some tests failed.first verdict： runtime error请问一下能否给一些样例数据呢？只用example的数据运行检查不出来问题在哪里。或者是否能够开放日志下载呢？

人工智能-02 准备开发环境持续更新，欢迎批评指正。创建服务器先准备一个服务器，最好能独立使用，方便后续开发和调试，也便于能随时对环境做更改且不影响其他人。通过ecs购买服务器参考官网的指导购买一个ECS服务器。cid:link_10注意：1、CPU、内存、存储资源以满足基本使用即可，根据自己情况选择，可以留一点余量，不用太大，以免造成浪费，后续有扩容需求，还可以继续扩充。如果是经常用可以选包周期，如果偶尔用，可以选按需购买。2、操作系统根据需求选择对应的镜像和版本。3、如果需要通过SSH登录Linux弹性云服务器时，弹性云服务器必须绑定弹性公网IP（EIP），其他参数如果没有特殊要求参考链接选择默认即可，确认购买的服务器参数，创建服务器。4、服务器不用的时候，可以先关机，节省费用。安全设置为了服务器安全，可以通过安全组配置网络策略，防止服务器被入侵。默认安全组的规则是在出方向上的数据报文全部放行，入方向访问受限，所以重点配置入方向的安全策略，可以以最小策略为原则，即只开放指定的用途（端口和协议）给指定的来源（IP），后面有其他需求的时候再开放。如：TCP：22端口，允许SSH远程连接Linux弹性云服务器。TCP：20-21端口，允许通过FTP上传和下载文件。ICMP，允许ping程序测试弹性云服务器的连通。服务器基本配置登录服务器通过轻量级的putty或者专业的Xshell、MobaXterm等其他工具，连接即可。在公司的工具网站上下载使用。cid:link_18 PING操作ping提供了基本的网络问题定位功能。如果不能使用ping操作，首先，检查ECS服务器的安全组是否放通ICMP协议。如果想让远端ping通服务器，需要放通入规则，如果服务器本地想ping通，需要放通出规则。再次，检查是否禁用了ping命令。临时允许PING操作的命令排查一下，命令重启失效：#echo 0 >/proc/sys/net/ipv4/icmp_echo_ignore_all其他，检查防火墙配置等。参考：cid:link_1Windows下的ping操作默认ping 4次，Linux默认会一直执行，通过- c参数可以指定ping多少次后自动终止。DNS解析上面ping用的IP地址，有时我们经常使用域名去ping，但域名却无法ping通，再结合提示信息大概率可以看出是没有做域名解析。临时生效：在/etc/resolv.conf 配置公司内网域名服务器后，可以解析域名。如果没有配置NDS域名解析服务器，ping域名的时候就会报Could not resolve 'xx域名'，域名解析服务器可以在电脑上通过ipconfig –all查询后填上去，也可以内网上找一些。参考：cid:link_11永久生效（~不知道为什么实际操作不生效，暂时还是用临时方法~）：/etc/resolv.conf是一个软连接，所以上面的方法会在重启服务器后失效。如果想永久生效就在/etc/resolvconf/resolv.conf.d/base文件中配置，然后使用sudo resolvconf -u使配置生效。 永久生效：找了DNS和OS的oncall同事帮定位后找到了解决方法。再次cat /etc/resolv.conf，文件里面写了关键信息，只是一开始不太懂，信息提示：1、不要编辑这个文件，因为会被覆盖2、这是一个软连接文件，实际指向了../run/resolvconf/resolv.conf3、运行systemd-resolve –status查看实际的nameservers执行systemd-resolve --status，发现：这里的DNS是创建服务器的时候，弹性网卡上绑定的子网对应的DNS，重新创建子网，修改DNS服务器地址，更换服务器的VPC，重启机器，DNS解析正确，ping域名正常，NDS永久生效。python开发环境安装配置配置华为内源新环境安装后，很多软件都是操作系统自带的。可以先更新一次。默认系统的安装包地址是国外的地址，下载会很慢或者直接下载失败，因此需要先替换软件包下载源地址，这里替换为公司的地址。华为开源镜像站的地址：https://mirrors.huaweicloud.com（公网）https://repo.huaweicloud.com（公网）首先ping一下内网镜像地址，看看服务器和内网镜像是否连通。 备份配置文件：sudo cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak修改sources.list文件，将http://archive.ubuntu.com和http://security.ubuntu.com替换成http://mirrors.tools.huawei.com，可以参考如下命令：sudo sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://mirrors.tools.huawei.com@g" /etc/apt/sources.listsudo sed -i "s@http://.*security.ubuntu.com@http://mirrors.tools.huawei.com@g" /etc/apt/sources.listapt-get update #同步/etc/apt/sources.list，更新最新的软件包apt-get upgrade #对已经安装的软件包进行升级，如果出现/var/lib/dpkg/info相关问题参考：cid:link_7下载并更新软件：参考：DevEnvSetup - PerformanceQuickFeedback_VsCode (huawei.com)cid:link_12安装python安装系统时会默认自带python，但是版本会比较旧。通过which python命令查看当前python的路径。Whereis python可以看出系统安装了2.7和3.6的版本。查看python版本以及python路径：对于安装指定的python版本，可以下载源码后编译安装。参考：cid:link_81、安装编译依赖：sudo apt install -y wget build-essential libreadline-dev libncursesw5-dev libssl-dev libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev libffi-dev zlib1g-dev2、下载对应版本的python包cid:link_21，选择Gzipped source tarball，并上传到服务器并解压tar -zxvf Python-3.9.5.tgz。 3、cd Python-3.9.5/，进入解压后的Python-3.9.5目录，进行编译安装。执行如下命令编译安装：./configure --prefix=/usr/local/python39make && make install--prefix是Python的安装目录，同时安装了setuptools和pip工具，编译后提示安装成功，但是系统这里提示还没有环境变量。参考：cid:link_20配置软连接查看一下python的软连接，python、python2会进入安装的python2.7版本，python3会进入安装的python3.6版本。为了能使用我们自行安装的python3.9，这里需要把原来的软连接删除掉，添加python3.9的软连接。执行ll /usr/bin | grep python和ll /usr/bin | grep pip查看设置后的软链接删除原来的软连接：sudo rm pythonsudo rm python3 #删除软连接，并不会删除安装的python2.7和python3.5版本 创建新的软连接sudo ln -s /usr/local/python39/bin/python3.9 /usr/bin/python #创建软连接sudo ln -s /usr/local/python39/bin/python3.9 /usr/bin/python3 #创建软连接 配置后即可通过python直接进入python3.9运行环境。 同样，为pip命令创建软连接：sudo ln -s /usr/local/python39/bin/pip3.9 /usr/bin/pip #为 pip 设置软链接sudo ln -s /usr/local/python39/bin/pip3.9 /usr/bin/pip3 #为 pip 设置软链接重新安装python并更换软连接后，pip list命令会报错。此时把/usr/local/bin/pip的版本改成安装的版本即可。或者通过环境变量，把新安装的python放环境变量里（这里和上面的操作二选一）。配置环境变量，只修改当前用户的PATH并永久生效。echo $PATH #打印环境变量vim .bashrc #修改环境变量的配置文件source ~/.bashrc #配置文件参数立即生效参考：cid:link_15配置pip内源安装python三方库时，pip install命令仍然报错，网络一直发生重试。这是因为linux上下载/更新python库（pip install），默认会直接访问国外的镜像源地址，经常由于无法下载而安装失败，可以用公司的源下载安装。更新下载镜像的python三方库source源即可。更新源后，可正常下载安装python三方库。参考：cid:link_16安装pytorchpytorch官网：cid:link_22。官网提供了非常多的案例和文档，可以了解一下。可以在官网找到安装的命令和安装的要求，如建议Ubuntu的最低版本是13.04，python的最低版本是3.7。所以在安装环境前先确认好Linux、python、torch之间的版本依赖。pip install torch，同理安装torchvision、torchaudio库，安装完后通过pip查看包和版本。torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchaudio是pytorch的一个音频库。pytorch基础参考：cid:link_14Pycharm远程连接服务器配置解释器pycharm远程连接服务器本地pycharm IDE远程连接服务器，这样可以多个人同时在相同的环境上开发调试。通过Tools->Deployment->Configuration，进入远程连接配置。首先配置连接，配置SSH登录信息并测试连通性。配置服务器远端的代码目录，本地代码将上传到这个目录。添加远程服务器的python解释器进入下一步输入密码，配置服务器上python解释器的路径，如果需要自动上传本地文件到服务器，可以勾上自动上传勾选框。添加成功后，自动显示读取到的服务器上安装的pip三方库。初次运行时确实用了服务器的解释器，但是运行报没有文件，这是因为前面我们可能没有选择自动上传，手动上传文件后运行成功。手动upload后，运行成功。参考：cid:link_17通过pycharm同步本地和服务器的文件pycharm连接esc服务器后，可以通过pycharm同步本地和服务器上的文件。本地和服务器上的文件映射关系是上面的mappings配置。上传：上面配置时勾选自动上传，在本地新建文件后，IDE会自动上传。下载：在服务器上新增文件后，需要通过IDE手动同步到本地。环境备份与保护通过镜像或快照可以快速、方便的恢复环境到备份时的状态。通过镜像创建ecs服务器创建镜像：cid:link_91、选择创建私有镜像，类型为系统盘镜像，为云服务器创建镜像。命名可以带上日期，或者其他易于辨识的标志，创建镜像即可。 2、用创建的镜像购买ECS云服务器，其他网络、硬盘配置参考原来的ecs配置。登录两个环境，看看安装的软件是否一样。推荐及时创建备份镜像，以镜像形式恢复环境，系统盘镜像是免费的。镜像计费标准：cid:link_3通过快照恢复环境在新建的环境上创建快照， 或者在首页快速进入快照页面。快照恢复：需要先关机、然后卸载磁盘后，再通过快照回滚。通过快照恢复数据：cid:link_5卸载一些安装包后，通过快照恢复，查看是否恢复环境。通过外部镜像创建ecs服务器参考：cid:link_61、准备镜像，准备将要创建服务器的镜像2、上传镜像，把外部镜像上传到obs3、注册镜像，通过镜像服务注册镜像4、创建ecs服务器，用注册的镜像创建ecs服务器如果想克隆他人环境，可以把他人的环境制作的镜像导出后作为外部镜像，然后基于这个镜像创建自己的服务器。Linux常用命令基本命令xxcommand –help #帮助命令，查询xxcommand的用法reboot #重启系统cat /proc/version  #查看版本信息，lsb_release –a #查看Linux发行版，cat /etc/issue #查看Linux发行版echo $PATH #打印环境变量vim .bashrc #修改环境变量的配置文件source ~/.bashrc #配置文件参数立即生效vim /etc/hostname #修改主机名find /xx -name test01 #在根目录下查找test01这个文件夹ls /xx -lR|grep "^-"|wc –l #查看数据多少du -sh /xx #查看数据大小网络命令ifconfig #查看ip信息systemd-resolve --status #查看DNS服务状态systemd-resolve DOMAIN #解析域名，如systemd-resolve baidu.comdig #dig是一个给力DNS查询工具curl #网络连通测试、下载等工具

请问这个报错是什么问题呢

大家好哦 ，三月份的干货合集来了，这次包含又redis，MySQL，HarmonyOS,Linux,Python,GoLang,Nginx,spring等多方面内容，希望可以帮到大家1.Redis Key的数量上限及优化策略分享【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127178647758557099-1-1.html2.MySQL多列IN查询的实现【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0282178647688443077-1-1.html3.MySQL新增字段后Java实体未更新的潜在问题与解决方案【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0211178647622373117-1-1.html4.浅谈mysql的sql_mode可能会限制你的查询【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127178647532278098-1-1.html5.MySQL使用SHOW PROCESSLIST的实现【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0238178647442172080-1-1.html6.HarmonyOS Next音乐播放器技术栈详解【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0213178647328545104-1-1.html7.Linux上设置Ollama服务配置(常用环境变量)【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0274178647201397098-1-1.html8.GORM中Model和Table的区别及使用【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0238178647121910079-1-1.html9. Python 的 ultralytics 库功能及安装方法【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0211178647036676116-1-1.html10.Python如何在Word中查找并替换文本【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0213178646924252103-1-1.html?fid=56811.GoLand 中设置默认项目文件夹的实现【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0210178646835711094-1-1.html12.Python Geopy库地理编码和地理距离计算案例展示【转】https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0282178646750927076-1-1.html13.Java RMI技术详解与案例分析https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0274178534386630091-1-1.html14.Volatile不保证原子性及解决方案https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0274178534309336090-1-1.html15.Redis数据结构—跳跃表 skiplist 实现源码分析https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0282178533434493072-1-1.html16.Java Executors类的9种创建线程池的方法及应用场景分析https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0210178533186291086-1-1.html17.Nginx性能调优5招35式不可不知的策略实战https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0213178533127218096-1-1.html18.Tomcat的配置文件中有哪些关键的配置项，它们分别有什么作用？https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0210178533048188084-1-1.html19.深度长文解析SpringWebFlux响应式框架15个核心组件源码    https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0282178532893901071-1-1.html20.对比传统数据库，TiDB 强在哪？谈谈 TiDB 的适应场景和产品能力https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127178532544750088-1-1.html

ultralytics 是一个专注于计算机视觉任务的 Python 库，尤其以 YOLO（You Only Look Once） 系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍 ultralytics 库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1. ultralytics 库简介ultralytics 库由 Ultralytics 团队开发，旨在为 YOLO 系列模型提供高效、灵活且易于使用的工具。它支持 YOLOv5、YOLOv8 等最新版本的 YOLO 模型，并提供了以下核心功能：目标检测：检测图像或视频中的目标。实例分割：对目标进行像素级分割。姿态估计：检测目标的关键点（如人体姿态）。模型训练：支持自定义数据集的训练。模型导出：将模型导出为多种格式（如 ONNX、TensorRT 等）。2. 安装 ultralyticsultralytics 可以通过 pip 安装：1pip install ultralytics安装完成后，可以通过以下命令验证是否安装成功：12import ultralyticsprint(ultralytics.__version__)3. 核心模块与功能（1）YOLO 模型加载与推理ultralytics 提供了 YOLO 类，用于加载预训练模型或自定义模型，并进行推理。加载模型123from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型model = YOLO("yolov8n.pt")  # YOLOv8 Nano 模型推理1234# 对单张图像进行推理results = model("image.jpg")# 显示结果results.show()保存结果12# 保存检测结果results.save("output.jpg")（2）模型训练ultralytics 支持自定义数据集的训练。准备数据集数据集需要按照 YOLO 格式组织：1234567dataset/├── images/│   ├── train/│   └── val/└── labels/    ├── train/    └── val/训练模型1234# 加载模型model = YOLO("yolov8n.pt")# 训练模型results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=50, imgsz=640)（3）模型验证训练完成后，可以使用验证集评估模型性能。123# 验证模型metrics = model.val()print(metrics.box.map)  # 打印 mAP 值（4）模型导出ultralytics 支持将模型导出为多种格式，以便在其他平台上部署。12# 导出为 ONNX 格式model.export(format="onnx")4. 使用示例目标检测1234567from ultralytics import YOLO# 加载模型model = YOLO("yolov8n.pt")# 对图像进行推理results = model("image.jpg")# 显示结果results.show()实例分割1234567from ultralytics import YOLO# 加载实例分割模型model = YOLO("yolov8n-seg.pt")# 对图像进行推理results = model("image.jpg")# 显示分割结果results.show()姿态估计1234567from ultralytics import YOLO# 加载姿态估计模型model = YOLO("yolov8n-pose.pt")# 对图像进行推理results = model("image.jpg")# 显示姿态估计结果results.show()视频推理1234567from ultralytics import YOLO# 加载模型model = YOLO("yolov8n.pt")# 对视频进行推理results = model("video.mp4")# 保存结果results.save("output.mp4")5. 高级功能（1）自定义模型ultralytics 支持加载自定义训练的模型。12345from ultralytics import YOLO# 加载自定义模型model = YOLO("custom_model.pt")# 推理results = model("image.jpg")（2）多 GPU 训练ultralytics 支持多 GPU 训练，以加速训练过程。12# 使用 4 个 GPU 进行训练results = model.train(data="coco128.yaml", epochs=50, imgsz=640, device=[0, 1, 2, 3])（3）TensorRT 加速ultralytics 支持将模型导出为 TensorRT 格式，以在 NVIDIA GPU 上加速推理。12# 导出为 TensorRT 格式model.export(format="engine")6. 总结ultralytics 是一个功能强大且易于使用的计算机视觉库，特别适合 YOLO 系列模型的应用。它提供了从模型加载、推理、训练到导出的完整功能，支持目标检测、实例分割、姿态估计等多种任务。无论是研究还是生产环境，ultralytics 都能满足你的需求。

在操作Word文档时，如果想要修正一处反复出现的拼写错误，统一文中前后不一致的术语，或者将文档中所有的旧联系方式更新为新号码。这时我们可以使用 Word中的查找替换功能，快速定位并批量处理文档中的特定文本，提升编辑效率。本文将通过以下几个示例介绍如何使用Python在Word中查找指定文本并替换。要实现通过Python操作Word文档，我们需要安装 Spire.Doc for Python 库。其pip安装命令如下：1pip install Spire.DocPython 查找并替换所有指定文本Spire.Doc for Python 库提供的 Document.Replace() 方法，可以查找Word 文档中的指定文本然后将所有匹配项直接替换为新的文本。示例代码如下：12345678910111213from spire.doc import *from spire.doc.common import * # 加载 Word 文档document = Document()document.LoadFromFile("实验.docx") # 查找指定文本并替换为新文本document.Replace("实验", "研究", False, True) # 保存结果文档document.SaveToFile("查找并替换文本.docx", FileFormat.Docx2016)document.Close()如果仅需替换第一个匹配的文本，可以在替换前将 Document.ReplaceFirst 属性设置为 True。1234# 仅替换第一个查找到的文本document.ReplaceFirst = True# 查找指定文本并将第一个匹配项替换为新文本document.Replace("实验", "研究", False, True)Python 使用正则表达式查找并替换文本正则表达式提供了丰富的元字符和操作符，可以根据不同的业务规则灵活调整匹配条件，满足各种复杂的替换需求。除了普通替换外，你也可以创建一个正则表达式，然后将其作为作为参数传递给 Document.Replace() 方法来替换。示例代码如下：12345678910111213141516from spire.doc import *from spire.doc.common import * # 加载 Word 文档document = Document()document.LoadFromFile("南极洲.docx") # 创建一个正则表达式来匹配整数或者小数regex = Regex(r'[0-9]+.{0,1}[0-9]{0,2}') # 查找匹配文本并替换document.Replace(regex, "xxxx") # 保存文档document.SaveToFile("正则表达式查找替换.docx", FileFormat.Docx2016)document.Close() Python 查找文本并用图片替换文本用图片替换文本的实现思路是：先查找指定文本，然后在查找到的文本位置处插入图片，最后再删除查找到的文本。步骤如下：1.使用 LoadFromFile() 方法加载 Word 文档。2.使用 FindAllString() 方法查找文档中的所有指定文本。3.遍历每一个查找到的结果，然后：使用 DocPicture.LoadImage() 方法加载图片；将查找到的文本转换为单个文本范围；获取文本范围在段落中的索引；通过 Insert() 方法在文本范围的索引位置处插入图片；通过 Remove() 方法删除段落中的文本。4.使用 SaveToFile() 方法保存生成的文档。

在处理地理数据时，地理编码（将地址转换为地理坐标）和地理距离计算是两个常见的任务。Python的Geopy库提供了简单易用的接口，支持多种地理编码服务和地理计算，使得这些任务变得更加轻松和高效。本文将详细介绍Geopy库的功能、安装与配置、基本和高级用法，以及如何在实际项目中应用它。Geopy库简介Geopy是一个用于Python的开源库，提供了对多个地理编码服务（如Google Geocoding API、OpenStreetMap Nominatim、Bing Maps等）的支持。Geopy不仅可以进行地理编码和反向地理编码，还能计算两个地理坐标之间的距离，广泛应用于地图服务、位置分析等领域。安装与配置安装Geopy使用pip可以轻松安装Geopy库：1pip install geopy配置Geopy库无需额外配置，安装完成后即可直接使用。不过，根据你选择的地理编码服务，可能需要配置API密钥。例如，使用Google Geocoding API时，需要提供API密钥。Geopy库的核心功能地理编码：将地址转换为地理坐标（经纬度）。反向地理编码：将地理坐标转换为地址。地理距离计算：计算两个地理坐标之间的距离。多种地理编码服务支持：支持多个流行的地理编码服务。基本使用示例地理编码使用Nominatim进行地理编码：123456from geopy.geocoders import Nominatim# 初始化地理编码器geolocator = Nominatim(user_agent="geoapiExercises")# 地理编码location = geolocator.geocode("1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA")print((location.latitude, location.longitude))反向地理编码使用Nominatim进行反向地理编码：123456from geopy.geocoders import Nominatim# 初始化地理编码器geolocator = Nominatim(user_agent="geoapiExercises")# 反向地理编码location = geolocator.reverse("37.4219999, -122.0840575")print(location.address)计算地理距离使用Geopy计算两个地理坐标之间的距离：1234567from geopy.distance import geodesic# 定义两个地理坐标coords_1 = (37.4219999, -122.0840575)coords_2 = (40.712776, -74.005974)# 计算距离distance = geodesic(coords_1, coords_2).milesprint(f"Distance: {distance} miles")高级功能与技巧使用Google Geocoding API使用Google Geocoding API进行地理编码和反向地理编码：123456789from geopy.geocoders import GoogleV3# 初始化地理编码器，提供API密钥geolocator = GoogleV3(api_key='YOUR_API_KEY')# 地理编码location = geolocator.geocode("1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA")print((location.latitude, location.longitude))# 反向地理编码location = geolocator.reverse("37.4219999, -122.0840575")print(location.address)批量地理编码批量处理多个地址进行地理编码：1234567891011121314from geopy.geocoders import Nominatimimport pandas as pd# 初始化地理编码器geolocator = Nominatim(user_agent="geoapiExercises")# 创建示例地址列表addresses = ["1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA",             "1 Infinite Loop, Cupertino, CA",             "500 Terry A Francois Blvd, San Francisco, CA"]# 批量地理编码locations = [geolocator.geocode(address) for address in addresses]coords = [(location.latitude, location.longitude) for location in locations]# 创建DataFramedf = pd.DataFrame(coords, columns=["Latitude", "Longitude"], index=addresses)print(df)处理地理编码失败处理地理编码失败的情况，避免程序崩溃：123456789101112131415from geopy.geocoders import Nominatim# 初始化地理编码器geolocator = Nominatim(user_agent="geoapiExercises")# 定义地理编码函数def geocode_address(address):    try:        location = geolocator.geocode(address)        return (location.latitude, location.longitude)    except Exception as e:        print(f"Error geocoding {address}: {e}")        return (None, None)# 测试地理编码函数address = "1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA"coords = geocode_address(address)print(coords)使用不同的距离计算方法Geopy提供了多种距离计算方法，满足不同精度需求：123456789from geopy.distance import geodesic, great_circle# 定义两个地理坐标coords_1 = (37.4219999, -122.0840575)coords_2 = (40.712776, -74.005974)# 使用不同的距离计算方法geodesic_distance = geodesic(coords_1, coords_2).milesgreat_circle_distance = great_circle(coords_1, coords_2).milesprint(f"Geodesic Distance: {geodesic_distance} miles")print(f"Great Circle Distance: {great_circle_distance} miles")实际应用案例地理编码和数据可视化将地理编码与数据可视化相结合，展示多个地点的分布：123456789101112131415161718192021import pandas as pdimport foliumfrom geopy.geocoders import Nominatim# 初始化地理编码器geolocator = Nominatim(user_agent="geoapiExercises")# 创建示例地址列表addresses = ["1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA",             "1 Infinite Loop, Cupertino, CA",             "500 Terry A Francois Blvd, San Francisco, CA"]# 批量地理编码locations = [geolocator.geocode(address) for address in addresses]coords = [(location.latitude, location.longitude) for location in locations]# 创建DataFramedf = pd.DataFrame(coords, columns=["Latitude", "Longitude"], index=addresses)# 创建地图m = folium.Map(location=[37.7749, -122.4194], zoom_start=10)# 添加标记for idx, row in df.iterrows():    folium.Marker([row["Latitude"], row["Longitude"]], popup=idx).add_to(m)# 保存地图m.save("map.html")距离计算和最优路径计算多个地点之间的距离并找出最优路径：1234567891011121314151617from geopy.distance import geodesicimport itertools# 定义多个地理坐标locations = {    "Location1": (37.4219999, -122.0840575),    "Location2": (40.712776, -74.005974),    "Location3": (34.052235, -118.243683),    "Location4": (51.507351, -0.127758)}# 计算所有地点对之间的距离distances = {}for (loc1, coord1), (loc2, coord2) in itertools.combinations(locations.items(), 2):    distance = geodesic(coord1, coord2).miles    distances[f"{loc1} to {loc2}"] = distance# 输出距离for route, distance in distances.items():    print(f"{route}: {distance} miles")创建一个基于位置的推荐系统基于用户当前位置推荐最近的餐馆：1234567891011121314151617181920212223from geopy.distance import geodesicfrom geopy.geocoders import Nominatim# 初始化地理编码器geolocator = Nominatim(user_agent="geoapiExercises")# 定义餐馆列表restaurants = {    "Restaurant1": "1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA",    "Restaurant2": "1 Infinite Loop, Cupertino, CA",    "Restaurant3": "500 Terry A Francois Blvd, San Francisco, CA"}# 用户当前位置user_location = "37.7749, -122.4194"# 获取用户坐标user_coords = tuple(map(float, user_location.split(", ")))# 计算用户与每个餐馆的距离distances = {}for name, address in restaurants.items():    restaurant_coords = geolocator.geocode(address)    distance = geodesic(user_coords, (restaurant_coords.latitude, restaurant_coords.longitude)).miles    distances[name] = distance# 推荐最近的餐馆closest_restaurant = min(distances, key=distances.get)print(f"The closest restaurant is {closest_restaurant}, {distances[closest_restaurant]:.2f} miles away.")总结Geopy库是Python处理地理数据的一个强大工具，能够简洁高效地实现地理编码、反向地理编码和地理距离计算。通过使用Geopy，开发者可以轻松集成多种地理编码服务，并在各种应用场景中实现地理数据的处理和分析。本文详细介绍了Geopy的安装与配置、核心功能、基本和高级用法，并通过实际应用案例展示了其在地理编码与数据可视化、距离计算和位置推荐系统中的应用。希望本文能帮助大家更好地理解和使用Geopy库，在地理数据处理和分析项目中提高效率和精度。

PyQt是Python语言中最强大且广泛应用的GUI框架之一，基于Qt库的Python绑定实现。其模块化架构和跨平台特性（Windows、macOS、Linux）使其成为开发桌面应用的理想选择。本文将深入解析PyQt的核心模块，并通过代码示例展示其应用场景一、PyQt核心模块概览PyQt将Qt功能划分为多个子模块，每个模块专注于特定领域的功能实现。以下是主要模块及其作用：模块名功能描述典型应用场景QtCore核心非GUI功能信号槽、文件处理、多线程QtGui图形组件基础绘图、字体、图像处理QtWidgetsUI控件库窗口、按钮、输入框等控件QtNetwork网络通信HTTP请求、TCP/UDP通信QtSql数据库交互SQL查询、事务管理QtMultimedia多媒体处理音频播放、视频流处理QtWebEngine网页渲染内嵌浏览器、Web内容显示QtCharts数据可视化折线图、柱状图、饼图二、核心模块详解与示例1. QtCore - 核心基础模块提供基础功能如对象通信机制（信号与槽）、事件循环和文件处理。关键类：QObject：所有Qt对象的基类QTimer：定时器QFile：文件操作QThread：多线程支持示例：定时更新界面123456789101112from PyQt5.QtCore import QTimer, QObject, pyqtSignalclass Worker(QObject):    update_signal = pyqtSignal(str)    def __init__(self):        super().__init__()        self.timer = QTimer()        self.timer.timeout.connect(self.update_time)    def update_time(self):        from datetime import datetime        self.update_signal.emit(datetime.now().strftime("%H:%M:%S"))    def start(self):        self.timer.start(1000)  # 每秒触发 2. QtWidgets - UI控件库构建用户界面的核心模块，包含40+种预制控件。关键组件：QApplication：应用主循环QMainWindow：主窗口框架QPushButton：按钮QLabel：文本标签QLineEdit：单行输入框示例：创建基础窗口12345678910111213141516from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButtonclass MainWindow(QMainWindow):    def __init__(self):        super().__init__()        self.setWindowTitle("PyQt Demo")        self.setGeometry(100, 100, 400, 300)        btn = QPushButton("点击我", self)        btn.move(150, 150)        btn.clicked.connect(self.on_click)    def on_click(self):        print("按钮被点击！")if __name__ == "__main__":    app = QApplication([])    window = MainWindow()    window.show()    app.exec_() 3. QtGui - 图形处理处理绘图、字体管理和图像操作的基础模块。核心功能：QPainter：2D绘图QFont：字体管理QPixmap：图像处理示例：自定义绘图1234567from PyQt5.QtWidgets import QWidgetfrom PyQt5.QtGui import QPainter, QColorclass Canvas(QWidget):    def paintEvent(self, event):        painter = QPainter(self)        painter.setBrush(QColor(255, 0, 0))        painter.drawEllipse(50, 50, 100, 100)  # 绘制红色圆形 4. QtNetwork - 网络通信实现HTTP请求、TCP/UDP通信等网络功能。示例：HTTP GET请求123456789101112from PyQt5.QtNetwork import QNetworkAccessManager, QNetworkRequestfrom PyQt5.QtCore import QUrlclass Downloader:    def __init__(self):        self.manager = QNetworkAccessManager()        self.manager.finished.connect(self.handle_response)    def fetch(self, url):        request = QNetworkRequest(QUrl(url))        self.manager.get(request)    def handle_response(self, reply):        data = reply.readAll()        print(f"收到 {len(data)} 字节数据") 5. QtSql - 数据库交互支持多种数据库（SQLite、MySQL、PostgreSQL等）的统一接口。示例：SQLite操作123456789from PyQt5.QtSql import QSqlDatabase, QSqlQuery# 创建数据库连接db = QSqlDatabase.addDatabase("QSQLITE")db.setDatabaseName("mydatabase.db")if db.open():    query = QSqlQuery()    query.exec_("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")    query.exec_("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')")    db.close() 6. QtWebEngine - 网页渲染基于Chromium的现代网页渲染引擎。示例：内嵌浏览器12345678from PyQt5.QtWebEngineWidgets import QWebEngineViewfrom PyQt5.QtWidgets import QMainWindowclass BrowserWindow(QMainWindow):    def __init__(self):        super().__init__()        self.browser = QWebEngineView()        self.setCentralWidget(self.browser)        self.browser.load(QUrl("https://www.example.com")) 

1. 什么是Plotly Dash？Plotly Dash是一个基于Python的框架，用于创建交互式的Web应用程序，特别适用于数据科学家和分析师。它不需要使用JavaScript即可创建高度互动和可定制的仪表板。Dash允许用户通过简单的Python代码，结合Plotly图表和HTML组件，构建丰富的用户界面。1.1 Dash的优势无缝集成：Dash可以与Plotly的图表以及Pandas等数据处理库无缝集成。无需前端技能：用户无需掌握HTML、CSS和JavaScript就能构建复杂的Web应用。丰富的交互功能：Dash支持回调函数（Callbacks）来更新图表，允许用户与数据进行互动。2. 环境配置在开始编写Dash应用之前，首先需要确保安装了相关的库。你可以通过以下命令安装Plotly和Dash：1pip install plotly dash安装完成后，即可开始编写Dash应用。3. 创建第一个互动仪表板3.1 创建一个简单的Dash应用首先，创建一个简单的应用，它展示了一个带有交互功能的Plotly图表。我们将使用Dash的dash_core_components和dash_html_components库来构建应用的布局。123456789101112131415161718import dashfrom dash import dcc, htmlimport plotly.express as pximport pandas as pd# 创建Dash应用app = dash.Dash(__name__)# 加载数据集df = px.data.gapminder()# 创建Plotly图表fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", color="continent", size="pop", hover_name="country")# 创建布局app.layout = html.Div([    html.H1("互动数据仪表板示例"),    dcc.Graph(id="scatter-plot", figure=fig),])# 运行应用if __name__ == "__main__":    app.run_server(debug=True) 3.2 代码解析Dash应用创建：使用dash.Dash()初始化一个Dash应用。数据加载：使用Plotly的px.data.gapminder()函数加载Gapminder数据集，这个数据集包含各国的GDP、生命期望、人口等信息。创建图表：使用plotly.express.scatter创建一个散点图，其中x轴表示GDP，y轴表示生命期望，点的颜色代表洲，点的大小代表人口。布局设计：使用dash_html_components中的html.Div创建网页布局，html.H1用于显示标题，dcc.Graph用于显示图表。运行应用：调用app.run_server()启动Dash应用，浏览器会自动打开本地服务器并显示仪表板。3.3 结果展示运行上面的代码后，浏览器会显示一个散点图，其中每个点代表一个国家。用户可以通过交互（如鼠标悬停）查看详细信息，图表的颜色和大小表示不同的变量（如洲和人口）。4. 添加互动功能为了让仪表板更加互动，我们可以通过Dash的回调（callback）功能，使用户能够与图表进行互动，实时更新数据。4.1 添加滑动条和图表更新我们将在仪表板中添加一个滑动条，允许用户选择显示特定年份的数据，图表根据用户选择的年份进行更新。12345678910111213141516171819202122232425from dash import Input, Output# 创建布局app.layout = html.Div([    html.H1("互动数据仪表板示例"),    dcc.Graph(id="scatter-plot"),    dcc.Slider(        id="year-slider",        min=df["year"].min(),        max=df["year"].max(),        value=df["year"].min(),        marks={year: str(year) for year in df["year"].unique()},    ),])# 定义回调函数@app.callback(    Output("scatter-plot", "figure"),    [Input("year-slider", "value")])def update_graph(selected_year):    filtered_df = df[df["year"] == selected_year]    fig = px.scatter(filtered_df, x="gdpPercap", y="lifeExp", color="continent", size="pop", hover_name="country")    return fig# 运行应用if __name__ == "__main__":    app.run_server(debug=True) 4.2 代码解析添加滑动条：使用dcc.Slider组件添加一个滑动条，允许用户选择年份。min和max设置滑动条的最小值和最大值，value设置默认值。回调函数：使用@app.callback装饰器定义一个回调函数，回调函数的输入是滑动条的值（选择的年份），输出是更新后的图表。在回调函数update_graph中，我们根据选定的年份过滤数据，然后使用Plotly生成新的散点图。动态更新图表：每当用户调整滑动条时，回调函数会触发，图表会自动更新，显示选定年份的数据。4.3 结果展示运行上述代码后，你将看到一个交互式图表和一个滑动条。用户可以通过滑动条选择不同的年份，图表会实时更新，展示该年份的数据。5. 深入分析：回调机制和布局设计5.1 Dash回调机制Dash的核心功能之一就是回调机制。回调函数允许应用程序在用户交互时动态更新内容。在本示例中，滑动条的值作为输入，图表的更新作为输出。这种机制确保了界面和数据的一致性，所有的互动都通过回调函数来处理。回调函数的结构通常包括：Input：用户交互的触发源，如按钮、滑动条等。Output：根据输入更新的组件，如图表、文本等。State：附加的上下文信息（可选）。5.2 布局设计Dash提供了多种布局组件，如html.Div、dcc.Graph、dcc.Dropdown等，可以灵活组合用于创建复杂的仪表板。布局是Dash应用的基础，它决定了用户界面的组织结构。在设计仪表板时，除了图表之外，还可以添加更多交互组件，如下拉菜单、日期选择器、按钮等。这些组件可以与回调函数结合，提供更丰富的用户体验。6. 高级功能：布局与多图表交互Dash不仅可以创建简单的图表，还支持更复杂的布局和交互功能。让我们来探讨如何在Dash中实现多个图表之间的互动，用户选择某一数据点后，其他图表根据选定的数据更新。6.1 多图表联动我们将构建一个仪表板，包含两个图表：一个展示GDP与生命期望的散点图，另一个展示生命期望的分布图。用户点击散点图中的某个数据点时，分布图将根据选中的国家更新。1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738import dashfrom dash import dcc, html, Input, Outputimport plotly.express as pximport pandas as pd# 创建Dash应用app = dash.Dash(__name__)# 加载数据集df = px.data.gapminder()# 创建GDP与生命期望的散点图scatter_fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", color="continent", size="pop", hover_name="country")# 创建生命期望的分布图histogram_fig = px.histogram(df, x="lifeExp", color="continent", marginal="box")# 创建布局app.layout = html.Div([    html.H1("多图表联动示例"),    # 散点图    dcc.Graph(id="scatter-plot", figure=scatter_fig),    # 生命期望分布图    dcc.Graph(id="histogram-plot", figure=histogram_fig),])# 回调函数：通过点击散点图更新分布图@app.callback(    Output("histogram-plot", "figure"),    Input("scatter-plot", "clickData"))def update_histogram(click_data):    if click_data is None:        # 如果没有点击数据，显示完整的分布图        return histogram_fig    # 获取点击的国家    country = click_data["points"][0]["hovertext"]    filtered_df = df[df["country"] == country]    # 创建更新后的分布图    updated_histogram = px.histogram(filtered_df, x="lifeExp", color="continent", marginal="box")    return updated_histogram# 运行应用if __name__ == "__main__":    app.run_server(debug=True) 6.2 代码解析两个图表：第一个图表是一个散点图，展示了GDP与生命期望的关系。第二个图表是一个分布图，展示生命期望的分布情况，并用颜色区分不同的洲。回调函数：当用户点击散点图中的某个点时，回调函数会触发，更新分布图。点击事件通过clickData获取，回调函数根据所选国家更新分布图的内容。交互更新：如果用户点击某个国家，分布图会只展示该国的数据；如果没有点击任何点，则分布图展示所有数据。6.3 结果展示运行应用后，你将看到两个图表：一个是GDP与生命期望的散点图，另一个是生命期望的分布图。当你点击散点图中的某个点时，分布图会更新，只显示选定国家的生命期望数据。这种互动性大大增强了仪表板的可用性和用户体验。

本地交互成功且具有一定分数，但是一到线上提交就成了general_error  的 报错，这个应该怎么看代码出现的问题呢

Python中的异步与同步：深度解析与实践在Python编程世界里，异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键。这篇文章将带你深入了解它们的差异，以及阻塞和非阻塞的特性，同时通过实际代码示例来加深理解。异步与同步的定义异步异步意味着多任务处理，任务之间的执行没有严格的先后顺序，甚至可以同时运行。这就好比你一边听音乐，一边浏览网页，听音乐和浏览网页这两个任务之间互不干扰，多条任务的执行路径同时存在，程序有多个“主线”并行处理任务。同步同步同样是处理多任务，但任务之间有严格的先后顺序。只有前一个任务执行完成，下一个任务才能开始。这类似于你排队买东西，必须一个人买完，下一个人才能接着买，整个过程只有一条“主线”。阻塞与非阻塞的概念阻塞从调用者的角度来看，如果在调用某个操作时，程序被卡住，无法继续向下执行，必须等待该操作完成，这种情况就是阻塞。比如你打电话叫外卖，在等待外卖送达的这段时间里，你什么其他事都做不了，只能干等着，这就是“阻塞”状态。非阻塞当调用某个操作时，程序不会被卡住，能够继续向下执行，无需等待该操作完成，这就是非阻塞。还是以叫外卖为例，你下单后可以继续做自己的事情，不用一直等着外卖，这就是“非阻塞”状态。同步阻塞与异步非阻塞示例下面通过Python代码来具体展示异步和同步的工作方式。这里我们使用multiprocessing模块中的Pool来创建进程池，实现多任务处理。12345678910111213141516171819202122232425from multiprocessing import Poolimport timeimport osdef water():    """烧水"""    print(f"子进程 pid={os.getpid()}")    for i in range(5):        print("正在烧水中")        time.sleep(0.5)    return "水烧开了"def handle_water(message):    """接收烧开水的信息"""    print(f"进程pid={os.getpid()} 收到了异步任务的结束信息: {message}")pool = Pool(3)print(f"主进程 pid={os.getpid()}")for i in range(3):    print("打游戏")    time.sleep(0.5)# 回调pool.apply_async(water, callback=handle_water)  # 异步添加任务for i in range(20):    print("打游戏")    time.sleep(0.5)pool.close()pool.join()在这段代码中：首先创建了一个进程池Pool，最大进程数为3。主进程先执行一段“打游戏”的操作，循环3次，每次间隔0.5秒。然后使用pool.apply_async方法异步地添加water任务到进程池，并设置了回调函数handle_water。water任务模拟烧水过程，会打印当前子进程ID并每隔0.5秒输出“正在烧水中”，完成后返回“水烧开了”。handle_water函数用于接收water任务完成后的信息并打印。接着主进程继续执行“打游戏”操作，循环20次，每次间隔0.5秒。这期间，water任务在后台异步执行。最后，调用pool.close()关闭进程池，不再接受新任务，pool.join()让主进程等待所有子进程完成任务后再结束。通过这个示例，可以清晰地看到异步任务在后台执行，不会阻塞主进程的其他操作，体现了异步非阻塞的特性。如果将pool.apply_async换成pool.apply，那么就是同步阻塞的效果，water任务执行时会阻塞主进程，直到任务完成才会继续执行后续代码。理解异步、同步、阻塞和非阻塞的概念，能帮助开发者根据实际需求优化程序性能，合理利用系统资源，让程序运行得更加高效和灵活。无论是处理I/O密集型任务，还是CPU密集型任务，选择合适的执行方式都是关键。

本来是本地修改后的代码放到云端跑就会报unexpected_elon然后定位到错误问题后尝试在demo程序中添加req_phase = [[False for _ in range(5+1)] for _ in range(MAX_REQUEST_NUM)]  # 请求完成度 然后放到云端跑就会报这个错，不知道是不是爆内存了，但是在CPP的demo上开这个数组就不会报错

诉求希望在zip包支持的后缀格式中增加.so理由作为Python开发者，比赛 “将不同语言的评测时长设置为相等的值” 这件事本身对于Python语言就是不公平的。加之不允许使用第三方库，导致了Python代码的速度提升空间变得非常有限，稍微复杂的算法就会导致TimeOut。但是在日常开发的过程中，我们经常通过将Python代码编译成.so(.pyd)的方式加速Python的运行，以消除语言本身的速度劣势，达到接近但略逊于C/C++同等算法的速度水平。我认为这是正常且合理的Python优化方式。至于源码可见性的问题，赛事组委会可以要求我们在提交编译的压缩包中同时包含源码，我亦没有理由拒绝。不同语言之间各有所长，优化方式也不尽相同。既然比赛组委会给出了使用Python语言的可能，我也希望能做到不同语言之间的相对公平。希望组委会能回应我的建议，祝愿比赛能够顺利进行。

为什么本地只需要100多s，上传后却超时？之前都是上传后更快呢 

新手第一次参加这个比赛不知道要先干什么，请问该怎么办