压缩文件解压教程：如何处理pool_game.zip

需积分: 0 0 下载量 9 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 330KB ZIP 举报
资源摘要信息:"pool_game.zip是一个压缩文件，虽然文件标签信息为空，但根据文件名称可以推断，该压缩包可能包含与台球游戏（pool game）相关的资源。台球游戏是一种流行的桌面游戏，通常需要玩家用球杆击打球，使它们撞击到桌上的其他球，并将目标球击入桌边的球袋中。在计算机游戏中，这样的游戏可以以二维或三维的形式出现，可以是模拟真实台球桌的游戏，也可以是具有创新规则的变体游戏。 台球游戏作为电子游戏的一种类型，通常需要玩家控制虚拟的球杆来击球，并通过屏幕上的用户界面与游戏互动。这类游戏的复杂度可以从简单的单人游戏，到复杂的多人在线竞技游戏。游戏的图形和物理引擎需要精心设计，以提供真实的游戏体验。这包括精确模拟球杆和球之间的碰撞、球在桌面上的滚动和摩擦力等物理效果。 在探讨“pool_game.zip”这个文件时，我们需要注意的是，由于压缩包内只列出了一个文件名“pool_game”，而没有进一步的描述或标签，因此我们无法准确判断该压缩包包含的内容。可能的内容包括，但不仅限于： 1. 游戏资源文件：这可能包括游戏的图像资源（如球、球桌、球杆等的图片）、音效文件（如球击打的声音、台球桌的背景声音等）、游戏的物理引擎脚本文件（控制球的运动和碰撞的代码）、以及游戏的配置文件等。 2. 游戏可执行文件：如果是完整的游戏压缩包，它可能包含一个或多个可执行文件，用于直接运行游戏。 3. 游戏文档和指南：可能还包括用于说明如何使用游戏、游戏规则说明、以及可能的用户手册等。 4. 游戏源代码：如果压缩包是由游戏开发者提供，可能还包含了用于创建游戏的源代码文件，这些文件对于理解游戏的工作原理以及进行二次开发或定制可能非常有价值。 由于没有提供更多的上下文信息，我们无法确定“pool_game.zip”中具体包含了什么内容。如果这是一个开发者分享的资源，它可能包含了用于创建或修改台球游戏的工具和资源。如果这是一个玩家分享的资源，它可能包含了一些游戏存档、修改文件或者是游戏社区中的自制内容。无论何种情况，该压缩包都与台球游戏相关，因此文件内容应当与游戏开发、使用或改进相关。"

java_memcached-release_2.6.6.zip

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memcache客户端jar包： 1，java_memcached-release_2.6.6.jar 2，commons-pool-1.5.6.jar 3，slf4j-api-1.6.1.jar 4，slf4j-simple-1.6.1.jar

Linux_thread_pool.zip_linux_linux threadpool.cpp_linux 多线程_linux

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`Linux_thread_pool.zip`中的`linux_threadpool.cpp`文件就是一个关于Linux线程池实现的示例，对于学习Linux下多线程编程具有很高的参考价值。 首先，让我们理解什么是线程池。线程池是由一组预先创建的线程组成的...

pool_config_multi.zip_SUM_max pooling_pooling

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在给定的“pool_config_multi.zip”压缩包中，重点讨论了三种不同的池化操作：Sum Pooling、Max Pooling和Average Pooling。这些方法都是神经网络中的关键组件，特别是在卷积神经网络（CNNs）中。 **Max Pooling** ...

pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i+3]['close']>temp_df.iloc[i+2]['close']) and\(temp_df.iloc[i+2]['close']>temp_df.iloc[i+2]['open']) and\(temp_df.iloc[i+1]['close']>temp_df.iloc[i+1]['open']) and\(temp_df.iloc[i]['close']>temp_df.iloc[i]['open']) stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)修改上述代码

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stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool, df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code'] == code] for i in range(len(temp_df)-2): if ...

import time import multiprocessing from proxypool.processors.server import app from proxypool.processors.getter import Getter from proxypool.processors.tester import Tester from proxypool.setting import CYCLE_GETTER, CYCLE_TESTER, API_HOST, API_THREADED, API_PORT, ENABLE_SERVER, \ ENABLE_GETTER, ENABLE_TESTER, IS_WINDOWS from loguru import logger if IS_WINDOWS: multiprocessing.freeze_support() tester_process, getter_process, server_process = None, None, None class Scheduler(): def run_tester(self, cycle=CYCLE_TESTER): if not ENABLE_TESTER: logger.info('tester not enabled, exit') return tester = Tester() loop = 0 while True: logger.debug(f'tester loop {loop} start...') tester.run() loop += 1 time.sleep(cycle) # CYCLE_GETTER=100 def run_getter(self, cycle=CYCLE_GETTER): if not ENABLE_GETTER: logger.info('getter not enabled, exit') return getter = Getter() loop = 0 while True: logger.debug(f'getter loop {loop} start...') getter.run() loop += 1 time.sleep(cycle) def run_server(self): if not ENABLE_SERVER: logger.info('server not enabled, exit') return app.run(host=API_HOST, port=API_PORT, threaded=API_THREADED) def run(self): global tester_process, getter_process, server_process try: logger.info('starting proxypool...') if ENABLE_TESTER: tester_process = multiprocessing.Process(target=self.run_tester) logger.info(f'starting tester, pid {tester_process.pid}...') tester_process.start() if ENABLE_GETTER: getter_process = multiprocessing.Process(target=self.run_getter) logger.info(f'starting getter, pid{getter_process.pid}...') getter_process.start() if ENABLE_SERVER: server_process = multiprocessing.Process(target=self.run_server) logger.info(f'starting server, pid{server_process.pid}...') server_process.start() tester_process.join() getter_process.join() server_process.join() except KeyboardInterrupt: logger.info('received keyboard interrupt signal') tester_process.terminate() getter_process.terminate() server_process.terminate() finally: # must call join method before calling is_alive tester_process.join() getter_process.join() server_process.join() logger.info(f'tester is {"alive" if tester_process.is_alive() else "dead"}') logger.info(f'getter is {"alive" if getter_process.is_alive() else "dead"}') logger.info(f'server is {"alive" if server_process.is_alive() else "dead"}') logger.info('proxy terminated') if name == 'main': scheduler = Scheduler() scheduler.run()给这段代码加注释

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from proxypool.setting import CYCLE_GETTER, CYCLE_TESTER, API_HOST, API_THREADED, API_PORT, ENABLE_SERVER, ENABLE_GETTER, ENABLE_TESTER, IS_WINDOWS # 导入配置文件 from loguru import logger # 导入日志...

import tushare as ts import datetime # 设置 token，用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close',start_date='20180701', end_date='20180718') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] > temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['close']) and\ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i]['close']): stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)要求上述代码在聚宽上运行

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stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df.index==code] for i in range(len(temp_df)-2): if(temp_df....

Failed to parse value [4] for setting [thread_pool.write.size] must be <= 2

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它告诉我们，`thread_pool.write.size` 的值必须小于或等于 2。这个设置控制了写入操作的线程池中的线程数。如果你想要修改这个设置，可以通过在 Elasticsearch 的配置文件中设置 `thread_pool.write.size` 来实现。...

在 '__init__.py | __init__.py' 中找不到引用 'pool'

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当你在Python中运行程序时，如果出现了类似于“在 '__init__.py | __init__.py' 中找不到引用 'pool'”这样的错误，通常是因为你导入的模块中并没有包含所需的函数或类。 在这种情况下，你可以先确认自己的代码中...

# 导入函数库 from jqdata import * import tushare as ts # 设置 token，用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i+3]['close'])>(temp_df.iloc[i+2]['close']) and (temp_df.iloc[i+2]['close'])>(temp_df.iloc[i+2]['open']) and (temp_df.iloc[i+1]['close'])>(temp_df.iloc[i+1]['open']) and(temp_df.iloc[i]['close'])>(temp_df.iloc[i]['open']) stock_pool.append(code) break return stock_pool 更正上述代码

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stock_pool.append(code) break return stock_pool ``` 更正的部分包括： 1. `from jqdata import *` 和 `import tushare as ts` 库的导入应该在不同的行中； 2. `ts.set_token` 的调用应该在 `ts.pro_api()` ...

class AveSupPixPoolFunction(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, img, spx): spx = spx.to(torch.int) K = spx.max()+1 assert(spx.size()[-2:]==img.size()[-2:]) out = spx_gpu.ave_forward(img, spx, K) outputs, pool_size = out outputs /= pool_size.to(torch.float) ctx.save_for_backward(pool_size, img, spx, K) return outputs @staticmethod def backward(ctx, grad_output): pool_size, img, spx, K = ctx.saved_tensors grad_input = grad_output / pool_size.to(torch.float) grad_input = SupPixUnpool()(grad_input, spx.long()) return grad_input, torch.zeros_like(spx)，解释上述代码，并详细介绍对超像素块进行池化的步骤

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最后，将`outputs`除以`pool_size`，并将`pool_size`、`img`、`spx`和`K`保存到`ctx`中，以备反向传播使用，同时返回`outputs`。 在反向传播中，`backward`方法接收一个梯度张量`grad_output`作为输入参数。通过`...
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