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...panel，还有哪些服务器管理工具推荐？ 1. 为什么我们需要服务器管理工具？ 嗨，朋友们！最近我在折腾服务器的时候，突然意识到一个问题——管理服务器真的太麻烦了！尤其是当你需要部署各种服务、配置环境、监控性能时，简直就像在玩拼图游戏，一不小心就可能把整个系统搞崩。 我之前用过宝塔面板和1panel，它们确实简化了很多操作，但总觉得少了点什么。于是我就开始琢磨：难道就没有更酷炫、更灵活的工具了吗？经过一番研究，我发现了一些非常有趣的服务器管理工具，特别是结合Docker使用后，简直是如虎添翼！ 所以今天，咱们就来聊聊这些工具，看看它们能不能成为你心目中的“神器”。 --- 2. Docker 让一切都变得简单 首先，我们得谈谈Docker。Docker是什么？简单来说，它是一种容器化技术，可以让你的应用程序及其依赖项打包成一个独立的“容器”，然后轻松地运行在任何支持Docker的环境中。 举个例子吧，假如你想在一个全新的服务器上安装WordPress，传统方法可能是手动下载PHP、MySQL、Nginx等一堆软件，再逐一配置。而如果你用Docker，只需要一条命令就能搞定： bash docker run --name wordpress -d -p 80:80 \ -v /path/to/wordpress:/var/www/html \ -e WORDPRESS_DB_HOST=db \ -e WORDPRESS_DB_USER=root \ -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=yourpassword \ wordpress 这段代码的意思是：启动一个名为wordpress的容器，并将本地目录/path/to/wordpress挂载到容器内的/var/www/html路径下，同时设置数据库连接信息。是不是比传统的安装方式简洁多了？ 不过，单独使用Docker虽然强大，但对于不熟悉命令行的人来说还是有点门槛。这时候就需要一些辅助工具来帮助我们更好地管理和调度容器了。 --- 3. Portainer 可视化管理Docker的好帮手 Portainer绝对是我最近发现的一颗“宝藏”。它的界面非常直观，几乎不需要学习成本。不管是想看看现有的容器啥情况，还是想启动新的容器，甚至连网络和卷的管理，都只需要动动鼠标拖一拖、点一点就行啦！ 比如，如果你想快速创建一个新的MySQL容器，只需要打开Portainer的Web界面，点击“Add Container”，然后填写几个基本信息即可： yaml image: mysql:5.7 name: my-mysql ports: - "3306:3306" volumes: - /data/mysql:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword 这段YAML配置文件描述了一个MySQL容器的基本参数。Portainer会自动帮你解析并生成对应的Docker命令。是不是超方便？ 另外，Portainer还有一个特别棒的功能——实时监控。你打开页面就能看到每个“小房子”（就是容器）里用掉的CPU和内存情况，而且还能像穿越空间一样，去访问别的机器上跑着的那些“小房子”（Docker实例）。这种功能对于运维人员来说简直是福音！ --- 4. Rancher 企业级的容器编排利器 如果你是一个团队协作的开发者，或者正在运营一个大规模的服务集群，那么Rancher可能是你的最佳选择。它不仅仅是一个Docker管理工具，更是一个完整的容器编排平台。 Rancher的核心优势在于它的“多集群管理”能力。想象一下，你的公司有好几台服务器，分别放在地球上的不同角落，有的在美国，有的在欧洲，还有的在中国。每台服务器上都跑着各种各样的服务，比如网站、数据库啥的。这时候，Rancher就派上用场了！它就像一个超级贴心的小管家，让你不用到处切换界面，在一个地方就能轻松搞定所有服务器和服务的管理工作，省时又省力！ 举个例子，如果你想在Rancher中添加一个新的节点，只需要几步操作即可完成： 1. 登录Rancher控制台。 2. 点击“Add Cluster”按钮。 3. 输入目标节点的信息（IP地址、SSH密钥等）。 4. 等待几分钟，Rancher会自动为你安装必要的组件。 一旦节点加入成功，你就可以直接在这个界面上部署应用了。比如，用Kubernetes部署一个Redis集群： bash kubectl create deployment redis --image=redis:alpine kubectl expose deployment redis --type=LoadBalancer --port=6379 虽然这条命令看起来很简单，但它背后实际上涉及到了复杂的调度逻辑和网络配置。而Rancher把这些复杂的事情封装得很好，让我们可以专注于业务本身。 --- 5. Traefik 反向代理与负载均衡的最佳拍档 最后要介绍的是Traefik，这是一个轻量级的反向代理工具，专门用来处理HTTP请求的转发和负载均衡。它最厉害的地方啊，就是能跟Docker完美地融为一体，还能根据容器上的标签，自动调整路由规则呢！ 比如说，你有两个服务分别监听在8080和8081端口，现在想通过一个域名访问它们。只需要给这两个容器加上相应的标签： yaml labels: - "traefik.enable=true" - "traefik.http.routers.service1.rule=Host(service1.example.com)" - "traefik.http.services.service1.loadbalancer.server.port=8080" - "traefik.http.routers.service2.rule=Host(service2.example.com)" - "traefik.http.services.service2.loadbalancer.server.port=8081" 这样一来，当用户访问service1.example.com时，Traefik会自动将请求转发到监听8080端口的容器；而访问service2.example.com则会指向8081端口。这种方式不仅高效，还极大地减少了配置的工作量。 --- 6. 总结 找到最适合自己的工具 好了，到这里咱们已经聊了不少关于服务器管理工具的话题。从Docker到Portainer，再到Rancher和Traefik，每一种工具都有其独特的优势和适用场景。 我的建议是，先根据自己的需求确定重点。要是你只想弄个小玩意儿，图个省事儿快点搞起来，那用Docker配个Portainer就完全够用了。但要是你们团队一起干活儿，或者要做大范围的部署，那Rancher这种专业的“老司机工具”就得安排上啦！ 当然啦，技术的世界永远没有绝对的答案。其实啊，很多时候你会发现，最适合你的工具不一定是最火的那个，而是那个最合你心意、用起来最顺手的。就像穿鞋一样，别人觉得好看的根本不合脚，而那双不起眼的小众款却让你走得又稳又舒服！所以啊，在用这些工具的时候，别光顾着看，得多动手试试，边用边记下自己的感受和想法，这样你才能真的搞懂它们到底有啥门道！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么问题或者想法，欢迎随时留言交流哦～咱们下次再见啦！

...，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。 原创声明 本文作者：黄小斜 转载请务必在文章开头注明出处和作者。 简介 学习编程，数据结构是你必须要掌握的基础知识，那么数据结构到底是什么呢？ 根据百度百科的介绍，数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。 听听这是人话么，我帮你们翻译一下，其实数据结构就是用来描述计算机里存储数据的一种数学模型，因为计算机里要存储很多乱七八糟的数据，所以也需要不同的数据结构来描述。 本文思维导图 为什么要学数据结构 了解了基本概念之后，接下来我们再来看看，为什么我们要学习数据结构呢？ 在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。 许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。 选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。 也就是说，选定数据结构往往是解决问题的核心，比如我们做一道算法题，往往就要先确定数据结构，再根据这个数据结构去思考怎么解题。 如果没有数据结构的基础知识，也就没有谈算法的意义了，很多时候即使你会使用一些封装好的编程api，但你却不知道其背后的实现原理，比如hashmap，linkedlist这些Java里的集合类，实际上都是JDK封装好的基础数据结构。 如何学习数据结构 第一次接触 我第一次接触数据结构这门课还是4年前，那这时候我在准备考研，专业课考的就是数据结构与算法，作为一个非科班的小白，对这个东西可以说是一窍不通。 这个时候的我只有一点点c语言的基础，基本上可以忽略不计，所以小白同学也可以按照这个思路进行学习。 数据结构基本上是考研的必考科目，所以我一开始使用的是考研的复习书籍，《天勤数据结构》和《王道数据结构》这两个家的书都是专门为计算机考研服务的，可以直接百度，这两本书对于我这种小白来说居然都是可以看懂的，所以，用来入门也是ok的。 入门学习阶段 最早的时候我并没有直接看书，而是先打算先看视频，因为视频更好理解呀，找视频的办法就是百度，于是当时找到的最好资源就是《郝斌的数据结构》这个视频应该是很早之前录制的了，但是对于小白来说是够用的，特别基础，讲的很仔细。 从最开始的数组、线性表，再讲到栈和队列，以及后面更复杂的二叉树、图、哈希表，大概有几十个视频，那个时候正值暑假，我按照每天一个视频的进度看完了，看的时候还得时不时地实践一下，更有助于理解。 看完了这个系列的视频之后，我又转战开始啃书了，视频里讲的都是数据结构的基础，而书上除了基础之外，还有一些算法题目，比如你学完了线性表和链表之后，书上就会有相关的算法题，比如数组的元素置换，链表的逆置等等，这些在日后看来很容易的题目，当时把我难哭了。 好在大部分题目是有讲解的，看完讲解之后还能安抚一下我受伤的心灵。 记住这本书，我在考研之前翻了至少有三四遍。 强化学习阶段 完成了第一波视频+书籍的学习之后，我们应该已经对数据结构有了初步的了解了，对一些简单的数据结构算法也应该有所了解了，比如栈的入栈和出栈，队列的进队和出队，二叉树的先序遍历和后续遍历、层次遍历，图的最短路径算法，深度优先遍历等等。 有了一定的基础之后，我们需要对哪方面进行强化学习呢？ 那就要看你学习数据结构的目的是什么了，比如你学习数据结构是为了能做算法题，那么接下来你应该重点去学习算法方面的知识，后续我们也将有一篇新的文章来讲怎么学习算法，敬请期待。 当然，我当时主要是复习考研，所以还是针对专业课的历年真题来复习，像我们的卷子中就考察了很多关于哈希表、最短路径算法、KMP算法、赫夫曼算法以及最短路径算法的应用。 对于考卷上的一些知识点，我觉得掌握的并不是很好，于是又买了《王道数据结构》以及一些并没有什么卵用的书回来看，再次强化了基础。 并且，由于我们的复试通常会考察一些比较经典的算法问题，所以我又花了很多时间去学习这些算法题，这些题目并非数据结构的基础算法，所以在之前的书和视频中可能找不到答案。 于是我又在网上搜到了另一个系列视频《小甲鱼的数据结构视频》里面除了讲解数据结构之外，还讲解了更多经典的算法题，比如八皇后问题，汉诺塔问题，马踏棋盘，旅行商问题等，这些问题对于新手来说真的是很头大的，使用视频学习确实效果更佳。 实践阶段 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。 众所周知，算法题和数学题一样，需要多加练习，而且考研的时候必须要手写算法，于是我就经常在纸上写（抄）算法，你还别说，就算是抄，多抄几次也有助于理解。 很多基础的算法，比如层次遍历，深度优先遍历和广度优先遍历，多写几遍更有助理解，再比如稍微复杂一点的迪杰斯特拉算法，不多写几遍你可真记不住。 除了在纸上写之外，更好的办法自然是在电脑上敲了，写Java的使用Java写，写C++ 的用C++ 写，总之用自己擅长的语言实现就好，尴尬的是我当时只会c，所以就只好老老实实地用devc++写简单的c语言程序了。 至此，我们也算是学会了数据结构的基础知识了，至少知道每个数据结构的特性，会写常见的数据结构算法，甚至偶尔还能掏出一个八皇后出来。 推荐资源 书籍 《天勤数据结构》 《王道数据结构》 如果你要考研的话，这两本书可不要错过 严蔚敏《数据结构C语言版》 这本书是大学本科计算机专业常用的教科书，年代久远，可以看看，官方也有配套的教学视频 《大话数据结构》 官方教材大家都懂的，比较不接地气，这本书对于很多新手来说是更适合入门的书籍。 《数据结构与算法Java版》 如果你是学Java的，想有一本Java语言描述的数据结构书籍，可以试试这本，但是这本书显然比较复杂，不适合入门使用。 视频 《郝斌数据结构》 这个视频上文有提到过，年代比较久远，但是入门足够了。 《小甲鱼数据结构与算法》 这个视频比较新，更加全面，有很多关于经典算法的教程，作者也入驻了B站，有兴趣也可以到B站看他的视频。 总结 关于数据结构的学习，我们就讲到这里了，如果还有什么疑问也可以到我公众号里找我探讨，虽然我们提到了算法，但是这里只关注一些基础的数据结构算法，后续会有关于“怎么学算法“的文章推出，敬请期待。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/a724888/article/details/104586757。 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。

...，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。 前阵子，小天的同事程序员H偷偷的向阿里菜鸟投递了自己的简历... 不久后程序员H就收到了阿里菜鸟的面试通知，经历5轮面试，一举成功拿下offer并定级P6。 小天趁着未来的阿里大佬还在身边，向程序员H讨教了一下面试阿里菜鸟的经验，于是有了下面的情景： 小天把程序员H叫到了公司外面的阳台上，伸手递了一根相思鸟。 小天(小声地)：大佬，你那边准备什么时候入职哇？ 程序员H：唉~不知道呀，我想尽早过去，但是这边离职流程走下来至少也得一个月，难搞哦！ 小天：确实，以大佬你的能力，在这里一个月才拿8.5k实在是有点屈才了... 程序员H：嘘~小声点，公司不让谈论薪资的，你还想不想混了。我之前是跟老板提了三次涨薪，可老板一推再推，说是我以后在公司的前途无可限量，不要总是局限于眼前的这点工资 说完，程序员H望着远方，吐了一个烟圈，随着烟圈的远去，变得越来越大。 程序员H(指着烟圈)：老板给我画的饼呐，就是这个烟圈里看到的世界，大得很...对了，咱两差不多大，我看，你也尽快跳了吧！ 小天：嘿嘿，有想过，但是能力不够，跳不得跳不得... 程序员H：啥跳不得啊？多看点技术书籍就差不多了 小天：唉~就是不喜欢看书，对了，大佬，你这次去面试问了些什么啊？很好奇阿里是怎么面试的，有哪些环节？ 程序员H(突然振作精神)：我跟你讲啊，不得不说，这大公司到底是大公司，规范得很。我面试的时候加HR面，一共有5轮，大概回忆一下... 一面 (电话面试) 介绍自己比较熟悉的项目和项目中遇到的难点 Springbean生命周期 谈谈依赖注入和面向切面 HashMap原理和扩容机制 常用并发包下的类 Redis持久化方式，为什么这么快？ 自己平时如何提升的，看书或者网站？ 二面 Jvm类加载机制，分别每一步做了什么工作？ Jvm内存模型，垃圾回收机制，如何确定被清除的对象？ 了解哪些垃圾回收器和区别？ 多线程相关，线程池的参数列表和拒绝策略 Jvm如何分析出哪个对象上锁？ Mysql索引类型和区别，事务的隔离级别和事务原理 Spring scope 和设计模式 Sql优化 三面 fullgc的时候会导致接口的响应速度特别慢，该如何排查和解决？ 项目内存或者CPU占用率过高如何排查？ ConcurrentHashmap原理 数据库分库分表 MQ相关，为什么kafka这么快，什么是零拷贝？ 小算法题 http和https协议区别，具体原理 四面(Leader) 手画自己项目的架构图，并且针对架构和中间件提问 印象最深的一本技术书籍是什么？ 五面(HR) 没什么过多的问题，主要就是聊了一下自己今后的职业规划，告知了薪资组成体系等等。 插播一条福利！！！最近整理了一套1000道面试题的文档(详细内容见文首推荐文章)，以及大厂面试真题，和最近看的几本书。 需要刷题和跳槽的朋友，这些可以免费赠送给大家，帮忙转发文章，宣传一下，后台私信【面试】免费领取！ 小天：好像问了两次看书的情况诶？现在面试还问这个？ 程序员H：是啊，幸亏之前为了弄懂JVM还看了两本书，不然真不知道说啥了！ 小天：看来，我也要找几本书去看了，感情没看过两本书都不敢跳槽了！ 程序员H：对了，还有简历，告诉你一个捷径 简历尽量写好一些，项目经验突出： 1、自己的知识广度和深度 2、自身的优势 3、项目的复杂性和难度以及指标 4、自己对于项目做的贡献或者优化 程序员H：唉~这还不能走可怎么办呀！你说，我把主管打一顿，是不是马上就可以走了？ 小天：... 查看全文 http://www.taodudu.cc/news/show-3387369.html 相关文章： 阿里菜鸟面经 Java后端开发 社招三年 已拿offer 阿里 菜鸟网络(一面) 2021年阿里菜鸟网络春招实习岗面试分享，简历+面试+面经全套资料！ 阿里菜鸟国际Java研发面经(三面+总结):JVM+架构+MySQL+Redis等 2021年3月29日 阿里菜鸟实习面试（一面）（含部分总结） mongodb 子文档排序_猫鼬101：基础知识，子文档和人口简介 特征工程 计算方法Gauss-Jordan消去法求线性方程组的解 使用(VAE)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理 视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part2 带你入门nodejs第一天——node基础语法及使用 python3数据结构_Python3-数据结构 debezium-connect-oracle使用 相关数值分析多种算法代码 android iphone treeview,Android之IphoneTreeView带组指示器的ExpandableListView效果 nginx rewrite功能使用 3-3 OneHot编码 JavaWeb：shiro入门小案例 MySQL的定义、操作、控制、查询语言的用法 MongoDB入门学习(三)：MongoDB的增删查改 赋值、浅复制和深复制解析 以及get/set应用 他是吴恩达导师，被马云聘为「达摩院」首座 Jordan 标准型定理 列主元的Gauss-Jordan消元法-python实现 Jordan 块的几何 若尔当型（The Jordan form） 第七章 其他神经网络类型 解决迁移系统后无法配置启用WindowsRE环境的问题 宝塔面板迁移系统盘/www到数据盘/home 使用vmware vconverter从物理机迁移系统到虚拟机P2V 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_62695120/article/details/124510157。 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。

...，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。 判空 对于list和map使用CollectionUtils.isEmpty()判空（null和size=0） 对于对象使用ObjectUtils.isEmpty()判定，可以尝试使用Optional.ofNullable() 对于数组使用ArrayUtils.isEmpty()判空(null和length=0) 对于字符串使用 StringUtils.isBlank()判空(null和空字符串） 工具类 使用hutool可以方便的进行文件类型的判断、唯一id（uuid，Snowflake）的生成、数据加密解密、二维码生成、图片加水印、BASE64编码解码、图片验证码等操作 集合 使用Arrays.asList()返回的list为数组的内部list，只允许遍历不允许增删，可以使用Stream流转换为list Collection和map对于仅遍历可以使用增强for循环和，但如果有删除为避免错误必须使用迭代器 foreach遍历不允许改变变量的地址，java的参数是值传递，修改了形参的地址并不影响原来的参数，故即使你修改了值也不会同步到原变量中，故操作的变量都显式或者隐式的定义为final JSON fastjson parseArray(String text, Class<T> clazz) 解析List parseObject(String text, Class<T> clazz) 解析Object JSON对于null、空白字符串、“null”会返回nullif (text == null) {return null;} else {DefaultJSONParser parser = new DefaultJSONParser(text, ParserConfig.getGlobalInstance());JSONLexer lexer = parser.lexer;int token = lexer.token();ArrayList list;if (token == 8) {lexer.nextToken(); // nextToken() => ...if ("null".equalsIgnoreCase(ident)) this.token = 8;list = null;} } String toJSONString(Object object) 将对象转为String toJSONBytes(Object object, SerializerFeature... features) 将对象转为byte[] @JSONField() 可以忽略字段serialize ，别名映射name，日期格式化format等 jackson @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") 设置Date到前台的格式 @JsonIgnore SpringMVC不会向前台传递该字段 ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();String str = mapper.writeValueAsString(admin); // 对象转JSON字符串mapper.readValue(s,Admin.class ); // JSON字符串转对象 EasyExcel 官方API https://www.yuque.com/easyexcel/doc 使用类注解@ExcelIgnoreUnannotated配合@ExcelProperty操作 @ExcelProperty可以指定表头列名，列顺序和表头的合并 @ColumnWidth(10)可以指定列宽，其长度约为(中文length3+英文length1) @DateTimeFormat(value="yyyy-MM-dd HH:mm:ss")可以指定日期格式 自定义策略实现SheetWriteHandler工作表回调接口，在afterSheetCreate()工作表创建之后方法可以 设置列宽 自定义表头 新建单元格 自定义策略实现RowWriteHandler行回调接口，在afterRowDispose()行操作完之后方法可以 设置行高 设置行样式 自定义策略实现CustomerCellHandler单元格回调接口，在afterCellDispose()单元格操作完之后方法可以 根据行号，列宽甚至是单元格的值来设置单元格样式 可以对单元格的值获取和修改 样式通常包括内容格式、批注、背景色、自动换行、平和垂直居中、边框大小和颜色、字体实例（格式，颜色，大小，加粗等）等 自定义策略继承AbstractMergeStrategy单元格合并抽象类，在merge()方法中可以通过CellRangeAddress合并单元格 过于复杂的表格可以使用模板，配合写出write和填充fill一起使用 Mybatis 在mapper方法的@select中也是可以直接书写动态SQL的，但要使用<script></script>包裹，这样就不用在java文件和xml文件切换了，将@select中包裹的代码直接放到浏览器的控制台输出后会自动转义\n,\t,+,"等 动态sql中“<” 和 “>” 号要用转义字符 “<” 和 ”>“ （分号要带） 动态sql中test中表达式通常使用 test=“id != null and id != ‘’”，要注意的是字符串不能直接识别单引号，有两种方法使用id==“1001"或者id==‘1001’.toString()，另外参数如果是boolean，可以直接使用test=”!flag"，如果判定集合的话可以使用 test=“list != null and list.size>0” 返回数据类型为Map只能接收一条记录，字段为键名，字段值为值，但通常是用实体类接收，或是使用注解@MapKey来进行每条记录的映射，效果等同于List用Stream流转Map foreach遍历list collection=“list” item=“vo” separator="," open="(" close=")"> {vo.id} foreach遍历map collection=“map” index=“key” item=“value”，{key}获取建，{value}获取值，$亦可 collection=“map.entrySet()” index=“key” item=“value”，同上 collection=“map.keys” item=“key”，{key}为键 不要使用where 1=1，使用动态where拼接，会自动剔除where后多余的and和or 单个参数时无论基本和引用并且未使用在动态SQL可以不加参数注解@Param，但一旦参数大于一个或者参数在动态SQL中使用就必须加@Param 并不是直接把参数加引号，而是变成?的形式交给prepareStatement处理，$直接使用值，当ORDER BY诸如此类不需要加引号的参数时，使用$代替，但为避免sql注入，该参数不能交由用户控制 Plus 官方API https://baomidou.com/guide/ @TableName 表名 @TableField(strategy = FieldStrategy.IGNORED) 更新不会忽略NULL值 @TableField(exist = false)表明该字段非数据字段，否则新增更新会报错 MybatisPlus对于单表的操作还是非常优秀的，在对单表进行新增或者更新的时候经常使用，但对于单表的查询业务上很少出现仅仅查询一张表的情况，但也会有，如果条件不大于3个还是可以使用的，多了倒没有直接写SQL来的方便了 MybatisPlus的批量插入也是通过for循环插入的，还是建议使用Mybatis的动态foreach进行批量插入 MybatisPlus的分页器会对方法中的参数判断，如果存在分页对象就先查询总数看是否大于0，然后拼接当前的数据库limit语句，所以如果我们分页对象为null，就可以实现不分页查询 Object paramObj = boundSql.getParameterObject();IPage page = null;if (paramObj instanceof IPage) { ……public static String getOriginalCountSql(String originalSql) {return String.format("SELECT COUNT(1) FROM ( %s ) TOTAL", originalSql);} ……originalSql = DialectFactory.buildPaginationSql(page, buildSql, dbType, this.dialectClazz); ……public String buildPaginationSql(String originalSql, long offset, long limit) {StringBuilder sql = new StringBuilder(originalSql);sql.append(" LIMIT ").append(offset).append(",").append(limit);return sql.toString();} IDEA 插件 Lombok : 快速生成getter、setter等 Alibaba Java Coding Guidelines ：阿里规约扫描 Rainbow Brackets ：彩色括号 HighlightBracketPair ：高亮提示 MyBatisX ：mabatisPlus提供的xml和mapper转换的插件，小鸟图标 CamelCase ：大小写、驼峰、下划线、中划线转换插件 使用shift+Alt+u进行转换（很方便） 可以在Editor中设置CamelCase的转换，一般只保留下划线和驼峰两种 String Manipulation ：字符串工具（未使用） RestfulToolkit http ：Restful请求工具 打开idea，在右侧边栏会有一个标签（RestServices），打开可以看到里面是url路径 ctrl+\或者ctrl+alt+n会检索路径 Ctrl + Enter格式化json 没有记忆功能，也不能加token，只是查找请求路径使用 easycode ：代码生成工具（个人觉得很好用，常用于生成实体类） 支持自定义模板 支持添加自定义列，不影响数据库 支持多表同时生成 支持自定义类型映射 支持配置导入导出 支持动态调试 支持自定义属性 Power Mode 11 ：打字特效（纯属装逼） Nyan Progress Bar ：漂亮的进度条（纯属装逼） Other Vo：数据持久化模型 Query：数据查询模型 Dto：数据传输模型 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_40910781/article/details/111416185。 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。

...，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。 A: 颜色叠加 题目描述 热爱科学的Kimi这段时间在研究各种颜色，今天他打算做一个关于颜色叠加的小实验。 Kimi有很多张蓝色和黄色的长方形透明塑料卡片。众所周知，如果把蓝色和黄色混合在一起就会变成绿色。因此，Kimi对着光观察蓝色透明卡片和黄色透明卡片的叠加部分也就可以看到绿色啦。 假设在一个二维平面中，一张蓝色的透明卡片和一张黄色的透明卡片都与坐标轴平行放置，即卡片的横边与X轴平行，竖边与Y轴平行。 现在给出一张蓝色卡片和一张黄色卡片的左上角坐标（均为整数）以及两张卡片的长和宽（均为正整数）。 【注意：此处定义与X轴平行的那组边为长边，与Y轴平行的那组边为宽边】 请编写一个程序计算这两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 输入 单组输入。 第1行输入四个整数，分别表示蓝色长方形透明卡片的左上角坐标（X坐标和Y坐标）、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 第2行输入四个整数，分别表示黄色长方形透明卡片的左上角坐标（X坐标和Y坐标）、长和宽。两两之间用英文空格隔开。 两张长方形透明卡片的X坐标和Y坐标的取值范围为[-1000, 1000]，长和宽的取值范围为[1,200]。 输出 输出一个非负整数，表示两张卡片叠加后所形成的绿色区域的面积。 思维题 画个图自己推公式就行，我这不是最简做法 给出下图，可以参考我的做法 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int main(){int x,y,xx,yy,a,b,aa,bb;int i,j;scanf("%d%d%d%d",&x,&y,&a,&b);scanf("%d%d%d%d",&xx,&yy,&aa,&bb);int dx=abs(x-xx);int dy=abs(y-yy);if(x<=xx){i=min(aa,a-dx);}else i=min(a,aa-dx);if(y>=yy){j=min(bb,b-dy);}else j=min(b,bb-dy);if(i<=0||j<=0)puts("0");else printf("%d\n",ij);return 0;} B: 勤劳的老杨 题目描述 勤劳的老杨最近收到了一个任务清单，在这个清单上有N项不同的工作任务。对于每一项任务都给出了两个时间[X, Y]，其中X表示任务的起始时间（任务从第X天开始，包含第X天），Y表示任务的结束时间（任务到第Y天结束，包含第Y天）。 认真的老杨对待每一项任务都是一心一意的。一旦他决定做某一项任务，在该任务没有完成之前他不会同时再做另一项任务，也就是说在任意时刻老杨手头最多只有一项任务。 假设完成每一项任务所获得的报酬都是相等的。那么，老杨应该如何来安排自己的时间才可以得到最多的报酬呢？ 请你编写一个程序帮老杨计算出他最多可以完成的任务数量。保证至少能完成一项任务。 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示任务清单上任务的总数。（N<=1000） 第2行到第N行每一行包含两个正整数，分别表示每一项任务的开始时间和结束时间，两个正整数之间用空格隔开。 输出 输出老杨最多可以完成的任务数量。 贪心 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int a;int b;}ans[1005];bool cmp(const node q,const node p){return q.b<p.b;}int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++){cin>>ans[i].a;cin>>ans[i].b;}sort(ans,ans+n,cmp);//按结束时间从小到大大排序int cou=0;int end=-1;for(int i=0;i<n;i++)if(ans[i].a>end){//注意时间不能重叠cou++;end=ans[i].b;}cout<<cou<<endl;return 0;} C: 秘密大厦的访客 题目描述 Kimi最近在负责一栋秘密大厦的安保工作，他的工作是记录大厦的来访者情况。 每个来访者都有一个与之对应的唯一编号，在每一条到访记录中记录了该来访者的编号。 现在Kimi需要统计每一条记录中的来访者是第几次光临秘密大厦。 输入 单组输入，每组两行。 第1行包含一个正整数n，表示记录的条数，n不超过1000； 第2行包含n个正整数，依次表示Kimi的记录中每位来访者的编号，两两之间用空格隔开。 输出 输出1行，包含n个正整数，两两之间用空格隔开，依次表示每条记录中的来访者编号是第几次出现。 签到题 直接模拟，做法很多 include<bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longint main(){int n,m;scanf("%d",&n);map<int,int>mp;for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&m);mp[m]++;printf("%d%c",mp[m],i==n ? '\n':' ');}return 0;} D: 最大能量 题目描述 一年一度的宇宙超级运动会在宇宙奥特英雄体育场隆重举行。X星人为这场运动会准备了很长时间，他大显身手的时刻终于到了！ 为了保持良好的竞技状态和充沛的体能，X星人准备了N种不同的能量包。 虽然每种能量包都有无限个，但是因为同一种能量包使用太多会带来副作用，因此同样的能量包不能同时使用超过两个，也就是说最多同时可以使用两个相同的能量包。 每种能量包都有一个重量值和能量值。由于这些能量包的特殊性，必须要完整地使用一个能量包才能够发挥功效，否则将失去对应的能量值。 考虑到竞赛的公平性，竞赛组委会规定每个人赛前补充的能量包的总重量不能超过W。 现在需要你编写一个程序计算出X星人能够拥有的最大能量值是多少？ 输入 单组输入。 第1行包含两个正整数N和W，其中N<=10^ 3，W<=10^ 3。 第2行到第N+1行，每一行包含两个正整数，分别表示每一种能量包的重量和能量值，两个正整数之间用空格隔开。每一种能量包的重量和能量值都是小于等于100的正整数。 输出 输出X星人能够拥有的最大能量值。 背包 可以看成每个物品个数为2的多重背包，用多重背包的方法做；也可以看成总共有2n个物品，用一般背包的方法做 //方法1include <bits/stdc++.h>using namespace std;int c[1005],w[1005];//重量 能量int f[10005];int main(){int n,m;cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++)cin>>c[i]>>w[i];for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=m;j>=c[i];--j){for(int k=1;k<=2&&kc[i]<=j;k++){f[j]=max(f[j],f[j-c[i]k]+w[i]k);} }cout<<f[m]<<endl;return 0;}//方法2include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int N=1e3+5;int a[2N],b[2N],dp[N],n,m;int main(){cin>>n>>m;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i]>>b[i];a[i+n]=a[i],b[i+n]=b[i];}for(int i=1;i<=2n;i++){for(int j=m;j>=a[i];j--){dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[i]]+b[i]);} }cout<<dp[m]<<'\n';return 0;} E: 最大素数 题目描述 输入一个数字字符串，从中删除若干个（包含0个）数字后可以得到一个素数，请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如，输入“1234”，删除1和4，可以得到的最大素数为23。 输入 输入一个数字字符串，从中删除若干个（包含0个）数字后可以得到一个素数，请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如，输入“1234”，删除1和4，可以得到的最大素数为23。 输出 输入一个数字字符串，从中删除若干个（包含0个）数字后可以得到一个素数，请编写一个程序求解删除部分数字之后能够得到的最大素数。 例如，输入“1234”，删除1和4，可以得到的最大素数为23。 搜索 这里用的bfs，优先搜索当前最大的数，如果这个数已经是素数那么就是答案 我说不清楚，参考代码吧 include <bits/stdc++.h>using namespace std;bool isprime(int n){//素数判断if(n<2)return 0;for(int i=2;i<=(int)sqrt(n);++i)if(n%i==0)return 0;return 1;}struct node {string s;int len;bool operator<(const node &q)const{if(len!=q.len)return len<q.len;return s<q.s;} };bool check(string str){int m=0;for(int i=0;i<str.size();i++){m=m10+str[i]-'0';}return isprime(m);}bool flag;map<string,bool>vis;string s;void bfs(){priority_queue<node>q;q.push({s,s.size()});while(!q.empty()){node k=q.top();q.pop();if(vis[k.s])continue;vis[k.s]=1;if(check(k.s)){cout<<k.s<<endl;flag=1;return ;}for(int i=0;i<k.s.size();i++){//去掉第i个字符string s1=k.s.substr(0,i)+k.s.substr(i+1);q.push({s1,s1.size()});} }}int main(){cin>>s;bfs();if(!flag)puts("No result.");return 0;} F: 最大计分 题目描述 小米和小花在玩一个删除数字的游戏。 游戏规则如下： 首先随机写下N个正整数，然后任选一个数字作为起始点，从起始点开始从左往右每次可以删除一个数字，但是必须满足下一个删除的数字要小于上一个删除的数字。每成功删除一个数字计1分。 请问对于给定的N个正整数，一局游戏过后可以得到的最大计分是多少？ 输入 单组输入。 第1行输入一个正整数N表示数字的个数（N<=10^3）。 第2行输入N个正整数，两两之间用空格隔开。 输出 对于给定的N个正整数，一局游戏过后可以得到的最大计分值。 最长下降子序列 将数组逆转就等价于求最长上升子序列长度 include <bits/stdc++.h>using namespace std;int arr[1005];int main(){int n;cin>>n;for(int i=0;i<n;i++)cin>>arr[i];reverse(arr,arr+n);vector<int>stk;stk.push_back(arr[0]);for (int i = 1; i < n; ++i) {if (arr[i] > stk.back())stk.push_back(arr[i]);elselower_bound(stk.begin(), stk.end(), arr[i]) = arr[i];}cout << stk.size() << endl;return 0;} G: 密钥 题目描述 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥，而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法：这个正整数的最后一位是一个非零数K（K>=2），需要将正整数N切分成K个小的整数，并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢？ 输入 X星人又截获了Y星人的一段密文。 破解这段密文需要使用一个密钥，而这个密钥存在于一个正整数N中。 聪明的X星人终于找到了获取密钥的方法：这个正整数的最后一位是一个非零数K（K>=2），需要将正整数N切分成K个小的整数，并且要使得这K个较小整数的乘积达到最大。而所得到的最大乘积就是破解密文所需的密钥。 你能否帮X星人编写一段程序来得到密钥呢？ 输出 将N划分为K个整数后的最大乘积。 搜索 include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longll n;ll ans;void dfs(ll sum,ll m,int res){if(res==1){ans=max(ans,summ);return ;}int num=(int)log10(m)+1;//m的位数int k=10;for(int i=1;i<=num-res+1;i++){//保证剩余的数至少还有res-1位dfs(sum(m%k),m/k,res-1);k=10;}return ;}int main(){cin>>n;dfs(1ll,n,n%10);cout<<ans<<endl;return 0;} H: X星大学 题目描述 X星大学新校区终于建成啦！ 新校区一共有N栋教学楼和办公楼。现在需要用光纤把这N栋连接起来，保证任意两栋楼之间都有一条有线网络通讯链路。 已知任意两栋楼之间的直线距离（单位：千米）。为了降低成本，要求两栋楼之间都用直线光纤连接。 光纤的单位成本C已知（单位：X星币/千米），请问最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连？ 注意：如果1号楼和2号楼相连，2号楼和3号楼相连，则1号楼和3号楼间接相连。 输入 单组输入。 第1行输入两个正整数N和C，分别表示楼栋的数量和光纤的单位成本（单位：X星币/千米），N<=100，C<=100。两者之间用英文空格隔开。 接下来N(N-1)/2行，每行包含三个正整数，第1个正整数和第2个正整数表示楼栋的编号（从1开始一直到N），编号小的在前，编号大的在后，第3个正整数为两栋楼之间的直线距离（单位：千米）。 输出 输出最少需要多少X星币才能保证任意两栋楼之间都有光纤直接或者间接相连。 最小生成树模板题 //prim（）最小生成树include <bits/stdc++.h>using namespace std;define ll long longdefine INF 0x3f3f3f3fint n,c;int dist[105];bool vis[105];int a[105][105];ll prim(int pos){memset(dist,INF,sizeof(dist));dist[pos]=0;ll sum=0;for(int i=1;i<=n;i++){int cur=-1;for(int j=1;j<=n;j++){if(!vis[j]&&(cur==-1||dist[j]<dist[cur]))cur=j;}if(dist[cur]>=INF)return INF;sum+=dist[cur];vis[cur]=1;for(int l=1;l<=n;l++)if(!vis[l])dist[l]=min(dist[l],a[cur][l]);}return sum;}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);int x,y,z;memset(a,INF,sizeof(a));for(int i=1;i<=n;i++)a[i][i]=0;for(int i=1;i<=n(n-1)/2;i++){scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);a[x][y]=min(a[x][y],z);a[y][x]=a[x][y];}printf("%lld\n",prim(1)c);return 0;}//Kruskal（）最小生成树include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node {int x,y,z;}edge[10005];bool cmp(node a,node b) {return a.z < b.z;}int fa[105];int n,m,c;long long sum;int get(int x) {return x == fa[x] ? x : fa[x] = get(fa[x]);}int main() {scanf("%d%d",&n,&c);m=n(n-1)/2;for(int i = 1; i <= m; i ++) {scanf("%d%d%d",&edge[i].x,&edge[i].y,&edge[i].z);}for(int i = 0; i <= n; i ++) {fa[i] = i;}sort(edge + 1,edge + 1 + m,cmp);// 每次加入一条最短的边for(int i = 1; i <= m; i ++) {int x = get(edge[i].x);int y = get(edge[i].y);if(x == y) continue;fa[y] = x;sum += edge[i].z;}printf("%lld\n",sumc);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_52139055/article/details/123284091。 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。

...，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。 原文地址为： 大数据——海量数据处理的基本方法总结 声明： 原文引用参考July大神的csdn博客文章 => 海量处理面试题 海量数据处理概述 所谓海量数据处理，就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。本文在前人的基础上总结一下解决此类问题的办法。那么有什么解决办法呢? 时间复杂度方面，我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Bloom filter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树。空间复杂度方面，分而治之/hash映射。 海量数据处理的基本方法总结起来分为以下几种： 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序； 双层桶划分； Bloom filter/Bitmap； Trie树/数据库/倒排索引； 外排序； 分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 前提基础知识： 1 byte= 8 bit。 int整形一般为4 bytes 共32位bit。 2^32=4G。 1G=2^30=10.7亿。 1 分而治之+hash映射+快速/归并/堆排序 问题1 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 分析：50亿64=320G大小空间。 算法思想1：hash 分解+ 分而治之 + 归并 遍历文件a，对每个url根据某种hash规则求取hash(url)/1024，然后根据所取得的值将url分别存储到1024个小文件（a0~a1023）中。这样每个小文件的大约为300M。如果hash结果很集中使得某个文件ai过大，可以在对ai进行二级hash(ai0~ai1024)。 这样url就被hash到1024个不同级别的目录中。然后可以分别比较文件，a0VSb0……a1023VSb1023。求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_map中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_map中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。 把1024个级别目录下相同的url合并起来。 问题2 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 解决思想1：hash分解+ 分而治之 +归并 顺序读取10个文件a0~a9，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为 b0~b9）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。 找一台内存2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件c0~c9。 对这10个文件c0~c9进行归并排序（内排序与外排序相结合）。每次取c0~c9文件的m个数据放到内存中，进行10m个数据的归并，即使把归并好的数据存到d结果文件中。如果ci对应的m个数据全归并完了，再从ci余下的数据中取m个数据重新加载到内存中。直到所有ci文件的所有数据全部归并完成。 解决思想2： Trie树 如果query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。在这种假设前提下，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。 问题3： 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 类似问题：怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？ 解决思想： hash分解+ 分而治之+归并 顺序读文件中，对于每个词x，按照hash(x)/(10244)存到4096个小文件中。这样每个文件大概是250k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照hash继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100词及相应的频率存入文件。这样又得到了4096个文件。 下一步就是把这4096个文件进行归并的过程了。（类似与归并排序） 问题4 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP 解决思想： hash分解+ 分而治之 + 归并 把这一天访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有2^32个IP。同样可以采用hash映射的方法，比如模1024，把整个大文件映射为1024个小文件。 再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。 然后再在这1024组最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 问题5 海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。 解决思想： 分而治之 + 归并。 注意TOP10是取最大值或最小值。如果取频率TOP10，就应该先hash分解。 在每台电脑上求出TOP10，采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。比如求TOP10大，我们首先取前10个元素调整成最小堆，如果发现，然后扫描后面的数据，并与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，那么用该元素替换堆顶，然后再调整为最小堆。最后堆中的元素就是TOP10大。 求出每台电脑上的TOP10后，然后把这100台电脑上的TOP10组合起来，共1000个数据，再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。 问题6 在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路1 ： hash 分解+ 分而治之 + 归并 2.5亿个int数据hash到1024个小文件中a0~a1023，如果某个小文件大小还大于内存，进行多级hash。每个小文件读进内存，找出只出现一次的数据，输出到b0~b1023。最后数据合并即可。 解决思路2 ： 2-Bitmap 如果内存够1GB的话，采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存2^322bit=1GB内存。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。 注意，如果是找出重复的数据，可以用1-bitmap。第一次bit位由0变1，第二次查询到相应bit位为1说明是重复数据，输出即可。 问题7 一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数中的中数？ 解决思想1 ： hash分解 + 排序 按照升序顺序把这些数字，hash划分为N个范围段。假设数据范围是2^32 的unsigned int 类型。理论上第一台机器应该存的范围为0~(2^32)/N，第i台机器存的范围是(2^32)(i-1)/N~(2^32)i/N。hash过程可以扫描每个机器上的N个数，把属于第一个区段的数放到第一个机器上，属于第二个区段的数放到第二个机器上，…，属于第N个区段的数放到第N个机器上。注意这个过程每个机器上存储的数应该是O(N)的。 然后我们依次统计每个机器上数的个数，一次累加，直到找到第k个机器，在该机器上累加的数大于或等于（N^2）/2，而在第k-1个机器上的累加数小于（N^2）/2，并把这个数记为x。那么我们要找的中位数在第k个机器中，排在第（N^2）/2-x位。然后我们对第k个机器的数排序，并找出第（N^2）/2-x个数，即为所求的中位数的复杂度是O（N^2）的。 解决思想2： 分而治之 + 归并 先对每台机器上的数进行排序。排好序后，我们采用归并排序的思想，将这N个机器上的数归并起来得到最终的排序。找到第（N^2）/2个便是所求。复杂度是O（N^2 lgN^2）的。 2 Trie树+红黑树+hash_map 这里Trie树木、红黑树或者hash_map可以认为是第一部分中分而治之算法的具体实现方法之一。 问题1 上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N个数据。 解决思路： 红黑树 + 堆排序 如果是上千万或上亿的int数据，现在的机器4G内存可以能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计重复次数。 然后取出前N个出现次数最多的数据，可以用包含N个元素的最小堆找出频率最大的N个数据。 问题2 1000万字符串，其中有些是重复的，需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请怎么设计和实现？ 解决思路：trie树。 这题用trie树比较合适，hash_map也应该能行。 问题3 一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。 解决思路： trie树 + 堆排序 这题是考虑时间效率。 1. 用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(nlen)（len表示单词的平准长度）。 2. 然后找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(nlg10)。 总的时间复杂度，是O(nle)与O(nlg10)中较大的哪一个。 问题4 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复读比较高，虽然总数是1千万，但是如果去除重复和，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 解决思想 ： trie树 + 堆排序 采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3 BitMap或者Bloom Filter 3.1 BitMap BitMap说白了很easy，就是通过bit位为1或0来标识某个状态存不存在。可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说适合的处理数据范围小于82^32。否则内存超过4G，内存资源消耗有点多。 问题1 已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。 解决思路： bitmap 8位最多99 999 999，需要100M个bit位，不到12M的内存空间。我们把0-99 999 999的每个数字映射到一个Bit位上，所以只需要99M个Bit==12MBytes，这样，就用了小小的12M左右的内存表示了所有的8位数的电话 问题2 2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。 解决思路：2bit map 或者两个bitmap。 将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，00表示未出现，01表示出现一次，10表示出现2次及以上，11可以暂时不用。 在遍历这些数的时候，如果对应位置的值是00，则将其置为01；如果是01，将其置为10；如果是10，则保持不变。需要内存大小是2^32/82=1G内存。 或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map，都是一样的道理。 3.2 Bloom filter Bloom filter可以看做是对bit-map的扩展。 参考july大神csdn文章 Bloom Filter 详解 4 Hadoop+MapReduce 参考引用july大神 csdn文章 MapReduce的初步理解 Hadoop框架与MapReduce模式 转载请注明本文地址： 大数据——海量数据处理的基本方法总结 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/hong2511/article/details/80842704。 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。

...，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。 安全，是一个操作系统必须具备的根本特性。我们的系统发展到现在，安全性能上当然不可能与专业系统同日而语，但该做到的，系统内核都应该努力完善。前几期课程，我们给系统内核增加了中断处理，于是当应用程序妄图执行特权指令，想要染指内核运行时，中断会把程序强行切断，内核从中断中重新获得CPU的执行权限。 虽说恶意用户程序难以攻击内核，但是系统当前还存在一个漏洞，使得恶意程序能取攻击另一个程序，我们看看这个问题到底是怎么实现的。我们先在内核C语言部分做简单修改，把原来的cmd_hlt函数改为cmd_execute_program: nt show_pos = 179;void cmd_execute_program(char file) {io_cli();struct Buffer appBuffer = (struct Buffer)memman_alloc(memman, 16);struct TASK task = task_now();task->pTaskBuffer = appBuffer;file_loadfile(file, appBuffer);struct SEGMENT_DESCRIPTOR gdt =(struct SEGMENT_DESCRIPTOR )get_addr_gdt();//select is multiply of 8, divided by 8 get the original valueint code_seg = 21 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//change hereint mem_seg = 30 + (task->sel - first_task_cons_selector) / 8;//22;char p = intToHexStr(mem_seg);showString(shtctl, sht_back, 0, show_pos, COL8_FFFFFF, p); show_pos += 16;set_segmdesc(gdt + code_seg, 0xfffff, (int) appBuffer->pBuffer, 0x409a + 0x60);//new memory char q = (char ) memman_alloc_4k(memman, 641024);appBuffer->pDataSeg = (unsigned char)q;set_segmdesc(gdt + mem_seg, 64 1024 - 1,(int) q ,0x4092 + 0x60);task->tss.esp0 = 0;io_sti();start_app(0, code_seg8,641024, mem_seg8, &(task->tss.esp0));io_cli();memman_free_4k(memman,(unsigned int) appBuffer->pBuffer, appBuffer->length);memman_free_4k(memman, (unsigned int) q, 64 1024);memman_free(memman,(unsigned int)appBuffer, 16);task->pTaskBuffer = 0;io_sti();}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) { ....else if (i == KEY_RETURN) {....} else if (strcmp(cmdline, "hlt") == 1) {//change herecmd_execute_program("abc.exe");}....}...} 原来的cmd_hlt函数默认加载并执行软盘中的abc.exe程序，现在我们把cmd_hlt改名为cmd_execute_program，并且函数需要传入一个字符串，用于表明要加载执行的程序名字。在该函数的代码实现中，我们使用showString函数把被加载执行的用户进程数据段所对应的全局描述符号给显示到桌面上，上面代码执行后情况如下： 我们看到，在控制台中执行hlt命令后，内核加载了用户进程，同时在控制台下方输出了一个字符串，也就是0x1E,这个数值对应的就是当前运行用户进程其数据段对应的全局描述符号。一旦有这个信息之后，另一个进程就可以有机可乘了。 接着我们在本地目录创建一个新文件叫crack.c,其内容如下： void main() {char p = (char)0x123;p[0] = 'c';p[1] = 'r';p[2] = 'a';p[3] = 'c';p[4] = 'k';p[5] = 0;} 它的目的简单，就是针对内存地址0x123处写入字符串”crack”.接着我们修改一下makefile，使得内核编译时，能把crack.c编译成二进制文件： CFLAGS=-fno-stack-protectorckernel : ckernel_u.asm app_u.asm crack_u.asm cp ckernel_u.asm win_sheet.h win_sheet.c mem_util.h mem_util.c write_vga_desktop.c timer.c timer.h global_define.h global_define.c multi_task.c multi_task.h app_u.asm app.c crack_u.asm crack.c makefile '/media/psf/Home/Documents/操作系统/文档/19/OS-kernel-win-sheet/'ckernel_u.asm : ckernel.o....crack_u.asm : crack.o./objconv -fnasm crack.o crack_u.asmcrack.o : crack.cgcc -m32 -fno-stack-protector -fno-asynchronous-unwind-tables -s -c -o crack.o crack.c 然后我们在本地目录下，把api_call.asm拷贝一份，并命名为crack_call.asm,后者内容与前者完全相同，只不过稍微有那么一点点改变，例如： BITS 32mov AX, 30 8mov DS, axcall mainmov edx, 4 ;返回内核int 02Dh.... 这里需要注意，语句： mov AX, 30 8mov DS, ax 其中30对应的就是前面显示的0x1E，这两句汇编的作用是，把程序crack的数据段设置成下标为30的全局描述符所指向的内存段一致。这就意味着crack进程所使用的数据段就跟hlt启动的进程所使用的数据段一致了！于是在crack.c中，它对内存地址为0x123的地方写入字符串”crack”,那就意味着对hlt加载用户进程的内存空间写入对应字符串！ 完成上面代码后，我们在java项目中，增加代码，一是用来编译crack进程，而是把crack代码写入虚拟磁盘。在OperatingSystem.java中，将代码做如下添加： public void makeFllopy() {writeFileToFloppy("kernel.bat", false, 1, 1);....header = new FileHeader();header.setFileName("crack");header.setFileExt("exe");file = new File("crack.bat");in = null;try {in = new FileInputStream(file);long len = file.length();int count = 0;while (count < file.length()) {bbuf[count] = (byte) in.read();count++;}in.close();}catch(IOException e) {e.printStackTrace();return;}header.setFileContent(bbuf);fileSys.addHeader(header);....}public static void main(String[] args) {CKernelAsmPrecessor kernelPrecessor = new CKernelAsmPrecessor();kernelPrecessor.process();kernelPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor appPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("hlt.bat", "app_u.asm", "app.asm", "api_call.asm");appPrecessor.process();appPrecessor.createKernelBinary();CKernelAsmPrecessor crackPrecessor = new CKernelAsmPrecessor("crack.bat", "crack_u.asm", "crack.asm", "crack_call.asm");crackPrecessor.process();crackPrecessor.createKernelBinary();OperatingSystem op = new OperatingSystem("boot.bat");op.makeFllopy();} 在main函数中，我们把crack.c及其附属汇编文件结合在一起，编译成二进制文件crack.bat，在makeFllopy中，我们把编译后的crack.bat二进制数据读入，并把它写入到虚拟磁盘中，当系统运行起来后，可以把crack.bat二进制内容作为进程加载执行。 完成上面代码后，回到内核的C语言部分，也就是write_vga_desktop.c做一些修改，在kernel_api函数中，修改如下： int kernel_api(int edi, int esi, int ebp, int esp,int ebx, int edx, int ecx, int eax) {....else if (edx == 14) {sheet_free(shtctl, (struct SHEET)ebx);//change herecons_putstr((char)(task->pTaskBuffer->pDataSeg + 0x123));}....}void console_task(struct SHEET sheet, int memtotal) {....for(;;) {....else if (i == KEY_RETURN) {....else if (strcmp(cmdline, "crack") == 1) {cmd_execute_program("crack.exe");}....}....} 在kernel_api中，if(edx == 14)对应的api调用是api_closewin，也就是当用户进程关闭窗口时，我们把进程数据偏移0x123处的数据当做字符串打印到控制台窗口上，在console_task控制台进程主函数中，我们增加了对命令crack的响应，当用户在控制台上输入命令”crack”时，将crack代码加载到内核中运行。上面代码完成后，编译内核，然后用虚拟机将内核加载，系统启动后，我们现在一个控制台中输入hlt，先启动用户进程。然后点击”shift + w”,启动另一个控制台窗口，在其中输入crack，运行crack程序： 接着把点击tab键，把焦点恢复到窗口task_a，然后用鼠标点击运行hlt命令的窗口，把输入焦点切换到该控制台，然后再次点击tab键，把执行权限提交给运行hlt命令的控制台，此时点击回车，介绍用户进程启动的窗口，结果情况如下： 此时我们可以看到，运行hlt命令，执行用户进程的控制台窗口居然输出了字符串”crack”,而这个字符串正是crack.c在执行时，写入地址0x123的字符串。这就意味着一个恶意进程成功修改了另一个进程的内存数据，也相当于一个流氓程序把一只咸猪手伸到其他用户进程的裙底，蹂躏一番后留下了猥琐的证据。 那么如何防范恶意进程对其他程序的非法入侵呢，这就得使用CPU提供的LDT机制，也就是局部描述符表，该机制的使用，我们将在下一节详细讲解。更详细的讲解和代码演示调试，请参看视频： 更详细的讲解和代码调试演示过程，请参看视频 Linux kernel Hacker, 从零构建自己的内核 更多技术信息，包括操作系统，编译器，面试算法，机器学习，人工智能，请关照我的公众号： 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/tyler_download/article/details/78731905。 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。

...，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。 s_msckf：采用多状态约束的双目vio系统 !!!注意imuCallback：接收IMU数据，将IMU数据存到imu_msg_buffer中，这里只会利用开头200帧IMU数据进行静止初始化，不做其他处理。featureCallback：接收双目特征，进行后端处理。利用IMU进行EKF Propagation，利用双目特征进行EKF Update。静止初始化(initializeGravityAndBias)：将前200帧加速度和角速度求平均, 平均加速度的模值g作为重力加速度, 平均角速度作为陀螺仪的bias, 计算重力向量(0,0,-g)和平均加速度之间的夹角(旋转四元数), 标定初始时刻IMU系与world系之间的夹角. 因此MSCKF要求前200帧IMU是静止不动的 sudo apt-get install libsuitesparse-devcd ~/catkin_ws/srcgit clone KumarRobotics/msckf_viocd ..catkin_make --pkg msckf_vio --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release激活环境变量很关键source /devel/setup.bashroslaunch msckf_vio msckf_vio_euroc.launch注意文件路径rosrun rviz rviz -d rviz/rviz_euroc_config.rviz (改成你自己的rviz文件)rosbag play ~/data/euroc/MH_04_difficult.bag(改成你自己的rosbag文件) 可以看到，s_msckf的输出是没有轨迹的，可以增加如下脚本，将/odom存为/path，在rviz订阅即可可视化轨迹 脚本来自其issue：https://github.com/KumarRobotics/msckf_vio/issues/13 !/usr/bin/env pythonimport rospyfrom nav_msgs.msg import Odometry, Pathfrom geometry_msgs.msg import PoseStampedclass OdomToPath:def __init__(self):self.path_pub = rospy.Publisher('/slz_path', Path, latch=True, queue_size=10)self.odom_sub = rospy.Subscriber('/firefly_sbx/vio/odom', Odometry, self.odom_cb, queue_size=10)self.path = Path()def odom_cb(self, msg):cur_pose = PoseStamped()cur_pose.header = msg.headercur_pose.pose = msg.pose.poseself.path.header = msg.headerself.path.poses.append(cur_pose)self.path_pub.publish(self.path)if __name__ == '__main__':rospy.init_node('odom_to_path')odom_to_path = OdomToPath()rospy.spin() 或者增加一个draw_path的功能包： cpp为： include <stdio.h>include <stdlib.h>include <unistd.h>include <ros/ros.h>include <ros/console.h>include <nav_msgs/Path.h>include <std_msgs/String.h>include <nav_msgs/Odometry.h>include <geometry_msgs/Quaternion.h>include <geometry_msgs/PoseStamped.h>nav_msgs::Path path;ros::Publisher path_pub;ros::Subscriber odomSub;ros::Subscriber odom_raw_Sub;void odomCallback(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr& odom){geometry_msgs::PoseStamped this_pose_stamped;this_pose_stamped.header= odom->header;this_pose_stamped.pose = odom->pose.pose;//this_pose_stamped.pose.position.x = odom->pose.pose.position.x;//this_pose_stamped.pose.position.y = odom->pose.pose.position.y;//this_pose_stamped.pose.orientation = odom->pose.pose.orientation;//this_pose_stamped.header.stamp = ros::Time::now();//this_pose_stamped.header.frame_id = "world";//frame_id 是消息中与数据相关联的参考系id，例如在在激光数据中，frame_id对应激光数据采集的参考系 path.header= this_pose_stamped.header;path.poses.push_back(this_pose_stamped);//path.header.stamp = ros::Time::now();//path.header.frame_id= "world";path_pub.publish(path);//printf("path_pub ");//printf("odom %.3lf %.3lf\n",odom->pose.pose.position.x,odom->pose.pose.position.y);}int main (int argc, char argv){ros::init (argc, argv, "showpath");ros::NodeHandle ph;path_pub = ph.advertise<nav_msgs::Path>("/trajectory",10, true);odomSub = ph.subscribe<nav_msgs::Odometry>("/firefly_sbx/vio/odom", 10, odomCallback);//ros::Rate loop_rate(50);while (ros::ok()){ros::spinOnce(); // check for incoming messages//loop_rate.sleep();}return 0;} cmakelists.txt cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)project(draw) Compile as C++11, supported in ROS Kinetic and newer add_compile_options(-std=c++11) Find catkin macros and libraries if COMPONENTS list like find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS xyz) is used, also find other catkin packagesfind_package(catkin REQUIRED COMPONENTSgeometry_msgsroscpprospystd_msgsmessage_generation)catkin_package( INCLUDE_DIRS include LIBRARIES learning_communicationCATKIN_DEPENDS geometry_msgs roscpp rospy std_msgs message_runtime DEPENDS system_lib) Build include_directories(include${catkin_INCLUDE_DIRS})add_executable(draw_path draw.cpp)target_link_libraries(draw_path ${catkin_LIBRARIES}) package.xml <?xml version="1.0"?><package><name>draw</name><version>0.0.0</version><description>The learning_communication package</description><!-- One maintainer tag required, multiple allowed, one person per tag --><!-- Example: --><!-- <maintainer email="jane.doe@example.com">Jane Doe</maintainer> --><maintainer email="hcx@todo.todo">hcx</maintainer><!-- One license tag required, multiple allowed, one license per tag --><!-- Commonly used license strings: --><!-- BSD, MIT, Boost Software License, GPLv2, GPLv3, LGPLv2.1, LGPLv3 --><license>TODO</license><!-- Url tags are optional, but multiple are allowed, one per tag --><!-- Optional attribute type can be: website, bugtracker, or repository --><!-- Example: --><!-- <url type="website">http://wiki.ros.org/learning_communication</url> --><!-- Author tags are optional, multiple are allowed, one per tag --><!-- Authors do not have to be maintainers, but could be --><!-- Example: --><!-- <author email="jane.doe@example.com">Jane Doe</author> --><!-- The _depend tags are used to specify dependencies --><!-- Dependencies can be catkin packages or system dependencies --><!-- Examples: --><!-- Use build_depend for packages you need at compile time: --><!-- <build_depend>message_generation</build_depend> --><!-- Use buildtool_depend for build tool packages: --><!-- <buildtool_depend>catkin</buildtool_depend> --><!-- Use run_depend for packages you need at runtime: --><!-- <run_depend>message_runtime</run_depend> --><!-- Use test_depend for packages you need only for testing: --><!-- <test_depend>gtest</test_depend> --><buildtool_depend>catkin</buildtool_depend><build_depend>geometry_msgs</build_depend><build_depend>roscpp</build_depend><build_depend>rospy</build_depend><build_depend>std_msgs</build_depend><run_depend>geometry_msgs</run_depend><run_depend>roscpp</run_depend><run_depend>rospy</run_depend><run_depend>std_msgs</run_depend><build_depend>message_generation</build_depend><run_depend>message_runtime</run_depend><!-- The export tag contains other, unspecified, tags --><export><!-- Other tools can request additional information be placed here --></export></package> vins_fusion: 双目vio等多系统 mkdir -p vins-catkin_ws/srccd vins-catkin_ws/srcgit clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion.gitcd ..catkin_makesource devel/setup.bash按照readme 3.1 Monocualr camera + IMUroslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_mono_imu_config.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag 3.2 Stereo cameras + IMUroslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_imu_config.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_imu_config.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag 3.3 Stereo camerasroslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/euroc/euroc_stereo_config.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/MH_01_easy.bag<img src="https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion/blob/master/support_files/image/euroc.gif" width = 430 height = 240 /> 4. KITTI Example 4.1 KITTI Odometry (Stereo)Download [KITTI Odometry dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php) to YOUR_DATASET_FOLDER. Take sequences 00 for example,Open two terminals, run vins and rviz respectively. (We evaluated odometry on KITTI benchmark without loop closure funtion)roslaunch vins vins_rviz.launch(optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yamlrosrun vins kitti_odom_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_odom/kitti_config00-02.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/sequences/00/ 4.2 KITTI GPS Fusion (Stereo + GPS)Download [KITTI raw dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php) to YOUR_DATASET_FOLDER. Take [2011_10_03_drive_0027_synced](https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_10_03_drive_0027/2011_10_03_drive_0027_sync.zip) for example.Open three terminals, run vins, global fusion and rviz respectively. Green path is VIO odometry; blue path is odometry under GPS global fusion.roslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins kitti_gps_test ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/kitti_raw/kitti_10_03_config.yaml YOUR_DATASET_FOLDER/2011_10_03_drive_0027_sync/ rosrun global_fusion global_fusion_node<img src="https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion/blob/master/support_files/image/kitti.gif" width = 430 height = 240 /> 5. VINS-Fusion on car demonstrationDownload [car bag](https://drive.google.com/open?id=10t9H1u8pMGDOI6Q2w2uezEq5Ib-Z8tLz) to YOUR_DATASET_FOLDER.Open four terminals, run vins odometry, visual loop closure(optional), rviz and play the bag file respectively. Green path is VIO odometry; red path is odometry under visual loop closure.roslaunch vins vins_rviz.launchrosrun vins vins_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml (optional) rosrun loop_fusion loop_fusion_node ~/catkin_ws/src/VINS-Fusion/config/vi_car/vi_car.yaml rosbag play YOUR_DATASET_FOLDER/car.bag 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/slzlincent/article/details/104364909。 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。

...，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。 文章目录 前言 1. 安装TVM 1.1 下载源码 1.2 创建虚拟环境及安装依赖库 1.3 编译TVM源码 1.4 验证安装是否成功 2. 配置vscode 3. 安装FFI Navigator 结束语 前言   本篇文章介绍一下 tvm 在linux环境下的安装与编译，以及如何使用vscode来配置tvm的远程连接调试环境。   所需软硬件环境： 环境 版本 local system windows 10 service system ubuntu 18.04 tvm latest(0.9.dev0) python(conda) python 3.8.13 local IDE vscode 1. 安装TVM 1.1 下载源码 从github上拉取源码git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm --recursive指令：由于tvm依赖了很多第三方的开源库(子模块) 加入该参数之后也将相应的子模块一起进行clone 或者直接下载源码https://tvm.apache.org/download 1.2 创建虚拟环境及安装依赖库   使用conda创建tvm的虚拟python环境，python版本为3.8，虚拟环境名为tvmenv： conda create -n tvmenv python=3.8   编辑tvm目录下的conda/build-environment.yaml文件： conda/build-environment.yaml Build environment that can be used to build tvm.name: tvmenv The conda channels to lookup the dependencieschannels:- anaconda- conda-forge 将name的值改为刚刚创建的虚拟环境名tvmenv   执行下面的指令，将构建tvm所需的环境依赖更新到当前虚拟环境中： conda env update -f conda/build-environment.yaml conda env update -n tvmenv -f conda/build-environment.yaml 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活 如果上述命令执行较慢，可以将conda换成国内源（建议使用北京外国语大学的开源镜像站）：参考连接 然后修改conda/build-environment.yaml文件： channels:- defaults - anaconda - conda-forge   安装python依赖库： pip install decorator tornado psutil 'xgboost<1.6.0' cloudpickle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果使用onnx或者pytorch作为原始模型，则还需要安装相应的依赖库pip install onnx onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   在当前虚拟环境中添加用于tvm debug的环境变量： conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" -n tvmenv 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活是环境变量生效   使用这种方式设置环境变量的好处是：只有当前环境被激活(conda activate)时，自定义设置的环境变量才起作用，当conda deactivate后自定义的环境变量会自动清除。   当然，也可以更简单粗暴一些： export TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1"   在当前虚拟环境中添加用于tvm python的环境变量： export TVM_HOME=your tvm pathexport PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH} 1.3 编译TVM源码   如果linux上没有安装C/C++的编译环境，需要进行安装： 更新软件apt-get update 安装apt-get install build-essential 安装cmakeapt-get install cmake   在tvm目录下创建build文件夹，并将cmake/config.cmake文件复制到此文件夹中： mkdir buildcp cmake/config.cmake build/   编辑build/config.cmake进行相关配置： 本次是在cpu上进行测试，因此没有配置cudaset(USE_LLVM ON) line 136set(USE_RELAY_DEBUG ON) line 285(建议先 OFF) 在末尾添加一个cmake的编译宏，确保编译出来的是debug版本set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)   编译tvm，这里开启了16个线程： cd buildcmake ..make -j 16 建议开多个线程，否则编译速度很慢哦   大约5分钟，即可生成我们需要的两个共享链接库：libtvm.so 和 libtvm_runtime.so 1.4 验证安装是否成功   tvm版本验证： import tvmprint(tvm.__version__)   pytorch模型验证： from_pytorch.py https://tvm.apache.org/docs/how_to/compile_models/from_pytorch.html ps: TVM supports PyTorch 1.7 and 1.4. Other versions may be unstable.import tvmfrom tvm import relayfrom tvm.contrib.download import download_testdataimport numpy as np PyTorch importsimport torchimport torchvision Load a pretrained PyTorch model -------------------------------model_name = "resnet18"model = getattr(torchvision.models, model_name)(pretrained=True) or model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) or pth_file = 'resnet18-f37072fd.pth' model = torchvision.models.resnet18() ckpt = torch.load(pth_file) model.load_state_dict(ckpt)model = model.eval() We grab the TorchScripted model via tracinginput_shape = [1, 3, 224, 224]input_data = torch.randn(input_shape)scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval() Load a test image ----------------- Classic cat example!from PIL import Image img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true" img_path = download_testdata(img_url, "cat.png", module="data")img_path = 'cat.png'img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode   安装两个vscode远程连接所需的两个插件，具体如下图所示：   安装完成之后，在左侧工具栏会出现一个图标，点击图标进行ssh配置： ssh yourname@yourip -A   然后右键选择在当前窗口进行连接：   除此之外，还可以设置免费登录，具体可参考这篇文章。   当然，也可以使用windows本地的WSL2，vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。   在服务器端执行code .会自动安装vscode server，安装位置在用户的根目录下： 3. 安装FFI Navigator   由于TVM是由Python和C++混合开发，且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义，因此对于跨语言的FFI 调用，即Python跳转到C++或者C++跳转到Python，vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性，但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题，FFI Navigator就这样诞生了，作者仍然是陈天奇博士。   安装方式如下： 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install   vscode需要安装FFI Navigator插件，直接搜索安装即可(安装到服务器端)。   最后需要在.vscode/setting.json进行配置，内容如下： {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} }   更详细内容可以参考项目链接。 结束语   对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置，这里不再详细的介绍了，感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 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。

...，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。 目录 一、建模背景及目的及数据源说明 二、描述性分析 2.1 连续自变量与连续因变量的相关性分析 2.2 二分类变量与连续变量的相关性分析 2.3 多分类变量与连续变量的相关性分析 三、模型建立与诊断 3.1 一元线形回归及模型解读 3.2 残差可视化分析 3.3 多元线性回归 一、建模背景及目的及数据源说明 本案例数据来源于常国珍等人的《Python数据科学》一书第7章中的信用卡公司客户申请信息（年龄、收入、地区等信息）以及已有开卡客户的申请信息和信用卡消费信息数据，案例希望通过对该数据的分析和建模，根据已有的开卡用户的用户信息和消费来线形回归模型，来预测未开卡用户的消费潜力。数据下载见如下链https://download.csdn.net/download/baidu_26137595/85101874 数据读入及示例： raw = pd.read_csv('./data/creditcard_exp.csv', skipinitialspace = True)raw.head() 数据字段及说明： Acc： 是否开卡， 为0说明未开卡，对应的 avg_exp 为NaN；为1说明已开卡，对应avg_exp有值 avg_exp： 月均信用卡支出 avg_exp_ln：月均信用卡支出的对熟 gender : 性别 Ownrent： 是否自有住房 Selfempl： 是否自谋职业 Income：收入 dist_home_val： 所住小区均价 w dist_avg_income： 当地人均收入 age2： 年龄的平方 high_avg： 高出当地平均收入 edu_class：教育等级，0、1、2、3 依次是小学、初中、高中、大学 二、描述性分析 首先可筛选Acc为1的数据，分别以avg_exp为因变量，其余变量为自变量进行数据探索，主要是发现自变量和因变量是否有线形关系。 raw_1 = raw[raw['Acc'] == 1] 2.1 连续自变量与连续因变量的相关性分析 首先对连续变量和目标变量进行相关性分析，因变量avg_exp为连续变量，一般可以用相关系数来看其线形相关性。 cons_vasr = ['avg_exp', 'avg_exp_ln', 'Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income', 'age2', 'high_avg']raw_1[cons_vasr].corr()vg']].corr() 结果如下，可以看到收入 Income 和当地人均收入 dist_avg_income这两个变量和avg_exp月均信用卡支出有较强的相关性，同时观察自变量间的相关性可发现人均收入 Income 和当地人均收入 dist_avg_income 之间也有较强的相关性，相关系数为0.99，说明接下来我们可以把这两个变量加入模型，但要注意可能会存在多重共线性。 2.2 二分类变量与连续变量的相关性分析 分类变量和连续变量之间的相关性可以用t检验进行，接下来以是否自有住房 Ownrent 变量 和 月均收入之间进行相关性检验。首先查看Ownrent 不同取值的数量以及avg_exp均值分布情况如何： pd.pivot_table(raw_1, values = ['avg_exp'], index = ['Ownrent'], aggfunc = {'avg_exp': ['count', np.mean]}) 接着分别对 Ownrent 为0、1的 avg_exp 进行t检验： import scipy.stats as st 引入scipy.stats进行t检验 创建变量Ownrent_0 = raw_1[raw_1['Ownrent'] == 0]['avg_exp'].valuesOwnrent_1 = raw_1[raw_1['Ownrent'] == 1]['avg_exp'].valuesst.ttest_ind(Ownrent_0, Ownrent_1, equal_var = True) p值为0.01 < 0.05，可以拒绝原假设，即认为是否自有住房和月均信用卡支出是相关的。 2.3 多分类变量与连续变量的相关性分析 多分类变量和连续变量之间的相关性检验可以用多次t检验进行，但较为繁琐，用方差分析进行快速检验相关性，然后再运用多重检验查看具体是哪些处理之间存在差异。以教育水平edu_class为例进行分析，同理首先查看分布 raw_1.pivot_table(index = 'edu_class', values = ['avg_exp'], aggfunc={'avg_exp': ['count', np.mean]}) 可以看到不同教育水平之间消费水平有明显差异，接下来通过方差分析进行检验差异是否明显。 from statsmodels.stats.anova import anova_lm 引入anova_lm进行方差分析from ststsmodels.stats.formula import ols 引入ols进行线性回归建模lm = ols('avg_exp~C(edu_class)', data = raw_1).fit() C(edu_class) 将数值型的变量指定为分类型anova_lm(lm, typ = 2) 可以看到不同教育水平之间的月均消费支出之间的差异是显著的，继续用多重检验来看哪些处理之间是显著的。 from statsmodels.stats.multicomp import MultiComparison 引入MultiComparison进行tukey多重检验mc = MultiComparison(raw_1['avg_exp'],raw_1['edu_class'])tukey_result = mc.tukeyhsd(alpha = 0.5)print(tukey_result) 结果是每个处理之间因变量差异的显著性，最后一列reject都为True说明各组之间均存在显著差异。 三、模型建立与诊断 3.1 一元线性回归及模型解读 以Income为自变量，以avg_exp为因变量建立一元线形回归并对模型结果进行解释 lm_1 = ols('avg_exp ~ Income', data = raw_1).fit()print(lm_1.summary()) 首先从第一部分可以看到R^2为0.454，整个模型的F检验p值小于0.05，说明模型通过显著性检验。 其次模型结果的第二块也表明自变量和截距也通过显著性检验。 最后一部分主要是对残差进行检验，左侧Omnibus、Prob(Omnibus)主要是对偏度Skew和峰度Kurtosis进行检验，正态分布的偏度为0，峰度为3，模型的Prob(Omnibus)值为0.156大于0.05，说明不能拒绝残差符合正态分布。 右侧Durbin-Watson主要是对残差的自相关性进行检（改检验可表示为，为残差之间的相关系数），Durbin-Watson的取值范围是0-4，越接近2说明残差不存在自相关性，越接近0说明存在正相关，越接近4说明存在负相关性。 右侧Jarque-Bera (JB)、Prob(JB)是对残差正态性检验，可以用来判断残差是否符合正态分布，本案例中Prob(JB)值为0.173 > 0.05，基不能拒绝残差服从正态分布。 右侧Cond. No.是多重共线性检验，该值越大，共线性越严重。 整体上看模型虽然拟合效果没那么好，但是显著性通过了检验。接下来看一下模型具体的系数，Income的系数为97.7说明模型收入越高信用卡消费越高，是符合业务预期的。 3.2 残差可视化分析 接下来对残差进一步进行可视化分析，主要看残差是否满足以下几个假定，并尝试通过对自变量、因变量进行调整来优化模型。首先来回顾一下残差需要满足的几个假定： a.残差的要服从均值为0，方差为的正态分布； b.残差之间要相互独立 c.残差和自变量没有相关性 （1）通过残差图进行模型优化 模型avg_exp ~ Income的自变量与残差分布图、残差qq图、模型拟合情况图即自变量与因变量及其预测值的图像 lm_1 = ols('avg_exp ~ Income', data = raw_1).fit() 建模raw_1['resid_1'] = lm_1.resid 模型残差raw_1['resid_1_rank'] = raw_1['resid_1'].rank(ascending = False, pct = True) 计算残差的百分位数raw_1['pred_1'] = lm_1.predict() 添加预测值plt.figure(figsize = (20, 6)) 自变量与残差分布图ax1 = plt.subplot(131)ax1.scatter('Income', 'resid', data = raw_1)ax1.set_title('Income & resid') 残差的qq图ax2 = plt.subplot(132)stats.probplot(raw_1['resid_1_rank'], dist = 'norm', plot = ax2) 模型拟合情况图，自变量与因变量以及模型预测值ax3 = plt.subplot(133)ax3.scatter('Income', 'avg_exp', data = raw_1)ax3.plot('Income', 'pred_1', data = raw_1, color = 'red')ax3.legend()ax3.text(12, 1920, 'pred func R^2: %.2f'% lm_1.rsquared)ax3.set_title('Income & avg_exp') 从第一个自变量和残差散点图可以看出，残差基本符合对称分布，但随着自变量增大，残差也在变大，存在方差不齐的情况。第二个图残差的qq图可以看出，残差近似正态分布。第三个图可以看模型的拟合效果并不是很好，R^2只有0.45。对avg_exp取对数，能够改善预测值越大残差越大的情况，但由于只对因变量取对数导致模型不好解释，对自变量Income同时取对数，代码和以上类似，只是改变因变量和自变量形式而已，以下是残差图，可以看到残差的异方差现象被有效的抑制，并且R^2也得到了提高。 （2）通过残差图发现强影响点 仔细观察以上图像结果，左下侧有两个较为异常的数据，对模型的拟和效果有较大的影响， 对于这种影响较大的可将其进行删除并重新建模： 计算学生化残差raw_1['resid_t'] = (raw_1['resid_2'] - raw_1['resid_2'].mean())/raw_1['resid_2'].std() raw_1[abs(raw_1['resid_t']) > 2] 将残差大于2的筛选出来 将强影响点删除后，得到的结果如下，模型结果更稳定。 3.3 多元线性回归 上一篇文章有说到多重共线性会对模型产生致命的影响，用方差膨胀因子来处理的话会非常繁琐。通过正则化处理如Lasso回归，能够产生某些严格等于0的系数，从而达到变量筛选的目的。接下来以Lasso为例，首先用LassoCV来找到最优的alpha。由于statsmodels中的ols的fit_regularized方法没有很好的实现，所以用sklearn中linear_model模块来进行建模 from sklearn.preprocessing import StandardScaler sklearn进行线性回归前必须要进行标准化from sklearn.linear_model import LassoCV Lasso的交叉验证方法con_xcols = ['Age', 'Income', 'dist_home_val', 'dist_avg_income']scaler = StandardScaler()X = scaler.fit_transform(raw_1[con_xcols])y = raw_1['avg_exp_ln']lasso_alphas = np.logspace(-3, 0, 100, base = 10)lcv = LassoCV(alphas = lasso_alphas, cv = 10)lcv.fit(X, y)print('best alpha %.4f' % lcv.alpha_)print('the r-square %.4f' % lcv.score(X, y)) 接下来画出不同alpha下的岭迹图，来看alpha值对系数的影响 from sklearn.linear_model import Lassocoefs = []lasso = Lasso()for i in lasso_alphas:lasso.set_params(alpha = i)lasso.fit(X, y)coefs.append(lasso.coef_)ax = plt.gca()ax.plot(lasso_alphas, coefs)ax.set_xscale('log')ax.set_xlabel('$\\alpha$')ax.set_ylabel('coefs value') 从图中可以看到随着alpha的增大，系数不断在减小，有些系数会优先收缩为0，再继续增大时所欲系数都会为0，通过该特性从而达到变量筛选的目的。将LassoCV得到的系数打印出来，可以看到用户月均信用卡支出和当地小区均价、当地人均收入成正比，当地人均收入水平的影响更大。 以上就是线形回归在应用时的注意事项。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/baidu_26137595/article/details/123766191。 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。

...，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。 前言 Annotation——注解，JDK1.5新增加的功能。它能够添加到 Java 源代码的语法元数据。类、方法、变量、参数、包都可以被注解，可用来将信息元数据与程序元素进行关联。目前很多开源库都使用到了注解，最熟悉的ButtonKnife中的@ViewInject(R.id.x)就可以替代findViewId，不懂这一块技术的同学第一眼看上去肯定会一脸懵逼，下面会手把手带大家写出ButtonKnife的注解使用。使用注解可以简化代码，提高开发效率。本文简单介绍下注解的使用，并对几个 Android 开源库的注解使用原理进行简析。 1、作用 标记，用于告诉编译器一些信息 ； 编译时动态处理，如动态生成代码 ； 运行时动态处理，如得到注解信息。 2、分类 标准 Annotation， 包括 Override, Deprecated, SuppressWarnings。也都是Java自带的几个 Annotation，上面三个分别表示重写函数，不鼓励使用(有更好方式、使用有风险或已不在维护)，忽略某项 Warning； 元 Annotation ，@Retention, @Target, @Inherited, @Documented。元 Annotation 是指用来定义 Annotation 的 Annotation，在后面 Annotation 自定义部分会详细介绍含义； 自定义 Annotation ， 表示自己根据需要定义的 Annotation，定义时需要用到上面的元 Annotation 这里只是一种分类而已，也可以根据作用域分为源码时、编译时、运行时 Annotation。通过 @interface 定义，注解名即为自定义注解名。 一、自定义注解 例如，注解@MethodInfo： @Documented@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.METHOD)@Inheritedpublic @interface MethodInfo {String author() default "annotation@gmail.com";String date();int version() default 1;} 使用到了元Annotation： @Documented 是否会保存到 Javadoc 文档中 ； @Retention 保留时间，可选值 SOURCE（源码时），CLASS（编译时），RUNTIME（运行时），默认为 CLASS，值为 SOURCE 大都为 Mark Annotation，这类 Annotation 大都用来校验，比如 Override, Deprecated, SuppressWarnings ； @Target 用来指定修饰的元素，如 CONSTRUCTOR:用于描述构造器、FIELD:用于描述域、LOCAL_VARIABLE:用于描述局部变量、METHOD:用于描述方法、PACKAGE:用于描述包、PARAMETER:用于描述参数、TYPE:用于描述类、接口(包括注解类型) 或enum声明。 @Inherited 是否可以被继承，默认为 false。 注解的参数名为注解类的方法名，且： 所有方法没有方法体，没有参数没有修饰符，实际只允许 public & abstract 修饰符，默认为 public ，不允许抛异常； 方法返回值只能是基本类型，String, Class, annotation, enumeration 或者是他们的一维数组； 若只有一个默认属性，可直接用 value() 函数。一个属性都没有表示该 Annotation 为 Mark Annotation。 public class App {@MethodInfo(author = “annotation.cn+android@gmail.com”,date = "2011/01/11",version = 2)public String getAppName() {return "appname";} } 调用自定义MethodInfo 的示例，这里注解的作用实际是给方法添加相关信息： author、date、version 。 二、实战注解Butter Knife 首先，先定义一个ViewInject注解。 public @interface ViewInject { int value() default -1;} 紧接着，为刚自定义注解添加元注解。 @Target({ElementType.FIELD, ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface ViewInject {int value() default -1;} 再定义一个注解LayoutInject @Target(ElementType.TYPE)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface LayoutInject {int value() default -1;} 定义一个基础的Activity。 package cn.wsy.myretrofit.annotation;import android.os.Bundle;import android.support.v7.app.AppCompatActivity;import android.util.Log;import java.lang.reflect.Field;public class InjectActivity extends AppCompatActivity {private int mLayoutId = -1;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);displayInjectLayout();displayInjectView();}/ 解析注解view id/private void displayInjectView() {if (mLayoutId <=0){return ;}Class<?> clazz = this.getClass();Field[] fields = clazz.getDeclaredFields();//获得声明的成员变量for (Field field : fields) {//判断是否有注解try {if (field.getAnnotations() != null) {if (field.isAnnotationPresent(ViewInject.class)) {//如果属于这个注解//为这个控件设置属性field.setAccessible(true);//允许修改反射属性ViewInject inject = field.getAnnotation(ViewInject.class);field.set(this, this.findViewById(inject.value()));} }} catch (Exception e) {Log.e("wusy", "not found view id!");} }}/ 注解布局Layout id/private void displayInjectLayout() {Class<?> clazz = this.getClass();if (clazz.getAnnotations() != null){if (clazz.isAnnotationPresent(LayouyInject.class)){LayouyInject inject = clazz.getAnnotation(LayouyInject.class);mLayoutId = inject.value();setContentView(mLayoutId);} }} } 首先，这里是根据映射实现设置控件的注解，java中使用反射的机制效率性能并不高。这里只是举例子实现注解。ButterKnife官方申明不是通过反射机制，因此效率会高点。 package cn.wsy.myretrofit;import android.os.Bundle;import android.widget.TextView;import cn.wsy.myretrofit.annotation.InjectActivity;import cn.wsy.myretrofit.annotation.LayouyInject;import cn.wsy.myretrofit.annotation.ViewInject;@LayoutInject(R.layout.activity_main)public class MainActivity extends InjectActivity {@ViewInject(R.id.textview)private TextView textView;@ViewInject(R.id.textview1)private TextView textview1;@ViewInject(R.id.textview2)private TextView textview2;@ViewInject(R.id.textview3)private TextView textview3;@ViewInject(R.id.textview4)private TextView textview4;@ViewInject(R.id.textview5)private TextView textview5;@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);//设置属性textView.setText("OK");textview1.setText("OK1");textview2.setText("OK2");textview3.setText("OK3");textview4.setText("OK4");textview5.setText("OK5");} } 上面直接继承InjectActivity即可，文章上面也有说过：LayouyInject为什么作用域是TYPE，首先在加载view的时候，肯定是优先加载布局啊，ButterKnife也不例外。因此选择作用域在描述类，并且存在运行时。 二、解析Annotation原理 1、运行时 Annotation 解析 (1) 运行时 Annotation 指 @Retention 为 RUNTIME 的 Annotation，可手动调用下面常用 API 解析 method.getAnnotation(AnnotationName.class);method.getAnnotations();method.isAnnotationPresent(AnnotationName.class); 其他 @Target 如 Field，Class 方法类似 。 getAnnotation(AnnotationName.class) 表示得到该 Target 某个 Annotation 的信息，一个 Target 可以被多个 Annotation 修饰； getAnnotations() 则表示得到该 Target 所有 Annotation ； isAnnotationPresent(AnnotationName.class) 表示该 Target 是否被某个 Annotation 修饰； (2) 解析示例如下： public static void main(String[] args) {try {Class cls = Class.forName("cn.trinea.java.test.annotation.App");for (Method method : cls.getMethods()) {MethodInfo methodInfo = method.getAnnotation(MethodInfo.class);if (methodInfo != null) {System.out.println("method name:" + method.getName());System.out.println("method author:" + methodInfo.author());System.out.println("method version:" + methodInfo.version());System.out.println("method date:" + methodInfo.date());} }} catch (ClassNotFoundException e) {e.printStackTrace();} } 以之前自定义的 MethodInfo 为例，利用 Target（这里是 Method）getAnnotation 函数得到 Annotation 信息，然后就可以调用 Annotation 的方法得到响应属性值 。 2、编译时 Annotation 解析 (1) 编译时 Annotation 指 @Retention 为 CLASS 的 Annotation，甴 apt(Annotation Processing Tool) 解析自动解析。 使用方法： 自定义类集成自 AbstractProcessor； 重写其中的 process 函数 这块很多同学不理解，实际是 apt(Annotation Processing Tool) 在编译时自动查找所有继承自 AbstractProcessor 的类，然后调用他们的 process 方法去处理。 (2) 假设之前自定义的 MethodInfo 的 @Retention 为 CLASS，解析示例如下： @SupportedAnnotationTypes({ "cn.trinea.java.test.annotation.MethodInfo" })public class MethodInfoProcessor extends AbstractProcessor {@Overridepublic boolean process(Set<? extends TypeElement> annotations, RoundEnvironment env) {HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();for (TypeElement te : annotations) {for (Element element : env.getElementsAnnotatedWith(te)) {MethodInfo methodInfo = element.getAnnotation(MethodInfo.class);map.put(element.getEnclosingElement().toString(), methodInfo.author());} }return false;} } SupportedAnnotationTypes 表示这个 Processor 要处理的 Annotation 名字。 process 函数中参数 annotations 表示待处理的 Annotations，参数 env 表示当前或是之前的运行环境 process 函数返回值表示这组 annotations 是否被这个 Processor 接受，如果接受后续子的 rocessor 不会再对这个 Annotations 进行处理 三、几个 Android 开源库 Annotation 原理简析 1、Retrofit (1) 调用 @GET("/users/{username}")User getUser(@Path("username") String username); (2) 定义 @Documented@Target(METHOD)@Retention(RUNTIME)@RestMethod("GET")public @interface GET {String value();} 从定义可看出 Retrofit 的 Get Annotation 是运行时 Annotation，并且只能用于修饰 Method (3) 原理 private void parseMethodAnnotations() {for (Annotation methodAnnotation : method.getAnnotations()) {Class<? extends Annotation> annotationType = methodAnnotation.annotationType();RestMethod methodInfo = null;for (Annotation innerAnnotation : annotationType.getAnnotations()) {if (RestMethod.class == innerAnnotation.annotationType()) {methodInfo = (RestMethod) innerAnnotation;break;} }……} } RestMethodInfo.java 的 parseMethodAnnotations 方法如上，会检查每个方法的每个 Annotation， 看是否被 RestMethod 这个 Annotation 修饰的 Annotation 修饰，这个有点绕，就是是否被 GET、DELETE、POST、PUT、HEAD、PATCH 这些 Annotation 修饰，然后得到 Annotation 信息，在对接口进行动态代理时会掉用到这些 Annotation 信息从而完成调用。 因为 Retrofit 原理设计到动态代理，这里只介绍 Annotation。 2、Butter Knife (1) 调用 @InjectView(R.id.user) EditText username; (2) 定义 @Retention(CLASS) @Target(FIELD)public @interface InjectView {int value();} 可看出 Butter Knife 的 InjectView Annotation 是编译时 Annotation，并且只能用于修饰属性 (3) 原理 @Override public boolean process(Set<? extends TypeElement> elements, RoundEnvironment env) {Map<TypeElement, ViewInjector> targetClassMap = findAndParseTargets(env);for (Map.Entry<TypeElement, ViewInjector> entry : targetClassMap.entrySet()) {TypeElement typeElement = entry.getKey();ViewInjector viewInjector = entry.getValue();try {JavaFileObject jfo = filer.createSourceFile(viewInjector.getFqcn(), typeElement);Writer writer = jfo.openWriter();writer.write(viewInjector.brewJava());writer.flush();writer.close();} catch (IOException e) {error(typeElement, "Unable to write injector for type %s: %s", typeElement, e.getMessage());} }return true;} ButterKnifeProcessor.java 的 process 方法如上，编译时，在此方法中过滤 InjectView 这个 Annotation 到 targetClassMap 后，会根据 targetClassMap 中元素生成不同的 class 文件到最终的 APK 中，然后在运行时调用 ButterKnife.inject(x) 函数时会到之前编译时生成的类中去找。 3、ActiveAndroid (1) 调用 @Column(name = “Name") public String name; (2) 定义 @Target(ElementType.FIELD)@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface Column {……} 可看出 ActiveAndroid 的 Column Annotation 是运行时 Annotation，并且只能用于修饰属性 (3) 原理 Field idField = getIdField(type);mColumnNames.put(idField, mIdName);List<Field> fields = new LinkedList<Field>(ReflectionUtils.getDeclaredColumnFields(type));Collections.reverse(fields);for (Field field : fields) {if (field.isAnnotationPresent(Column.class)) {final Column columnAnnotation = field.getAnnotation(Column.class);String columnName = columnAnnotation.name();if (TextUtils.isEmpty(columnName)) {columnName = field.getName();}mColumnNames.put(field, columnName);} } TableInfo.java 的构造函数如上，运行时，得到所有行信息并存储起来用来构件表信息。 ———————————————————————— 最后一个问题，看看这段代码最后运行结果： public class Person {private int id;private String name;public Person(int id, String name) {this.id = id;this.name = name;}public boolean equals(Person person) {return person.id == id;}public int hashCode() {return id;}public static void main(String[] args) {Set<Person> set = new HashSet<Person>();for (int i = 0; i < 10; i++) {set.add(new Person(i, "Jim"));}System.out.println(set.size());} } 答案：示例代码运行结果应该是 10 而不是 1，这个示例代码程序实际想说明的是标记型注解 Override 的作用，为 equals 方法加上 Override 注解就知道 equals 方法的重载是错误的，参数不对。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/csdn_aiyang/article/details/81564408。 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。

...，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。 文章目录 前言 一、数字识别的模型训练 1.下载训练集 2.对数据进行调整 2.1 将ubyte格式转为jpg格式 2.2 将图片按照标签分类到具体文件夹 2.3 数据存在的缺陷 2.4 优化建议(核心) 二、模型训练 三、项目实现 1. 代码实现 2. 采用器件 2. 注意事项 总结 前言 第一次接触OpenMV也是第一次将理论用于实践，是老师让我实现的一个小测验，这几天完成后决定写下完整的过程。本文主要是当缝合怪，借鉴和参考了其他人的代码再根据我个人设备进行了一定的调整，此外还包括了我自身实践过程中的一些小意外。 ！！！一定要根据个人器件型号和个人设备来参考 一、数字识别的模型训练 1.下载训练集 研究期间，我发现大部分人以及官网教程采用的都是自己拍摄照片再进行网络训练，存在的缺陷就是数据集较小不全面、操作繁琐。个人认为如果是对标准的数字进行识别，自己手动拍取照片进行识别足够了。但想要应用于更广泛的情况，应该寻找更大的数据集，所以我找到了国外手写数字的数据集MNIST。建议四个文件都下载 数据链接：MINIST数据集 2.对数据进行调整 2.1 将ubyte格式转为jpg格式 代码参考链接：python将ubyte格式的MNIST数据集转成jpg图片格式并保存 import numpy as npimport cv2import osimport structdef trans(image, label, save):image位置，label位置和转换后的数据保存位置if 'train' in os.path.basename(image):prefix = 'train'else:prefix = 'test'labelIndex = 0imageIndex = 0i = 0lbdata = open(label, 'rb').read()magic, nums = struct.unpack_from(">II", lbdata, labelIndex)labelIndex += struct.calcsize('>II')imgdata = open(image, "rb").read()magic, nums, numRows, numColumns = struct.unpack_from('>IIII', imgdata, imageIndex)imageIndex += struct.calcsize('>IIII')for i in range(nums):label = struct.unpack_from('>B', lbdata, labelIndex)[0]labelIndex += struct.calcsize('>B')im = struct.unpack_from('>784B', imgdata, imageIndex)imageIndex += struct.calcsize('>784B')im = np.array(im, dtype='uint8')img = im.reshape(28, 28)save_name = os.path.join(save, '{}_{}_{}.jpg'.format(prefix, i, label))cv2.imwrite(save_name, img)if __name__ == '__main__':需要更改的文件路径！！！！！！此处是原始数据集位置train_images = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-images.idx3.ubyte'train_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/train-labels.idx1.ubyte'test_images ='C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-images.idx3.ubyte'test_labels = 'C:/Users/ASUS/Desktop/t10k-labels.idx1.ubyte'此处是我们将转化后的数据集保存的位置save_train ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/train_images/'save_test ='C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test_images/'if not os.path.exists(save_train):os.makedirs(save_train)if not os.path.exists(save_test):os.makedirs(save_test)trans(test_images, test_labels, save_test)trans(train_images, train_labels, save_train) 2.2 将图片按照标签分类到具体文件夹 文章参考链接：python实现根据文件名自动分类转移至不同的文件夹 注意：为了适合这个数据集和我的win11系统对代码进行了一点调整，由于数据很多如果只需要部分数据一定要将那些数据单独放在一个文件夹。 导入库import osimport shutil 当前文件夹所在的路径，使用时需要进行修改current_path = 'C:/Users/ASUS/Desktop/MNIST/test'print('当前文件夹为:' + current_path) 读取该路径下的文件filename_list = os.listdir(current_path) 建立文件夹并且进行转移 假设原图片名称 test_001_2.jpgfor filename in filename_list:name1, name2, name3 = filename.split('_') name1 = test name2 = 001 name3 = 2.jpgname4, name5 = name3.split('.') name4 = 2 name5 = jpgif name5 == 'jpg' or name5 == 'png':try:os.mkdir(current_path+'/'+name4)print('成功建立文件夹:'+name4)except:passtry:shutil.move(current_path+'/'+filename, current_path+'/'+name4[:])print(filename+'转移成功！')except Exception as e:print('文件 %s 转移失败' % filename)print('转移错误原因:' + e)print('整理完毕！') 2.3 数据存在的缺陷 数据集内的图片数量很多，由于后面介绍的云端训练的限制，只能采用部分数据（本人采用的是1000张，大家可以自行增减数目）。 数据集为国外的数据集，很多数字写的跟我们不一样。如果想要更好的适用于我们国内的场景，可以对数据集进行手动的筛选。下面是他们写的数字2： 可以看出跟我们的不一样，不过数据集中仍然存在跟常规书写的一样的，我们需要进行人为的筛选。 2.4 优化建议(核心) 分析发现，部分数字精度不高的原因主要是国外手写很随意，我们可以通过调整网络参数(如下)、人为筛选数据(如上)、增大数据集等方式进行优化。 二、模型训练 主要参考文章：通过云端自动生成openmv的神经网络模型，进行目标检测 ！！！唯一不同的点是我图像参数设置的是灰度而不是上述文章的RGB。 下面是我模型训练时的参数设置（仅供参考）： 通过混淆矩阵可以看出，主要的错误在于数字2、6、8。我们可以通过查看识别错误的数字来分析可能的原因。 三、项目实现 ！！！我们需要先将上述步骤中导出文件中的所有内容复制粘贴带OpenMV中自带的U盘中。然后将其中的.py文件名称改为main 1. 代码实现 本人修改后的完整代码展示如下，使用的是OpenMV IDE（官网下载）： 数字识别后控制直流电机转速from pyb import Pin, Timerimport sensor, image, time, os, tf, math, random, lcd, uos, gc 根据识别的数字输出不同占比的PWM波def run(number):if inverse == True:ain1.low()ain2.high()else:ain1.high()ain2.low()ch1.pulse_width_percent(abs(number10)) 具体参数调整自行搜索sensor.reset() 初始化感光元件sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE) set_pixformat : 设置像素模式(GRAYSCALSE : 灰色; RGB565 : 彩色)sensor.set_framesize(sensor.QQVGA2) set_framesize : 设置处理图像的大小sensor.set_windowing((128, 160)) set_windowing ： 设置提取区域大小sensor.skip_frames(time = 2000) skip_frames ：跳过2000ms再读取图像lcd.init() 初始化lcd屏幕。inverse = False True : 电机反转 False : 电机正转ain1 = Pin('P1', Pin.OUT_PP) 引脚P1作为输出ain2 = Pin('P4', Pin.OUT_PP) 引脚P4作为输出ain1.low() P1初始化低电平ain2.low() P4初始化低电平tim = Timer(2, freq = 1000) 采用定时器2，频率为1000Hzch1 = tim.channel(4, Timer.PWM, pin = Pin('P5'), pulse_width_percent = 100) 输出通道1 配置PWM模式下的定时器（高电平有效） 端口为P5 初始占空比为100%clock = time.clock() 设置一个时钟用于追踪FPS 加载模型try:net = tf.load("trained.tflite", load_to_fb=uos.stat('trained.tflite')[6] > (gc.mem_free() - (641024)))except Exception as e:print(e)raise Exception('Failed to load "trained.tflite", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 加载标签try:labels = [line.rstrip('\n') for line in open("labels.txt")]except Exception as e:raise Exception('Failed to load "labels.txt", did you copy the .tflite and labels.txt file onto the mass-storage device? (' + str(e) + ')') 不断的进行运行while(True):clock.tick() 更新时钟img = sensor.snapshot().binary([(0,64)]) 抓取一张图像以灰度图显示lcd.display(img) 拍照并显示图像for obj in net.classify(img, min_scale=1.0, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): 初始化最大值和标签max_num = -1max_index = -1print("\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())img.draw_rectangle(obj.rect()) 预测值和标签写成一个列表predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) 输出各个标签的预测值，找到最大值进行输出for i in range(len(predictions_list)):print('%s 的概率为： %f' % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))if predictions_list[i][1] > max_num:max_num = predictions_list[i][1]max_index = int(predictions_list[i][0])run(max_index)print('该数字预测为：%d' % max_index)print('FPS为：', clock.fps())print('PWM波占空比为: %d%%' % (max_index10)) 2. 采用器件 使用的器件为OpenMV4 H7 Plus和L298N以及常用的直流电机。关键是找到器件的引脚图，再进行简单的连线即可。 参考文章：【L298N驱动模块学习笔记】–openmv驱动 参考文章：【openmv】原理图 引脚图 2. 注意事项 上述代码中我用到了lcd屏幕，主要是为了方便离机操作。使用过程中，OpenMV的lcd初始化时会重置端口，所有我们在输出PWM波的时候一定不要发生引脚冲突。我们可以在OpenMV官网查看lcd用到的端口： 可以看到上述用到的是P0、P2、P3、P6、P7和P8。所有我们输出PWM波时要避开这些端口。下面是OpenMV的PWM资源： 总结 本人第一次自己做东西也是第一次使用python，所以代码和项目写的都很粗糙，只是简单的识别数字控制直流电机。我也是四处借鉴修改后写下的大小，这篇文章主要是为了给那些像我一样的小白们提供一点帮助，减少大家查找资料的时间。模型的缺陷以及改进方法上述中已经说明，如果我有写错或者大家有更好的方法欢迎大家告诉我，大家一起进步！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57100435/article/details/130740351。 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。

...，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。 一、写在前面 终于过了9.28，几个月前在和同学吃饭的时候就在说，如果现在是国庆节多好啊，保研就结束了，不用再那么焦虑。保研前就看过网上好多经验帖，就想着等保研结束后把自己的经历与感想写下来，希望能给学弟学妹们一些帮助。在这里十分感谢一路上帮助并鼓励我的家人、老师、学长学姐和同学，是你们对我的帮助让我成功地走下来，走过那段焦虑的时光。 以下是我几个月来的收获与体会，希望能对大家有帮助，如果有问题欢迎私信我交流~~~ 如果对你有帮助记得点个赞哦🙈🙈🙈 PS：以下的个人简历/个人陈述/老师推荐信等材料如果有需要的，欢迎关注我的 微 信 公 号【驭风者小窝】发 送【 保研 】领取大礼包~~ 二、个人情况 学校：末流985 专业排名：5% 四六级：515/449 科研竞赛：学过一些机器学习的知识，有几个简单的科研项目；一些比赛获奖，国奖 最终去向：北航计算机学硕 三、关于保研(前期准备/时间安排/个人材料) 专业知识复习：建议在大三下学期开学初期就开始复习专业课，包括：线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等(不用复习的特别深入)，有的学校有笔试，大多数在面试时会问到一些基础知识(如果老师问到的基础知识都答上来，老师对你的印象肯定会特别好！)。 信息搜集：各学校/学院官网(研招网)；学长学姐；保研论坛，微信公众号(后保研、保研人、保研论坛等)；QQ群等。同时也要多与同学交流，互相交换信息。 搜集你想去并且基本能去的学校的要求和特点(南京大学夏令营对机考特别看重，难度也比较大，可以在大三就多刷题好好准备)，进行一定的准备，可以在网上搜索相关的经验贴。 个人定位：了解你们学校学长学姐的保研去处，最好多跟本校已经保研的学长学姐交流，根据他们的经历以及自己的实力和研究生规划来对自己进行定位。 方向和选择： 人工智能？CV? NLP? 数据库？分布式系统？其他？ 硕士？直博？ 小老师？大牛老师？ 以上这些选择因人而异，最好自己多了解、多与老师学长学姐交流，根据自己的兴趣、目前的发展以及自己未来的规划进行抉择。 夏令营(4-7月)：从四月份开始就有的学校开始了夏令营申请，5-6月是夏令营申请的集中时间；参加夏令营基本都在6-7月份。夏令营的好处：老师名额多；时间比较充裕，可以较好的了解学校以及方向等；大多学校夏令营安排住宿。参加夏令营最重要的是专业排名(这是大多数学校初筛的最重要的依据，科研经历/比赛等都是次要的。当然顶会和ACM大牛除外)。 预推免(7-9月)：有的学校夏令营开始后马上就开始预推免的报名与进行(例如哈工大从7月份开始到9月份有四批预推免的面试)；大多数学校集中在9月中旬。如果夏令营已经有offer了可以在预推免时冲击更好的offer；如果夏令营没有拿到offer，建议此时以稳重为好。 九推：9月28号在推免系统正式填报推免志愿，录取。 个人简历：建议在寒假期间就把自己大学的经历都整理一遍，写好简历的初始版本；然后再找老师、学长学姐帮忙完善。 个人陈述：包括自己的情况介绍、科研经历、研究生期间的规划等，1000-1500字。网上有模板可以借鉴。 老师推荐信：基本都是自己写好找老师签字，如果老师能帮你手写的话，那太好不过了。 联系老师邮件：建议提前写好一个大概的模板，注意格式、内容以及邮件的标题等(例如XX大学-XXX-保研申请)。建议夏令营前或者初审过了及时联系自己喜欢的老师。 以上只是对各方面的简单介绍，每个方面详细的注意点网上好多资料，多多搜集就好。 PS：以上个人简历/个人陈述/老师推荐信模板如果有需要的私信我分享给你！ 建议把以上材料都提前收集整理好，保研结束后发现我的材料文件夹3个多G...... 一年多来整理的保研资料 四、上科大信息学院夏令营(7.3-7.6) 本来没有打算报名上科大，一个同学把上科大宣传单给了我一份，看后感觉上科大实力比较强(虽然不是982/211)就报名了。 校园环境 上科大3号报到，4号-6号有开营活动、参观、自己联系老师面试(后来才知道即使拿到优营九月份也要再来面试，也就是说上科大夏令营拿到优营只是免去了九月预推免面试的初审，但是如果你足够优秀，老师比较中意，九月份就是来走一下过场。) 我参加了三个老师的面试。YY老师只是简单问了几个问题，有点水；HXM老师有一轮笔试(考的概率论比较多，编译原理、操作系统、计网也有涉及)+面试；YJY老师的一轮面试是课题组的学长学姐面的(自我介绍+项目)，二轮面试和老师聊。 上科大给我的感觉就是学校小而精；老师比较好(比如YJY/GSH/TKW)、科研氛围浓厚、硬件设施完善(双人宿舍，独立卫浴，中央空调；学校地下全是停车场，下雨不用打伞可以直接走地下)，但是由于建立才几年的时间，知名度不高。 学生宿舍 五、北理计算机夏令营(7.8-7.10) 北理今年入营的基本都是985和顶尖211，夏令营去了基本都能拿到优营！入营290+，夏令营参营240+，优营220+。 在北理主楼俯瞰 8号报到，领取宿舍钥匙、校园卡(北理夏令营包括食宿，每人发了一张100元的校园卡，可以在食堂、超市消费)。北理校园比较小、路比较窄；研究生宿舍三栋高层，有电梯，四人间，宿舍空间小、比较挤，大多数宿舍有空调(据说是宿舍的同学自己买或者租的)，每一层有一个公共洗澡间。 9号上午宣讲，下午机试。机试两道题目难度不大，老师手动输入三个样例给分(4+3+3，每道题目满分10分)。下午机试结束我找到提前联系的LX老师聊了一个小时，老师人很nice，专心学术(据说她的研究生大都有一篇顶会论文)。 10号上午自己找老师面试。我又参加了院长实验室的面试，比较简单。下午正式面试，分了十多个组一起面试，总共四个小时。面试包括英文自我介绍、项目、研究生规划、是否打算读博、基础知识等，每人大概5-7分钟。面试结束就可以离校了。 六、北航计算机夏令营(7.11-7.14) 北航是不包含食宿的，所以入营人数较多，有600+。北航7.11上午报到+宣讲，下午机试分两组。北航机试类似CSP，可以多次提交，以最后一次为准，但是提交后不能实时出成绩。机试两个小时，包括两道题目，第一道题目比较简单，第二道题目稍微难一些，我第二道题目没有写完但是也过了机试，第二道题目即使没有写完也要能写多少写多少，把代码的思路写出来(有可能会人工判)。北航机试可以用CSP成绩代替，基本250分及以上就没问题，每年具体的情况不一样。11号晚上出机试通过名单(大概500+进340+)。 12号分组面试，每人20分钟，从上午八点一直面试到下午三点。面试包括抽取一道政治题谈看法、抽取一段英文读并翻译、基础知识(数学知识+计算机知识)、项目。政治题和英文翻译感觉大家都差不多(除非你英语特别差)，主要的是基础知识面试，北航比较爱问数学问题线代、概率论、离散、高数；如果你的项目比较好的话，老师会着重问你的项目。问到我的问题有梯度、可微和可导、大数定理+中心极限定理等。12号晚上出优营名单，大概340+进180。北航是根据夏令营面试排名来定学硕和专硕的，大概有40个学硕的名额，其他都是专硕，不过北航学硕和专硕培养方式没有区别。 这是在我前面面试同学被问到的部分问题 13号领导师意向表，找导师签字，如果没有找到暑假期间或者九月份也可以再联系老师。 14号校医院体检，夏令营结束。 七、计算所(7.13-7.16) 计算所入营还是比较有难度的，但是即使没入营也可以自己联系老师，如果老师同意可以来参加面试，只是夏令营包括食宿，没入营的不包括食宿。计算所是分实验室面试的，可以参加多个实验室的面试，我参加了网数和智信的笔试+机试+面试。 智信12号笔试，14号机试+面试。笔试包括英文论文理解翻译、概率论题、计算机基础知识题目(操作系统，计网等)、CV题目(智信主要是做CV)。机试五道题目，一个小时，题目代码已经写好了，只需你补全，类似LeetCode，在学长的电脑上完成，有C++和Python可选，两种编程语言题目不同。C++用的是VS2017，会由人给你记每道题目完成的时间，会让你演示调试，结束后打包发送到一个邮箱里。 网数只有机试和面试,13号上午机试，15号面试。机试一个小时七道题目，在自己电脑上写然后拷到老师的优盘上。考察了包括链表、二叉树、图等，偏向于工程，据说今年的题目是计算所一个工程博士出的。机试70人，进入面试60人。面试每人15分钟，包括自我介绍，专业知识，是否读博，项目等。 计算所环境 八、一些建议和感想 一些建议： 提前准备，给自己定位，有针对性的准备，多在网上找经验贴；多和本校保研的学长学姐交流，多和同学交流，多搜集信息； 4月份前把简历、推荐信、个人陈述等写好，再不断修改完善； 最好能提前联系一个老师，以免拿到优营而没有找到好老师； 准备好专业知识，线代、概率论、数据结构、计网、计组、操作系统等； 如果编程能力不是特别强，最好大三开始就刷题，LeetCode的中档题难度基本就够用了； 一些体会与感想： 机会是留给有准备的人的，越努力越幸运！ 做最坏的打算，做最好的准备。 保研是一场马拉松，坚持到底就是胜利。 遵道而行，但到半途需努力；会心不远，欲登绝顶莫辞劳。 也送给自己一句话：流年笑掷，未来可期！ 以上仅代表个人观点与感想，如果对你有帮助记得点赞哦~如有问题，可以关注我的公主号【驭风者小窝】，我会尽我最大的努力帮助你！ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_28983299/article/details/118319985。 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。

...，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。 在PC端点击图片，鼠标右键可把图片素材另存到桌面使用，手机端可长按图片保存到本地相册，夏欢和认为有用的话就点个赞，三连就更满足我的期待了 JPanel切换案例 package swing; public class mains { public static void main(String[] args) { new swingJpanelQieHuan(); } } package swing; import java.awt.Color; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import javax.swing.; public class swingJpanelQieHuan extends JFrame{ public static JPanel jpRed,jpPink,jpBlueRightBottom1, jpGreenRightBottom2; public static JButton anNiu1,anNiu2; JLabel JLabel1; public static JLabel JLabel2; public swingJpanelQieHuan(){ this.setLayout(null); this.setSize(700,700); this.setLocationRelativeTo(null); jpRed=new JPanel(); jpPink=new JPanel(); jpBlueRightBottom1=new JPanel(); jpGreenRightBottom2=new JPanel(); jpRed.setLayout(null); anNiu1=new JButton("点赞界面"); anNiu2=new JButton("三连关注界面"); anNiu1.setBounds(150,30,120,30); anNiu2.setBounds(300,30,120,30); anNiu1.addActionListener(new swingJpanelShiJian(this)); anNiu2.addActionListener(new swingJpanelShiJian(this)); jpRed.add(anNiu1);jpRed.add(anNiu2); jpRed.setBorder(BorderFactory.createLineBorder(Color.red)); jpPink.setBorder(BorderFactory.createLineBorder(Color.pink)); jpBlueRightBottom1.setBorder (BorderFactory.createLineBorder(Color.blue)); jpGreenRightBottom2.setBorder (BorderFactory.createLineBorder(Color.green)); jpRed.setBounds(10,10,600,150); jpPink.setBounds(10,170,200,450); jpBlueRightBottom1.setBounds(220, 170, 380, 450); jpGreenRightBottom2.setBounds(220, 170, 380, 450); JLabel1 = new JLabel(); JLabel2=new JLabel(); JLabel1. setIcon(new ImageIcon("img//1.png")); JLabel2. setIcon(new ImageIcon("img//2.png")); jpBlueRightBottom1.add(JLabel1); jpGreenRightBottom2.add(JLabel2); this.add(jpRed);this.add(jpPink); this.add(jpGreenRightBottom2); this.add(jpBlueRightBottom1); this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); this.setVisible(true); } } class swingJpanelShiJian implements ActionListener{ //jieShou接收 //chuangTi窗体 public static swingJpanelQieHuan jieShou; public swingJpanelShiJian(swingJpanelQieHuan chuangTi){ jieShou=chuangTi; } @Override public void actionPerformed(ActionEvent arg0) { String neiRong=arg0.getActionCommand(); if(neiRong.equals("点赞界面")){ jieShou.jpBlueRightBottom1.setVisible(true); jieShou.jpGreenRightBottom2.setVisible(false); }else if(neiRong.equals("三连关注界面")){ jieShou.jpBlueRightBottom1.setVisible(false); jieShou.jpGreenRightBottom2.setVisible(true); } } } JTree树形控件点击内容弹出新的窗体 package swing; public class mains { public static void main(String[] args) { new swingJpanelQieHuan(); } } package swing; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import javax.swing.; public class newDengLu extends JFrame{ public static JLabel lb1,lb2,lb3,lb4=null; public static JTextField txt1=null; public static JPasswordField pwd=null; public static JComboBox com=null; public static JButton btn1,btn2=null; public newDengLu(){ this.setTitle("诗书画唱登录页面"); this.setLayout(null); this.setSize(500,400); this.setLocationRelativeTo(null); lb1=new JLabel("用户名"); lb2=new JLabel("用户密码"); lb3=new JLabel("用户类型"); lb4=new JLabel("登录窗体"); Font f=new Font("微软雅黑",Font.BOLD,35); lb4.setFont(f); lb4.setForeground(Color.red); lb4.setBounds(160,30,140,40); lb1.setBounds(100, 100, 70,30); lb2.setBounds(100,140,70,30); lb3.setBounds(100,180,70,30); txt1=new JTextField(); txt1.setBounds(170,100,150,30); pwd=new JPasswordField(); pwd.setBounds(170,140,150,30); com=new JComboBox(); com.addItem("会员用户"); com.addItem("普通用户"); com.setBounds(170,180,150,30); btn1=new JButton("登录"); btn1.setBounds(130,220,70,30); btn2=new JButton("取消"); btn2.setBounds(240,220,70,30); this.add(lb1);this.add(lb2);this.add(lb3); this.add(txt1);this.add(pwd);this.add(com); this.add(btn1);this.add(btn2);this.add(lb4); //this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); this.setVisible(true); } } package swing; import java.awt.Color; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import javax.swing.; import javax.swing.event.TreeSelectionEvent; import javax.swing.event.TreeSelectionListener; import javax.swing.tree.DefaultMutableTreeNode; public class swingJpanelQieHuan extends JFrame{ public static JPanel jpRed,jpPinkLeft,jpBlueRightBottom1, jpGreenRightBottom2; public static JTree JTree1,JTree2; public static JButton anNiu1,anNiu2; public static JLabel JLabel1,JLabel2; public swingJpanelQieHuan(){ this.setLayout(null); this.setSize(700,700); this.setLocationRelativeTo(null); jpRed=new JPanel(); jpPinkLeft=new JPanel(); jpBlueRightBottom1=new JPanel(); jpGreenRightBottom2=new JPanel(); jpRed.setLayout(null); anNiu1=new JButton("点赞界面"); anNiu2=new JButton("三连关注界面"); anNiu1.setBounds(150,30,120,30); anNiu2.setBounds(300,30,120,30); anNiu1.addActionListener(new swingJpanelShiJian(this)); anNiu2.addActionListener(new swingJpanelShiJian(this)); jpRed.add(anNiu1);jpRed.add(anNiu2); jpRed.setBorder(BorderFactory.createLineBorder(Color.red)); jpPinkLeft.setBorder(BorderFactory.createLineBorder(Color.pink)); jpBlueRightBottom1.setBorder (BorderFactory.createLineBorder(Color.blue)); jpGreenRightBottom2.setBorder (BorderFactory.createLineBorder(Color.green)); jpRed.setBounds(10,10,600,150); jpPinkLeft.setBounds(10,170,200,450); jpBlueRightBottom1.setBounds(220, 170, 380, 450); jpGreenRightBottom2.setBounds(220, 170, 380, 450); JLabel1 = new JLabel(); JLabel2=new JLabel(); JLabel1. setIcon(new ImageIcon("img//1.png")); JLabel2. setIcon(new ImageIcon("img//2.png")); jpBlueRightBottom1.add(JLabel1); jpGreenRightBottom2.add(JLabel2); DefaultMutableTreeNode dmtn1 = new DefaultMutableTreeNode("图书管理"); DefaultMutableTreeNode dmtn_yonghu = new DefaultMutableTreeNode ("用户管理"); DefaultMutableTreeNode dmtnQieHuan = new DefaultMutableTreeNode ("切换到登录界面"); DefaultMutableTreeNode dmtn_yonghu_insert = new DefaultMutableTreeNode("增加用户"); DefaultMutableTreeNode dmtn_yonghu_update = new DefaultMutableTreeNode("修改用户"); DefaultMutableTreeNode dmtn_yonghu_delete = new DefaultMutableTreeNode("删除用户"); DefaultMutableTreeNode dmtn_yonghu_select = new DefaultMutableTreeNode("查询用户"); DefaultMutableTreeNode dmtn_jieyue = new DefaultMutableTreeNode("借阅管理"); DefaultMutableTreeNode dmtn_jieyue_insert = new DefaultMutableTreeNode("增加借阅信息"); DefaultMutableTreeNode dmtn_jieyue_update = new DefaultMutableTreeNode("修改借阅信息"); DefaultMutableTreeNode dmtn_jieyue_delete = new DefaultMutableTreeNode("删除借阅信息"); DefaultMutableTreeNode dmtn_jieyue_select = new DefaultMutableTreeNode("查询借阅信息"); dmtn_yonghu.add(dmtnQieHuan); dmtn_yonghu.add(dmtn_yonghu_insert); dmtn_yonghu.add(dmtn_yonghu_update); dmtn_yonghu.add(dmtn_yonghu_delete); dmtn_yonghu.add(dmtn_yonghu_select); dmtn_jieyue.add(dmtn_jieyue_insert); dmtn_jieyue.add(dmtn_jieyue_update); dmtn_jieyue.add(dmtn_jieyue_delete); dmtn_jieyue.add(dmtn_jieyue_select); dmtn1.add(dmtn_yonghu); dmtn1.add(dmtn_jieyue); JTree1 = new JTree(dmtn1); JTree1.addTreeSelectionListener(new swingJpanelShiJian(this)); JTree1.setBackground(Color.white); jpPinkLeft.setBackground(Color.white); //JTree1.setBounds(10,170,200,450);在这里是一句没效果的代码 jpPinkLeft.add(JTree1); this.add(jpRed);this.add(jpPinkLeft); this.add(jpGreenRightBottom2); this.add(jpBlueRightBottom1); this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); this.setVisible(true); } } class swingJpanelShiJian implements ActionListener, TreeSelectionListener{ //jieShou接收 //chuangTi窗体 public static swingJpanelQieHuan jieShou; public swingJpanelShiJian(swingJpanelQieHuan chuangTi){ jieShou=chuangTi; } @Override public void actionPerformed(ActionEvent arg0) { String neiRong=arg0.getActionCommand(); if(neiRong.equals("点赞界面")){ jieShou.jpBlueRightBottom1.setVisible(true); jieShou.jpGreenRightBottom2.setVisible(false); }else if(neiRong.equals("三连关注界面")){ jieShou.jpBlueRightBottom1.setVisible(false); jieShou.jpGreenRightBottom2.setVisible(true); } } @Override public void valueChanged(TreeSelectionEvent arg0) { DefaultMutableTreeNode str = (DefaultMutableTreeNode) jieShou.JTree1 .getLastSelectedPathComponent(); if (str.toString().equals("切换到登录界面")) { new newDengLu(); } else { } } } JTable初始化表格 package swing; public class mains { public static void main(String[] args) { new swingBiaoGe(); } } package swing; import java.util.Vector; import javax.swing.; import javax.swing.table.DefaultTableModel; public class swingBiaoGe extends JFrame{ //要声明 ： 装载内容的容器，table的控件， 容器的标题， 容器的具体的内容。 public static JTable biaoGe=null;//JTable为表格的控件 //要声明装载内容的容器，如下： public static DefaultTableModel DTM=null; //Vector中： //一个放标题，一个放内容 //>表示只接受集合的类型 Vector biaoTi; Vector> neiRong; public swingBiaoGe(){ this.setLayout(null); this.setSize(600,600); this.setLocationRelativeTo(null); //给标题赋值： biaoTi=new Vector(); biaoTi.add("编号");biaoTi.add("姓名"); biaoTi.add("性别");biaoTi.add("年龄"); //给内容赋值： neiRong=new Vector>(); for(int i=0;i<5;i++){ Vector v=new Vector(); v.add("编号"+(i+6));v.add("诗书画唱"+(i+6)); v.add("性别"+(i+6));v.add("年龄"+(i+6)); neiRong.add(v); } //将内容添加到装载内容的容器中： DTM=new DefaultTableModel(neiRong,biaoTi); DTM=new DefaultTableModel(neiRong,biaoTi) { @Override public boolean isCellEditable(int a, int b) { return false; } }; biaoGe=new JTable(DTM); //设置滚动条： JScrollPane jsp=new JScrollPane(biaoGe); jsp.setBounds(10,10,400,400); this.add(jsp); this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); this.setVisible(true); } } JTable初始化数据，数据要求链接JDBC获取 create database yonghu select from shangpin; select from sp_Type; create table sp_Type( sp_TypeID int primary key identity(1,1), sp_TypeName varchar(100) not null ); insert into sp_Type values('水果'); insert into sp_Type values('零食'); insert into sp_Type values('小吃'); insert into sp_Type values('日常用品'); create table shangpin( sp_ID int primary key identity(1,1), sp_Name varchar(100) not null, sp_Price decimal(10,2) not null, sp_TypeID int, sp_Jieshao varchar(300) ); insert into shangpin values('苹果',12,1,'好吃的苹果'); insert into shangpin values('香蕉',2,1,'好吃的香蕉'); insert into shangpin values('橘子',4,1,'好吃的橘子'); insert into shangpin values('娃哈哈',3,2,'好吃营养好'); insert into shangpin values('牙刷',5,4,'全自动牙刷'); package SwingJdbc; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.event.MouseEvent; import java.awt.event.MouseListener; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.util.Vector; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JComboBox; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JOptionPane; import javax.swing.JPanel; import javax.swing.JScrollPane; import javax.swing.JTable; import javax.swing.JTextField; import javax.swing.table.DefaultTableModel; public class biaoGe extends JFrame { class shiJian implements MouseListener, ActionListener { public biaoGe jieShou = null; public shiJian(biaoGe chuangTi) { this.jieShou = chuangTi; } @Override public void actionPerformed(ActionEvent arg0) { String name = jieShou.wenBenKuangName.getText(); String price = jieShou.wenBenKuangPrice.getText(); String type = jieShou.wenBenKuangTypeId.getText(); String jieshao = jieShou.wenBenKuangJieShao. getText(); String sql = "insert into shangpin values('" + name + "'" + ", " + price + "," + type + ",'" + jieshao + "')"; if (DBUtils.ZSG(sql)) { JOptionPane.showMessageDialog(null, "增加成功"); jieShou.chaxunchushihua(); } else { JOptionPane.showMessageDialog(null, "出现了未知的错误，增加失败"); } } @Override public void mouseClicked(MouseEvent arg0) { if (arg0.getClickCount() == 2) { int row = jieShou.biaoGe1.getSelectedRow(); jieShou.wenBenKuangBianHao .setText(jieShou.biaoGe1.getValueAt( row, 0).toString()); jieShou.wenBenKuangName .setText(jieShou.biaoGe1.getValueAt( row, 1).toString()); jieShou.wenBenKuangPrice .setText(jieShou.biaoGe1.getValueAt( row, 2).toString()); jieShou.wenBenKuangTypeId .setText(jieShou.biaoGe1.getValueAt( row, 3).toString()); jieShou.wenBenKuangJieShao .setText(jieShou.biaoGe1.getValueAt( row, 4).toString()); } if (arg0.isMetaDown()) { int num = JOptionPane.showConfirmDialog(null, "是否确认删除这条信息?"); if (num == 0) { int row = jieShou.biaoGe1 .getSelectedRow(); String sql = "delete shangpin where sp_id=" + jieShou.biaoGe1.getValueAt( row, 0) + ""; if (DBUtils.ZSG(sql)) { JOptionPane.showMessageDialog(null, "册除成功"); jieShou.chaxunchushihua(); } else { JOptionPane.showMessageDialog(null, "出现了未知的错误，请重试"); } } } } @Override public void mouseEntered(MouseEvent arg0) { // TODO Auto-generated method stub } @Override public void mouseExited(MouseEvent arg0) { // TODO Auto-generated method stub } @Override public void mousePressed(MouseEvent arg0) { // TODO Auto-generated method stub } @Override public void mouseReleased(MouseEvent arg0) { // TODO Auto-generated method stub } } static JButton zengJiaAnNiu = null; static DefaultTableModel biaoGeMoXing1 = null; static JScrollPane gunDongTiao = null; static JTable biaoGe1 = null; static JLabel wenZiBianHao, wenZiName, wenZiPrice, wenZiTypeId, wenZiJieShao; static JTextField wenBenKuangBianHao, wenBenKuangName, wenBenKuangPrice, wenBenKuangTypeId, wenBenKuangJieShao; static Vector BiaoTiJiHe = null; static Vector> NeiRongJiHe = null; JPanel mianBan1, mianBan2 = null; public biaoGe() { this.setTitle("登录后的界面"); this.setSize(800, 600); this.setLayout(null); this.setLocationRelativeTo(null); wenZiBianHao = new JLabel("编号"); wenZiName = new JLabel("名称"); wenZiPrice = new JLabel("价格"); wenZiTypeId = new JLabel("类型ID"); wenZiJieShao = new JLabel("介绍"); zengJiaAnNiu = new JButton("添加数据"); zengJiaAnNiu.setBounds(530, 390, 100, 30); zengJiaAnNiu.addActionListener(new shiJian(this)); this.add(zengJiaAnNiu); wenZiBianHao.setBounds(560, 100, 70, 30); wenZiName.setBounds(560, 140, 70, 30); wenZiPrice.setBounds(560, 180, 70, 30); wenZiTypeId.setBounds(560, 220, 70, 30); wenZiJieShao.setBounds(560, 260, 70, 30); this.add(wenZiBianHao); this.add(wenZiName); this.add(wenZiPrice); this.add(wenZiTypeId); this.add(wenZiJieShao); wenBenKuangBianHao = new JTextField(); wenBenKuangBianHao.setEditable(false); wenBenKuangName = new JTextField(); wenBenKuangPrice = new JTextField(); wenBenKuangTypeId = new JTextField(); wenBenKuangJieShao = new JTextField(); wenBenKuangBianHao.setBounds(640, 100, 130, 30); wenBenKuangName.setBounds(640, 140, 130, 30); wenBenKuangPrice.setBounds(640, 180, 130, 30); wenBenKuangTypeId.setBounds(640, 220, 130, 30); wenBenKuangJieShao.setBounds(640, 260, 130, 30); this.add(wenBenKuangBianHao); this.add(wenBenKuangName); this.add(wenBenKuangPrice); this.add(wenBenKuangTypeId); this.add(wenBenKuangJieShao); biaoGeFengZhuangFangFa(); this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); this.setVisible(true); } //biaoGeFengZhuangFangFa表格的封装方法 private void biaoGeFengZhuangFangFa() { BiaoTiJiHe = new Vector(); BiaoTiJiHe.add("编号"); BiaoTiJiHe.add("名称"); BiaoTiJiHe.add("价格"); BiaoTiJiHe.add("类型"); BiaoTiJiHe.add("介绍"); String sql = "select from shangpin"; ResultSet res = DBUtils.Select(sql); try { NeiRongJiHe = new Vector>(); while (res.next()) { Vector v = new Vector(); v.add(res.getInt("sp_ID")); v.add(res.getString("sp_Name")); v.add(res.getDouble("sp_price")); v.add(res.getInt("sp_TypeID")); v.add(res.getString("sp_Jieshao")); NeiRongJiHe.add(v); } biaoGeMoXing1 = new DefaultTableModel(NeiRongJiHe, BiaoTiJiHe) { @Override public boolean isCellEditable(int a, int b) { return false; } }; biaoGe1 = new JTable(biaoGeMoXing1); biaoGe1.addMouseListener(new shiJian(this)); biaoGe1.setBounds(0, 0, 500, 500); gunDongTiao= new JScrollPane(biaoGe1); gunDongTiao .setBounds(0, 0, 550, 150); mianBan1 = new JPanel(); mianBan1.add(gunDongTiao ); mianBan1.setBounds(0, 0, 550, 250); this.add(mianBan1); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } public void chaxunchushihua() { if (this.mianBan1 != null) { this.remove(mianBan1); } biaoGeFengZhuangFangFa(); // 释放资源:this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); this.setVisible(true); } } package SwingJdbc; import java.sql.; public class DBUtils { static Connection con=null; static Statement sta=null; static ResultSet res=null; //在静态代码块中执行 static{ try { Class.forName("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"); } catch (ClassNotFoundException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } //封装链接数据库的方法 public static Connection getCon(){ if(con==null){ try { con=DriverManager.getConnection ("jdbc:sqlserver://localhost;databaseName=yonghu","qqq","123"); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } return con; } //查询的方法 public static ResultSet Select(String sql){ con=getCon();//建立数据库链接 try { sta=con.createStatement(); res=sta.executeQuery(sql); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } return res; } //增删改查的方法 //返回int类型的数据 public static boolean ZSG(String sql){ con=getCon();//建立数据库链接 boolean b=false; try { sta=con.createStatement(); int num=sta.executeUpdate(sql); //0就是没有执行成功，大于0 就成功了 if(num>0){ b=true; } } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } return b; } } package SwingJdbc; public class mains { public static void main(String[] args) { new biaoGe(); } } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39929646/article/details/114190817。 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。

...，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。 三维坐标系与几何学 编写Microsoft® Direct3D®应用程序需要熟悉三维几何学原理。本节介绍创建三维场景所需的最重要的几何概念。本节涉及到以下主题。 三维坐标系 三维图元 表面和顶点法向 三角形光栅化法则 矩形 三角形插值 向量、顶点和四元数 这些主题给读者提供了一个对Direct3D应用程序所涉及到的基本概念的高层描述。更多有关这些主题的信息，请参阅更多的信息。 三维坐标系 通常三维图形应用程序使用两种笛卡尔坐标系：左手系和右手系。在这两种坐标系中，正x轴指向右面，正y轴指向上面。通过沿正x轴方向到正y轴方向握拳，大姆指的指向就是相应坐标系统的正z轴的指向。下图显示了这两种坐标系统。 Microsoft® Direct3D®使用左手坐标系。如果正在移植基于右手坐标系的应用程序，必须将传给Direct3D的数据做两点改变。 颠倒三角形顶点的顺序，这样系统会从正面以顺时针的方向遍历它们。换句话说，如果顶点是v0，v1，v2，那么以v0，v2，v1的顺序传给Direct3D。 用观察矩阵对世界空间中的z值取反。要做到这一点，将表示观察矩阵的D3DMATRIX结构的_31、_32、_33和_34成员的符号取反。 要得到等同于右手系的效果，可以使用D3DXMatrixPerspectiveRH和D3DXMatrixOrthoRH函数定义投影矩阵。但是，要小心使用D3DXMatrixLookAtRH函数，并相应地颠倒背面剔除的顺序及放置立方体贴图。 虽然左手坐标系和右手坐标系是最为常用的系统，但在三维软件中还使用许多其它坐标系。例如，对三维建模应用程序而言，使用y轴指向或背向观察者的坐标系统并非罕见。在这种情况下，任意轴（x，y或z）的正半轴指向观察者的被定义为右手系。任意轴（x，y或z）的正半轴背向观察者的被定义为左手系。如果正在移植一个基于左手系进行建模的应用程序，z轴向上，那么除了前面的步骤外，还必须旋转所有的顶点数据（译注：如果原来的坐标系为正x轴向里，正y轴向左，正z轴向上，那么传给Direct3D的顶点的x值对应原来的y值，y值对应原来的z值，z值对应原来的x值，亦即旋转顶点数据）。 对三维坐标系统中定义的三维物体执行的最基本操作是变换、旋转和缩放。可以合并这些基本变换以创建一个新的变换矩阵。细节请参阅三维变换。 即使合并相同的变换操作，不同的合并顺序得到的结果是不可交换的——矩阵相乘的顺序很重要。 三维图元 三维图元是组成单个三维实体的顶点集合。三维坐标系统中最简单的图元是点的集合，称为点表。 通常三维图元是多边形。一个多边形是由至少三个顶点描绘的三维形体。最简单的多边形是三角形。Microsoft® Direct3D®使用三角形组成大多数多边形，因为三角形的三个顶点一定是共面的。应用程序可以用三角形组合成大而复杂的多边形及网格（mesh）。 下图显示了一个立方体。立方体的每个面由两个三角形组成。整个三角形的集合构成了一个立方体图元。可以将纹理和材质应用于图元的表面使它们看起来像是实心的。 可以使用三角形创建具有光滑曲面的图元。下图显示了如何用三角形模拟一个球体。应用了材质后，渲染得到的球体看起来是弯曲的。如果使用高洛德着色，结果更是如此。更多信息请参阅高洛德着色。 表面和顶点法向量 网格中的每个面有一个垂直的法向量。该向量的方向由定义顶点的顺序及坐标系统是左手系还是右手系决定。表面法向量从表面上指向正向面那一侧，如果把表面水平放置，正向面朝上，背向面朝下，那么表面法向量为垂直于表面从下方指向上方。在Microsoft® Direct3D®中，只有面的正向是可视的。一个正向面是顶点按照顺时针顺序定义的面。 任何不是正向面的面都是背向面。由于Direct3D不总是渲染背向面，因此背向面要被剔除。如果想要渲染背向面的话，可以改变剔除模式。更多信息请参阅剔除状态。 Direct3D在计算高洛德着色、光照和纹理效果时使用顶点法向。 Direct3D使用顶点法向计算光源和表面间的夹角，对多边形进行高洛德着色。Direct3D计算每个顶点的颜色和亮度值，并对图元表面所覆盖的所有像素点进行插值。Direct3D使用夹角计算光强度，夹角越大，表面得到的光照就越少。 如果正在创建的物体是平直的，可将顶点法向设为与表面垂直，如下图所示。该图定义了一个由两个三角形组成的平直表面。 但是，更可能的情况是物体由三角形带（triangle strips）组成且三角形不共面。要对整个三角形带的三角形平滑着色的一个简单方法是首先计算与顶点相关联的每个多边形表面的表面法向量。可以这样计算顶点法向，使顶点法向与顶点所属的每个表面的法向的夹角相等。但是，对复杂图元来说这种方法可能不够有效。 这种方法如下图所示。图中有两个表面，S1与S2，它们的邻边在上方。S1与S2的法向量用蓝色显示。顶点的法向量用红色显示。顶点法向量与S1表面法向的夹角和顶点法向量与S2表面法向的夹角相同。当对这两个表面进行光照计算和高洛德着色时，得到结果是中间的边被平滑着色，看起来像是弧形的（而不是有棱角的）。 如果顶点法向偏向与它相关联的某个面，那么会导致那个面上的点光强度的增加或减少。下图显示了一个例子。这些面的邻边依然朝上。顶点法向倾向S1，与顶点法向与表面法向有相同的夹角相比，这使顶点法向与光源间的夹角变小。 可以用高洛德着色在三维场景中显示一些有清晰边缘的物体。要达到这个目的，只要在需要产生清晰边缘的表面交线处，把表面法向复制给交线处顶点的法向，如下图所示。 如果使用DrawPrimitive方法渲染场景，要将有锋利边缘的物体定义为三角形表，而非三角形带。当将物体定义为三角形带时，Direct3D会将它作为由多个三角形组成的单个多边形处理。高洛德着色被同时应用于多边形每个表面的内部和表面之间。结果产生表面之间平滑着色的物体。因为三角形表由一系列不相连的三角形面组成，所以Direct3D对多边形每个面的内部使用高洛德着色。但是，没有在表面之间应用高洛德着色。如果三角形表的两个或更多的三角形是相邻的，那么在它们之间看起来会有一条锋利边缘。 另一种可选的方法是在渲染具有锋利边缘的物体时改变到平面着色模式。这在计算上是最有效的方法，但它可能导致场景中的物体不如用高洛德着色渲染的物体真实。 三角形光栅化法则 顶点指定的点经常不能精确地对应到屏幕上的像素。此时，Microsoft® Direct3D®使用三角形光栅化法则决定对于给定三角形使用哪个像素。 三角形光栅化法则 点、线光栅化法则 点精灵光栅化法则 三角形光栅化法则 Direct3D在填充几何图形时使用左上填充约定（top-left filling convention）。这与Microsoft Windows®的图形设备接口（GUI）和OpenGL中的矩形使用的约定相同。Direct3D中，像素的中心是决定点。如果中心在三角形内，那么该像素就是三角形的一部分。像素中心用整数坐标表示。 这里描述的Direct3D使用的三角形光栅化法则不一定适用于所有可用的硬件。测试可以发现这些法则的实现间的细微变化。 下图显示了一个左上角为（0，0），右下角为（5，5）的矩形。正如大家想象的那样，此矩形填充25个像素。矩形的宽度由right减left定义。高度由bottom减top定义。 在左上填充约定中，上表示水平span在垂直方向上的位置，左表示span中的像素在水平方向上的位置。一条边除非是水平的，否则不可能是顶边——一般来说，大多数三角形只有左边或右边。 左上填充约定确定当一个三角形穿过像素的中心时Direct3D采取的动作。下图显示了两个三角形，一个在（0，0），（5，0）和（5，5），另一个在（0，5），（0，0）和（5，5）。在这种情况下第一个三角形得到15个像素（显示为黑色），而第二个得到10个像素（显示为灰色），因为公用边是第一个三角形的左边。 如果应用程序定义一个左上角为（0.5，0.5），右下角为（2.5，4.5）的矩形，那么这个矩形的中心在（1.5，2.5）。当Direct3D光栅化器tessellate这个矩形时，每个像素的中心都毫无异义地分别位于四个三角形中，此时就不需要左上填充约定。下图显示了这种情况。矩形内的像素根据在Direct3D中被哪个三角形包含做了相应的标注。 如果将上例中的矩形移动，使之左上角为（1.0，1.0），右下角为（3.0，5.0），中心为（2.0，3.0），那么Direct3D使用左上角填充约定。这个矩形中大多数的像素跨越两个或更多的三角形的边界，如下图所示。 这两个矩形会影响到相同的像素。 点、线光栅化法则 点和点精灵一样，都被渲染为与屏幕边缘对齐的四边形，因此它们使用与多边形同样的渲染法则。 非抗锯齿线段的渲染法则与GDI使用的法则完全相同。 更多有关抗锯齿线段的渲染，请参阅ID3DXLine。 点精灵光栅化法则 对点精灵和patch图元的渲染，就好像先把图元tessellate成三角形，然后将得到的三角形进行光栅化。更多信息，请参阅点精灵。 矩形 贯穿Microsoft® Direct3D®和Microsoft Windows®编程，都是用术语包围矩形来讨论屏幕上的物体。由于包围矩形的边总是与屏幕的边平行，因此矩形可以用两个点描述，左上角和右下角。当在屏幕上进行位块传输（Blit = Bit block transfer）或命中检测时，大多数应用程序使用RECT结构保存包围矩形的信息。 C++中，RECT结构有如下定义。 typedef struct tagRECT {     LONG    left;    // 这是左上角的x坐标。     LONG    top;     // 这是左上角的y坐标。     LONG    right;   // 这是右下角的x坐标。     LONG    bottom;  // 这是右下角的y坐标。 } RECT, PRECT, NEAR NPRECT, FAR LPRECT; 在上例中，left和top成员是包围矩形左上角的x-和y-坐标。类似地，right和bottom成员组成右下角的坐标。下图直观地显示了这些值。 为了效率、一致性及易用性， Direct3D所有的presentation函数都使用矩形。 三角形插值对象（interpolants） 在渲染时，流水线会贯穿每个三角形的表面进行顶点数据插值。有五种可能的数据类型可以进行插值。顶点数据可以是各种类型的数据，包括（但不限于）：漫反射色、镜面反射色、漫反射阿尔法（三角形透明度）、镜面反射阿尔法、雾因子（固定功能流水线从镜面反射的阿尔法分量中取得，可编程顶点流水线则从雾寄存器中取得）。顶点数据通过顶点声明定义。 对一些顶点数据的插值取决于当前的着色模式，如下表所示。 着色模式 描述 平面 在平面着色模式下只对雾因子进行插值。对所有其它的插值对象，整个面都使用三角形第一个顶点的颜色。 高洛德 在所有三个顶点间进行线性插值。 根据不同的颜色模型，对漫反射色和镜面反射色的处理是不同的。在RGB颜色模型中，系统在插值时使用红、绿和蓝颜色分量。 颜色的阿尔法成员作为单独的插值对象对待，因为设备驱动程序可以以两种不同的方法实现透明：使用纹理混合或使用点画法（stippling）。 可以用D3DCAPS9结构的ShadeCaps成员确定设备驱动程序支持何种插值。 向量、顶点和四元数 贯穿Microsoft® Direct3D®，顶点用于描述位置和方向。图元中的每个顶点由指定其位置的向量、颜色、纹理坐标和指定其方向的法向量描述。 四元数给三元素向量的[ x, y, z]值增加了第四个元素。用于三维旋转的方法，除了典型的矩阵以外，四元数是另一种选择。四元数表示三维空间中的一根轴及围绕该轴的一个旋转。例如，一个四元数可能表示轴(1,1,2)和1度的旋转。四元数包含了有价值的信息，但它们真正的威力源自可对它们执行的两种操作：合成和插值。 对四元数进行插值与合成它们类似。两个四元数的合成如下表示： 将两个四元数的合成应用于几何体意味着“把几何体绕axis2轴旋转rotation2角度，然后绕axis1轴旋转rotation1角度”。在这种情况下，Q表示绕单根轴的旋转，该旋转是先后将q2和q1应用于几何体的结果。 使用四元数，应用程序可以计算出一条从一根轴和一个方向到另一根轴和另一个方向的平滑、合理的路径。因此，在q1和q2间插值提供了一个从一个方向变化到另一个方向的简单方法。 当同时使用合成与插值时，四元数提供了一个看似复杂而实际简单的操作几何体的方法。例如，设想我们希望把一个几何体旋转到某个给定方向。我们已经知道希望将它绕axis2轴旋转r2度，然后绕axis1轴旋转r1度，但是我们不知道最终的四元数。通过使用合成，我们可以在几何体上合成两个旋转并得到最终单个的四元数。然后，我们可以在原始四元数和合成的四元数间进行插值，得到两者之间的平滑转换。 Direct3D扩展（D3DX）工具库包含了帮助用户使用四元数的函数。例如，D3DXQuaternionRotationAxis函数给一个定义旋转轴的向量增加一个旋转值，并在由D3DXQUTERNION结构定义的四元数中返回结果。另外，D3DXQuaternionMultiply函数合成四元数，D3DXQuaternionSlerp函数在两个四元数间进行球面线性插值（spherical linear interpolation）。 Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对四元数的使用。 D3DXQuaternionBaryCentric D3DXQuaternionConjugate D3DXQuaternionDot D3DXQuaternionExp D3DXQuaternionIdentity D3DXQuaternionInverse D3DXQuaternionIsIdentity D3DXQuaternionLength D3DXQuaternionLengthSq D3DXQuaternionLn D3DXQuaternionMultiply D3DXQuaternionNormalize D3DXQuaternionRotationAxis D3DXQuaternionRotationMatrix D3DXQuaternionRotationYawPitchRoll D3DXQuaternionSlerp D3DXQuaternionSquad D3DXQuaternionToAxisAngle Direct3D应用程序可以使用下列函数简化对三成员向量的使用。 D3DXVec3Add D3DXVec3BaryCentric D3DXVec3CatmullRom D3DXVec3Cross D3DXVec3Dot D3DXVec3Hermite D3DXVec3Length D3DXVec3LengthSq D3DXVec3Lerp D3DXVec3Maximize D3DXVec3Minimize D3DXVec3Normalize D3DXVec3Project D3DXVec3Scale D3DXVec3Subtract D3DXVec3Transform D3DXVec3TransformCoord D3DXVec3TransformNormal D3DXVec3Unproject D3DX工具库提供的数学函数中包含了许多辅助函数，可以简化对二成员和四成员向量的使用 http://www.gesoftfactory.com/developer/3DCS.htm 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/okvee/article/details/3438011。 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。

...，随着容器化技术和微服务架构的广泛应用，内存映射机制对于提高系统资源利用率、实现高效的数据共享与交换具有重要意义。 例如，在Docker和Kubernetes等容器平台中，mmap系统调用被用于实现容器内部进程与宿主机文件系统的高效交互，以及容器间共享内存通信。通过内存映射，容器可以将宿主机上的持久化存储直接加载到内存中，实现数据的快速读取与更新，极大地提升了I/O性能。 此外，针对云原生环境下的大规模并行计算和实时数据处理场景，研究者们正在探索如何优化mmap以适应更高的并发需求和更低延迟的要求。2021年，有研究人员提出了一种改进的内存映射策略，旨在减少在高负载环境下由于频繁的内存映射操作导致的系统开销，并已在分布式数据库和大数据分析应用中取得了显著效果。 同时，内存映射的安全性问题也引起了业界的关注。今年早些时候，一项安全研究报告揭示了利用mmap进行提权攻击的新方法，再次提醒开发者在享受内存映射带来的便利时，也需要关注其潜在的安全风险，并采取相应的防御措施。 总之，内存映射作为底层系统调用的重要组成部分，其发展与优化将持续影响着整个软件生态系统的性能表现与安全性，值得广大开发者和技术研究者深入探究和实践。

...，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。 文章目录 一.DOM简介 1.什么是DOM 2.DOM 树 二.获取元素的方法 1.根据ID获取 2.根据标签名获取 3.通过 HTML5 新增的方法获取(注意兼容) 4.获取特殊元素(body,html) 三.事件基础 1.事件概述 2.执行事件的步骤 3.常见的鼠标事件 四.操作元素 1.操作元素内容(改变元素内容) 2. 操作常见元素属性 3.操作表单元素属性 4.操作元素样式属性 5.自定义属性的操作 6.H5自定义属性 五.节点操作 1.为什么要学习节点操作 2.节点概述 3.节点层级 一.DOM简介 1.什么是DOM 文档对象模型(简称DOM) 是W3C组织推荐的处理可扩展标记语言的标准编程接口 W3C已经定义来一系列DOM接口，通过这些DOM接口可以改变网页的内容、结构样式。 2.DOM 树 文档：一个页面就是一个文档，DOM 中使用 document 表示 元素：页面中的所有标签都是元素，DOM 中使用 element 表示 节点：网页中的所有内容都是节点（标签、属性、文本、注释等），DOM 中使用 node 表示 文档树(Dom树)：以html为根节点，形成的一颗倒立的树状结构，我们成为DOM树；这个树上所有的东西都叫节点，节点有很多类，比如文本节点，元素节点等等，这些节点如果我们通过DOM方法去获取或者其他的操作去使用就叫做DOM对象，所有节点都是DOM对象 二.获取元素的方法 1.获取页面中的元素可以使用以下几种方式 根据ID获取 根据标签名获取 通过HTML5新增的方法获取 特殊元素获取 1.根据ID获取 使用getElementByld()方法可以获取带有ID的元素对象 getElementByld()，是document下的一个方法 代码演示 <body><div id="time">2020-11-26</div><script>// 1.因为我们文档页面从上往下加载，所以先得有标签 所以我们的script写在标签下面// 2. document文档 get 获得 element 元素 by 通过 驼峰命名法// 3.参数 id是大小写敏感的字符串// 4.返回的是一个对象var timer = document.getElementById('time');console.log(timer);// 5.console.dir 打印我们返回得的元素对象 更好的查看里面的属性和方法console.dir(timer);</script></body> 2.根据标签名获取 使用getElementsByTagName()方法可以返回带有指定标签名的对象的集合 语法如下 document.getElementsByTagName('标签名') 注意： 1.因为得到的是一个对象的集合，使用我们想要操作里面的元素就需要遍历 得到元素对象是动态的 代码演示 <body><ul><li>我们的征程是星辰大海</li><li>我们的征程是星辰大海</li><li>我们的征程是星辰大海</li><li>我们的征程是星辰大海</li><li>我们的征程是星辰大海</li></ul><ul id="nav"><li>心存感恩，所遇皆美好~</li><li>心存感恩，所遇皆美好~</li><li>心存感恩，所遇皆美好~</li><li>心存感恩，所遇皆美好~</li><li>心存感恩，所遇皆美好~</li></ul><script>// 1.返回的是 获取过来元素对象的集合 以伪数组的形式存储的var lis = document.getElementsByTagName('li')console.log(lis);// 2.如果想要依次打印里面的元素对象我们可以采取遍历方式for (var i = 0; i < lis.length; i++) {console.log(lis[i]);}// 3.这里可以是可以获取标签的.getElementsByTagName()可以得到这个元素里面的某些标签var nav1 = document.getElementById('nav') //这个获取nav元素var navli = nav.getElementsByTagName('li') //这里是获取nav 里面的li标签 要先获取 nav元素在获取里面的liconsole.log(navli);</script></body> 3.通过 HTML5 新增的方法获取(注意兼容) 1. document.getElementsByClassName(‘类名’)；// 根据类名返回元素对象集合 2. document.querySelector('选择器'); // 根据指定选择器返回第一个元素对象 3. document.querySelectorAll('选择器'); // 根据指定选择器返回所有元素对象集合 注意：querySelector 和 querySelectorAll里面的选择器需要加符号,比如:document.querySelector(’nav’); 代码演示 <body><div class="box">盒子1</div><div class="box">盒子2</div><div id="nav"><ul><li>首页</li><li>产品</li></ul></div><script>// 1. getElementsByClassName 根据类名获得某些元素集合var boxs = document.getElementsByClassName('box');console.log(boxs);// 2. querySelector 返回指定选择器的第一个元素对象 切记 里面的选择器需要加符号 .box navvar firstBox = document.querySelector('.box');console.log(firstBox);var nav = document.querySelector('nav');console.log(nav);var li = document.querySelector('li');console.log(li);// 3. querySelectorAll()返回指定选择器的所有元素对象集合var allBox = document.querySelectorAll('.box');console.log(allBox);var lis = document.querySelectorAll('li');console.log(lis);</script> 4.获取特殊元素(body,html) 获取body元素 - doucumnet.body // 返回body元素对象 获取html元素 . document.documentElement // 返回html元素对象 代码演示 <body><script>// 获取bdoy元素var bodyEle = document.bodyconsole.log(bodyEle); //返回body元素// 获取html元素var htmlEle = document.documentElementconsole.log(htmlEle); //返回html元素</script></body> 三.事件基础 1.事件概述 JavaScript 使我们有能力创建动态页面，而事件是可以被 JavaScript 侦测到的行为。 简单理解： 触发— 响应机制。 网页中的每个元素都可以产生某些可以触发 JavaScript 的事件，例如，我们可以在用户点击某按钮时产生一个 事件，然后去执行某些操作。 代码演示 <body><button id="btn">浩哥</button><script>// 点击一个按钮，弹出一个对话框// 1.事件是有三部分组成的 1.事件源 2.事件类型 3.事件处理程序 也称为事件三要素// (1).事件源 事件被触发的对象 var but = document.getElementById('btn')// (2).事件类型 如何触发 什么事件 比如鼠标点击(onclick) 还是鼠标经过还是？？？？// (3).事件处理程序 通过一个函数赋值的方式 完成 因为函数就是实现某种功能的but.onclick = function() {alert('浩哥爱编程')}</script></body> 2.执行事件的步骤 1. 获取事件源DOM对象(意思是你要获取那个元素) 2. 注册事件(绑定事件 意思是通过什么方式来处理比如是鼠标经过还是鼠标点击等等行为) 3. 添加事件处理程序(采取函数赋值形式 意思是你想做啥) 代码演示 <body><div>123</div><script>// 事件执行步骤 点击div 控制台输出我被选中了// 1.获取事件源var div = document.querySelector('div')// 2.绑定事件 注册事件// div.onclick// 3.添加事件处理程序div.onclick = function() {console.log('我被点击了');}</script></body> 3.常见的鼠标事件 onmouseenter鼠标移入事件 onmouseleave鼠标移出事件 四.操作元素 JS的DOM操作可以改变网页内容、结构和样式，利用DOM操作元素来改变元素里面的内容、属性等。注意以下都是属性 1.操作元素内容(改变元素内容) elemeny.innerText 从起始位置到终止位置的内容，但它去除html标签，同时空格和换行也会去掉 elemernt.innerHTML 起始位置到终止位置的全部内容，包括html标签，同时保留空格和换行 elemernt.Content可以获取隐藏元素的文本，包含换行和空白 代码演示 <title>Document</title><style>div,p {height: 30px;width: 300px;line-height: 30px;text-align: center;color: fff;background-color: pink;}</style></head><body><button>显示当前系统时间</button><div>某个时间</div><p>123</p><script>// 当我们点击了按钮，div里面的文字会发生变化// 1.获取元素 注意这里的按钮 和div都要获取到 因为 点击按钮div里面要发生变化所以都要获取var but = document.querySelector('button');var div = document.querySelector('div');// 2.绑定事件// but.onclick// 3.程序处理but.onclick = function() {// 改变元素内容 element(元素).innerTextdiv.innerText = '2020-11-27'}// 4.我们元素可以不用添加事件，就可以直接显示日期var p = document.querySelector('p');p.innerText = '2020-11-27';</script> elemeny.innerText和elemeny.innerHTML的区别 代码演示 <body><div></div><p></p><ul><li> 文字</li><li>123</li></ul><script>// innertText 和 innertHTML 的区别// 1. innerText 不识别html标签 非标准 去除空格和换行var div = document.querySelector('div');div.innerText = '<strong>今天是:</strong> 2020';// 2.innertHTML 识别html标签 W3C标准 保留空格和换行的 推荐尽量使用这个 因为这个是标准var p = document.querySelector('p')p.innerHTML = '<strong>今天是:</strong> 2020';// 3.这俩个属性是可读写的 意思是 除了改变内容还可以元素读取里面的内容的var ul = document.querySelector('ul')console.log(ul.innerText);console.log(ul.innerHTML);// .4innerHtml innerText 之间的区别：设置内容的时候，如果内容当中包含标签字符串 innerHtml会有标签的特性，也就是说标签会在页面上生效如果内容当中包含标签字符串 innerText会把标签原样展示在页面上，不会让标签生效读取内容的时候，如果标签内部还有其它标签，innerHtml会把标签内部带着其它的标签全部输出如果标签内部还有其它标签，innerText只会输出所有标签里面的内容或者文本，不会输出标签如果标签内部没有其它标签，他们两个一致；都是读取文本内容，innerHtml会带空白和换行</script></body> 2. 操作常见元素属性 innerText、innerHTML 改变元素内容 src、href id、alt、title 代码演示 <body><button id="ldh">刘德华</button><button id="zxy">张学友</button><br><img src="./images/ldh.jpg" alt="" width="200px" height="200px" title="刘德华" id="img"><script>// 修改属性 src// 我们可以操作元素得方法 来修改元素得属性 就是 元素的是什么属性 在重新给值就可以完成相应的赋值操作了// 1.获取元素var ldh = document.getElementById('ldh')var zxy = document.getElementById('zxy')var img = document.getElementById('img')// 2.注册事件 程序处理zxy.onclick = function() {// 当我们点击了图片的时候图片路径就发生变化 这里的.表示 的 得意思 img对象下的src属性img.src = './images/zxy.jpg';// 当我们变换图片得同时里面得title也要跟着变 所以前面要加上img.img.title = '张学友';}ldh.onclick = function() {img.src = './images/ldh.jpg';img.title = '刘德华';}</script> 3.操作表单元素属性 利用DOM可以操作如下表单元素的属性 type、value、checked、selected、disabled 代码演示： <body><button>按钮</button><input type="text" value="输入内容"><script>// 我想把value里面的输入内容改变为 被点击了// 1.获取元素var but = document.querySelector('button')var input = document.querySelector('input')// 2.注册事件 处理程序but.onclick = function() {// input.innerHTML = '被点击了'; 这个是 普通盒子 比如 div 标签里面的内容// 表单里面的值 文字内容是通过value来修改的input.value = '被点击了'// 如果需要某个表单被禁用 不能再点击了使用 disabled 我们想要这个按钮 button禁用// but.disabled = true// 还有一种写法// this指向的是事件函数的调用者 谁调用就指向谁 这里调用者是btnthis.disabled = true}</script></body> 4.操作元素样式属性 我们可以通过 JS 修改元素的大小、颜色、位置等样式。 1.element.style 行内样式操作 注意： JS 里面的样式采取驼峰命名法 比如 fontSize、 backgroundColor JS 修改 style 样式操作，产生的是行内样式，所以行内式比内嵌式高 代码演示 <style>div {width: 200px;height: 200px;background-color: red;}</style></head><body><div></div><script>// 要求点击div变成粉色 height变为250px// 1.获取元素var div = document.querySelector('div');// 2.注册事件 处理程序div.onclick = function() {// div.style里面的属性 采取的是驼峰命名法// this等于div this调用者 谁调用谁执行this.style.backgroundColor = 'pink'this.style.height = '250px'}</script> 2.element.className 类名样式操作 注意： 如果样式修改较多，可以采取操作类名方式更改元素样式。 class因为是个保留字，因此使用className来操作元素类名属性 className 会直接更改元素的类名，会覆盖原先的类名。 代码演示 <style>div {width: 100px;height: 100px;background-color: pink;}.change {background-color: purple;color: fff;font-size: 25px;margin-top: 100px;}</style></head><body><div class="first">文本</div><script>// 1. 使用 element.style 获得修改元素样式 如果样式比较少 或者 功能简单的情况下使用var test = document.querySelector('div');test.onclick = function() {// this.style.backgroundColor = 'purple';// this.style.color = 'fff';// this.style.fontSize = '25px';// this.style.marginTop = '100px';// 让我们当前元素的类名改为了 change// 2. 我们可以通过 修改元素的className更改元素的样式 适合于样式较多或者功能复杂的情况 如果想继续添加样式即在change添加即可// 3. 如果想要保留原先的类名，我们可以这么做 多类名选择器// this.className = 'change';this.className = 'first change';}</script> 5.自定义属性的操作 js给我们规定了可以自己添加属性 在操作元素属性的时候，元素.语法只能操作元素天生具有的属性,如果是自定义的属性，通过.语法是无法操作的只能通过getAttribute和setAttribute去操作，他俩是通用的方法，无论元素天生的还是自定义的都可以可以操作 1.获取属性值 element.属性 获取属性值。 element.getAttribute(‘属性’)； 区别: element.属性 获取内置属性值(元素本身自带的属性 如果是自定义属性不能被获取) element.getAttribute(‘属性’)；主要获得自定义的属性 (标准) 我们自定义的属性 2.设置属性值 element.属性 = ‘值’ 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’，‘值’) 区别： element.属性 设置内置属性值 element.setAttribute(‘属性’)；主要设置自定义的属性(标准) 3.移除属性 element.removeAttribute(‘属性’)； 代码演示 <body><div id="demo" index="1" class="nav"></div><script>var div = document.querySelector('div');// 1.获取元素的属性值// (1) element.属性console.log(div.id);// (2) element.getAttribute('属性') get获取得到 attribute属性的意思 我们自己添加的属性称之为自定义属性console.log(div.getAttribute('id')); //democonsole.log(div.getAttribute('index')); // 1// 2.设置元素的属性值// (1) element.属性 = '值' div.id = 'test'div.className = 'navs'// (2) element.setAttribute('属性','值')div.setAttribute('index', 2);div.setAttribute('class', 'footer') //这里就是class 不是className 比较特殊// 3.移除属性 removeAttribute(属性)div.removeAttribute('index');</script></body> 只要是自定义属性最好都是用element.setAttribute(‘属性’，‘值’)来设置 如果是自带属性用element.属性来设置 6.H5自定义属性 自定义属性的目的：第一、是为了保存属性 第二、并且使用数据。有一些数据可以保存到页面中而不用保存到数据库中。 自定义属性获取是通过getAttribute(‘属性’) 获取的 但是有些自定义属性很容易引起歧义，不容易判断是元素还是自定义属性 H5给我们新增了自定义属性： 1.设置H5自定义属性 H5规定自定义属性data-开头做为属性名并且赋值 比如<div data-index:“1”> 或者使用JS设置element.setAttribute(‘deta-index’,2) 2.获取H5自定义属性 兼容性获取 element.getAttribute(‘data-index’) 推荐开发中使用这个 H5新增element.dataset.index 或者element.datase[‘index’] ie 11以上才支持 代码演示 <body><div getTime="10" data-index="20" data-name-list="40"></div><script>// 获取元素var div = document.querySelector('div');console.log(div.geTime); //undefined getTime是自定义属性不能直接通过元素的属性来获取 而是用自定义属性来获取的getAttribute(‘属性’)console.log(div.getAttribute('getTime')); //10// H5添加自定义属性的写法以data-开头div.setAttribute('data-time', 30)// 1.兼容性获取H5自定义属性console.log(div.getAttribute('data-time')); // 30// 2.H5新增的获取自定义属性的方法 它只能获取data-开头的// dataset 是一个集合的意思存放了所有以data开头的自定义属性 如果你想取其中的某一个只需要在dataset.的后面加上自定义属性名即可console.log(div.dataset);console.log(div.dataset.time); // 30// 还有一种方法dataset['属性']console.log(div.dataset['time']); // 30// 如果自定义属性里面有多个-链接的单词 我们获取的时候采取驼峰命名法 不用要-了console.log(div.dataset.nameList); // 40console.log(div.dataset['nameList']); // 40</script></body> 五.节点操作 1.为什么要学习节点操作 获取元素通常使用俩种方式 （1）利用DOM提供的方法获取元素 但是逻辑性不强 繁琐 （2）利用节点层级关系获取元素 如 利用父子，兄弟关系获取元素 逻辑性强，但是兼容性不怎么好 2.节点概述 网页中的所有内容都是节点(标签、属性、文本、注释等等) ，在DOM中，节点使用node表示。HTML DOM 树中的所有节点均可通过javascript进行访问，所有HTML元素(节点) 均可被修改，也可以创建或删除 一般地，节点至少拥有nade Type(节点类型)、nodeName(节点名称)和nodeValue(节点值) 这三个基本属性 元素节点 nodeType 为 1 属性节点 node Name为 2 文本节点 nodeValue为 3 (文本节点包含文字、空格、换行等等) 实际开发中，节点操作主要操作的是元素节点 3.节点层级 利用DOM树可以把节点划分为不同得层级关系，常见得是父子兄层级关系 1.父级节点 1.node.parentNode parenNode属性可以返回某节点得父节点，注意是最近的父节点哟！！！ 如果指定的节点没有父节点就返回null 代码演示 <body><div class="box"><div class="box1"></div></div><script>var box1 = document.querySelector('.box1')// 得到的是离元素最近的父节点(亲爸爸) 得不到就返回得是nullconsole.log(box1.parentNode); // parentNode 翻译过来就是父亲的节点</script></body> 2.子级节点操作 1.parentNode.children（非标准） parentNode.children 是一个只读属性，返回所有的子元素节点。它只返回子元素节点，其余节点不返回(重点记住这个就好，以后重点使用) 虽然children是一个非标准，但是得到了各个浏览器的支持，我们大胆使用即可！！！ 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>1</li><li>1</li><li>1</li></ul><script>// DOM 提供的方法（APL）获取 这样获取比较麻烦var ul = document.querySelector('ul')var lis = ul.querySelectorAll('li')// children子节点获取 ul里面所有的小li 放心使用没有限制兼容性 实际开发中经常使用的console.log(ul.children);</script> 如何返回子节点的第一个和最后一个？ 2.parentNode.firstElementChild firstElementChild返回第一个子元素节点，找不到则返回unll 3.parentNode.lastElementChild lastElementChild返回最后一个子元素节点，找不到则返回null 注意：这俩个方法有兼容性问题，IE9以上才支持 谨慎使用 但是我们有解决方案 如果想要第一个子元素节点，可以使用 parentNode.chilren[0] 如果想要最后一个子元素节点，可以使用 parentNode.chilren[parentNode.chilren.length - 1] 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li><li>4</li><li>5</li></ul><script>var ul = document.querySelector('ul')// 1.firstElementChild 返回第一个子元素节点 ie9 以上才支持注意兼容console.log(ul.firstElementChild);// 2.lastElementChild返回最后一个子元素节点console.log(ul.lastElementChild);// 3.实际开发中用到的既没有兼容性问题又可以返回子节点的第一个和最后一个console.log(ul.children[0]);console.log(ul.children[ul.children.length - 1]); //ul.children.length - 1获取的永远是子节点最后一个</script></body> 3.兄弟节点 1.node.nextSibling nextSibling 返回当前元素的下一个兄弟节点，找不到则返回null。注意包含所有的节点 2.node.previousSibling previousSibling 返回当前元素上一个兄弟节点，找不到则返回null。注意包含所以有的节点 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// 返回当前元素的下一个兄弟节点nextSibling，找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.nextSibling); //这里返回的是text 因为它的下一个兄弟节点是换行// 返回的是当前元素的上一个节点previousSibling，找不到返回null。注意包含元素节点或者文本节点等等console.log(div.previousSibling); //这里返回的是text 因为它的上一个兄弟节点是换行</script></body> 3.node.nexElementSibling nexElementSibling 返回当前元素下一个兄弟元素节点，找不到返回null 4.node.previousElementSibling previousElementSibling返回当前元素上一个兄弟节点，找不到返回null 注意：这俩个方法有兼容性问题，IE9以上才支持 代码演示 <body><div>我是div</div><span>我是span</span><script>var div = document.querySelector('div')// nextElementSiblingd得到下一个兄弟元素节点console.log(div.nextElementSibling); // span // previousElementSibling 得到的是上一个兄弟元素节点console.log(div.previousElementSibling); // null 因为它上面没有兄弟元素了返回空的</script></body> 怎么解决兼容性问题呢？ 可以封装一个兼容性函数（简单了解即可 在实际开发中用的不多） function getNextElementSibling(element) {var el = element;while (el = el.nextSibling) {if (el.nodeType === 1) {return el;} }return null;} 4.创建节点 1.document.createElement('tagName') document.createElement( ) 方法创建由 tagName 指定的 HTML 元素。因为这些元素原先不存在的是根据我们的需求动态生成的，所有我们也称为动态创建元素节点 我们创建了节点要给添加到节点里面去 称为 添加节点 1.node.appendChild（child） node.appendChild（ ）方法将一个节点添加到指定父节点的子节点列表末尾 2.node.insertBefore(child，指定添加元素位置) node.insertBefore( ) 方法将一个节点添加到父节点的指定子节点前面 代码演示 <body><ul><li>1</li></ul><script>// 1.创建节点 createElementvar li = document.createElement('li')// 2.添加节点 创建了节点要添加到某一个元素身上去 叫添加节点 node.appendChild(child) done 父级 child 子级 如果前面有元素了则在后面追加元素类似数组中的push依次追加var ul = document.querySelector('ul')ul.appendChild(li)// 3.添加节点 node.insertBefore(child，指定元素) 在子节点前面添加子节点 child子级你要添加的元素var lili = document.createElement('li')ul.insertBefore(lili, ul.children[0]) //ul.children 这句话的意思是添加到ul父亲的子节点第一个// 总结 如果想在页面中添加元素分为俩步骤1.创建元素 2.添加元素</script></body> 5.删除节点 node.removeChild(child) node.removeChlid（）方法从DOM 中删除一个子节点，返回删除的节点 简单点就是从父元素中删除某一个孩子node就是父亲child就是孩子 删除的节点.remove(没有参数) 注意：ie不支持 代码演示 <body><button>按钮</button><ul><li>熊大</li><li>熊二</li><li>熊三</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul')var but = document.querySelector('button');// 2.删除元素// but.onclick = function() {// ul.removeChild(ul.children[0])// }// 3.点击按钮键依次删除，最后没有删除内容了 就禁用按钮 disabled = true 禁用按钮语法but.onclick = function() {if (ul.children.length == 0) {this.disabled = true} else {ul.removeChild(ul.children[0])} }</script></body> 6.复制节点(克隆节点) node.cloneNode() node.dloneNode()方法返回调用该方法节点得一个副本，也称为克隆节点/拷贝节点 注意 1.如果括号参数为空或者为false，则是浅拷贝，只复制里面得标签，不复制内容 2.如果括号参数为true，则是深度拷贝，会复制节点本身以及里面所有的内容 代码演示 <body><ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li></ul><script>// 1.获取元素var ul = document.querySelector('ul');// 2.复制元素 node.cloneNode() 如果参数括号为空或者false则只会复制元素不会复制内容，如果待有参数true则内容和元素都会被复制var lis = ul.children[0].cloneNode(true);// 3.获取元素ul.appendChild(lis)</script></body> 7.替换(改)节点 node.replaceChild(新节点,替换到什么位置) 代码演示 <body><ul class="list"><li>1</li><li>2</li></ul><script>// 替换（改）节点 父节点.replaceChild(新元素, 替换到什么位置)// (1)获取父元素var ulNode = document.querySelector('.list');// (2)创建新的元素var liRead = document.createElement('li')// (3)给新元素添加内容liRead.innerHTML = '5';// (4)替换元素ulNode.replaceChild(liRead, ulNode.children[1])</script></body> 8.三种动态创建元素区别 document.write() element.innerHTML document.createElement() 区别 document.write()是直接将内容写入页面的内容流，但是文档流执行完毕，它则会导致页面全部重绘 element.innerHTML是将内容写入某个DOM节点，不会导致页面全部重绘 element.innerHTML 创建多个元素效率更高(不要拼接字符串，采取数组形式拼接)，结果有点复杂 createElement()创建多个元素效率低一点点，但是结果更加清晰 总结：不同浏览器下,innerHTML效率要比createElement()高 代码演示 <body><button>点击</button><p>abc</p><div class="inner"></div><div class="create"></div><script>// window.onload = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 三种创建元素方式区别 // 1. document.write() 创建元素 如果页面文档流加载完毕，再调用这句话会导致页面重绘// var btn = document.querySelector('button');// btn.onclick = function() {// document.write('<div>123</div>');// }// 2. innerHTML 创建元素var inner = document.querySelector('.inner');// for (var i = 0; i <= 100; i++) {// inner.innerHTML += '<a href="">百度</a>'// }var arr = [];for (var i = 0; i <= 100; i++) {arr.push('<a href="">百度</a>');}inner.innerHTML = arr.join('');// 3. document.createElement() 创建元素var create = document.querySelector('.create');for (var i = 0; i <= 100; i++) {var a = document.createElement('a');create.appendChild(a);}</script></body> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/m0_46978034/article/details/110190352。 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。

...，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。

...，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。 六、如何设置声卡 　　不用我说，这可是十分要紧的工作！不过如果你安装了RED HAT Linux，则这项工作就简单了！ 　　用root登录系统，运行/usr/sbin/sndconfig。出现选择声卡类型的画面。一般声卡可以选取Sound Blaster 。 　　选完声卡后再设置有关的资源。用TAB键结合方向键作出选择后，按OK，如果听到Linus（Linux的创始人）说话的声音，就说明声卡设置成功了。真像老式DOS游戏的声卡设置…… 七、如何设置显卡 　　要设置好你的显卡，首先，要知道你的显卡的型号，是什么公司出的，什么样的类型的显卡，显存有几MB，还要知道显卡的显示芯片是什么类型的，是 ALG2302的，还是SIS6326的，还是Savage3D的，等；然后，在超级用户的权限下，你可以运行界面比较友好的Xconfigurator 工具，这里的X记住一定要大写的，一步一步跟着指导来选择，应该不是很难的，当选择你的显卡的芯片的时钟时，不用选择它，让测试程序自动检查；最后，还要知道你的显示器的类型，是VGA的，还是SVGA的，以及水平和垂直分辩率。你还可以运行界面不友好的xfree86，如果你比较精通Linux的话，用 xfree86命令配置的X Windows效果比Xconfigurator好很多的。界面最友好的，当属XF86Setup工具，若你有安装这个工具的话，不妨就用这个工具来设置你的显卡吧。 八、如何设置网卡 九、如何播放CD音乐 　　声卡设置好了，可以在光驱中插入一张CD，用装载命令mount将光盘载入，然后输入cdp命令就可以播放了。在屏幕上可以看到CD的音轨清单，小键盘的9是播放，7是停止，6进到下一音轨，4退到前一音轨，0退出播放程序，2弹出CD，8是暂停。 　　如果是在X-Window中，可以用xplaycd播放CD，这是一个有图形界面的播放器，按钮及功能一目了然，这里就不多说了。 10、如何播放VCD影碟 11、如何拨号上网 12、Linux下能玩游戏吗 　　光盘中有bsd-games-2.1-3.src.rpm文件包，用RPM命令进行安装，然后到安装目录中去找游戏吧。不过这些游戏都不够精致，如果你想玩好的，就须要进入X-Window，acm是空战模拟游戏，paradise和xpilot是联网战斗游戏，xdemineur是挖地雷（没想到吧），xjewel是俄罗斯方块，xboard是国际象棋，xpat2是扑克牌游戏，xboing是弹珠台游戏，还有Doom——大名鼎鼎的第一人称射击游戏！这些游戏有的可以直接调出，有的须要用RPM命令安装。所有的RPM包都在安装光盘中的srpms目录下，自己去看看吧。 十.用xvidtune调整你的显示器 大家会发现装了linux之后在windows下用的好好的显示器有时进到linux的xwindows里后就歪掉了，调整好之后回到windows后windows的桌面也外调了，来回启动系统每次都要调整很麻烦的，这里介绍一个办法一劳永逸 j进入linux启动x在xterm里执行xvidtune,会弹出这个软件的窗口，点Auto然后点Left,Right等按钮调整你的显示器到最佳的位置，然后点界面上的Show按钮会得到类似这样的输出： "1152x864" 121.50 1152 1232 1360 1568 864 865 868 911 +hsync -vsync 然后退出这个软件，修改你的/etc/X11/XF86Config-4文件在 Section "Monitor" Identifier "AS 786T" VendorName "Unknown" ModelName "Unknown" HorizSync 30 - 87 VertRefresh 50 - 160 Option "dpms" EndSection 里加上刚才的输出，我的是： Section "Monitor" Identifier "AS 786T" VendorName "Unknown" ModelName "Unknown" HorizSync 30 - 87 VertRefresh 50 - 160 Modeline "1152x864" 121.50 1152 1232 1360 1568 864 865 868 911 +hsync -vsync Option "dpms" EndSection 保存然后重起试试看吧 十一.问：我的机器是windows和linux双系统，如何改变grub默认启动的系统？ 答：这需要修改/boot/grub/grub.conf。举一个例子你就明白了。假设你的/boot/grub/grub.conf是这样子的： default=0 timeout=10 splashimage=(hd0,7)/grub/splash.xpm.gz title Red Hat Linux (2.4.18-14) root (hd0,7) kernel /vmlinuz-2.4.18-14 ro root=LABEL=/ initrd /initrd-2.4.18-14.img title DOS rootnoverify (hd0,0) chainloader +1 那么你的grub会默认启动Red Hat Linux (2.4.18-14)这个系统，把default=0改成default=1，那么grub会默认启动DOS这个系统。注意，这里的要点是：你想默认启动第n个title所指的系统，那么default应该是等于n-1 十二.问：我的文本控制台怎么总是出现乱码呢？ 答：这是因为你安装了中文支持的缘故。解决的方法是安装一个zhcon(一个快速地外挂式CJK(中文/日文/韩文)的多内码平台)，我把他放在附件中提供大家下载。关于zhcon的更进一步的消息，大家可以到他的官方主页zhcon.gnuchina.org查看。安装和使用请参考这个连接 http://hepg.sdu.edu.cn/Service/tips/zhcon_manual.html zhcon下载连接： http://zhcon.gnuchina.org/download/...on-0.2.1.tar.gz 十三.问：我在安装一个软件的时候，提示我缺少一个.so文件，安装无法继续，怎么办？ 答：.so文件就像windows中的.dll文件一样，是库文件。一个程序的正常安装和运行需要特定的库文件的支持。所以你需要去找到包含这个.so的包装上。去 http://www.rpmfind.net用你缺的那个.....剿枰?rpm包 十四.我访问windows分区时发现所有windows分区中的文件和文件夹名中的中文全变成问号，怎么办？ 答：在第三贴中我们讲解了通过编辑/etc/fstab实现在linux中访问windows的fat32分区。同样，我们可以通过进一步修改 /etc/fstab来实现中文文件名显示。只要把/dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0中的default全改为iocharset=cp936就行了。 十五.我的rh8.0中的XMMS不好使，不能播放MP3，怎么办？ 答：这是因为rh公司怕别人告他侵权，所以在rh8.0中去掉了XMMS对MP3的支持，8.0以前的版本都是好使的。在8.0中要解决也很简单，装一个插件就行了。这个插件我放在本贴的附件里，rpm格式，经winrar压缩 附件: http://www.chinalinuxpub.com/vbbfor...s=&postid=86299 十六.问：我在linux中怎样才能使用windows分区呢？ 答：先说一点背景知识。linux支持很多种文件系统，包括windows的fat32和ntfs。对fat32的支持已经很好，可以直接使用，而对ntfs 的支持还不是太好，只能读，而写是极危险的，并且对ntfs的支持不是默认的，也就是说你想要使用ntfs的话，需要重新编译内核。鉴于重编内核对于新手的复杂性，这里只讲解使用fat32分区的方法下面给出上述问题的两种解决方案：1.在安装系统（linux），进行到分区选择挂载点时，你可以建立几个挂载点，如/mnt/c，/mnt/d等，然后选择你的windows fat32分区，把它们分别挂载到前面建立的挂载点即可。（注意，正如前面所说，在这里你不能把一个ntfs分区挂载到一个挂载点，应为ntfs不是默认支持的。）这样你装好系统后就能直接使用你的windows fat32分区了。例如，你把windows的c盘（linux中的/dev/hda1）挂载到/mnt/c，那么你就能在/mnt/c目录中找到你的c 盘中的全部数据。2. 如果你在安装系统时没有像方案1所说的那样挂载上你的fat32分区，没关系，仍然能够很方便的解决这个问题。首先，用一个文本编辑器（如vi）打开 /etc/fstab，在文件的最后加入类似如下的几行 /dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0 你所要做的修改就是，把/dev/hda1改成你要挂载的fat32分区在linux中的设备号，把/mnt/c改成相应的挂载点即可。注意，挂载点就是一个目录，这个目录要事先建立。举一个例子，我有三个fat32分区，在windows中是c,d,e盘，在linux中的设备号分别为 /dev/hda1,/dev/hda5,/dev/hda6。那么我就要先建立3个挂载点，如/mnt/c,/mnt/d,/mnt/e，然后在 /etc/fstab中加上这么几行： /dev/hda1 /mnt/c vfat default 0 0 /dev/hda5 /mnt/d vfat default 0 0 /dev/hda6 /mnt/e vfat default 0 0 保存一下退出编辑器。这样以后你重启机器后就能直接使用c,d,e这三个fat32格式的windows分区了 十七.问：我的机器重装windows后，开机启动就直接进入了windows，原来的linux进不去了，怎么办？ 答：这是由于windows的霸道。重装windows后，windows重写了你的mbr，覆盖掉了grub。解决方法很简单：用你的linux第一张安装盘引导进入linx rescue模式（如何进入？你注意一下系统的提示信息就知道了），执行下面两条命令就可以了 chroot /mnt/sysimage 改变你的根目录 grub-install /dev/hda 安装grub到mbr 十八.问：我的linux开机直接进入文本界面，怎样才能让它默认进入图形界面？ 答：修改/etc/inittab文件，其中有一行id:3:initdefault，意思是说开机默认进入运行级别3（多用户的文本界面），把它改成id:5:initdefault，既开机默认进入运行级别5（多用户的图形界面）。这样就行了。 十九.如何同时启动多个x 以前的帖子,估计很多人没看过,贴出来温习一下 Linux里的X-Windows以其独特的面貌和强大的功能吸引了很多原先对linux不感兴趣的人，特别是KDE和GNOME，功能强大不说，而且自带了很多很棒的软件，界面非常友好，很适合于初学者。下面告诉大家一个同时启动6个X的小技巧： 在~/.bashrc中加入 以下几行： alias X=startx -- -bpp 32 -quiet& alias X1=startx -- :1 -bpp 32 -quiet& alias X2=startx -- :2 -bpp 32 -quiet& alias X3=startx -- :3 -bpp 32 -quiet& alias X4=startx -- :4 -bpp 32 -quiet& alias X5=startx -- :5 -bpp 32 -quiet& 其中32是显示器的色彩深度,你应该根据自己的实际情况设置。 之后运行 bash 使改变生效，以后只要依次运行X,X1,X2,X3,X4,X5就可以启动6个X-Windows了。 二十.装了rpm的postgresql之后启动 /etc/init.d/postgresql start 是不能启动postgresql的tcp/ip连接支持的,所以打开/etc/init.d/postgresql这个文件把 su -l postgres -s /bin/sh -c "/usr/bin/pg_ctl -D $PGDATA -p /usr/bin/postmaster start > /dev/null 2>&1" < /dev/null 改为: su -l postgres -s /bin/sh -c "/usr/bin/pg_ctl -o -o -F -i -w -D $PGDATA -p /usr/bin/postmaster start > /dev/null 2>&1" < /dev/null 这样就可以启动数据库的tcp/ip链接了 二十一.如何将man转存为文本文件 以ls的man为例 man ls |col -b >ls.txt 将info变成文本,以make为例 info make -o make.txt -s 二十二.如何在文本模式下发送2进制文件 首先检查系统有没有uuencode 和 uudecode如果没有从光盘上装 rpm -ivh sharutils-x.xx.x-x.rpm 假设要发送的文件是vpopmail-5.2.1.tar.gz执行 uuencode -m vpopmail-5.2.1.tar.gz vpopmail.tar.gz>encodefile 说明： uuenode是编码命令，－m是使用mime64编码，vpopmail-5.2.1.tar.gz是要编码的文件，vpopmail.tar.gz是如果解码后得到的文件名，encodefile是编码后的文件名。 执行上述命令之后就可以通过mail命令发送编码后的文件了 mail chenlf@chinalinuxpub.com<encodefile 好了，现在我来接收邮件 在控制台上输入mail命令： mail Mail version 8.1 6/6/93. Type ? for help. "/var/spool/mail/chenlf": 2 messages 2 new >N 1 chenlf@ns1.catv.net Mon Jun 10 16:44 17/363 N 2 root@ns2.catv.net Mon Jun 10 16:45 6091/371145 & 2 Message 2: From root@ns2.catv.net Mon Jun 10 16:45:28 2002 Date: Mon, 10 Jun 2002 16:44:51 +0800 From: root <root@ns2.catv.net> To: chenlf@chinalinuxpub.com begin-base64 644 vpopmai.tar.gz H4sIABr15TwAA+w9a2PbNpL7NfwVqNPbWIlFPSzbiR2n9SuxE7/OcuLNtdmU EiGLMUWqfFhWt7u//eYBgKRE2U7iTa+3VndjiQQGg5nBYDAYDC6H4XDgeH51 yW7ajdpf/h2fer1VX1lagr/1+spyq/BXff5SX2mtNBZXmovN5l/qjWZrqfEX sfRvwWbik8aJEwnxl7ifDofXlLvp/Z/0c1nk/8uN/777NuqNen251ZrB/+XF pcUG8r/ZbC0vL9ZXoPwi/O8von73qEx//sP5bwHHxanT8aUIe2IrDBIZJLFl 7QVJFFovpZOkkYxFL4yEFhVLCKhk1W2xG45E1wnEnohlIsJAiksvSlLHF24I JQORhKIjRdKXYhh5Ayca6xcAD8DQm4HT7XuB/EGcSXgbPErEyAkSrNp3LqVw grGoyaRbGzpxPHJFGssotq0Gtw6l9gTgJbixode9EOlQDMaTmEjE/AerydVc rAY4jJzIFY7vC3wL2DgJvJIxIjFwkm6fWkfw1KoAIti/EgkWc3A6YRp05ReB aeXAQH34GoXOwAvOVUnoEnwRYRqJeJAMgczRpYzEyEv6YQoUH8oACltLtjjD Rr1YOCJ2BkPgJop1IuJu5A0TYh9xIdQwfrCWTdt9pMKvaZg4j5jT3PgojC5+ sFZswM0LAJzvSyhGXQSCOmLoO9DtEOAicBCD2qUT1agAg44BSd+1niIEzVPs ................. ................. ................. & s 2 encodefile "encode" [New file] & q 然后进行解码 uudecode encodefile ls encodefile vpopmai.tar.gz tar zxvf vpopmail.tar.gz OK了 二十三.将 man page 转成 HTML 格式 使用 man2html 这个指令，就可以将 man page 转成 HTML 格式了。用法是： man2html filename > htmlfile.html 二十四.如何在gnome和kde之间切换。 如果你是以图形登录方式登录linux，那么点击登录界面上的session（任务）即可以选择gnome和kde。如果你是以文本方式登录，那执行switchdesk gnome或switchdesk kde，然后再startx就可以进入gnome或kde。 25...tar，.tar.gz，.bz2，.tar.bz2，.bz，.gz是什么文件，如何解开他们？ 他们都是文件(压缩)包。 .tar：把文件打包，不压缩：tar cvf .tar dirName 解开：tar xvf .tar .tar.gz：把文件打包并压缩：tar czvf .tar.gz dirName 解开：tar xzvf .tar.gz .bz2：解开：bzip2 -d .bz2 .bz：解开：bzip -d .bz .gz：解开：gzip -d .gz 26.linux下如何解开.zip，.rar压缩文件？ rh8下有一个图形界面的软件file-roller可以做这件事。令外可以用unzip .zip解开zip文件，unrar .rar解开rar文件，不过unrar一般系统不自带，要到网上下载。 27.linux下如何浏览.iso光盘镜像文件？ a.建一个目录，如：mkdir a b.把iso文件挂载到该目录上：mount -o loop xxxx.iso a 现在目录a里的内容就是iso文件里的内容了。 28.linux下如何配置网络？ 用netconfig。“IP address:”就是要配置的IP地址，“Netmask:”子网掩码，“Default gateway (IP):”网关，“Primary nameserver:”DNS服务器IP。 29.如何让鼠标支持滚轮？ 在配置鼠标时，选择微软的鼠标，并正确选择端口如ps2,usb等 30.如何让控制台支持中文显示？ 安装zhcon。zhcon需要libimm_server.so和libpth.so.13这两个库支持。一般的中文输入法应该都有libimm_server.so。libpth.so.13出自pth-1.3.x。把这两个文件放到/usr/lib下就行了。 31.如何配置grub？ 修改/boot/grub/grub.conf文件。其中 “default=n”(n是个数字)是grub引导菜单默认被选中的项，n从0开始，0表示第一项，1表示第二项，依此类推。 “timeout=x”(x是一个数)是超时时间，单位是妙。也就是引导菜单显示后，如果x秒内用户不进行选择，那么grub将启动默认项。 “splashimage =xxxxxx”，这是引导菜单的背景图，先不理他。 其它常用项我用下面的例子来说明： title Red Hat 8.0 root (hd1,6) kernel /boot/vmlinuz-2.4.18-14 ro root=/dev/hdb7 initrd /boot/initrd-2.4.18-14.img 其中"Red Hat 8.0"是在启动菜单列表里显示的名字 root (hdx,y)用来指定你的boot分区位置，如果你没有分boot分区（本例就没分boot分区），那就指向根分区就行了，hdx是linux所在硬盘，hd0是第一块硬盘，hd1是第二块，依此类推。y是分区位置，从0开始，也就是等于分区号减一，比如你要指向的分区是hdx7，那么y就是6，如果是hdx1，那y就是0。注意root后面要有一个空格。 kernel /boot/vmlinuz-2.4.18-14，其中"/boot/vmlinuz-2.4.18-14"是你要用的内核路径，如果你编译了心内核，把它改成你的新内核的路径就行了。 ro就不用管，写上不会有错。 root=/dev/hdxx指定根分区，本例是hdb7，所以root=/dev/hdb7 initrd xxxxxxxxxxxxx这行不要也行，目前我还不清楚它是做什么用的。 上面是linux的，下面是windows的 title windows 98 rootnoverify (hd0,0) chainloader +1 title xxxxxxx不用解释了，上面有解释。 rootnoverify (hdx,y)用来指定windows所在分区，x，y跟上面一样，注意rootnoverify后有空格。 chainloader +1照抄就行，注意空格。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/gudulyn/article/details/764890。 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。

...，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。 jieba “结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件 “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Scroll down for English documentation. 特点 支持四种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本，请升级jieba，pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能，请先安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法： jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如： 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。 范例： 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例： >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 （关键词提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式，提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下： paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows 用法： jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize：返回词语在原文的起止位置 注意，输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项（翻译）： 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间用它分隔，否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名，则使用标准输入。 --help 选项输出： $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化（可选） 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者：messense, MnO2 地址：https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址：https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的？ 详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况） P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法：强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况） 解决方法：强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？ 解决方法：关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage： jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 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。

...，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。 本文为课程《激光原理》课程调研综述论文成果，要求为调研激光相关的某个领域，并写5000字小综述一篇。论文完成时间：2021-11。 版权声明：除特殊标注外，本文全部图片及文字版权归作者所有，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/yyyyang666/article/details/129210164 激光诱导击穿光谱联合激光诱导荧光技术（LIBS-LIF）在环境监测上的元素分析应用 摘 要： 环境监测的重要性在当今环境问题日渐突出的背景下愈发显著。在环境问题中，土壤问题和水质问题是十分重要的课题之一，对于土壤监测和水质监测往往使用元素分析的方法。传统的实验室检测方式虽然精度高、准确性好，但是耗时长、流程复杂，无法实现原位检测或远程快速检测。使用激光诱导击穿光谱(LIBS)可以有效改善上述问题，但是其准确率低，存在相邻特征谱线干扰。激光诱导击穿光谱联合激光诱导荧光技术(LIBS-LIF)则是对LIBS技术的进一步强化升级，满足了检测需求。文章首先介绍了LIBS技术以及LIBS-LIF技术的基本原理；接着简要介绍LIBS-LIF技术在土壤监测的应用情况，介绍了技术的应用起源和研究进展；然后介绍LIBS技术和LIBS-LIF技术在水质监测方面的应用，由于液体检测中对于预处理的方式最为重要，因此此处简要归纳了液体检测样品预处理的方法，最后对LIBS-LIF技术在环境方面的应用做出总结和展望。LIBS-LIF技术具有着传统实验室检测无法比拟的优势，也正处于热门研究方向，未来潜力无限。 关键词： 激光诱导击穿光谱(LIBS)；激光诱导击穿光谱联合激光诱导荧光技术(LIBS-LIF)；环境监测；土壤监测；水质监测 Elemental Analysis Application of Laser Induced Breakdown Spectroscopy assisted with Laser Induced fluorescence(LIBS-LIF) Technology in Environmental Monitoring Abstract: The importance of environmental monitoring is becoming more and more significant under the background of increasingly prominent environmental problems. Among the environmental problems, soil problem and water quality problem is one of the very important topics. Element analysis is often used for soil monitoring and water quality monitoring. Although the traditional laboratory detection method has high accuracy and good accuracy, it takes a long time and the process is complex, so it is impossible to realize in-situ detection or remote rapid detection. Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) can effectively improve the above problems, but its accuracy is low and there is interference between adjacent characteristic lines. Laser-induced breakdown spectroscopy assisted with laser-induced fluorescence (LIBS-LIF) is a further enhancement and upgrade of LIBS technology to meet the detection needs. This paper first introduces the basic principles of LIBS technology and LIBS-LIF technology, then briefly introduces the application of LIBS-LIF technology in soil monitoring, and introduces the application origin and research progress of LIBS-LIF technology. Then it introduces the application of LIBS technology and LIBS-LIF technology in water quality monitoring. Because the way of pretreatment is the most important in liquid detection, the pretreatment methods of liquid testing samples are briefly summarized here. Finally, the application of LIBS-LIF technology in the environment is summarized and prospected. LIBS-LIF technology has incomparable advantages over traditional laboratory testing, and it is also in a hot research direction, with unlimited potential in the future. Keywords: Laser induced breakdown spectroscopy(LIBS); Laser induced breakdown spectroscopy assisted with Laser Induced fluorescence(LIBS-LIF); Environmental monitoring; Soil monitoring; Water quality monitoring 　 Completion time: 2021-11 目录 0. 引言 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介 1.1.1 LIBS技术的基本原理 1.1.2 LIBS技术的定量分析 1.1.3 LIBS技术的优缺点 1.2 LIBS-LIF技术 1.2.1 LIF技术的基本原理 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测 2.1 早期研究 2.2 近期研究现状 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测 3.1液体直接检测 3.2液固转换检测 3.2.1吸附法 3.2.2成膜法 3.2.3微萃取法 3.2.4冷冻法 3.2.5电沉积法 3.3液气转换检测 4. 总结与展望 参考文献 　 0. 引言   随着经济的发展，人们物质生活水平提高的同时，环境的问题也愈发突出，其中，土壤问题和水体问题十分突出。   土壤是包括人类在内的一切生物体生存的载体，土壤的质量与农作物的生长息息相关，而农作物的收成则是人类发展的基石。在工业化发展的影响下，土壤重金属污染和积累成为了一个世界性的问题，尤其在中国特别是长三角地区尤为严重[1]。   水是生命之源，水体问题直接关系到所有生物体的生存。环境中的水体问题，主要集中在工业废水的治理与监测上。工业废水中含有大量重金属元素，其难以生物降解，重金属元素会随着水体流动而扩散。   物质元素分析在土壤分析和水质分析上是常用的方式。传统的分析方法是基于实验室的元素光谱分析法，其具有高精度、高稳定的特点，如：原子吸收光谱法(Atomic absorption spectrometry, AAS)、电感耦合等离子体质谱法(Inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)、电感耦合等离子体原子发射光谱法(Inductively coupled plasma atomic emission spectrometry, ICP-AES)等，但是此类光谱的检测样品预处理复杂、检测操作难度高、需要庞大复杂的实验设备，且对样品造成损坏，有所不便[2,3]。   激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy，LIBS)是一种基于原子光谱分析技术，与传统的光谱分析技术相比，其实验装置简单便携、操作简便、应用广泛、可远程测量，同时有在简单预处理样品或根本不预处理的情况下进行现场测量的潜力。因此，其满足在环境监测中，特别是土壤监测和水质监测此类希望可以在现场检测、快速便捷检测，同时精度较高的需求。LIBS技术很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用，进一步提高了 LIBS技术的检测准确度和竞争力[4]。 　 1. 技术简介 1.1 LIBS技术简介   LIBS技术最早可以追溯到20世纪60年代Brech, F.和Cross, L.所做的激光诱导火花散射实验，其中的一项实验使用红宝石激光器产生的激光照射材料后产生等离子体羽流。经过了几十年的发展，LIBS技术得到了显著发展，其在环境检测、文物保护鉴定、岩石检测、宇宙探索等领域中被广泛应用。 1.1.1 LIBS技术的基本原理   LIBS技术的装置主要由脉冲激光器、光谱仪、样品装载平台和计算机组成，光谱仪和计算机之间常常由光电倍增管或CCD等光电转换器件连接，如图 1所示[3]。 图 1 LIBS实验装置图[3]   首先，通过脉冲激光器产生强脉冲激光后由透镜聚焦到样品上，被聚焦区域的样品吸收，产生初始自由电子，并在持续的激光脉冲作用下加速。初始自由电子获取到足够高的能量之后，会轰击原子电离产生新的自由电子。随着激光脉冲作用的持续，自由电子和原子的作用如此往复碰撞，在短时间内形成等离子体，形成烧蚀坑。接着，激光脉冲结束，等离子体温度逐渐降低，产生连续背景辐射并产生原子或离子的发射光谱。通过光谱仪采集信号，在计算机上分析特征谱线的波长和强度信息就可以对样本中的元素进行定性和定量分析[2]。 1.1.2 LIBS技术的定量分析   由文献[2]可知，LIBS技术的定量分析方法通常有外标法、内标法和自由校准法(CF)。其中，最简单方便的是外标法。 外标法由光谱分析基本定量公式Lomakin-Scheibe公式 I=aCb(1)I=aC^b \tag{1} I=aCb(1) 式中III为光谱强度，aaa为比例系数，CCC为元素浓度，bbb为自吸收系数。自吸收系数bbb会随着元素浓度CCC的减小而增大，当元素浓度CCC很小时，b=1b=1b=1。使用同组仪器测量时aaa和bbb的值为定值。 将式（1）左右两边取对数，得 lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a(2)lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a \tag{2} lg⁡I=blg⁡C+lg⁡a(2)   由式（2）可知，当b=1时，光谱强度和元素浓度呈线性关系。因此，可以通过检验一组标准样品的元素浓度和对应的光谱强度，绘制出对应的标准曲线，从而根据曲线的得到未知样品的浓度值。   如图 2 (a)(b)所示，通过使用LIBS技术多次测定一系列含有Co元素的标准样品的光谱强度后取平均可以绘制出图 2 (b)所示的校正曲线[5]。同时可以计算出曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)。 图 2 用LIBS和LIBS-LIF技术测定有效钴元素的光谱和校准曲线[5] (a) (b)使用LIBS技术测定，(c) (d)使用LIBS-LIF技术测定 　 1.1.3 LIBS技术的优缺点   随着LIBS技术的提高和广泛应用，其自身独特的优势也显示出来，其主要优点主要如下[6]：   （1）样品不需要进行预处理或只需要稍微预处理。   （2）样品检测时间短，相较于传统的AAS、ICP-AES等技术检测需要几分钟到几小时的时间相比，LIBS技术检测只需要3-60秒。   （3）样品的检出限LOD高，对于低浓度样品检测更加灵敏精确。   （4）实验装置结构简单，便携性高。   （5）可用于远程遥感监测   （6）对于检测样品的损伤基本没有，十分适合对于文物遗迹等方面进行应用   LIBS技术也有着自身的缺陷，其中问题最大的就是相较于传统的AAS、ICP-AES等技术来说，LIBS的检测准确性低，只有5-20%。   但LIBS还有一个优点在于很容易与其他技术如激光诱导荧光技术(Laser induced fluorescence, LIF)、拉曼光谱(Raman)等技术联用，可以弥补LIBS技术的检测准确率低的缺陷，同时结合其他技术的优势提高竞争力[7]。 1.2 LIBS-LIF技术   LIBS技术常常与LIF技术联合使用，即LIBS-LIF技术。通过LIF技术对特征曲线信号的选择性加强作用，有效的提高了检测的准确率，改善了单独使用LIBS检测准确率低的缺陷。   LIBS-LIF技术在1979年由Measures, R. M.和Kwong, H. S.首次使用，用于各种样品中微量铬元素的选择性激发。 1.2.1 LIF技术的基本原理   LIF技术，是通过激光辐射激发原子或者分子，之后被照射的原子或分子自发发射出的荧光。   首先，调节入射激光的波长，从而改变入射激光的能量。之后，当入射激光的能量与检测区域中的气态分子或原子的能级差相同时，分子或原子将被激光共振激发跃迁至激发态，但是这种激发态并不稳定，会通过自发辐射释放出另一个光子能量并向下跃迁，同时发射出分子或原子荧光，这便是激光诱导荧光。   其中，分子或原子发射荧光的跃迁过程主要有共振荧光、直越线荧光、阶跃线荧光和多光子荧光四种，如图3所示[2]。元素被激发的直跃线荧光往往强度大，散射光干扰弱，故被常用。 图 3 分子或原子发射荧光的跃迁过程[2] 　 1.2.2 Co原子的LIBS-LIF增强原理   下面将以Co元素为例，说明LIBS-LIF技术的原理。   Co元素直跃线荧光的产生原理图如图 4所示[5]。波长为304.40nm的激光能量刚好等于Co原子基态到高能态(4.07eV)的能级差，Co原子被304.40nm的激发照射后跃迁至该能级。随后，该能级上的Co原子通过自发辐射释放能量跃迁至低能态(0.43eV)，同时发出波长为304.51nm的荧光。因此，采用LIF的激发波长为304.40nm，光谱仪对应的检测波长为304.51nm。 图 4 Co元素直跃线荧光产生原理图[5]   LIBS-LIF技术的装置如图 5所示[5]，与LIBS装置不同的是其增加了一台可调激光器，如染料激光器、OPO激光器等。其用于激发特定元素的被之前LIBS激发出的等离子体。该激光平行于样品表面照射，不会对样品产生损伤。 图 5 LIBS-LIF实验装置图[5]   在本次Co元素的检测中，OPO激光器的波长为304.40nm。样品首先通过脉冲激光器垂直照射后产生等离子体，原理和LIBS技术一致。之后使用OPO激光器产生的304.40nm的激光照射等离子体，激发荧光信号，增强特征谱线的强度。最后通过光谱仪采集信号，在计算机上分析特征谱线。   LIBS-LIF技术对Co原子测定的光谱和校正曲线如图 2 (c）(d)所示。通过与(a)(b)图对可得到，使用LIBS-LIF技术明显增强了Co原子的特征谱线强度，同时定量分析得到的校正曲线的相关系数R^2、交叉验证均方差(RMSECV)和样品中Co元素的检出限(LOD)数值都有很好的改善。 　　 2. LIBS-LIF技术用于土壤监测   土壤监测是LIBS-LIF技术的最传统应用方向之一。土壤成分复杂，蕴含多种微量元素，这些元素必须维持在合理的范围内。若如铬等相关微量元素过低，则会对作物的生长产生影响；而若铅等重金属元素过高，则表明土地受到了污染，种植出的作物可能存在重金属残留的问题。 2.1 早期研究   LIBS-LIF技术用于大气压下的土壤元素检测可以最早追溯到1997年Gornushkin等人使用LIBS技术联合大气紫外线测定石墨、土壤和钢中钴元素的可行性[8]，其紫外线即起到作为LIF光源的作用。   之后，为了评估该技术在现场快速检测分析中的可行性，其使用了可以同时检测分析22种元素的Paschen-Runge光谱仪以发挥LIBS技术可以快速检测多种元素的优势。同时使用染料激光器作为LIF光源，使用LIBS-LIF技术对Cd和TI元素进行了信号选择性增强测量，排除了邻近元素谱线的干扰。但是对于Pb元素还无法检测[9]。 2.2 近期研究现状   华中科技大学GAO等人在2018年对土壤中难以检测的Sb元素使用LIBS-LIF技术进行检验，排除了检验Sb元素时邻近Si元素的干扰，并探讨了使用常规LIBS时在287nm-289nm的波长下不同的ICCD延时长度对信号强度的影响，以及使用LIBS-LIF技术时作为LIF光源的OPO激光器激光能量对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响、激光光源脉冲间延时长度对Sb元素特征谱线信号强度与信噪比的影响，由相关结果得到了最优实验条件[10]，如图 6至图 8所示。 图 6 不同ICCD延迟时间下样品在287.0-289.0 nm波段的光谱 　 图 7 LIBS-LIF和常规LIBS得到的光谱比较 　 图 8 Sb特征谱线的强度和信噪比曲线 (A)Sb特征谱线的强度和信噪比随OPO激光能量的变化关系；(B)Sb特征谱线的强度和信噪比随两个激光器之间脉冲延迟的变化关系 　 　   近期，该实验室研究了利用LIBS-LIF测定土壤中的有效钴含量。该实验着重于研究检测土壤中能被植物吸收的元素，即有效元素，强化研究的实际意义；利用DPTA提取样品，增大检测浓度；使用LIBS-LIF测定有效钴含量，排除了相邻元素的干扰。 　 3. LIBS及LIBS-LIF技术用于水质监测   LIBS及LIBS-LIF技术用于水质检测的原理和流程土壤检测基本一致，但是面临着更多的挑战。在水样的元素定量测定中，水的溅射会干扰到光的传播和收集，从而降低采集的灵敏度；由于水中羟基(OH)的猝灭作用会使得激发的等离子体寿命较短，因此等离子体的辐射强度低，进而影响分析灵敏度[2]。同时，由于部分实验方式造成使用LIBS-LIF技术不太方便，只能使用传统LIBS技术。   因此，在使用LIBS技术进行检验时还需要做相关改进。最常见的就是进行样品的预处理，在样品制备上进行改进。   由文献[11]整理可知，样品的预处理主要可以分为液体直接检测、液固转换检测、液气转换检测三种。 3.1液体直接检测   液体直接检测主要有两种方式：将光聚焦在静态液体测量和将光聚焦在流动的液体测量两种。   最早期使用LIBS技术进行检验的就是直接将光聚焦在静态液体表面测量。但其精确度和灵敏度往往比将光聚焦在流动的液体测量低。Barreda等人比较了在静态、液体喷射态和液体流动态下硅油中的铂元素使用LIBS进行检测，最后液体喷射态和液体流动态下的LOD比静态下降低了7倍[12]。   但上述实验是在有气体保护下进行的结果。总体上看，液体直接检测并不是一个很好的选择。 图 9 液体分析的三种不同实验装置图[12] a液体喷射分析，b静态液体分析，c通道流动液体分析 　 3.2液固转换检测   液固转换法是检测中最常用的方法，其主要可以分为以下几类： 3.2.1吸附法   吸附法是最常用的预处理方式，利用可吸附材料吸收液体中的微量元素。常用的材料有碳平板、离子交换聚合物膜，或者滤纸、竹片等将液体转换为固体，从而进行分析。   2008年，华南理工大学Chen等人以木片作为基底吸附水溶液的方式测定了Cr、Mn、Cu、Cd、Pb五种金属元素在微量浓度下的校正曲线，其检出限比激光聚焦在页面上直接分析高出2-3个数量级[13]。之后2017年，同实验室的Kang等人以木片作为基底吸附水溶液的方式，使用LIBS-LIF技术对水中的痕量铅进行了高灵敏度测量，最后得到的铅元素的LOD为~0.32ppb，超过了传统实验室检测技术ICP-AES的检测方式，为国际领先水平[14]。 3.2.2成膜法   与吸附法相反，成膜法是将水样滴在非吸水性衬底上，如Si+SiO2衬底和多空电纺超细纤维等，然后干燥成膜，从而转化为固体进行分析。 3.2.3微萃取法   微萃取法是利用萃取剂和溶液中的微量元素化学反应来实现富集。其中，分散液液体微萃取(Dispersion liquid-liquid microextraction, DLLME)是一种简单、经济、富集倍数高、萃取效率高的方法，被广泛使用。 3.2.4冷冻法   将液体冷冻成为冰是液固转化的一种直接预处理方式，冰的消融可以防止液体飞溅和摇晃，从而改善液体分析性能。 3.2.5电沉积法   电沉积法是利用电化学反应，将液体中的样品转化为固体样品并进行预浓缩，之后用于检测。该方法可以使得灵敏度大大提高，但是实验设备也变得复杂，预处理工作量也有变大。 3.3液气转换检测   将液体转化为气溶胶可以使得样品更加稳定，从而产生更稳定的检测信号。可以使用超声波雾化器和膜干燥器等产生气溶胶，再进行常规的LIBS-LIF检测。   Aras等人使用超声波雾化器和薄膜干燥器单元产生亚微米级的气溶胶，实现了液气体转换，并在实际水样上测试了该超声雾化-LIBS系统的适用性，相关实验装置如图 10、图 11所示[15]。 图 10 用于金属气溶胶分析的LIBS实验装置图[15] M：532 nm反射镜，L：聚焦准直透镜，W：石英，P：泵浦，BD：光束转储 　 图 11 样品导入部分结构图[15] (A)与薄膜干燥器相连的USN颗粒发生器去溶装置(加热器和冷凝器)；(B)与5个武装聚四氟乙烯等离子电池相连的薄膜干燥器。G：进气口，DU：脱溶装置，W：废料，MD：薄膜干燥机，L：激光束方向，C：样品池，M：反射镜，F.L.：聚焦透镜 　 　 　 4. 总结与展望   本文简要介绍了LIBS和LIBS-LIF的原理，并对LIBS-LIF在环境监测中的土壤监测和水质检测做了简要的介绍和分类。   LIBS-LIF在土壤监测的技术已经逐渐成熟，基本实现了土壤的快速检测，同时也有相关便携式设备的研究正在进行。对于水质监测方面，使用LIBS-LIF检测往往集中在液固转换法的使用上，对于气体和液体直接检测，由于部分实验装置的限制，联用LIF技术往往比较困难，只能使用传统的LIBS技术。   LIBS-LIF技术快速检测、不需要样品预处理或只需要简单处理、可以实现就地检测等优势与传统实验室检测相比有着独到的优势，虽然目前由于技术限制精度还不够高，但是在当前该领域的火热研究趋势下，相信未来该技术必定可以大放异彩，为绿色中国奉献光学领域的智慧。 　 　 　 参考文献 [1] Hu B, Jia X, Hu J, et al.Assessment of Heavy Metal Pollution and Health Risks in the Soil-Plant-Human System in the Yangtze River Delta, China[J].International Journal of Environmental Research and Public Health,2017, 14 (9): 1042. 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...ck集成，提供对网络服务如neutron组件的北向API支持，使得云环境中的网络功能能够实现自动化配置和管理。 Neutron Northbound API , Neutron是OpenStack项目中的网络服务组件，其Northbound API是一种高级接口，旨在为上层应用或管理系统提供与底层网络资源交互的能力。在文中，ODL通过集成并使用Neutron的Northbound API，可以获取到关于网络配置、虚拟网络设备状态等信息，并基于这些信息进行网络策略的实施和变更。 Open vSwitch Database (OVSDB) , OVSDB是Open vSwitch项目的一部分，是一个数据库管理系统，专门设计用于存储和管理网络相关的配置数据，比如虚拟交换机设置、端口信息以及流表规则等。在文章所描述的场景中，通过使用ovs-vsctl工具操作OVSDB，可以实现对Open vSwitch实例的配置和监控，确保其与OpenStack neutron组件协同工作，以满足云环境中灵活、动态的网络需求。例如，通过ovs-vsctl命令设定Open_vSwitch的相关参数，可以配置本地IP地址，或者查看、修改内部网桥上的流表条目。