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news/2024/11/18 18:02:05/文章来源:https://www.cnblogs.com/max-hou/p/18553311

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>本网站已建立</title>
</head>
<body>
<h1 id="time"></h1>
</body>
</html>
<script>

function auto() {
    var a = new Date();//获取现在的时间
    var d = Date.parse("2020-05-20T00:00:00");//设定网站建立的时间
    var t = a.getTime()-d;//计算网站已经建立了多少时间

    //计算并输出网站建立的时间
    //通过取余运算符和取整方法计算
    var n=parseInt(t/31536000000);
    var m=t%31536000000;
    var y=parseInt(m/2592000000);;
    var m=t%2592000000;
    var r=parseInt(m/86400000);
    var m=t%86400000;
    var xs=parseInt(m/3600000);;
    var m=t%3600000;
    var fz=parseInt(m/60000);
    var m=t%60000;
    var miao=parseInt(m/1000);

    document.getElementById("time").innerHTML="本网站已建立:"+n+"年"+y+"月"+r+"日"+xs+"时"+fz+"分"+miao+"秒"

}
       setInterval(auto,1000)

</script>

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2.6

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 模拟高程数据（假设数据已经过某种方式插值或生成）这里我们创建一个简单的40x50网格，并填充随机高程值 x = np.linspace(0, 43.65, 40) y = np.linspace(0, 58.2, 50) X, Y = …

2.1

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 定义 x 的范围 x = np.linspace(-5, 5, 400) 计算三个函数的值 y_cosh = np.cosh(x) y_sinh = np.sinh(x) y_half_exp = 0.5 * np.exp(x) 创建图形和坐标轴 plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = plt.gca() 绘制函数 ax.plot(…

2.2

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import quad def fun(t, x): return np.exp(-t) * (t ** (x - 1)) x = np.linspace(0, 10, 100) # x 的范围 y = [quad(fun, 0, np.inf, args=i)[0] for i in x] # 计算积分 plt.plot(x, y) plt.xl…

Windows 右键新建文件添加指定后缀-bat批处理-c文件

前言全局说明一、说明环境: Windows 7 旗舰版二、添加，创建 .bat 后缀文件在命令行里执行下面两条命令 reg add HKCR\.bat\ShellNew /v nullfile /f >nul reg add HKCR\batfile /ve /d BAT批处理文件 /f >nul三、添加，创建 .c 后缀文件 reg add HKCR\.c\ShellNew /v …

数据结构（倒排索引）

倒排索引和正排索引倒排索引和正排索引倒排索引是什么？倒排索引也被称作反向索引（inverted index），是用于提高数据检索速度的一种数据结构，空间消耗比较大。倒排索引首先将检索文档进行分词得到多个词语/词条，然后将词语和文档 ID 建立关联，从而提高检索效率。分词就是…

旺仔水饺-冲刺日志 Day 6

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8.8

from scipy.integrate import odeint import numpy as np import pylab as plt yx = lambda y,x: [y[1], np.sqrt(1+y[1]**2)/5/(1-x)] x0 = np.arange(0, 1, 0.00001) y0 = odeint(yx, [0,0], x0) plt.rc(font, size=16) plt.plot(x0, y0[:,0]); plt.show() 2023310143007