import jieba from PIL import Image from wordcloud import WordCloud text = ("".join(i for i in data['房屋卖点'])) # print(text) cut = jieba.cut(text) img = Image.open(r'D:\Program Files\数据分析\扬名立万数据爬取与分析\链家成都二手房爬取与分析\house2.jpg') #打开遮罩照片 img_array = np.array(img) wc = wordcloud.WordCloud( background_color = 'white', height = 800, width = 400, mask = img_array, font_path = 'STXINGKA.TTF' ) wc.generate_from_text(text) plt.figure(figsize=(20,6)) plt.imshow(wc) plt.axis('off') plt.show() data_raw["装修程度"] = data_raw["装修"].str.split("/", expand = True)[1] data_raw.drop(columns=['装修'],inplace=True) data_raw 每句话的意思

时间: 2024-04-09 10:29:37 浏览: 60
PDF

Python错题本：from scipy.misc import imread 报错cannot import name imread 的解决方案

这段代码主要是用来生成词云图的。首先，将要生成词云图的文本数据存储在变量text中。然后，使用jieba库对文本进行分词处理。接下来，通过PIL库中的Image模块打开一张遮罩照片，将其转换为数组形式保存在img_array中。然后，创建一个WordCloud对象wc，设置词云图的背景色、大小、遮罩、字体等属性。接着，使用generate_from_text方法根据分词后的文本数据生成词云图。最后，使用matplotlib库将词云图显示出来。 另外，代码中还有一段对数据进行处理的部分。将数据中的"装修"列按照"/"进行拆分，并将拆分后的第二个元素保存在"装修程度"列中。然后，删除原始数据中的"装修"列。
阅读全文

相关推荐

gz

wordcloud-1.8.1.tar.gz

from wordcloud import WordCloud 生成词云的基本步骤包括：读取文本数据，创建词云对象，然后显示词云图。例如，从一个文本文件中读取数据并生成词云： python with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8...
pdf

Python基于jieba, wordcloud库生成中文词云

### Python基于jieba, wordcloud库生成中文词云 #### 概述 本文将详细介绍如何利用Python中的jieba和wordcloud库来生成中文词云。词云是一种直观展示文本数据中词语频率的可视化方法，常用于快速了解文档的主题...

import jieba import numpy from PIL import Image import csv from wordcloud import WordCloud with open('liur.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) data =[] for row in reader: try: data.append(row[1]) except IndexError: pass text = ''.join(row) words = jieba.lcut(text) print(words) bgImg=numpy.array(Image.open("nanhai.jpg")) cloud=WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=bgImg ).generate(text) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")

from PIL import Image import csv from wordcloud import WordCloud with open('liur.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) data = [] for row in reader: try: data.append(row[1]) ...

修改代码import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt text = open('comment.txt', encoding='utf-8').read() from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from wordcloud import WordCloud text = ' '.join(jieba.cut(text)) # 生成对象 mask = np.array(Image.open("computer.jpg")) wc = WordCloud(ImageFont.truetype("arial.ttf")).generate(text) # 显示词云 # plt.imshow(wc, interpolation = 'bilinear') # plt.axis("off") # plt.show() # 保存文件 wc.to_file('rs_computer.png')

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from wordcloud import WordCloud text = open('comment.txt', encoding='utf-8').read() text = ' '.join(jieba.cut(text)) # 生成对象 mask = np.array(Image....

import jieba import numpy from PIL import Image import csv from wordcloud import WordCloud try: with open("douban.csv","r",encoding="utf-8") as file: data=csv.reader(file) for row in data: print(data) # 空字符串，装入所有评论 str="" # 循环读取数据[用户名,时间,地点,星级,内容] for i in data: # print(i[4]) str+=i[4] # print(str) # 切割词语 cutWord ="===".join(jieba.cut(str)) print(cutWord) # 读取图像模型 bgImg=numpy.array(Image.open("haixing.jpeg")) # 绘制词云 cloud=WordCloud( # 文字路径，本地文字路径 font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=bgImg ).generate(cutWord) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功") except Exception as e: print(e)这代码能绘制出词云

具体实现过程为：首先使用csv模块读取数据文件douban.csv中的评论数据，然后将所有评论内容合并到一个字符串中，并使用jieba模块进行分词处理，再将分词结果作为参数传入WordCloud类中，同时指定背景图像和文字字体...

from wordcloud import WordCloud #词云 import jieba #分词 from matplotlib import pyplot as plt #绘图 数据可视化 from PIL import Image #图片处理 import numpy as np #矩阵运算 import sqlite3 #数据库 # def show(): con = sqlite3.connect('movie.db') cur = con.cursor() sql = 'select instroduction from movie250' data = cur.execute(sql) text = "" for item in data: text = text + item[0] # print(text) cur.close() con.close() cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(len(string)) img = Image.open(r'./static/images/old.png') img_array = np.array(img) #将图片转换为数组 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_array, font_path="/Library/Fonts/Songti.ttc" #字体所在位置C:\Windows\Fonts ) wc.generate_from_text(string) #绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') #是否显示坐标轴 fig.patch.set_alpha(0) plt.show() #显示生成的词云图片 plt.savefig('static/images/new.png') # return img_array

from PIL import Image def show(): con = sqlite3.connect('movie.db') cur = con.cursor() sql = 'select instroduction from movie250' data = cur.execute(sql) text = "" for item in data: text = ...

import wordcloud import numpy as np from PIL import Image import jieba Tree = Image. open(r"tree.jpg") shape = np. array(Tree) wc = wordcloud.WordCLoud(mask=shape, font_path="simkai. ttf", background_color="white", max_font_size=100) text = open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\i love china.txt", "r", encoding='utf-8') .read() cut_text = jieba. cut(text) result = " ".join(cut_text) wc.generate (result) wc.to_file("cloud.jpg")

代码中导入了 wordcloud、numpy、PIL 中的 Image 模块以及 jieba（用于文分词）。 首先，代码打开了一张名为 "tree.jpg" 的图片，并将其转换为 numpy 数组形式的变量 shape。 接下来，通过 WordCloud 类创建了一个...

import matplotlib.pyplot as plt import jieba import wordcloud from wordcloud import ImageColorGenerator import numpy as np from PIL import Image # 读取文本文件 text = open('4447.txt',encoding='utf-8'.read() cut_text = jieba.cut(text) word = ' '.join(cut_text) return txt_jieba #读取图片 pic = np.array(Image.open('aa.png')) image_colors = ImageColorGenerator(pic) wd = wordcloud.WordCloud( mask=pic, font_path='simhei.ttf', background_color='pink', ) wd.generate(word) plt.imshow(wd.recolor(color_func=image_colors), interpolation='bilinear') plt.axis('y off') plt.show('x on')

from PIL import Image # 读取文本文件 text = open('4447.txt', encoding='utf-8').read() cut_text = jieba.cut(text) word = ' '.join(cut_text) txt_jieba = word # 读取图片 pic = np.array(Image.open('aa....

import matplotlib.pyplot as pit import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud text = open().read() text = " ".join(jieba.cut(text)) wc = WordCloud(font_path = "",width = 500,height = 300,mode="RGBA",backgroud_color=None).generate(text) plt.imshw(wc,interpolation="") plt.axis("") plt.show() wc.to_file("")

from wordcloud import WordCloud import jieba text = open('example.txt', encoding='utf-8').read() # 读取文本文件 text = " ".join(jieba.cut(text)) # 使用结巴分词对文本进行分词 wc = WordCloud(font_...

import jieba import numpy from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt with open("comments.txt","r",encoding="utf-8") as f: comments = f.read() words = jieba.cut(comments) stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add('腾讯') stopwords.add('游戏') filtered_words = [] for word in words: if word not in stopwords: filtered_words.append(word) cloud = WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask= ).generate() cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")这个代码缺什么

你需要指定一个 PIL Image 对象作为 mask，例如： python mask = np.array(Image.open("mask.png")) cloud = WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=mask )....

mport jieba import wordcloud import numpy as np from PIL import Image star_mask=np.array(Image.open("star.png")) f=open("text.txt","r",encoding="utf-8") t=f.read() f.close() ls=jieba.lcut(t) txt="".join(ls) w=wordcloud.WordCloud(width=1000,height=700, backgroud_color="white", font_path="simhei.ttf", stopwords =wordcloud.STOPWORDS.add("发展"), mask = star_mask) w.generate(txt) w.to_file("out2.png")错哪了

from PIL import Image # 加载图片和文本数据 star_mask = np.array(Image.open("star.png")) f = open("text.txt", "r", encoding="utf-8") t = f.read() f.close() # 对文本进行分词处理 ls = jieba.lcut(t) txt...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport jiebafrom wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as plturl = 'https://www.gushiwen.org/gushi/tangshi.aspx'response = requests.get(url)html = response.textsoup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')links = soup.select('.bookMl a')poem_links = [link['href'] for link in links]poems = []for link in poem_links: poem_url = 'https://www.gushiwen.org{}'.format(link) poem_response = requests.get(poem_url) poem_html = poem_response.text poem_soup = BeautifulSoup(poem_html, 'html.parser') poem_content = poem_soup.select_one('.contson').text.strip() poems.append(poem_content)text = ''.join(poems)words = jieba.cut(text)wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc').generate(' '.join(words))plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')plt.axis('off')plt.show()

这段代码是爬取古诗文网的唐诗，然后使用jieba分词和wordcloud制作词云图。具体地，首先使用requests库获取唐诗页面的HTML代码，然后使用BeautifulSoup库解析HTML代码，获取所有唐诗的链接。接着，遍历每一个唐诗的...

import jieba import numpy import numpy as np from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt with open("comments.txt","r",encoding="utf-8") as f: comments = f.read() words = jieba.cut(comments) stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add('腾讯') stopwords.add('游戏') filtered_words = [] for word in words: if word not in stopwords: filtered_words.append(word) mask = np.array(Image.open("mask.png")) cloud = WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=mask ).generate(" ".join(filtered_words)) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")这个代码怎么运行错误

from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt with open("comments.txt","r",encoding="utf-8") as f: comments = f.read() words = jieba.cut(comments)...

import wordcloud, jieba c = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc") s = "行动指南" c.generate(s) c.to_file("outfile.png")

这段代码是用 Python 中的 wordcloud 库生成一个中文词云图，其中： - font_path 指定了字体文件的路径，这里使用了微软雅黑字体； - s 是一个字符串，表示要生成词云的文本内容； - c.generate(s) 用于生成...

import jieba from collections import Counter from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.globals import SymbolType import collections fp = open('词云图.txt','r',encoding='utf-8') text = fp.read().strip().replace('\n','').replace(' ','') cut_words = list(jieba.cut(text)) stopwords = [line.strip() for line in open('/home/bit/sgdata/停用词.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] result = [] for cut_word in cut_words: if cut_word not in stopwords: result.append(cut_word) data = collections.Counter(result) data = data.most_common(300)#词频前300 data word_cloud=( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='890px',height='800px',theme=ThemeType.LIGHT)) .add( '词云图', data, word_size_range=[10,200],#字体的大小从10到200 mask_image='/home/bit/sgdata/yezi.jpg', #shape='circle', textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_family='STCAIYUN.TTF'#字体样式 ) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='词云图', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23), pos_left='5%' ) ) .render('/home/bit/sgdata/wordcloud.html') )在这份代码上加一个可以保存有效词云的代码

你可以在代码最后添加以下代码来保存词云图： python word_cloud.render('有效词云图.html') 这会将词云图保存为一个名为“有效词云图.html”的文件。你可以根据需要更改文件名和路径。

请写出以下代码的设计思路及步骤import jieba import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image mask = np.array(Image.open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\image.png")) img_array = np.array(mask) file = open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\i love china.txt", "r", encoding="utf-8") t = file.read() file.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 设置词云图 w = wordcloud.WordCloud( font_path="C:/Windows/Fonts/SIMSUN.TTC", # 词云字体 width=2400, # 图片宽度 height=2000, # 图片高度 contour_width=2, mask = img_array, contour_color='steelblue', background_color="white") # 图片背景颜色 # 将文字导入词云 w.generate(txt) # 保存词云图 w.to_file("wordcloud_19.png")

1. 导入需要的模块：导入jieba用于中文分词，wordcloud用于生成词云图，matplotlib.pyplot用于显示图像，numpy用于处理图像数组，PIL.Image用于打开和处理图像。 2. 加载背景图片：使用PIL.Image的open方法打开背景...

import jieba import jieba.analyse import wordcloud from wordcloud import WordCloud text1=open("text1.txt", "r", encoding="utf-8") line1= text1.read() LIST1=jieba.analyse.extract_tags(line1,10) text2=open("text2.txt", "r", encoding="utf-8") line2= text2.read() LIST2=jieba.analyse.extract_tags(line2,10) a=[x for x in LIST1 if x in LIST2] wc = WordCloud(background_color='white', font_path='D:\Program Files (x86)\Douyu\DYTool\data\Font\内海字体.ttf', width=1000, height=800, ) wc.generate(str(a)) wc.to_file("10.png")

这段代码的作用是读取两个文本文件（text1.txt和text2.txt），使用 jieba.analyse 模块对两个文本进行关键词提取，提取出的关键词数量为10个，并将提取出来的两个文本的关键词列表进行交集操作，得到两个文本共同的...

def get_img(field,targetImgSrc,resImgSrc): con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select {field} from jobinfo" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i,item in enumerate(data): text += item[0] cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string) # 图片 img = Image.open(targetImgSrc) # 打开遮罩图片 img_arr = np.array(img) # 将图片转化为列表 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_arr, font_path='STHUPO.TTF' ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 # 显示生成的词语图片 # plt.show() # 输入词语图片到文件 plt.savefig(resImgSrc, dpi=500)解释代码

需要注意的是，该函数依赖于 jieba、Pillow、numpy、wordcloud 和 matplotlib 等库，需要先安装这些库才能正常运行。另外，该函数的实现还涉及到 MySQL 数据库的连接和查询操作，需要根据实际情况进行配置。
zip

基于 C++构建 Qt 实现的 GDAL 与 PROJ4 的遥感图像处理软件课程设计

【作品名称】：基于 C++构建 Qt 实现的 GDAL 与 PROJ4 的遥感图像处理软件【课程设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 用于处理包括*.img、*.tif、*.jpg、*.bmp、*.png等格式，不同位深的遥感图像。旨在提供简洁的用户界面与清晰的操作逻辑。软件囊括了基本的遥感图像处理功能，例如增强、边缘检测等，并提供了一种变化检测方法。 引用库 本软件基于 GDAL 与 Qt 在 C++ 环境下构建，地理信息处理部分使用了开源库 Proj.4 库，部分功能引用了 OpenCV 计算机视觉库 【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码，自行调试代码并解决报错，能自行添加功能修改代码。

最新推荐

recommend-type

基于 C++构建 Qt 实现的 GDAL 与 PROJ4 的遥感图像处理软件课程设计

【作品名称】：基于 C++构建 Qt 实现的 GDAL 与 PROJ4 的遥感图像处理软件【课程设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 用于处理包括*.img、*.tif、*.jpg、*.bmp、*.png等格式，不同位深的遥感图像。旨在提供简洁的用户界面与清晰的操作逻辑。软件囊括了基本的遥感图像处理功能，例如增强、边缘检测等，并提供了一种变化检测方法。 引用库 本软件基于 GDAL 与 Qt 在 C++ 环境下构建，地理信息处理部分使用了开源库 Proj.4 库，部分功能引用了 OpenCV 计算机视觉库 【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础看懂代码，自行调试代码并解决报错，能自行添加功能修改代码。
recommend-type

【java毕业设计】娜娜服装企业物流管理系统源码（完整前后端+说明文档+LW）.zip

本系统包括普通员工、管理员两种角色，各个角色的具体功能如下： （1）普通员工具有的权限功能如下： ① 员工信息管理：对员工信息进行增删改查。 ② 服装信息管理：对服装公司的衣服信息进行增删改查。 ③ 库存信息管理：可以查看仓库的服装数量。 ④ 车辆信息管理：员工可以查询车辆信息：车牌号，编号，司机等。 ⑤ 服装配送管理：可以查看服装配送情况，车辆等。 （2）管理员具有的权限功能如下： ① 账号信息管理：对员工的账号进行管理。 ② 用户信息管理：当前企业的用户信息管理。 ③ 员工信息管理：对员工信息进行增删改查。 ④ 服装信息管理：对服装公司的衣服信息进行增删改查。 ⑤ 库存信息管理：可以查看仓库的服装数量。 ⑥ 车辆信息管理：员工可以查询车辆信息：车牌号，编号，司机等。 ⑦ 服装配送管理：可以查看服装配送情况，车辆等。 环境说明： 开发语言：Java，jsp JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat11 开发软件：eclipse/idea 部署容器：tomcat
recommend-type

2009年国际大学生数学建模竞赛成果公告

内容概要：报告了第25届数学建模大赛(MCM)的官方结果。此次比赛来自14个国家超过1600支队伍参赛，在规定的时间完成指定题目。本次大赛主要在线上进行，参与者可以在规定时间注册，下载所需资料以及问题。比赛设置了‘最佳设计奖’，有9支团队从不同院校脱颖而出被评为优秀获奖者，其中包括两所中国大学——清华大学和北京理工大学（北航大学）。 适用人群：数学、运筹学等相关领域的学者和学生 使用场景及目标：为从事相关研究工作的个人提供了重要的参考资料；帮助了解当前学术界在解决复杂实际问题方面的方法与趋势。 其他说明：竞赛旨在提升青年对于运用数学模型解决问题的兴趣和能力，促进了跨文化交流和技术水平的发展。
recommend-type

红队渗透Harbor 公开镜像地址批量获取脚本.zip

红队渗透Harbor 公开镜像地址批量获取脚本Harbor-公共仓库泄漏红队渗透Harbor 公开镜像地址批量获取脚本harbor允许任意用户（而非仅注册用户）获取被配置为public的镜像，一键获取harbor中设置为public的镜像使用方法python3 ./Harbor_public_image.py https://xx.xx.xx.xx/仅限技术研究与讨论，严禁用于非法用途
recommend-type

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。
recommend-type

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
recommend-type

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
recommend-type

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
recommend-type

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。
recommend-type

"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