机器学习引领教育革命:智能教育的新时代
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❀目录
- 📒1. 引言
- 📙2. 机器学习在教育中的应用
- 🌞个性化学习
- 🌙评估与反馈的智能化
- ⭐教学资源的优化
- 📕3. 智能教育的创新模式
- 🧩翻转课堂与在线学习
- 🎩翻转课堂
- 🎈在线学习
- 🧩协作式学习
- 📚4. 机器学习在特殊教育中的贡献
- 🧩辅助学习技术
- ⛰️智能推荐学习资源
- 🏞️个性化学习路径规划
- 🌄学习进度评估和反馈
- 📜5. 智能教育的挑战与前景
- 🍁技术伦理与隐私保护
- 🍂未来教育生态系统的构建
- 📖6. 总结
📒1. 引言
随着科技的飞速发展,机器学习已经渗透到我们生活的方方面面,教育领域也不例外。传统的教育模式正在经历一场由机器学习技术引领的深刻变革,智能教育正逐渐崭露头角,成为教育领域的新宠。本文旨在探讨机器学习如何引领教育革命,以及智能教育在新时代的发展趋势和挑战。
教育领域正经历着一场前所未有的变革。机器学习作为人工智能的核心技术之一,正逐渐渗透到教育的各个环节,为智能教育的发展注入了新的活力。
📙2. 机器学习在教育中的应用
机器学习在教育领域的应用已经越来越广泛。首先,个性化学习是机器学习在教育中的一大亮点。通过分析学生的学习数据,机器学习算法能够为学生提供量身定制的学习计划和资源,帮助学生更好地掌握知识,提高学习效率。其次,评估和反馈的智能化也是机器学习在教育中的重要应用。机器学习算法能够自动评估学生的学习成果,为教师提供及时的反馈和建议,帮助教师更好地指导学生学习。此外,机器学习还能够优化教学资源,提高教育资源的利用率和有效性。
🌞个性化学习
个性化学习,作为一种以反映学生个性差异为基础,促进学生个性发展为目标的学习范式,已经逐渐成为教育领域的重要趋势。它不仅关注学生的个体差异,更致力于通过定制化的学习策略和方法,使每个学生都能在适合自己的环境中高效学习。
代码示例(python)
# 示例数据集(在实际应用中,这将是来自数据库或文件的数据)
student_data = [ {"student_id": 1, "resource_id": 101, "study_time": 60, "score": 85}, {"student_id": 1, "resource_id": 102, "study_time": 45, "score": 70}, {"student_id": 2, "resource_id": 101, "study_time": 90, "score": 90}, # ... 其他学生数据
] # 学习资源信息(为了简化,这里只展示ID和名称)
resources = [ {"id": 101, "name": "Resource A"}, {"id": 102, "name": "Resource B"}, # ... 其他资源信息
]
import pandas as pd
from sklearn.recommender_systems import CosineSimilarity
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 将数据转换为Pandas DataFrame以便处理
df = pd.DataFrame(student_data) # 假设我们想要为student_id为1的学生推荐学习资源
target_student_id = 1 # 筛选出目标学生的数据
target_student_data = df[df['student_id'] == target_student_id] # 为简化起见,我们假设使用学习时长和成绩作为特征来计算资源之间的相似性
# 在实际应用中,可能需要更复杂的特征工程和相似性度量方法
target_student_features = target_student_data[['resource_id', 'study_time', 'score']].pivot(index='resource_id', columns=None, values=['study_time', 'score'])
target_student_features.columns = ['study_time', 'score'] # 转换为NumPy数组以进行相似性计算
target_student_features_array = target_student_features.values # 假设我们有一个资源-资源相似性矩阵(在实际应用中,这需要通过训练数据计算得出)
# 这里我们简单地用一个占位符来表示
# similarity_matrix = ... # 通过某种方式计算出的相似性矩阵 # 为了演示,我们假设已经有了一个基于余弦相似性的资源-资源相似性矩阵
# 这里我们简单地使用所有资源对之间的余弦相似性
# 首先,我们需要一个资源特征矩阵(这里我们简化为学习时长和成绩的平均值)
resource_features = df.groupby('resource_id').agg({'study_time': 'mean', 'score': 'mean'}).reset_index() # 计算余弦相似性矩阵
resource_features_array = resource_features.drop('resource_id', axis=1).values
similarity_matrix = cosine_similarity(resource_features_array) # 根据目标学生的特征,计算与所有资源的相似性
# 在这里,我们简单地使用目标学生已学习资源的平均特征作为代表
target_student_profile = target_student_features_array.mean(axis=0)
target_student_profile = target_student_profile.reshape(1, -1) # 计算相似度
similarities = cosine_similarity(target_student_profile, resource_features_array) # 找出与目标学生最相似的资源(这里我们只取前3个作为示例)
top_similar_resources = similarities.flatten().argsort()[::-1][:3]
top_similar_resource_ids = resource_features['resource_id'].iloc[top_similar_resources] # 查找并显示推荐的资源名称
recommendations = [resources[i]['name'] for i, rid in enumerate(top_similar_resource_ids) if rid in [r['id'] for r in resources]]
print(f"Recommended resources for student {target_student_id}: {recommendations}")
注意: 在真实的个性化学习系统中,你需要考虑更多的因素,如更复杂的特征工程、更多的用户行为数据、更精确的相似性度量方法以及实时更新模型等。
🌙评估与反馈的智能化
在传统的教育模式中,评估和反馈往往依赖于教师的经验和主观判断,这种方式存在一定的局限性。而机器学习的应用,使得评估和反馈过程更加客观、准确和高效。通过对学生学习数据的深入分析,机器学习算法能够准确识别学生的学习难点和优势,为学生提供量身定制的评估结果和反馈建议。这种智能化的评估和反馈不仅有助于教师更好地了解学生的学习情况,还能够激发学生的学习动力,促进他们的全面发展。
实时评估与反馈:
机器学习系统能够实时跟踪学生的学习进度和表现,通过数据分析为学生提供即时的评估结果和反馈。这种即时的反馈有助于学生及时调整学习策略,提高学习效率。
个性化反馈:
机器学习技术能够根据每个学生的具体情况提供个性化的反馈。这种反馈不仅针对学生的整体表现,还可以深入到具体的知识点和技能上,帮助学生更准确地了解自己的学习情况。
数据驱动的评估模型: 机器学习算法通过分析大量的学习数据,构建出基于数据驱动的评估模型。这些模型能够更准确地预测学生的学习潜力和可能遇到的问题,为教师提供更科学的评估依据。
预测与干预: 机器学习算法可以基于历史数据预测学生的学习进展和可能遇到的困难。这有助于教师提前进行干预,提供有针对性的辅导和帮助,避免学生陷入学习困境。
智能化评估和反馈应用的又是在于:能提高评估准确性,实时性与即时性,个性化指导,减轻教师负担
评估和反馈的智能化是机器学习在教育中的重要应用之一。通过实时跟踪学生的学习情况、提供个性化的反馈和建议、构建数据驱动的评估模型以及预测与干预等方式,机器学习为教育评估和反馈带来了前所未有的变革和机遇。这不仅有助于提升教育质量和效率,还能够更好地满足学生的个性化学习需求,推动教育事业的持续发展。
⭐教学资源的优化
在传统的教学模式中,教学资源的分配往往受到地域、社会阶层等因素的限制,导致教育质量存在巨大差异。同时,由于教育资源有限,往往难以满足所有学生的需求。因此,优化教学资源对于提升教育质量至关重要。
智能资源分配
机器学习技术可以根据学生的学习情况和需求,智能推荐适合的学习资源。通过分析学生的学习数据,如兴趣、能力水平等,系统可以为学生提供个性化的学习资源和材料。
自动化管理
机器学习技术可以自动管理教学资源,如课程安排、教室分配等。通过预测学生的学习需求和偏好,系统可以自动调整课程内容和进度,以满足学生的个性化需求。系统还可以自动分配教室和教学资源,确保资源的合理利用和最大化效益。
智能内容推荐
机器学习算法可以根据学生的学习历史、兴趣偏好等数据,智能推荐相关的学习内容。这种推荐不仅限于教材和资料,还包括在线课程、视频教程等多种形式的学习资源。
预测学习需求
机器学习技术可以预测学生的学习需求和未来发展趋势。通过分析学生的学习数据和表现,系统可以预测学生在未来的学习中可能遇到的问题和困难,并提前进行干预和辅导。
机器学习技术可以帮助学生更好地获取和利用学习资源,提高学习效果和兴趣。同时,它也有助于解决教育资源分配不均、内容更新不及时等问题,促进教育公平和可持续发展。
📕3. 智能教育的创新模式
智能教育不仅带来了技术上的变革,还催生了新的教学模式。翻转课堂和在线学习是智能教育中的两种重要模式。翻转课堂将传统课堂中的讲授和练习环节颠倒过来,让学生在课外通过观看视频、阅读资料等方式自主学习,而课堂则成为师生互动、答疑解惑的场所。在线学习则打破了时间和空间的限制,让学生能够随时随地接受优质的教育资源。此外,沉浸式学习体验和协作式学习也是智能教育中的创新模式。沉浸式学习通过虚拟现实、增强现实等技术,为学生提供更加真实、生动的学习体验;而协作式学习则鼓励学生之间的合作与交流,培养学生的团队精神和沟通能力。
🧩翻转课堂与在线学习
智能教育的创新模式在翻转课堂与在线学习领域展现出了显著的特点和优势。
🎩翻转课堂
翻转课堂是一种重新调整课堂内外时间,将学习的决定权从教师转移给学生的教学模式
在这种模式下,学生需要在课前通过观看视频讲座、听播客、阅读电子书等方式进行自主学习,而在课堂上则主要用于互动、问题解答和深化理解。
个性化学习路径: 利用大数据和机器学习技术,为每个学生提供基于其学习进度、兴趣和能力的个性化学习资源和路径。
智能资源推荐: 通过分析学生的学习数据,智能推荐适合其学习风格和需求的视频、文章和其他在线资源。
实时反馈与评估: 系统能够即时收集学生的学习数据,为教师提供反馈,帮助他们了解学生的学习情况,从而进行针对性的教学调整。
🎈在线学习
在线学习是一种基于互联网技术的远程教育方式,允许学生通过网络访问学习资源,实现自主学习、协作学习和个性化学习
随着技术的不断进步,在线学习已经发展出了多种形态,包括MOOCs(大规模开放在线课程)、AI驱动个性化学习等。
优质资源整合: 通过智能教育平台,可以整合全球范围内的优质教育资源,为学生提供丰富多样的学习选择。
个性化学习体验: 利用大数据和人工智能技术,为每个学生提供定制化的学习内容和路径,满足其个性化需求。
社交化学习: 通过在线社区、学习小组等方式,鼓励学生之间的交流与合作,营造积极的学习氛围。
二者的出现先带来了以下优势:
- 打破了地域和时间的限制,使学习更加便捷和灵活。
- 提高了学生的主动性和参与度,使学习更加个性化。
- 增强了师生互动,教师可以有更多的时间用于解答疑问和深入讨论。
- 通过在线资源和工具,学生能够随时随地进行学习,提高了学习的灵活性和效率。
🧩协作式学习
协作式学习是一种强调学生之间通过合作、互动和共享知识来完成学习任务的教学模式。
它鼓励学生之间的相互学习、交流想法和解决问题,以培养学生的团队协作能力、沟通能力和批判性思维能力。
智能分组: 利用机器学习算法分析学生的学习数据,如兴趣、能力、学习风格等,将学生分成具有相似特征或互补特征的小组,以促进更有效的协作。
实时交流: 提供在线协作工具和平台,如论坛、即时消息系统或虚拟教室,支持学生之间的实时交流和讨论。
任务分配与监控: 教师可以利用智能教育平台为学生分配任务,并实时监控学生的协作进度和成果,提供必要的指导和反馈。
数据驱动的评估: 通过收集和分析学生的协作数据,如参与度、贡献度、互动质量等,为教师提供数据驱动的评估结果,帮助他们了解学生在协作学习中的表现和发展。
优势:
- 培养学生的团队协作能力、沟通能力和批判性思维能力。
- 提高学生的参与度和学习动力,使学习更加有趣和有效。
- 通过实时交流和互动,促进知识的共享和深化理解。
📚4. 机器学习在特殊教育中的贡献
机器学习在特殊教育领域也发挥着重要作用。对于有特殊需求的学生,机器学习技术能够为他们提供个性化的辅助学习工具,帮助他们更好地融入学习过程。例如,通过语音识别和合成技术,机器学习可以为视力障碍学生提供有声读物;通过自然语言处理技术,机器学习可以为听力障碍学生提供文字转语音服务。此外,机器学习还能够根据学生的学习数据和表现,为他们制定个性化的康复计划和学习方案,帮助他们更好地康复和发展。
🧩辅助学习技术
⛰️智能推荐学习资源
代码示例(python,伪代码)
# 假设有一个数据集包含了学生的学习历史、偏好和成绩
# 数据集以pandas DataFrame的形式存储,包含学生ID、资源ID、评分等字段 import pandas as pd
from sklearn.recommender_systems import RecommenderSystem # 加载数据集
data = pd.read_csv('student_learning_data.csv') # 预处理数据,如构建用户-资源评分矩阵
user_item_matrix = data.pivot(index='学生ID', columns='资源ID', values='评分') # 初始化推荐系统模型
model = RecommenderSystem() # 训练模型
model.fit(user_item_matrix) # 为特定学生推荐资源
student_id = '001'
recommended_items = model.recommend_for_user(student_id, n_items=5) # 推荐5个资源 print(f"为学生 {student_id} 推荐的学习资源: {recommended_items}")
🏞️个性化学习路径规划
代码示例(python,伪代码)
# 假设有一个数据集包含了学生的学习能力、知识水平和学习目标
# 数据集以pandas DataFrame的形式存储,包含学生ID、能力评分、知识水平、目标等字段 # 加载数据集
data = pd.read_csv('student_profile_data.csv') # 定义一个函数来规划学习路径
def plan_learning_path(student_profile): # 根据学生的能力评分和知识水平,确定当前学习阶段 current_stage = determine_stage(student_profile['能力评分'], student_profile['知识水平']) # 根据学习目标和当前阶段,从课程库中选择合适的课程 courses = select_courses(student_profile['目标'], current_stage) # 返回个性化学习路径 return courses # 示例:为学生规划学习路径
student_profile = data.loc[data['学生ID'] == '001']
learning_path = plan_learning_path(student_profile) print(f"学生 {student_profile['学生ID']} 的个性化学习路径: {learning_path}")
🌄学习进度评估和反馈
代码示例(python,伪代码)
# 假设有一个数据集记录了学生的学习进度和成绩
# 数据集以pandas DataFrame的形式存储,包含学生ID、任务ID、完成时间、成绩等字段 # 加载数据集
data = pd.read_csv('student_progress_data.csv') # 计算学生的学习进度
def calculate_progress(student_id): student_progress = data[data['学生ID'] == student_id] completed_tasks = student_progress[student_progress['成绩'] != '未完成'].shape[0] total_tasks = student_progress.shape[0] return (completed_tasks / total_tasks) * 100 # 返回百分比进度 # 示例:评估学生的学习进度并给出反馈
student_id = '001'
progress = calculate_progress(student_id) if progress >= 80: feedback = "你的学习进度很好,继续保持!"
elif progress >= 60: feedback = "你的学习进度中等,需要加把劲!"
else: feedback = "你的学习进度较慢,请尽快赶上进度!" print(f"学生 {student_id} 的学习进度: {progress}%,{feedback}")
📜5. 智能教育的挑战与前景
尽管机器学习在教育领域的应用已经取得了显著成果,但仍面临着一些挑战。首先,技术伦理和隐私保护是智能教育必须面对的问题。在收集和使用学生数据时,必须确保学生的隐私和安全。其次,教师培训和角色转变也是智能教育面临的挑战之一。教师需要不断学习和掌握新的教学技术和方法,以适应智能教育的发展。此外,智能教育还需要面对教育资源分配不均、教育公平等问题。
然而,尽管存在挑战,智能教育的前景依然广阔。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,机器学习将在教育领域发挥更加重要的作用。未来,智能教育将更加注重学生的个性化需求和发展潜力,提供更加精准、高效的教育服务。同时,智能教育还将促进教育资源的共享和优化配置,推动教育公平的实现。
🍁技术伦理与隐私保护
教育公平与机会均等:
智能教育技术的发展应致力于缩小教育差距,确保所有学生都能平等地享受高质量的教育资源。然而,现实中存在着数字鸿沟和技术能力的不平衡,可能导致部分学生无法充分利用智能教育带来的优势。因此,需要采取措施提高弱势群体的技术素养和互联网接入率,以促进教育公平。
技术依赖与人文关怀:
智能教育技术的应用应关注人文关怀,避免过度依赖技术而忽视教师的角色和学生的情感需求。在教育中,教师应成为学生的引导者和伙伴,关注学生的全面发展,而不仅仅是提高学习效率。
内容与文化偏向:
智能教育系统中的数据集和算法可能存在内容和文化偏向,导致对某些学生群体的不公平对待。因此,需要加强对数据集和算法的监管和审查,确保其公正性和无偏见性。
数据收集与存储:
智能教育系统通常需要收集学生的个人信息、学习行为等数据。这些数据在收集、存储和使用过程中可能面临泄露风险。因此,需要采取严格的数据保护措施,如数据加密、匿名化等,确保学生数据的安全性和隐私性。
🍂未来教育生态系统的构建
技术基础与驱动
- 技术进步:随着人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的不断发展,智能教育系统正逐步实现升级,从最初的计算机辅助教学发展到现在的个性化教学、实时反馈等功能。这些技术的进步为智能教育生态系统的构建提供了强大的技术支撑。
- 大数据分析:大数据技术的应用使得教育数据的收集、存储、分析和应用成为可能。通过对学生的学习行为、能力、兴趣等数据进行深度分析,可以为每个学生提供定制化的学习资源和路径,满足学生的个性化需求。
资源整合与优化
- 教育资源整合:智能教育生态系统将各类教育资源进行统一整合,包括教材、教案、课件、试题、视频等,形成完整的教育资源体系。同时,通过资源优化和共享机制,让优质教育资源得以充分利用,减少资源浪费和重复建设。
- 学习者画像构建:通过分析学习者的学习历史、兴趣爱好、能力水平等信息,构建学习者画像,为个性化推荐提供依据。这有助于为每个学生提供符合其学习需求和兴趣的学习资源,提高学习效率和兴趣。
教学模式创新
- 个性化教学:智能教育系统可以根据学生的学习进度和能力,提供个性化的学习资源和建议。这种教学模式能够打破传统教育的时空限制,让学生随时随地学习,提高学习效率。
- 协作式学习:借助网络技术,实现学生之间、学生与教师之间的实时互动和协作,促进知识的共享和交流。这种学习方式有助于培养学生的团队协作能力和沟通能力。
📖6. 总结
机器学习引领着教育革命,智能教育新时代的到来为教育领域带来了无限的可能性和机遇。通过应用机器学习技术,我们可以实现个性化学习、优化教学资源、创新教学模式等目标,为学生提供更加优质、高效的教育服务。同时,智能教育还将促进教育公平的实现,让更多的人享受到优质的教育资源。因此,我们应该积极拥抱智能教育新时代,共同推动教育事业的繁荣发展。
当我们站在新时代的门槛上,回望过去,展望未来,不禁为机器学习引领的教育革命而深感震撼。智能教育的崛起,不仅是技术进步的产物,更是我们对教育理念的深刻反思和创新尝试。
在这个新时代里,机器学习以其独特的魅力,正在改变着教育的每一个角落。从个性化学习的实现,到教学模式的创新,再到教育资源的优化与共享,机器学习都在发挥着不可替代的作用。它让教育变得更加高效、精准和有趣,让每个学生都能够享受到最优质的教育资源和服务。
然而,我们也应该清醒地认识到,智能教育的发展还面临着诸多挑战和困难。如何确保技术的伦理性和隐私保护,如何平衡技术的创新与应用,如何推动教育的公平与普及,这些都是我们需要思考和解决的问题。
但无论如何,我们坚信,随着技术的不断进步和教育的不断创新,智能教育将会迎来更加广阔的发展前景。它将为我们带来更多的惊喜和可能,让教育变得更加美好和有意义。
让我们携手共进,迎接智能教育的新时代,共同创造更加美好的未来!
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一、功能说明 通过调用华为云IOT提供的命令下发API接口,实现下面界面上相同的功能。调用API接口给设备下发命令。 二、JavaScript代码 function sendUnlockCommand() {var requestUrl = "https://9bcf4cfd30.st1.iotda-app.cn-north-4.myhuaweicloud.com:443/v5/iot/60…...
排序算法系列一:选择排序、插入排序 与 希尔排序
目录 零、说在前面 一、理论部分 1.1:选择排序 1.1.1:算法解读: 1.1.2:时间复杂度 1.1.3:优缺点: 1.1.4:代码: 1.2:插入排序 1.2.1:算法解读&#x…...
【快速排序】| 详解快速排序 力扣912
🎗️ 主页:小夜时雨 🎗️专栏:快速排序 🎗️如何活着,是我找寻的方向 目录 1. 题目解析2. 代码 1. 题目解析 题目链接: https://leetcode.cn/problems/sort-an-array/ 我们上道题讲过快速排序的核心代码&a…...
游戏推荐: 植物大战僵尸杂交版
下载地址网上一搜就有. 安装就能玩. 2是显血. 4显示植物血, 5是加速. 都是左手主键盘的按钮, 再按是取消. 比较刺激: ps: 设置里面还能打开自动收集阳光和金币....
微调和rag的区别?
微调和RAG(Retrieval-Augmented Generation)在多个维度上存在显著的区别。以下是它们之间的主要差异: 1. **知识维度**: - RAG对知识的更新时间和经济成本更低。它不需要训练,只需要更新数据库即可。 - RAG对知识的掌控…...
CVPR讲座总结(二)-探索图像生成基础模型的最新进展探索多模态代理的最新进展:从视频理解到可操作代理
引言 在CVPR24上的教程中,微软高级研究员Linjie Li为我们带来了多模态代理的深入探索。这些代理通过整合多模态专家和大语言模型(LLM)来增强感知、理解和生成能力。本文总结了Linjie Li的讲座内容,重点介绍了多模态记忆、可操作代…...
为什么要禁用透明大页面
在安装CDH(Clouderas Distribution Including Apache Hadoop)环境时,禁用透明大页面(Transparent HugePages,THP)是一个推荐的系统优化步骤。以下是禁用透明大页面的一些原因: 1. **性能影响**…...
Element 页面滚动表头置顶
在开发后台管理系统时,表格是最常用的一个组件,为了看数据方便,时常需要固定表头。 如果页面基本只有一个表格区域,我们可以根据屏幕的高度动态的计算出一个值,给表格设定一个固定高度,这样表头就可以固定…...
对于CDA一级考试该咋准备??!
一、了解考试内容和结构 CDA一级考试主要涉及的内容包括:数据分析概述与职业操守、数据结构、数据库基础与数据模型、数据可视化分析与报表制作、Power BI应用、业务数据分析与报告编写等。 CDA Level Ⅰ 认证考试大纲:https://edu.cda.cn/group/4/thread/174335 …...
如何使用PHP和Selenium快速构建自己的网络爬虫系统
近年来,随着互联网的普及,网络爬虫逐渐成为了信息采集的主要手段之一,然而,常规的爬虫技术不稳定、难以维护,市面上的纯web网页爬虫也只能在静态页面上进行操作。而php结合selenium可达到动态爬虫的效果,具…...
intellij idea安装R包ggplot2报错问题求解
1、intellij idea安装R包ggplot2问题 在我上次解决图形显示问题后,发现安装ggplot2包时出现了问题,这在之前高版本中并没有出现问题, install.packages(ggplot2) ERROR: lazy loading failed for package lifecycle * removing C:/Users/V…...
【C++】初识C++(一)
一.什么是C C语言是结构化和模块化的语言,适合处理较小规模的程序。对于复杂的问题,规模较大的程序,需要高度 的抽象和建模时,C语言则不合适。为了解决软件危机, 20世纪80年代, 计算机界提出了OOP(object o…...
【智能算法】目标检测算法
目录 一、目标检测算法分类 二、 常见目标检测算法及matlab代码实现 2.1 R-CNN 2.1.1 定义 2.1.2 matlab代码实现 2.2 Fast R-CNN 2.2.1 定义 2.2.2 matlab代码实现 2.3 Faster R-CNN 2.3.1 定义 2.3.2 matlab代码实现 2.4 YOLO 2.4.1 定义 2.4.2 matlab代码实现…...
python 中 json.load json.loadd json.dump json.dumps 详解
在Python中,json 模块提供了用于处理JSON数据的函数。json.load(), json.loads(), json.dump(), 和 json.dumps() 是这个模块中用于序列化和反序列化JSON数据的主要函数。下面是它们之间的区别详解: json.load() 作用:从一个文件对象&#x…...
【UE 网络】专用服务器和多个客户端加入游戏会话的过程,以及GameMode、PlayerController、Pawn的创建流程
目录 0 引言1 多人游戏会话1.1 Why?为什么要有这个1.2 How?怎么使用? 2 加入游戏会话的流程总结 🙋♂️ 作者:海码007📜 专栏:UE虚幻引擎专栏💥 标题:【UE 网络】在网络…...
去中心化社会的崛起:探索区块链对社会结构的影响
随着区块链技术的发展和应用,我们正逐步迈向一个去中心化的社会结构。本文将深入探讨区块链技术如何影响社会结构,从经济、政治到文化等多个方面进行探索和分析,揭示其可能带来的革命性变革。 1. 区块链技术的基本原理回顾 1.1 分布式账本与…...
SketchUp + Enscape+ HTC Focus3 VR
1. 硬件: 设备连接 2. 软件: 安装steam steamVR Vive Business streaming 3. 操作: 双方登录steam 账号,然后带上头盔,用手柄在HTC Focus3 安装 串流软件,选择串流软件,在Enscape中选择 VR 模式即可 4.最终效果: SketchUp Enscape HTC Focus 3 VR 实时预览_哔哩哔哩_bi…...
【C语言】指针剖析(3)
©作者:末央& ©系列:C语言初阶(适合小白入门) ©说明:以凡人之笔墨,书写未来之大梦 目录 一、字符指针二、数组指针概念类型补充 三、二维数组传参的本质四、函数指针函数的地址函数指针的初始化函数指针的使用 五、typedef关键字修饰指针六…...
tcpdump命令详解及使用实例
1、抓所有网卡数据包,保存到指定路径 tcpdump -i any -w /oemdata/123.pcap&一、tcpdump简介 tcpdump可以将网络中传送的数据包完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来去掉无用的信…...
【高考志愿】环境科学与工程
目录 一、专业概述 二、课程设置 三、就业前景 四、报考注意 五、环境科学与工程专业排名 六、结语 高考志愿选择环境科学与工程专业是一个深思熟虑且具有远见的决定,它不仅体现了您对环境保护的热爱,也预示了您在未来可持续发展领域的广阔前景。 …...
C语言力扣刷题8——环形链表——[快慢双指针, 龟兔赛跑]
力扣刷题8——环形链表——[快慢双指针, 龟兔赛跑] 一、博客声明二、题目描述三、解题思路1、思路说明 四、解题代码(附注释) 一、博客声明 找工作逃不过刷题,为了更好的督促自己学习以及理解力扣大佬们的解题思路,开辟这个系列来…...
入境游复苏拉动旅游消费,免税、餐饮、酒店等行业迎来利好
随着疫情防控常态化,中国入境旅游市场正逐步回暖,跨境游消费呈现复苏态势。有分析预测,入境游景气复苏将与消费内生增长动力恢复形成合力,对服务消费相关的多业态产生正向辐射效应。免税、餐饮、酒店作为旅游消费三大支柱行业,有望受益于入境游复苏带来的红利。免税行业迎…...
做场外个股期权怎么询价
做场外个股期权怎么询价?没有具体的哪家做市商是询价是最低的,个人投资者需要通过机构通道方询价进行对比,各券商的报价由询价机构方提供给到投资者,可以参考不同券商的报价进行比对,再决定是否进行投资。本文来自&…...
CRMEB开源商城系统:全开源、高灵活性的电商解决方案
一、引言 随着电子商务的飞速发展,越来越多的企业和个人开始关注如何快速搭建一个稳定、高效且功能丰富的在线商城系统。在这样的背景下,CRMEB开源商城系统应运而生,凭借其前后端分离的架构、丰富的功能模块以及易用性,成为了众多…...
HTML5和CSS3的新特性
文章目录 一、HTML5新特性1.HTML5新增的语义化标签2.HTML5新增的多媒体标签3.HTML5新增的input类型4.HTML5新增表单属性 二、CSS3的新特性1.属性选择器2.结构伪类选择器3.伪元素选择器4.CSS3盒子模型5.过渡 一、HTML5新特性 1.HTML5新增的语义化标签 2.HTML5新增的多媒体标签 …...
BIO/NIO学习
在传送文件的时候常常出现这么一个问题,就是当客户端的文件全部传送完了之后,服务器没有接收到客户端那边传过的停止信号,所以服务器也就跟着客户端停止运行了,我们可以使用 try {socket.shutdownOutput();} catch (IOException e…...
Linux内核 -- 启用 Linux 内核调试信息
启用 Linux 内核调试信息 本文档提供了如何在编译 Linux 内核时启用调试信息的逐步指南。调试信息对于调试和诊断内核问题至关重要。 启用调试信息的步骤 1. 进入内核源代码目录 打开终端并导航到 Linux 内核源代码目录: cd /path/to/linux-kernel2. 配置内核 …...