python绘图不出现图像import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt train_batch_size = 64 test_batch_size = 128 learning_rate = 0.01 num_epochs = 20 lr=0.01 momentum=0.5 transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.5],[0.5])]) train_dataset=mnist.MNIST('../data/',train=True,transform=transform,download=False) test_dataset=mnist.MNIST('../data/',train=False,transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=train_batch_size,shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset,batch_size=test_batch_size,shuffle=True) examples=enumerate(test_loader) batch_idx,(example_data,example_targets)=next(examples) fig=plt.figure() for i in range(6): plt.subplot(2,3,i+1) plt.tight_layout() plt.imshow(example_data[i][0],cmap='gray',interpolation='none') plt.title("Ground Truth:{}".format(example_targets[i])) plt.xticks([]) plt.yticks([])

时间: 2025-09-10 10:08:20 AIGC 浏览: 16
在使用 Python 的 `matplotlib` 绘图时不出现图像，可能有多种原因，以下是一些常见的解决办法： ### 1. 后端设置问题 `matplotlib` 有多种后端可供选择，不同的后端在不同的环境中表现可能不同。可以尝试显式设置后端，例如使用 `TkAgg` 后端： ```python import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt ``` 如果使用的是 Jupyter Notebook，还可以使用 `%matplotlib inline` 或 `%matplotlib notebook` 魔法命令来确保图形正确显示： ```python %matplotlib inline # 或者 %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt ``` ### 2. 事件循环问题 在某些情况下，需要手动调用 `plt.show()` 来显示图形。确保在绘图代码的最后调用了 `plt.show()`，例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 示例绘图代码 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show() ``` ### 3. 代码执行问题 检查代码是否有错误或异常，导致绘图代码没有正常执行。可以在代码中添加一些调试信息，确保绘图代码被正确执行。 ### 4. 环境问题 确保你的 Python 环境中 `matplotlib` 及其依赖库已经正确安装，并且版本兼容。可以尝试更新 `matplotlib` 到最新版本： ```bash pip install --upgrade matplotlib ``` ### 结合 MNIST 数据集的示例代码 以下是一个结合 MNIST 数据集的示例代码，展示了如何正确使用 `matplotlib` 绘图： ```python import torch from torchvision import datasets, transforms import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据转换 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) # 下载并加载 MNIST 数据集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 获取一个批次的数据 images, labels = next(iter(train_loader)) # 选择一张图像进行显示 image = images[0].squeeze().numpy() # 绘图 plt.imshow(image, cmap='gray') plt.show() ```
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import torch.utils.data as Data import torchvision import torchvision.datasets.MNIST import matplotlib.pyplot as plt DOWNLOAD_MNIST = False # 检查MNIST数据集是否存在，不存在则下载 train_data = ...
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from torchvision import datasets, transforms # 数据预处理 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) # 加载数据 trainset = datasets.MNIST('~/....

请解释一下import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter BATCH SIZE = 4 transform - transforms.Compose( [transforms. ToTensor0, transforms.Normalize((0.5,), (0.5.)) trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(' /data', download True, train= True, transform=transform) testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(' /data', download= True, train=False, transform= transform) trainloader = Loader.DataLoader(trainset, batch size= BATCH SIZE, shuffle True)testloader = Loader.Datal oader(testset, batch size=BATCH SIZE, shuffle- False)classes s ('T- shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle Boot') class Net(nn.Module);: def_ init (self): super(Net, self). init 0这段代码

具体来说，代码首先导入了一些需要用到的Python库，如matplotlib、numpy、torch等。然后定义了一些超参数，如BATCH SIZE，以及数据集的变换transform。 接着，代码使用torchvision库中的FashionMNIST数据集，并将其...

在这代码里面加入获取准确率和损失值并且绘制函数的代码import os import sys import json import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms, datasets, utils import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.optim as optim from tqdm import tqdm from m

from torchvision import transforms, datasets, utils import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.optim as optim from tqdm import tqdm def train(model, device, train_loader, ...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torchvision from torchvision import transforms 代码解释

from torch.utils.data import DataLoader # 创建数据转换管道 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 将PIL图像转换为张量（HWC→CHW） transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # ...

基于以下代码，加入图像高斯模糊处理代码：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pylab %matplotlib inline # 定义超参数 input_size = 28 #图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 #标签的种类数 num_epochs = 10 #训练的总循环周期 batch_size = 64 #一个撮（批次）的大小，64张图片 # 训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 测试集 test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor()) # 构建batch数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

blur_kernel_tensor = torch.from_numpy(blur_kernel).unsqueeze(0).repeat(c, 1, 1, 1).float().to(x.device) x_blur = F.conv2d(x, blur_kernel_tensor, padding=(1, 1)) return x_blur # 对训练集图像进行...

import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) num_samples = len(trainset) // 10 train_subset = torch.utils.data.Subset(trainset, range(num_samples)) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(train_subset, batch_size=64, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=1000, shuffle=False) classes = ('T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot') 逐行解析代码。

train=True,download=True,transform=transform)trainloader=torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=2)testset=torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data',train=...

import torch import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms #/********** Begin *********/ # 下载MNIST数据集 Mnist_dataset = dsets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 创建batch_size=100, shuffle=True的DataLoader类型的变量data_loader data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=Mnist_dataset, batch_size=100, shuffle=True) #输出 data_loader中数据类型 print(type(data_loader.dataset)) #/********** End *********/

from torch.utils.data import DataLoader 接着，定义数据预处理的转换操作。通常包括将图像转换为张量 (ToTensor) 和标准化 (Normalize) 等步骤[^5]： python transform = transforms.Compose([ ...

import torch import numpy as np from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt training_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor() ) test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", train=False, download=True, transform=ToTensor() ) labels_map = { 0: "T-Shirt", 1: "Trouser", 2: "Pullover", 3: "Dress", 4: "Coat", 5: "Sandal", 6: "Shirt", 7: "Sneaker", 8: "Bag", 9: "Ankle Boot", } figure = plt.figure(figsize=(8, 8)) cols, rows = 3, 3 for i in range(1, cols * rows + 1): sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() img, label = training_data[sample_idx] figure.add_subplot(rows, cols, i) plt.title(labels_map[label]) plt.axis("off") plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray") plt.show() Process finished with exit code 1 经过检查，没有环境冲突的问题

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True) # 可视化前添加类型转换 images, labels = next(iter(train_loader)) images = images.to(dtype=torch.float32) # 强制转为...

from model import Model import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist from torch.nn import CrossEntropyLoss from torch.optim import SGD from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor if __name__ == '__main__': batch_size = 256 train_dataset = mnist.MNIST(root='./train', train=True, transform=ToTensor()) test_dataset = mnist.MNIST(root='./test', train=False, transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) model = Model() sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1) cost = CrossEntropyLoss() epoch = 100 for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

这段代码是一个简单的使用PyTorch训练MNIST数据集的示例代码。它包括了模型的定义、数据加载、训练和测试的过程。 首先，它导入了所需的库和模块，包括了模型定义(Model)、数据集(mnist)、数据加载器(...

#encoding=utf8 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import os if os.path.exists('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl'): os.remove('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') #加载数据 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='/data/workspace/course/step3/mnist', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to download=False, ) #取6000个样本为训练集 train_data_tiny = [] for i in range(6000): train_data_tiny.append(train_data[i]) train_data = train_data_tiny #********* Begin *********# #********* End *********# #保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') 帮我补全begin-end区域代码

print('Epoch:', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy) # 保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl')

# -*- coding: utf-8 -*- # (1) 导入需要的各类包 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time # (2) 定义代码中用到的各个超参数 batch_size = 64 # 每次训练使用的图片数量 learning_rate = 0.01 # 学习率 num_epochs = 5 # 训练轮数 # (3) 对数据进行预处理 # 定义数据转换：将图像转换为张量，并标准化到[0,1]范围 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 将PIL图像或numpy数组转换为PyTorch张量 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # MNIST数据的均值和标准差 ]) # (4) 下载和分批加载数据集 # 下载训练集 train_dataset = datasets.MNIST( root='./dataset', # 数据保存路径 train=True, # 使用训练集 transform=transform, # 应用定义的数据转换 download=True # 如果不存在则下载 ) # 下载测试集 test_dataset = datasets.MNIST( root='./dataset', train=False, transform=transform, download=True ) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader( dataset=train_dataset, bat神经网络结构图

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 定义模型（同上SimpleCNN） writer = SummaryWriter('runs/network_demo') dummy_input = torch.rand(1, 1, 28, 28) # 输入示例 writer.add_graph(model, ...

import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn.functional as F from sklearn.metrics import accuracy_score train_dataset = torchvision.datasets.MNIST( root=r'./datasets', train=True, download=False, transform=transforms.ToTensor() ) test_dataset=torchvision.datasets.MNIST( root=r'./datasets', train=True, download=False, transform=transforms.ToTensor() ) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=256, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=256, shuffle=False) class CNN(nn.Module): def init__(self): model = CNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) epochs = 20 train_losses = [] test_losses = [] accuracies = [] for epoch in range(epochs): model.train() epoch_loss = 0 for X_batch, y_batch in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(X_batch) loss = criterion(outputs, y_batch) loss.backward() optimizer.step() epoch_loss += loss.item() * len(y_batch) avg_loss = epoch_loss / len(train_dataset) train_losses.append(avg_loss) model.eval() test_loss = 0 y_true, y_pred = [], [] with torch.no_grad(): for X_batch, y_batch in test_loader: outputs = model(X_batch) loss = criterion(outputs, y_batch) test_loss += loss.item() * len(y_batch) preds = torch.argmax(outputs, dim=1) y_pred.extend(preds.cpu().numpy()) y_true.extend(y_batch.cpu().numpy()) avg_test_loss = test_loss / len(test_dataset) acc = accuracy_score(y_true, y_pred) test_losses.append(avg_test_loss) accuracies.append(acc) print(f"Epoch [{epoch+1}/{epochs}] => " f"Train Loss: {avg_loss:.4f}, "

trainset = torchvision.datasets.MNIST( root='./data', train=True, download=True, transform=transform ) 3. **训练循环检查** python model = SimpleCNN().to(device) criterion = nn....

import torch import torchvision from torchvision import datasets, transforms # Compose a set of transforms to use later on transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) # Load in the MNIST dataset trainset = datasets.MNIST( 'mnist_train', train=True, download=True, transform=transform ) # Create a data loader trainloader = torch.utils.data.DataLoader( trainset, batch_size=64, shuffle=True ) # Get a pre-trained ResNet18 model model = torchvision.models.resnet18(False) # Change the first layer to accept grayscale images model.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) # Get the first batch from the data loader images, labels = next(iter(trainloader)) # Write the data to TensorBoard grid = torchvision.utils.make_grid(images) writer.add_image('images', grid, 0) writer.add_graph(model, images) writer.close() 哪些要改成自己的路径？

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter(log_dir='path/to/your/logs') # 修改为本地目录 #### 如何识别和修改这些路径 - **在代码中查找关键词**：搜索代码中的字符串...

任务描述 本关要求掌握 Pytorch 中加载和处理数据的方法。 本关任务：本关要求下载训练集 MNIST，创建符合要求的DataLoader变量data_loader，同时按要求输出特定数据的维度大小和类别。 相关知识 pytorch 读取训练集是非常便捷的，只需要使用到 2 个类： torch.utils.data.Dataset torch.utils.data.DataLoader 首先，引入我们所需要的包： import torch import torchvision.datase

最后，确保代码正确无误，包括必要的导入（如import torch，from torchvision import datasets, transforms等），以及数据加载和处理的步骤。验证代码是否能正确运行，并输出预期的结果，如数据维度和类别标签。 ...

import copy import time from torchvision.datasets import FashionMNIST from torchvision import transforms import torch.utils.data as Data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from model import AlexNet from torch import nn as nn def train_val_data_process(): train_data = FashionMNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.Compose([transforms.Resize(size=28), transforms.ToTensor()]), download=True) train_data, val_data = Data.random_split(train_data, [round(0.8*len(train_data)), round(0.2*len(train_data))]) train_dataloader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=8) val_dataloader = Data.DataLoader(dataset=val_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=8) return train_dataloader, val_dataloader def train_model_process(model, train_loader, validation_loader, num_epochs): #设置训练所用到的设备 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" #device = torch.optim("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") #使用Adam优化器，学习率为0.001 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) #损失函数为交叉函数 criterion = nn.CrossEntropyLoss() #将模型放入到训练设备中 model = model.to(device) #复制当前模型参数 bast_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict()) #初始化参数 #提高准确度 best_acc = 0.0 #训练集损失列表 train_loss_all = [] #验证集损失列表 val_loss_all = [] #训练集准确度列表 train_acc_all = [] #验证集准确度列表 val_acc_all = [] #保存当前时间方便了解后面每次训练所需要的时间 since = time.time() for epoch in range(num_epochs): print("Epoch{}/{}".format(epoch, num_epochs-1)) #初始化参数 #训练集损失函数 train_loss = 0.0 修正

然后，数据划分部分，PyTorch的torchvision.datasets.FashionMNIST会自动划分训练集和测试集，所以用户可能不需要手动划分，但需要确认是否正确使用了DataLoader来加载这两个集合。如果用户自己尝试划分验证集或其他...

import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader # 定义数据预处理：转换为张量并归一化到[0,1] transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) # 下载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST( root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST( root='./data', train=False, download=True, transform=transform) # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)

from torch.utils.data import DataLoader - torch: PyTorch核心库，提供张量操作和神经网络模块 - datasets: 包含常用数据集（如MNIST）的预定义加载方式 - transforms: 数据预处理工具集 - DataLoader...

import os import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import torch.nn as nn import torch.optim as optim # Step 1: Data Loading and Processing data_folder = 'data/' # replace with the actual path if running locally files = [ '启动功率过高1.xlsx', '启动阶段功率上升1.xlsx', '缓放阶段功率过高1.xlsx', '缓放阶段时间过长1.xlsx' ] data_list = [] labels = [] for i, file in enumerate(files): file_path = os.path.join(data_folder, file) df = pd.read_excel(file_path, header=None) # Skip the first row (column names) and use the remaining data df = df.iloc[1:, :] # Convert non-numeric data to NaN and handle them df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce') df = df.fillna(0) # Fill NaN with 0 or drop them using df.dropna() # Transpose to get samples as rows and add to the list data = df.to_numpy().T data_list.append(data) # Create labels (0, 1, 2, 3 correspond

嗯，用户问的是如何优化包含数据加载、归一化、PyTorch CNN模型定义和Dataset准备的Python代码，或者解决其中可能存在的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]提到了数据预处理，包括使用MinMaxScaler...
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标题中提到的“urlscan-py”是一个Python语言编写的包装器程序，专为urlscan.io的API服务。这表明它是一个开发工具，使得在Python中调用urlscan.io的API变得更加容易，从而实现对URL的扫描功能。 描述部分详细介绍了如何使用urlscan-py。首先，提供了通过Docker使用urlscan-py的方法，即使用“docker pull heywoodlh/urlscan-py”命令来下载Docker镜像。接着，提到可以通过PyPI（Python Package Index）安装urlscan-py，使用“pip3 install --user urlscan-py”命令进行安装。这样，Python开发者就可以在本地环境中使用urlscan-py。 安装后，用户需要保存API密钥。这一步是与urlscan.io服务交互所必需的，API密钥类似于一个访问令牌，用于在调用API时验证用户身份和授权。API密钥应保存在默认的数据库中，该数据库还会记录所有启动的扫描结果。在Linux系统中，默认数据库文件的位置通常为“~/.urlscan/urlscan.db”，在Windows系统中位置可能有所不同。 如果API密钥输入错误，或者在使用过程中发生其他错误导致数据库中的API密钥值不正确，用户可以通过执行“urlscan init --api xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx”命令来重新初始化API密钥并保存到本地数据库。这个命令中的“--api”参数后面应该跟随实际的API密钥。如果需要修改或覆盖已经存在的错误密钥，可以重复执行上述命令。 在描述中还暗示了urlscan-py的一些潜在功能，例如启动URL扫描和记录结果。尽管没有详细说明，但通常此类包装器会提供诸如启动扫描、获取扫描状态、查看扫描结果等接口或命令，用户可以通过这些接口或命令与urlscan.io的API进行交互。 关于“【标签】: Python”，这指的是urlscan-py程序使用Python语言编写。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁易读的语法、强大的标准库以及在科学计算、网络开发、数据科学等领域的广泛应用而知名。由于Python的易用性和灵活性，它常常被用来快速开发各种工具和应用程序。 最后，“【压缩包子文件的文件名称列表】: urlscan-py-master”提示了该文件所在的具体位置或版本库的名称。在软件开发中，文件名称列表通常用来标识包含特定代码或资源的文件夹或压缩包。此处的“urlscan-py-master”可能指的是包含urlscan-py源代码的主分支（master branch），或者是包含该程序所有资源的压缩包名称。用户可能需要通过下载或克隆这个名称所指向的资源来进行安装或者开发工作。 综上所述，urlscan-py是一个为urlscan.io API提供Python语言接口的工具，它可以简化对特定URL的扫描工作。开发者可通过Docker或PyPI的方式安装urlscan-py，并通过命令行操作来初始化和管理API密钥。此外，urlscan-py的源代码可能位于名为“urlscan-py-master”的资源库中。
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深入pthread_mutex_t与pthread_cond_t：彻底避免死锁和虚假唤醒的6种策略

# 摘要 线程同步是多线程编程中保障数据一致性和程序正确性的核心机制，而pthread_mutex_t与pthread_cond_t是POSIX线程库中实现同步的关键工具。本文系统阐述了线程同步的基础概念与典型问题，深入剖析互斥锁的类型、机制及其正确使用模式，并揭示了因加锁顺序不当或异常路径导致的死锁成因。结合条件变量的工作原理，重点探讨虚假唤醒的本质及循环验证谓词的必要性。进一步提出锁层级排序、
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ububtu 更新火狐浏览器

在 Ubuntu 系统上更新 Firefox 浏览器可以通过多种方式进行，包括使用系统自带的软件更新工具、通过官方 PPA 添加最新版本，或者手动下载并安装 Firefox 的 tar.gz 包。以下是几种常见的更新方法： ### 使用 APT 更新 Firefox Ubuntu 默认的软件包管理工具 APT 可以用于更新 Firefox。首先确保系统软件包索引是最新的，然后执行升级命令： ```bash sudo apt update sudo apt upgrade firefox ``` 这种方法适用于大多数用户，能够确保 Firefox 更新到官方仓库提供的最新版本[^1]。 ##
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Aurora Engine在NEAR上部署EVM：Rust实现的前沿探索

标题《Aurora Engine在NEAR协议上实现以太坊虚拟机（EVM）-Rust开发》所涉及的知识点主要集中在区块链技术领域，特别是与智能合约开发、多链互操作性、以及Rust编程语言的相关技术细节。以下是对标题和描述中提到的内容进行详细解释。 ### 区块链互操作性与Aurora Engine Aurora Engine是一种重要的区块链技术，它的出现解决了不同区块链协议之间的互操作性问题。互操作性是区块链技术发展中的关键挑战之一，因为它能够允许跨不同区块链的资产、数据和功能进行交互。在本例中，Aurora Engine被用来在NEAR协议上实现以太坊虚拟机（EVM），这意味着NEAR协议能够运行以太坊智能合约，这对于以太坊的开发者和用户来说是一个巨大的便利。 ### NEAR协议与以太坊虚拟机（EVM） NEAR协议是一个开源的云计算平台，支持智能合约的运行，并且着重于高性能、高可扩展性和易用性。NEAR支持的智能合约是用Rust语言编写的，提供了安全、高效的方式来处理交易和状态的变更。通过实现EVM，NEAR协议能够提供一个与以太坊兼容的环境，这样原本为以太坊开发的智能合约和去中心化应用（dApp）就可以不需要做大量的修改直接移植到NEAR协议上。 ### 部署网络与链ID状态 描述中提到了部署网络和链ID状态，这通常指的是在不同环境（如主网、测试网、本地开发网等）中智能合约部署的具体配置。在区块链领域，主网（MainNet）是指正式上线并用于生产环境的网络，而测试网（如BetaNet或TestNet）是为了测试目的而存在的网络，本地开发网（Local）则是开发者在本地机器上搭建的，用于本地开发和测试的网络。链ID是一个独特的标识符，用于区分不同的区块链网络。 ### WebAssembly工具链 WebAssembly（Wasm）是一种执行字节码的轻量级虚拟机，它在区块链领域的智能合约开发中扮演着重要角色。WebAssembly支持多语言编程，特别是Rust语言，因此它被广泛用于区块链智能合约的开发中。GNU Make是一个构建自动化工具，用于在编程中自动化编译过程。描述中提到的“每晚构建”可能是指在开发过程中定期自动执行构建过程，以便进行持续集成和测试。 ### Rust开发环境的构建 Rust是一种系统编程语言，它专注于速度、内存安全和并发性。描述中提及了部署Aurora Engine时必须满足的Rust开发环境配置，这包括安装Rust的nightly版本（即开发版），并添加wasm32-unknown-unknown目标，这个目标支持将Rust编译为WebAssembly格式。rustup是一个用于管理Rust版本的工具，它可以安装不同版本的Rust编译器并更新工具链。 ### 标签：Rust与加密货币 标签中的“Rust”指出了这个项目与Rust编程语言的紧密关联。由于Rust的设计目标与区块链的需求高度契合，它已经成为区块链领域中非常流行的编程语言。标签中的“Cryptocurrencies”表明Aurora Engine与加密货币和区块链技术直接相关，特别是它在兼容EVM方面的作用。 ### 压缩包子文件的文件名称列表 文件名称列表“aurora-engine-master”表示当前讨论的项目可能是一个开源项目，它包含一个名为“master”的主分支，通常是指项目的主要代码分支。在这种情况下，开发者可以获取该代码库，并在本地环境中进行测试、修改和部署。通常这类代码库中会包含编译脚本、合约源代码、智能合约的接口定义等。 总结而言，这个文件中提到的知识点涵盖了区块链智能合约开发的多个方面，特别是关于跨链互操作性和Rust编程语言在区块链生态中的应用。这不仅对于区块链开发者来说是一个重要的参考，同时也为对区块链技术感兴趣的读者提供了一个深入理解EVM兼容性和智能合约开发的窗口。