for _, (image_s, label_s) in enumerate(test_dloader_s): image_s = image_s.cuda() label_s = label_s.long().cuda() with torch.no_grad(): output_s = classifier_list[s_i + 1](model_list[s_i + 1](image_s)) label_onehot_s = torch.zeros(label_s.size(0), num_classes).cuda().scatter_(1, label_s.view(-1, 1), 1) task_loss_s = task_criterion(output_s, label_s) # output_t：模型针对特定任务预测的结果。 # label_t：真实标签，即特定任务的正确答案。 source_domain_losses[s_i].update(float(task_loss_s.item()), image_s.size(0)) tmp_score.append(torch.softmax(output_s, dim=1)) # turn label into one-hot code tmp_label.append(label_onehot_s)这段代码的含义

时间: 2023-06-07 16:12:17 浏览: 85
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slic-python-implementation-master.zip_python SLIC_python SLIC_s

这段代码是针对测试集进行推理的。首先，使用enumerate函数对test_dloader_s迭代遍历，得到每个图像和对应的标签。接下来，将图像和标签都移至GPU上进行处理。然后，使用with torch.no_grad()语句块包装起来，以防止图像在反向传播时被计算梯度。接着，使用预训练的分类器对图像进行分类，得到网络的输出output_s。在这之后，将标签进行one-hot编码，以便于计算任务损失。最后，计算任务损失task_loss_s，以评估网络对测试集分类的性能。
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EnumProc.zip_enumesystem_线程 进程

std::cerr << "Error: Unable to enumerate threads in process " << processId << std::endl; } else { for (DWORD j = 0; j * sizeof(DWORD) ; ++j) { std::cout << "Thread ID: " [j] << std::endl; } } ...
rar

Usb.rar_2443_2443 usb_sc2443usbfn

S3C2443是一款基于ARM926EJ-S内核的微处理器，常用于嵌入式系统设计，例如智能手机、PDA和数字媒体设备等。USB源码通常包括了与硬件交互的底层代码，用于初始化、枚举设备、数据传输等操作。 【标签】"2443 2443_...

修改以下代码使其能够输出模型预测结果： def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_images([image_path]) output = self.model(image[0]) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

for index, img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) # 在每个线程中调用 evaluate_one_image() tf.compat.v1.threading....

class ImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, mode='train'): super(ImageNetDataset, self).__init__() self.mode = mode self.train_file = open(cfg.train_file, 'r').readlines() self.val_file = open(cfg.val_file, 'r').readlines() self.train_file = [(Path(s.strip())) for s in self.train_file] self.val_file = [(Path(s.strip())) for s in self.val_file] if mode == 'train': self.map_file = self.train_file elif mode == 'val': self.map_file = self.val_file elif mode == 'test': self.map_file = self.val_file self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()] self.labels = sorted(self.labels[:1000]) if getattr(cfg, 'trim_class_count', None) is not None: self.labels = self.labels[:cfg.trim_class_count] self.map_file = list(filter(lambda s: s.parent.stem in self.labels, self.map_file)) self.label_map = {s: idx for idx, s in enumerate(self.labels)} self.cfg = cfg self.augment_type = getattr(cfg, 'augment_type', None) self.loader_type = getattr(cfg, 'loader_type', None) self.parser_type = getattr(cfg, 'parser_type', 'normal') assert self.parser_type in ['normal']这个类是什么意思

这个类是一个 PyTorch 数据集类，用于加载 ImageNet 数据集。在初始化时，它会读取训练集和验证集的文件列表，以及标签映射文件。它还可以根据模式（训练、验证、测试）选择相应的数据集。如果指定了要截断的类别数...

unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths详细解析

如果 keep_orig_class_label 参数为 True，则使用 self.synset2idx 字典将原始的类别标签映射到数字编码，否则直接使用 class_dict。 接着，从文件中读取包含人类可读的类别标签的字典 human_dict，将每...

def getPairs(id): label_root = kittiRoot + "instances/" + id image_root = label_root.replace('instances', 'images') image_list = make_dataset(image_root, suffix='.png') image_list.sort() label_list = make_dataset(label_root, suffix='.png') label_list.sort() imgs_list = [] # filter out images with no cars for ind, image_path in enumerate(image_list): label_path = label_list[ind] label = np.array(Image.open(label_path)) plt.imshow(label) plt.show() # for car #mask = np.logical_and(label >= label_id * 1000, label < (label_id + 1) * 1000) mask = np.logical_and(label > 0,label < 3) obj_ids = np.unique(label[mask]).tolist() if len(obj_ids) < 1: continue imgs_list.append('/'.join(image_path.split('/')[-2:])) return imgs_list

这段代码的作用是从指定路径下的标签图像和相应的原始图像中，筛选出含有车辆的图像，并返回这些图像的路径列表。具体实现过程如下： 1. 根据指定的参数 id，生成标签图像和原始图像的路径。 ...

for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

5. 通过计算预测结果和真实标签之间的损失，使用 cost(predict_y, train_label.long()) 来计算损失值。 6. 如果 idx 可以被 10 整除，你会打印当前的损失值。 7. 通过调用 loss.backward() 来计算梯度，并使用...

for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) 这里将BATCH_SIZE = 1 改为BATCH_SIZE = 16还需要修改什么

如果您将 BATCH_SIZE 从 1 修改为 16，那么您还需要相应地修改以下几个地方： 1. 修改 tf.reshape() 的...for index, img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208,＊＊＊

from model import Model import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist from torch.nn import CrossEntropyLoss from torch.optim import SGD from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor if __name__ == '__main__': batch_size = 256 train_dataset = mnist.MNIST(root='./train', train=True, transform=ToTensor()) test_dataset = mnist.MNIST(root='./test', train=False, transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) model = Model() sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1) cost = CrossEntropyLoss() epoch = 100 for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

然后，在if __name__ == '__main__':的条件下，定义了一些训练所需的参数，如批量大小(batch_size)、训练集和测试集的数据加载器(train_loader和test_loader)。接着，创建了一个模型实例(model)和优化器...

def _load(self): with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths))) self.synsets = [p.split("/")[0] for p in self.relpaths] self.abspaths = [os.path.join(self.datadir, p) for p in self.relpaths] unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths解析

4. 如果keep_orig_class_label为False，则将类别标签转为数字标签； 5. 从human_dict文件中读取类别标签对应的人类可读标签，并保存在变量self.human_labels中； 6. 将文件路径、类别标签、数字标签和人类可读标签...

# 测试部分，每次喂入 batch_size 张图片 with torch.no_grad(): my_resnet.eval() # 测试模式 correct = list(0. for i in range(2)) total = list(0. for i in range(2)) for j, (inputs, label_class) in enumerate(test_loader): inputs = inputs.to(device) # 输入图像 label_class = label_class.to(device) # 类别标签 label_class = label_class.long() outputs_class = my_resnet(inputs) # （输出：类别独热码） loss = loss_func(outputs_class, label_class) valid_loss += loss.item() * inputs.size(0) ret, predictions = torch.max(outputs_class.data, 1) correct_counts = predictions.eq(label_class.data.view_as(predictions)) acc = torch.mean(correct_counts.type(torch.FloatTensor)) valid_class_acc += acc.item() * inputs.size(0) res = predictions == label_class for label_idx in range(len(label_class)): label_single = label_class[label_idx] correct[label_single] += res[label_idx].item() total[label_single] += 1 这部分代码是做什么的 介绍一下 谢谢！！

这部分代码是对训练好的 ResNet 模型进行测试，用于评估模型的性能表现。该代码通过遍历测试集中的数据，将其输入 ResNet 模型，得到模型的输出，即分类独热码。然后计算该输出与实际标签之间的损失，并将该损失值加...

def load_images_and_labels(dataset_dir, image_size): images = [] labels = [] class_labels = os.listdir(dataset_dir) for i, class_label in enumerate(class_labels): class_dir = os.path.join(dataset_dir, class_label) for image_file in os.listdir(class_dir): image_path = os.path.join(class_dir, image_file) image = Image.open(image_path).convert('RGB') image = image.resize(image_size) image = np.array(image) images.append(image) labels.append(i) images = np.array(images) labels = np.array(labels) return images, labels

函数的参数包括dataset_dir和image_size，其中dataset_dir表示图像数据所在的目录，image_size表示图像的尺寸。函数返回两个numpy数组，分别为images和labels，分别表示图像数据和对应的标签数据。 具体实现过程为...

masses.par_iter().for_each(|peak_times| { let now = std::time::Instant::now(); let mass_image = image::Image { tpx3_path: path.clone(), config: image::Config { peak_time: None, peak_time_window: 150_000, // +/- 150 ns ..config }, meta: image::Metadata { coordinates: image_data.meta.coordinates.clone(), dead_pixels: image_data.meta.dead_pixels.clone(), ..Default::default() }, }; let buffers = mass_image.times_to_buffers(peak_times).unwrap(); for (i, pt) in peak_times.iter().enumerate() { let mz = mass::time_to_mass(*pt); let fname = path.with_file_name(base_name.to_owned() + &format!("_{:.1$}mz.png", mz, 1)); let page = (config.cols() * config.rows()) as usize; let (start, end) = (page * i, page * (i+1)); writer::save_png(&buffers[start..end], config.cols(), config.rows(), &fname); } } );

然后，使用 for 循环遍历 peak_times.iter().enumerate()，获取索引 i 和值 pt。 在循环中，首先使用 mass::time_to_mass(*pt) 将 pt 转换为质量 mz。 然后，根据 base_name 和 mz 的格式化字符...

def evaluate(self, datloader_Test): Image_Feature_ALL = [] Image_Name = [] Sketch_Feature_ALL = [] Sketch_Name = [] start_time = time.time() self.eval() for i_batch, sampled_batch in enumerate(datloader_Test): sketch_feature, positive_feature = self.test_forward(sampled_batch) Sketch_Feature_ALL.extend(sketch_feature) #草图特征 模型的 Sketch_Name.extend(sampled_batch['sketch_path']) #草图名 for i_num, positive_name in enumerate(sampled_batch['positive_path']): #遍历正例图像 if positive_name not in Image_Name: Image_Name.append(positive_name) Image_Feature_ALL.append(positive_feature[i_num]) rank = torch.zeros(len(Sketch_Name)) Image_Feature_ALL = torch.stack(Image_Feature_ALL) Image_Feature_ALL = Image_Feature_ALL.view(Image_Feature_ALL.size(0), -1) for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = os.path.basename(s_name) # 提取草图路径中的文件名作为查询名称 position_query = -1 for i, image_name in enumerate(Image_Name): if sketch_query_name in os.path.basename(image_name): # 提取图像路径中的文件名进行匹配 position_query = i break if position_query != -1: sketch_feature = sketch_feature.view(1, -1) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature, Image_Feature_ALL[position_query].view(1, -1)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum() top1 = rank.le(1).sum().item() / rank.shape[0] top10 = rank.le(10).sum().item() / rank.shape[0] print('Time to Evaluate: {}'.format(time.time() - start_time)) return top1, top10

在这个版本中，函数接受一个datloader_Test参数，该参数是一个数据加载器，用于加载测试数据集。 首先，函数初始化一些变量，包括用于存储图像特征、图像名称、草图特征和草图名称的列表。然后，函数将模型设置为...

for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")是什麽意思

这段代码是在遍历一个 Excel 文件中的多个工作表，检查每个工作表中是否存在今天的记录，并且时间符合一定的要求。其中，start_time_1、end_time_1、start_time_2 和 end_time_2 是预先设定好的时间范围，current_...

def evaluate(self, datloader_Test): Image_Feature_ALL = [] Image_Name = [] Sketch_Feature_ALL = [] Sketch_Name = [] start_time = time.time() self.eval() for i_batch, sanpled_batch in enumerate(datloader_Test): sketch_feature, positive_feature= self.test_forward(sanpled_batch) Sketch_Feature_ALL.extend(sketch_feature) Sketch_Name.extend(sanpled_batch['sketch_path']) for i_num, positive_name in enumerate(sanpled_batch['positive_path']): if positive_name not in Image_Name: Image_Name.append(sanpled_batch['positive_path'][i_num]) Image_Feature_ALL.append(positive_feature[i_num]) rank = torch.zeros(len(Sketch_Name)) Image_Feature_ALL = torch.stack(Image_Feature_ALL) for num, sketch_feature in enumerate(Sketch_Feature_ALL): s_name = Sketch_Name[num] sketch_query_name = '_'.join(s_name.split('/')[-1].split('_')[:-1]) position_query = Image_Name.index(sketch_query_name) distance = F.pairwise_distance(sketch_feature.unsqueeze(0), Image_Feature_ALL) target_distance = F.pairwise_distance(sketch_feature.unsqueeze(0), Image_Feature_ALL[position_query].unsqueeze(0)) rank[num] = distance.le(target_distance).sum() top1 = rank.le(1).sum().numpy() / rank.shape[0] top10 = rank.le(10).sum().numpy() / rank.shape[0] print('Time to EValuate:{}'.format(time.time() - start_time)) return top1, top10

函数接受一个datloader_Test参数，该参数是一个数据加载器，用于加载测试数据集。 函数首先初始化一些变量，包括用于存储图像特征、图像名称、素描特征和素描名称的列表。然后，函数将模型设置为评估模式。 接下来...
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C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
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如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
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基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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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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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号
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https://www.lagou.com/wn/爬取该网页职位名称，薪资待遇，学历，企业类型，工作地点数据保存为CSV文件的python代码

首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi
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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。