MiaoTony

Results 9 issues of MiaoTony

**Describe the bug** config: `use_ek=True, include_raw=True` Pyshark raises `ValueError` when getting `package.frame_info` and it tries to convert a date-like string into float. ```python # ... File "1.py", line 87, in...

bug

**Is your feature request related to a problem? Please describe.** I would like to get both detailed decoding info (including raw packet) and summary info (like one row in wireshark...

enhancement

**Describe the bug** config: `use_ek=True, include_raw=True` Pyshark raises `TypeError: 'NoneType' object is not iterable` when calling `packet.pretty_print()` or `packet.__str__()` function. **To Reproduce** ```python import pyshark def tshark_callback(packet): packet.pretty_print() # print(packet.__str__())...

bug

**Describe the bug** No matter `use_ek=True, include_raw=True` or `use_json=True, include_raw=True`, nothing shows in `Layer XXX_RAW` when calling `pretty_print`. **To Reproduce** ```python import pyshark def tshark_callback(packet): packet.pretty_print() # print(packet.__str__()) cap =...

bug

- [x] 登录新教务管理系统 Login to the new Educational Administration System - [x] 获取课表 Get class schedule data - [x] 解析课表 Parse class schedule data - [x] 导出课表到`.txt`文件 Export class schedule...

todo

## Known Issues **已知存在的bug** * 匹配天目湖校区时间表时的潜在bug:教室名称为空则默认是将军路明故宫校区时间表... * Issue #10 课程所在周还没有进行合并,于是显示出来的是分立的,这个后面再说吧。 * Issue #11 时长持续超过两节(如持续三节课)的课,获取的原始数据中可能存在分开(如2+1)的形式,导致生成的iCal也是独立的, 目前还没有做合并emmm。 * 考虑到不同课表在解析上可能存在差异,且随着时间发展页面的访问可能会发生变化,目前版本具有时效性。 * 对于存在的问题和疑问,欢迎在issue中提出,也欢迎提出PR哈!

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课程所在周还没有进行合并,于是显示出来的是分立的。 欢迎提出一下解决方法,最好再提个PR呀! Example: ``` 随机信号分析 李海林 D1210(将军路) 第3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14周 星期一 第5,6节 电磁场理论 王薪 D1112(将军路) 第5,7,8,10,11,12,13,14,15,16,17,18周 星期五 第7,8节 ```

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时长持续超过两节(如持续三节课)的课,获取的原始数据中可能存在分开(如2+1)的形式,导致生成的iCal也是独立的, 目前还没有做合并emmm。 欢迎提出解决方案呀! Example: ``` No.3 course: 信息检索与利用 任艳芳 10302(将军路) 第6,7,8,9,10,11,12周 星期一 第11节 No.4 course: 信息检索与利用 任艳芳 10302(将军路) 第6,7,8,9,10,11,12周 星期一 第9,10节 ``` ![导出后分开的课程](https://user-images.githubusercontent.com/41962043/68989822-c27f8b80-0886-11ea-91e2-fcb608b40cee.png)

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Check if `use_bottleneck` is true before calling `self.bottleneck_layer(features)` in `model.predict` function.