墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
500+累计阅读
564平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
###OpenFile
f=open("file_name","r+");
| rU 或 Ua | 以读方式打开, 同时提供通用换行符支持 (PEP 278) |
|---|---|
| w | 以写方式打开 |
| a | 以追加模式打开 (从 EOF 开始, 必要时创建新文件) |
| r+ | 以读写模式打开 |
| w+ | 以读写模式打开 (参见 w ) |
| a+ | 以读写模式打开 (参见 a ) |
| rb | 以二进制读模式打开 |
| wb | 以二进制写模式打开 (参见 w ) |
| ab | 以二进制追加模式打开 (参见 a ) |
| rb+ | 以二进制读写模式打开 (参见 r+ ) |
| wb+ | 以二进制读写模式打开 (参见 w+ ) |
| ab+ | 以二进制读写模式打开 (参见 a+ ) |
（2019.02刷机后）安装3.7版本
pip3 install --target=/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages + 名字
踩坑进行时之python
用PythonCharm制作抓狐狸的小游戏。
假设一共有5个洞口，小狐狸最开始再其中一个洞口，然后玩家随机打开一个洞口，如果里面有狐狸就抓到了，如果里面没有狐狸就第二天再来抓，但是第二天狐狸会在玩家来之前跳到隔壁洞口里。如果在规定的次数内抓到就算成功。 from random import choice, randrange def catchMe(n=5,maxStep = 10): """模拟抓小狐狸，一共有n个洞口，允许抓maxStep次 如果失败，小狐狸就会跳到隔壁洞口""" #n个洞口，有狐狸为1，没有狐狸为0
Python实现抓狐狸小游戏
编程模拟抓狐狸小游戏。假设有一排洞口（至少5个），小狐狸最开始的时候在其中一个洞口，然后玩家随机打开一个洞口，如果里面有狐狸就抓到了，如果里面没有狐狸就到第二天再来抓，但是第二天狐狸会在玩家来抓之前跳到隔壁洞口里。如果在规定的次数（最多5次）内抓到了狐狸就提前结束游戏并提示成功；如果规定的次数用完还没有抓到狐狸，就结束游戏并提示失败。允许用户连续多次玩游戏。提示：用列表表示n个洞，列表元素值为0表示没有狐狸，值为1表示有狐狸。随机生成狐狸的初始位置。
抓狐狸游戏Python代码.py
Python抓狐狸游戏代码 编写程序，模拟抓狐狸小游戏。假设一共有一排5 个洞口，小狐狸最开始的时候在其中一个洞口，然后玩家随机打开一个洞口，如果里面有狐狸就抓到了。如果洞口里没有狐狸就第二天再来抓，但是第二天狐狸会在玩家来抓之前跳到隔壁洞口里。
抓狐狸游戏-python
游戏规则：假设一排有n个洞口，小狐狸最开始的时候在其中一个洞里。然后，玩家随机打开一个洞口，如果里面有狐狸就抓到了。如果洞里没有狐狸就到第二天再抓，但是第二天狐狸会在玩家抓之前跳到隔壁洞里。如果在规定的次数内抓到了狐狸则玩家赢结束游戏；如果规定次数用完还没抓到狐狸则玩家输结束游戏。
海豚调度器（dolphinscheduler）再次使用，添加钉钉预警
1，首先我们部署是海豚调度器 1.3.8版本，由于页面只有邮件预警，所以在了解源码的同时，需要添加钉钉预警 2，说明，这一块是同事搞的，不是我搞的，新版本的dolphinscheduler已经有了钉钉模块，只是新版本还没有发布 3，我们现在只是添加简单的钉钉预警，任务成功或者失败会发送邮件+钉钉 4，具体操作 找到最新的源码devhttps://github1s.com/apache/dolphinscheduler/blob/dev/dolphinscheduler-alert/src/ma...
学习STM32的流体水位传感器
引言： 流体水位传感器是一种常用于测量液体水位的设备，广泛应用于水位监测、液位控制和流量计量等领域。STM32是一款功能强大的单片机，具有丰富的外设和灵活的编程能力，非常适合用于流体水位传感器的开发。本文将介绍如何使用STM32开发板与流体水位传感器进行连接和通信，并通过编写代码实现水位的测量和显示。五、总结： 通过以上的代码示例，我们可以实现使用STM32开发板与流体水位传感器进行连接和通信的功能。三、编写代码： 以下是使用STM32CubeIDE编写的示例代码，实现了读取流体水位传感器的功能。
【Python练习】抓狐狸游戏
编写程序，模拟抓狐狸小游戏。假设一共有一排5个洞口，小狐狸最开始的时候在其中一个洞口，然后玩家随机打开一个洞口，如果里面有狐狸就抓到了。如果洞口里没有狐狸就第二天再来抓，但是第二天狐狸会在玩家来抓之前跳到隔壁洞口里。最多可以抓取10次。
Clawdbot完 整安装与使⽤指南(保姆级教程)
Clawdbot 是⼀款开源个⼈ AI 智能体（Personal AI Agent），核⼼优势为本地部署+系统级执⾏+全渠道交互，可通过聊天⼯具（Telegram/WhatsApp 等）下达指令，⾃动完成⽂件整理、代码部署、⽇程同步等任务，所有数据本地存储，隐私零泄露。截⾄2026年 1 ⽉，GitHub 星标突破 4 万+，⽀持 Windows/Mac/Linux/云服务器多平台。
python的turtle库画一只小狐狸
python的turtle库画一只小狐狸 from turtle import * setup(700,600,450,100) #标题输出 pensize(2) pencolor(0,0,0) penup() goto(-300,-275) pendown() write("hxx",move=False,align="left",font=("Arial",25,"normal")) ...
服务器安装Ubuntu 18.04.2 LTS超详细步骤（小白图文详解）
服务器安装Ubuntu 18.04.2 LTS超详细步骤（小白图文详解） 本文不包括启动盘制作步骤，相关内容可自行百度 华为服务器 1 插入u盘，关机重启 2 初始化界面后进入到系统的BIOS设置界面 (华为服务器按Del键，不同品牌方法不同) 3 进入的时候，华为的服务器默认设置了BIOS密码，因此需要输入之前预设的密码。 注意密码大小写问题，若密码输错三次，则需重启 4 密码输入以后，进入...
SonarQube 完整手册（2026 最新）
摘要： SonarQube是一款静态代码分析（SAST）平台，支持20+语言（如Java/Go/Python），提供Bug、漏洞、代码异味等检测，集成DevOps流水线。其架构包含服务端、扫描器和SonarLint插件。2026年四大版本：免费社区版（基础功能）、开发者版（多分支/PR分析）、企业版（合规治理）、数据中心版（高可用集群）。核心功能包括质量门禁（QualityGate）、密钥泄露检测及六大质量指标。部署推荐Docker+PostgreSQL，扫描支持Maven/CLI方式。
python3模拟抓狐狸小游戏
编写程序，模拟抓狐狸小游戏。假设一共有一排5个洞口，小狐狸最开始的时候在其中一个洞口，然后玩家随机打开一个洞口，如果里面有狐狸就抓到了。如果洞口里没有狐狸就第二天再来抓，但是第二天狐狸会在玩家来抓之前调到隔壁洞口里。 import random def sj(): csj = random.randint(1, 5) return csj a = sj() Count = 0 ...
《用 AI 赋能医药科研创新》目录（持续更新）
本专栏旨在指导医学科研和药物研发人员运用AI技术提升研究效率。内容包括：利用AI分析文献、识别研究热点、自动生成研究草稿；在新药研发中，通过AI优化临床方案设计、受试者筛选等环节；介绍AI理论基础如大语言模型、提示词工程学及智能体技术发展历程。专栏采用5000-9000字的长文形式，系统讲解AI在医药研发各环节的应用方法，帮助研究者缩短周期、降低成本，推动医药研发进入智能化新阶段。
用Python列表模拟抓狐狸游戏
这是一个用户猜狐狸在哪个洞口的小游戏 通过用户输入洞穴号码来判断狐狸是否在洞穴里 列表元素作为洞穴 Cave = [1,2,3,4,5] 狐狸随机在某一个洞口 fox = random.randint(0,4) 用户直接猜对洞穴口 while(True): choice = int(input('这里有五个洞口1~5，请输入小狐狸所在洞口')) if choice == Cav......
PCL 从LAS文件中获取点云的颜色【2026最新版】
PCL从LAS文件中获取点云的RGB信息(pcl::PointXYZRGB)并进行可视化。博客长期更新，本文最新更新时间为：2026年5月4日。
Python爬虫实战：全自动采集银行理财产品收益率数据
本文通过Playwright动态爬虫技术，成功实现了对银行理财产品收益率数据的实时采集，并通过 Pandas 数据清洗、SQLite 存储、调度自动化等模块，构建了一个可扩展的银行理财数据抓取系统。理财非儿戏，数据做决策。掌握银行收益信息是我们迈向理性投资的第一步。希望这套工具对你有所帮助！
用python实现抓狐狸游戏设计
x = input('请输入洞口编号（0-{0}）：'.format(n-1))# 如果输入的洞口有效，结束这个循环，否则就继续输入。#如果输入的不是数字，就执行这里的代码。print('放弃吧，你这样乱试是没有希望的。'''模拟抓小狐狸，一共n个洞口，允许抓maxStep次。print('成功，我抓到小狐狸啦。# 如果这次没抓到，狐狸就跳到隔壁洞口。如果失败，小狐狸就会跳到隔壁洞口'''列表，将小狐狸从旧位置移除，并在新位置标记小狐狸。# n个洞口，有狐狸为1，没有狐狸为0。# 启动游戏，开始抓狐狸吧。
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
Catch fox game 抓狐狸Python代码实现
Catch fox game 抓狐狸Python代码实现 实验描述 Write a program to simulate a fox catching game. Suppose there are a total of 5 holes in a row. The little fox is initially in one of the holes, and then the player opens a hole randomly. If there is a fox in it, he catche
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
Python抓狐狸游戏
要求:实现抓狐狸游戏。假设墙上有5个洞（编号分别为0、1、2、3、4），其中一个洞里有狐狸，人类玩家输入洞口编号，如果都里有狐狸就抓到了；如果洞里没有狐狸就第二天抓。但在第二天人类玩家来抓之前，狐狸会调到隔壁的洞里 import random holelist = [0,0,0,0,0] pos = random.randint(0,4) holelist[pos] = 1 def fox(pos): go = random.randint(0,1) if pos == 0 &
利用python中的随机数解决抓狐狸问题
12
python编程题6-抓狐狸小游戏
题目：假设一共有一排5个洞口，狐狸最开始的时候在其中一个洞口，然后玩家随机打开一个洞口，如果里面有狐狸就抓到了。如果洞口里没有狐狸就第二天再来抓，但是第二天狐狸会在玩家来抓之前跑到隔壁洞里。 from random import choice, randint while True: try: n = int(input('请输入洞口个数：')) if n>0: # 断言 break except: p
狐狸捉兔子问题
1. 问题描述 围绕着山顶有10个洞，狐狸想要吃兔子，兔子说：“可以，但必须找到我，我就藏身于这10个洞中，你从10号洞出发，先到1号洞找，第二次隔1个洞找，第三次隔2个洞找，以后如此类推，次数不限。”但狐狸从早到晚进进出出了1000次，仍没有找到兔子。问兔子究竟藏在哪个洞里？ 2. 问题分析 (1) 把10个洞编上序号：1,2,3,4,5,6,7,8,9,0 (2) 狐狸从0号洞出发，第...
Catch fox game 抓狐狸Python代码实现_狐狸的代码知乎(1)
编写程序，模拟抓狐狸小游戏。假设一共有一排5 个洞口，小狐狸最开始的时候在其中一个洞口，然后玩家随机打开一个洞口，如果里面有狐狸就抓到了。如果洞口里没有狐狸就第二天再来抓，但是第二天狐狸会在玩家来抓之前跳到隔壁洞口里。
抓狐狸python_用Python列表模拟抓狐狸游戏
这是一个用户猜狐狸在哪个洞口的小游戏通过用户输入洞穴号码来判断狐狸是否在洞穴里列表元素作为洞穴Cave = [1,2,3,4,5]狐狸随机在某一个洞口fox = random.randint(0,4)用户直接猜对洞穴口while(True):choice = int(input('这里有五个洞口1~5，请输入小狐狸所在洞口'))if choice == Cave[fox]:print('恭喜你抓到...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
6074
扫一扫
