报错解释：

FastAPI 使用了 Swagger UI 来提供 API 文档，如果你在浏览器中访问 Swagger UI 时遇到了 swagger-ui.css、swagger-ui-bundle.js 文件无法加载的问题，很可能是因为这些静态资源文件没有被正确地提供或者路径配置不正确。

解决方法：

1. 确认你的 FastAPI 应用程序已经配置了静态文件的路由。通常，FastAPI 会自动处理这部分。如果你自定义了静态文件路由，请检查是否正确设置了静态文件夹的路径。
2. 确认你没有更改过 Swagger UI 的静态文件存储位置。如果更改了默认的位置，需要在 FastAPI 的配置中指定正确的路径。
3. 检查是否有任何网络问题，如防火墙、代理服务器或者网络配置导致资源无法正确加载。
4. 如果你使用的是 CDN 或者其他第三方服务来提供静态资源，请确保你的服务配置是正确的，资源URL是可访问的。
5. 确认你没有使用任何中间件或者代理服务来拦截或者修改了这些资源的请求。
6. 如果你是在本地开发环境中遇到这个问题，尝试重启你的应用服务器，有时候缓存或者临时文件可能会导致问题。
7. 查看浏览器的控制台（Console），查找任何可能的错误信息，它们可能会提供更多线索。
8. 如果你使用了自定义的 Swagger UI 配置，请确保所有必要的资源都已经正确引入。

如果以上步骤都不能解决问题，可以考虑查看 FastAPI 的官方文档或者相关社区的支持，以获取更多帮助。

题目描述：

在一个虚拟的游戏中，有一个财库系统，用户可以存钱或者消费。系统会记录每一笔交易，包括交易时间和交易金额。现在给你一系列的交易记录，请你计算在给定时间范围内，用户的财富变化情况。

输入描述：

第一行包含两个整数n和m，表示交易记录的数量和询问的时间范围数量。

接下来n行，每行包含两个整数ti和vi，表示第i笔交易的时间和金额。

接下来m行，每行包含两个整数ai和bi，表示查询的时间范围，[ai, bi]。

输出描述：

对于每个查询时间范围，输出一个整数，表示在该时间范围内用户的财富总变化。

示例输入：

5

2 6

3 7

4 8

5 9

6 10

1 5

4 6

示例输出：

-15

解决方案：

这是一个典型的动态规划问题，可以通过维护一个前缀和数组来解决。

Java代码示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
 
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        int m = scanner.nextInt();
        int[][] transactions = new int[n][2];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            transactions[i][0] = scanner.nextInt(); // ti
            transactions[i][1] = scanner.nextInt(); // vi
        }
        scanner.close();
 
        // 对交易按时间进行排序
        Arrays.sort(transactions, (a, b) -> a[0] - b[0]);
 
        long[] prefixSum = new long[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (i > 0) {
                prefixSum[i] = prefixSum[i - 1] + transactions[i][1];
            } else {
                prefixSum[i] = transactions[i][1];
            }
        }
 
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int start = scanner.nextInt();
            int end = scanner.nextInt();
            // 二分查找确定时间范围内的交易下标
            int left = 0, right = n - 1;
            while (left < right) {
                int mid = left + (right - left) / 2;
                if (transactions[mid][0] >= start) {
                    right = mid;
                } else {
                    left = mid + 1;
                }
            }
            int startIndex = left;
            left = 0;
            right = n - 1;
            while (left < right) {
                int mid = left + (right - left + 1) / 2;
                if (transactions[mid][0] <= end) {
                    left = mid;
                } else {
                    right = mid - 1;
                }
            }
            int endInd

课题背景：

在当前信息爆炸的时代，获取及处理新闻数据具有重要的实际和理论价值。设计一个新闻爬虫系统可以帮助我们自动化地抓取和分析新闻数据，为相关研究和决策提供支持。

课题目的：

设计一个新闻爬虫系统，能够自动抓取特定新闻网站的新闻文章，存储在本地或数据库中，并进行必要的数据处理和分析。

课题意义：

1. 数据获取：自动化抓取新闻数据，方便进行大规模的新闻数据分析。
2. 信息处理：对新闻内容进行文本挖掘、情感分析等，获取隐藏的信息，如热点话题、社会趋势等。
3. 决策支持：新闻数据可用于市场调研、公司新闻分析、政策分析等，为决策者提供参考。

研究纲要：

1. 网络爬虫技术：使用Python的爬虫库（如BeautifulSoup、Scrapy）来分析网页结构和抓取新闻。
2. 数据存储与管理：选择合适的数据库（如SQLite、MySQL、MongoDB）存储爬取的数据。
3. 数据清洗与预处理：进行数据的去重、去噪等，以保证数据质量。
4. 文本处理与分析技术：使用自然语言处理库（如NLTK）进行文本挖掘和情感分析。
5. 可视化与报告：使用图形化方式展示数据分析结果，如新闻热图、词云等。

研究方法：

1. 确定爬虫目标网站和需要抓取的新闻文章信息。
2. 设计爬虫算法，包括页面解析、链接追踪、并发请求管理等。
3. 实现爬虫，编写Python代码，运行爬虫进行数据抓取。
4. 数据存储与管理，将抓取的数据存入数据库。
5. 数据分析与挖掘，使用文本处理工具进行情感分析、关键词提取等。
6. 编写报告，展示分析结果，并讨论可能的改进和扩展。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'https://example.com/some_page'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取所需数据
    # 假设我们要抓取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.get_text())
else:
    print(f"Error fetching: {response.status_code}")
 
# 注意：以上代码仅作为示例，实际使用时需要根据目标网页的结构进行相应的调整。

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，并使用BeautifulSoup库来解析HTML内容。代码示例中假设我们要抓取网页中的所有段落文本，并打印输出。这个例子展示了如何使用Python网络爬虫的基本技术来抓取和处理网页数据。

这是一个结合了爬虫技术、机器学习和可视化技术的毕设项目。以下是一个简化的项目框架示例，它展示了如何定义一个简单的爬虫来获取气象数据，如何进行简单的数据预处理，使用机器学习模型进行气象预测，并使用可视化技术展示结果。

import requests
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 定义爬虫函数获取气象数据
def get_weather_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()
 
# 获取数据并进行简单的数据预处理
data = get_weather_data('https://api.example.com/weather-data')
df = pd.DataFrame(data)
# 假设数据预处理包括选择特征、清洗数据、特征缩放等
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target_column', axis=1), df['target_column'], test_size=0.2)
 
# 机器学习模型训练
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
 
# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
 
# 气象预测可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.title('Weather Prediction Comparison')
plt.xlabel('Data Points')
plt.ylabel('Temperature')
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例提供了一个简化的框架，展示了如何开始一个气象预报系统的开发。实际的系统将需要更复杂的数据处理、模型选择和可视化技术。在实际应用中，你需要替换数据获取部分的URL，以及数据预处理和模型评估部分的具体细节。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
def get_papers(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 初始化列表存储结果
    titles, authors, summaries, keywords = [], [], [], []
 
    # 查找所有的paper列表项
    for paper in soup.select('.paper-list-item'):
        # 提取标题
        title = paper.select_one('.paper-title').text.strip()
        titles.append(title)
        # 提取作者
        authors_text = paper.select_one('.paper-authors').text.strip()
        authors.append(authors_text)
        # 提取摘要
        summary = paper.select_one('.paper-abstract').text.strip()
        summaries.append(summary)
        # 提取关键词
        keyword_text = paper.select_one('.paper-keywords').text.strip()
        keywords.append(keyword_text)
 
    # 创建DataFrame存储结果
    df = pd.DataFrame({
        '标题': titles,
        '作者': authors,
        '摘要': summaries,
        '关键词': keywords
    })
    return df
 
# 设置起始URL
start_url = 'https://xueshu.baidu.com/usercenter/paperlist?uid=1879782445&tab=all&start=0'
# 获取并打印结果
papers_df = get_papers(start_url)
print(papers_df)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML，以及pandas库来存储和打印结果。代码中的get_papers函数接受一个URL作为参数，发送请求，解析页面，提取标题、作者、摘要和关键词，并将它们存储在一个DataFrame中返回。这个例子展示了如何使用Python爬取特定网页上的结构化数据，并且是学习网络爬虫技术的一个很好的起点。

为了解决这个问题，我们可以使用Python的pandas库来处理Excel文件，并使用glob库来遍历文件夹中的所有Excel文件。以下是一个简单的代码示例，它会遍历指定文件夹中的所有Excel文件，搜索指定的内容，并计算出现的次数。

import pandas as pd
import glob
 
# 要搜索的内容
search_term = '特定内容'
 
# Excel文件所在的文件夹路径
folder_path = '路径到文件夹/*.xlsx'
 
# 用于存储每个文件中搜索内容的出现次数
counts = {}
 
# 遍历文件夹中的所有Excel文件
for file_path in glob.glob(folder_path):
    try:
        # 读取Excel文件
        df = pd.read_excel(file_path)
        # 搜索内容，并计算出现的次数
        count = df.applymap(lambda x: x == search_term).any().sum()
        # 将文件名和次数添加到字典中
        counts[file_path] = count
    except Exception as e:
        print(f"无法处理文件 {file_path}: {e}")
 
# 打印出搜索内容出现的总次数
print("搜索内容出现的总次数:")
for file_path, count in counts.items():
    print(f"{file_path}: {count}")

确保你已经安装了pandas和glob库，如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install pandas xlrd glob

在这个代码中，folder_path需要被设置为包含你的Excel文件的文件夹的路径。代码会遍历该文件夹中所有的Excel文件（.xlsx），并对每个文件执行搜索指定内容的操作。最后，它会打印出每个文件中搜索内容出现的次数以及总和。

在Python中，带有b前缀的字符串是字节字符串（byte string）。它用于表示二进制数据，其中每个字符都是一个字节。

字符串前加上b前缀的好处是可以避免字符串在编码转换时出现的问题，特别是在处理二进制数据时。

示例代码：

# 创建一个字节字符串
byte_string = b"Hello, World!"
 
# 字节字符串可以用在读写文件时
with open("example.txt", "wb") as file:
    file.write(byte_string)
 
with open("example.txt", "rb") as file:
    content = file.read()
 
# 打印读取的内容
print(content)  # 输出: b'Hello, World!'
 
# 字节字符串也可以用于网络数据传输
import socket
 
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect(('www.example.com', 80))
s.send(b"GET / HTTP/1.1\r\nHost: www.example.com\r\n\r\n")

在上述代码中，我们创建了一个字节字符串并写入到文件中，然后从文件中读取并打印出内容。同时，我们也展示了如何在网络编程中使用字节字符串发送数据。

import numpy as np
from scipy import interpolate
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 创建一些在三维空间中的点
points = np.array([[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]])
values = np.array([1, 2, 3, 4])
 
# 对这些点进行线性插值
def linear_interpolation(xi, yi, zi):
    # 创建线性插值对象
    interpolator = interpolate.LinearNDInterpolator(points, values)
    # 计算插值点的值
    return interpolator(xi, yi, zi)
 
# 创建一个网格，在三维空间中进行插值
x = np.linspace(0, 3, 100)
y = np.linspace(0, 3, 100)
z = np.linspace(0, 3, 100)
X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z)
 
# 计算网格上的插值
V = linear_interpolation(X, Y, Z)
 
# 可视化结果
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], 'ro', markersize=10)
ax.view_init(elev=20., azim=-35)
surf = ax.plot_surface(X, Y, V, cmap=plt.cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.show()

这段代码首先创建了一些在三维空间中的点，然后使用scipy的LinearNDInterpolator对这些点进行线性插值。接着，我们在三维空间中创建了一个网格，并计算了网格上每个点的插值结果。最后，我们使用matplotlib的pyplot来可视化插值结果，包括原始的点和网格上的插值表面。

在编程语言中，运算符的优先级规定了不同运算符的执行顺序。当一个表达式包含多个运算符时，按照优先级高低，先执行优先级高的运算，然后再执行优先级低的运算。

以下是Python中常见的运算符优先级列表，从高到低排列：

1. ()：括号，用于改变运算顺序。
2. **：指数运算。
3. ~ + -：按位翻转，一元加号和减号。
4. • / % //：乘，除，取模，取整除。
5. • -：加法，减法。

6. <<：右移，左移运算符。

7. &：按位与运算符。
8. ^：按位异或运算符。
9. |：按位或运算符。
10. <= < > >=：比较运算符。
11. == !=：等于运算符。
12. = %= /= //= -= += *= **= :=：赋值运算符。
13. is is not：身份运算符。
14. in not in：成员运算符。
15. not and or：逻辑运算符。

在编写代码时，如果想要改变这种默认的运算顺序，可以使用括号来明确指定运算顺序，这样可以避免误解或者出现运算错误。

例如，在Python中：

result = 2 + 3 * 4  # 先乘除后加减，因为乘除优先级高
result_with_parentheses = (2 + 3) * 4  # 使用括号改变运算顺序

在这个例子中，result_with_parentheses的结果会是20，因为我们明确指定了先计算括号内的加法。