遇到了一个问题，就是要进行doc文档的解析。并且需要展示每个文档的总页数。 利用AI....使用python-docx的方式，是没有办法获取文档总页数的。 如果想获取，也只能是获取一个近似值，大体就是根据每个页面平均有多少个段落，或者平均有多少行的方式，近似的得到一个结果。完全是不准确的。...那么如果想要获取总页数，应该怎么办呢？ 经过一番调研这里给出两种解决方案，两种方案也都各有优缺点。可能也不一定是完全准确的，但是相比于上面的方式还是要好出很多。...所以无论我们使用paged还是使用elements，都可以从返回结果（集合）中通过获取page_number的最大值，来得到该文档的总页数。...没啥好办法，word2pdf 的确，没啥好的办法了，只能先把word转换为pdf, 然后获取pdf的页数。 pdf的页数获取还是很简单的，很多pdf相关工具，都有这个功能，也就一行代码的事。
6 文字直播 文字直播 直播员实时更新的赛况信息和互动信息 7 技术统计 出场时间 每个球员的出场比赛时间 8 投篮（中-投） 每个球员两分球投篮次数和投中次数...12 后篮板 每个球员后场蓝本个数 13 总篮板 每个球员总篮板个数 14 助攻 每个球员的助攻次数 15 抢断 每个球员的抢断次数...1.4.1.3 技术统计 设计球员技术统计数据时，球员信息的表达有两种方案： 一是采用球衣号码作为关键字，这种方案的好处是关键字较短，按照NBA篮球比赛规则，球衣号码范围是0-99，所以只需要两位即可...同时考虑到NBA关于单场 比赛球员报名人数的限制，所以在此数据的最大存储量是15。 ...1.4.3 持久管理 实时数据最终值除犯规次数和剩余暂停数外，和技术统计数据一起存入关系型数据库。文字直播数据和评论信息存入非关系型数据库。
播放器有个功能，当用户打开视频时，需要读取媒体文件的总时长等信息，不巧的时，获取FLV时总失败，下面来具体分析下FLV和MP4获取总时长的原因和区别： 播放器有个获取MediaInfo的接口，功能如下：...return -1; } //video if(stream->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO){ //获取视频总时长...sample_rate; //采样率/*48000; */ mi->channels = decodec_ctx->channels; //通道数/...AVFormatContext中的duration，而我使用的是AVStream的duration。...return -1; } //video if(stream->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO){ //获取视频总时长
//获得视频文件的总长度时间和创建时间 根据视频长度判断是否失效 public function getTime($url) { //获取视频重定向后的链接 $location = locationUrl...($url); //获取视频Content-Length $responseHead = get_data($location); $list1 = explode("Content-Length...list2 = explode("Connection", $list1[1]); $list = explode("x", $list2[0]); return $list[0]; } //获取视频重定向后的链接...意思就是通过 GET 请求 curl_setopt($oCurl, CURLOPT_POST, false); $sContent = curl_exec($oCurl); // 获得响应结果里的：...头大小 $headerSize = curl_getinfo($oCurl, CURLINFO_HEADER_SIZE); // 根据头大小去获取头信息内容 $header = substr
前言 作为一个看了多年篮球的 NBA球迷，一直在想用 python 和篮球一起来写点什么 加上最近在学习 pyecharts ，所以就有了下面这篇文章： 根据输入的球队和球员名字，自动生成该球员职业生涯数据曲线图...勇士格林 我只挑了两个球员，感兴趣的朋友可以在后台回复 “nba” 获取源码。...输入自己喜爱的球队和球员名称即可 通过这些曲线图，球星的职业生涯的数据一目了然： 不得不说登哥每年数据都在上升 而勇士的格林自从拿了大合同，数据全面下滑，哈哈 怎么做的？...折线图 程序用法 在输入球队和球员的时候，请使用空格分开 另因为每个人对 NBA 球员的叫法可能会不一样，所以做了一下统一，输入的时候请注意！...比如， 以下火箭球员的名称集合 rocket_mapping = { "保罗": "克里斯-保罗", "哈登": "詹姆斯-哈登", "卡佩拉": "卡佩拉克林特-卡佩拉",
球场外的裁判——VAR 众所周知，足球比赛是一场22人的对决，但除了这些贡献精彩比赛的球员，裁判也是至关重要的一环，毕竟一场精彩的比赛也需要有规则的限制。...如今，为了减少这些争议，今年世界杯国际足总还推出了VAR（Video assistant referees，影像助理裁判系统）。...，让比赛者获取更多互动信息。...球衣传感器，跟踪训练 物联网技术的进步给了我们一系列智能的方法来改善球员的练习和比赛方式，为球员提高竞争优势提供了科学的数据支持。...它可以实时监测运动员的步数、步伐大小、心率、心率偏差度、卡路里、呼吸率，甚至疲劳程度等等，教练可以清楚地了解到球员在训练和比赛中的状态，从而作出调整。
简介 从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。...当文档的数值大于10000时，返回的 total 数值为10000，并在 relation 中指出 gte。...10000个，但是它并不是我们的实际的满足条件的所有文档数。...假如我们想得到所有的文档数，那么我们可以做如下的方式： GET kibana_sample_data_flights/_search { "track_total_hits":true } {...track_total_hits，并设置为true，那么我们可以看到在返回的参数中，它正确地显示了所有满足条件的文档个数。
爬取分为两部分，球员资料和比赛统计，比较好的一点是虎扑网站上的数据是以表格形式进行存储，如下图所示： ? ?...循环爬取表格的方法基本上是相似的，下面只展示其中一场比赛的数据爬取，球员基本信息爬取与其类似： i=10854899 ##网站比赛编号，作为循环因子即可url 比赛的特点，在pc端我们使用subplot将四幅对比图放在一起，使得对比更加直观： ?...五大联赛中英超外籍球员出场占比，上场球员平均年龄两项指标均高于其他几大联赛。对此本公众号推测足协正是看到了“欧洲中国队”联赛的现状，所以制定出了“标新立异“的u23和外援新政。...最后我们用地图的视角看一下五大联赛的球员国籍分布： 以西甲静态图为例，颜色深浅表示不同国籍的球员出场总时长情况： ?
如果反对使用这些统计数据同时意味着反对使用这些数据来描述比赛信息，以及球队和球员的表现。尽管棒球的传统统计数据无法有效分析及预测未来的比赛，但是他们对于描述历史信息的描述是很有用的。...总射门率（Total Shots Ratio，TSR）是高级足球统计数据的鼻祖，他最初是由James Grayson 从冰球领域引入到足球中的。...实证分析显示球队过往的TSR 能够预测该队未来的TSR，同时它对于未来比赛进球数和结果的预测要比基于球队过去的进球数和结果效果更佳。...换句话说，你可以通过球员的总进球数，并且基于他们的射门次数来预知他们未来的进球数。 将射门数据进行分解有点类似于棒球中将场内安打率（BABIP）从平均打击率（AVG）中分解出来。...StatsBomb 的Ted Knutson 创造了一个叫做球员雷达（player radars）的工具通过加入诸如球员比赛时间、本方半场控球率等指标来更全面更精确的描绘球员的统计数据 当然值得注意的是
取走直接用，当个 demo 挺好的。 线程开多了也没用，合适的才是最好的。
可以看出，梅西在决赛中的45次射门（射门和创造的机会）贡献了阿根廷总射门的56.3%，这几乎与马拉多纳对1986年阿根廷世界杯冠军的影响相同 这届阿根廷队的球员，普遍实力大于名气。...至此，这位35岁的老将在他世界杯生涯中的进球数，已经达到了破纪录的19个。 在本届世界杯上，梅西参与了阿根廷的43次开场射门，是除德保罗（26 次）之外其他球员的两倍多。...比如在这届世界杯上，我们就可以利用AI分析出球员在面对压力时是如何控球的，同时还可以动态地为整场比赛中离球最近的三名对手球员分配压力水平，然后确定控球球员的整体压力水平。...以梅西为例，他在持球时受到了259次高压——比其他任何球员都多45次，而他每90分钟40.9次的平均得分，高于任何至少出场300分钟的球员本次比赛的分钟数。...AI可以通过观看大量的视频录像来获取比赛中各个队员和足球的数据，从而将他们的位置映射到到虚拟的球场之中。
集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- 从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。...Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。...当文档的数值大于10000时，返回的 total 数值为10000，并在 relation 中指出 gte。 我们可以做如下的一个实验。...假如我们使用如下的方式来进行搜索的话： 4.png 显然我们得到的文档的数目是10000个，但是它并不是我们的实际的满足条件的所有文档数。...假如我们想得到所有的文档数，那么我们可以做如下的方式： 5.png 我们在请求的参数中加入 track_total_hits，并设置为true，那么我们可以看到在返回的参数中，它正确地显示了所有满足条件的文档个数
最近因为XX的原因，好多足球比赛都不得不停止，相信很多球迷现在在家中都没办法看比赛了。 而同样作为球迷的我突发奇想，如果用数据分析的角度去看欧洲的世界级球员，是否每个都名副其实呢？...数据获取 本次分析的数据来源于T足球网，这个网站应该是中文足球数据网站里最全面的了，不论是球员的详细比赛数据，还是球队的全队记录都能很容易查到，其中我们需要的数据就在“球员数据”页面，点进去就可以开始爬取了...位置”等 从结构上可以看出这些信息大概分成了两个部分进行储存，我们获取球员个人信息时只要定位到这两个标签提取其文本信息就行了，不过要注意运用try，except，只有自己不断的试才能发现这个东西真的好用...以此类推，我们分别再新增五列分别为： “场均进球”：平均每场比赛球员的进球数，公式为“进球/出场”。...“场均助攻”：平均每场比赛球员的助攻数，公式为“助攻/出场” “场均犯规”：平均每场比赛球员的黄牌和红牌数，公式为“红黄牌/出场” “进球耗时”：球员平均每个进球所间隔的上场时间，公式为“Mins/进球
CPU的核数 Systpackage com.joshua317; public class JvmInfo { public static void main(String[...] args) { Runtime runtime = Runtime.getRuntime(); // 获取本机CPU的核数 System.out.println...(runtime.availableProcessors()); //获取 Java 虚拟机中的空闲内存量。...System.out.println(runtime.freeMemory()); //获取 Java 虚拟机试图使用的最大内存量 System.out.println...; } } em.out.println(runtime.availableProcessors()); //获取 Java 虚拟机中的空闲内存量。
用 AI 分析场上形势的技术，在顶级足球联赛里已经获得了广泛应用，以前只有教练才能看到的黑科技数据分析，现在连球迷也能够获取了，结果还是实时生成的。 这项技术是由亚马逊通过机器学习和云服务提供的。...；第二种是单个球员面临的压力，以及带球速度等基本属性；第三种是阵型位置，需要注意的是，场上球员的位置在比赛过程中是随着时间动态变化的，而替补上场的球员更会打破已有的平衡。...自上个赛季起，类似的 “德甲赛况” 分析数据已经成为了德甲的一部分。xGoals（xG）数值代表球队制造机会的次数多少，如果一个球队的进球数比 xG 数还要多得多，则代表其进球效率很高。 ?...「作为球员，你也可以从比赛分析中获得很多有趣的内容，以帮助准备比赛。比赛中的事实数据也可以帮助教练调整阵型，」罗尔夫斯说道。...不过既然是德甲，那么现场看球的体验肯定是无可替代的。「（AI 分析获得的数据）在任何设备上都可以实时获取，如果你来到现场，感受到的气氛一定更好，」罗尔夫斯表示。 那么人工智能可不可以制定战术？
左侧图为所有比赛中两分球得分率与三分球得分率的散点关系图。右侧图为所有比赛中队伍总得分与对手总得分的关系图（红色为负场，绿色为胜场）。并且，左右这两个图的点是一一对应的。...通过右图得到一些基本观察： 胜负场数：通过绿色和红色数量观察，大约有2/3的场次都赢得了比赛，说明常规赛季勇士队战绩非常好。...下面是交互式操作展示了勇士队的三分命中率情况。 ? 图中x轴为三分总投射次数，y轴为三分球命中的次数，样本是投射三分球次数大于100的所有NBA球员。红色为勇士队队员，蓝色为其它非勇士队队员。...核心球员是整个球队的关键，因此下面对勇士核心球员库里与詹姆斯进行一下简单的对比，分别从总投篮命中率，两分命中率，三分命中率，罚球命中率来对比一下。...数据告诉我们，勇士队的实力目前在整个联盟确实是数一数二的，并且拥有几个超强的核心坐镇，4年3夺冠也是实至名归。 PS：本人不是勇士队粉丝，只是想通过数据进行分析夺冠原因，不代表任何意见。
分析同一时期举行的22904场比赛的数据，用图表表示16574名球员的进球数（纵轴）和助攻数（横轴），就形成如下图表，很容易看出梅西和对手C罗的成绩高居榜首。...以下分别是全部球员平均、梅西以及C罗在不同射门区域的射门成功率。从图中，梅西能在多大范围内进行射门、有多高的射门成功率，都一目了然。 下表则是以罚球区外的进球数为纵轴，以射门数为横轴。...但，梅西轻松超越了人们的这些想象。 除了梅西和C罗之外，无人能够在每场比赛中的进球和助攻两方面都被寄以如此多的期待。以下这张图表，以每场比赛的助攻次数为纵轴，以进球数为横轴。...下面这张表的纵轴表示进球数，横轴则表示一场比赛中从半场线到前场进攻区域的直传球次数。这些传球大多数是助攻或助攻失败的传球。梅西在对方半场里直传球数明显多于其他前锋，可以预想定能制造更多的机会。...进球数比没有梅西的西班牙国家队多多了。 把国家队和俱乐部队进行比较可能多少有点欠公平，但西班牙队和巴萨的比赛风格非常相似，大的区别只在于“梅西是否在打前锋”。
这篇文章主要介绍“在Linux系统下怎样统计出文本内的总字符数”的相关知识，下面会通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“在Linux系统下怎样统计出文本内的总字符数”文章能帮助大家解决问题...统计install.log文件的单词数的命令：wc -w install.log或者cat install.log | wc -w 5、统计字符数。依然以install.log文件为例。...统计install.log文件的字符数的命令：wc -c install.log或者cat install.log | wc -c 6、同时统计文件的行数，单词数和字符数。...7、统计文本中的字符数，例如：echo -n "1234567" |wc -c -n 用于避免echo添加额外的换行符。 8、wc 可以统计文件中，最长行的长度。...以上就是关于“在Linux系统下怎样统计出文本内的总字符数”的介绍了，感谢各位的阅读。
In[3]: 输出是一个动画 获取数据 下面是我们从stats.nba.com的应用程序接口获取数据的链接。链接里有2个参数：eventid是特定比赛的ID，gameid则是季后赛的ID。...197.44816608512659 我们可以使用groupby和apply得到每个球员的运动总距离。...In[28]: #使用groupby和apply得到每个球员的运动总距离 player_travel_dist= df.groupby('player_name')[['x_loc', 'y_loc']...让我们来看看比赛中Harden与其他每一个球员之间的距离。...函数返回一张列表，包含整个比赛中James Harden和其他球员之间的距离。
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