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存储过程批量插入数据且日期累加

时间: 2023-10-03 16:03:28 浏览: 143
要实现存储过程批量插入数据且日期累加,可以按照以下步骤进行: 1. 创建一个表,用于存储需要插入的数据。表结构包括日期(date)、数据1(data1)、数据2(data2)等列。 2. 创建一个存储过程,首先声明一个日期变量,用于存储起始日期。然后使用一个循环,每次循环将起始日期累加一天,同时生成一条需要插入的数据,并将其插入到上述创建的表中。 3. 使用循环完成所有需要插入的数据的插入操作。 下面是一个示例代码: ``` CREATE TABLE test_table ( date date, data1 int, data2 int ); CREATE PROCEDURE insert_data( @start_date date, @end_date date, @data1 int, @data2 int ) AS BEGIN DECLARE @current_date date = @start_date; WHILE @current_date <= @end_date BEGIN INSERT INTO test_table (date, data1, data2) VALUES (@current_date, @data1, @data2); SET @current_date = DATEADD(day, 1, @current_date); END END ``` 在上述代码中,insert_data存储过程接受起始日期、结束日期、数据1和数据2这四个参数,并使用一个循环将起始日期累加一天并插入一条记录到test_table表中,直到日期达到结束日期为止。可以根据需要修改存储过程的参数和表结构。
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开发一个基于excel 的VB编程的产品成本核算工具,需求如下。 已设计了四个sheet页,第一个sheet命名为 cost analysis,页面单元格设置: A1命名:产品型号、B1为产品型号的值。C1命名为:版本、D1为版本的值。 第二个sheet 命名为database,存储所有的物料号以及对应的单价,三个字段、物料号、物料描述、单价。 第三个sheet命名为 material input。设置两个按钮,一个按钮命名“运算”,一个按钮命名为“提交”。 第四个页面命名为:product cost data 为产品成本计算结果存储页面。三个字段:产品型号、版本、成本。 当material input页面B1单元格输入产品型号且D1单元格获取 输入了产品版本并且点击了“运算”按钮后,则cost analysis页面B1单元格获取material input页面的B1单元格值,cost analysis页面D1单元格获取material input页面D1单元格的值; material input页面从A4:C4及以下所有区域可以粘贴物料配置信息批量粘贴区域,A3单元格命名为物料号、B3单元格命名为:物料描述(非必须)、C3单元格命名为:配置数量。当粘贴完成后点击按钮“运算”后,产品物料成本数据输出到页面“cost analysis”。且依次在页面cost analysis的B3~B12单元格输出该产品的物料成本TOP1~TOP10的物料号、C3~C12依次输出物料号对应的成本值。 当产品型号和版本未改变时,无论在material input页运算多少次,其输入的结果需要累加到页面“cost analysis”C2单元格。当material input改变产品版本后,清除cost analysis”页面B1、B2、D1以及C3~C12和B3~B12单元格的所有值,并在material input页面B1或者D1值改变后,点击按钮“运算”后重新输出。当点击按钮“提交”后,将运算后的结果存储到第四个页面product cost data的对应的字段,以及当时的日期时间。这四个页面已经创建好了,并且已经创建好了第三个页面对应的单元格以及按钮控件,但需要输出每个页面的VB代码和详细的设计方法。产品的成本=该产品型号内所有输入的物料号在database内查到的单价*其配置页面的数量总和。没有生产时间,也没有生产数量,这一个计算基于输入的配置信息检索database内价格并运算产品成本的工具。需要详细提供每段代码所插入的模块页面以及如何插入这些模块。

在WPS开发工具选项中编写VB宏代码程序,对Excel文件中源工作表表格数据进行筛选统计汇总,已知该Excel文件源工作表内的数据格式如下: 0.源工作表名为“告警记录”。 1.第一行为当前源工作表数据统计起止时间行,格式:<统计日期:年-月-日 时:分:秒 至 年-月-日 时:分:秒>。 2.第二行为当前源工作表标题行,标题[信号名称]在第二行第三列、标题[频道名称]在第二行第四列、标题[故障类型]在第二行第五列、标题[发生时间]在第二行第六列其数据格式为<年-月-日 时:分:秒>、标题[恢复时间]在第二行第七列其数据格式为<年-月-日 时:分:秒>、标题[持续时间]在第二行第八列其数据格式为<时:分:秒>、标题[故障详情]在第二行第九列。 3.第三行开始为当前源工作表数据行的起始行。 4.标题[信号名称]列单元格为第一检索序列,在标题[信号名称]列的基础上再对标题[频道名称]列单元格数据进行第二检索序列,在标题[频道名称]列的基础上再对标题[故障类型]列单元格数据进行第三检索序列,[信号名称]列、[频道名称]列与[故障类型]列为“多层嵌套序列关系”。 5.标题“故障详情”列单元格数据字符串格式:<[频道名称][故障类型]>。 上述描述完该Excel文件源工作表内的全局数据格式的前提下,请另新建一页工作表并命名“主播出节目故障统计表”并满足以下针对源工作表节目故障筛选统计的要求: 0.在“主播出节目故障统计表”工作表第一行处,合并第一行第一列/第二列/第三列/第四列/第五列/第六列,并将源工作表第一行单元格数据字符串进行复制到该处合并单元格内加粗显示; 1.在“主播出节目故障统计表”工作表第二行创建标题行并字体加粗:[影响频点]、[影响节目]、[故障类型]、[发生时间]、[结束时间]、[持续时间(秒)]; 2.规定“主播出节目故障统计表”工作表标题[发生时间]和[结束时间]整列单元格数据字符串格式设置为:<年-月-日 时:分:秒>显示,[持续时间]列单元格数据字符串格式由<时:分:秒>转换为<秒>显示,工作表单元格全部居中显示; 3.依据源工作表内标题“信号名称”整列单元格数据进行第一次筛选相同名称行,对筛选相同名称行再次依据标题“频道名称”整列单元格数据名称是否相同进行第二次筛选,在标题“频道名称”整列单元格数据名称相同的前提下再次对标题“故障类型”整列单元格数据名称是否相同进行第三次筛选,三者关系为多层嵌套子序列关系; 4.根据第3点在筛选行中将相同标题“信号名称”整列单元格数据依次赋值到标题[影响频点]下方单元格,将第二次筛选出的相同标题“频道名称”整列单元格数据对应赋值到标题[影响节目]下方单元格,将第三次筛选出的相同标题“故障类型”整列单元格数据对应赋值到标题[故障类型]下方单元格; 5.根据第3点在源工作表筛选行中将筛选出的行对应的[发生时间]、[恢复时间]、[持续时间]对应赋值到“主播出节目故障统计表”工作表标题[发生时间]、[结束时间]、[持续时间(秒)]; 6.针对“主播出节目故障统计表”工作表进行主次排序,主排序:将[发生时间]整列单元格进行降序排序处理,次排序:将[节目名称]整列单元格进行降序排序处理。 根据源工作表生成“主播出节目故障统计表”,待“主播出节目故障统计表”工作表数据筛选创建完后,请再另新建一页工作表并命名“主播出节目汇总分析表”并满足以下针对“主播出节目故障统计表”工作表节目故障信息汇总分析的要求: 0.在“主播出节目汇总分析表”工作表第一行处,合并第一行第一列/第二列/第三列/第四列/第五列/第六列/第七列/第八列,并将“主播出节目故障统计表”工作表第一行单元格数据字符串进行复制到该处合并单元格内加粗显示; 1.在“主播出节目汇总分析表”工作表第二行创建标题行并字体加粗:[影响频点]、[影响节目]、[故障类型]、[发生日期]、[发生时间]、[结束时间]、[持续时间(秒)]、[累加时间(秒)]; 2.对“主播出节目故障统计表”工作表标题“影响节目”整列单元格数据“节目名称”依次进行名称相同筛选,并针对相同名称筛选出的行数据进行以下汇总统计要求:0.[发生时间]和[结束时间]列单元格数据字符串格式:<年-月-日 时:分:秒>;1.针对筛选行的标题[故障类型]列单元格数据再次进行分类筛选,并对每种类别的[故障类型]所对应多行的标题[发生时间]列单元格以<年-月-日>是否相同进行分类再进行判断:0.针对<年-月-日>相同行:第一项先选取[发生时间]列相同<年-月-日>中最小<时:分:秒>值所在的单元格数据作为当前[故障类型]在该<年-月-日>段内的[发生时间],第二项再选取[结束时间]列相同<年-月-日>中最大<时:分:秒>值所在的单元格数据作为当前[故障类型]在该<年-月-日>段内的[结束时间],第三项用第二项选取出的[结束时间]数值减去第一项选取出的[发生时间]数值即可得到在“主播出节目汇总分析表”工作表中该<年-月-日>段内的标题[持续时间(秒)]数值,第四项在“主播出节目故障统计表”工作表筛选行中用<年-月-日>相同所在行对应的[持续时间(秒)]数值进行累加即可得到在“主播出节目汇总分析表”工作表中该<年-月-日>段内的标题[累加时间(秒)]数值,第五项“主播出节目汇总分析表”工作表中该相同<年-月-日>段对应的标题[发生时间]为第一项选取出的[发生时间],标题[结束时间]为第二项选取出的[结束时间]。2.将筛选结果依次对应“主播出节目汇总分析表”工作表标题行下方单元格进行赋值。 3.针对“主播出节目故障统计表”工作表标题[影响频点]、[影响节目]、[故障类型]分别依次赋值到“主播出节目汇总分析表”工作表标题[影响频点]、[影响节目]、[故障类型]; 4.“主播出节目汇总分析表”工作表标题[发生日期]列单元格数据复制所在行标题[发生时间]列单元格数据(格式:年-月-日 时:分:秒),标题[影响频点]、[影响节目]、[发生日期]列单元格数据对进行相同单元格合并居中处理,标题行[发生时间]和[结束时间]两整列单元格数据字符串格式设置为:<年-月-日 时:分:秒>显示,[持续时间(秒)]和[累加时间(秒)]列单元格数据字符串格式设置为<秒>显示。 5.将“主播出节目汇总分析表”工作表标题行顺序设置为:[影响频点]、[影响节目]、[故障类型]、[发生日期]、[发生时间]、[结束时间]、[持续时间(秒)]、[累加时间(秒)],其中先将[影响频点]列相同单元格数据进行合并居中处理保持不变的前提下再将[影响节目]列相同单元格数据进行合并居中处理保持不变的前提下再将[故障类型]列相同单元格数据进行合并居中处理保持不变的前提下再将[发生日期]列相同单元格数据进行合并居中处理。

Sub OrderData() Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation = xlCalculationManual On Error GoTo Cleanup ' === 设置工作表 === Dim srcSheet As Worksheet, destSheet As Worksheet Set srcSheet = ThisWorkbook.Sheets("订单数据") ' 修改为您的源数据表名 Set destSheet = ThisWorkbook.Sheets("订单汇总") ' 修改为您的目标表名 ' === 获取源数据 === Dim lastRow As Long lastRow = srcSheet.Cells(srcSheet.Rows.Count, 1).End(xlUp).row If lastRow < 2 Then Exit Sub ' 无数据处理 ' === 创建字典存储唯一日期 === Dim dateDict As Object Set dateDict = CreateObject("Scripting.Dictionary") Dim i As Long, j As Long Dim dateValue As Date, dateKey As String ' 收集所有唯一日期 For i = 2 To lastRow If IsDate(srcSheet.Cells(i, 5).value) Then dateValue = CDate(srcSheet.Cells(i, 5).value) dateKey = Format(dateValue, "yyyy-mm-dd") ' 标准化日期格式 If Not dateDict.Exists(dateKey) Then dateDict.Add dateKey, dateValue End If End If Next i ' === 对日期排序 === Dim sortedDates() As Variant sortedDates = dateDict.keys Call QuickSortDates(sortedDates, LBound(sortedDates), UBound(sortedDates)) ' === 在目标表创建日期标题 === destSheet.Cells.Clear ' 清空目标表 ' 写入特征变量标题 destSheet.Range("A1:C1").value = Array("零件编码", "车型", "当工顺") ' 写入日期标题 For j = 0 To UBound(sortedDates) destSheet.Cells(1, j + 4).value = CDate(sortedDates(j)) Next j ' === 创建特征变量字典 === Dim featureDict As Object Set featureDict = CreateObject("Scripting.Dictionary") Dim featureKey As String Dim featureData() As Variant ' 准备数据数组 ReDim featureData(1 To dateDict.Count) ' === 填充数据 === For i = 2 To lastRow ' 创建特征键 (零件编码+车型+当工顺) featureKey = srcSheet.Cells(i, 1).value & "|" & _ srcSheet.Cells(i, 2).value & "|" & _ srcSheet.Cells(i, 3).value ' 初始化特征条目 If Not featureDict.Exists(featureKey) Then ReDim featureData(1 To dateDict.Count) featureDict.Add featureKey, featureData End If ' 获取日期值 If IsDate(srcSheet.Cells(i, 5).value) Then dateValue = CDate(srcSheet.Cells(i, 5).value) dateKey = Format(dateValue, "yyyy-mm-dd") ' 查找日期索引 Dim dateIndex As Long dateIndex = FindDateIndex(sortedDates, dateKey) ' 存储数量值 If dateIndex > 0 Then featureData = featureDict(featureKey) featureData(dateIndex) = srcSheet.Cells(i, 4).value featureDict(featureKey) = featureData End If End If Next i ' === 写入目标表 === Dim keys As Variant, rowIndex As Long keys = featureDict.keys rowIndex = 2 ' 从第2行开始 For i = 0 To featureDict.Count - 1 ' 拆分特征键 Dim features() As String features = Split(keys(i), "|") ' 写入特征变量 destSheet.Cells(rowIndex, 1).value = features(0) ' 零件编码 destSheet.Cells(rowIndex, 2).value = features(1) ' 车型 destSheet.Cells(rowIndex, 3).value = features(2) ' 当工顺 ' 写入日期数据 featureData = featureDict(keys(i)) For j = 1 To UBound(featureData) destSheet.Cells(rowIndex, j + 3).value = featureData(j) Next j rowIndex = rowIndex + 1 Next i ' === 格式优化 === ' 设置日期格式 With destSheet.Range(destSheet.Cells(1, 4), destSheet.Cells(1, destSheet.Columns.Count)) .NumberFormat = "yyyy-mm-dd" .HorizontalAlignment = xlCenter End With ' 自动调整列宽 destSheet.Columns.AutoFit Cleanup: Application.ScreenUpdating = True Application.Calculation = xlCalculationAutomatic If Err.Number <> 0 Then MsgBox "错误 " & Err.Number & ": " & Err.Description, vbCritical End Sub ’ === 快速排序日期数组 === Sub QuickSortDates(arr() As Variant, low As Long, high As Long) If low < high Then Dim pivot As Date pivot = CDate(arr(high)) Dim i As Long, j As Long i = low - 1 For j = low To high - 1 If CDate(arr(j)) <= pivot Then i = i + 1 Swap arr(i), arr(j) End If Next j Swap arr(i + 1), arr(high) Dim pi As Long pi = i + 1 QuickSortDates arr, low, pi - 1 QuickSortDates arr, pi + 1, high End If End Sub Sub Swap(ByRef v1 As Variant, ByRef v2 As Variant) Dim temp As Variant temp = v1 v1 = v2 v2 = temp End Sub ’ === 查找日期索引 === Function FindDateIndex(arr() As Variant, dateKey As String) As Long Dim i As Long For i = LBound(arr) To UBound(arr) If arr(i) = dateKey Then FindDateIndex = i - LBound(arr) + 1 Exit Function End If Next i FindDateIndex = 0 End Function对之前的代码进行优化,在源表中可能会出现零件编码、车型、当工顺、到货指示时间中的日期均相同的行,若出现这样的情况,则将这些行的数量值加起来导入到目标表中,其他条件均不变,请根据要求修改并生成一份完整的新代码

# --*--coding:utf-8 --*-- # 声明脚本使用utf-8编码,确保中文等特殊字符正常处理 import pymongo from pymongo import MongoClient from datetime import datetime import time import re from pyspark.sql.functions import * from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType from pyspark.sql.window import Window import pyspark.sql.functions as F from functools import reduce from pyspark.sql import DataFrame from pyspark.sql.types import TimestampType from pyspark.sql.functions import from_unixtime from bson.int64 import Int64 # spark = SparkSession.builder \ # .appName("MongoDBAllDataToHive") \ # .enableHiveSupport() \ # .getOrCreate() client = MongoClient( "mongodb://lixiang-read:[email protected]:27017/mmds-measuredata") db = client['mmds-measuredata'] mongo_collection = db.Feature # 获取当前日期或指定日期(由调度系统传入) query_date = '${yyyy-MM-dd}' # 初始化变量 rowno = 0 # 行计数器 dataList = [] # 临时存储数据的列表 cnt = 1 # 批次计数器 # 定义写入Hive表的SQL模板(目标表:eps_ods.ods_mmds_measureadata_feature_test_df) this_sql = """ insert overwrite table eps_ods.ods_mmds_measureadata_feature_test_df PARTITION (dt = '${yyyy-MM-dd}') ( fid, rid, type, fvcFilterC, label ) select fid, rid, type, fvcFilterC, label from ods_mmds_measureadata_feature_df_temp """ # 批量读取MongoDB集合中所有数据(无查询条件,获取全量数据) for rows in mongo_collection.find({}).batch_size(100000): # 查询条件为空字典,即匹配所有文档 rowno += 1 # 累加行数 # 解析目标字段,处理空值(字段不存在时用空字符串填充) fid = str(rows["fid"]) if "fid" in rows else "" rid = str(rows["rid"]) if "rid" in rows else "" # 处理type字段(若为数字则保留,否则用空字符串) type_val = int(rows["type"]) if ("type" in rows and rows["type"] is not None) else "" fvcFilterC = str(rows["fvcFilterC"]) if "fvcFilterC" in rows else "" label = str(rows["label"]) if "label" in rows else "" # 定义分区字段dt dt = query_date # 将解析后的字段添加到数据列表 # dataList.append((fid, rid, type_val, fvcFilterC, label, dt)) dataList.append((fid, rid, type_val, fvcFilterC, label)) # 当数据积累到10万条时,写入Hive if len(dataList) == 100000: data = spark.createDataFrame( dataList, schema=StructType([ StructField("fid", StringType(), nullable=True), StructField("rid", StringType(), nullable=True), StructField("type", IntegerType(), nullable=True), StructField("fvcFilterC", StringType(), nullable=True), StructField("label", StringType(), nullable=True) # StructField("dt", StringType(), nullable=True) ]) ) # 注册临时表(与SQL中的表名保持一致) data.repartition(2).createOrReplaceTempView("ods_mmds_measureadata_feature_df_temp") # 非首次写入时,将overwrite改为into(追加模式) if cnt > 1: this_sql = this_sql.replace("overwrite", "into") # 执行SQL写入Hive print(f"执行批次 {cnt} SQL: {this_sql}") res = spark.sql(this_sql) # 重置批次计数器和数据列表 cnt += 1 dataList = [] print(f"已处理 {rowno} 条数据") # 处理剩余不足10万条的数据 if len(dataList) > 0: # 创建DataFrame data = spark.createDataFrame( dataList, schema=StructType([ StructField("fid", StringType(), nullable=True), StructField("rid", StringType(), nullable=True), StructField("type", IntegerType(), nullable=True), StructField("fvcFilterC", StringType(), nullable=True), StructField("label", StringType(), nullable=True) # StructField("dt", StringType(), nullable=True) ]) ) # 注册临时表 data.repartition(2).createOrReplaceTempView("ods_mmds_measureadata_feature_df_temp") if cnt > 1: this_sql = this_sql.replace("insert overwrite", "insert into") print(f"执行最后批次 SQL: {this_sql}") res = spark.sql(this_sql) cnt += 1 dataList = [] print(f"总处理行数: {rowno}") print(f"总写入批次: {cnt}") print("等待资源释放...") time.sleep(5) spark.stop() 报错 2025-08-27 14:28:19.116 error 2025-08-27 14:28:19.116 ERROR executor.SparkPythonExecutor [JobId-143592506]: execute code failed! org.apache.linkis.engineplugin.spark.exception.ExecuteError: errCode: 40003 ,desc: Traceback (most recent call last): File "/tmp/5876150879477725793.py", line 285, in <module> eval(compiledCode) File "<string>", line 66, in <module> File "/opt/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/session.py", line 1034, in sql return DataFrame(self._jsparkSession.sql(sqlQuery), self) File "/opt/spark/python/lib/py4j-0.10.9.5-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1322, in __call__ answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name) File "/opt/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py", line 196, in deco raise converted from None pyspark.sql.utils.AnalysisException: eps_ods.ods_mmds_measureadata_feature_test_df requires that the data to be inserted have the same number of columns as the target table: target table has 6 column(s) but the inserted data has 5 column(s), including 1 partition column(s) having constant value(s). ,ip: proxy.dip-bidu-p-03.chj.cloud/ec/ns-ffeths/spark-243d040c-440b-4759-93ca-27662bc15573-ec-svc ,port: 80 ,serviceKind: linkis-cg-engineconn at org.apache.linkis.engineplugin.spark.executor.SparkPythonExecutor.setStatementsFinished(SparkPythonExecutor.scala:346) ~[linkis-engineplugin-spark-1.3.2.jar:1.3.2] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[?:1.8.0_162] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[?:1.8.0_162] at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[?:1.8.0_162] at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[?:1.8.0_162] at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) ~[py4j-0.10.9.5.jar:?] at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) ~[py4j-0.10.9.5.jar:?] at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) ~[py4j-0.10.9.5.jar:?] at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) ~[py4j-0.10.9.5.jar:?] at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) ~[py4j-0.10.9.5.jar:?] at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) ~[py4j-0.10.9.5.jar:?] at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) ~[?:1.8.0_162] 2025-08-27 14:28:21.198 error 2025-08-27 14:28:21.198 ERROR executor.SparkPythonExecutor [JobId-143592506]: 【错误诊断】 42007: 目标表与源表字段个数不一致,目标表有6个字段,源表有5个字段

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根据提供的文件信息,我们可以挖掘出以下知识点: 1. Android平台的"植物大战僵尸"游戏 "植物大战僵尸"是一款非常受欢迎的策略塔防游戏,最初由PopCap Games开发,为PC和Mac平台设计。后续PopCap Games被电子艺界(Electronic Arts,简称EA)收购,EA将这款经典游戏移植到了多个平台,包括iOS和Android平台。这次提到的版本是安卓版的"植物大战僵尸",它在功能和操作体验上尽量向PC版靠拢。 2. 游戏的数据包安装方法 游戏文件通常由APK安装包和数据包组成。数据包中包含了游戏的资源文件,如纹理、音效、地图数据等。安装此款"植物大战僵尸"安卓游戏时,需要将数据包中的usr和obb文件夹放置在SD卡的Android/obb目录下。通常,obb文件夹是用于存放大型游戏的数据包,以避免APK文件过大。 3. 游戏的兼容性和操作系统要求 文件描述中指出,此安卓版"植物大战僵尸"需要安卓4.1以上版本才可以运行。这意味着它至少兼容安卓 Jelly Bean 4.1至最新的安卓版本。玩家在下载和安装游戏前需检查自己的设备操作系统版本是否满足这一要求。 4. 游戏玩法和特性 游戏拥有“花园”模式,这可能意味着玩家需要在某种虚拟花园内种植植物,并通过此方式发展自己的防御系统。此外,游戏还含有很多种无尽模式。无尽模式通常指的是一种游戏循环进行的模式,玩家需要在不断增加难度的情况下尽可能长时间地生存下来。 5. 游戏的解锁机制 文件描述中提到的“需要通关冒险模式解锁”,这说明游戏采用了类似于其他塔防游戏的通关解锁机制。玩家首先需要通过游戏的冒险模式,完成一系列的任务和挑战,才能开启其他模式或增强的游戏内容。 6. 游戏的标签 此款游戏的标签是“植物大战僵尸 含数据包 好玩”。标签"含数据包"再次确认了玩家在安装过程中需要处理数据包的问题,"好玩"则是一个主观的评价,表明游戏在发布时给玩家的普遍印象是有趣的。 总结来说,此安卓版的"植物大战僵尸"是一款高度仿照PC版的移植作品,要求玩家的安卓设备至少是4.1版本以上。游戏提供了丰富的模式和挑战,以及需要通过完成特定任务来解锁的特性。安装时需要正确放置数据包,以确保游戏的完整运行和玩家的良好体验。
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元宇宙中的智能扩展现实:新兴理论与应用探索

# 元宇宙中的智能扩展现实:新兴理论与应用 ## 1. 元宇宙的特征 元宇宙是一个具有多种独特特征的环境,这些特征使其区别于传统的现实世界和虚拟世界。具体如下: - **协作环境**:人们在元宇宙中协作以实现经济、社会和休闲等不同目标。 - **在线空间**:基于三维的在线环境,人们可以沉浸其中。 - **共享世界**:人们能够分享活动、观点和信息,购物也成为一种网络化体验。 - **增强和科技化场所**:借助增强现实技术,人们可以丰富体验,还能通过虚拟元素、技术和互联网进行社交和互动。 - **多用户环境**:人们可以同时使用相同的技术或进行相同的活动,是现实生活的延伸。 - **无限世界
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内网穿透时序图

内网穿透(也称为NAT穿透)是一种通过公网服务器将内网服务暴露到公网的技术。其核心原理是通过建立一条从公网到内网的通信隧道,使得外部网络可以访问到处于内网中的服务。以下是一个典型的内网穿透工作原理的时序图描述: ### 内网穿透时序图 1. **内网客户端连接公网服务器** 内网中的客户端(如本地开发服务器)主动连接到公网上的穿透服务器,建立一条长连接。这条连接通常会保持活跃状态,用于后续的请求转发 [^2]。 2. **公网服务器分配映射地址** 公网服务器在接收到内网客户端的连接后,会为其分配一个公网映射地址(如公网IP和端口),并将这个映射关系记录下来 [^1]
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图形学实验:画方格模拟像素点及交互功能实现

从标题和描述中可以看出,这是一段涉及计算机图形学实验的代码。知识点覆盖了图形学基础、事件处理、用户交互以及图形算法等几个方面。下面将对这些知识点进行详细说明。 计算机图形学是计算机科学的一个分支,主要研究如何利用计算机技术来生成、处理、存储和显示图形信息。图形学实验通常要求学生能够通过编程实践来理解并实现各种图形算法,从而加深对图形学理论的理解。 描述中提到的实验功能涉及了以下几个核心知识点: 1. **PgUp键放大和PgDn键缩小功能**:这涉及到图形的变换,特别是缩放变换。在计算机图形学中,缩放变换是一种线性变换,通过改变图形的尺寸来进行显示,这种操作通常通过改变图形的坐标系中的比例因子来实现。实验中用到了键盘事件处理来控制图形的缩放,这也是图形用户界面(GUI)编程的一部分。 2. **方向键平移功能**:平移是一种基本的图形变换,它通过改变图形的位置而不改变其大小和形状来实现。与缩放类似,平移也是线性变换的一种,通过改变图形在坐标系中的位置向量来完成。在用户界面中通过监听键盘事件(如方向键的按下)来触发平移操作,体现了事件驱动编程的应用。 3. **鼠标画线功能**:鼠标是图形用户界面中一种重要的交互设备,通过它可以实现图形的选择、拖动等操作。实验中通过鼠标事件(如鼠标左键点击)来选择线段的起点和终点,实现画线功能。此外还提到了鼠标右键的取消操作,这涉及到了事件处理中的事件取消与拦截技术,即在某个操作未完成前,用户可以通过特定操作来终止当前操作。 4. **椭圆和圆的画线算法**:在计算机图形学中,椭圆和圆的生成是基本算法之一。圆和椭圆的画法通常涉及参数方程或离散像素点的确定。实验中通过调整算法实现不同的图形绘制,这要求学生了解基本的几何变换以及图形绘制算法。 5. **多边形填充算法**:多边形的填充算法是计算机图形学中一个重要的概念,它允许将一个封闭区域内的所有像素点填充为特定颜色。填充算法在图形学中有多种实现方式,如扫描线填充、种子填充等。实验中要求学生实现通过鼠标点击来确定多边形顶点,并对多边形进行填充。 从以上分析可以看出,这段描述涵盖了图形学实验的几个重要知识点,包括图形变换(缩放和平移)、事件处理(键盘和鼠标事件)、基本图形绘制算法(画线、绘制椭圆和圆、多边形填充)。通过对这些知识点的学习和实验操作,学生能够加深对计算机图形学的理解,并提升图形处理和编程能力。 【压缩包子文件的文件名称列表】中仅有一个文件名“test1”,根据描述无法得知具体内容,但我们可以合理推测该文件可能包含了执行上述功能所需的源代码或者是一个测试文件,用于验证代码功能的正确性。在实际开发中,通常需要通过编写测试用例对功能进行测试,以确保代码的稳定性和可靠性。在图形学实验中,测试用例可能包括对放大缩小、平移、画线和多边形填充等功能的测试,以验证实验是否能够正确执行预定的操作和算法。
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奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实

# 奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实 ## 1. 纳米层面的双重关系 在奢侈品时尚零售领域,纳米层面体现了一线员工与奢侈品时尚消费者之间的双重关系。一线员工不仅包括人类,还涵盖了人工智能代理,如聊天机器人和店内机器人。人类一线员工需依据零售组织文化和身份接受培训,同时享有所在国家法律规定的劳动权利和义务,并遵循时尚奢侈品牌的总体政策。 而人工智能代理在知识和情感方面不断进化,最终可能会更清晰地意识到自身存在,甚至开始主张权利,未来还有可能成为消费者。与此同时,融合纳米技术设备或采用增强能力假肢的混合人类,也能同时扮演员工和顾客的双重角色。 在这种情况下,人类与人工智能代理、不同技术水