, in _get_indexer_strict self._raise_if_missing(keyarr, indexer, axis_name) File "D:\Download\Python\PythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5935, in _raise_if_missing raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") KeyError: "None of [Index(['2000', '2001', '2002', '2003', '2004', '2005', '2006', '2007', '2008',\n '2009', '2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017',\n '2018', '2019', '2020'],\n dtype='object')] are in the [columns]"

这个错误通常表示你在 DataFrame 中使用了不存在的列名。根据你提供的错误信息，看起来你在 vi_years DataFrame 中尝试使用了一些列名，但这些列名在 DataFrame 中不存在。 请确保你在 vi_years DataFrame 中有...

上述代码运行后出现Traceback (most recent call last): File "F:\code\2.py", line 8, in <module> fujian_stations = df_stations[df_stations['区站号']] File "C:\Users\王大可\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3767, in __getitem__ indexer = self.columns._get_indexer_strict(key, "columns")[1] File "C:\Users\王大可\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5876, in _get_indexer_strict self._raise_if_missing(keyarr, indexer, axis_name) File "C:\Users\王大可\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5935, in _raise_if_missing raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") KeyError: "None of [Index([ nan, 58446.0, 58448.0, 58449.0, 58450.0, 58451.0, 58452.0, 58453.0,\n 58454.0, 58455.0,\n ...\n 59654.0, 59655.0, 59656.0, 59658.0, 59659.0, 59663.0, 59664.0, 59673.0,\n 59750.0, 59754.0],\n dtype='float64', length=226)] are in the [columns]" 改如何解决

df_stations = pd.read_excel('三省站点.xlsx') 修改为： python df_stations = pd.read_excel('三省站点.xlsx', usecols=['区站号', '省份']) 这样做会明确告诉 pandas 只读取 区站号 和 省份 这...

File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\2.py", line 26, in main df[df['链接']] ~~^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3767, in __getitem__ indexer = self.columns._get_indexer_strict(key, "columns")[1] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5877, in _get_indexer_strict self._raise_if_missing(keyarr, indexer, axis_name) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5938, in _raise_if_missing raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") KeyError: "None of [Index(['https://kns.cnki.net/kns8/Detail?sfield=fn&QueryID=0&CurRec=5021&recid=&FileName=SHXJ200501005&DbName=CJFD2005&DbCode=CJFD&yx=&pr=&URLID=',\n

根据你提供的错误信息，看起来是由于在 df[df['链接']] 中使用了无效的键而引起的 KeyError。这是由于以下几个原因之一导致的： 1. 列名错误：请确保在 DataFrame 中存在名为 "链接" 的列。...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\CSV文件内数据合并.py", line 8, in <module> merged_csv = csv1_data.merge(csv2_data[['file_name', 'other_column']], on='other_column', how='left') ~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\venv\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3767, in __getitem__ indexer = self.columns._get_indexer_strict(key, "columns")[1] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5877, in _get_indexer_strict self._raise_if_missing(keyarr, indexer, axis_name) File "C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 5938, in _raise_if_missing raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") KeyError: "None of [Index(['file_name', 'other_column'], dtype='object')] are in the [columns]"

csv2 = pd.read_csv('csv2.csv') print(csv2.columns) 运行上述代码后，将打印出csv2文件中的列名。请确保列名与代码中的列名一致。 如果列名正确，但仍然出现错误，请检查csv2文件中是否存在数据。如果csv2...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\随机森林\1.py", line 16, in <module> X = data.loc[:, 'DATE'] File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 961, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1140, in _getitem_tuple return self._getitem_lowerdim(tup) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 867, in _getitem_lowerdim section = self._getitem_axis(key, axis=i) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1202, in _getitem_axis return self._get_label(key, axis=axis) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1153, in _get_label return self.obj.xs(label, axis=axis) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 3849, in xs return self[key] File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3505, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3623, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'DATE'

这个错误是由于你尝试在 DataFrame ...例如，使用 print(df.columns.tolist()) 来打印 DataFrame 中所有的列名。如果你的 DataFrame 中确实没有名为 'DATE' 的列，则需要重新检查你的数据，确认你正在选择正确的列。

Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'A' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "e:\Mydata\py\提取指定范围excel数据.py", line 7, in <module> data = df.loc[0:9, 'A':'B'] # 例如提取第1行到第10行，第1列到第3列的数据 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1067, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1256, in _getitem_tuple return self._getitem_tuple_same_dim(tup) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 924, in _getitem_tuple_same_dim retval = getattr(retval, self.name)._getitem_axis(key, axis=i) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1290, in _getitem_axis return self._get_slice_axis(key, axis=axis) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1324, in _get_slice_axis indexer = labels.slice_indexer(slice_obj.start, slice_obj.stop, slice_obj.step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6559, in slice_indexer start_slice, end_slice = self.slice_locs(start, end, step=step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6767, in slice_locs start_slice = self.get_slice_bound(start, "left") File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6686, in get_slice_bound raise err File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6680, in get_slice_bound slc = self.get_loc(label) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3804, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'A'

df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 输出列名 print(df.columns) 运行上述代码后，你会看到输出的列名列表。请确认你要提取的列名在列表中存在，并在代码中使用正确的列名。 如果你...

File "C:\Users\19778\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3807, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key)

这个错误的意思是，你在使用 Pandas DataFrame 的时候，使用了一个不存在的列名作为了索引，导致程序报错了。你需要检查一下你使用的列名是否正确，或者使用 df.columns 来查看 DataFrame 中所有的列名，以确保...

Traceback (most recent call last): File "D:\文档\pythonProject\venv\40-44.py", line 47, in <module> RET_ = pd.merge(RET,R2,on='Yearmon',how='left') File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 158, in merge return op.get_result(copy=copy) File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 805, in get_result join_index, left_indexer, right_indexer = self._get_join_info() File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 1053, in _get_join_info (left_indexer, right_indexer) = self._get_join_indexers() File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 1026, in _get_join_indexers return get_join_indexers( File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 1647, in get_join_indexers zipped = zip(*mapped) File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 1644, in <genexpr> _factorize_keys(left_keys[n], right_keys[n], sort=sort, how=how) File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 2388, in _factorize_keys klass, lk, rk = _convert_arrays_and_get_rizer_klass(lk, rk) File "D:\文档\pythonProject\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 2467, in _convert_arrays_and_get_rizer_klass klass = _factorizers[lk.dtype.type] KeyError: <class 'numpy.intc'>

这个错误是由于在使用pd.merge()函数合并数据时，出现了KeyError。根据错误信息，发现无法找到与<class 'numpy.intc'>类型对应的因子化器（factorizer）。这可能是因为在数据合并过程中，左侧（RET）或右侧...

indexer = self.columns._get_indexer_strict(key, "columns")[1]

具体来说，它使用了Pandas库中的一个方法——_get_indexer_strict()，该方法可以在DataFrame中查找指定的key，并返回对应的索引值。在这段代码中，[1]表示返回的是索引值列表中的第二个元素，也就是对应key的索引值...

Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 16, in <module> nn.train(train_input, train_output, num_epochs=500) File "D:\PyCharm\learning\1\BP.py", line 61, in train y = output_data.iloc[i] File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 895, in __getitem__ return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1501, in _getitem_axis self._validate_integer(key, axis) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1444, in _validate_integer raise IndexError("single positional indexer is out-of-bounds") IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

这个错误提示是在训练神经网络时出现的。根据错误信息，出现了以下关键错误： 1. 在 "BPmain.py" 文件的第 16 行，调用 nn.train 函数时出错。 2. 在 "BP.py" 文件的第 61 行，train 函数中的 output_data....
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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
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【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决

![【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决](https://www.consumerelectronicstestdevelopment.com/media/2hlomnxy/oppo.jpg?anchor=center&mode=crop&width=1002&height=564&bgcolor=White&rnd=132773815380200000) # 摘要 本文综述了OPPO手机故障诊断的技术细节，涵盖了工程指令的基础理论、实践应用、高级技巧以及未来发展方向。首先介绍了工程指令的定义、分类、执行环境及其与手机系统交互的重要性。随后，深入探讨了工程指令在初步故障诊断
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求[100，900]之间相差为12的素数对（注：要求素数对的两个素数均在该范围内）的个数

求解 [100, 900] 范围内相差为 12 的素数对，首先我们需要确定哪些数在这个区间内是素数。然后筛选出它们成对出现且差值为 12 的情况。 1. 确定素数范围内的素数：我们可以编写一个简单的程序来检查每个数字是否为素数，如果数字大于 1，并且除 2 到其平方根之间的所有整数都不能整除它，那么这个数字就是素数。 2. 遍历并寻找符合条件的素数对：从较大的素数开始向下遍历，找到的第一个素数作为“较大”素数，然后查看比它小 12 的下一个数，如果这个数也是素数，则找到了一对符合条件的素数。 3. 统计素数对的数量：统计在给定范围内找到的这种差距为 12 的素数对的数量。 由于计算素数
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Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。
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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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【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文