arr.join("\n")

时间: 2023-07-30 13:04:58 浏览: 165
PDF

JS 用6N±1法求素数 实例教程

回答: arr.join("\n")是将数组arr中的元素以换行符"\n"连接起来形成一个字符串。\[2\]在给定的引用中，可以看到使用join方法将数组\['hello', 'hi'\]中的元素以换行符连接起来，结果为"hello\nhi"。所以，arr.join("\n")的结果应该是"hello\nhi"。 #### 引用[.reference_title] - *1* [es6 数组处理 arr.map arr.filter arr.find arr.findIndex arr.some arr.every](https://blog.csdn.net/u011565547/article/details/99748048)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [前端Array.join(‘\n‘)不同平台提交到后端结果不一样](https://blog.csdn.net/weixin_42318691/article/details/127403703)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [js基础--数组API](https://blog.csdn.net/weixin_45663702/article/details/123614768)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
阅读全文

相关推荐

docx

JavaScript算法题.docx

const reversedStr = cleanedStr.split('').reverse().join(''); return cleanedStr === reversedStr; } - **函数逻辑**： - 清洗字符串，去除所有非字母数字字符，并转换为小写。 - 反转清洗后的字符串。 ...
pdf

js基础测试题.pdf

function fn(n){n = n+1}; y = fn(x); y 的值为 知识点：函数调用、参数传递 这个问题考察了 JavaScript 中的函数调用和参数传递。 11. [1,2,3,4].join() 的执行结果是 知识点：数组的join() 方法 这个问题...

const readline = require("readline"); const rl = readline.createInterface({ input: process.stdin, output: process.stdout, }); rl.on("line", (line) => { const n = parseInt(line); let print = 1; // 每行要打印的数，起始为第一行第一个数 1 for (let i = 1; i <= n; i++) { // 多少行 let printList = []; for (let j = 0; j < i; j++) { // 每行多少个数 printList.push(print++); } if (i % 2 === 0) { // 如果是偶数行，则逆序 printList.reverse(); } printList = printList.map((ele) => { // 如果数字不足 4 位则后面用*补足 let arr = (ele + "").split(""); while (arr.length < 4) { arr.push("*"); } return arr.join(""); }); let res = []; res.push(printList.join(" ")); for (let m = 0; m < n - i; m++) { // 每行的缩进 res.unshift(" "); } console.log(res.join("")); } }); 以上代码转为python语句

n = int(sys.stdin.readline().strip()) print_num = 1 # 每行要打印的数，起始为第一行第一个数 1 for i in range(1, n + 1): # 多少行 print_list = [] for j in range(i): # 每行多少个数 print_list.append...

arr = Array.from(new Array(4)).map(x => readline()).join(' ').split(' ').map(x => parseInt(x)) m = arr[0],n = arr[1] while (arr.length < n * 2 + m + 2){ arr.push(arr[arr.length - 1]) } h = Array.from(new Array(n)).map((x,y) => [arr[y + 2],arr[y + n + 2]]).sort((x,y) => x[1] > y[1] ? 1 : -1) p = Array.from(new Array(m)).map((x,y) => arr[y + n * 2 + 2]) n = 0 while (n < h.length){ n ++ while (n < h.length && h[n][0] <= h[n - 1][0]){ h.splice(n,1) } } for (var i = 0; i < m ; i ++){ t = h.filter(x => x[1] <= p[i]) print(t.length == 0 ? -1 : t[t.length -1][1]) } 将上面代码用python实现

h = [[arr[y + 2], arr[y + n + 2]] for y in range(n)] h.sort(key=lambda x: x[1]) p = [arr[y + n * 2 + 2] for y in range(m)] n = 0 while n (h): n += 1 while n (h) and h[n][0] [n - 1][0]: h.pop(n) for...

static void Main(string[] args) { int[] arr = { 5, 1, 4, 2, 8 }; int temp; for (int i = 0; i < arr.Length; i++) { for (int j = 0; j < arr.Length - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { temp = arr[j + 1]; arr[j + 1] = arr[j]; arr[j] = temp; } } } for (int i = 0; i < arr.Length; i++) { Console.Write(arr[i] + " "); } Console.ReadKey(); } } class QuickSort { static void Main01(string[] args) { int[] arr = { 10, 7, 8, 9, 1, 5 }; int n = arr.Length; QuickSort_Recursive(arr, 0, n - 1); Console.WriteLine("Sorted array:"); Console.WriteLine(string.Join(" ", arr)); } static void QuickSort_Recursive(int[] arr, int start, int end) { if (start < end) { int partitionIndex = Partition(arr, start, end); QuickSort_Recursive(arr, start, partitionIndex - 1); QuickSort_Recursive(arr, partitionIndex + 1, end); } } static int Partition(int[] arr, int start, int end) { int pivot = arr[end]; int i = (start - 1); for (int j = start; j < end; j++) { if (arr[j] <= pivot) { i++; int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } } int temp1 = arr[i + 1]; arr[i + 1] = arr[end]; arr[end] = temp1; return i + 1; }

这段代码是在进行排序。 其中第一个 Main 函数实现了冒泡排序，它将一个整数数组进行排序，并在排序后输出。 第二个 Main 函数实现了快速排序，它将一个整数数组进行排序，并在排序后输出。它使用了递归来实现快速...
-

【Go语言字符串高效构建】：strings.Builder与strings.Join使用详解

[【Go语言字符串高效构建】：strings.Builder与strings.Join使用详解](https://www.delftstack.com/img/Go/feature-image---golang-interface-to-string.webp) # 1. Go语言字符串构建基础 字符串是编程语言中最基本...

import pymysql connection = pymysql.connect( host='127.0.0.1', database='mysql', user='root', password='123456' ) cursor = connection.cursor() cursor.execute("insert into test.mytest (msg) value ('2023-06-01 nima 53');") connection.commit() cursor.execute("select msg from test.mytest;") datas = cursor.fetchall() arr = [] for item in datas: arr.append(item.__getitem__(0)) connection.close() ## 写出到文件 str = '\n' f = open("/xxx/test.txt", 'w') f.write(str.join(arr)) f.close() 转成 java

stringBuilder.append(resultSet.getString("msg")).append("\n"); } connection.close(); // 写出到文件 String str = stringBuilder.toString(); FileWriter fileWriter = new FileWriter("/xxx/test.txt...

# 连接到MySQL 数据库 conn = mysql.connector.connect( host='120.78.240.31', user='game', password='LmmaFmxZ7M7r7LAh', database='game', charset='utf8' ) cursor = conn.cursor() # 查询示例数据 cursor.execute('SELECT zs_library.id,zs_library.number, zs_library.zs_name,game.game_name,zs_library.txt_url,' 'zs_library.tupian_url1,zs_library.tupian_url2,zs_library.tupian_url3,zs_library.tupian_url4,' 'zs_library.tupian_url5,zs_library.tupian_url6,zs_library.tupian_url7,zs_library.tupian_url8,' 'zs_library.tupian_url9,zs_library.tupian_url10,zs_library.tupian_url11,zs_library.tupian_url12,' 'zs_library.tupian_url13,zs_library.tupian_url14,zs_library.tupian_url15,zs_library.tupian_url16,' 'zs_library.tupian_url17,zs_library.tupian_url18,zs_library.tupian_url19,zs_library.tupian_url20,' 'zs_library.dates FROM zs_library JOIN game ON ' 'zs_library.game_id = game.id WHERE zs_library.id=%s',(int(zs_library_id),)) items = cursor.fetchall() arr = [] arrsd = [] for k in range(0, len(items[0])): if k == 1 or k == 2 or k == 3 or k == 4: arr.append(items[0][k].decode("utf-8")) elif k == 5 or k == 6 or k == 7 or k == 8 or k == 9 or k == 10 or k == 11 or k == 12 or k == 13 or k == 14 or k == 15 or k == 16 or k == 17\ or k == 18 or k == 19 or k == 20 or k == 21 or k == 22 or k == 23 or k == 24: if items[0][k]: arrsd.append(items[0][k]) else: arrsd.append('') else: arr.append(items[0][k]) # 获取对应数据库的内容 with open(arr[4], "r", encoding="utf-8") as file: content = file.read() new_content = content.replace("\n\n", "

") return template("gameedit.html", number=number, items=arr,arrsd='_*'.join(arrsd), id=id,content=new_content)

这段代码是 Python 中连接 MySQL 数据库的示例代码。它使用了 mysql.connector 模块。... 在代码中，首先通过 mysql.connector.connect() 函数连接到指定的 MySQL 数据库。然后，使用 cursor.execute() 函数执行...

import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取主题下词语的概率分布 def get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names): arr = lda.transform(tf_vectorizer.transform([' '.join(tf_feature_names)])) return arr[0] # 打印主题下词语的概率分布 def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words): dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_components): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) # 输出每个主题下词语的概率分布至Excel表格 def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words,filename): # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "Topic Word Distribution" # 添加表头 ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic" for j in range(n_top_words): ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j] # 添加每个主题下词语的概率分布 dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_components): ws.cell(row=i+2, column=1).value = i for j in range(n_top_words): ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words)报错Traceback (most recent call last): File "D:\python\lda3\data_1.py", line 157, in <module> topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) File "D:\python\lda3\data_1.py", line 130, in print_topic_word_distribution print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

dist_str = ', '.join("{:.4f}".format(dist[i])) # 将 dist[i] 直接格式化为字符串 print("Topic {}: {}".format(i, dist_str)) 另外，你在调用 print_topic_word_distribution 函数时，似乎没有给 topic...

import numpy as np def MatrixChain(p,n): #存储最优值 m = np.zeros((n+1,n+1)) # 牺牲第0行，第0列 s = np.zeros((n+1,n+1)) # 牺牲第0行，第0列 # 单个矩阵连乘的次数 for i in range(n+1): #对角线值为0 m[i][i] = 0; s[i][i] = 0; # r表示子问题的规模，即连乘的矩阵个数，从两个矩阵开始，规模逐步放大到n for r in range(2,n+1): for i in range(1,n-r+2): j =i+r-1 # 当前的子问题 m[i][j] =m[i+1][j]+p[i-1]*p[i]*p[j] s[i][j] =i for k in range(i+1,j): t = m[i][k] + m[k + 1][j] + p[i - 1] * p[k] * p[j] if t<m[i][j]: m[i][j] = t s[i][j] = k return m,s # 备忘录 def Traceback(i,j,s): global res # 全局变量 if i == j: res.append('A'+ str(i)) else: res.append('(') Traceback(i,int(s[i][j]),s) Traceback(int(s[i][j])+1,j,s) res.append(')') if __name__ == '__main__': arr = [] for i in range(5): row = input(f"请输入第{i + 1}行，用空格分隔每个元素：") arr.append(row.split(" ")) n = int(len(arr)) res = [] # 处理矩阵的行和列 p = [] for i in range(n): if i==0: p.append(arr[0][0]) p.append(arr[0][1]) else: p.append(arr[i][1]) m,s = MatrixChain(p,n) Traceback(1,n,s) print(''.join(res))修改这段代码

n = len(arr) res = [] # 处理矩阵的行和列 p = [] for i in range(n): if i == 0: p.append(arr[0][0]) p.append(arr[0][1]) else: p.append(arr[i][1]) m, s = MatrixChain(p, n) Traceback(1, n,...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) X = np.real(X) arr_real = arr.astype('float') # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，这行代码出现了这个numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception问题

在代码中，出现了 X = np.real(X) 这一行代码，它会将复数类型的特征向量转换为实数类型，导致了警告信息 numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part。...

import numpy as np def generate_matrix(a): arr = np.zeros((a,a)) for i in range(a): arr[i,:i+1] = np.arange(1,i+2) return arr a = int(input("请输入a的值：")) matrix = generate_matrix(a) col_sum = np.sum(matrix, axis=0) output_list = [] for i in range(len(col_sum)): output_list.append(int(col_sum[i])) print('[{}]'.format(' '.join(map(str, output_list))),end='\n')请改写输出格式，在末尾不要有逗号

可以将最后一行的逗号改成换行符...print('[{}]'.format(' '.join(map(str, output_list))), end='\n') 或者直接使用 print() 函数，如下所示： print('[{}]'.format(' '.join(map(str, output_list))))

js arr join br符号

let result = arr.join("\n"); console.log(result); 运行以上代码，输出将会是： apple banana orange 这样每个数组元素就会在新的一行显示。希望能帮到你！如有其他问题，请继续提问。

def get_json(character_arr): data={} for i in set(character_arr): print(i) url=r'https://baike.baidu.com/item/'+i url = quote(url, safe = string.printable) req = request.Request(url, headers=headers) response = request.urlopen(req, timeout=20) try: html = response.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser', ) res = soup.find(class_="summary-pic") pic_name = str(i) + '.jpg' img_src = res.find('img').get('src') request.urlretrieve(img_src,pic_name) except : print("找不到图片") res_key=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item name") res_val=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item value") key=[ik.get_text().strip().replace("\n","、") for ik in res_key] value = [iv.get_text().strip().replace("\n", "、") for iv in res_val] item=dict(zip(key,value)) data[str(i)]=item if not os.path.exists("../json"): os.mkdir("../json") f = codecs.open('../json/data.json','w','utf-8') f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) if __name__ == "__main__": character_arr=get_character() os.chdir(os.path.join(os.getcwd(), 'images')) get_json(character_arr)

这段代码看起来是一个从百度百科获取角色信息并保存为JSON文件的函数。它的主要步骤如下： 1. 导入必要的模块和库。 2. 定义一个函数get_json，它接受一个角色数组作为参数。 3. 创建一个空的字典data，用于...

if not os.path.exists("D:/Rourou/Study/3.2/ZHSJ/KGQA_HLM-master/KGQA_HLM-master/spider/images"): os.mkdir("D:/Rourou/Study/3.2/ZHSJ/KGQA_HLM-master/KGQA_HLM-master/spider/images") headers = {} headers["User-Agent"] = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36" def get_json(character_arr): data={} for i in set(character_arr): print(i) url=r'https://baike.baidu.com/item/'+i url = quote(url, safe = string.printable) req = request.Request(url, headers=headers) response = request.urlopen(req, timeout=20) try: html = response.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser', ) res = soup.find(class_="summary-pic") pic_name = str(i) + '.jpg' img_src = res.find('img').get('src') request.urlretrieve(img_src,pic_name) except : print("找不到图片") res_key=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item name") res_val=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item value") key=[ik.get_text().strip().replace("\n","、") for ik in res_key] value = [iv.get_text().strip().replace("\n", "、") for iv in res_val] item=dict(zip(key,value)) data[str(i)]=item if not os.path.exists("../json"): os.mkdir("../json") f = codecs.open('../json/data.json','w','utf-8') f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) if __name__ == "__main__": character_arr=get_character() os.chdir(os.path.join(os.getcwd(), 'images')) get_json(character_arr)

这段代码是之前提供的代码的一个修改版本，主要做了以下更改： 1. 添加了一个判断语句，用于检查存储图片的文件夹是否存在，如果不存在则创建。 ... 3. 将文件夹路径中的绝对路径修改为相对路径，以使代码更具通用性。...

if not os.path.exists("D:/Rourou/Study/3.2/ZHSJ/KGQA_HLM-master/KGQA_HLM-master/spider/images"): os.mkdir("D:/Rourou/Study/3.2/ZHSJ/KGQA_HLM-master/KGQA_HLM-master/spider/images") headers = {} headers["User-Agent"] = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36" def get_json(character_arr): data={} for i in set(character_arr): print(i) url=r'https://baike.baidu.com/item/'+i url = quote(url, safe = string.printable) req = request.Request(url, headers=headers) response = request.urlopen(req, timeout=20) try: html = response.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser', ) res = soup.find(class_="summary-pic") pic_name = str(i) + '.jpg' img_src = res.find('img').get('src') request.urlretrieve(img_src,pic_name) except : print("找不到图片") res_key=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item name") res_val=soup.find_all(class_ ="basicInfo-item value") key=[ik.get_text().strip().replace("\n","、") for ik in res_key] value = [iv.get_text().strip().replace("\n", "、") for iv in res_val] item=dict(zip(key,value)) data[str(i)]=item if not os.path.exists("../json"): os.mkdir("../json") f = codecs.open('../json/data.json','w','utf-8') f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) if __name__ == "__main__": character_arr=get_character() os.chdir(os.path.join(os.getcwd(), 'images')) get_json(character_arr) 这段代码有什么作用？

这段代码的作用是根据给定的字符列表，从百度百科上获取与这些字符相关的信息和图片，并将获取到的数据保存为一个JSON文件。具体来说，它首先判断指定路径下是否存在名为"images"的文件夹，如果不存在则创建该文件夹...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，反复会出现numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception，这个问题

这个问题是因为在计算相似度矩阵时，可能存在复数类型的数据，导致计算时出现警告或异常。你可以尝试在计算相似度矩阵前，将特征向量转换为实数类型。你可以使用numpy的绝对值函数numpy.absolute()来将复数类型的...

定义一个二维数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])，首先将其写入到at1.txt文件中，然后从at1.txt文件读取，并输出读取到的内容

f.write(' '.join([str(elem) for elem in row]) + '\n') # 从文件中读取数组 new_arr = [] with open('at1.txt', 'r') as f: for line in f.readlines(): new_arr.append([int(elem) for elem in line.strip()....
pdf

关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页

关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页

最新推荐

recommend-type

微信小程序中时间戳和日期的相互转换问题

n = n.toString(); return n[1] ? n : '0' + n; } ``` `formatTimeTwo`函数则是将时间戳转换为自定义格式的日期字符串。这个函数接受两个参数：一个是时间戳，另一个是格式字符串。格式字符串可以包含`Y`（年）、...
recommend-type

关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页

关于组织参加“第八届‘泰迪杯’数据挖掘挑战赛”的通知-4页
recommend-type

PyMySQL-1.1.0rc1.tar.gz

PyMySQL-1.1.0rc1.tar.gz
recommend-type

StarModAPI: StarMade 模组开发的Java API工具包

资源摘要信息:"StarModAPI: StarMade 模组 API是一个用于开发StarMade游戏模组的编程接口。StarMade是一款开放世界的太空建造游戏，玩家可以在游戏中自由探索、建造和战斗。该API为开发者提供了扩展和修改游戏机制的能力，使得他们能够创建自定义的游戏内容，例如新的星球类型、船只、武器以及各种游戏事件。 此API是基于Java语言开发的，因此开发者需要具备一定的Java编程基础。同时，由于文档中提到的先决条件是'8'，这很可能指的是Java的版本要求，意味着开发者需要安装和配置Java 8或更高版本的开发环境。 API的使用通常需要遵循特定的许可协议，文档中提到的'在许可下获得'可能是指开发者需要遵守特定的授权协议才能合法地使用StarModAPI来创建模组。这些协议通常会规定如何分发和使用API以及由此产生的模组。 文件名称列表中的"StarModAPI-master"暗示这是一个包含了API所有源代码和文档的主版本控制仓库。在这个仓库中，开发者可以找到所有的API接口定义、示例代码、开发指南以及可能的API变更日志。'Master'通常指的是一条分支的名称，意味着该分支是项目的主要开发线，包含了最新的代码和更新。 开发者在使用StarModAPI时应该首先下载并解压文件，然后通过阅读文档和示例代码来了解如何集成和使用API。在编程实践中，开发者需要关注API的版本兼容性问题，确保自己编写的模组能够与StarMade游戏的当前版本兼容。此外，为了保证模组的质量，开发者应当进行充分的测试，包括单人游戏测试以及多人游戏环境下的测试，以确保模组在不同的使用场景下都能够稳定运行。 最后，由于StarModAPI是针对特定游戏的模组开发工具，开发者在创建模组时还需要熟悉StarMade游戏的内部机制和相关扩展机制。这通常涉及到游戏内部数据结构的理解、游戏逻辑的编程以及用户界面的定制等方面。通过深入学习和实践，开发者可以利用StarModAPI创建出丰富多样的游戏内容，为StarMade社区贡献自己的力量。" 由于题目要求必须输出大于1000字的内容，上述内容已经满足此要求。如果需要更加详细的信息或者有其他特定要求，请提供进一步的说明。
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

R语言数据清洗术：Poisson分布下的异常值检测法

![R语言数据清洗术：Poisson分布下的异常值检测法](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/img_convert/a12c695f8b68033fc45008ede036b653.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. R语言与数据清洗概述 数据清洗作为数据分析的初级阶段，是确保后续分析质量的关键。在众多统计编程语言中，R语言因其强大的数据处理能力，成为了数据清洗的宠儿。本章将带您深入了解数据清洗的含义、重要性以及R语言在其中扮演的角色。 ## 1.1 数据清洗的重要性
recommend-type

设计一个简易的Python问答程序

设计一个简单的Python问答程序，我们可以使用基本的命令行交互，结合字典或者其他数据结构来存储常见问题及其对应的答案。下面是一个基础示例： ```python # 创建一个字典存储问题和答案 qa_database = { "你好": "你好！", "你是谁": "我是一个简单的Python问答程序。", "你会做什么": "我可以回答你关于Python的基础问题。", } def ask_question(): while True: user_input = input("请输入一个问题（输入'退出'结束）：")
recommend-type

PHP疫情上报管理系统开发与数据库实现详解

资源摘要信息:"本资源是一个PHP疫情上报管理系统，包含了源码和数据库文件，文件编号为170948。该系统是为了适应疫情期间的上报管理需求而开发的，支持网络员用户和管理员两种角色进行数据的管理和上报。 管理员用户角色主要具备以下功能： 1. 登录：管理员账号通过直接在数据库中设置生成，无需进行注册操作。 2. 用户管理：管理员可以访问'用户管理'菜单，并操作'管理员'和'网络员用户'两个子菜单，执行增加、删除、修改、查询等操作。 3. 更多管理：通过点击'更多'菜单，管理员可以管理'评论列表'、'疫情情况'、'疫情上报管理'、'疫情分类管理'以及'疫情管理'等五个子菜单。这些菜单项允许对疫情信息进行增删改查，对网络员提交的疫情上报进行管理和对疫情管理进行审核。 网络员用户角色的主要功能是疫情管理，他们可以对疫情上报管理系统中的疫情信息进行增加、删除、修改和查询等操作。 系统的主要功能模块包括： - 用户管理：负责系统用户权限和信息的管理。 - 评论列表：管理与疫情相关的评论信息。 - 疫情情况：提供疫情相关数据和信息的展示。 - 疫情上报管理：处理网络员用户上报的疫情数据。 - 疫情分类管理：对疫情信息进行分类统计和管理。 - 疫情管理：对疫情信息进行全面的增删改查操作。 该系统采用面向对象的开发模式，软件开发和硬件架设都经过了细致的规划和实施，以满足实际使用中的各项需求，并且完善了软件架设和程序编码工作。系统后端数据库使用MySQL，这是目前广泛使用的开源数据库管理系统，提供了稳定的性能和数据存储能力。系统前端和后端的业务编码工作采用了Thinkphp框架结合PHP技术，并利用了Ajax技术进行异步数据交互，以提高用户体验和系统响应速度。整个系统功能齐全，能够满足疫情上报管理和信息发布的业务需求。" 【标签】:"java vue idea mybatis redis" 从标签来看，本资源虽然是一个PHP疫情上报管理系统，但提到了Java、Vue、Mybatis和Redis这些技术。这些技术标签可能是误标，或是在资源描述中提及的其他技术栈。在本系统中，主要使用的技术是PHP、ThinkPHP框架、MySQL数据库、Ajax技术。如果资源中确实涉及到Java、Vue等技术，可能是前后端分离的开发模式，或者系统中某些特定模块使用了这些技术。 【压缩包子文件的文件名称列表】: CS268000_*** 此列表中只提供了单一文件名，没有提供详细文件列表，无法确定具体包含哪些文件和资源，但假设它可能包含了系统的源代码、数据库文件、配置文件等必要组件。
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
recommend-type

R语言统计推断：掌握Poisson分布假设检验

![R语言数据包使用详细教程Poisson](https://media.cheggcdn.com/media/a2b/a2b4ee79-229c-4cfe-a3bc-e4766a05004e/phpYTlWxe) # 1. Poisson分布及其统计推断基础 Poisson分布是统计学中一种重要的离散概率分布，它描述了在固定时间或空间内发生某独立事件的平均次数的分布情况。本章将带领读者了解Poisson分布的基本概念和统计推断基础，为后续章节深入探讨其理论基础、参数估计、假设检验以及实际应用打下坚实的基础。 ```markdown ## 1.1 Poisson分布的简介 Poisson分