python画神经网络图
代码1(画神经网络连接图）
from math import cos, sin, atan
import matplotlib.pyplot as plt
# 注意这里并没有用到这个networkx这个库，完全是根据matploblib这个库来画的。
class Neuron():def __init__(self, x, y,radius,name=None):self.x = xself.y = yself.radius = radiusself.name = namedef draw(self):circle = plt.Circle((self.x, self.y), radius=self.radius, fill=False)plt.gca().add_patch(circle)if(self.name is not None):plt.text(self.x,self.y,self.name)#注意这个写法，现在整个图是水平的，不再是竖直的
def plotConnection(neuron1,neuron2):neuron_radius= neuron1.radiusangle = atan((neuron2.y - neuron1.y)/float(neuron2.x - neuron1.x))x_adjustment = neuron_radius * cos(angle)y_adjustment = neuron_radius * sin(angle)line = plt.Line2D((neuron1.x + x_adjustment, neuron2.x - x_adjustment), (neuron1.y + y_adjustment, neuron2.y - y_adjustment),color="gray")plt.gca().add_line(line)class Connection():def __init__(self,neuron1,neuron2):self.n1 = neuron1self.n2 = neuron2 pass#
radius =0.05
n1 = Neuron(1,1.1,radius,name="n1")
n1.draw()n2 = Neuron(1,1.3,radius,name="n2")
n2.draw()n3 = Neuron(1,1.5,radius,name="n3")
n3.draw()n4 = Neuron(1,1.7,radius)
n4.draw()n5 = Neuron(1,1.9,radius)
n5.draw()n6 = Neuron(2,1.0,radius)
n6.draw()n7 = Neuron(2,1.2,radius,name="n7")
n7.draw()n8 = Neuron(2,1.4,radius)
n8.draw()n9 = Neuron(2,1.6,radius,name="n9")
n9.draw()n10 = Neuron(2,1.8,radius)
n10.draw()n11 = Neuron(2,2.0,radius)
n11.draw()plotConnection(n2,n7)
plotConnection(n1,n9)
plotConnection(n3,n8)
plt.axis("scaled")
plt.show()## 现在这个地方有一个问题，就是这个图形应该是什么样子的结果如下
代码2(画神经网络层连接）
from math import cos, sin, atan
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import product# 注意这里并没有用到这个networkx这个库，完全是根据matploblib这个库来画的。
class Neuron():def __init__(self, x, y,radius,name=None):self.x = xself.y = yself.radius = radiusself.name = namedef draw(self):circle = plt.Circle((self.x, self.y), radius=self.radius, fill=False)plt.gca().add_patch(circle)if(self.name is not None):plt.text(self.x,self.y,self.name)# 我是水平方向构造这个Layer类
class NeuronLayer():def __init__(self,positionX,initY,numNeurons,numNeuronsWidestLayer,vertical_distance_between_neurons,radius):# positionX:水平位置# numNeurons:神经元个数# numNeuronsWidestLayer: 为了居中，我需要知道最大的宽度, 并且计算出每个神经元的纵轴位置# vertical_distance_between_neurons: 相邻神经元的margin# radius: 每个神经元的半径self.positionX = positionX self.initY = initYself.numNeurons = numNeuronspositionY = initY + vertical_distance_between_neurons * (numNeuronsWidestLayer - numNeurons) / 2self.NeuronList=[]for i in range(numNeurons):neu = Neuron(self.positionX,positionY,radius)neu.draw()self.NeuronList.append(neu)positionY = positionY + vertical_distance_between_neurons#注意这个写法，现在整个图是水平的，不再是竖直的
def TwoNeuronsConnection(neuron1,neuron2):neuron_radius= neuron1.radiusangle = atan((neuron2.y - neuron1.y)/float(neuron2.x - neuron1.x))x_adjustment = neuron_radius * cos(angle)y_adjustment = neuron_radius * sin(angle)line = plt.Line2D((neuron1.x + x_adjustment, neuron2.x - x_adjustment), (neuron1.y + y_adjustment, neuron2.y - y_adjustment),color="gray",linewidth=0.2)plt.gca().add_line(line)def TwoLayersConnection(NeuronLayer1,NeuronLayer2):Layer1 = NeuronLayer1.NeuronListLayer2 = NeuronLayer2.NeuronListfor neuron1,neuron2 in product(Layer1,Layer2):TwoNeuronsConnection(neuron1,neuron2)##############################################
radius =0.05Layer1 = NeuronLayer(positionX=1,initY= 0.0,numNeurons=4,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.2,radius=0.05)
Layer2= NeuronLayer(positionX=2,initY= 0.0,numNeurons=10,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.2,radius=0.05)
Layer3 = NeuronLayer(positionX=3,initY= 0.0,numNeurons=8,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.2,radius=0.05)
Layer4 = NeuronLayer(positionX=4,initY= 0.0,numNeurons=5,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.2,radius=0.05)
Layer5 = NeuronLayer(positionX=5,initY= 0.0,numNeurons=1,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.2,radius=0.05)TwoLayersConnection(Layer1,Layer2)
TwoLayersConnection(Layer2,Layer3)
TwoLayersConnection(Layer3,Layer4)
TwoLayersConnection(Layer4,Layer5)########################
plt.axis("scaled")
#plt.axis('off')
plt.show()
########################## 现在这个地方有一个问题，就是这个图形应该是什么样子的
## 这个结果如下
代码3(画两个子网络）
from math import cos, sin, atan
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import product# 注意这里并没有用到这个networkx这个库，完全是根据matploblib这个库来画的。
class Neuron():def __init__(self, x, y,radius,name=None):self.x = xself.y = yself.radius = radiusself.name = namedef draw(self):circle = plt.Circle((self.x, self.y), radius=self.radius, fill=False)plt.gca().add_patch(circle)if(self.name is not None):plt.text(self.x,self.y,self.name)# 我是水平方向构造这个Layer类
class NeuronLayer():def __init__(self,positionX,initY,numNeurons,numNeuronsWidestLayer,vertical_distance_between_neurons,radius):# positionX:水平位置# numNeurons:神经元个数# numNeuronsWidestLayer: 为了居中，我需要知道最大的宽度, 并且计算出每个神经元的纵轴位置# vertical_distance_between_neurons: 相邻神经元的margin# radius: 每个神经元的半径self.positionX = positionX self.initY = initYself.numNeurons = numNeuronspositionY = initY + vertical_distance_between_neurons * (numNeuronsWidestLayer - numNeurons) / 2self.NeuronList=[]for i in range(numNeurons):neu = Neuron(self.positionX,positionY,radius)neu.draw()self.NeuronList.append(neu)positionY = positionY + vertical_distance_between_neurons#注意这个写法，现在整个图是水平的，不再是竖直的
def TwoNeuronsConnection(neuron1,neuron2):neuron_radius= neuron1.radiusangle = atan((neuron2.y - neuron1.y)/float(neuron2.x - neuron1.x))x_adjustment = neuron_radius * cos(angle)y_adjustment = neuron_radius * sin(angle)line = plt.Line2D((neuron1.x + x_adjustment, neuron2.x - x_adjustment), (neuron1.y + y_adjustment, neuron2.y - y_adjustment),color="gray",linewidth=0.2)plt.gca().add_line(line)def TwoLayersConnection(NeuronLayer1,NeuronLayer2):Layer1 = NeuronLayer1.NeuronListLayer2 = NeuronLayer2.NeuronListfor neuron1,neuron2 in product(Layer1,Layer2):TwoNeuronsConnection(neuron1,neuron2)##############################################
radius =0.05Layer11 = NeuronLayer(positionX=1,initY= 0.0,numNeurons=4,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.25,radius=0.05)
Layer12= NeuronLayer(positionX=1,initY= 1,numNeurons=4,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.25,radius=0.05)
Layer21 = NeuronLayer(positionX=2,initY= 0.0,numNeurons=10,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=0.05)
Layer22 = NeuronLayer(positionX=2,initY= 1.8,numNeurons=10,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=0.05)Layer31 = NeuronLayer(positionX=3,initY= 0.0,numNeurons=8,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=0.05)
Layer32 = NeuronLayer(positionX=3,initY= 1.8,numNeurons=8,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=0.05)
Layer41 = NeuronLayer(positionX=4,initY= 0.0,numNeurons=5,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=0.05)
Layer42 = NeuronLayer(positionX=4,initY= 1.8,numNeurons=5,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=0.05)Layer51 = NeuronLayer(positionX=5,initY= 0.0,numNeurons=1,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=0.05)
Layer52 = NeuronLayer(positionX=5,initY= 1.8,numNeurons=1,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=0.05)TwoLayersConnection(Layer11,Layer21)
TwoLayersConnection(Layer11,Layer22)
TwoLayersConnection(Layer12,Layer21)
TwoLayersConnection(Layer12,Layer22)TwoLayersConnection(Layer21,Layer31)
TwoLayersConnection(Layer22,Layer32)TwoLayersConnection(Layer31,Layer41)
TwoLayersConnection(Layer32,Layer42)TwoLayersConnection(Layer41,Layer51)
TwoLayersConnection(Layer42,Layer52)
########################
plt.axis("scaled")
#plt.axis('off')
plt.show()
########################## 现在这个地方有一个问题，就是这个图形应该是什么样子的
## 这个结果如下
添加变量
from math import cos, sin, atan
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import product
# mac显示中文##
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Songti SC'] #用来正常显示中文标签# 首先实现Neuron类
class Neuron():def __init__(self, x, y,radius,name=None):self.x = xself.y = yself.radius = radiusself.name = namedef draw(self):circle = plt.Circle((self.x, self.y), radius=self.radius, fill=False)plt.gca().add_patch(circle)if(self.name is not None):plt.text(self.x,self.y,self.name)# 水平方向构造Layer类
class NeuronLayer():def __init__(self,positionX,initY,numNeurons,numNeuronsWidestLayer,vertical_distance_between_neurons,radius):# positionX:水平位置# initY: 神经元的初始位置# numNeurons:神经元个数# numNeuronsWidestLayer: 为了居中，我需要知道最大的宽度, 并且计算出每个神经元的纵轴位置# vertical_distance_between_neurons: 相邻神经元的margin# radius: 每个神经元的半径self.positionX = positionX self.initY = initYself.numNeurons = numNeuronspositionY = initY + vertical_distance_between_neurons * (numNeuronsWidestLayer - numNeurons) / 2self.NeuronList=[]for i in range(numNeurons):neu = Neuron(self.positionX,positionY,radius)neu.draw()self.NeuronList.append(neu)positionY = positionY + vertical_distance_between_neuronsclass PlotNeuralConnection:def __init__():pass# 连接两个神经元
def TwoNeuronsConnection(neuron1,neuron2):neuron_radius= neuron1.radiusangle = atan((neuron2.y - neuron1.y)/float(neuron2.x - neuron1.x))x_adjustment = neuron_radius * cos(angle)y_adjustment = neuron_radius * sin(angle)##################### 添加直线 ###########################line = plt.Line2D((neuron1.x + x_adjustment, neuron2.x - x_adjustment), (neuron1.y + y_adjustment, neuron2.y - y_adjustment),color="gray",linewidth=0.2)plt.gca().add_line(line)############################################################################## 添加箭头(不好看) ############################ startX,startY = neuron1.x + x_adjustment,neuron1.y + y_adjustment# deltaX,deltaY = neuron2.x - x_adjustment - startX ,neuron2.y - y_adjustment - startY # plt.gca().arrow(startX,startY,deltaX,deltaY, width=0.001, color="gray", # head_width=0.01, head_length=0.05, overhang=1.0,length_includes_head=True)########################################################## 连接相邻两层神经元
def TwoLayersConnection(NeuronLayer1,NeuronLayer2):Layer1 = NeuronLayer1.NeuronListLayer2 = NeuronLayer2.NeuronListfor neuron1,neuron2 in product(Layer1,Layer2):TwoNeuronsConnection(neuron1,neuron2)##############################################
radius =0.075
Layer11 = NeuronLayer(positionX=1,initY= 0.0,numNeurons=4,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.25,radius=radius)
Layer12= NeuronLayer(positionX=1,initY= 1,numNeurons=4,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.25,radius=radius)
Layer21 = NeuronLayer(positionX=2,initY= 0.0,numNeurons=10,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer22 = NeuronLayer(positionX=2,initY= 1.8,numNeurons=10,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer31 = NeuronLayer(positionX=3,initY= 0.0,numNeurons=8,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer32 = NeuronLayer(positionX=3,initY= 1.8,numNeurons=8,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer41 = NeuronLayer(positionX=4,initY= 0.0,numNeurons=5,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer42 = NeuronLayer(positionX=4,initY= 1.8,numNeurons=5,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer51 = NeuronLayer(positionX=5,initY= 0.0,numNeurons=1,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer52 = NeuronLayer(positionX=5,initY= 1.8,numNeurons=1,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
TwoLayersConnection(Layer11,Layer21)
TwoLayersConnection(Layer11,Layer22)
TwoLayersConnection(Layer12,Layer21)
TwoLayersConnection(Layer12,Layer22)
TwoLayersConnection(Layer21,Layer31)
TwoLayersConnection(Layer22,Layer32)
TwoLayersConnection(Layer31,Layer41)
TwoLayersConnection(Layer32,Layer42)
TwoLayersConnection(Layer41,Layer51)
TwoLayersConnection(Layer42,Layer52)
########################################################################################################################## 添加变量名 ###########################
cnt = 1
for neu in Layer11.NeuronList:plt.text(neu.x -0.5,neu.y-0.05,"变量{}".format(9-cnt))cnt=cnt+1
cnt = 1
for neu in Layer12.NeuronList:plt.text(neu.x -0.5,neu.y-0.05,"变量{}".format(5-cnt))cnt=cnt+1
################################################################################################# 添加上箭头 ####################################################################################################################### 去除画图边框 ##############################
plt.axis("scaled")
plt.axis('off')
plt.show()
####################################################################结果如下
初稿1
from math import cos, sin, atan
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import product
# mac显示中文##
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Songti SC'] #用来正常显示中文标签# 首先实现Neuron类
class Neuron():def __init__(self, x, y,radius,name=None):self.x = xself.y = yself.radius = radiusself.name = namedef draw(self):circle = plt.Circle((self.x, self.y), radius=self.radius, fill=False)plt.gca().add_patch(circle)if(self.name is not None):plt.text(self.x,self.y,self.name)# 水平方向构造Layer类
class NeuronLayer():def __init__(self,positionX,initY,numNeurons,numNeuronsWidestLayer,vertical_distance_between_neurons,radius):# positionX:水平位置# initY: 神经元的初始位置# numNeurons:神经元个数# numNeuronsWidestLayer: 为了居中，我需要知道最大的宽度, 并且计算出每个神经元的纵轴位置# vertical_distance_between_neurons: 相邻神经元的margin# radius: 每个神经元的半径self.positionX = positionX self.initY = initYself.numNeurons = numNeuronspositionY = initY + vertical_distance_between_neurons * (numNeuronsWidestLayer - numNeurons) / 2self.NeuronList=[]for i in range(numNeurons):neu = Neuron(self.positionX,positionY,radius)neu.draw()self.NeuronList.append(neu)positionY = positionY + vertical_distance_between_neuronsclass PlotNeuralConnection:def __init__():pass# 连接两个神经元
def TwoNeuronsConnection(neuron1,neuron2):neuron_radius= neuron1.radiusangle = atan((neuron2.y - neuron1.y)/float(neuron2.x - neuron1.x))x_adjustment = neuron_radius * cos(angle)y_adjustment = neuron_radius * sin(angle)##################### 添加直线 ###########################line = plt.Line2D((neuron1.x + x_adjustment, neuron2.x - x_adjustment), (neuron1.y + y_adjustment, neuron2.y - y_adjustment),color="#4d4d4d",linewidth=0.2)plt.gca().add_line(line)############################################################################## 添加箭头(不好看) ############################ startX,startY = neuron1.x + x_adjustment,neuron1.y + y_adjustment# deltaX,deltaY = neuron2.x - x_adjustment - startX ,neuron2.y - y_adjustment - startY # plt.gca().arrow(startX,startY,deltaX,deltaY, width=0.001, color="#4d4d4d", # head_width=0.01, head_length=0.05, overhang=1.0,length_includes_head=True)########################################################## 连接相邻两层神经元
def TwoLayersConnection(NeuronLayer1,NeuronLayer2):Layer1 = NeuronLayer1.NeuronListLayer2 = NeuronLayer2.NeuronListfor neuron1,neuron2 in product(Layer1,Layer2):TwoNeuronsConnection(neuron1,neuron2)##############################################
radius =0.075
Layer11 = NeuronLayer(positionX=1,initY= 0.0,numNeurons=4,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.25,radius=radius)
Layer12= NeuronLayer(positionX=1,initY= 1,numNeurons=4,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.25,radius=radius)
Layer21 = NeuronLayer(positionX=2,initY= 0.0,numNeurons=10,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer22 = NeuronLayer(positionX=2,initY= 1.8,numNeurons=10,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer31 = NeuronLayer(positionX=3,initY= 0.0,numNeurons=8,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer32 = NeuronLayer(positionX=3,initY= 1.8,numNeurons=8,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer41 = NeuronLayer(positionX=4,initY= 0.0,numNeurons=5,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer42 = NeuronLayer(positionX=4,initY= 1.8,numNeurons=5,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer51 = NeuronLayer(positionX=5,initY= 0.0,numNeurons=1,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer52 = NeuronLayer(positionX=5,initY= 1.8,numNeurons=1,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer61 = NeuronLayer(positionX=6,initY= 0.0,numNeurons=1,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
Layer62 = NeuronLayer(positionX=6,initY= 1.8,numNeurons=1,numNeuronsWidestLayer=10,vertical_distance_between_neurons=0.15,radius=radius)
TwoLayersConnection(Layer11,Layer21)
TwoLayersConnection(Layer11,Layer22)
TwoLayersConnection(Layer12,Layer21)
TwoLayersConnection(Layer12,Layer22)
TwoLayersConnection(Layer21,Layer31)
TwoLayersConnection(Layer22,Layer32)
TwoLayersConnection(Layer31,Layer41)
TwoLayersConnection(Layer32,Layer42)
TwoLayersConnection(Layer41,Layer51)
TwoLayersConnection(Layer42,Layer52)
TwoLayersConnection(Layer51,Layer61)
TwoLayersConnection(Layer52,Layer62)
######################################################################################################### 添加末尾神经元 #################################################################
posX1,posY1 = Layer52.NeuronList[0].x, Layer52.NeuronList[0].y
neu1 = Neuron(posX1,posY1 +0.2, radius=radius)
neu1.draw()
TwoNeuronsConnection(neu1,Layer62.NeuronList[0])posX2,posY2= Layer51.NeuronList[0].x, Layer51.NeuronList[0].y
neu2 = Neuron(posX2,posY2 + 0.2, radius=radius)
neu2.draw()
TwoNeuronsConnection(neu2,Layer61.NeuronList[0])neu3 = Neuron(posX2,posY2 - 0.2, radius=radius)
neu3.draw()
TwoNeuronsConnection(neu3,Layer61.NeuronList[0])
######################################################################################################### 添加神经元标识##########################################################
plt.text(Layer62.NeuronList[0].x+0.2,Layer62.NeuronList[0].y-0.05,"输出$\hat{\mu}$")
plt.text(Layer61.NeuronList[0].x+0.2,Layer61.NeuronList[0].y-0.05,"输出$\hat{\phi}/{\omega}$")
plt.text(neu2.x-0.2,neu2.y+0.15,"$log(1/{\omega})$")############################## 添加变量名 ###########################
cnt = 1
for neu in Layer11.NeuronList:plt.text(neu.x -0.5,neu.y-0.04,"变量{}".format(9-cnt))cnt=cnt+1
cnt = 1
for neu in Layer12.NeuronList:plt.text(neu.x -0.5,neu.y-0.04,"变量{}".format(5-cnt))cnt=cnt+1
################################################################################################# 添加上箭头 ###########################
line1 = plt.Line2D((1, 1), (2.8,3.5),color="#4d4d4d",linewidth=0.2)
plt.gca().add_line(line1)line2 = plt.Line2D((1, 5), (3.5,3.5),color="#4d4d4d",linewidth=0.2)
plt.gca().add_line(line2)
plt.text(2.5,3.6,"$\mu$参数通过GLM连接")plt.gca().arrow(5,3.5, 0, -0.7, width=0.001, color="#4d4d4d", head_width=0.05, head_length=0.05, overhang=1.0,length_includes_head=True,linewidth=0.2)
################################################################################################# 添加下箭头 ###########################
line1 = plt.Line2D((1, 1), (0.4,-0.3),color="#4d4d4d",linewidth=0.2)
plt.gca().add_line(line1)line2 = plt.Line2D((1, 5), (-0.3,-0.3),color="#4d4d4d",linewidth=0.2)
plt.gca().add_line(line2)
plt.text(2.5,-0.5,"$\phi$参数通过GLM连接")plt.gca().arrow(5,-0.3, 0, 0.7, color="#4d4d4d", head_width=0.05, head_length=0.05, overhang=1.0,length_includes_head=True,linewidth=0.2)
############################################################################################ 去除画图边框 ##############################
plt.axis("scaled")
plt.axis('off')
plt.savefig("./network.pdf")
plt.show()
####################################################################
结果如下
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代码1(画神经网络连接图） from math import cos, sin, atan import matplotlib.pyplot as plt # 注意这里并没有用到这个networkx这个库，完全是根据matploblib这个库来画的。 class Neuron():def __init__(self, x, y,radius,nameNone):self.x xself.y …...
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为什么光伏探勘测绘需要无人机？
随着全球对可再生能源需求的不断增长，光伏产业也迎来了快速发展的机遇。光伏电站作为太阳能发电的主要形式之一，其建设前期的探勘测绘工作至关重要。在这一过程中，无人机技术的应用正逐渐展现出其独特的优势。那么，为什么光伏探勘…...
day10 | 栈与队列 part-2 (Go) | 20 有效的括号、1047 删除字符串中的所有相邻重复项、150 逆波兰表达式求值
今日任务 20 有效的括号 (题目: . - 力扣（LeetCode）)1047 删除字符串中的所有相邻重复项 (题目: . - 力扣（LeetCode）)150 逆波兰表达式求值 (题目: . - 力扣（LeetCode）) 20 有效的括号 题目: . - 力扣&…...
深入解析Tomcat的工作流程
tomcat解析 Tomcat是一个广泛使用的开源Servlet容器，用于托管Java Web应用程序。理解Tomcat的工作流程对于开发人员和系统管理员来说是非常重要的。本文将深入探讨Tomcat的工作原理，包括请求处理、线程池管理、类加载、以及与Web服务器之间的通信。 ###…...
【web网页制作】html+css旅游家乡山西主题网页制作（3页面）【附源码】
山西旅游网页目录 涉及知识写在前面一、网页主题二、网页效果Page1、景点介绍Page2、酒店精选|出行攻略Page3、景色欣赏 三、网页架构与技术3.1 脑海构思3.2 整体布局3.3 技术说明书 四、网页源码4.1 主页模块源码4.2 源码获取方式 作者寄语 涉及知识 山西旅游主题网页制作&am…...
系统参数指标：QPS、TPS、PV、UV等
QPS QPS：Queries Per Second 是每秒查询率，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。 TPS TPS：Tra…...
一入鸿蒙深似海，从此Spring是路人：鸿蒙开发面试题
详细内容请参考最新的官方鸿蒙文档，不保证时效性 写得不对的地方请多多指点，本文仅代表个人所学知识范围 联系方式QQ 1219723557，可一同交流学习 欢迎补充，希望能做一个汇总版本出来 1. 网络编程基本知识（较为简单&…...
【Python】使用OPC UA创建数据服务器
目录 准备工作服务器设置创建或获取节点设置节点值启动服务器查看服务器客户端总结 在工业自动化和物联网（IoT）领域，OPC UA（开放平台通信统一架构）已经成为一种广泛采用的数据交换标准。它提供了一种安全、可靠且独立于…...
JavaScript(六)-高级篇
文章目录 作用域局部作用域全局作用域作用域链JS垃圾回收机制闭包变量提升 函数进阶函数提升函数参数动态参数多余参数 箭头函数 解构赋值数组解构对象解构 遍历数组forEach方法（重点）构造函数深入对象创建对象的三种方式构造函数实例成员 & 静态成员…...
速盾：游戏cdn什么意思
CDN（Content Delivery Network）是指内容分发网络，它是由一组位于世界各地的服务器组成的网络，用于将内容有效地传输给用户。游戏CDN，顾名思义，就是用于游戏内容分发的网络。 在传统的网络传输模式中&#…...
数据库-Redis（11）
目录 51.什么是Redis事务？ 52.Redis事务相关命令？ 53.Redis事务的三个阶段？...
【网安小白成长之路】6.pikachu、sql-labs、upload-labs靶场搭建
🐮博主syst1m 带你 acquire knowledge！ ✨博客首页——syst1m的博客💘 🔞 《网安小白成长之路(我要变成大佬😎！！)》真实小白学习历程，手把手带你一起从入门到入狱🚭 &…...
（七）C++自制植物大战僵尸游戏关卡数据加载代码讲解
植物大战僵尸游戏开发教程专栏地址http://t.csdnimg.cn/xjvbb 打开LevelData.h和LevelData.cpp文件。文件位置如下图所示。 LevelData.h 此头文件中定义了两个类，分别是OpenLevelData、LevelData，其中OpenLevelData用于加载文件数据。LevelData解析数据…...
wpf下RTSP|RTMP播放器两种渲染模式实现
技术背景 在这篇blog之前，我提到了wpf下播放RTMP和RTSP渲染的两种方式，一种是通过控件模式，另外一种是直接原生RTSP、RTMP播放模块，回调rgb，然后在wpf下渲染，本文就两种方式做个说明。 技术实现 以大牛直…...
Element-UI 自定义-下拉框选择年份
1.实现效果 场景表达： 默认展示当年的年份，默认展示前7年的年份 2.实现思路 创建一个新的Vue组件。 使用<select>元素和v-for指令来渲染年份下拉列表。 使用v-model来绑定选中的年份值。 3.实现代码展示 <template><div><el-…...
二叉树的链式存储
二叉树是一种非常重要的数据结构，它能够高效地进行数据的插入、删除和查找操作。二叉树的每个节点最多有两个子节点，分别是左子节点和右子节点。二叉树可以采用多种不同的存储方式来实现，其中链式存储是最为直观和常用的一种方法。本文将深入…...
[计算机效率] 鼠标手势工具：WGestures(解放键盘的超级效率工具)
3.22 鼠标手势工具：WGestures 通过设置各种鼠标手势和操作进行绑定。当用户通过鼠标绘制出特定的鼠标手势后就会触发已经设置好的操作。有点像浏览器中的鼠标手势，通过鼠标手势操纵浏览器做一些特定的动作。这是一款强大的鼠标手势工具，可以…...
Linux useradd命令教程：如何创建新的用户账户(附实例详解和注意事项)
Linux useradd命令介绍 useradd是Linux中用于添加用户账户的命令。它可以用于创建新的用户，并可以配合不同的选项来指定用户的主目录、UID、GID、组等信息。 Linux useradd命令适用的Linux版本 useradd命令在大多数Linux发行版中都可以使用，包括但不限…...
基于ollama搭建本地chatGPT
ollama帮助我们可以快速在本地运行一个大模型，再整合一个可视化页面就能构建一个chatGPT，可视化页面我选择了chat-ollama（因为它还能支持知识库，可玩性更高），如果只是为了聊天更推荐chatbox 部署步骤 下载…...
C++11 数据结构3 线性表的循环链式存储，实现，测试
上一节课，我们学了线性表 单向存储结构（也就是单链表），这个是企业常用的技术，且是后面各种的基本，一定要牢牢掌握，如果没有掌握，下面的课程会云里雾里。 一 ，循环链表 1…...
初识DOM
目录 前言: 1.初识DOM: 1.1DOM树: 1.2节点（Node）: 1.2.1元素节点： 1.2.2属性节点： 1.2.3文本节点： 1.3Document对象: 2.操作网页元素: 2.1找出元素： 2.1.1document.getElementById(id)࿱…...
在网站建设中 为了防止工期拖延/交换链接营销案例
看上去修改后的connect()方法已经可用了，但是这种匿名线程的方式是存在缺陷的：第一，线程的开销较大，如果每个任务都要创建一个线程，那么应用 程序的效率要低很多；第二，线程无法管理，…...
教育wordpress模板下载地址/广告引流推广平台
Android9系统源码下载 Android9源码编译 Android Studio 系统源码调试 1.系统源码目录结构 art 全新的ART运行环境bionic：Goolgle开发系统C库，以BSD许可形式开源（c）bootable系统引导相关代码build 存系统编译规则以及generic等基…...
网站ftp根目录/百度广告推广费用
springboot利用druid和mybatis批量数据写入clickhouse时，刚开始的时候，完全按照mysql的写法，出现无法写入的问题。经过不断的尝试，发现所使用的驱动包，驱动类配置以及sql写法上都需要特别注意，不然批量写入…...
wordpress 登录注册/网站怎么推广效果好一点呢
web console 简单用法1. console 获取title2, console 清空控制台3, console.log() 输出对象内容4, console.table() 表格输出5, 将变量嵌套在字符串中1. console 获取title console.log(document.title);2, console 清空控制台 console.clear();3, console.log() 输出对象内…...
有哪些网站用java做的/apple私人免费网站怎么下载
混合云被称为是企业信息化的未来，但是对于大多数企业来说，混合云落地难点重重。如何跨越各种挑战，解决企业信息化的最后一公里问题？本文提炼了混合云落地的几大关键点。1、体系架构无论微服务、UI还是脚本配置，花足够的…...
佛山市公司网站建设哪家好/网络关键词排名软件
模板方法模式（Template Method）：定义一个操作中的算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中。该模式使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。使用场景：1、一次性实现一个算法的不变的部分&#…...