/* 设置一个容器使用伸缩布局 */
.container {
  display: flex; /* 设置为伸缩容器 */
  flex-direction: row; /* 默认值，子元素在主轴（水平）排列 */
  justify-content: flex-start; /* 子元素向主轴起始方向对齐 */
  align-items: center; /* 子元素在交叉轴上居中对齐 */
  height: 100px; /* 容器高度 */
  background-color: lightblue; /* 容器背景色 */
}
 
/* 设置子元素 */
.item {
  margin: 10px; /* 子元素间隔 */
  padding: 10px; /* 子元素内填充 */
  background-color: salmon; /* 子元素背景色 */
}
 
/* 设置特定子元素的样式 */
.item:nth-child(2) {
  flex-grow: 1; /* 第二个子元素会占据容器中的可用空间 */
  background-color: lightgreen; /* 子元素背景色 */
}
 
/* 设置第三个子元素的样式 */
.item:nth-child(3) {
  flex-shrink: 2; /* 第三个子元素在空间不足时会缩小 */
  background-color: lightcoral; /* 子元素背景色 */
}

这段代码展示了如何使用CSS的伸缩布局（flexbox）来创建一个简单的布局。它设置了一个容器和几个子元素，并使用了伸缩布局的一些关键属性，如flex-grow和flex-shrink。这有助于理解伸缩布局的基本概念，并能为初学者提供一个实践的例子。

import numpy as np
 
# 假设这是一个简化的函数，用于初始化模型权重
def init_model_weights(num_weights):
    return np.random.rand(num_weights)
 
# 假设这是一个简化的函数，用于计算模型的损失
def calculate_loss(model_weights):
    # 实际计算损失的逻辑
    return np.sum(model_weights)
 
# 假设这是一个简化的函数，用于在一个局部数据集上训练模型
def local_train(model_weights, local_data, num_epochs):
    for epoch in range(num_epochs):
        # 实际训练逻辑
        model_weights += np.sum(local_data) / len(local_data)
    return model_weights
 
# 假设这是一个简化的函数，用于在全局数据集上验证模型
def global_evaluate(model_weights, global_data):
    # 实际验证逻辑
    return calculate_loss(model_weights)
 
# 联邦学习训练过程的一个简化示例
def federated_averaging(num_rounds, clients_data, num_epochs):
    model_weights = init_model_weights(10)  # 假设有10个权重
    for round_num in range(num_rounds):
        # 在每个客户端更新本地模型
        updated_clients_data = {client_id: local_train(model_weights, client_data, num_epochs)
                                for client_id, client_data in clients_data.items()}
        # 计算新的全局模型权重
        model_weights = np.array([np.mean([client_data[i] for client_data in updated_clients_data.values()])
                                  for i in range(len(model_weights))])
    return model_weights
 
# 示例使用
clients_data = {'client1': np.array([1, 2, 3]), 'client2': np.array([4, 5, 6])}
model_weights = federated_averaging(2, clients_data, 1)  # 假设有2轮训练，每个客户端训练1个周期
print(model_weights)

这个代码示例提供了一个简化版本的联邦学习训练过程，其中包括初始化模型权重、计算损失、在局部数据上训练模型、在全局数据上验证模型以及执行联邦学习算法（即平均客户端的更新）。这个过程是为了演示联邦学习算法的一个可能实现，并非真实世界中的联邦学习库。

sm-crypto是一个在浏览器和Node.js环境中提供了SM国密算法的实现库。这里提供一个使用sm-crypto进行SM3哈希的示例代码：

const smCrypto = require('sm-crypto').sm3; // 引入SM3模块
 
// 使用SM3算法生成哈希值
const message = '需要哈希的消息';
const hash = smCrypto.hex(message); // 返回十六进制字符串形式的哈希值
 
console.log(hash); // 打印哈希值

在使用前，请确保已经安装了sm-crypto模块：

npm install sm-crypto

这段代码首先引入了sm-crypto库中的SM3模块，然后使用该模块提供的hex方法计算指定消息的SM3哈希值，并将结果打印到控制台。在Node.js环境中运行时，请确保代码是在一个支持CommonJS模块的环境中执行。

1. Scikit-learn: 这是一个用于数据分析以及预测分析的Python库。它简单且易于使用，提供了一些高质量的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。
2. TensorFlow: 这是一个用于人工智能的开源库。它提供了多种工具，如TensorBoard、Tensor2Tensor和tf.layers等，可以帮助开发者更快地构建和训练模型。
3. PyTorch: 它是一个开源的Python机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它提供了两个高级级别的抽象化，即张量和包括RNN、CNN、LSTM在内的神经网络。
4. Keras: 它是一个用Python编写的开源库，用于快速实现和评估机器学习算法。它能够在不同的后端平台上运行，如TensorFlow、CNTK等。
5. MXNet: 它是一个用于大规模分布式机器学习的开源框架。它提供了一个灵活的编程模型，可以方便地实现新的算法。
6. LightGBM: 它是一个基于决策树算法的机器学习库，用于加速训练和预测。它在处理大数据集时速度非常快。
7. XGBoost: 它是一个提供分布式训练的库，可以处理大规模的数据集。它提供了一种可扩展的方式来解决机器学习中的问题。
8. CatBoost: 它是一个用于机器学习的库，主要用于推荐系统和其他需要排名的任务。它提供了一种新的训练方法，称为“Pairwise”和“Ordered”方法。
9. AutoML: 它是一个用于自动化机器学习过程的库，可以自动化模型的选择、训练和优化。
10. MLlib: 它是Apache Spark的一部分，是一个用于大规模机器学习的库。它提供了一系列的算法和工具，可以方便地进行集群上的分布式机器学习。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class GCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, num_filters, dropout_rate=0.5):
        super(GCN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, num_filters, (7, 7), 1, (3, 3))
        self.conv2 = nn.Conv2d(num_filters, num_classes, (1, 1), 1)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate)
 
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.log_softmax(x, dim=1)
        return x
 
# 示例输入
num_classes = 10  # 假设有10个类别
num_filters = 32  # 过滤器数量
dropout_rate = 0.5  #  dropout比例
input_data = torch.randn(1, 1, 28, 28)  # MNIST数据集的输入，假设使用28x28的图像
 
# 实例化GCN模型
model = GCN(num_classes, num_filters, dropout_rate)
output = model(input_data)
print(output.shape)  # 输出的形状

这段代码定义了一个基本的图卷积神经网络（GCN），它接受图像数据作为输入，并输出对应的分类概率。代码使用PyTorch框架，并假设输入数据是MNIST手写数字数据集的28x28图像。这个简单的例子展示了如何实现一个基本的图卷积层和全连接层，并使用ReLU激活函数和Dropout来防止过拟合。

% 假设以下函数已经定义，用于实现基于ADMM的碳排放交易电力系统优化调度
% 这里只是一个代码框架，具体实现需要根据文献中的算法细节填充
 
% 初始化参数
n = 24; % 假设有24个时间段
N = 10; % 假设有10个能源源头
P = 5; % 假设有5个能源产品
 
% 初始化变量
x = zeros(N, P, n); % 生产量变量
u = zeros(N, P, n); % 碳排放量变量
v = zeros(N, P, n); % 潜在变量
z = zeros(1, n); % 总碳排放量
 
% 设置算法参数
rho = 1; % 调整因子
eps = 1e-3; % 容忍度
max_iter = 100; % 最大迭代次数
 
% 执行ADMM算法迭代
for iter = 1:max_iter
    % 更新x和z的表达式，文献中具体实现
    % ...
    
    % 计算u的表达式，文献中具体实现
    % ...
    
    % 更新v的表达式，文献中具体实现
    % ...
    
    % 检查算法终止条件
    if norm(x, 'fro') < eps && norm(u, 'fro') < eps && norm(v, 'fro') < eps
        break;
    end
end
 
% 输出最终结果
disp('优化调度结果：');
disp(['x: ', num2str(x)]);
disp(['u: ', num2str(u)]);
disp(['v: ', num2str(v)]);
disp(['总碳排放量: ', num2str(z)]);

这个代码实例提供了一个基于文献中提出的ADMM算法的电力系统优化调度的框架。在实际应用中，需要根据文献中的算法细节填充各个表达式的具体实现。这里的x、u、v和z的初始值都被设置为零向量，实际应用中需要根据系统的初始状态进行初始化。算法的迭代会一直进行直到满足设定的算法终止条件。

由于YOLOv5的实现涉及到大量的数学计算和图像处理，以下是一个简化版的Golang代码示例，用于展示如何使用Go语言实现YOLO目标检测器的核心思想。请注意，这个示例并不完整，它只展示了如何预处理图像和调用YOLO模型进行检测，而没有包含实际的模型加载和推理代码。

package main
 
import (
    "fmt"
    "image"
    "image/color"
 
    "gocv.io/x/gocv"
)
 
func main() {
    // 加载模型和权重
    // ...
 
    // 加载图像
    img := gocv.IMRead("path_to_image.jpg", gocv.IMReadColor)
    if img.Empty() {
        fmt.Println("图像加载失败")
        return
    }
 
    // 图像预处理
    // ...
 
    // 运行YOLO模型进行检测
    detections := yoloModel.Detect(processedImg)
 
    // 绘制检测结果
    for _, detection := range detections {
        rect := image.Rect(detection.Dx(), detection.Dy(), detection.Dx()+detection.Dw(), detection.Dy()+detection.Dh())
        gocv.Rectangle(&img, rect, color.RGBA{255, 0, 0, 0}, 2)
    }
 
    // 显示图像
    window := gocv.NewWindow("YOLO Object Detection")
    window.SetWindowOnTop(true)
    window.IMShow(img)
    window.WaitKey(0)
    window.Close()
}
 
// YOLOModel 是假设的YOLO模型接口
type YOLOModel interface {
    Detect(image.Image) []Detection
}
 
// Detection 是假设的检测结果数据结构
type Detection struct {
    Class string
    Confidence float64
    Dx, Dy, Dw, Dh int
}

这个示例代码展示了如何加载图像，进行预处理，调用YOLO模型进行检测，并在检测到对象后将框绘制在图像上。这里的YOLOModel和Detection是假设的接口和数据结构，实际应用中需要根据YOLO模型的具体实现进行替换。

请注意，为了保持简洁，这里没有包含加载模型和权重的代码，也没有包含YOLO模型的具体实现细节。实际应用中，你需要使用适当的机器学习库（如gorgonia、tensorflow、dl4go等）来加载模型和进行推理。

题目描述：

给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。

元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。

示例 1:

输入：nums = [3,2,2,3], val = 3

输出：2, nums = [2,2]

解释：函数应返回新的长度 2, 并且 nums 中的前两个元素均不是 3。

示例 2:

输入：nums = [0,1,2,2,3,0,4,2], val = 2

输出：5, nums = [0,1,4,0,3]

解释：函数应返回新的长度 5, 并且 nums 中的前五个元素为 0, 1, 4, 0, 3。

提示：

<= nums.length <= 100

<= nums[i] <= 50

<= val <= 100

Java 代码实现：

class Solution {
    public int removeElement(int[] nums, int val) {
        int slowIndex = 0;
        for (int fastIndex = 0; fastIndex < nums.length; fastIndex++) {
            if (nums[fastIndex] != val) {
                nums[slowIndex] = nums[fastIndex];
                slowIndex++;
            }
        }
        return slowIndex;
    }
}

C 代码实现：

int removeElement(int* nums, int numsSize, int val) {
    int slowIndex = 0;
    for (int fastIndex = 0; fastIndex < numsSize; fastIndex++) {
        if (nums[fastIndex] != val) {
            nums[slowIndex] = nums[fastIndex];
            slowIndex++;
        }
    }
    return slowIndex;
}

Python3 代码实现：

class Solution:
    def removeElement(self, nums: List[int], val: int) -> int:
        slowIndex = 0
        for fastIndex in range(len(nums)):
            if nums[fastIndex] != val:
                nums[slowIndex] = nums[fastIndex]
                slowIndex += 1
        return slowIndex

Go 代码实现：

func removeElement(nums []int, val int) int {
    slowIndex := 0
    for fastIndex := range nums {
        if nums[fastIndex] != val {
            nums[slowIndex] = nums[fastIndex]
            slowIndex++
        }
    }
    return slowIndex
}

CSS定位算法主要是指通过CSS属性来控制元素在页面中的位置，常用的定位属性包括position, top, right, bottom, left, 以及 z-index。

1. position属性：

   • static：默认值，无定位。
   • relative：相对定位，相对于其正常位置进行定位。
   • absolute：绝对定位，相对于最近的非static定位父元素进行定位。
   • fixed：固定定位，相对于浏览器窗口进行定位。
   • sticky：粘性定位，根据用户的滚动位置在相对和固定定位之间切换。

2. top, right, bottom, left属性：

   用来指定元素相对于其最近的定位父元素的偏移量。

3. z-index属性：

   用来控制元素的堆叠顺序，值大的元素将会覆盖值小的元素。

实例代码：

/* 相对定位 */
.relative-box {
  position: relative;
  top: 10px;
  left: 20px;
}
 
/* 绝对定位 */
.absolute-box {
  position: absolute;
  top: 50px;
  right: 30px;
}
 
/* 固定定位 */
.fixed-box {
  position: fixed;
  bottom: 0;
  left: 0;
}
 
/* 粘性定位 */
.sticky-box {
  position: sticky;
  top: 0;
}

HTML结构：

<div class="relative-box">相对定位</div>
<div class="absolute-box">绝对定位</div>
<div class="fixed-box">固定定位</div>
<div class="sticky-box">粘性定位</div>

协同过滤算法是推荐系统中的一个重要算法，可以帮助用户发现他们可能喜欢的物品，这种方法的核心是计算用户间的相似性，然后根据这些相似性来推荐物品。

下面是一个简化版的Spring Boot新闻管理系统的核心代码，展示了如何使用MyBatis和Spring Boot创建一个简单的新闻管理系统。

// NewsController.java
@RestController
@RequestMapping("/news")
public class NewsController {
 
    @Autowired
    private NewsService newsService;
 
    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<News> getNewsById(@PathVariable("id") Long id) {
        return ResponseEntity.ok(newsService.getNewsById(id));
    }
 
    @PostMapping("/")
    public ResponseEntity<News> createNews(@RequestBody News news) {
        return ResponseEntity.ok(newsService.createNews(news));
    }
 
    // ... 其他CRUD操作
}
 
// NewsService.java
@Service
public class NewsService {
 
    @Autowired
    private NewsMapper newsMapper;
 
    public News getNewsById(Long id) {
        return newsMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }
 
    public News createNews(News news) {
        newsMapper.insertSelective(news);
        return news;
    }
 
    // ... 其他CRUD操作
}
 
// NewsMapper.java
@Mapper
public interface NewsMapper {
 
    @Select("SELECT * FROM news WHERE id = #{id}")
    News selectByPrimaryKey(Long id);
 
    @Insert("INSERT INTO news(title, content) VALUES(#{title}, #{content})")
    @Options(useGeneratedKeys=true, keyProperty="id")
    void insertSelective(News news);
 
    // ... 其他CRUD操作的SQL映射
}
 
// News.java (假设有title和content字段)
public class News {
    private Long id;
    private String title;
    private String content;
 
    // 省略getter和setter方法
}

在这个例子中，我们创建了一个简单的新闻管理系统，包括了新闻的增删改查操作。使用了Spring Boot的自动配置功能，通过@RestController和@Service注解，我们可以快速地创建RESTful API和服务层，并通过MyBatis完成数据库的交互。

这个例子展示了如何将Spring Boot和MyBatis结合起来，快速开发一个简单的Web应用。在实际的应用中，你可能需要添加更多的功能，比如用户管理、评论管理、以及更复杂的推荐系统实现。