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在AutoDL上部署完deepseek后能够训练自己的数据集吗

时间: 2025-03-03 15:42:29 浏览: 102
### 使用 DeepSeek 在 AutoDL 平台上训练自定义数据集 为了在 AutoDL 平台上的 DeepSeek 中使用自定义数据集进行训练，需遵循特定配置流程以确保平台能够识别并处理这些数据。 #### 配置自定义数据集 当计划利用自定义数据集时，在 `dataset_info.json` 文件内加入对应的数据集描述是必要的操作[^1]。此文件通常位于项目根目录下或由具体框架文档指导的位置。该 JSON 文件应至少包含有关数据集名称、版本以及任何其他有助于理解其结构的信息字段。 #### 加载预训练模型与分词器 针对所使用的模型和环境特性，采用适当的方式加载预训练资源非常重要。例如，对于较新的 GPU 设备，建议通过 PyTorch 的 bfloat16 数据类型来优化性能表现；同时设置 `trust_remote_code=True` 参数允许执行来自远程仓库中的特殊逻辑代码片段[^2]： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( '/root/autodl-tmp/OpenNLPLab/TransNormerLLM-7B/', use_fast=False, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( '/root/autodl-tmp/OpenNLPLab/TransNormerLLM-7B/', trust_remote_code=True, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16) ``` #### 准备训练脚本 编写 Python 脚本来准备训练过程，这可能涉及但不限于读取本地存储路径下的自定义数据集、调整超参数设定等步骤。注意要按照目标框架的要求格式化输入数据，并考虑是否应用诸如 LoRA (Low-Rank Adaptation) 这样的微调策略提高效率。
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import os import torch from transformers import ( AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, BitsAndBytesConfig, DataCollatorWithPadding, set_seed, ) from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training from datasets import load_dataset, load_from_disk import bitsandbytes as bnb import numpy as np from transformers import Trainer, TrainerCallback import logging import gc import matplotlib # 设置matplotlib后端，避免GUI问题 matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt # 添加评估指标库 from rouge_score import rouge_scorer import nltk from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu, SmoothingFunction # 下载NLTK数据（如果尚未下载） try: nltk.data.find('tokenizers/punkt') except LookupError: nltk.download('punkt') # 设置随机种子 set_seed(42) # 更激进的显存管理配置 os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:32" torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True def clear_gpu_memory(): """清理GPU显存""" gc.collect() if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.synchronize() def print_gpu_utilization(): if torch.cuda.is_available(): allocated = torch.cuda.memory_allocated()/1024**3 reserved = torch.cuda.memory_reserved()/1024**3 print(f"GPU memory allocated: {allocated:.2f} GB") print(f"GPU memory reserved: {reserved:.2f} GB") # 检查 CUDA 状态 print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}") if torch.cuda.is_available(): print(f"Total GPU memory: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024**3:.2f} GB") print("初始显存使用情况:") print_gpu_utilization() # 模型路径 model_name = "/root/autodl-tmp/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat" # 4-bit 量化配置 - 更节省显存的配置 quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, ) # 加载 tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) # 清理显存 clear_gpu_memory() # 加载模型（量化） print("加载模型中...") print_gpu_utilization() model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantization_config=quantization_config, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, low_cpu_mem_usage=True, # 减少CPU内存使用 ) print("模型加载完成:") print_gpu_utilization() # 准备模型进行 k-bit 训练 model.config.use_cache = False model.gradient_checkpointing_enable() model = prepare_model_for_kbit_training(model) # 配置 LoRA lora_config = LoraConfig( r=4, # 保持较小的rank lora_alpha=16, target_modules=["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj"], lora_dropout=0.1, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", inference_mode=False ) # 应用 LoRA 到模型 model = get_peft_model(model, lora_config) # 打印可训练参数信息 def print_trainable_parameters(model): trainable_params = 0 all_param = 0 for _, param in model.named_parameters(): all_param += param.numel() if param.requires_grad: trainable_params += param.numel() print( f"trainable params: {trainable_params} || " f"all params: {all_param} || " f"trainable%: {100 * trainable_params / all_param:.2f}" ) print_trainable_parameters(model) # 数据路径 data_dir = "/root/autodl-tmp/self-llm-master/medical data/" # 自动判断加载方式（支持 .jsonl 或 .arrow） def load_dataset_smart(path): if os.path.isdir(path): dataset = load_from_disk(path) elif os.path.isfile(path) and path.endswith(".jsonl"): dataset = load_dataset("json", data_files=path) else: raise ValueError(f"不支持的文件类型：{path}") return dataset # 只加载训练集和验证集 print("加载数据集...") train_dataset = load_dataset_smart(os.path.join(data_dir, "train.jsonl"))["train"] # 加载验证集用于评估指标 eval_dataset = load_dataset_smart(os.path.join(data_dir, "dev.jsonl"))["train"] print(f"Train size: {len(train_dataset)}") print(f"Eval size: {len(eval_dataset)}") # 编码函数：合并 Question + Response 并生成 labels def tokenize_function(examples): prompts = [str(p) for p in examples["Question"]] completions = [str(c) for c in examples["Response"]] full_text = [p + "\n" + c for p, c in zip(prompts, completions)] # 进一步减小序列长度以节省显存 result = tokenizer(full_text, truncation=True, max_length=64, padding="max_length", return_tensors="pt") result["labels"] = result["input_ids"].clone() return result # 用于评估的编码函数（保留原始文本） def tokenize_function_for_eval(examples): prompts = [str(p) for p in examples["Question"]] completions = [str(c) for c in examples["Response"]] full_text = [p + "\n" + c for p, c in zip(prompts, completions)] # 对于评估，我们需要保留原始文本以便生成和比较 result = tokenizer(full_text, truncation=True, max_length=64, padding="max_length", return_tensors="pt") result["labels"] = result["input_ids"].clone() result["prompts"] = prompts # 保留原始问题 result["references"] = completions # 保留原始答案 return result print("开始tokenize数据...") print_gpu_utilization() # 应用 tokenize (处理训练集和验证集) tokenized_train = train_dataset.map( tokenize_function, batched=True, batch_size=8, # 减小批次大小 num_proc=1, # 减少进程数到1 remove_columns=["Question", "Response", "Complex_CoT"], desc="Tokenizing train dataset" ) tokenized_eval = eval_dataset.map( tokenize_function_for_eval, batched=True, batch_size=8, num_proc=1, remove_columns=["Question", "Response", "Complex_CoT"], desc="Tokenizing eval dataset" ) print("数据处理完成:") print_gpu_utilization() # 数据整理器（用于动态 padding） data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer, padding="longest") # 训练参数配置 - 添加验证相关参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./deepseek-medical", overwrite_output_dir=True, num_train_epochs=1, per_device_train_batch_size=1, per_device_eval_batch_size=1, gradient_accumulation_steps=32, learning_rate=1e-4, weight_decay=0.01, warmup_steps=100, save_steps=50, logging_steps=10, save_total_limit=2, bf16=False, fp16=True, logging_dir="./logs", report_to="none", optim="adamw_torch", evaluation_strategy="steps", # 每隔一定步骤进行验证 eval_steps=50, # 每50步验证一次 save_strategy="steps", disable_tqdm=False, group_by_length=True, save_safetensors=False, load_best_model_at_end=True, # 训练结束后加载最佳模型 dataloader_pin_memory=False, remove_unused_columns=True, dataloader_num_workers=0, gradient_checkpointing=True, max_grad_norm=1.0, greater_is_better=False, # 损失越小越好 metric_for_best_model="eval_loss", # 使用验证损失作为最佳模型选择标准 ) # 用于存储训练过程中的损失值 class LossLoggingCallback(TrainerCallback): def __init__(self): self.train_losses = [] self.eval_losses = [] self.steps = [] self.eval_steps = [] self.logged = False # 标记是否已记录数据 def on_log(self, args, state, control, logs=None, **kwargs): # 检查日志中是否有损失信息 if logs and "loss" in logs: self.train_losses.append(logs["loss"]) self.steps.append(state.global_step) self.logged = True print(f"记录损失 - Step: {state.global_step} | Train Loss: {logs['loss']:.4f}") elif logs and "eval_loss" in logs: self.eval_losses.append(logs["eval_loss"]) self.eval_steps.append(state.global_step) print(f"记录验证损失 - Step: {state.global_step} | Eval Loss: {logs['eval_loss']:.4f}") elif logs: print(f"日志内容: {list(logs.keys())}") # 调试信息，查看日志中有什么键 # 计算评估指标的函数 def compute_metrics(eval_preds): preds, labels = eval_preds # 如果预测是logits，需要转换为token IDs if isinstance(preds, tuple): preds = preds[0] # 获取预测的token IDs pred_ids = np.argmax(preds, axis=-1) # 计算基本指标（准确率等） accuracy = (pred_ids == labels).astype(np.float32).mean().item() # 初始化ROUGE评分器 scorer = rouge_scorer.RougeScorer(['rouge1', 'rouge2', 'rougeL'], use_stemmer=True) # 存储所有分数 rouge1_scores = [] rouge2_scores = [] rougeL_scores = [] bleu_scores = [] # 使用平滑函数计算BLEU smoothing = SmoothingFunction().method1 # 遍历每个样本计算指标 for i in range(len(pred_ids)): # 解码预测和参考文本 pred_text = tokenizer.decode(pred_ids[i], skip_special_tokens=True) ref_text = tokenizer.decode(labels[i], skip_special_tokens=True) # 计算ROUGE分数 try: scores = scorer.score(ref_text, pred_text) rouge1_scores.append(scores['rouge1'].fmeasure) rouge2_scores.append(scores['rouge2'].fmeasure) rougeL_scores.append(scores['rougeL'].fmeasure) except Exception as e: # 如果计算出错，添加0分 rouge1_scores.append(0.0) rouge2_scores.append(0.0) rougeL_scores.append(0.0) # 计算BLEU分数 try: # 将文本分词 ref_tokens = nltk.word_tokenize(ref_text.lower()) pred_tokens = nltk.word_tokenize(pred_text.lower()) # 计算BLEU-1到BLEU-4分数并取平均 bleu_score = sentence_bleu( [ref_tokens], pred_tokens, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25), smoothing_function=smoothing ) bleu_scores.append(bleu_score) except Exception as e: bleu_scores.append(0.0) # 返回平均分数 return { "accuracy": accuracy, "rouge1": np.mean(rouge1_scores) if rouge1_scores else 0.0, "rouge2": np.mean(rouge2_scores) if rouge2_scores else 0.0, "rougeL": np.mean(rougeL_scores) if rougeL_scores else 0.0, "bleu": np.mean(bleu_scores) if bleu_scores else 0.0, } # 简化的 Trainer (移除评估函数) class SimpleTrainer(Trainer): def log(self, logs): if "loss" in logs: logs["Train Loss"] = logs.pop("loss") if "eval_loss" in logs: logs["Eval Loss"] = logs.pop("eval_loss") if "learning_rate" in logs: logs["Learning Rate"] = logs.pop("learning_rate") if "train_samples_per_second" in logs: logs["Train Samples/Second"] = f"{logs.pop('train_samples_per_second'):.2f}" super().log(logs) # 自定义 Callback (移除验证相关日志) class CustomCallback(TrainerCallback): def on_log(self, args, state, control, logs=None, **kwargs): epoch = logs.get("epoch", 0) train_loss = logs.get("Train Loss", "N/A") eval_loss = logs.get("Eval Loss", "N/A") learning_rate = logs.get("Learning Rate", 0) log_str = f"Epoch: {epoch:.2f}" if train_loss != "N/A": log_str += f" | Train Loss: {train_loss:.4f}" if eval_loss != "N/A": log_str += f" | Eval Loss: {eval_loss:.4f}" log_str += f" | Learning Rate: {learning_rate:.2e}" print(log_str) # 设置日志 for handler in logging.root.handlers[:]: logging.root.removeHandler(handler) logging.basicConfig(level=logging.INFO) ch = logging.StreamHandler() ch.setFormatter(logging.Formatter('%(message)s')) logging.root.addHandler(ch) # 创建损失记录回调 loss_callback = LossLoggingCallback() # 初始化 Trainer (使用验证集和评估指标) trainer = SimpleTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_train, eval_dataset=tokenized_eval, tokenizer=tokenizer, data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics, # 添加评估指标计算函数 ) # 添加回调 trainer.add_callback(CustomCallback()) trainer.add_callback(loss_callback) # 清理显存 clear_gpu_memory() print("开始训练...") print_gpu_utilization() # 开始训练 train_result = trainer.train() # 绘制并保存损失曲线 def plot_loss_curve(steps, train_losses, eval_losses=None, save_path="./loss_curve.png"): print(f"尝试绘制损失曲线，训练数据点数: {len(steps)}") if len(steps) == 0 or len(train_losses) == 0: print("警告: 没有足够的数据来绘制损失曲线") return plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(steps, train_losses, marker='o', linestyle='-', color='b', label='Training Loss') if eval_losses and len(eval_losses) > 0: eval_steps = [(i+1) * training_args.eval_steps for i in range(len(eval_losses))] plt.plot(eval_steps, eval_losses, marker='s', linestyle='-', color='r', label='Evaluation Loss') plt.title('Training Loss Curve') plt.xlabel('Steps') plt.ylabel('Loss') plt.grid(True) plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(save_path) plt.close() print(f"损失曲线已保存到: {save_path}") # 检查是否有记录到损失数据 print(f"是否记录到损失数据: {loss_callback.logged}") print(f"记录的步骤数: {len(loss_callback.steps)}") print(f"记录的训练损失值数: {len(loss_callback.train_losses)}") print(f"记录的验证损失值数: {len(loss_callback.eval_losses)}") # 绘制损失曲线 plot_loss_curve(loss_callback.steps, loss_callback.train_losses, loss_callback.eval_losses) # 获取训练结果 print("\n" + "="*50) print("训练统计信息:") print("="*50) print(f"全局步数: {train_result.global_step}") print(f"训练损失: {train_result.training_loss}") # 在最终模型上进行评估以获取最终指标 print("正在计算最终评估指标...") final_metrics = trainer.evaluate() print("\n" + "="*50) print("最终评估指标:") print("="*50) for key, value in final_metrics.items(): print(f"{key}: {value:.4f}") # 保存模型 model.save_pretrained("./deepseek-medical-final") tokenizer.save_pretrained("./deepseek-medical-final") trainer.save_model("./deepseek-medical-final") # 手动创建 generation_config.json from transformers import GenerationConfig generation_config = GenerationConfig( bos_token_id=tokenizer.bos_token_id if tokenizer.bos_token_id else 1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id else 2, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id if tokenizer.pad_token_id else 0, max_length=2048, max_new_tokens=512, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9, ) # 保存生成配置 generation_config.save_pretrained("./deepseek-medical-final") # 保存训练结果到文件 import json with open("./deepseek-medical-final/train_result.json", "w") as f: json.dump({ "train_result": train_result.metrics if hasattr(train_result, 'metrics') else {}, "final_metrics": final_metrics, "training_args": training_args.to_dict(), "loss_history": { "steps": loss_callback.steps, "train_losses": loss_callback.train_losses, "eval_losses": loss_callback.eval_losses } }, f, indent=2, ensure_ascii=False) print(f"\n模型和训练结果已保存到: ./deepseek-medical-final")

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langchain4j-open-ai-0.29.1.jar中文-英文对照文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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微信机器人标题 V1 创建时间：21:34

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/dcc8bce43c34 基于 hanson/vbot 项目开发。 感谢 hanson/vbot 项目、Swoole 以及图灵机器人提供的支持与技术基础。 项目具备完善的稳定性保障机制，通过进程监控与自动恢复功能确保服务持续运行。多用户登录场景下，可灵活调整进程数适配需求。核心功能依赖现有成熟库实现，聚焦于通过 Swoole 优化运行模式，兼顾功能扩展性与稳定性。使用前需完成环境配置与图灵机器人密钥设置，确保交互功能正常启用。
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基于MATLAB Simulink的六脉冲高压直流输电系统稳态与瞬态性能研究

利用MATLAB Simulink构建和分析一个500MW（250kv-2kv）的六脉冲高压直流输电系统。首先，从学生的角度出发，介绍初次接触这种复杂系统的体验；接着，从IT人士的角度，强调模型搭建与参数设定的精确性；然后，由技术专家进行稳态性能测试，确保系统在不同负载条件下的稳定运行；最后，通过场景模拟评估系统的瞬态性能，如负载突变和设备故障等情况。文中还提供了简单的Simulink模型搭建代码示例，帮助读者更好地理解和应用。 适合人群：电力工程专业的学生、从事电力系统研究的技术人员以及对电力电子感兴趣的IT人士。 使用场景及目标：① 学习高压直流输电系统的工作原理及其建模方法；② 掌握稳态和瞬态性能的测试技巧；③ 提升对电力电子技术的理解和应用能力。 其他说明：文章不仅涵盖了理论知识，还包括实际操作步骤和代码示例，有助于读者全面掌握相关技能。
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Visual C++.NET编程技术实战指南

根据提供的文件信息，可以生成以下知识点： ### Visual C++.NET编程技术体验 #### 第2章 定制窗口 - **设置窗口风格**：介绍了如何通过编程自定义窗口的外观和行为。包括改变窗口的标题栏、边框样式、大小和位置等。这通常涉及到Windows API中的`SetWindowLong`和`SetClassLong`函数。 - **创建六边形窗口**：展示了如何创建一个具有特殊形状边界的窗口，这类窗口不遵循标准的矩形形状。它需要使用`SetWindowRgn`函数设置窗口的区域。 - **创建异形窗口**：扩展了定制窗口的内容，提供了创建非标准形状窗口的方法。这可能需要创建一个不规则的窗口区域，并将其应用到窗口上。 #### 第3章 菜单和控制条高级应用 - **菜单编程**：讲解了如何创建和修改菜单项，处理用户与菜单的交互事件，以及动态地添加或删除菜单项。 - **工具栏编程**：阐述了如何使用工具栏，包括如何创建工具栏按钮、分配事件处理函数，并实现工具栏按钮的响应逻辑。 - **状态栏编程**：介绍了状态栏的创建、添加不同类型的指示器（如文本、进度条等）以及状态信息的显示更新。 - **为工具栏添加皮肤**：展示了如何为工具栏提供更加丰富的视觉效果，通常涉及到第三方的控件库或是自定义的绘图代码。 #### 第5章 系统编程 - **操作注册表**：解释了Windows注册表的结构和如何通过程序对其进行读写操作，这对于配置软件和管理软件设置非常关键。 - **系统托盘编程**：讲解了如何在系统托盘区域创建图标，并实现最小化到托盘、从托盘恢复窗口的功能。 - **鼠标钩子程序**：介绍了钩子（Hook）技术，特别是鼠标钩子，如何拦截和处理系统中的鼠标事件。 - **文件分割器**：提供了如何将文件分割成多个部分，并且能够重新组合文件的技术示例。 #### 第6章 多文档/多视图编程 - **单文档多视**：展示了如何在同一个文档中创建多个视图，这在文档编辑软件中非常常见。 #### 第7章 对话框高级应用 - **实现无模式对话框**：介绍了无模式对话框的概念及其应用场景，以及如何实现和管理无模式对话框。 - **使用模式属性表及向导属性表**：讲解了属性表的创建和使用方法，以及如何通过向导性质的对话框引导用户完成多步骤的任务。 - **鼠标敏感文字**：提供了如何实现点击文字触发特定事件的功能，这在阅读器和编辑器应用中很有用。 #### 第8章 GDI+图形编程 - **图像浏览器**：通过图像浏览器示例，展示了GDI+在图像处理和展示中的应用，包括图像的加载、显示以及基本的图像操作。 #### 第9章 多线程编程 - **使用全局变量通信**：介绍了在多线程环境下使用全局变量进行线程间通信的方法和注意事项。 - **使用Windows消息通信**：讲解了通过消息队列在不同线程间传递信息的技术，包括发送消息和处理消息。 - **使用CriticalSection对象**：阐述了如何使用临界区（CriticalSection）对象防止多个线程同时访问同一资源。 - **使用Mutex对象**：介绍了互斥锁（Mutex）的使用，用以同步线程对共享资源的访问，保证资源的安全。 - **使用Semaphore对象**：解释了信号量（Semaphore）对象的使用，它允许一个资源由指定数量的线程同时访问。 #### 第10章 DLL编程 - **创建和使用Win32 DLL**：介绍了如何创建和链接Win32动态链接库（DLL），以及如何在其他程序中使用这些DLL。 - **创建和使用MFC DLL**：详细说明了如何创建和使用基于MFC的动态链接库，适用于需要使用MFC类库的场景。 #### 第11章 ATL编程 - **简单的非属性化ATL项目**：讲解了ATL（Active Template Library）的基础使用方法，创建一个不使用属性化组件的简单项目。 - **使用ATL开发COM组件**：详细阐述了使用ATL开发COM组件的步骤，包括创建接口、实现类以及注册组件。 #### 第12章 STL编程 - **list编程**：介绍了STL（标准模板库）中的list容器的使用，讲解了如何使用list实现复杂数据结构的管理。 #### 第13章 网络编程 - **网上聊天应用程序**：提供了实现基本聊天功能的示例代码，包括客户端和服务器的通信逻辑。 - **简单的网页浏览器**：演示了如何创建一个简单的Web浏览器程序，涉及到网络通信和HTML解析。 - **ISAPI服务器扩展编程**：介绍了如何开发ISAPI（Internet Server API）服务器扩展来扩展IIS（Internet Information Services）的功能。 #### 第14章 数据库编程 - **ODBC数据库编程**：解释了ODBC（开放数据库互联）的概念，并提供了使用ODBC API进行数据库访问的示例。 - **ADO编程**：介绍了ADO（ActiveX Data Objects）技术，讲解了如何使用ADO进行数据库的增删改查等操作。 #### 第15章 HTML帮助系统编程 - **创建HTML帮助文件**：讲解了如何创建HTML帮助文件（.chm），这是微软帮助系统的一种形式。 - **区分上下文帮助**：提供了在应用程序中实现上下文敏感帮助的技术示例。 #### 第16章 安装和部署项目 - **用安装程序向导创建安装项目**：介绍了如何使用Visual Studio中的安装和部署项目向导，快速创建安装程序。 - **部署应用程序**：阐述了部署应用程序到目标系统的过程，以及如何确保应用程序的正确安装和运行。 以上内容涵盖了Visual C++.NET编程技术体验一书中涉及的各个技术点，并对每个章节中的示例做了详细的说明。这些知识点对于理解和掌握Visual C++.NET编程非常重要，并能够帮助读者在实际项目开发中应用这些技术。
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HarmonyOS内核深度探秘：优化自由行旅游系统的策略

# 1. HarmonyOS内核概述与旅游系统需求分析 ## 1.1 HarmonyOS内核概述 HarmonyOS（鸿蒙操作系统）是由华为开发的一个分布式操作系统，旨在提供跨多种设备的无缝体验。其内核设计理念强调高效、安全和模块化，以微内核架构和分布式能力
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tkinter模块所有控件

<think>好的，我现在需要回答用户关于Tkinter模块中所有控件列表的问题。首先，我需要回忆Tkinter的基础知识，确保自己了解各个控件的名称和用途。用户希望得到所有支持的控件列表，所以必须全面覆盖，不能遗漏。 首先，我应该从Tkinter的标准控件开始。常见的控件包括Label、Button、Entry这些基础部件。然后是Frame，用于布局，还有Canvas用于绘图。接下来是Checkbutton、Radiobutton，这些属于选择类控件。Listbox和Scrollbar通常一起使用，处理滚动内容。还有Scale（滑块）、Spinbox、Menu、Menubutton这些可能
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局域网五子棋游戏：娱乐与聊天的完美结合

标题“网络五子棋”和描述“适合于局域网之间娱乐和聊天!”以及标签“五子棋 网络”所涉及的知识点主要围绕着五子棋游戏的网络版本及其在局域网中的应用。以下是详细的知识点： 1. 五子棋游戏概述： 五子棋是一种两人对弈的纯策略型棋类游戏，又称为连珠、五子连线等。游戏的目标是在一个15x15的棋盘上，通过先后放置黑白棋子，使得任意一方先形成连续五个同色棋子的一方获胜。五子棋的规则简单，但策略丰富，适合各年龄段的玩家。 2. 网络五子棋的意义： 网络五子棋是指可以在互联网或局域网中连接进行对弈的五子棋游戏版本。通过网络版本，玩家不必在同一地点即可进行游戏，突破了空间限制，满足了现代人们快节奏生活的需求，同时也为玩家们提供了与不同对手切磋交流的机会。 3. 局域网通信原理： 局域网（Local Area Network，LAN）是一种覆盖较小范围如家庭、学校、实验室或单一建筑内的计算机网络。它通过有线或无线的方式连接网络内的设备，允许用户共享资源如打印机和文件，以及进行游戏和通信。局域网内的计算机之间可以通过网络协议进行通信。 4. 网络五子棋的工作方式： 在局域网中玩五子棋，通常需要一个客户端程序（如五子棋.exe）和一个服务器程序。客户端负责显示游戏界面、接受用户输入、发送落子请求给服务器，而服务器负责维护游戏状态、处理玩家的游戏逻辑和落子请求。当一方玩家落子时，客户端将该信息发送到服务器，服务器确认无误后将更新后的棋盘状态传回给所有客户端，更新显示。 5. 五子棋.exe程序： 五子棋.exe是一个可执行程序，它使得用户可以在个人计算机上安装并运行五子棋游戏。该程序可能包含了游戏的图形界面、人工智能算法（如果支持单机对战AI的话）、网络通信模块以及游戏规则的实现。 6. put.wav文件： put.wav是一个声音文件，很可能用于在游戏进行时提供声音反馈，比如落子声。在网络环境中，声音文件可能被用于提升玩家的游戏体验，尤其是在局域网多人游戏场景中。当玩家落子时，系统会播放.wav文件中的声音，为游戏增添互动性和趣味性。 7. 网络五子棋的技术要求： 为了确保多人在线游戏的顺利进行，网络五子棋需要具备一些基本的技术要求，包括但不限于稳定的网络连接、高效的数据传输协议（如TCP/IP）、以及安全的数据加密措施（如果需要的话）。此外，还需要有一个良好的用户界面设计来提供直观和舒适的用户体验。 8. 社交与娱乐： 网络五子棋除了是一个娱乐游戏外，它还具有社交功能。玩家可以通过游戏内的聊天系统进行交流，分享经验和策略，甚至通过网络寻找新的朋友。这使得网络五子棋不仅是一个个人娱乐工具，同时也是一种社交活动。 总结来说，网络五子棋结合了五子棋游戏的传统魅力和现代网络技术，使得不同地区的玩家能够在局域网内进行娱乐和聊天，既丰富了人们的娱乐生活，又加强了人际交流。而实现这一切的基础在于客户端程序的设计、服务器端的稳定运行、局域网的高效通信，以及音效文件增强的游戏体验。
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自由行旅游新篇章：HarmonyOS技术融合与系统架构深度解析

# 1. HarmonyOS技术概述 ## 1.1 HarmonyOS的起源与发展 HarmonyOS（鸿蒙操作系统）由华为公司开发，旨在构建全场景分布式OS，以应对不同设备间的互联问题。自从2019年首次发布以来，HarmonyOS迅速成长，并迅速应用于智能手机、平板、智能穿戴、车载设备等多种平台。该系