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Python专属编程平台ComPy简介及技术栈解析

下载需积分: 5 | 1.52MB | 更新于2024-12-28 | 110 浏览量 | 3 评论 | 0 下载量 举报 收藏
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ComPy的设计和功能可能模仿了HackerRank的主要特点,提供各种编程难题,覆盖不同的难度级别和题型,包括但不限于算法、数据结构、数学题目等。 该平台的特定功能和设计细节并未在描述中提及,但从标题和标签信息可以推测ComPy可能是一个综合性的学习和练习平台。标签中列举的技术栈反映了ComPy的前端和后端开发技术,这些技术的使用表明ComPy是一个比较现代的Web应用程序。 标签中提到的'nodejs'和'JavaScript'表明ComPy的后端可能使用Node.js编写,而前端可能依赖于JavaScript技术,包括流行的前端框架React.js。React.js是Facebook开发的一个用于构建用户界面的JavaScript库,它使用声明式的视图和组件化的概念,使得构建复杂的交互式UI变得简单。 'flask'是一个轻量级的Web应用框架,其用Python编写,非常适合快速开发小型项目,这与Python开发者的使用场景高度契合。'firebase'和'appengine'都是Google提供的云计算服务,可以用来构建和托管后端应用,而'mongodb'是一种NoSQL数据库,常用于存储和管理大量的非关系型数据。 'cloudstorage'和'cloudfunctions'指的是谷歌云平台提供的用于存储和服务器端编程的服务。通过这些服务,ComPy能够提供云存储功能,允许用户上传代码和文件,并可能利用服务器端函数来处理用户的编程任务和提交。 压缩包子文件名'ComPy-master'暗示了这是一个项目主分支的压缩文件,通常包含了整个项目的代码库,可能涉及前端和后端代码、配置文件、文档和其他必要资源。从文件名可以推测,这个项目是开源的,'master'分支代表了最新的稳定版本或开发版本。 综上所述,ComPy作为一个面向Python开发者的在线编程平台,不仅提供了一个类似于HackerRank的学习环境,而且采用了现代的Web开发技术栈,结合了云计算服务的强大功能。对于Python开发者来说,这可能是一个很好的学习资源,能够帮助他们在实践中提高编程能力,并通过在线挑战来测试和展示他们的技能。"

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``` %% 初始化环境 clc; clear; close all; mkdir('NormalizedFits'); % 创建结果文件夹 mkdir('ComparisonPlot'); %% 任务1:读取所有结构体文件 fileList = dir('FitResult_*.mat'); % 获取文件列表 numFiles = length(fileList); % 文件数量 allFits = cell(numFiles, 1); % 预分配存储空间 % 预存储对比数据 compY = cell(numFiles, 1); % 归一化y轴数据 compXFit = cell(numFiles, 1); % 拟合曲线数据 legendLabels = cell(numFiles,1); % 图例标签 %% 循环处理每个特征 for i = 1:numFiles % 加载数据(注意变量名可能不同) data = load(fullfile(fileList(i).folder, fileList(i).name)); %% 任务2:数据归一化(Z-score标准化) xRaw = data.xData(:); yRaw = data.yData(:); % 计算标准化参数 xNorm = (xRaw - mean(xRaw))/std(xRaw); yNorm = (yRaw - mean(yRaw))/std(yRaw); %% 任务3:三次多项式拟合 [coef, ~, mu] = polyfit(yNorm, xNorm, 3); xEval = linspace(min(xNorm), max(xNorm), 100); yFit = polyval(coef, xEval, [], mu); % 带归一化参数 %% 任务4:存储单变量结果图 fig = figure('Visible','off'); scatter(yNorm, xNorm, 40, 'filled', 'MarkerEdgeColor',[0.2 0.2 0.2],... 'MarkerFaceColor',[0.7 0.7 0.7], 'DisplayName','归一化数据'); hold on; plot(xEval, yFit, 'LineWidth',2, 'Color',[0.8 0.2 0.2],... 'DisplayName','三次拟合'); % 图件美化 xlabel('归一化肌电特征值'); ylabel('归一化信号强度'); title(sprintf('特征: %s | RMSE: %.2f',... data.dataName, data.rmseWindows(1))); legend('Location','northwest'); grid on; set(gca, 'FontSize',12, 'FontName','Microsoft YaHei'); % 保存结果 saveas(fig, fullfile('NormalizedFits',... sprintf('%s_NormalizedFit.fig',data.dataName))); saveas(fig, fullfile('NormalizedFits',... sprintf('%s_NormalizedFit.png',data.dataName))); close(fig); %% 存储对比数据 compx{i} = xEval; compyFit{i} = yFit; legendLabels{i} = data.dataName; end %% 任务5-6:生成对比图 fig = figure('Color','w','Position',[100 100 1200 800]); colorOrder = lines(numFiles); % 生成区分色 % 绘制所有拟合曲线 hold on; for i = 1:numFiles plot(compY{i}, compXFit{i},... 'LineWidth', 1.5,... 'Color', colorOrder(i,:),... 'DisplayName', legendLabels{i}); end % 图件高级设置 xlabel('归一化特征值 (z-score)', 'FontSize',14); ylabel('归一化信号强度 (z-score)', 'FontSize',14); title('肌电特征三次拟合对比', 'FontSize',16); legend('FontSize',10, 'NumColumns',2, 'Box','off'); grid on; set(gca, 'LineWidth',1.2, 'FontSize',12,... 'XMinorGrid','on', 'YMinorGrid','on'); % 保存对比图 saveas(fig, fullfile('ComparisonPlot','AllFeatures_Comparison.fig')); saveas(fig, fullfile('ComparisonPlot','AllFeatures_Comparison.png')); close(fig); disp('====== 处理完成 ======');```这代码画出来的图横纵坐标是反的

资源评论
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阿汝娜老师
2025.08.23
标签涉及多种技术栈,但平台核心似乎专为Python设计。
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丛乐
2025.08.04
这个平台专注于Python,对于热爱编程的人来说是个不错的选择。🍓
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士多霹雳酱
2025.07.12
如果想提升Python技能,ComPy是个值得尝试的学习工具。
活宝spring
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