这样就获取到token（一会在使用照片高清化接口，通过token去授权调用） 3.照片高清化 官方接口文档 https://ai.baidu.com/ai-doc/IMAGEPROCESS/5k4i6mzqk 开始写程序(≧▽≦)/啦啦啦 ‘’’ 图像清晰度增强 ‘’’ request_url = “https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-process/v1/image_definition_enhance” 二进制方式打开图片文件 f = open(‘图片地址’, ‘rb’) img = base64.b64encode(f.read()) params = {“image”:img} access_token = ‘上面获取的token值’ request_url = request_url + “?access_token=” + access_token headers = {‘content-type’: ‘application/x-www-form-urlencoded’} response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers) if response: print (response.json()[‘image’]) 图片地址实例： C:\Users\Administrator\Desktop\帅哥照片.png 上面需要改动的有两处： 帅哥.png（需要高清化的照片路径）access_token（自己的token值） 问题：这里返回的是base64值（图片的二进制值），不是直接返回图片的哟~ 返回说明 返回参数 字段是否必选类型说明log_id是uint64唯一的log id，用于问题定位image否string处理后图片的Base64编码 返回示例 { “log_id”:739539874, “image”:base64str } 我们需要将base64转为图片。 imgdata = base64.b64decode(response1.json()[“image”]) file = open(r’保存新照片地址’, ‘wb’) file.write(imgdata) file.close()

选题依据和意义 随着信息技术的飞速发展和视频播放设备的更新迭代[1]，电影大数据的信息量逐渐庞大。电影消费进入了一个个性化定制的时代，用户需求多样化且独特。然而，传统的电影推荐系统在面对用户多样化的兴趣和观影习惯时，往往存在一系列挑战。通常，这些系统基于整体用户群体的行为进行推荐，无法深入理解每位用户的独特喜好。与此同时，全球数据总量不断膨胀，用户在互联网上产生的大量行为数据成为构建更为精准的用户画像的宝贵资源。 因此，本次毕设研究的核心问题在于如何在大数据背景下构建一种基于用户画像的电影推荐系统。通过深度挖掘用户在电影网站平台的行为数据，包括基本信息和使用操作记录等，依此精准捕捉用户兴趣特征，实现更个性化、精准的电影推荐[2]。解决这一问题对于提升用户体验、促进电影产业创新至关重要。 具体而言，本系统以Django和VUE.js作为前后端基础框架[3]，采用MTV模式，借助MongoDB、MySQL和Redis等多数据库进行数据存储与处理。基于从电影网站平台爬取的电影数据，系统通过Hadoop和Spark等大数据组件进行分析[4]，开发用户标签并实现个性化推荐。管理系统采用Django自带的管理系统，并使用simpleui、Bootstrap等框架进行美化，以提供用户友好的操作界面。 通过这一研究，本文希望为传统电影推荐系统的改进提供一种可行的解决方案，以更好地满足用户个性化需求。在实践检验该系统的实用性和有效性，力求为电影产业提供一些可行的、具体的改善方向。 2．国内外有关本选题研究的动态 2.1 国外本选题发展的动态 推荐算法的历史可以追溯到1992年，施乐公司的帕拉奥图研究中心提出一种基于协同过滤算法的推荐系统[5]，并将其用于垃圾邮件过滤。协同过滤分为两种，一种是基于用户，一种是基于商品。Amazon的工作采用的是ItemCF，即基于商品，因为用户的行为数据往往过于稀疏。协同过滤简单可解释，但不具备泛化能力。 Netflix在2006年提出了矩阵分解技术[6]，其很好解决了泛化能力问题。通过矩阵分解，用户和商品都得到了与其对应的隐向量，泛化能力很强。不过矩阵分解（奇异值分解）计算量很大，并且不适合处理大规模稀疏矩阵。 日本的大阪大学在2010年提出了FM模型[7]，可以很好得捕捉二阶特征。而且经过一定数学技巧，复杂度降低到nk（n是特征维度，k是隐向量维度）。2012年以后，FM逐渐成为推荐领域的主流算法。这一现象一直到GBDT应用在推荐领域才结束。 2014年facebook提出基于GBDT+LR的解决方案[8]，产生了很大的影响力。可以说，自此往后，推荐算法进入了特征工程模型化的阶段。即特征的筛选、构造由模型完成，整个推荐系统成为一个端到端的全链路系统。此外GBDT可以很好得进行特征的高阶交叉，这是FM所做不到的，其只能做二阶交叉，三阶的计算量已经可怕的惊人。 截止到2014年，推荐系统领域仍然是机器学习占据主流。然而，在2012年，CV领域出现了AlexNet[9]这样现象级的深度学习网络，这股浪潮不可避免的影响到了推荐系统。在2015年，深度学习在推荐系统正式拉开了帷幕。2015年澳大利亚国立大学提出了AutoRec[10]，它是推荐领域第一个神经网络推荐模型，由三层网络组成。一个输入层，一个中间隐层，一个输出层。其是一个标准的自编码器，我认为与矩阵分解得到隐向量的思想有异曲同工之妙，并在技术手段实现上与word2vec更为相似。 2.2 国内本选题发展的动态 2014年，阮毓钦等三个研究员基于FM提出的FFM[11]在多项CTR预估大赛（kaggle的avazu和criteo）中夺冠，美团也把该算法应用在他们的推荐系统和CTR预估领域中，相比FM模型，FFM模型引入了特征域感知（field-aware）这一概念，使模型的表达能力更强。 2017年华为发表的论文《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》[12]，标志着在点击率（CTR）预测领域的一次创新性突破。该论文介绍了一种名为DeepFM的模型，其独特之处在于成功地将因子分解机（Factorization Machine，FM）与神经网络结合，以更好地捕捉特征之间的复杂关系。DeepFM的成功应用为推荐系统领域的研究和应用开辟了新的方向。其混合模型的设计思想以及端到端的学习方式为CTR预测任务提供了新的范本，激发了对更复杂模型的探索和应用。这一模型的问世不仅对学术界具有重要意义，也为工业界提供了一种创新的解决方案，为提升推荐系统的性能和效率提供了有力支持。综上所述，DeepFM模型在CTR预测领域的成功应用，标志着推荐系统研究的一次重要进步，对相关领域的发展具有积极而深远的影响。 2017年浙江大学发表的论文《2017-AFM-Attentional Factorization Machines Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks》[13]在这篇论文中，研究人员提出了一种新颖的模型AFM，其主要特点是引入了注意力网络。AFM的提出为推荐系统领域引入了更灵活、自适应的特征交互权重学习机制，拓展了因子分解机的应用范围。这一创新在学术界和工业界都引起了广泛的关注，为推荐系统的进一步研究提供了新的思路和方法。 2018年阿里巴巴发表的论文《2018-DIN-Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction》[14]，介绍了一种名为Deep Interest Network（DIN）的模型，专注于提高点击率预测的准确性。DIN的提出在推荐系统领域引起了广泛关注。其在建模用户兴趣方面的创新思路，特别是引入注意力机制的方式，为提高CTR预测模型的性能提供了新的方向。这一模型不仅在学术界产生了积极的反响，也在工业界得到了广泛应用，为推荐系统的发展贡献了有力的实证和经验。 2019年阿里巴巴发表的论文《2018-DIEN-Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction》[15]，介绍了一种名为Deep Interest Evolution Network（DIEN）的模型，专注于提高点击率预测的准确性。DIEN的提出丰富了推荐系统模型对用户兴趣动态演变的建模方式。通过引入兴趣进化网络，该模型更好地满足了推荐系统对于捕捉用户在不同时间点兴趣特征的需求，为推荐系统的发展提供了新的思路和方法。DIEN的成功应用不仅在学术界引起了关注，同时也为工业界提供了一种创新的解决方案，为提高推荐系统性能和用户体验做出了实质性的贡献。 拟解决的主要问题 根据本文的研究内容和目的，本文拟解决的主要问题包括两方面的问题如下： 系统设计和实现方面问题 推荐系统经过多年的发展已经在国内有相对较完善的开发设计思路和步骤，基于本次系统设计和实现，需要解决的问题可以分为五层：数据层、算法层、业务层、表现层、用户层。 数据层：如何获取足量的数据同时整合MongoDB、MySQL、Redis和HDFS等多种数据存储系统，以支持系统对不同类型数据的存储和检索；算法层：如何设计并优化基于用户画像的推荐算法；业务层：如何设计用户管理、电影管理、推荐管理，用户操作管理等模块；表现层：作为面向用户的层面，应该考虑的是如何设计用户友好的系统界面，应该用到那些计算机技术；用户层：为了实现区分和管理不同用户类型，应思考有哪些用户类型，各类型的用户有哪些需求和权限管理。 3.2 论文编写方面问题 编写论文作为毕业设计中最为重要的环节之一，基于其撰写的重要性有以下几点问题： 文献综述问题：如何在论文中进行文献综述，对现有的电影推荐系统研究和系统设计方法进行概述。首先，回顾和分析已有文献中的各种电影推荐系统，包括但不限于基于协同过滤、内容过滤、深度学习等不同方法的系统。通过深入研究这些系统，将评估它们在个性化推荐、实时性、用户体验等方面的优点和不足；方法论问题：如何清晰地描述系统设计的方法和流程，包括数据处理、算法实现、业务模块设计和用户界面构建，以便读者能够理解研究的具体实施步骤；实验设计问题：如何设计和执行实验证明，验证系统的有效性和性能，并提供可靠的实验结果以支持论文的结论；创新点突出问题：如何突出论文的创新点，包括在系统设计和算法层面的创新，以及如何解决现有电影推荐系统中的挑战和问题。 研究方法 研究方法的选择取决于研究问题的性质、研究目的以及可用的资源。基于用户画像的电影推荐系统设计，有以下几种常见的研究方法：

今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题：通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI》。 （报告出品方：Qualcomm） 摘要 生成式 AI 变革已经到来。随着生成式AI 用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加，我们显然需要专为 AI定制设计的全新计算架构。这首先需要一个面向生成式 AI 全新设计的神经网络处理器(NPU)，同时要利用异构处理器组合，比如中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)。通过结合 NPU 使用合适的处理器，异构计算能够实现最佳应用性能、能效和电池续航，赋能全新增强的生成式 AI体验。 NPU 专为实现低功耗加速AI推理而全新打造，并随着新 AI1用例、模型和需求的发展不断演进。 优秀的 NPU 设计能够提供正确的设计选择，与AI行业方向保持高度一致。 高通正在助力让智能计算无处不在。业界领先的高通 Hexagon"NPU 面向以低功耗实现持续稳定的高性能A1推理而设计。高通 NPU的差异化优势在于系统级解决方案、定制设计和快速创新。通过定制设计 NPU 以及控制指令集架构(ISA)，高通能够快速进行设计演进和扩展，以解决瓶颈问题并优化性能。Hexagon NPU是高通业界领先的异构计算架构--高通A1 引擎中的关键处理器，高通A1引擎还包括高通 Adreno” GPU、高通Kryo”或高通 Oryon”CPU、高通传感器中枢和内存子系统。这些处理器为实现协同工作而设计，能够在终端侧快速且高效地运行A应用。我们在 AI基准测试和实际生成式 AI应用方面的行业领先性能就是例证。 我们还专注于在全球搭载高通和骁龙平台的数十亿终端设备上实现便捷开发和部署，赋能开发者。利用高通AI软件栈(QualcommAlStack)，开发者可在高通硬件上创建、优化和部署AI应用，一次编写即可实现在不同产品和细分领域采用高通芯片组解决方案进行部署。高通技术公司正在赋能终端侧生成式A 的规模化扩展。 处理器集成于 SoC 中的诸多优势 在不断增长的用户需求、全新应用和终端品类以及技术进步的驱动下，计算架构正在不断演进。最初，中央处理器(CPU)就能够完成大部分处理，但随着计算需求增长，对全新处理器和加速器的需求出现。例如，早期智能手机系统由 CPU和环绕 CPU分布的分立芯片组成，用于2D图形、音频、图像信号处理、蜂窝调制解调器和 GPS等处理。随着时间推移，这些芯片的功能已经集成到称为系统级芯片(SoC)的单个芯片体(DIE)中。例如，现代智能手机、PC和汽车 SoC 已集成多种处理器，如中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和神经网络处理器(NPU)。芯片设计上的这种集成具有诸多优势，包括改善峰值性能、能效、单位面积性能、芯片尺寸和成本。 例如，在智能手机或笔记本电脑内安装分立的GPU或NPU会占用更多电路板空间，需要使用更多能源，从而影响工业设计和电池尺寸。此外，输入/输出引脚间的数据传输也将增多，将导致性能降低、能耗增加，以及采用更大电路板带来的额外成本和更低的共享内存效率。对于智能手机、笔记本电脑和其他需要轻巧工业设计，具有严格功率和散热限制的便携式终端，集成更为必要。 生成式 AI需要多样化的处理器 谈到 AI，集成专用处理器并不新鲜。智能手机SoC自多年前就开始利用NPU改善日常用户体验，赋能出色影像和音频，以及增强的连接和安全。不同之处在于，生成式A1用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加。这些用例可分为三类： 按需型用例由用户触发，需要立即响应，包括照片/视频拍摄、图像生成/编辑、代码生成、录音转录/摘要和文本(电子邮件、文档等)创作/摘要。这包括用户用手机输入文字创作自定义图像、在 PC 上生成会议摘要，或在开车时用语音查询最近的加油站。 持续型用例运行时间较长，包括语音识别、游戏和视频的超级分辨率、视频通话的音频视频处理以及实时翻译。这包括用户在海外出差时使用手机作为实时对话翻译器，以及在 PC上玩游戏时逐帧运行超级分辨率。 泛在型用例在后台持续运行，包括始终开启的预测性 AI助手、基于情境感知的 AI 个性化和高级文本自动填充。例如手机可以根据用户的对话内容自动建议与同事的会议、PC端的学习辅导助手则能够根据用户的答题情况实时调整学习资料。 这些 AI用例面临两大共同的关键挑战。第一，在功耗和散热受限的终端上使用通用CPU 和GPU服务平台的不同需求，难以满足这些 AI用例严苛且多样化的计算需求。第二，这些AI用例在不断演进，在功能完全固定的硬件上部署这些用例不切实际。因此，支持处理多样性的异构计算架构能够发挥每个处理器的优势，例如以AI为中心定制设计的NPU，以及CPU和 GPU。每个处理器擅长不同的任务：CPU擅长顺序控制和即时性，GPU适合并行数据流处理，NPU擅长标量、向量和张量数学运算，可用于核心 A1工作负载。 CPU和 GPU 是通用处理器。它们为灵活性而设计，非常易于编程，“本职工作”是负责运行操作系统、游戏和其他应用等。而这些“本职工作”同时也会随时限制他们运行AI工作负载的可用容量。NPU专为 AI打造，AI就是它的“本职工作”。NPU降低部分易编程性以实现更高的峰值性能、能效和面积效率，从而运行机器学习所需的大量乘法、加法和其他运算。 NPU 入门 NPU 专为实现以低功耗加速 AI 推理而全新打造，并随着新AI 用例、模型和需求的发展不断演进。对整体SoC 系统设计、内存访问模式和其他处理器架构运行AI工作负载时的瓶颈进行的分析会深刻影响NPU设计。这些AI工作负载主要包括由标量、向量和张量数学组成的神经网络层计算，以及随后的非线性激活函数。

第1关：计算“Bad Boys (1995)”这部电影的评分次数 -- 使用mydb数据库 USE mydb; -- 计算“Bad Boys (1995)”这部电影的评分次数 SELECT m.movieid, m.moviename, COUNT(r.movieid) AS rating_count FROM t_movies m JOIN t_ratings r ON m.movieid = r.movieid WHERE m.moviename LIKE '%Bad Boys (1995)%' GROUP BY m.movieid, m.moviename; 第2关：统计每年的电影评分次数 使用Hive的字符串函数来处理这个问题。 这个查询首先从电影名称中提取出年份，然后根据年份对电影评分进行分组统计。 ---使用mydb数据库 USE mydb; ---统计每年的电影评分次数 SELECT SUBSTRING(moviename, LENGTH(moviename)-4, 4) as year, COUNT(*) as rating_count FROM t_movies m JOIN t_ratings r ON m.movieid = r.movieid GROUP BY SUBSTRING(moviename, LENGTH(moviename)-4, 4) ORDER BY year; 第3关：统计不同性别的观影用户1995年评论电影次数 对比不同性别的观影用户在1995年评论电影的次数。你可以使用Hive的字符串函数和JOIN操作来处理这个问题：

摘 要 在如今教育环境中，学校日志数据具有潜在的宝贵信息。这些数据包括学生的登录记录、课程浏览历史、作业提交时间、在线测试成绩等待。通过深入分析和可视化这些数据，可以找出学生学习、生活、身体和心理等各方面的成长情况。通过分析学生学习行为和模式，教育者可以更好地了解每个学生的需求和学术紧张，从而提供个性化支持，改善学术成绩和学习体验。通过数据分析可视化，教育者和管理者可以更好地了解课程教育效果和学生的参与情况，这有助于制定教育改进策略和优化资源分配，从而提高教学质量[1]。 为了贴近生活实际，本系统使用java语言模拟学生的日常行为数据如在校消费记录，图书馆借阅信息，校园内打卡记录等信息，将模拟好的数据使用消息队列模型Kafka来进行存储[2]。模拟数据的同时使用Spark streaming实时计算框架消费kafka消息队列中学生的行为数据[17]，进行实时的分析计算，将计算结果存储到mysql数据库中，使用spring boot的web框架系统读取mysql数据库中的结果数据以图表进行实时展示，方便学校老师及时了解学生的实时信息[6]。 传统的学生管理等系统只能进行离线的学生信息统计分析[16]，本系统能够实时地对学生信息进行追踪。 关键词：在线教务；数据分析；数据可视化 ABSTRACT In today's educational environment, school log data has the potential for valuable information. These data include student login records, course browsing history, homework submission time, online test scores, etc. By analyzing and visualizing these data in depth, we can identify the growth situation of students in various aspects such as learning, life, physical and psychological well-being. By analyzing student learning behavior and patterns, educators can better understand each student's needs and academic tension, thereby providing personalized support, improving academic performance and learning experience.

文章目录 📚web前端期末大作业 (1500套) 集合一、网页介绍二、网页集合 三、作品演示A电影主题B漫画主题C商城主题D家乡主题E旅游主题F餐饮/美食主题G环境主题H游戏主题I 个人主题K体育主题L博客主题M汽车主题N文化主题P美妆主题Q企业主题R教育主题S其他主题 🎁更多源码 📚web前端期末大作业 (1500套) 集合 临近期末，大一新生的各种考试和专业结课作业纷至沓来。web实训大作业、网页期末作业、web课程与设计、网页设计等，简直让人头大。你还在为网页设计老师的作业要求感到头大？网页作业无从下手？网页要求的总数量太多？没有合适的模板？等等一系列问题。你想要解决的问题，在这篇博文中基本都能满足你的需求, 废话不多说，直接看效果。 一、网页介绍 📔网站布局方面：计划采用目前主流的、能兼容各大主流浏览器、显示效果稳定的浮动网页布局结构。 📓网站程序方面：计划采用最新的网页编程语言HTML5+CSS3+JS程序语言完成网站的功能设计。并确保网站代码兼容目前市面上所有的主流浏览器，已达到打开后就能即时看到网站的效果。 📘网站素材方面：计划收集各大平台好看的图片素材，并精挑细选适合网页风格的图片，然后使用PS做出适合网页尺寸的图片。 📒网站文件方面：网站系统文件种类包含：html网页结构文件、css网页样式文件、js网页特效文件、images网页图片文件； 📙网页编辑方面：网页作品代码简单，可使用任意HTML编辑软件（如：Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、Webstorm、Text 、Notepad++ 等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作）。 其中： （1）📜html文件包含：其中index.html是首页、其他html为二级页面； （2）📑 css文件包含：css全部页面样式,文字滚动, 图片放大等； （3）📄 js文件包含：js实现动态轮播特效, 表单提交, 点击事件等等（个别网页中运用到js代码）。 二、网页集合 源码名称演示地址1500套HTML+CSS+JS网页设计期末课程大作业 web前端开发技术 web课程设计 网页规划与设计🔥点击查看🔗125款程序员专属情人节表白网站【建议收藏】HTML+CSS+JavaScript🔥点击查看🔗1000套web前端期末大作业 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前言 自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎） 本文重点：卡方检验（非参数检验的一种） 【1.卡方检验的简单原理和前提条件】 【2.卡方检验的数据实例】 【3.卡方检验代码以及残差分析】 关于“参数检验”和“非参数检验”的不同，请参考以下文章。【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学 1.卡方检验的简单原理和前提条件 卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。 注意：卡方检验针对分类变量 分类变量(Categorical Variable),也称为定性变量(Qualitative Variable),是一种用于描述个体特征或属性的变量,其取值是有限个且通常没有数值意义的类别或群组。与连续变量(如身高、体重)不同,分类变量的值之间没有大小顺序或数量关系。 分类变量可分为两类: 名义变量(Nominal Variable):名义变量的类别之间没有任何自然顺序或等级关系。例如: 性别(男、女)血型(A型、B型、AB型、O型)婚姻状况(未婚、已婚、离异、丧偶)民族(汉族、满族、回族等) 有序变量(Ordinal Variable):有序变量的类别之间存在自然顺序或等级关系,但类别之间的差距没有数值意义。例如: 教育程度(小学、初中、高中、大学、研究生)问卷调查中的满意度(非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意)产品质量等级(差、中、良、优)社会阶层(下层、中下层、中层、中上层、上层) 前提条件: 随机抽样:样本必须是从总体中随机抽取的,以确保样本具有代表性。独立性:每个观察值必须独立于其他观察值,一个观察值的分类不应影响另一个观察值的分类。样本量足够大:期望频数不应过小,一般要求每个单元格的期望频数不小于5。如果不满足这一条件,可以考虑使用Fisher精确检验或者进行单元格合并。分类变量:所有变量都应该是分类变量,即由两个或多个类别组成。互斥且穷尽:每个观察值只能属于一个类别,并且所有类别加起来应该包括所有可能的情况。 2.卡方检验的数据实例 探索【吸烟】和【肺癌】的关系 患有肺癌不患肺癌合计吸烟60140200不吸烟10190200合计70330400 步骤1:计算观察频数和期望频数之差的平方除以期望频数,得到每个单元格的卡方值。 期望频数的计算公式为:(行合计 × 列合计) ÷ 总合计 例如,吸烟且患有肺癌的期望频数为:(200 × 70) ÷ 400 = 35 患有肺癌不患肺癌吸烟(60 - 35)^2 ÷ 35 = 17.86(140 - 165)^2 ÷ 165 = 3.79不吸烟(10 - 35)^2 ÷ 35 = 17.86(190 - 165)^2 ÷ 165 = 3.79 步骤2:将所有单元格的卡方值相加,得到总卡方值。 总卡方值 = 17.86 + 3.79 + 17.

爬虫、网络编程、接口......对于Python工程师来讲都绕不过一个强大的模块---requests，本篇文章就深入详细讲一讲requests模块。同时也先也分享一下开源API网站：Gitee-API文档、JSONPlaceholder API文档、和风天气API文档、Postman Echo API网站，这四个网站都适合入门级的requests库实战操作。 目录 一、requests库简介 二、安装与导入 三、核心组件及其常见属性 1、request 2、response 3、session 四、不同HTTP请求示例 1、GET请求 2、POST请求 提交请求体表单数据示例： 发送JSON数据示例： 3、PUT请求 4、DELETE请求 5、PATCH请求 6、上传文件 五、请求头管理 六、Session实现会话管理 1、通过Session对象设置全局请求头及全局参数 2、通过Session对象管理cookie： 3、通过Session对象显示操作cookie 一、requests库简介 使用requests库能快速构建 HTTP 请求，而无需深入了解底层网络协议细节。其API设计直观，使得发送请求就像调用函数一样简单，同时提供了丰富的选项以满足复杂网络交互的需求。这种设计使得无论是初学者还是经验丰富的开发者都能高效地使用 Requests 进行网络编程。 requests的特点如下： 全面的 HTTP 支持: 支持所有 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE、PATCH 等），以及常见的 HTTP 特性，如 cookies、重定向、压缩、认证、代理、连接池等。自动内容处理: 自动解码响应内容，支持 JSON、HTML、XML 等常见格式，并可通过 .text 和 .content 属性直接访问解码后的文本或原始二进制数据。便捷的请求构建: 可轻松设置请求头、查询参数、请求体、认证信息等，支持多部分表单上传、文件上传、JSON 数据发送等。灵活的会话管理: 提供 Session 对象，用于维护请求之间的状态（如 cookies、headers），并支持连接池复用，提高性能。强大的异常处理: 提供明确的异常层次结构，如 requests.exceptions.RequestException、requests.exceptions.HTTPError，便于捕获和处理网络错误、HTTP 状态码异常等。广泛的兼容性: 支持 Python 2.7 及更高版本的 Python 3.x，与各种操作系统兼容。 Requests 基于 urllib3 模块构建，后者负责底层的网络通信。Requests 采用 Apache2 Licensed 开源协议，这意味着它是一个免费且开放源代码的软件，允许在商业和非商业项目中自由使用、修改和分发。

1、报错原因 当springboot项目从2.7.x的升级到3.0.x的时候，会遇到一个问题java: 程序包javax.servlet.http不存在，可能是一些包的精简变化导致的。 2、解决方法 两种方式看自己需要 1、引入新的依赖 依赖可能引入会报错，多试几次就行 <dependency> <groupId>jakarta.servlet</groupId> <artifactId>jakarta.servlet-api</artifactId> <version>6.0.0</version> <scope>provided</scope> </dependency> 2、配置tomcat

一：灵感问题（难点） 在利用python中的matplotlib绘制双y轴图像（条形图+折线图）过程中，为了防止折线图被条形图遮挡，我们需要先绘制条形图，而后绘制折线图，大致效果图如下： （这里为了看得更清楚对一些线条做了加宽处理） 这里我们可以发现：先画的条形图默认使用了左侧的y轴，而后画的折线图默认使用了右侧的y轴。但个人看图习惯加上强迫症想让后画的折线图使用的y轴在左侧，而先画的条形图使用的y轴在右侧，这该如何调整？ 二：调整思路 前期的一些绘制双y轴图像所需要的基础代码：导入模块-修改字体-输入统计数据-创建图像对象-添加子图（创建轴对象）； # import the module needed from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager # adjust the font my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/msyh.ttc") # module.property(parameter-path) # input the data year = list(range(2008, 2023)) num = [25, 32, 28, 22, 24, 26, 9, 10, 18, 16, 16, 11, 14, 16, 13] loss = [192.24, 84.97, 65.79, 48.81, 126.29, 152.45, 135.78, 72.18, 45.94, 55.77, 44.56, 116.38, 8.

文章目录 Python 怎么将dict字典转换成json文件保存1. json.dump（）2. with open("要打开的文件路径/保存的地址file_name", "w") as outfiles: Python 怎么将dict字典转换成json文件保存 1. json.dump（） 公式：json.dump(person_dict, json_file, indent=4) person_dict： 要被转换的dict名json_file: 转换后要被保存到的文件名indent：表示缩进， =4表示key：value前缩进4个空格 2. with open(“要打开的文件路径/保存的地址file_name”, “w”) as outfiles: w : 写一个json文件r：读一个json文件a: 追加内容 # 将dict这个字典转换为json格式，并保存在task1.json这个文件里。每组key：value前缩进4个空格 with open("task1.json", "w") as outfiles: json.dump(dict, outfiles, indent = 4)

在GPT-4.0引领的人工智能浪潮中，国内用户迎来了一个全新的选择——安意AI。作为一款基于GPT-4.0模型构建的网页版人工智能工具，安意AI不仅为用户提供了强大的智能支持，还以其出色的功能和用户体验赢得了广泛好评。 一、安意AI的核心优势 领先的GPT-4.0模型：安意AI采用先进的GPT-4.0模型，具备强大的自然语言处理能力和深度学习技术，能够为用户提供精准、智能的响应。多语言支持：安意AI支持中文等多种语言，方便国内用户以母语与AI进行交流，打破了语言沟通的障碍。丰富的功能集成：从文本编辑、数据分析到在线学习、娱乐互动，安意AI集成了多样化的功能，满足用户在不同场景下的需求。 二、GPT-4.0人工智能网页版的特色功能 智能问答：用户可以通过安意AI网页版提出各种问题，无论是学术、生活还是工作方面的疑问，都能得到及时、准确的回答。文本生成：安意AI具备出色的文本生成能力，可以辅助用户撰写文章、创作诗歌等，提供丰富的灵感和创意。数据分析与预测：用户可以利用安意AI进行数据分析，挖掘数据背后的规律和趋势，为决策提供有力支持。同时，安意AI还能根据历史数据进行预测，帮助用户把握未来走向。 三、出色的用户体验与安全保障 简洁直观的界面设计：安意AI网页版采用简洁明了的界面设计，让用户能够轻松上手，无需复杂的操作步骤。个性化设置：用户可以根据自己的喜好和需求，对安意AI的界面和功能进行个性化设置，打造属于自己的智能助手。严格的数据保护：安意AI重视用户数据的安全与隐私，采取严格的数据保护措施，确保用户信息不被泄露。 四、结语 安意AI作为GPT-4.0人工智能网页版的卓越之选，为国内用户提供了一个高效、便捷的智能助手。无论是学习、工作还是生活娱乐，安意AI都能为用户提供强大的智能支持。相信在未来，安意AI将继续发挥其在人工智能领域的优势，为用户带来更多惊喜和便利。

前言：这篇文章我们继续来分享一个c++的容器——优先级队列。 一.理解优先级 何为优先级一说？实际上就是有顺序的意思。 优先级队列，即有顺序的队列，是一个无需我们自己进行排序操作，在数据传入时就会由容器自己排好序的队列。 先来看实例： 使用该队列，同样需要包含头文件#include<queue>。 在默认情况下，优先级队列是按照从大到小排序的，而在数据结构中，也有一个能够自主排序，没错，就是堆。从大到小的顺序，也就是大堆。 那么如果想要实现小堆，又该怎么办呢？只需要增加一下模版参数： 至于为什么这样写就是小堆，我们再接下来的模拟实现中进行解答。 二.基本框架 堆可以通过父节点或字节点的下标来互相找到对方的下标，所以一般情况都以数组为模板。 template <class T,class Container = vector<T>> class priority_queue { public: //向上调整 void adjust_up(size_t child) { int parent = (child - 1) / 2; while (child > 0) { if (_con[child] > _con[parent]) { swap(_con[child], _con[parent]); child = parent; int parent = (child - 1) / 2; } else { break; } } } //向下调整 void adjust_down(size_t parent) { size_t child = parent * 2 + 1; while (child < _con.

语言：C语言软件：Visual Studio 2022笔记书籍：数据结构——用C语言描述如有错误，感谢指正。若有侵权请联系博主 一、线性表的逻辑结构 线性表是n个类型相同的数据元素的有限序列，对n>0，除第一元素无直接前驱、最后一个元素无直接后继外，其余的每个元素只有一个直接前驱和一个直接后继。 线性表逻辑结构 线性表的特点： 同一性。线性表由同类数据元素组成，每一个aⁱ必须属于同一数据类型。有穷性。线性表由有限个数据组成，表长度就是表中数据元素的个数。 有序性。线性表中相邻数据元素之间存在着序偶关系<aⁱ，aⁱ+1> 由此可以看出，线性表既是一种最简单的数据结构（数据元素之间由前驱/后继直观、有序的关系确定），又是一种常见的数据结构（矩阵、数组、字符串、堆栈、队列等都符合线性条件）。 二、线性表的抽象数据定义 线性表的抽象数据类型定义如下： ADT LinearList{ 数据对象：D={aⁱ|aⁱ∈D₀,i=1,2,...,n,n≥0,D₀为某一数据对象} 结构关系：R={<aⁱ,aⁱ+1>|aⁱ,aⁱ+1∈D,i=1,2,...,n-1} 基本操作： 1.InitList(L) 操作前提：L为未初始化线性表。 操作结果：将L初始化为空表。 2.ListLength(L) 操作前提：线性表L已存在。 操作结果：如果L为空表则返回0，否则返回表中的元素的个数。 3.GetData(L,i) 操作前提：表L存在，且1≤i≤ListLength(L)。 操作结果：返回线性表L中第i个合法元素的值。 4.InsList(L,i,e) 操作前提：表L已存在，e为合法元素值且1≤i≤ListLength(L)+1。 操作结果：在L中第i个位置之前插入新的数据元素e，L的长度加1。 5.DelList(L,i,e) 操作前提：表L已存在且非空，1≤i≤ListLength(L)。 操作结果：删除L的第i个数据元素，并用e返回其值，L的长度减1。 6.Locate(L,e) 操作前提：表L已存在，e为合法数据元素值。 操作结果：如果L中存在数据元素e，则返回e在L中的位置，否则返回空位置。 7.DestroyList(L) 操作前提：线性表已存在。 操作结果：将L销毁。 8.ClearList(L) 操作前提：线性表L已存在。 操作结果：将L置为空表。 9.EmptyList(L) 操作前提：线性表L已存在。 操作结果：如果L为空表则返回TRUE，否则返回FALSE。 }ADT LinearList; 以上仅为一个抽象数据类型。因为一个抽象数据类型仅是一个模型的定义，并不设计模型的具体实现，因此这里使用参数不考虑具体类型。在实际问题中对线性表的运算可能很多，例如有时需要将多个线性表合并成一个线性表，以及在此问题基础之上进行的有条件合并等。像合并分拆/复制/排序等复合运算问题都可以利用基本运算的组合来实现。 三、线性表的顺序存储结构的具体实现（使用数组即栈内存） 1、线性表顺序存储的表示 #define MAXSIZE 100 //此处的宏定义常量表示线性表的最大长度 typedef struct { ElemType elem[MAXSIZE]; //线性表占用的数组空间 int last; //记录线性表中最后一个元素在数组elem[]中的位置(下标值)，空表置为-1 }SeqList; 说明： 节点类型定义中ElemType数据类型是为了描述的统一而自定。在实际应用中，用户可根据实际需要具体定义顺序表中的数据类型。 注意类型与变量的区别。类型是模板，变量是真正的存储空间。 利用定义的顺序表的数据类型SeqList就可以定义变量了。变量L的定义与使用方法有一下两种： 通过变量定义语句SeqList L;将L定义为SeqList类型的变量。可通过L.elem[i-1]访问顺序表中序号为i的元素aⁱ;通过L.last得到顺序表中最后一个元素的下标，而L.last+1就是顺序表的长度。通过指针变量定义语句SeqList L₁，*L；l=&L₁；将L定义为指向SeqList类型的指针变量。使用时，可通过L->elem[i-1]访问顺序表中序号为i的元素aⁱ，使用L->last+1得到顺序表的长度。 2、线性表初始化函数InitList(L) 算法思想：先使用memset初始化函数，将开辟的数组空间初始化为指定的NULL值。再将记录线性表中最后一个元素在数组中的位置的值last置为-1。

一、Hive相关知识 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以用来对HDFS中存储的数据进行查询和分析。Hive能够将HDFS上结构化的数据文件映射为数据库表，并提供SQL查询功能，将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive通过简单的SQL语句实现快速调用MapReduce机制进行数据统计分析，因此不必专门开发MapReduce应用程序即可实现大数据分析。 Hive对存储在HDFS中的数据进行分析和管理，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过SQL查询分析需要的内容，查询Hive使用的SQL语句简称Hive SQL（HQL）。Hive的运行机制使不熟悉MapReduce的用户也能很方便地利用SQL语言对数据进行查询、汇总、分析。同时，Hive也允许熟悉MapReduce开发者们开发自定义的Mappers和Reducers来处理内建的Mappers和Reducers无法完成的复杂的分析工作。Hive还允许用户编写自己定义的函数UDF，用来在查询中使用。 二、Hive的优缺点 优点： 1.简单容易上手 提供了类SQL的查询语言HQL。 2.热扩容 不需要重启服务Hive即可自由的扩展集群计算节点的规模。 3.延展性强 Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来编写功能函数，在Hive中实现调用，扩展Hive的计算能力。 4.可扩展强 为超大数据集设计了计算/扩展能力（MR作为计算引擎，HDFS作为存储系统）。 5.元数据管理 提供统一的元数据管理。 6.容错行强 Hive具有良好的容错性，某个或某几个计算节点出现故障时，Hive仍可利用其它正常的计算节点完成计算任务执行。 缺点： 1.Hive的HQL表达能力有限，更适用于完成基础的数据分析任务。 2.Hive的效率比较低。 3.Hive调优比较困难，可优化程度不高。 4.Hive计算过程可控性差。 三、Hive组件架构 1.Hive与Hadoop的关系 Hive构建在Hadoop之上，HQL中对查询语句的解释、优化、生成查询计划是由Hive完成的。Hive读取的所有数据都是存储在Hadoop文件系统中。Hive查询计划被转化为MapReduce任务，在Hadoop中执行。 2.Hive与数据库的异同 由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。MapReduce开发人员可以把自己写的Mapper和Reducer作为插件支持Hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQL略有不同，但支持了绝大多数的语句（如DDL、DML）以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询等操作。 Hive不适合用于联机(online)事务处理，也不提供实时查询功能。它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。Hive的特点是可伸缩（在Hadoop 的集群上动态的添加设备），可扩展、容错、输入格式的松散耦合。Hive的入口是DRIVER，执行的SQL语句首先提交到DRIVER驱动，然后调用COMPILER解释驱动，最终解释成MapReduce任务执行，最后将结果返回。 四、Hive的安装 1.Hive的基础环境和安装准备 Hive组件需要基于Hadoop系统进行安装。因此，在安装Hive组件前，需要确保Hadoop系统能够正常运行。本章节内容是基于之前已部署完毕的Hadoop全分布系统，在master节点上实现Hive组件安装。 Hive组件的部署规划和软件包路径如下： （1）当前环境中已安装Hadoop全分布系统。 （2）本地安装MySQL数据库（账号root，密码Password123$）， 软件包在/opt/software/mysql-5.7.18路径下。 （3）MySQL端口号（3306）。 （4）MySQL的JDBC驱动包/opt/software/mysql-connector-java-5.1.47.jar， 在此基础上更新Hive元数据存储。 （5）Hive软件包/opt/software/apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz。 2.解压安装文件 （1）使用root用户，将Hive安装包 /opt/software/apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz路解压到/usr/local/src路径下。 [root@master ~]# tar -zxvf /opt/software/apache-hive-2.0.0-bin.tar.gz -C /usr/local/src （2）将解压后的apache-hive-2.0.0-bin文件夹更名为hive； [root@master ~]# mv /usr/local/src/apache-hive-2.0.0-bin usr/local/src/hive （3）修改hive目录归属用户和用户组为hadoop [root@master ~]# chown -R hadoop:hadoop /usr/local/src/hive 3.安装MySQL数据库 （1）将Linux系统中/opt/sofeware/mysql-5.7.18.rar包移动到home目录下并下载到windows系统中 [root@master ~]# mv /opt/sofeware/mysql-5.

学生就业管理系统（更新ing） 基于MySqL与Navicat 一、需求分析 （1）学生需求分析 在学生就业管理系统中，学生端的需求主要包括以下几个方面： 1、浏览招聘信息需求：学生需要能够浏览到最新的招聘信息，包括职位名称、公司名称、薪资待遇、工作地点等信息。 2、投递简历需求：学生需要能够在系统中投递个人简历，包括个人基本信息、教育背景、工作经验、个人能力等信息。 3、查看招聘进展需求：学生需要能够查看自己投递的简历的审核进展情况。 为满足这些需求，在数据库中设计以下表格和视图： 1、招聘信息表：用于存储最新的招聘信息，包括职位名称、公司名称、薪资待遇、工作地点等信息。 2、简历表：用于存储学生投递的个人简历，包括个人基本信息、教育背景、工作经验、个人能力等信息。 3、投递视图：用于存储学生投递的简历信息，包括投递时间、招聘信息 ID、学生 ID 等信息。 4、审核视图：用于存储招聘信息的审核情况，包括简历 ID、审核状态、审核意见等信息。 5、个人信息视图：用于存储学生的个人信息，包括姓名、性别、联系方式等信息。 通过这些表格和视图的设计，可以实现学生端的需求。例如，学生可以通过查询招聘信息表来浏览最新的招聘信息；通过向简历表插入个人简历信息来实现投递简历功能；通过查询审核表来查看自己投递的简历的审核进展情况。 （2）企业需求分析 根据数据库中对企业端进行的需求分析，可以设置以下功能来满足其需求： 1、招聘信息发布需求：企业可以发布招聘信息，包括职位名称、要求、薪资、工作地点等信息。发布的招聘信息将在系统中展示给学生端用户。 2、简历筛选与管理需求：企业可以收到学生端用户提交的简历，并进行筛选和管理。可以通过系统提供的界面查看简历、进行评估和标记，方便后续的招聘流程。 3、编写审核意见的需求：企业端可以根据系统提供的统计报表进行数据分析，包括招聘进度、面试情况、录用比例等。这些统计报表可以帮助企业端进行招聘活动的评估和优化。 为满足这些需求，在数据库中设计以下表格和视图： 1、岗位表：用于发布企业岗位。该表包括岗位的唯一标识、公司名称、招聘职位、所在地等信息。 2、浏览学生信息视图：用于企业浏览学生所投简历。包含学生简历ID、学生所报岗位 ID、学生毕业院校、学生经历和学生个人能力。 3、企业审核表：通过浏览学生简历，企业填写意见，是否通过学生简历，包括填写日期、简历 ID、审核状态以及审核意见。 通过对以上表格的设置和相应字段的定义，企业端可以实现招聘信息发布、简历筛选与管理、面试安排与记录以及统计报表分析等功能。这些功能可以帮助企业端进行招聘管理和数据分析，提高招聘效率和决策能力。 （3）学校需求分析 根据数据库中对学校端进行的需求分析，可以设置以下功能来满足其需求： 1、学生信息管理需求：学校端可以管理学生的基本信息，包括学生的姓名、学号、性别、年级、专业等。 2、就业信息管理需求：学校端可以记录学生的就业信息，包括就业状态、就业单位、职位、薪资等，以便进行统计和报表分析。 3、就业指导管理需求：学校端可以提供就业指导服务，包括招聘信息发布、职业规划指导等，以帮助学生顺利就业。 4、统计报表分析需求：学校端可以根据学生就业情况生成统计报表，包括就业率、薪资水平、就业行业分布等，以便进行学校就业情况的分析和评估。 为满足这些需求，在数据库中设计以下表格： 1、学生表：学生信息表，用于存储学生的基本信息。它包括学生的学号、姓名、性别、年级、专业等字段，可以用于学校端对学生信息的管理和查询。 2、就业表：就业信息表，用于记录学生的就业信息。该表包括学生的学号、就业状态、就业单位、职位、薪资等字段，可以跟踪学生的就业情况，并进行统计和分析。 3、简历投递统计视图：就业指导表，用于存储学生的简历投递记录。该视图包含学生学号、投递岗位 ID、学生姓名、公司名称、岗位、每月薪资和工作地点。 4、就业统计表：统计报表，学生填写自己的意象岗位，也用于学校更好地统计学生信息。 通过以上表格的设置和相应字段的定义，学校端可以实现对学生信息、就业信息、就业指导和统计报表的管理和查询功能。这些表的功能可以帮助学校端进行学生就业管理、就业指导和就业情况的统计与分析。 二、数据字典 表名称定义说明Student学生信息列出学生个人信息，学号、姓名等Resume学生简历列出学生个人经历以及能力Job岗位信息列出企业所发布的岗位以及其他信息，如公司名称、每月薪资等Review审核表用于企业审核学生所投简历Employment就业统计用于学校统计学生确定就业的企业 学生信息 字段类型长度取值范围是否可为空含义SnoCHAR10所有数字否学号SnameVARCHAR10所有汉字否姓名SdeptVARCHAR20所有汉字、数字否专业SsexVARCHAR2‘男’或‘女’否性别SageSMALLINT2‘10’至‘99’的数字否年龄SphoneVARCHAR11所有数字否手机SmialVARCHAR30所有字符否邮箱 学生简历 字段类型长度取值范围是否可为空含义RidINT10[1,2^31-1]否简历 IDRsnoCHAR10所有数字否学生学号RjidCHAR5所有字符否岗位 IDRuniversityVARCHAR20所有汉字是就读学校RexperienceVARCHAR150所有字符是学生经历RabilityVARCHAR150所有字符是学生能力 企业招聘信息 字段类型长度取值范围是否可为空含义JidCHAR5所有字符否岗位 IDJcnameVARCHAR50所有字符否公司名称JpositionVARCHAR50所有字符否招聘职位JmoneyINT8[1,2^31-1]否每月薪资JlocationVARCHAR100所有汉字否工作地点 企业审核意见 字段类型长度取值范围是否可为空含义REdateDATE8日期否就业日期REridINT10[1,2^31-1]否简历 IDREjidCHAR5所有字符否岗位 IDREstVARCHAR10‘未审核’或‘已审核’否审核状态REctVARCHAR100所有字符是审核意见 学生就业统计 字段类型长度取值范围是否可为空含义EsnoCHAR10所有数字否学生学号EjnoCHAR5所有字符否岗位 IDEtimeDATE8日期否就业日期 三、SQL语句的功能实现 （1）创建基本表 学生个人信息表的创建 CREATE TABLE Student( Sno CHAR(10) PRIMARY KEY, /*学号*/ Sname VARCHAR(10) NOT NULL, /*姓名*/ Sclass VARCHAR(20) NOT NULL, /*专业班级*/ Ssex CHAR(2), /*性别*/ Sage SMALLINT NOT NULL, /*年龄*/ Sphone VARCHAR(11) NOT NULL, /*电话*/ Smail VARCHAR(30) NOT NULL, /*邮箱*/ CHECK(Ssex IN ('男','女')) ); 企业招聘表的创建

引言与效果 上篇文章写了怎么用Wechaty接入ChatGPT，这篇写一下怎么接入文心一言的模型。国内的模型用起来会更方便一些，而且也不用科学上网。最终实现效果如下： Wechaty机器人介绍与部署 在上一篇中已详细展开说，这一篇就不再说明，如果需要请移步上一篇进行观看： 基于Wechaty实现微信接入ChatGPT - 详细教学https://blog.csdn.net/oBeiJiTa/article/details/137546823?spm=1001.2014.3001.5501 文心一言接入前准备工作 1. 先搞定基础工作：创建应用 首先，我们得有个“家”让我们的机器人住进去。 访问这里，按提示创建一个应用。 创建好了记得保存你的API Key和Secret Key，后面会用到。 2. 拿到“入场券”：获取Access Token 现在，咱们要去拿一个“入场券”——access_token。 点开这个页面，选你刚刚创建的应用，输入API Key和Secret Key，点击“调试”，就能得到token了。 token也要存一下，后面要用。 3. 测试一下，看看效果如何 都设置好了，进入对话测试界面，看看你的机器人能不能正常聊天。 如果能，那就恭喜你，已经完成90%了！ 接入文心一言 发送与解析 打开你机器人目录下 wechaty-main\wechaty-main\examples里的ding-dong-bot 对 onMessage (msg: Message) 方法进行改写： const accessToken: string = '这里放你的token'; async function onMessage (msg: Message) { try{ if(msg.text()==="ding"){ await msg.say("dong") } if(msg.type()===bot.Message.Type.Text) { let context=msg.text().split("@桔桔")[1]; var answer="哈喽，怎么了？"; //基本回答 if(context?.replace(/\s/g,"")!=""){ const postData={ messages:[ { "role":"user", "content":context } ] }; let res=await axios.

在平时的开发过程中，我们可能需要在屏幕宽度变化的时候实现某些业务逻辑，那么有哪些方法能满足我们的需求？ 方法一：监听 resize 事件 运行上述代码，在 PC 上缩放浏览器窗口，可以发现宽高的数值随着你的操作改变而改变。 如果你的业务场景只在 PC，那么 resize 事件已经可以满足你对屏幕尺寸变化的监听，但如果你的业务场景同时也在移动端运行，那么监听 resize 事件就会有问题。 比如如下两张图，第一张是没有滑动的状态，第二张是向下滑动的状态。 在第一张图中，浏览器的导航栏显示，在第二张图中，浏览器的导航栏隐藏了，此时浏览器的窗口可视高度就变高了，会触发 resize 事件(窗口高度和宽度的变化都会触发 resize 事件)。 这样一来，当用户上下滑动的时候就会频繁触发resize 事件，这肯定不是你希望的，因为你只希望屏幕宽度变化的时候才执行对应的业务逻辑。 一个解决办法是：页面初始化的时候，用一个变量保存当前的宽度，然后在回调函数里判断新旧宽度是否相等，不相等才执行对应的业务逻辑。代码修改如下： 上述解决办法是个不错的选择，唯一的缺点是我们需要一个额外的变量来保存 lastWidth 上一次的宽度，如果不想引入额外的变量，我们可以使用下面的方法。 方法二：Resize Observer API ResizeObserver API 是一种可以监听元素边界尺寸变化的方法，为此，我们可以使用它监听 html(document.documentElement) 根元素的边界尺寸变化来判断屏幕的宽度是否已经变化，代码如下： 在上述代码中，我们实例化一个 ResizeObserver 实例 resizeObserver，在其回调函数内，每个被观察的元素都有一个 contentRect 属性，它是一个对象，内部有如下属性： 此时，当 html 元素上没有任何的 width、height、padding、margin 这些边界相关的样式时，那么 contentRect.width 就是浏览器可视区域的宽度。 最后调用 resizeObserver 的 observe 方法观察 html 元素。 运行上述代码，缩放浏览器，会发现宽度会随之改变。同时，在移动端浏览器上下滑动页面，虽然浏览器会因为导航栏的显示和隐藏导致可视高度的改变，但并不会触发 resizeObserver 的观察。

一、 HDFS概述 1.1 HDFS产出背景及定义 1）HDFS产生背景 随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。 2）HDFS定义 HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。 HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。 1.2 HDFS优缺点 优点： 缺点： 1.3 HDFS组成架构 1）NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者。 （1）管理HDFS的名称空间； （2）配置副本策略； （3）管理数据块（Block）映射信息； （4）处理客户端读写请求。 2）DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。 （1）存储实际的数据块； （2）执行数据块的读/写操作。 3）Client：就是客户端。 （1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传； （2）与NameNode交互，获取文件的位置信息； （3）与DataNode交互，读取或者写入数据； （4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化； （5）Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删查改操作； 4）Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。 （1）辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode ； （2）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。 1.4 HDFS文件块大小（面试重点） （1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置； （2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。 总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。 二、 HDFS的Shell操作（开发重点） 2.1 基本语法 hadoop fs 具体命令 OR hdfs dfs 具体命令 两个是完全相同的。 2.2 命令大全 [hadoop@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop fs [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-chgrp [-R] GROUP PATH.

文章目录 前言 开发工具环境搭建效果展示代码展示 模块导入窗口设置其他代码 总结零基础Python学习资源介绍 👉Python学习路线汇总👈👉Python必备开发工具👈👉Python学习视频600合集👈👉实战案例👈👉100道Python练习题👈👉面试刷题👈 资料领取 前言 halo，包子们晚上好 很久没有更新啦，主要是小编这边最近有点小忙 今天给大家实现一个视频播放器，可以看任何电影，电视剧，不要再为以后看电视看电影而烦恼啦，今天是福利文章，相信我绝对有用 开发工具 Python版本：3.7.8 相关模块： requests模块； webbrowser模块； re模块； 以及一些python自带的模块。 环境搭建 安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。 效果展示 话不多说直接看，不能做过多的展示 代码展示 模块导入 # 源码领取Q裙：494958217 import tkinter as tk import requests import re import webbrowser 窗口设置 # 源码领取Q裙：494958217 # 创建窗口 root = tk.Tk() # 设置标题 root.title('在线观看电影') # 设置窗体大小 root.geometry('800x300+200+200') 其他代码 # 源码领取Q裙：494958217 def show(): num = number_int_var.get() html = link_va.get() if num == 1: link = 'https://jiexi.pengdouw.com/jiexi1/?url=' + html response = requests.