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2023-02-08 17:24:03
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2023-09-24 09:08:23
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2023-05-26 23:30:52
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2023-01-23 19:22:06
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Scala
...。最简单的方法就是在生成URL对象之前,自己先手动检查一下这个字符串是不是符合咱们想要的格式。这里我们可以借助正则表达式来完成这一任务: scala import scala.util.matching.Regex val urlRegex: Regex = """https?://[\w.-]+(/[\w.-])""".r def isValidUrl(url: String): Boolean = url match { case urlRegex() => true case _ => false } // 测试 println(isValidUrl("http://example.com")) // 输出: true println(isValidUrl("www.example.com")) // 输出: false 使用try-catch块 其次,在实际创建URL对象时,可以将这部分代码包裹在一个try-catch块中,这样即使发生MalformedURLException,程序也不会完全崩溃,而是能够优雅地处理错误: scala try { val url = new java.net.URL("http://example.com") println(s"URL is valid: $url") } catch { case e: java.net.MalformedURLException => println("MalformedURLException occurred.") } 4. 处理异常 除了基本的异常捕获之外,我们还可以采取一些额外措施来增强程序的鲁棒性。例如,在catch块内部,我们可以记录错误日志,甚至向用户提供友好的提示信息,告知他们输入的URL存在格式问题,并建议正确的格式: scala try { val url = new java.net.URL("http://example.com") println(s"URL is valid: $url") } catch { case e: java.net.MalformedURLException => println("MalformedURLException occurred. Please ensure your URL is properly formatted.") // 记录错误日志 import java.io.PrintWriter import java.io.StringWriter val sw = new StringWriter() val pw = new PrintWriter(sw) e.printStackTrace(pw) println(sw.toString) } 进阶技巧:自定义URL验证函数 5. 自定义验证逻辑 为了进一步提高代码的可读性和复用性,我们可以封装上述功能,创建一个专门用于验证URL的函数。该函数不仅会检查URL格式,还会执行一些额外的安全检查,比如防止SQL注入等恶意行为: scala import java.net.URL def validateUrl(urlString: String): Option[URL] = { if (!isValidUrl(urlString)) { None } else { try { Some(new URL(urlString)) } catch { case _: MalformedURLException => None } } } // 测试 validateUrl("http://example.com") match { case Some(url) => println(s"Valid URL: $url") case None => println("Invalid URL.") } 结论 通过本文的学习,希望大家对Scala中处理URL相关的问题有了更深刻的理解。记住,预防总是优于治疗。在写代码的时候,提前想到可能会出的各种岔子,并且想办法避开它们,这样我们的程序就能更稳当、更靠谱了。当然,面对MalformedURLException这样的常见异常,保持冷静、合理应对同样重要。希望今天的分享能帮助大家写出更好的Scala代码! 最后,别忘了在日常开发中多实践、多总结经验,编程之路虽充满挑战,但每一步都值得骄傲。祝大家代码愉快!
2024-12-19 15:45:26
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素颜如水
Sqoop
...协议都建立在公钥加密技术的基础之上,就像咱们平时用的密钥锁一样,只不过这里的“钥匙”更智能些。它们会借用数字证书这玩意儿来给发送信息的一方验明正身,确保消息是从一个真实可信的身份发出的,而不是什么冒牌货。这样可以防止中间人攻击,确保数据的完整性和私密性。 三、如何配置Sqoop以使用SSL/TLS加密? 要配置Sqoop以使用SSL/TLS加密,我们需要按照以下步骤进行操作: 步骤1:创建并生成SSL证书 首先,我们需要创建一个自签名的SSL证书。这可以通过使用OpenSSL命令行工具来完成。以下是一个简单的示例: openssl req -x509 -newkey rsa:2048 -keyout key.pem -out cert.pem -days 3650 -nodes 这个命令将会创建一个名为key.pem的私钥文件和一个名为cert.pem的公钥证书文件。证书的有效期为3650天。 步骤2:修改Sqoop配置文件 接下来,我们需要修改Sqoop的配置文件以使用我们的SSL证书。Sqoop的配置文件通常是/etc/sqoop/conf/sqoop-env.sh。在这个文件中,我们需要添加以下行: export JVM_OPTS="-Djavax.net.ssl.keyStore=/path/to/key.pem -Djavax.net.ssl.trustStore=/path/to/cert.pem" 这行代码将会告诉Java环境使用我们刚刚创建的key.pem文件作为私钥存储位置,以及使用cert.pem文件作为信任存储位置。 步骤3:重启Sqoop服务 最后,我们需要重启Sqoop服务以使新的配置生效。以下是一些常见的操作系统上启动和停止Sqoop服务的方法: Ubuntu/Linux: sudo service sqoop start sudo service sqoop stop CentOS/RHEL: sudo systemctl start sqoop.service sudo systemctl stop sqoop.service 四、总结 在本文中,我们介绍了如何配置Sqoop以使用SSL/TLS加密。你知道吗,就像给自家的保险箱装上密码锁一样,我们可以通过动手制作一个自签名的SSL证书,然后把它塞进Sqoop的配置文件里头。这样一来,就能像防护盾一样,把咱们的数据安全牢牢地守在中间人攻击的外面,让数据的安全性和隐私性蹭蹭地往上涨!虽然一开始可能会觉得有点烧脑,但仔细想想数据的价值,我们确实应该下点功夫,花些时间把这个事情搞定。毕竟,为了保护那些重要的数据,这点小麻烦又算得了什么呢? 当然,这只是基础的配置,如果我们需要更高级的保护,例如双重认证,我们还需要进行更多的设置。不管怎样,咱可得把数据安全当回事儿,要知道,数据可是咱们的宝贝疙瘩,价值连城的东西之一啊!
2023-10-06 10:27:40
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追梦人-t
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...运维领域的相关趋势和技术。随着云计算和容器化技术的飞速发展,越来越多的企业开始采用Docker等容器技术进行应用部署,其中包括Nginx服务。通过Docker镜像的方式,即使在离线环境下也能实现高效、一致的Nginx部署。 例如,在Kubernetes集群中,运维人员可以预先下载所需的Nginx官方镜像并推送到私有镜像仓库,随后在离线节点上拉取这些镜像以完成Nginx服务的搭建。这种方式不仅简化了依赖库的管理,同时也提高了部署的标准化程度和效率。 另外,对于持续集成/持续部署(CI/CD)流程中的离线环境支持,也有一些工具如Ansible、Puppet等自动化运维工具提供了完善的解决方案,它们能够帮助用户在无网络连接或受限网络条件下,实现复杂服务栈的自动化安装配置。 此外,随着开源生态的发展,一些Linux发行版开始提供更全面的离线包管理方案,比如Fedora Silverblue项目就引入了模块化操作系统理念,使得离线安装大量软件变得更加方便和快捷。未来,离线安装技术将更加智能化和便捷化,为企业级应用部署提供更多可能。
2023-06-23 08:28:14
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...amed Data Networking (NDN) , 一种未来互联网架构的提议,它颠覆了传统基于IP地址寻址的网络模型,转而采用内容(数据)命名的方式进行通信。在NDN中,用户直接对所需的数据内容进行请求,而非指定数据所在的位置,这种模式能够优化网络资源利用、提高传输效率和安全性。 ndn-cxx , 一个开源C++库,用于实现Named Data Networking协议栈。ndn-cxx库提供了构建NDN应用程序所需的各类API接口和服务支持,使得开发者能够在NDN环境中开发和部署各种应用服务。 NFD (Named-Data Networking Forwarding Daemon) , 作为NDN网络中的核心组件,NFD是一个转发器守护进程,负责处理NDN网络中的数据包转发、路由表维护以及与其它NFD节点之间的交互协作。NFD通过解析并执行Interest报文来获取或生成对应的数据包,并根据路由策略将数据包正确地转发到请求者。 waf , waf是一种通用的、灵活的构建系统,类似于Makefile或CMake,在本文中被用来编译和安装ndn-cxx和NFD项目。waf可以根据项目需求自动化完成配置、编译、链接等一系列构建步骤,简化软件开发和部署流程。 Interest 报文 , 在NDN体系结构中,Interest报文是用来表达用户对特定数据内容的需求,包含了用户想要获取的数据的名字等信息。当一个节点发送Interest报文时,沿途的转发器会记录这个请求,并试图找到并返回相应的数据内容给请求者。 Consumer/Producer 模型 , 在NDN环境下,consumer是数据的请求者,producer则是数据的提供者。文中提到的示例程序即遵循这一模型,producer程序负责发布数据,consumer程序则发出Interest报文请求这些数据。通过搭建环境并运行这两个程序,可以验证NDN平台的基本功能是否正常运作。
2023-03-30 19:22:59
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...blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/108286196。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1、时间与日期 ECMAScript 提供了 Date 类型来处理时间和日期。Date 类型内置一系列获取和设置日期时间信息的方法。 Date 类型 ECMAScript 中的 Date 类型是在早期 Java 中 java.util.Date 类基础上构建的。为此,Date 类型使用 UTC(Coordinated Universal Time,国际协调时间[又称世界统一时间])1970 年 1 月 1 日午夜(零时)开始经过的毫秒来保存日期。在使用这种数据存储格式的条件下,Date 类型保存的日期能够精确到 1970 年 1 月 1 日之前或之后的 285616 年。 创建一个日期对象,使用 new 运算符和 Date 构造方法(构造函数)即可。 var box = new Date(); // 创建一个日期对象 在调用 Date 构造方法而不传递参数的情况下,新建的对象自动获取当前的时间和日期。 alert(box); // 不同浏览器显示不同 ECMAScript 提供了两个方法,Date.parse()和 Date.UTC()。Date.parse()方法接收一个表示日期的字符串参数,然后尝试根据这个字符串返回相应的毫秒数。ECMA-262 没有定义 Date.parse()应该支持哪种日期格式,因此方法的行为因实现而异,因地区而异。默认通常接收的日期格式如下: ‘月/日/年’,如 6/13/2011; ‘英文月名 日, 年’,如 May 25, 2004; ‘英文星期几 英文月名 日 年 时:分:秒 时区’,如 Tue May 25 2004 00:00:00 GMT-070 alert(Date.parse('6/13/2011')); // 1307894400000 如果 Date.parse()没有传入或者不是标准的日期格式,那么就会返回 NaN。 alert(Date.parse()); // NaN 如果想输出指定的日期,那么把 Date.parse()传入 Date 构造方法里。 var box = new Date(Date.parse('6/13/2011')); // Mon Jun 13 2011 00:00:00 GMT+0800var box = new Date('6/13/2011'); // 直接传入,Date.parse()后台被调用 Date 对象及其在不同浏览器中的实现有许多奇怪的行为。其中有一种倾向是将超出的范围的值替换成当前的值,以便生成输出。例如,在解析“January 32, 2007”时,有的浏览器会将其解释为“February 1, 2007”。而 Opera 则倾向与插入当前月份的当前日期。 Date.UTC()方法同样也返回表示日期的毫秒数,但它与 Date.parse()在构建值时使用不同的信息。(年份,基于 0 的月份[0 表示 1 月,1 表示 2 月],月中的哪一天[1-31],小时数[0-23] ,分钟,秒以及毫秒)。只有前两个参数是必须的。如果没有提供月数,则天数为 1;如果省略其他参数,则统统为 0。 alert(Date.UTC(2011,11)); // 1322697600000 如果 Date.UTC()参数传递错误,那么就会出现负值或者 NaN 等非法信息。 alert(Date.UTC()); // 负值或者 NaN 如果要输出指定日期,那么直接把 Date.UTC()传入 Date 构造方法里即可。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16)); 通用的方法 与其他类型一样,Date 类型也重写了 toLocaleString()、toString()和 valueOf()方法;但这些方法返回值与其他类型中的方法不同。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16));alert('toString:' + box.toString());alert('toLocaleString:' + box.toLocaleString()); // 按本地格式输出 这两个方法在不同浏览器显示的效果又不一样,但不用担心,这两个方法只是在调试比较有用,在显示时间和日期上,没什么价值。valueOf()方法显示毫秒数。 日期格式化方法 Date 类型还有一些专门用于将日期格式化为字符串的方法。 var box = new Date();alert(box.toDateString()); // 以特定的格式显示星期几、月、日和年alert(box.toTimeString()); // 以特定的格式显示时、分、秒和时区alert(box.toLocaleDateString()); // 以特定地区格式显示星期几、月、日和年alert(box.toLocaleTimeString()); // 以特定地区格式显示时、分、秒和时区alert(box.toUTCString()); // 以特定的格式显示完整的 UTC 日期 组件方法 组件方法,是为我们单独获取你想要的各种时间/日期而提供的方法。需要注意的时候 ,这些方法中,有带 UTC 的,有不带 UTC 的。UTC 日期指的是在没有时区偏差的情况下的日期值。 alert(box.getTime()); // 获取日期的毫秒数,和 valueOf()返回一致alert(box.setTime(100)); // 以毫秒数设置日期,会改变整个日期alert(box.getFullYear()); // 获取四位年份alert(box.setFullYear(2012)); // 设置四位年份,返回的是毫秒数alert(box.getMonth()); // 获取月份,没指定月份,从 0 开始算起alert(box.setMonth(11)); // 设置月份alert(box.getDate()); // 获取日期alert(box.setDate(8)); // 设置日期,返回毫秒数alert(box.getDay()); // 返回星期几,0 表示星期日,6 表示星期六alert(box.setDay(2)); // 设置星期几alert(box.getHours()); // 返回时alert(box.setHours(12)); // 设置时alert(box.getMinutes()); // 返回分钟alert(box.setMinutes(22)); // 设置分钟alert(box.getSeconds()); // 返回秒数alert(box.setSeconds(44)); // 设置秒数alert(box.getMilliseconds()); // 返回毫秒数alert(box.setMilliseconds()); // 设置毫秒数alert(box.getTimezoneOffset()); // 返回本地时间和 UTC 时间相差的分钟数 以上方法除了 getTimezoneOffset(),其他都具有 UTC 功能,例如 setDate()及 getDate()获取星期几,那么就会有 setUTCDate()及getUTCDate(),表示世界协调时间。 2、正则表达式 假设用户需要在 HTML 表单中填写姓名、地址、出生日期等。那么在将表单提交到服务器进一步处理前,JavaScript 程序会检查表单以确认用户确实输入了信息并且这些信息是符合要求的。 什么是正则表达式 正则表达式(regular expression)是一个描述字符模式的对象。ECMAScript 的 RegExp 类表示正则表达式,而 String 和 RegExp 都定义了使用正则表达式进行强大的模式匹配和文本检索与替换的函数。 正则表达式主要用来验证客户端的输入数据。用户填写完表单单击按钮之后,表单就会被发送到服务器,在服务器端通常会用 PHP、ASP.NET 等服务器脚本对其进行进一步处理 。因为客户端验证,可以节约大量的服务器端的系统资源,并且提供更好的用户体验。 创建正则表达式 创建正则表达式和创建字符串类似,创建正则表达式提供了两种方法,一种是采用 new 运算符,另一个是采用字面量方式。 两种创建方式 var box = new RegExp('box'); // 第一个参数字符串var box = new RegExp('box', 'ig'); // 第二个参数可选模式修饰符 模式修饰符的可选参数 参数 含义 i 忽略大小写 g 全局匹配 m 多行匹配 var box = /box/; // 直接用两个反斜杠var box = /box/ig; // 在第二个斜杠后面加上模式修饰符 测试正则表达式 RegExp 对象包含两个方法:test()和 exec(),功能基本相似,用于测试字符串匹配。test()方法在字符串中查找是否存在指定的正则表达式并返回布尔值,如果存在则返回 true,不存在则返回 false。exec()方法也用于在字符串中查找指定正则表达式,如果 exec()方法执行成功,则返回包含该查找字符串的相关信息数组。如果执行失败,则返回 null。 RegExp 对象的方法 方法 功能 test 在字符串中测试模式匹配,返回 true 或 false exec 在字符串中执行匹配搜索,返回结果数组 // 使用 new 运算符的 test 方法示例var pattern = new RegExp('box', 'i'); // 创建正则模式,不区分大小写var str = 'This is a Box!'; // 创建要比对的字符串alert(pattern.test(str)); // 通过 test()方法验证是否匹配// 使用字面量方式的 test 方法示例var pattern = /box/i; // 创建正则模式,不区分大小写var str = 'This is a Box!';alert(pattern.test(str));// 使用一条语句实现正则匹配alert(/box/i.test('This is a Box!')); // 模式和字符串替换掉了两个变量// 使用 exec 返回匹配数组var pattern = /box/i;var str = 'This is a Box!';alert(pattern.exec(str)); // 匹配了返回数组,否则返回 null 使用字符串的正则表达式方法 除了 test()和 exec()方法,String 对象也提供了 4 个使用正则表达式的方法。 String 对象中的正则表达式方法 方法 含义 match(pattern) 返回 pattern 中的子串或 null replace(pattern, replacement) 用 replacement 替换 pattern search(pattern) 返回字符串中 pattern 开始位置 split(pattern) 返回字符串按指定 pattern 拆分的数组 // 使用 match 方法获取获取匹配数组var pattern = /box/ig; // 全局搜索var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.match(pattern)); // 匹配到两个 Box,Boxalert(str.match(pattern).length); // 获取数组的长度// 使用 search 来查找匹配数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.search(pattern)); // 查找到返回位置,否则返回-1 因为 search 方法查找到即返回,也就是说无需 g 全局。 // 使用 replace 替换匹配到的数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.replace(pattern, 'Tom')); // 将 Box 替换成了 Tom// 使用 split 拆分成字符串数组var pattern = / /ig;var str = 'This is a Box!,That is a Box too';alert(str.split(pattern)); // 将空格拆开分组成数组 RegExp 对象的静态属性 属性 短名 含义 input $_ 当前被匹配的字符串 lastMatch $& 最后一个匹配字符串 lastParen $+ 最后一对圆括号内的匹配子串 leftContext $ 最后一次匹配前的子串 multiline $ 用于指定是否所有的表达式都用于多行的布尔值 rightContext $’ 在上次匹配之后的子串 // 使用静态属性var pattern = /(g)oogle/;var str = 'This is google!';pattern.test(str); // 执行一下alert(RegExp.input); // This is google!alert(RegExp.leftContext); // This isalert(RegExp.rightContext); // !alert(RegExp.lastMatch); // googlealert(RegExp.lastParen); // galert(RegExp.multiline); // false Opera 不支持 input、lastMatch、lastParen 和 multiline 属性。IE 不支持 multiline 属性。所有的属性可以使用短名来操作。RegExp.input 可以改写成 RegExp['$_'],依次类推。但 RegExp.input 比较特殊,它还可以写成 RegExp.$_。 RegExp 对象的实例属性 属性 含义 global Boolean 值,表示 g 是否已设置 ignoreCase Boolean 值,表示 i 是否已设置 lastIndex 整数,代表下次匹配将从哪里字符位置开始 multiline Boolean 值,表示 m 是否已设置 Source 正则表达式的源字符串形式 // 使用实例属性var pattern = /google/ig;alert(pattern.global); // true,是否全局了alert(pattern.ignoreCase); // true,是否忽略大小写alert(pattern.multiline); // false,是否支持换行alert(pattern.lastIndex); // 0,下次的匹配位置alert(pattern.source); // google,正则表达式的源字符串var pattern = /google/g;var str = 'google google google';pattern.test(str); // google,匹配第一次alert(pattern.lastIndex); // 6,第二次匹配的位 以上基本没什么用。并且 lastIndex 在获取下次匹配位置上 IE 和其他浏览器有偏差 ,主要表现在非全局匹配上。lastIndex 还支持手动设置,直接赋值操作。 获取控制 正则表达式元字符是包含特殊含义的字符。它们有一些特殊功能,可以控制匹配模式的方式。反斜杠后的元字符将失去其特殊含义。 字符类:单个字符和数字 元字符/元符号 匹配情况 . 匹配除换行符外的任意字符 [a-z0-9] 匹配括号中的字符集中的任意字符 [^a-z0-9] 匹配任意不在括号中的字符集中的字符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字,同[^0-9]相同 \w 匹配字母和数字及_ \W 匹配非字母和数字及_ 字符类:空白字符 元字符/元符号 匹配情况 \0 匹配 null 字符 \b 匹配空格字符 \f 匹配进纸字符 \n 匹配换行符 \r 匹配回车字符 \t 匹配制表符 \s 匹配空白字符、空格、制表符和换行符 \S 匹配非空白字符 字符类:锚字符 元字符/元符号 匹配情况 ^ 行首匹配 $ 行尾匹配 \A 只有匹配字符串开始处 \b 匹配单词边界,词在[]内时无效 \B 匹配非单词边界 \G 匹配当前搜索的开始位置 \Z 匹配字符串结束处或行尾 \z 只匹配字符串结束处 字符类:重复字符 元字符/元符号 匹配情况 x? 匹配 0 个或 1 个 x x 匹配 0 个或任意多个 x x+ 匹配至少一个 x (xyz)+ 匹配至少一个(xyz) x{m,n} 匹配最少 m 个、最多 n 个 x 字符类:替代字符 元字符/元符号 匹配情况 this where 字符类:记录字符 元字符/元符号 匹配情况 (string) 用于反向引用的分组 \1 或$1 匹配第一个分组中的内容 \2 或$2 匹配第二个分组中的内容 \3 或$3 匹配第三个分组中的内容 // 使用点元字符var pattern = /g..gle/; // .匹配一个任意字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 重复匹配var pattern = /g.gle/; // .匹配 0 个一个或多个var str = 'google'; //,?,+,{n,m}alert(pattern.test(str));// 使用字符类匹配var pattern = /g[a-zA-Z_]gle/; // [a-z]表示任意个 a-z 中的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /g[^0-9]gle/; // [^0-9]表示任意个非 0-9 的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /[a-z][A-Z]+/; // [A-Z]+表示 A-Z 一次或多次var str = 'gOOGLE';alert(pattern.test(str));// 使用元符号匹配var pattern = /g\wgle/; // \w匹配任意多个所有字母数字_var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\d/; // \d匹配任意多个数字var str = 'google444';alert(pattern.test(str));var pattern = /\D{7,}/; // \D{7,}匹配至少 7 个非数字var str = 'google8';alert(pattern.test(str));// 使用锚元字符匹配var pattern = /^google$/; // ^从开头匹配,$从结尾开始匹配var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /goo\sgle/; // \s 可以匹配到空格var str = 'goo gle';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\b/; // \b 可以匹配是否到了边界var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用或模式匹配var pattern = /google|baidu|bing/; // 匹配三种其中一种字符串var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用分组模式匹配var pattern = /(google){4,8}/; // 匹配分组里的字符串 4-8 次var str = 'googlegoogle';alert(pattern.test(str));var pattern = /8(.)8/; // 获取 8..8 之间的任意字符var str = 'This is 8google8';str.match(pattern);alert(RegExp.$1); // 得到第一个分组里的字符串内容var pattern = /8(.)8/;var str = 'This is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>'); // 得到替换的字符串输出document.write(result);var pattern = /(.)\s(.)/;var str = 'google baidu';var result = str.replace(pattern, '$2 $1'); // 将两个分组的值替换输出document.write(result); 贪婪 惰性 + +? ? ?? ? {n} {n}? {n,} {n,}? {n,m} {n,m}? // 关于贪婪和惰性var pattern = /[a-z]+?/; // ?号关闭了贪婪匹配,只替换了第一个var str = 'abcdefjhijklmnopqrstuvwxyz';var result = str.replace(pattern, 'xxx');alert(result);var pattern = /8(.+?)8/g; // 禁止了贪婪,开启的全局var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);var pattern = /8([^8])8/g; // 另一种禁止贪婪var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);// 使用 exec 返回数组var pattern = /^[a-z]+\s[0-9]{4}$/i;var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回整个字符串var pattern = /^[a-z]+/i; // 只匹配字母var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回 googlevar pattern = /^([a-z]+)\s([0-9]{4})$/i; // 使用分组var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)[0]); // google 2012alert(pattern.exec(str)[1]); // googlealert(pattern.exec(str)[2]); // 2012// 捕获性分组和非捕获性分组var pattern = /(\d+)([a-z])/; // 捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));var pattern = /(\d+)(?:[a-z])/; // 非捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));// 使用分组嵌套var pattern = /(A?(B?(C?)))/; // 从外往内获取var str = 'ABC';alert(pattern.exec(str));// 使用前瞻捕获var pattern = /(goo(?=gle))/; // goo 后面必须跟着 gle 才能捕获var str = 'google';alert(pattern.exec(str));// 使用特殊字符匹配var pattern = /\.\[\/b\]/; // 特殊字符,用\符号转义即可var str = '.[/b]';alert(pattern.test(str));// 使用换行模式var pattern = /^\d+/mg; // 启用了换行模式var str = '1.baidu\n2.google\n3.bing';var result = str.replace(pattern, '');alert(result); 常用的正则 检查邮政编码 var pattern = /[1-9][0-9]{5}/; // 共 6 位数字,第一位不能为 0var str = '224000';alert(pattern.test(str)); 检查文件压缩包 var pattern = /[\w]+\.zip|rar|gz/; // \w 表示所有数字和字母加下划线var str = '123.zip'; // \.表示匹配.,后面是一个选择alert(pattern.test(str)); 删除多余空格 var pattern = /\s/g; // g 必须全局,才能全部匹配var str = '111 222 333';var result = str.replace(pattern,''); // 把空格匹配成无空格alert(result); 删除首尾空格 var pattern = /^\s+/; // 强制首var str = ' goo gle ';var result = str.replace(pattern, '');pattern = /\s+$/; // 强制尾result = result.replace(pattern, '');alert('|' + result + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/; // 使用了非贪婪捕获var str = ' google ';alert('|' + pattern.exec(str)[1] + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/;var str = ' google ';alert('|' + str.replace(pattern, '$1') + '|'); // 使用了分组获取 简单的电子邮件验证 var pattern = /^([a-zA-Z0-9_\.\-]+)@([a-zA-Z0-9_\.\-]+)\.([a-zA-Z]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str));var pattern = /^([\w\.\-]+)@([\w\.\-]+)\.([\w]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str)); 3、Function类型 在 ECMAScript 中,Function(函数)类型实际上是对象。每个函数都是 Function 类型的实例,而且都与其他引用类型一样具有属性和方法。由于函数是对象,因此函数名实际上也是一个指向函数对象的指针。 函数的声明方式 普通的函数声明 function box(num1, num2) {return num1+ num2;} 使用变量初始化函数 var box= function(num1, num2) {return num1 + num2;}; 使用 Function 构造函数 var box= new Function('num1', 'num2' ,'return num1 + num2'); 第三种方式我们不推荐,因为这种语法会导致解析两次代码(第一次解析常规 ECMAScript 代码,第二次是解析传入构造函数中的字符串),从而影响性能。但我们可以通过这种语法来理解"函数是对象,函数名是指针"的概念。 作为值的函数 ECMAScript 中的函数名本身就是变量,所以函数也可以作为值来使用。也就是说,不仅可以像传递参数一样把一个函数传递给另一个函数,而且可以将一个函数作为另一个函数的结果返回。 function box(sumFunction, num) {return sumFunction(num); // someFunction}function sum(num) {return num + 10;}var result = box(sum, 10); // 传递函数到另一个函数里 函数内部属性 在函数内部,有两个特殊的对象:arguments 和 this。arguments 是一个类数组对象,包含着传入函数中的所有参数,主要用途是保存函数参数。但这个对象还有一个名叫 callee 的属性,该属性是一个指针,指向拥有这个 arguments 对象的函数。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num box(num-1); // 一个简单的的递归} } 对于阶乘函数一般要用到递归算法,所以函数内部一定会调用自身;如果函数名不改变是没有问题的,但一旦改变函数名,内部的自身调用需要逐一修改。为了解决这个问题,我们可以使用 arguments.callee 来代替。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num arguments.callee(num-1); // 使用 callee 来执行自身} } 函数内部另一个特殊对象是 this,其行为与 Java 和 C中的 this 大致相似。换句话说 ,this 引用的是函数据以执行操作的对象,或者说函数调用语句所处的那个作用域。当在全局作用域中调用函数时,this 对象引用的就是 window。 // 便于理解的改写例子window.color = '红色的'; // 全局的,或者 var color = '红色的';也行alert(this.color); // 打印全局的 colorvar box = {color : '蓝色的', // 局部的 colorsayColor : function () {alert(this.color); // 此时的 this 只能 box 里的 color} };box.sayColor(); // 打印局部的 coloralert(this.color); // 还是全局的// 引用教材的原版例子window.color = '红色的'; // 或者 var color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color); // 这里第一次在外面,第二次在 box 里面}getColor();box.sayColor = sayColor; // 把函数复制到 box 对象里,成为了方法box.sayColor(); 函数属性和方法 ECMAScript 中的函数是对象,因此函数也有属性和方法。每个函数都包含两个属性 :length 和 prototype。其中,length 属性表示函数希望接收的命名参数的个数。 function box(name, age) {alert(name + age);}alert(box.length); // 2 对于 prototype 属性,它是保存所有实例方法的真正所在,也就是原型。这个属性 ,我们将在面向对象一章详细介绍。而 prototype 下有两个方法:apply()和 call(),每个函数都包含这两个非继承而来的方法。这两个方法的用途都在特定的作用域中调用函数,实际上等于设置函数体内 this 对象的值。 function box(num1, num2) {return num1 + num2; // 原函数}function sayBox(num1, num2) {return box.apply(this, [num1, num2]); // this 表示作用域,这里是 window} // []表示 box 所需要的参数function sayBox2(num1, num2) {return box.apply(this, arguments); // arguments 对象表示 box 所需要的参数}alert(sayBox(10,10)); // 20alert(sayBox2(10,10)); // 20 call()方法于 apply()方法相同,他们的区别仅仅在于接收参数的方式不同。对于 call()方法而言,第一个参数是作用域,没有变化,变化只是其余的参数都是直接传递给函数的。 function box(num1, num2) {return num1 + num2;}function callBox(num1, num2) {return box.call(this, num1, num2); // 和 apply 区别在于后面的传参}alert(callBox(10,10)); 事实上,传递参数并不是 apply()和 call()方法真正的用武之地;它们经常使用的地方是能够扩展函数赖以运行的作用域。 var color = '红色的'; // 或者 window.color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color);}sayColor(); // 作用域在 windowsayColor.call(this); // 作用域在 windowsayColor.call(window); // 作用域在 windowsayColor.call(box); // 作用域在 box,对象冒充 这个例子是之前作用域理解的例子修改而成,我们可以发现当我们使用 call(box)方法的时候,sayColor()方法的运行环境已经变成了 box 对象里了。 使用 call()或者 apply()来扩充作用域的最大好处,就是对象不需要与方法发生任何耦合关系(耦合,就是互相关联的意思,扩展和维护会发生连锁反应)。也就是说,box 对象和 sayColor()方法之间不会有多余的关联操作,比如 box.sayColor = sayColor;。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/108286196。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-24 13:01:25
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...blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 从开发人员到机器学习从业人员 14天 Python是应用机器学习发展最快的平台之一。 在本小课程中,您将发现如何在14天内使用Python入门,建立准确的模型以及自信地完成预测建模机器学习项目。 这是重要的职位。您可能要为其添加书签。 在我的新书中,通过16个循序渐进的教程,3个项目和完整的python代码,探索如何用熊猫准备数据,使用scikit-learn拟合和评估模型,以及更多内容。 让我们开始吧。 2016年10月更新:更新了sklearn v0.18的示例。 2018年2月更新:更新Python和库版本。 2018年3月更新:增加了备用链接以下载一些数据集,因为原始文件似乎已被删除。 2019年5月更新:修复了scikit-learn最新版本的警告消息。 Dave Young的 Python机器学习迷你课程 照片,保留一些权利。 迷你课程面向谁? 在开始之前,请确保您在正确的位置。 下面的列表提供了有关本课程针对谁的一些一般指导。 如果您没有完全匹配这些点,请不要惊慌,您可能只需要在一个或另一个区域刷牙以跟上。 知道如何编写一些代码的开发人员。这意味着,一旦您了解基本语法,就可以选择像Python这样的新编程语言,这对您来说并不重要。这并不意味着您是一名向导编码员,而是可以毫不费力地遵循基本的类似于C的语言。 懂一点机器学习的开发人员。这意味着您了解机器学习的基础知识,例如交叉验证,一些算法和偏差方差折衷。这并不意味着您是机器学习博士,而是您知道地标或知道在哪里查找。 这门迷你课程既不是Python的教科书,也不是机器学习的教科书。 从一个懂一点机器学习的开发人员到一个可以使用Python生态系统获得结果的开发人员,Python生态系统是专业机器学习的新兴平台。 在Python机器学习方面需要帮助吗? 参加我为期2周的免费电子邮件课程,发现数据准备,算法等(包括代码)。 单击立即注册,并获得该课程的免费PDF电子书版本。 立即开始免费的迷你课程! 迷你课程概述 该微型课程分为14节课。 您可以每天完成一堂课(推荐),也可以在一天内完成所有课程(核心!)。这实际上取决于您有空的时间和您的热情水平。 以下是14个课程,可帮助您入门并提高使用Python进行机器学习的效率: 第1课:下载并安装Python和SciPy生态系统。 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 第3课:从CSV加载数据。 第4课:了解具有描述性统计信息的数据。 第5课:通过可视化了解数据。 第6课:通过预处理数据准备建模。 第7课:使用重采样方法进行算法评估。 第8课:算法评估指标。 第9课:现场检查算法。 第10课:模型比较和选择。 第11课:通过算法调整提高准确性。 第12课:利用集合预测提高准确性。 第13课:完成并保存模型。 第14课:Hello World端到端项目。 每节课可能需要您60秒钟或最多30分钟。花点时间按照自己的进度完成课程。提出问题,甚至在以下评论中发布结果。 这些课程希望您能开始学习并做事。我会给您提示,但每节课的重点是迫使您学习从哪里寻求有关Python平台的帮助(提示,我直接在此博客上获得了所有答案,请使用搜索特征)。 在早期课程中,我确实提供了更多帮助,因为我希望您树立一些信心和惯性。 挂在那里,不要放弃! 第1课:下载并安装Python和SciPy 您必须先访问平台才能开始使用Python进行机器学习。 今天的课程很简单,您必须在计算机上下载并安装Python 3.6平台。 访问Python主页并下载适用于您的操作系统(Linux,OS X或Windows)的Python。在计算机上安装Python。您可能需要使用特定于平台的软件包管理器,例如OS X上的macports或RedHat Linux上的yum。 您还需要安装SciPy平台和scikit-learn库。我建议使用与安装Python相同的方法。 您可以使用Anaconda一次安装所有内容(更加容易)。推荐给初学者。 通过在命令行中键入“ python”来首次启动Python。 使用以下代码检查所有您需要的版本: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) scipy import scipy print('scipy: {}'.format(scipy.__version__)) numpy import numpy print('numpy: {}'.format(numpy.__version__)) matplotlib import matplotlib print('matplotlib: {}'.format(matplotlib.__version__)) pandas import pandas print('pandas: {}'.format(pandas.__version__)) scikit-learn import sklearn print('sklearn: {}'.format(sklearn.__version__)) 如果有任何错误,请停止。现在该修复它们了。 需要帮忙?请参阅本教程: 如何使用Anaconda设置用于机器学习和深度学习的Python环境 第2课:深入了解Python,NumPy,Matplotlib和Pandas。 您需要能够读写基本的Python脚本。 作为开发人员,您可以很快选择新的编程语言。Python区分大小写,使用哈希(#)进行注释,并使用空格指示代码块(空格很重要)。 今天的任务是在Python交互环境中练习Python编程语言的基本语法和重要的SciPy数据结构。 练习作业,在Python中使用列表和流程控制。 练习使用NumPy数组。 练习在Matplotlib中创建简单图。 练习使用Pandas Series和DataFrames。 例如,以下是创建Pandas DataFrame的简单示例。 1 2 3 4 5 6 7 8 dataframe import numpy import pandas myarray = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) rownames = ['a', 'b'] colnames = ['one', 'two', 'three'] mydataframe = pandas.DataFrame(myarray, index=rownames, columns=colnames) print(mydataframe) 第3课:从CSV加载数据 机器学习算法需要数据。您可以从CSV文件加载自己的数据,但是当您开始使用Python进行机器学习时,应该在标准机器学习数据集上进行练习。 今天课程的任务是让您轻松地将数据加载到Python中并查找和加载标准的机器学习数据集。 您可以在UCI机器学习存储库上下载和练习许多CSV格式的出色标准机器学习数据集。 练习使用标准库中的CSV.reader()将CSV文件加载到Python 中。 练习使用NumPy和numpy.loadtxt()函数加载CSV文件。 练习使用Pandas和pandas.read_csv()函数加载CSV文件。 为了让您入门,下面是一个片段,该片段将直接从UCI机器学习存储库中使用Pandas来加载Pima Indians糖尿病数据集。 1 2 3 4 5 6 Load CSV using Pandas from URL import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) print(data.shape) 到现在为止做得很好!等一下 到目前为止有什么问题吗?在评论中提问。 第4课:使用描述性统计数据理解数据 将数据加载到Python之后,您需要能够理解它。 您越了解数据,可以构建的模型就越精确。了解数据的第一步是使用描述性统计数据。 今天,您的课程是学习如何使用描述性统计信息来理解您的数据。我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用head()函数了解您的数据以查看前几行。 使用shape属性查看数据的维度。 使用dtypes属性查看每个属性的数据类型。 使用describe()函数查看数据的分布。 使用corr()函数计算变量之间的成对相关性。 以下示例加载了皮马印第安人糖尿病发病数据集,并总结了每个属性的分布。 1 2 3 4 5 6 7 Statistical Summary import pandas url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) description = data.describe() print(description) 试试看! 第5课:通过可视化了解数据 从昨天的课程继续,您必须花一些时间更好地了解您的数据。 增进对数据理解的第二种方法是使用数据可视化技术(例如,绘图)。 今天,您的课程是学习如何在Python中使用绘图来单独理解属性及其相互作用。再次,我建议使用Pandas DataFrame上提供的帮助程序功能。 使用hist()函数创建每个属性的直方图。 使用plot(kind ='box')函数创建每个属性的箱须图。 使用pandas.scatter_matrix()函数创建所有属性的成对散点图。 例如,下面的代码片段将加载糖尿病数据集并创建数据集的散点图矩阵。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Scatter Plot Matrix import matplotlib.pyplot as plt import pandas from pandas.plotting import scatter_matrix url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = pandas.read_csv(url, names=names) scatter_matrix(data) plt.show() 样本散点图矩阵 第6课:通过预处理数据准备建模 您的原始数据可能未设置为最佳建模形式。 有时您需要对数据进行预处理,以便最好地将问题的固有结构呈现给建模算法。在今天的课程中,您将使用scikit-learn提供的预处理功能。 scikit-learn库提供了两个用于转换数据的标准习语。每种变换在不同的情况下都非常有用:拟合和多重变换以及组合的拟合与变换。 您可以使用多种技术来准备数据以进行建模。例如,尝试以下一些方法 使用比例和中心选项将数值数据标准化(例如,平均值为0,标准偏差为1)。 使用范围选项将数值数据标准化(例如,范围为0-1)。 探索更高级的功能工程,例如Binarizing。 例如,下面的代码段加载了Pima Indians糖尿病发病数据集,计算了标准化数据所需的参数,然后创建了输入数据的标准化副本。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Standardize data (0 mean, 1 stdev) from sklearn.preprocessing import StandardScaler import pandas import numpy url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values separate array into input and output components X = array[:,0:8] Y = array[:,8] scaler = StandardScaler().fit(X) rescaledX = scaler.transform(X) summarize transformed data numpy.set_printoptions(precision=3) print(rescaledX[0:5,:]) 第7课:使用重采样方法进行算法评估 用于训练机器学习算法的数据集称为训练数据集。用于训练算法的数据集不能用于为您提供有关新数据的模型准确性的可靠估计。这是一个大问题,因为创建模型的整个思路是对新数据进行预测。 您可以使用称为重采样方法的统计方法将训练数据集划分为子集,一些方法用于训练模型,而另一些则被保留,并用于估计看不见的数据的模型准确性。 今天课程的目标是练习使用scikit-learn中可用的不同重采样方法,例如: 将数据集分为训练集和测试集。 使用k倍交叉验证来估计算法的准确性。 使用留一法交叉验证来估计算法的准确性。 下面的代码段使用scikit-learn通过10倍交叉验证来评估Pima Indians糖尿病发作的Logistic回归算法的准确性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Evaluate using Cross Validation from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.mean()100.0, results.std()100.0) 您获得了什么精度?在评论中让我知道。 您是否意识到这是中间点?做得好! 第8课:算法评估指标 您可以使用许多不同的指标来评估数据集上机器学习算法的技能。 您可以通过cross_validation.cross_val_score()函数在scikit-learn中指定用于测试工具的度量,默认值可用于回归和分类问题。今天课程的目标是练习使用scikit-learn软件包中可用的不同算法性能指标。 在分类问题上练习使用“准确性”和“ LogLoss”度量。 练习生成混淆矩阵和分类报告。 在回归问题上练习使用RMSE和RSquared指标。 下面的代码段演示了根据Pima Indians糖尿病发病数据计算LogLoss指标。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Cross Validation Classification LogLoss from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = LogisticRegression(solver='liblinear') scoring = 'neg_log_loss' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print("Logloss: %.3f (%.3f)") % (results.mean(), results.std()) 您得到了什么日志损失?在评论中让我知道。 第9课:抽查算法 您可能无法事先知道哪种算法对您的数据效果最好。 您必须使用反复试验的过程来发现它。我称之为现场检查算法。scikit-learn库提供了许多机器学习算法和工具的接口,以比较这些算法的估计准确性。 在本课程中,您必须练习抽查不同的机器学习算法。 对数据集进行抽查线性算法(例如线性回归,逻辑回归和线性判别分析)。 抽查数据集上的一些非线性算法(例如KNN,SVM和CART)。 抽查数据集上一些复杂的集成算法(例如随机森林和随机梯度增强)。 例如,下面的代码片段对Boston House Price数据集上的K最近邻居算法进行了抽查。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 KNN Regression from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data" names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] dataframe = read_csv(url, delim_whitespace=True, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:13] Y = array[:,13] kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = KNeighborsRegressor() scoring = 'neg_mean_squared_error' results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) print(results.mean()) 您得到的平方误差是什么意思?在评论中让我知道。 第10课:模型比较和选择 既然您知道了如何在数据集中检查机器学习算法,那么您需要知道如何比较不同算法的估计性能并选择最佳模型。 在今天的课程中,您将练习比较Python和scikit-learn中的机器学习算法的准确性。 在数据集上相互比较线性算法。 在数据集上相互比较非线性算法。 相互比较同一算法的不同配置。 创建比较算法的结果图。 下面的示例在皮马印第安人发病的糖尿病数据集中将Logistic回归和线性判别分析进行了比较。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Compare Algorithms from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis load dataset url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] prepare models models = [] models.append(('LR', LogisticRegression(solver='liblinear'))) models.append(('LDA', LinearDiscriminantAnalysis())) evaluate each model in turn results = [] names = [] scoring = 'accuracy' for name, model in models: kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) cv_results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std()) print(msg) 哪种算法效果更好?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第11课:通过算法调整提高准确性 一旦找到一种或两种在数据集上表现良好的算法,您可能希望提高这些模型的性能。 提高算法性能的一种方法是将其参数调整为特定的数据集。 scikit-learn库提供了两种方法来搜索机器学习算法的参数组合。在今天的课程中,您的目标是练习每个。 使用您指定的网格搜索来调整算法的参数。 使用随机搜索调整算法的参数。 下面使用的代码段是一个示例,该示例使用网格搜索在Pima Indians糖尿病发病数据集上的Ridge回归算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Grid Search for Algorithm Tuning from pandas import read_csv import numpy from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import GridSearchCV url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] alphas = numpy.array([1,0.1,0.01,0.001,0.0001,0]) param_grid = dict(alpha=alphas) model = Ridge() grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid.fit(X, Y) print(grid.best_score_) print(grid.best_estimator_.alpha) 哪些参数取得最佳效果?你能做得更好吗?在评论中让我知道。 第12课:利用集合预测提高准确性 您可以提高模型性能的另一种方法是组合来自多个模型的预测。 一些模型提供了内置的此功能,例如用于装袋的随机森林和用于增强的随机梯度增强。可以使用另一种称为投票的合奏将来自多个不同模型的预测组合在一起。 在今天的课程中,您将练习使用合奏方法。 使用随机森林和多余树木算法练习装袋。 使用梯度增强机和AdaBoost算法练习增强合奏。 通过将来自多个模型的预测组合在一起来练习投票合奏。 下面的代码段演示了如何在Pima Indians糖尿病发病数据集上使用随机森林算法(袋装决策树集合)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Random Forest Classification from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] num_trees = 100 max_features = 3 kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7) model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features) results = cross_val_score(model, X, Y, cv=kfold) print(results.mean()) 你能设计出更好的合奏吗?在评论中让我知道。 第13课:完成并保存模型 找到有关机器学习问题的良好模型后,您需要完成该模型。 在今天的课程中,您将练习与完成模型有关的任务。 练习使用模型对新数据(在训练和测试过程中看不到的数据)进行预测。 练习将经过训练的模型保存到文件中,然后再次加载。 例如,下面的代码片段显示了如何创建Logistic回归模型,将其保存到文件中,之后再加载它以及对看不见的数据进行预测。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Save Model Using Pickle from pandas import read_csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) Fit the model on 33% model = LogisticRegression(solver='liblinear') model.fit(X_train, Y_train) save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) some time later... load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result) 第14课:Hello World端到端项目 您现在知道如何完成预测建模机器学习问题的每个任务。 在今天的课程中,您需要练习将各个部分组合在一起,并通过端到端的标准机器学习数据集进行操作。 端到端遍历虹膜数据集(机器学习的世界) 这包括以下步骤: 使用描述性统计数据和可视化了解您的数据。 预处理数据以最好地揭示问题的结构。 使用您自己的测试工具抽查多种算法。 使用算法参数调整来改善结果。 使用集成方法改善结果。 最终确定模型以备将来使用。 慢慢进行,并记录结果。 您使用什么型号?您得到了什么结果?在评论中让我知道。 结束! (看你走了多远) 你做到了。做得好! 花一点时间,回头看看你已经走了多远。 您最初对机器学习感兴趣,并强烈希望能够使用Python练习和应用机器学习。 您可能是第一次下载,安装并启动Python,并开始熟悉该语言的语法。 在许多课程中,您逐渐地,稳定地学习了预测建模机器学习项目的标准任务如何映射到Python平台上。 基于常见机器学习任务的配方,您使用Python端到端解决了第一个机器学习问题。 使用标准模板,您所收集的食谱和经验现在可以自行解决新的和不同的预测建模机器学习问题。 不要轻描淡写,您在短时间内就取得了长足的进步。 这只是您使用Python进行机器学习的起点。继续练习和发展自己的技能。 喜欢点下关注,你的关注是我写作的最大支持 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37337849/article/details/104016531。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-11 10:04:06
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2024-01-18 17:04:03
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...行相关操作。 PHP技术 , PHP(Hypertext Preprocessor,超文本预处理器)是一种开源的通用脚本语言,特别适合于Web开发并可嵌入HTML中使用。在桃源社区车辆管理系统的开发中,PHP被用于构建动态网页,实现与用户的交互功能,如会员注册、登录验证、保修信息上传以及管理员对用户和维修信息的增删改查等。PHP能够有效连接MySQL数据库,处理用户请求,并根据请求结果生成动态页面内容返回给用户。 MYSQL数据库 , MySQL是一个广泛应用于网站和应用开发中的关系型数据库管理系统(RDBMS)。在桃源社区车辆管理系统中,MySQL作为后台数据库承担了存储和管理所有与车辆报修、用户信息、维修进度等相关数据的任务。它提供了安全可靠的数据存储能力,支持高效的数据查询、插入、更新和删除等操作,确保了系统的稳定运行和数据的安全性。同时,通过PHP语言可以方便地与MySQL数据库进行交互,实现数据的存取和业务逻辑处理,为用户提供及时准确的信息服务。
2023-12-19 18:46:46
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...blog.csdn.net/Zireael2019/article/details/126690910。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 [Unity] 包括场景互动与射击要素的俯视角闯关游戏Demo 一个简单的单机闯关小游戏,主角到达终点即为胜利,关卡中有两种怪物能够对主角造成伤害,此外还有灯、陷阱、宝箱等场景互动要素,主角从宝箱中获得枪后能够进行射击杀死怪物 游戏逻辑简述 主角 初始有三点血量,被怪物攻击或触发陷阱回收到伤害,血量为零时进行副本结算,成功到达终点后游戏胜利 当获得武器后可以发射子弹,子弹会沿直线飞行,碰到障碍物、怪物、墙壁后,子弹消失 怪物 石像鬼 无法移动,血量无限,攻击到主角会直接将主角杀死 AI:来回探照,探照到主角后将主角杀死 幽灵 初始九点血量,当被子弹攻击后根据角色攻击力扣除血量,血量为0后死亡,3秒后出生点符火 AI:出生后在一定范围内巡逻,被攻击后会追逐主角直到死亡 场景互动物体 灯光 灯每15秒自动亮一次,亮10秒钟自动熄灭,灯亮起时,灯光范围内的怪物死亡 主角操作开关改变当前房间灯的状态(关-》开,开-》关),状态改变后场景机制的灯重新计时。 减速陷阱 主角触发陷阱后会减少主角50%移动速度,主角离开陷阱后依然会持续5秒减速效果。 地刺陷阱 每间隔3秒会伸出尖刺,持续3秒,尖刺缩回,重新开始计时。当尖刺处于伸出状态时,主角在陷阱范围,每秒会受到1点伤害。 宝箱 打开宝箱后主角可以获得一把武器 实现简述 由于实现功能较为简单,因此只简述实现思路 类组织结构 使用彩色建模的思想组织类结构,类图: SceneObject 所有场景物体包括主角、怪物、互动物体等的抽象基类,仅有init()抽象方法 Character 拥有血量和攻击力的实体继承自Character,同时实现getATK()和beDamage()抽象方法用于处理攻击和受击逻辑 SceneItem 其他场景实体继承自SceneItem,无特殊属性和方法 Scene 场景管理类,能偶根据Json文件生成场景物体,保存了实体预制体,还拥有一个静态List和静态方法用于运行时向场景中添加新实体 InteractionMI 用于处理单个实体无法处理或不属于单个实体的逻辑,包括: 幽灵追踪主角时获取角色位置 帮助实体初始化定时器组件 减速陷阱是否可以回复主角速度 主角与灯、宝箱、武器的交互 DamageMI 包含静态方法Damage()专门用于处理伤害逻辑,方便后续服务器验证等逻辑 逻辑实现 主角 Protagonist类用于处理主角相关逻辑 受击逻辑 当主角不处于无敌状态,播放受击动画,扣除血量并进入无敌状态,定时器定时一秒后关闭无敌状态 交互逻辑 用户输入交互信号后,交由InteractionMI判断交互是否成功,返回交互信息,主角播放对应动画 武器逻辑 当主角获得武器后,主角身上保存武器的引用,与武器交互直接调用武器的对应方法(Drop(),Fire()) 结算逻辑 当主角HP小于等于0时,调用Scene的静态方法,请求场景结算 怪物 石像鬼 血量无限,没有受击逻辑,当检测组件检测到主角时,调用继承的Attack方法,攻击主角 幽灵 三种状态:die、patrol,chase 死亡状态下三秒后会在第一个导航点复活 巡逻状态下检测到主角会调用继承的Attack方法攻击主角 追逐状态下会每帧获得主角位置追逐主角 其他场景物品 灯光 初始化时添加计时器用于控制自动开关,用户交互后重置计时器 开启时使用一个锥形的检测器检测幽灵是否在范围内,如果在调用Damage对幽灵造成伤害 存在一个Box Collider,当玩家进入时,调用InteractionMI的方法,将InteractionMI保存的静态SwitchableLight引用置为自己,当玩家交互时这个引用不为null,则调用这个引用的SwitchableLight的ChangeLight方法完成开关灯的交互 减速陷阱 当玩家进入时,调用InteractionMI的方法,使其内置的静态_slowDownCount计数加一,并调用玩家的SetSpeedRatio方法使玩家减速 当玩家离开,设置计时器5秒后调用InteractionMI的方法,使其内置的静态_slowDownCount计数减一,当计数为零时才可以调用玩家的SetSpeedRatio方法使玩家回复正常速度 地刺陷阱 初始化时设置计时器,每三秒改变一次状态,当玩家进入,设置计时器每一秒对玩家造成一次伤害,当玩家离开,取消计时器 宝箱 内置public GameObject GWeapon;用于保存要生成的枪的预制体 当玩家第一次与宝箱交互,播放开宝箱动画,设置计时器1.2秒后根据预制体克隆一个武器,并将武器通过Scene的静态方法加入到Scene维护的SceneObject列表中,自身保存新生成的武器的引用 当武器生成后玩家再与宝箱交互则通过InteractionMI的方法将武器父节点设为玩家,玩家获得武器的引用,自身武器引用置为null 武器 内置private Transform _parent = null;用于保存父物体 Drop方法被调用时,若父物体不为空,设置自身刚体属性,设置速度使武器有抛出效果,设置计时器1秒后恢复到没有物理效果的状态,父物体置为空 Fire方法被调用,若能够开火,则生成并初始化一个子弹,生成时将保存的父物体的Transform给子弹,保证子弹能够向角色前方发射,开火后设置开火状态为不能开火,设置计时器0.5秒后恢复开火状态 当父物体信息为空,与其他交互逻辑类似,通过InteractionMI完成武器捡起的交互逻辑 子弹 初始化时设置初速度,启动定时器1秒后若没有销毁则自动销毁,若碰撞到幽灵,对幽灵造成伤害,其他碰撞销毁自己 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Zireael2019/article/details/126690910。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-11 12:57:03
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2023-02-10 23:48:11
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2023-11-21 12:55:28
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//取出事件发生源的名称,也就是和之间的文字,也就是链接名称哈 address=srcElem.href+"_www.achome.cn_"; //取出事件发生源的href值,也就是该链接的地址 wlink=linkname+"+"+address; //将链接名称和链接地址整合到一个变量当中 old_info=getCookie("history_info"); //从Cookies中取出以前纪录的浏览历史,该函数后面有声明 //以下程序开始判断新的浏览动作是否和已有的前6个历史重复,如果不重复则写入cookies var insert=true; if(old_info==null) //判断cookie是否为空 { insert=true; } else { var old_link=old_info.split("_www.achome.cn_"); for(var j=0;j<=5;j++) { if(old_link[j].indexOf(linkname)!=-1) insert=false; if(old_link[j]=="null") break; } } if(insert) { wlink+=getCookie("history_info"); setCookie("history_info",wlink); //写入cookie,该函数后面有声明 history_show().reload(); break; } } srcElem = srcElem.parentNode; } } catch(e){} return true; } document.οnclick=glog;//使每一次页面的点击动作都执行glog函数 第2部分:Cookies的相关函数 复制内容到剪贴板 代码: //cookie的相关函数 //读取cookie中指定的内容 function getCookieVal (offset) { var endstr = document.cookie.indexOf (";", offset); if (endstr == -1) endstr = document.cookie.length; return unescape(document.cookie.substring(offset, endstr)); } function getCookie (name) { var arg = name + "="; var alen = arg.length; var clen = document.cookie.length; var i = 0; while (i < clen) { var j = i + alen; if (document.cookie.substring(i, j) == arg) return getCookieVal (j); i = document.cookie.indexOf(" ", i) + 1; if (i == 0) break; } return null; } //将浏览动作写入cookie function setCookie (name, value) { var exp = new Date(); exp.setTime (exp.getTime()+3600000000); document.cookie = name + "=" + value + "; expires=" + exp.toGMTString(); } 第3部分:页面显示函数 复制内容到剪贴板 代码: function history_show() { var history_info=getCookie("history_info"); //取出cookie中的历史记录 var content=""; //定义一个显示变量 if(history_info!=null) { history_arg=history_info.split("_www.achome.cn_"); var i; for(i=0;i<=5;i++) { if(history_arg[i]!="null") { var wlink=history_arg[i].split("+"); content+=("↑"+""+wlink[0]+" "); } document.getElementById("history").innerHTML=content; } } else {document.getElementById("history").innerHTML="对不起,您没有任何浏览纪录";} } 代码差不多就是这些了 就为大家分析到这里 还有不足之处还请大家多多指教 下面可以运行代码查看效果 查看效果 //cookie的相关函数 function getCookieVal (offset) { var endstr = document.cookie.indexOf (";", offset); if (endstr == -1) endstr = document.cookie.length; return unescape(document.cookie.substring(offset, endstr)); } function getCookie (name) { var arg = name + "="; var alen = arg.length; var clen = document.cookie.length; var i = 0; while (i < clen) { var j = i + alen; if (document.cookie.substring(i, j) == arg) return getCookieVal (j); i = document.cookie.indexOf(" ", i) + 1; if (i == 0) break; } return null; } function setCookie (name, value) { var exp = new Date(); exp.setTime (exp.getTime()+3600000000); document.cookie = name + "=" + value + "; expires=" + exp.toGMTString(); } function glog(evt) { evt=evt?evt:window.event;var srcElem=(evt.target)?evt.target:evt.srcElement; try { while(srcElem.parentNode&&srcElem!=srcElem.parentNode) { if(srcElem.tagName&&srcElem.tagName.toUpperCase()=="A") { linkname=srcElem.innerHTML; address=srcElem.href+"_www.achome.cn_"; wlink=linkname+"+"+address; old_info=getCookie("history_info"); var insert=true; if(old_info==null) //判断cookie是否为空 { insert=true; } else { var old_link=old_info.split("_www.achome.cn_"); for(var j=0;j<=5;j++) { if(old_link[j].indexOf(linkname)!=-1) insert=false; if(old_link[j]=="null") break; } } / if(insert) //如果符合条件则重新写入数据 { wlink+=getCookie("history_info"); setCookie("history_info",wlink); history_show().reload(); break; } } srcElem = srcElem.parentNode; } } catch(e){} return true; } document.οnclick=glog; function history_show() { var history_info=getCookie("history_info"); var content=""; if(history_info!=null) { history_arg=history_info.split("_www.achome.cn_"); var i; for(i=0;i<=5;i++) { if(history_arg[i]!="null") { var wlink=history_arg[i].split("+"); content+=("↑"+""+wlink[0]+" "); } document.getElementById("history").innerHTML=content; } } else {document.getElementById("history").innerHTML="对不起,您没有任何浏览纪录";} } // JavaScript Document 浏览历史排行(只显示6个最近访问站点并且没有重复的站点出现) history_show(); 点击链接: 网站1 网站2 网站3 网站4 网站5 网站6 网站7 网站8 网站9 如果有其他疑问请登陆www.achome.cn与我联系 提示:您可以先修改部分代码再运行 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30611227/article/details/117818020。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-30 21:14:40
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// tmpGph.FillRectangle(brushBg, 0, 0, tmpBmp.Width, tmpBmp.Height); degree = rnd.Next(20, 51); // [20, 50]随机角度 if (rnd.Next(0, 2) == 0) { tmpPoint.X = 12; // 调整文本坐标以适应旋转后的图象 tmpPoint.Y = -6; } else { degree = ~degree + 1; // 逆时针旋转 tmpPoint.X = -10; tmpPoint.Y = 6; } tmpGph.RotateTransform(degree); tmpGph.DrawString(text[i].ToString(), font, brush, tmpPoint); graphics.DrawImage(tmpBmp, i fontSize, 0); // 拼接图象 } //输出图象 System.IO.MemoryStream memoryStream = new System.IO.MemoryStream(); bmp.Save(memoryStream, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif); HttpContext.Current.Response.Cache.SetCacheability(HttpCacheability.NoCache); HttpContext.Current.Response.ClearContent(); HttpContext.Current.Response.ContentType = "image/gif"; HttpContext.Current.Response.BinaryWrite(memoryStream.ToArray()); HttpContext.Current.Response.End(); //释放资源 font.Dispose(); brush.Dispose(); brushBg.Dispose(); tmpGph.Dispose(); tmpBmp.Dispose(); graphics.Dispose(); bmp.Dispose(); memoryStream.Dispose(); } } } 转载于:https://www.cnblogs.com/iRed/archive/2008/06/22/1227687.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30600197/article/details/96672619。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-27 09:38:56
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MSIE 5.0; Windows NT; DigExt)");//得到输入流return conn.getInputStream();} catch (Exception e) {//打印errorlog.error("fileutils.urlinputstream-获取url流失败:",e.getMessage());}return null;} } 实际中,我们使用这个工具类就够用了 public class SFTPUtils {private ChannelSftp sftp;private Session session;public void login(){try {JSch jsch = new JSch();if (SFTPDTO.privateKey != null) {jsch.addIdentity(SFTPDTO.privateKey);// 设置私钥}session = jsch.getSession(SFTPDTO.username, SFTPDTO.host, SFTPDTO.port);if (SFTPDTO.password != null) {session.setPassword(SFTPDTO.password);}Properties config = new Properties();config.put("StrictHostKeyChecking", "no");session.setConfig(config);session.connect();Channel channel = session.openChannel("sftp");channel.connect();sftp = (ChannelSftp) channel;} catch (Exception e) {log.error("Cannot connect to specified sftp server : {}:{} \n Exception message is: {}", new Object[]{SFTPDTO.host, SFTPDTO.port, e.getMessage()});} }/ 关闭连接 server/public void logout(){if (sftp != null) {if (sftp.isConnected()) {sftp.disconnect();log.info("sftp is closed already");} }if (session != null) {if (session.isConnected()) {session.disconnect();log.info("sshSession is closed already");} }}/ 将输入流的数据上传到sftp作为文件 @param directory 上传到该目录 @param sftpFileName sftp端文件名 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, InputStream input) throws SftpException{try {sftp.cd(directory);} catch (SftpException e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(directory);sftp.cd(directory);}sftp.put(input, sftpFileName);log.info("file:{} is upload successful" , sftpFileName);}/ 上传单个文件 @param directory 上传到sftp目录 @param uploadFile 要上传的文件,包括路径 @throws FileNotFoundException @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String uploadFile) throws FileNotFoundException, SftpException{File file = new File(uploadFile);upload(directory, file.getName(), new FileInputStream(file));}/ 将byte[]上传到sftp,作为文件。注意:从String生成byte[]是,要指定字符集。 @param directory 上传到sftp目录 @param sftpFileName 文件在sftp端的命名 @param byteArr 要上传的字节数组 @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, byte[] byteArr) throws SftpException{upload(directory, sftpFileName, new ByteArrayInputStream(byteArr));}/ 将字符串按照指定的字符编码上传到sftp @param directory 上传到sftp目录 @param sftpFileName 文件在sftp端的命名 @param dataStr 待上传的数据 @param charsetName sftp上的文件,按该字符编码保存 @throws UnsupportedEncodingException @throws SftpException @throws Exception/public void upload(String directory, String sftpFileName, String dataStr, String charsetName) throws UnsupportedEncodingException, SftpException{upload(directory, sftpFileName, new ByteArrayInputStream(dataStr.getBytes(charsetName)));}/ 下载文件 @param directory 下载目录 @param downloadFile 下载的文件 @param saveFile 存在本地的路径 @throws SftpException @throws Exception/public void download(String directory, String downloadFile, String saveFile) throws SftpException, FileNotFoundException{if (directory != null && !"".equals(directory)) {sftp.cd(directory);}File file = new File(saveFile);sftp.get(downloadFile, new FileOutputStream(file));log.info("file:{} is download successful" , downloadFile);}/ 下载文件 @param directory 下载目录 @param downloadFile 下载的文件名 @return 字节数组 @throws SftpException @throws Exception/public byte[] download(String directory, String downloadFile) throws SftpException, IOException {if (directory != null && !"".equals(directory)) {sftp.cd(directory);}InputStream is = sftp.get(downloadFile);byte[] fileData = IOUtils.toByteArray(is);log.info("file:{} is download successful" , downloadFile);return fileData;}/ 删除文件 @param directory 要删除文件所在目录 @param deleteFile 要删除的文件 @throws SftpException @throws Exception/public void delete(String directory, String deleteFile) throws SftpException{sftp.cd(directory);sftp.rm(deleteFile);}/ 列出目录下的文件 @param directory 要列出的目录 @return @throws SftpException/public Vector<?> listFiles(String directory) throws SftpException {return sftp.ls(directory);}/public static void main(String[] args) throws SftpException, Exception {SFTPUtils sftp = new SFTPUtils("xxxx", "xxx", "upload.haha.com", 8888);sftp.login();InputStream inputStream = getInputStream("http://qiniu.xinxuanhaoke.com/keqianduwu_1.jpg");sftp.upload("/www/website/ancai/audio", "123.jpg", inputStream);sftp.logout();}/} 方式二、使用HuTool的工具类 先引入jar <dependency><groupId>cn.hutool</groupId><artifactId>hutool-all</artifactId><version>5.4.0</version></dependency><dependency><groupId>com.jcraft</groupId><artifactId>jsch</artifactId><version>0.1.53</version></dependency> public static void main(String[] args) {Sftp sftp = JschUtil.createSftp("ip或者域名", 端口, "账号", "密码");ChannelSftp client = sftp.getClient();String cd = "/www/website/ancai/audio";//要上传的路径try {sftp.cd(cd); //进入指定目录} catch (Exception e) {log.warn("directory is not exist");sftp.mkdir(cd); //创建目录sftp.cd(cd); //进入目录}InputStream inputStream = urlInputStream("http://audio.xinxuanhaoke.com/50bda079e9ef3673bbaeda20321bf932.mp3");//将文件转成流client.put(String.valueOf(inputStream), "1.mp3");//开始上传。} 本文引自:https://www.cnblogs.com/ceshi2016/p/7519762.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_37862824/article/details/113530683。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-04 09:43:38
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2023-03-25 09:18:50
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最近,Netflix发布了一款名为“Dependency Injection in Practice”的互动式教程,旨在帮助开发者更好地理解并掌握依赖注入的实际应用。这款教程结合了理论讲解与动手实践,让用户可以在真实的开发环境中体验如何正确配置DI容器。例如,用户可以通过模拟不同生命周期的场景来观察Singleton、Transient和Scoped三种模式的具体表现,还可以尝试修复一些常见的配置错误,如服务注册遗漏或生命周期设置不当等问题。 此外,微软近期更新了其官方文档,新增了关于ASP.NET Core中DI容器高级特性的章节。这部分内容详细介绍了如何自定义DI容器的行为,包括拦截器机制、动态代理生成以及跨模块的依赖解析策略。这对于构建大型分布式系统尤其有用,因为它允许开发者在不影响现有业务逻辑的前提下,实现更复杂的依赖关系管理。 值得注意的是,谷歌也在其开源项目中大力推广依赖注入的理念。例如,Flutter团队推出了一套名为GetIt的新一代DI库,它不仅支持多种平台(Web、Mobile、Desktop),还提供了更为简洁的API设计。相比传统的Dagger或Hilt,GetIt更适合小型项目或快速原型开发,其轻量化的特点使得开发者能够迅速上手并提升生产力。 与此同时,国内的一些技术社区也开始关注这一领域的发展趋势。例如,InfoQ最近发表了一篇深度解读文章,分析了国内企业在采用DI模式时面临的挑战,特别是如何平衡灵活性与稳定性之间的关系。文章指出,尽管DI能够显著改善代码结构,但在实际落地过程中仍需谨慎权衡,尤其是在高并发场景下,不恰当的配置可能导致资源浪费甚至系统崩溃。 综上所述,无论是国际巨头还是本土企业,都在积极拥抱依赖注入技术,并探索适合自身需求的最佳实践。对于开发者而言,持续关注行业动态和技术演进,及时调整学习方向,无疑是保持竞争力的关键所在。
2025-05-07 15:53:50
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夜色朦胧
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...blog.csdn.net/u010098331/article/details/53485539。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 这篇文章希望能够帮助读者深入理解Docker的命令,还有容器(container)和镜像(image)之间的区别,并深入探讨容器和运行中的容器之间的区别。 当我对Docker技术还是一知半解的时候,我发现理解Docker的命令非常困难。于是,我花了几周的时间来学习Docker的工作原理,更确 切地说,是关于Docker统一文件系统(the union file system)的知识,然后回过头来再看Docker的命令,一切变得顺理成章,简单极了。 题外话:就我个人而言,掌握一门技术并合理使用它的最好办法就是深入理解这项技术背后的工作原理。通常情况 下,一项新技术的诞生常常会伴随着媒体的大肆宣传和炒作,这使得用户很难看清技术的本质。更确切地说,新技术总是会发明一些新的术语或者隐喻词来帮助宣 传,这在初期是非常有帮助的,但是这给技术的原理蒙上了一层砂纸,不利于用户在后期掌握技术的真谛。 Git就是一个很好的例子。我之前不能够很好的使用Git,于是我花了一段时间去学习Git的原理,直到这时,我才真正明白了Git的用法。我坚信只有真正理解Git内部原理的人才能够掌握这个工具。 Image Definition 镜像(Image)就是一堆只读层(read-only layer)的统一视角,也许这个定义有些难以理解,下面的这张图能够帮助读者理解镜像的定义。 从左边我们看到了多个只读层,它们重叠在一起。除了最下面一层,其它层都会有一个指针指向下一层。这些层是Docker内部的实现细节,并且能够 在主机(译者注:运行Docker的机器)的文件系统上访问到。统一文件系统(union file system)技术能够将不同的层整合成一个文件系统,为这些层提供了一个统一的视角,这样就隐藏了多层的存在,在用户的角度看来,只存在一个文件系统。 我们可以在图片的右边看到这个视角的形式。 你可以在你的主机文件系统上找到有关这些层的文件。需要注意的是,在一个运行中的容器内部,这些层是不可见的。在我的主机上,我发现它们存在于/var/lib/docker/aufs目录下。 sudo tree -L 1 /var/lib/docker/ /var/lib/docker/├── aufs├── containers├── graph├── init├── linkgraph.db├── repositories-aufs├── tmp├── trust└── volumes7 directories, 2 files Container Definition 容器(container)的定义和镜像(image)几乎一模一样,也是一堆层的统一视角,唯一区别在于容器的最上面那一层是可读可写的。 细心的读者可能会发现,容器的定义并没有提及容器是否在运行,没错,这是故意的。正是这个发现帮助我理解了很多困惑。 要点:容器 = 镜像 + 可读层。并且容器的定义并没有提及是否要运行容器。 接下来,我们将会讨论运行态容器。 Running Container Definition 一个运行态容器(running container)被定义为一个可读写的统一文件系统加上隔离的进程空间和包含其中的进程。下面这张图片展示了一个运行中的容器。 正是文件系统隔离技术使得Docker成为了一个前途无量的技术。一个容器中的进程可能会对文件进行修改、删除、创建,这些改变都将作用于可读写层(read-write layer)。下面这张图展示了这个行为。 我们可以通过运行以下命令来验证我们上面所说的: docker run ubuntu touch happiness.txt 即便是这个ubuntu容器不再运行,我们依旧能够在主机的文件系统上找到这个新文件。 find / -name happiness.txt /var/lib/docker/aufs/diff/860a7b...889/happiness.txt Image Layer Definition 为了将零星的数据整合起来,我们提出了镜像层(image layer)这个概念。下面的这张图描述了一个镜像层,通过图片我们能够发现一个层并不仅仅包含文件系统的改变,它还能包含了其他重要信息。 元数据(metadata)就是关于这个层的额外信息,它不仅能够让Docker获取运行和构建时的信息,还包括父层的层次信息。需要注意,只读层和读写层都包含元数据。 除此之外,每一层都包括了一个指向父层的指针。如果一个层没有这个指针,说明它处于最底层。 Metadata Location: 我发现在我自己的主机上,镜像层(image layer)的元数据被保存在名为”json”的文件中,比如说: /var/lib/docker/graph/e809f156dc985.../json e809f156dc985...就是这层的id 一个容器的元数据好像是被分成了很多文件,但或多或少能够在/var/lib/docker/containers/<id>目录下找到,<id>就是一个可读层的id。这个目录下的文件大多是运行时的数据,比如说网络,日志等等。 全局理解(Tying It All Together) 现在,让我们结合上面提到的实现细节来理解Docker的命令。 docker create <image-id> docker create 命令为指定的镜像(image)添加了一个可读写层,构成了一个新的容器。注意,这个容器并没有运行。 docker start <container-id> Docker start命令为容器文件系统创建了一个进程隔离空间。注意,每一个容器只能够有一个进程隔离空间。 docker run <image-id> 看到这个命令,读者通常会有一个疑问:docker start 和 docker run命令有什么区别。 从图片可以看出,docker run 命令先是利用镜像创建了一个容器,然后运行这个容器。这个命令非常的方便,并且隐藏了两个命令的细节,但从另一方面来看,这容易让用户产生误解。 题外话:继续我们之前有关于Git的话题,我认为docker run命令类似于git pull命令。git pull命令就是git fetch 和 git merge两个命令的组合,同样的,docker run就是docker create和docker start两个命令的组合。 docker ps docker ps 命令会列出所有运行中的容器。这隐藏了非运行态容器的存在,如果想要找出这些容器,我们需要使用下面这个命令。 docker ps –a docker ps –a命令会列出所有的容器,不管是运行的,还是停止的。 docker images docker images命令会列出了所有顶层(top-level)镜像。实际上,在这里我们没有办法区分一个镜像和一个只读层,所以我们提出了top-level 镜像。只有创建容器时使用的镜像或者是直接pull下来的镜像能被称为顶层(top-level)镜像,并且每一个顶层镜像下面都隐藏了多个镜像层。 docker images –a docker images –a命令列出了所有的镜像,也可以说是列出了所有的可读层。如果你想要查看某一个image-id下的所有层,可以使用docker history来查看。 docker stop <container-id> docker stop命令会向运行中的容器发送一个SIGTERM的信号,然后停止所有的进程。 docker kill <container-id> docker kill 命令向所有运行在容器中的进程发送了一个不友好的SIGKILL信号。 docker pause <container-id> docker stop和docker kill命令会发送UNIX的信号给运行中的进程,docker pause命令则不一样,它利用了cgroups的特性将运行中的进程空间暂停。具体的内部原理你可以在这里找到:https://www.kernel.org/doc/Doc ... m.txt,但是这种方式的不足之处在于发送一个SIGTSTP信号对于进程来说不够简单易懂,以至于不能够让所有进程暂停。 docker rm <container-id> docker rm命令会移除构成容器的可读写层。注意,这个命令只能对非运行态容器执行。 docker rmi <image-id> docker rmi 命令会移除构成镜像的一个只读层。你只能够使用docker rmi来移除最顶层(top level layer)(也可以说是镜像),你也可以使用-f参数来强制删除中间的只读层。 docker commit <container-id> docker commit命令将容器的可读写层转换为一个只读层,这样就把一个容器转换成了不可变的镜像。 docker build docker build命令非常有趣,它会反复的执行多个命令。 我们从上图可以看到,build命令根据Dockerfile文件中的FROM指令获取到镜像,然后重复地1)run(create和start)、2)修改、3)commit。在循环中的每一步都会生成一个新的层,因此许多新的层会被创建。 docker exec <running-container-id> docker exec 命令会在运行中的容器执行一个新进程。 docker inspect <container-id> or <image-id> docker inspect命令会提取出容器或者镜像最顶层的元数据。 docker save <image-id> docker save命令会创建一个镜像的压缩文件,这个文件能够在另外一个主机的Docker上使用。和export命令不同,这个命令为每一个层都保存了它们的元数据。这个命令只能对镜像生效。 docker export <container-id> docker export命令创建一个tar文件,并且移除了元数据和不必要的层,将多个层整合成了一个层,只保存了当前统一视角看到的内容(译者注:expoxt后 的容器再import到Docker中,通过docker images –tree命令只能看到一个镜像;而save后的镜像则不同,它能够看到这个镜像的历史镜像)。 docker history <image-id> docker history命令递归地输出指定镜像的历史镜像。 参考: http://www.cnblogs.com/bethal/p/5942369.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/u010098331/article/details/53485539。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-26 15:47:20
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解析 playlist.m3u8 文件提取所有 .ts文件; 下载所有 .ts 文件; 合并 .ts 成视频文件输出; Python实现 不要开启线程池,因为会有一些问题 app.py config 中可以配置 import requestsimport reimport jsonimport timeimport pymongoimport psutilfrom hashlib import md5from moviepy.editor import from multiprocessing import Pool基本配置config = {'UID':'gKpdxKRWXwaW',用户ID'CID':104,栏目ID'TYPE':1, 1=>按用户id采集列表,2=>按栏目ID采集列表'TIME_START':1,起始时间'TIME_ENT':500,结束时间'PAGE_START':1,起始页'PAGE_END':10,结束页'TIME_GE':0,每个下载间隔时间'POOL':False,是否开启线程池'CHECKID':True, True 过滤已经下载过的视频 False 不过滤'FILE_PATH':'F:/ceshi/',下载目录,【会自动创建文件夹】'TS_PATH':'F:/ceshi/download/',缓存文件目录,【会自动创建文件夹】'DB_URL':'localhost',数据库地址'DB_NAME':'douyu',数据库名称''DB_TABLE':'douyu'数据库表}MongoDB初始化client = pymongo.MongoClient(config['DB_URL'])mango_db = client[config['DB_NAME']]MongoDB存储def save_to_mango(result):if mango_db[config['DB_TABLE']].insert_one({'vid':result}):print('成功存储到MangoDB')return Truereturn FalseMongoDB验证重复def check_to_mongo(vid):count = mango_db[config['DB_TABLE']].find({'vid':vid}).count()if count==0:return Falsereturn True删除文件def del_file(page):if os.path.exists(page): 删除文件,可使用以下两种方法。os.remove(page) os.unlink(my_file)else:print('no such file:%s' % page)循环列表删除文件def loop_del_file(arr):for item in arr:del_file(item)请求器def get_content_requests(url):headers = {}headers['user-agent']='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36'headers['cookie'] = 'dy_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; acf_did=07f83a57d1d2e22942e0883200001501; Hm_lvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1556514266,1557050422,1557208315; acf_auth=; acf_auth_wl=; acf_uid=; acf_nickname=; acf_username=; acf_own_room=; acf_groupid=; acf_notification=; acf_phonestatus=; _dys_lastPageCode=page_video,page_video; Hm_lpvt_e99aee90ec1b2106afe7ec3b199020a7=1557209469; _dys_refer_action_code=click_author_video_cate2'try:req_content = requests.get(url,headers = headers)if req_content.status_code == 200:return req_contentprint('请求失败:',url)return Noneexcept:print('请求失败:', url)return None把时间换算成秒def str_to_int(time):try:time_array = time.split(':')time_int = (int(time_array[0])60)+int(time_array[1])return time_intexcept:print('~~~~~计算视频时间失败~~~~~')return None提取需要采集的数据def get_list(html,type = 1):data = []try:list_json = json.loads(str(html))for om in list_json['data']['list']:gtime = str_to_int(om['video_str_duration'])if gtime > config['TIME_START'] and gtime < config['TIME_ENT']:if type == 2:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['url'].split('show/')[1]})else:data.append({'title': om['title'], 'vid': om['hash_id']})return dataexcept:print('~~~~~数据提取失败~~~~~')return None解析playlist.m3u8def get_ts_list(m3u8):data = []try:html_m3u8_json = json.loads(m3u8)m3u8_text = get_content_requests(html_m3u8_json['data']['video_url'])m3u8_vurl =html_m3u8_json['data']['video_url'].split('playlist.m3u8?')[0]if m3u8_text:get_text = re.findall(',\n(.?).ts(.?)\n',m3u8_text.text,re.S)for item in get_text:data.append(m3u8_vurl+item[0]+'.ts'+item[1])return datareturn Noneexcept:print('~~~~~解析playlist.m3u8失败~~~~~')return None 杀死moviepy产生的特定进程def killProcess(): 处理python程序在运行中出现的异常和错误try: pids方法查看系统全部进程pids = psutil.pids()for pid in pids: Process方法查看单个进程p = psutil.Process(pid) print('pid-%s,pname-%s' % (pid, p.name())) 进程名if p.name() == 'ffmpeg-win64-v4.1.exe': 关闭任务 /f是强制执行,/im对应程序名cmd = 'taskkill /f /im ffmpeg-win64-v4.1.exe 2>nul 1>null' python调用Shell脚本执行cmd命令os.system(cmd)except:pass下载.ts文件def download_ts(m3u8_list,name):try:if not os.path.exists(config['FILE_PATH']):os.makedirs(config['FILE_PATH'])if not os.path.exists(config['TS_PATH']):os.makedirs(config['TS_PATH'])if os.path.exists(config['FILE_PATH']+name+'.mp4'):name = name+'_'+str(int(time.time()))print('开始下载:',name)L = []R = []for p in m3u8_list:ts_find = get_content_requests(p)file_ts = '{0}{1}.ts'.format(config['TS_PATH'],md5(ts_find.content).hexdigest())with open(file_ts,'wb') as f:f.write(ts_find.content)R.append(file_ts)hebing = VideoFileClip(file_ts)L.append(hebing)killProcess()print('下载完成:',file_ts)mp4file = '{0}{1}.mp4'.format(config['FILE_PATH'],name)final_clip = concatenate_videoclips(L)final_clip.to_videofile(mp4file, fps=24, remove_temp=True)killProcess()loop_del_file(R)print('\n下载完成:',name)print('')return Trueexcept:print('~~~~~合成.ts文件失败~~~~~')return None下载视频列表def list_get_kong(list_json):for item in list_json:y = Trueif config['CHECKID']:if check_to_mongo(item['vid']):print('~~~~~检测到重复项~~~~~')y = Falseif y:get_show_html = get_content_requests('https://vmobile.douyu.com/video/getInfo?vid=' + item['vid'])if get_show_html:m3u8_list = get_ts_list(get_show_html.text)if m3u8_list:download = download_ts(m3u8_list, item['title'])if download: save_to_mango(item['vid'])time.sleep(config['TIME_GE'])控制器def main(page):if config['TYPE']==1:print('~~~~~按用户ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/author/getAuthorVideoListByNew?up_id={0}&cate2_id=0&limit=30&page={1}'.format(config['UID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,1)if list_json:list_get_kong(list_json)else:print('~~~~~按列表ID采集~~~~~')listurl = 'https://v.douyu.com/video/video/listData?page={1}&cate2Id={0}&action=new'.format(config['CID'],page)get_list_html = get_content_requests(listurl)if get_list_html:list_json = get_list(get_list_html.text,2)if list_json:list_get_kong(list_json)初始化if __name__=='__main__':if config['POOL']:groups = [x for x in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1)]pool = Pool()pool.map(main, groups)else:for item in range(config['PAGE_START'],config['PAGE_END']+1):main(item)print('~~~~~已经完成【所有操作】~~~~~') 总结:众所周知,BiliBili是一个学习的网站! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35875470/article/details/89857445。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-18 11:34:00
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