Excel提取地址中的城市

标题中的“基于Python获取城市近7天天气预报”是指利用Python编程语言，通过网络请求和网页解析技术，从特定的天气预报网站获取某个城市的未来7天天气情况。这个过程通常涉及网络请求库（如requests）和HTML解析库...

数据可能以字符串形式存储，如`'上海': [121.4648,31.2891]`，需要提取出城市名、经度和纬度。遍历数据并创建新的DataFrame： ```python city_list = [] lad_list = [] long_list = [] for i in data['name']: s ...

"Lombok是Java开发中的一款实用工具，它可以自动处理类中的getter、setter以及其他常见方法，简化代码编写，提高开发效率。通过在类或属性上使用特定的注解，Lombok能够帮助开发者避免编写重复的样板代码。本文将介绍如何在IDEA中安装Lombok以及常用注解的含义和用法。" 在Java编程中，Lombok库提供了一系列注解，用于自动化生成getter、setter、构造函数等方法，从而减少手动编写这些常见但重复的代码。Lombok的使用可以使得代码更加整洁，易于阅读和维护。在IDEA中安装Lombok非常简单，只需要打开设置，选择插件选项，搜索并安装Lombok插件，然后按照提示重启IDEA即可。 引入Lombok依赖后，我们可以在项目中的实体类上使用各种注解来实现所需功能。以下是一些常见的Lombok注解及其作用： 1. `@Data`：这个注解放在类上，会为类的所有非静态字段生成getter和setter方法，同时提供`equals()`, `canEqual()`, `hashCode()` 和 `toString()`方法。 2. `@Setter` 和 `@Getter`：分别用于为单个字段或整个类生成setter和getter方法。如果单独应用在字段上，只针对该字段生成；如果应用在类级别，那么类中所有字段都将生成对应的方法。 3. `@Slf4j`：在类上使用此注解，Lombok会为类创建一个名为"log"的日志记录器，通常是基于Logback或Log4j。这样就可以直接使用`log.info()`, `log.error()`等方法进行日志记录。 4. `@AllArgsConstructor`：在类上添加此注解，会自动生成包含所有字段的全参数构造函数。注意，这会导致默认无参构造函数的消失。 5. `@NoArgsConstructor`：这个注解在类上时，会生成一个无参数的构造函数。 6. `@EqualsAndHashCode`：使用此注解，Lombok会自动生成`equals()`和`hashCode()`方法，用于对象比较和哈希计算。 7. `@NonNull`：标记字段为非空，可以在编译时检查空值，防止出现NullPointerException。 8. `@Cleanup`：在资源管理中，如文件流或数据库连接，用于自动关闭资源。 9. `@ToString`：生成`toString()`方法，返回类实例的字符串表示，包含所有字段的值。 10. `@RequiredArgsConstructor`：为带有final或标注为@NonNull的字段生成带参数的构造函数。 11. `@Value`：类似于@Data，但默认为final字段，创建不可变对象，并且生成的构造函数是私有的。 12. `@SneakyThrows`：允许在没有try-catch块的情况下抛出受检查的异常。 13. `@Synchronized`：同步方法，确保同一时间只有一个线程可以执行该方法。 了解并熟练运用这些注解，可以极大地提高Java开发的效率，减少手动维护样板代码的时间，使开发者能够更加专注于业务逻辑。在团队开发中，合理使用Lombok也能提升代码的一致性和可读性。

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

 # 1. 决策树模型概述 决策树是一种基础而强大的机器学习模型，常用于分类和回归任务。它通过一系列的问题（特征）来拆分数据集，直到每个子集仅包含一个类别（分类）或者值（回归）。 ## 1.1 决策树的基本概念 在机器学习中，决策树通过节点分割的方式将数据集划分为更小的子集，每个节点代表了数据的决策点。通过从根节点到叶节点的路径，我们可以看到决策的顺序。 ## 1.2 决策树的构

ID3决策树是一种基于信息增益来选择特征进行分割的决策树算法。它是机器学习中用于分类的一种算法，由Ross Quinlan提出。ID3利用了信息论中的熵概念来度量样本集合的纯度，其核心思想是通过选取能够使数据集熵最小化的特征来进行决策树的构建。 在ID3算法中，熵的计算公式如下： \[ Entropy(S) = -\sum_{i=1}^{m} p_i \log_2 p_i \] 其中，\( S \) 是样本集合，\( m \) 是分类的数目，\( p_i \) 是选择第 \( i \) 个分类的概率。 信息增益的计算公式如下： \[ Gain(S, A) = Entropy(S) - \s

"SpringSecurity实战教程.txt" Spring Security是Java开发领域中广泛使用的安全框架，尤其在构建企业级应用时，它提供了强大的声明式安全访问控制功能。这个框架的设计理念是将安全性与业务逻辑分离，让开发者可以专注于核心业务的实现，而不用过于担忧安全细节。Spring Security的核心组件和机制使得它能够轻松地集成到基于Spring的应用中，利用Spring的IoC（控制反转）和DI（依赖注入）特性，以及AOP（面向切面编程）来实现灵活的安全策略。 1. **控制反转（IoC）和依赖注入（DI）**： Spring Security充分利用了Spring框架的IoC和DI特性，允许开发者通过配置来管理安全相关的对象。例如，你可以定义不同的认证和授权机制，并通过Spring的容器来管理这些组件，使它们在需要的时候被自动注入到应用中。 2. **面向切面编程（AOP）**： AOP是Spring Security实现声明式安全的关键。通过AOP，安全检查可以被编织到应用程序的各个切入点中，而无需在每个方法或类中显式添加安全代码。这包括了访问控制、会话管理、密码加密等功能，使得代码更加整洁，易于维护。 3. **认证（Authentication）**： Spring Security提供了多种认证机制，如基于用户名和密码的认证、OAuth2认证、OpenID Connect等。开发者可以通过自定义认证提供者来实现特定的认证流程，确保只有经过验证的用户才能访问受保护的资源。 4. **授权（Authorization）**： 授权在Spring Security中通过访问决策管理器（Access Decision Manager）和访问决策投票器（Access Decision Voter）来实现。你可以定义角色、权限和访问规则，以控制不同用户对资源的访问权限。 5. **URL过滤（Filter Security Interceptor）**： Spring Security通过一系列的过滤器来拦截HTTP请求，根据预定义的规则决定是否允许访问。例如，`HttpSessionAuthenticationStrategy`用于会话管理和防止会话劫持，`ChannelProcessingFilter`用于强制HTTPS连接等。 6. **表达式式访问控制（Expression-Based Access Control）**： Spring Security引入了Spring EL（表达式语言），允许在访问控制规则中使用复杂的逻辑表达式，如`hasRole('ROLE_ADMIN')`或`@Secured('IS_AUTHENTICATED_FULLY')`，使得授权更加灵活和精确。 7. **会话管理**： 它包括会话固定保护（Session Fixation Protection）、会话超时（Session Timeout）和并发会话控制（Concurrent Session Control），防止会话劫持和多点登录攻击。 8. **密码加密**： Spring Security支持多种密码加密算法，如BCrypt、PBKDF2和SCrypt，确保用户密码的安全存储。 9. **异常处理**： 自定义的异常处理机制允许开发者优雅地处理未授权和未认证的异常，提供友好的错误提示。 10. **集成其他Spring模块和第三方库**： Spring Security可以无缝集成Spring Boot、Spring MVC、Spring Data等，同时支持与CAS、OAuth2、OpenID Connect等身份验证协议的集成。 通过深入学习和实践Spring Security，开发者可以构建出健壮且易于维护的安全系统，为企业的数据和用户资产提供坚实的保障。提供的实战教程将帮助你更好地理解和运用这些概念，确保在实际项目中能够正确配置和使用Spring Security。

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依

 # 1. 决策树模型的理论基础 ## 简介 决策树是一种广泛应用于分类和回归任务的监督学习算法。它通过一系列的问题对数据集进行划分，进而建立模型以预测新的数据实例。决策树的结构易于理解，决策过程直观，因此在机器学习领域中颇受欢迎。 ## 决策树的工作原理 决策树

Python中的C4.5决策树算法并不是直接内置的，但是可以通过一些第三方库如`mlxtend`来实现。C4.5是机器学习中一个重要的决策树算法，由Ross Quinlan在1993年提出，是ID3算法的扩展版本，旨在解决ID3不能处理连续属性和对缺失值敏感的问题。 C4.5算法的核心思想是通过信息增益比来选择特征，构建决策树。信息增益比是对信息增益的改进，可以减少对具有更多取值的特征的偏好。构建过程中，算法递归地选择最佳特征来划分数据集，直到满足停止条件，如所有数据属于同一类别或没有更多的特征可以用来划分数据。