logreg = LogisticRegression(max_iter=10000) max_iter：logreg.fit(X_train, y_train)怎样构建及编译模型利用训练集（以及验证集）训练模型

时间: 2024-12-23 20:25:28 浏览: 75
在这个代码片段中，`LogisticRegression`是一个经典的线性回归模型，但在实际应用中，特别是在处理二分类或多分类问题时，我们通常会将其替换为逻辑回归（Logistic Regression）。`max_iter=10000`设置了一个较大的迭代次数，使得模型有足够的时间收敛到最佳解，即使数据较为复杂。 `logreg = LogisticRegression(max_iter=10000)` 是对逻辑回归模型实例化的步骤，其中`max_iter` 参数表示最大允许的迭代次数。当创建了这个`LogisticRegression`对象后，就可以开始模型的构建和训练过程。 构建模型的过程通常是这样的： 1. **初始化模型**：像上面那样，先创建一个`LogisticRegression`对象。 2. **准备数据**：你需要准备好训练数据（`X_train`）和目标变量（`y_train`）。`X_train`应是一个特征数组，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征；`y_train`是一维数组，包含对应的分类标签。 ```python # 假设验证集为X_val和y_val ``` 3. **模型训练**：调用`fit()`方法，传入训练数据和标签，开始模型训练。 ```python logreg.fit(X_train, y_train) ``` 这个过程实际上就是通过梯度下降或其他优化算法，调整模型参数（例如权重和偏置项）来最小化损失函数，使得模型能够在给定数据上做出正确的分类预测。 如果你有验证集，可以在每次训练完模型后，在验证集上进行性能评估，防止过拟合。 4. **训练后的操作**：模型训练完成后，你可以使用`predict()`方法对新的输入数据进行预测，或者直接保存模型以便后续使用。
阅读全文

相关推荐

clf = LogisticRegression(max_iter=1000)# clf.fit(X_train, y_train)# y_pred = clf.predict(X_test)# conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)# print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))#

这是一个基于逻辑回归的分类器模型，用于对给定的输入数据进行分类...其中，max_iter参数是最大迭代次数，用于控制模型的收敛速度和训练时间。如果模型在 max_iter 次迭代后仍未收敛，则会停止训练并返回当前的参数值。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import precision_recall_curve model = LogisticRegression(max_iter=1oeee).fit(X_train， y_train) + 6/LRse y_score = model.decision_function(X_test) precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_score) plt.title("P-R Curve"） plt.xlabel('Recalls'，fontsize=14） x抛标体plt.ylabel("Precisions'，fontsize=14)y扣格plt.plot(recalls, precisions）#网线 plt.show()

model = LogisticRegression(max_iter=1000).fit(X_train, y_train) # 原代码中的"1oeee"改为数字1000 # 生成预测置信度 y_score = model.decision_function(X_test) # 获取决策函数值 # 计算P-R曲线数据 ...

把这段代码的PCA换成LDA：LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(lda_X_train, ...

X = df.drop('Outcome', axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=35 / 769,random_state=0) lr = LogisticRegression(random_state=0, max_iter=1000) lr.fit(X_train, y_train) y_pred = lr.predict(X_test) print('Logistic 回归模型') print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) y_ = np.array(y_test) print('Logistic 回归预测结果:', lr.predict(X_test)) print('原始数据集的真实结果: ', y_) print('模型得分:{:.2f}'.format(lr.score(X_test, y_test))) modelscore = format(lr.score(X_test, y_test)) if float(modelscore) >= 0.88: print("模型预测准确率较高，适合用来预测糖尿病") else: print("模型预测准确率较低，不宜用来预测糖尿病")画逻辑回归图

lr = LogisticRegression(random_state=0, max_iter=1000) lr.fit(X, y) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(X[y==0]['BMI'], X[y==0]['Glucose'], label='Negative') plt.scatter(X[y==1]['BMI'], X[y==1]['...

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid_lr, cv=cvx, scoring=scoring, n_jobs=-1, verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X...

import numpy as np # 补充缺失的导入 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.combine import SMOTEENN from sklearn.metrics import roc_auc_score, balanced_accuracy_score, f1_score from ucimlrepo import fetch_ucirepo # 加载信用违约客户数据集 credit_default = fetch_ucirepo(id=27) X = credit_default.data.features y = credit_default.data.targets # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, stratify=y, random_state=42) # 定义数据平衡方法 def balance_data(method): global sampler if method == 'SMOTE': sampler = SMOTE(random_state=42) elif method == 'SMOTEENN': sampler = SMOTEENN(random_state=42) X_res, y_res = sampler.fit_resample(X_train, y_train) return X_res, y_res # 模型训练与评估 def evaluate_model(model, X_train, y_train, X_test, y_test): model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred) balanced_acc = balanced_accuracy_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) return auc, balanced_acc, f1 # 逻辑回归（SMOTE平衡） X_smote, y_smote = balance_data('SMOTE') lr = LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0, max_iter=1000) lr_auc, lr_ba, lr_f1 = evaluate_model(lr, X_smote, y_smote, X_test, y_test) # 随机森林（SMOTEENN平衡） X_smoteenn, y_smoteenn = balance_data('SMOTEENN') rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=6, random_state=42) rf_auc, rf_ba, rf_f1 = evaluate_model(rf, X_smoteenn, y_smoteenn, X_test, y_test) # Adaboost（随机过采样） X_smote_ada, y_smote_ada = balance_data('SMOTE') ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, random_state=42) ada_auc, ada_ba, ada_f1 = evaluate_model(ada, X_smote_ada, y_smote_ada, X_test, y_test) # 随机森林-Adaboost融合模型 class RFAdaBoost: def __init__(self, n_estimators=50, rf_params=None): self.n_estimators = n_estimators self.rf_params = rf_params or {'n_estimators': 10, 'max_depth': 6} self.models = [] self.alphas = [] def fit(self, X, y): sample_weights = np.ones(len(y)) / len(y) for _ in range(self.n_estimators): rf = RandomForestClassifier(**self.rf_params, random_state=42) rf.fit(X, y, sample_weight=sample_weights) y_pred = rf.predict(X) err = np.sum(sample_weights * (y_pred != y)) / np.sum(sample_weights) if err <= 0: # 防止除零错误 alpha = 1.0 else: alpha = 0.5 * np.log((1 - err) / err) sample_weights *= np.exp(alpha * (y_pred != y)) sample_weights /= np.sum(sample_weights) # 权重归一化 self.models.append(rf) self.alphas.append(alpha) def predict(self, X): preds = np.zeros(len(X)) for alpha, model in zip(self.alphas, self.models): preds += alpha * model.predict(X) return (preds > 0).astype(int) # 训练融合模型 X_smoteenn_fusion, y_smoteenn_fusion = balance_data('SMOTEENN') rf_ada = RFAdaBoost(n_estimators=50) rf_ada.fit(X_smoteenn_fusion.values, y_smoteenn_fusion.values) y_pred_fusion = rf_ada.predict(X_test.values) fusion_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_fusion) fusion_ba = balanced_accuracy_score(y_test, y_pred_fusion) fusion_f1 = f1_score(y_test, y_pred_fusion) # 打印结果 print(f"逻辑回归 AUC: {lr_auc:.3f}, 平衡准确率: {lr_ba:.3f}, F1: {lr_f1:.3f}") print(f"随机森林 AUC: {rf_auc:.3f}, 平衡准确率: {rf_ba:.3f}, F1: {rf_f1:.3f}") print(f"Adaboost AUC: {ada_auc:.3f}, 平衡准确率: {ada_ba:.3f}, F1: {ada_f1:.3f}") print(f"融合模型 AUC: {fusion_auc:.3f}, 平衡准确率: {fusion_ba:.3f}, F1: {fusion_f1:.3f}")保持原有代码逻辑，帮我修正代码，最后给我完整可运行的代码

因此，在模型训练时，比如LogisticRegression的fit方法，通常可以接受二维的y，因为sklearn会自动处理。但在自定义的RFAdaBoost类中，当比较y_pred != y时，如果y是二维的，而y_pred是一维的，就会出现形状不匹配，...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression def digit_predict(train_image, train_label, test_image): ''' 实现功能：训练模型并输出预测结果 :param train_image: 训练样本图像，类型为ndarray,shape为[-1, 8, 8] :param train_label: 训练样本标签，类型为ndarray :param test_image: 测试样本图像，类型为ndarry :return: test_image对应的预测标签 ''' #************* Begin ************# # 1. 将图像数据展平为一维向量 train_X = train_image.reshape(train_image.shape[0], -1) test_X = test_image.reshape(test_image.shape[0], -1) # 2. 创建并训练逻辑回归模型 model = LogisticRegression(max_iter=1000, solver='liblinear') model.fit(train_X, train_label) # 3. 预测测试集 predictions = model.predict(test_X) return predictions #************* End **************#

lr = LogisticRegression(max_iter=10000, solver='lbfgs', multi_class='multinomial') lr.fit(x_train, y_train) # 模型评估 y_pred = lr.predict(x_test) print("Logistic Regression模型测试集的准确率：%.3f" ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from econml.dml import CausalForestDML from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import plot_tree # 假设 train_data 是您的数据集 Y = train_data["科学素养_正答率new"] T = train_data["result"].map({1: 1, 2: 0}).astype(int) # 处理组标记为1，对照组标记为0 X = train_data[["P1Q1", "P1Q13", "P1Q14", "P1Q17", "P3Q20_b_n", "P3Q15_n", "P3Q22_c", "P3Q22_b", "P3Q23_n", "P3Q22_a", "P1Q10_new", "P1Q9"]] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test, T_train, T_test = train_test_split(X, Y, T, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化因果森林模型（参数修正） cf = CausalForestDML( model_y=RandomForestRegressor(), # Y为连续变量，使用回归模型 model_t=LogisticRegression(max_iter=1000), # T为二分类，使用分类模型 discrete_treatment=True, # 显式声明T为离散变量 n_estimators=500, max_depth=10, max_samples=0.5, honest=True, random_state=42 ) # 训练模型 cf.fit(Y=y_train, T=T_train, X=X_train) # 提取单棵树（假设用于可视化的随机森林模型） single_tree = cf.model_y.estimator_.estimators_[0] # 获取第一棵树 # 绘制因果树图 plt.figure(figsize=(20, 10)) plot_tree(single_tree, feature_names=X.columns, filled=True) plt.title('因果树示例', fontsize=16) plt.savefig(r"C:\Users\86415\Desktop\毕业论文\causal_tree.png", dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show()请你根据上面的你的回答，修改这段代码

y_res = y - LinearRegression().fit(X, y).predict(X) return X, T_res, y_res 该方法可消除线性混杂因素的影响[^1] 2. **Honest Estimation实现** 必须分离数据用于树构建和效应估计： python from ...

def plr(degree=1, penalty='none', C=1.0): pipe = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree=degree, include_bias=False), StandardScaler(), LogisticRegression(penalty=penalty, tol=1e-4, C=C, max_iter=int(1e6))) return pipe分析代码

model.fit(X_train, y_train) print(f"准确率：{model.score(X_test, y_test):.2f}") **注意事项**： 1. 当使用penalty='l1'时，需确保LogisticRegression的solver参数支持（如'saga'） 2. 高degree值...

max_iter=100, tol=1e-6): n = len(b)

### max_iter 和 tol 的含义及用法 #### 参数 max_iter 含义 在许多机器学习模型和优化算法中，max_iter 是指最大迭代次数。当训练一个模型时，通常会通过多次迭代来调整参数以最小化损失函数或达到某种收敛...

# 需要先导入matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import precision_recall_curve # 修正后的模型训练（注意参数格式） model = LogisticRegression(max_iter=1000).fit(X_train, y_train) # 原代码中的"1oeee"改为数字1000 # 生成预测置信度 y_score = model.decision_function(X_test) # 获取决策函数值 # 计算P-R曲线数据 precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_score) # 绘制P-R曲线（修正中文标点） plt.figure(figsize=(8,6)) plt.title("P-R Curve") plt.xlabel('Recall', fontsize=14) # 横坐标应为召回率 plt.ylabel('Precision', fontsize=14) # 纵坐标应为准确率 plt.plot(recalls, precisions) # P-R曲线标准画法 plt.grid(True) # 添加网格线 plt.show()

model = LogisticRegression(max_iter=1000).fit(X_train, y_train) - **关键参数**： - max_iter=1000：增加最大迭代次数确保模型收敛（原代码中的"1oeee"是无效参数） - 默认使用L2正则化（可通过penalty...

from gensim.models import word2vec model = word2vec.Word2Vec.load('C:\\Users\\86157\\Desktop\\Course\\AI\\model_300dim.pkl') from mol2vec.features import mol2alt_sentence,mol2sentence, MolSentence ,DfVec, sentences2vec data['sentence'] = data.apply(lambda x:MolSentence(mol2alt_sentence(x['mol'],1)),axis =1) data['mol2vec'] = [DfVec(x) for x in sentences2vec(data['sentence'], model, unseen='UNK')] X_mol = np.array([x.vec for x in data['mol2vec']]) X_mol = pd.DataFrame(X_mol) X_mol.columns = X_mol.columns.astype(str) new_data = pd.concat((X,X_mol),axis = 1) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(new_data,y ,test_size=.20 ,random_state = 1) x_train = StandardScaler().fit_transform(x_train) x_test = StandardScaler().fit_transform(x_test) lr = LogisticRegression(max_iter=10000) lr.fit(x_train,y_train) evaluation_class(lr,x_test,y_test) rf=RandomForestClassifier(max_depth=4,random_state=0) rf.fit(x_train,y_train) evaluation_class(rf,x_test,y_test) sm = svm.SVC(gamma='scale',C=1.0,decision_function_shape='ovr',kernel='rbf',probability=True) sm.fit(x_train,y_train) evaluation_class(sm,x_test,y_test)

其中使用了gensim库中的word2vec模型进行分子描述符的提取，使用了mol2vec库中的MolSentence和sentences2vec函数，最后将提取得到的分子描述符和原始数据合并后，使用LogisticRegression、RandomForestClassifier和...

1r_11 = LogisticRegression (C=C, solver=' liblinear' penalty="11", max_iter=5000). fit (x_ train, y_train) print ("Training accuracy of 11 logree with C=(:. 3r]: (:.2f]". format ( C, 1r_11. score (X_train, y_train))) print ("Test accuracy of 11 logreg with C=(:.3f]: (:. 2f)". format ( C, Ir_11. score (X_test, y_test))) plt. plot (lr_11. coef_. T, marker, label="C=(: 3f]". format (C)) plt. sticks (range (cancer. data. shape[1]), cancer. feature_names, rotation=90) xlims = plt. xlim( pit. hlines (0, xlims[0], xlims[1]) plt. xlim (xlims) plt. label ("Feature") plt. ylabel ("Coefficient magnitude") pit. ylim(-5, 5) plt. legend (10c=3)修改代码

lr_11 = LogisticRegression(C=C, solver='liblinear', penalty="l1", max_iter=5000).fit(X_train, y_train) print("Training accuracy of l1 logreg with C={:.3f}: {:.2f}".format(C, lr_11.score(X_train, y_...

使用逻辑回归训练模型（max_iter=10000）对泰坦尼克号乘客生存预测，输出预测结果

clf = LogisticRegression(max_iter=10000) clf.fit(X_train, y_train) # 预测结果 X_test = test_data.drop('Survived', axis=1) y_test = test_data['Survived'] y_pred = clf.predict(X_test) # 输出预测结果 ...

使用逻辑回归训练模型（max_iter=10000）对泰坦尼克号乘客生存预测，输出预测结果（截屏）

lr = LogisticRegression(max_iter=10000) lr.fit(train_features, train_labels) # 预测 predictions = lr.predict(test_features) print(predictions) 输出的预测结果为一个包含 0 和 1 的一维数组，表示每...

用逻辑回归训练模型（max_iter=10000）对泰坦尼克号乘客生存预测，输出预测结果

model = LogisticRegression(max_iter=10000) model.fit(X_train, y_train) 最后，我们使用测试集数据进行预测，并输出预测结果： python # 预测测试集数据 y_pred = model.predict(X_test) # 输出预测...

使用逻辑回归训练模型(max_iter=10000)对泰坦尼克号乘客生存预测，输出预测结果

model = LogisticRegression(max_iter=10000) model.fit(train_features, train_labels) 模型训练完成后，我们可以使用测试集对模型进行预测，并输出预测结果： python # 对测试集进行预测 test_labels = ...
docx

2025年Android-JVM面试专题：阿里100%会问到的JVM，20道灵魂质问面试题解析，让你吊打面试官.docx

Android开发核心技术体系技术栈全景：基础架构：Java/Kotlin双语言体系、Android SDK、Gradle构建系统 UI体系：Jetpack Compose声明式UI、Material Design规范、多屏幕适配方案 核心组件：Activity生命周期管理、ViewModel数据持久化、WorkManager后台任务 性能优化：内存泄漏检测、ANR分析、ProGuard代码混淆 Android (Kotlin)： 拥抱 Kotlin Coroutines 协程，精通 Jetpack Compose 声明式 UI，掌握 ViewModel, Room, WorkManager 等架构组件，深入性能优化与内存管理。 Flutter： 深度理解 Widget 树与渲染机制，掌握状态管理 (Provider, Riverpod, Bloc)，熟练使用 Dart 异步编程，构建高性能、跨平台 (iOS/Android/Web/Desktop) 的富交互应用。 高阶技术方向： 架构设计：MVVM模式实现、模块化工程解耦 前沿领域：Flutter跨平台开发、机器学习Kit集成 工程实践：CI/CD自动化部署、Monkey测试策略 适用开发者群体： 具备编程基础的转型开发者 计算机相关专业在校学生 传统移动端开发技术升级者 智能硬件互联领域从业者 全套资料包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新 技术成长路径：从基础组件掌握到性能调优进阶，最终实现架构设计能力跃迁，完整覆盖移动应用开发全生命周期管理需求。
pdf

半导体用八氟环戊烯(C5F8)市场分析：预计2031年全球市场规模将为3.05亿美元.pdf

行业分析，短文
docx

文本处理正则表达式入门：掌握文本查找、替换与提取的高效工具

内容概要：本文详细介绍了正则表达式的基本概念、核心元素及其应用。首先阐述了正则表达式的必要性，它能够高效地完成文本查找、替换、提取等任务，解决了传统方法面对复杂模式时的局限。接着讲解了元字符（如.、\d、\w等）的作用，并通过具体例子展示其匹配效果。随后解释了量词（*、+、?等）、字符组[]、分组与捕获()、选择符|等关键操作符的功能。文中还提供了三个实战案例：验证邮箱格式、提取日期、替换HTML标签，帮助读者理解正则表达式在实际场景中的运用。此外，文章讨论了贪婪和惰性匹配的区别，以及如何在编程语言（如Python、JavaScript）中使用正则表达式。最后，推荐了一些学习工具并总结了常见的应用场景，提醒读者注意使用过程中可能遇到的问题。; 适合人群：程序员、数据分析师、普通办公人员等需要频繁处理文本的人士。; 使用场景及目标：①从大量文本中快速提取特定信息；②验证输入格式是否符合要求；③对文本内容进行批量修改或清理；④辅助网络爬虫精准抓取网页内容。; 其他说明：正则表达式虽然强大但也有一定学习曲线，建议初学者从简单场景入手，逐步积累经验，利用推荐的学习工具进行实践，同时注意避免一些常见的错误用法。

大家在看

recommend-type

NFC_Reader.rar

通过nfc读取雅培数据，发送nfc指定 ，读取 数据块，解析nfc数据
recommend-type

KD-C50对讲机频道调节.rar

moto c1
recommend-type

WMS软件国内主要供应商分析.pptx

富勒Flux、唯智Vtradex、红色草原RedPrairie、Infor、曼哈顿 Manhattan
recommend-type

pb9_pb_

pb9调WEBSERVICE转http，部分WEBSERVICE接口PB无法直接调用，这种方式可实现
recommend-type

Unity3d WorldComposer TerrainComposer

在网页找了很多的WorldComposer TerrainComposer，但是很多都是不能用，安装有问题，这两个是经过筛选可以使用了，在版本4.5上是没有问题的

最新推荐

recommend-type

2025年Android-JVM面试专题：阿里100%会问到的JVM，20道灵魂质问面试题解析，让你吊打面试官.docx

Android开发核心技术体系技术栈全景：基础架构：Java/Kotlin双语言体系、Android SDK、Gradle构建系统 UI体系：Jetpack Compose声明式UI、Material Design规范、多屏幕适配方案 核心组件：Activity生命周期管理、ViewModel数据持久化、WorkManager后台任务 性能优化：内存泄漏检测、ANR分析、ProGuard代码混淆 Android (Kotlin)： 拥抱 Kotlin Coroutines 协程，精通 Jetpack Compose 声明式 UI，掌握 ViewModel, Room, WorkManager 等架构组件，深入性能优化与内存管理。 Flutter： 深度理解 Widget 树与渲染机制，掌握状态管理 (Provider, Riverpod, Bloc)，熟练使用 Dart 异步编程，构建高性能、跨平台 (iOS/Android/Web/Desktop) 的富交互应用。 高阶技术方向： 架构设计：MVVM模式实现、模块化工程解耦 前沿领域：Flutter跨平台开发、机器学习Kit集成 工程实践：CI/CD自动化部署、Monkey测试策略 适用开发者群体： 具备编程基础的转型开发者 计算机相关专业在校学生 传统移动端开发技术升级者 智能硬件互联领域从业者 全套资料包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新 技术成长路径：从基础组件掌握到性能调优进阶，最终实现架构设计能力跃迁，完整覆盖移动应用开发全生命周期管理需求。
recommend-type

半导体用八氟环戊烯(C5F8)市场分析：预计2031年全球市场规模将为3.05亿美元.pdf

行业分析，短文
recommend-type

文本处理正则表达式入门：掌握文本查找、替换与提取的高效工具

内容概要：本文详细介绍了正则表达式的基本概念、核心元素及其应用。首先阐述了正则表达式的必要性，它能够高效地完成文本查找、替换、提取等任务，解决了传统方法面对复杂模式时的局限。接着讲解了元字符（如.、\d、\w等）的作用，并通过具体例子展示其匹配效果。随后解释了量词（*、+、?等）、字符组[]、分组与捕获()、选择符|等关键操作符的功能。文中还提供了三个实战案例：验证邮箱格式、提取日期、替换HTML标签，帮助读者理解正则表达式在实际场景中的运用。此外，文章讨论了贪婪和惰性匹配的区别，以及如何在编程语言（如Python、JavaScript）中使用正则表达式。最后，推荐了一些学习工具并总结了常见的应用场景，提醒读者注意使用过程中可能遇到的问题。; 适合人群：程序员、数据分析师、普通办公人员等需要频繁处理文本的人士。; 使用场景及目标：①从大量文本中快速提取特定信息；②验证输入格式是否符合要求；③对文本内容进行批量修改或清理；④辅助网络爬虫精准抓取网页内容。; 其他说明：正则表达式虽然强大但也有一定学习曲线，建议初学者从简单场景入手，逐步积累经验，利用推荐的学习工具进行实践，同时注意避免一些常见的错误用法。
recommend-type

谭浩强C语言电子教案第三版权威教程下载

《C语言电子教案第三版（谭浩强）》是一本面向C语言学习者的权威电子教材，由知名计算机教育家谭浩强教授编著。此书内容详实，结构清晰，深受广大师生和自学者的青睐。该教材不仅适合大学计算机相关专业的学生使用，也为编程初学者提供了很好的学习材料。以下是对该教材内容的知识点总结。 首先，C语言作为一门高级编程语言，其电子教案的设计和内容涵盖应包括以下几个基础知识点： 1. C语言概述：电子教案会介绍C语言的历史背景，其在程序设计语言中的地位，以及它在当今社会的应用范围。同时，讲解C语言的基本特点，如简洁、灵活、功能强大等。 2. 环境配置与开发工具：为了让学生能够顺利开始C语言编程，电子教案中会有专门的部分来指导学生如何搭建C语言的开发环境，包括编译器的安装，编辑器的使用等。常用编译器如GCC、Clang等，以及集成开发环境（IDE）如Code::Blocks、Visual Studio Code等会作为内容介绍。 3. 基本语法：这是学习C语言的核心部分，包括数据类型（基本类型、构造类型、指针类型、空类型）、变量和常量、运算符和表达式、控制语句（分支结构和循环结构）等内容，这些都是编程的基础元素。 4. 函数：函数是C语言中实现程序模块化的主要工具。教案中会详细讲解如何定义和声明函数、函数的参数传递、函数的返回值以及递归函数等。 5. 指针：指针是C语言中的高级特性，也是其难点之一。电子教案将介绍指针的概念、指针与数组的关系、指针与函数的关系，以及指针的高级用法，例如指向指针的指针和指针数组等。 6. 结构体与联合体：在C语言中，结构体和联合体允许我们定义可以包含不同类型数据的复合数据类型。电子教案中将引导学生学习结构体的定义、使用以及与函数的关系，联合体的概念和特点。 7. 文件操作：电子教案会讲解C语言中文件操作的基础知识，包括文件的打开、关闭、读写以及随机访问等操作，这些都是程序与外部数据进行交互的基本方法。 8. 预处理和动态内存分配：预处理命令是C语言编译前的处理步骤，包括宏定义、文件包含、条件编译等。动态内存分配涉及到的内存管理函数如malloc、calloc、realloc和free等也会被详细介绍。 9. 错误处理：良好的错误处理机制是编写健壮程序的关键。因此，电子教案将教会学生如何使用C语言中的错误检测与处理机制，包括标准错误函数如perror、strerror等。 10. 高级编程技巧：随着学习的深入，电子教案还会涉及一些高级编程技巧，包括位操作、数据结构在C语言中的实现等。 由于《C语言电子教案第三版（谭浩强）》是作为教材使用的，因此除了知识点的介绍之外，电子教案通常还包括习题、案例、实验指导等内容，旨在帮助学生加深理解，提高编程能力。习题部分可能包含选择题、填空题、编程题等多种形式，覆盖了各个章节的知识点，有助于学生巩固所学内容。案例分析则能帮助学生理解如何将理论应用到实际问题的解决中。实验指导则提供了实验环境的搭建方法和实验步骤，让学生通过实践来提升编程技能。 综合来看，《C语言电子教案第三版（谭浩强）》是一份内容全面、结构清晰、实用性高的教学材料，适合用于C语言的课堂教学和自学，能够帮助学生系统地掌握C语言的核心概念和编程技能。
recommend-type

【性能测试基准】：为RK3588选择合适的NVMe性能测试工具指南

# 1. NVMe性能测试基础 ## 1.1 NVMe协议简介 NVMe，全称为Non-Volatile Memory Express，是专为固态驱动器设计的逻辑设备接口规范。与传统的SATA接口相比，NVMe通过使用PCI Express（PCIe）总线，大大提高了存储设备的数据吞吐量和IOPS（每秒输入输出操作次数），特别适合于高速的固态存储设备。
recommend-type

centos 修改密码失败ERROR 1820 (HY000): You must reset your password using ALTER USER statement before executing this statement.

<think>我们被要求解决MySQL在CentOS系统中出现的ERROR1820(HY000)问题，即需要重置密码才能执行其他语句。根据引用内容，这个问题通常发生在安装MySQL后第一次登录时，系统要求用户必须修改初始密码。我们参考了多个引用，其中引用[4]提供了详细的解决步骤（包括修改密码策略），引用[5]则提供了另一种重置密码并授权的方法。解决步骤：1.使用初始密码登录MySQL（初始密码通常可以在/var/log/mysqld.log中找到）。2.登录后，执行任何命令都会报错ERROR1820，此时必须重置密码。3.重置密码时可能会遇到密码策略问题（如密码太简单），这时需要调整密码策略
recommend-type

50万吨原油常压塔设计与改造分析

根据给定文件信息，以下是对标题“年处理量为50万吨的常压塔的设计图”和描述中包含知识点的详细说明： 1. 常压塔的功能与设计： 常压塔是石油炼制过程中用来分离原油为不同组分的设备，如汽油、煤油、柴油等。设计常压塔时需要考虑其处理能力，即每天可以加工多少原油。本设计案例针对年处理量为50万吨的常压塔，这是一个相对较大的处理规模，意味着设计要满足高标准的工艺需求和技术参数。 2. 工艺计算与物料衡算： 工艺计算涉及塔内流体流动的动态特性，包括温度、压力、流量等参数的计算。物料衡算是基于物质守恒定律，确定在给定条件下塔内各组分的流率和组成。这些计算对塔的性能和效率至关重要。 3. 操作弹性： 操作弹性指的是设备在保证产品质量的前提下所能适应的运行条件变化范围，包括进料量、压力和温度的波动。一个高操作弹性的常压塔能够在更宽的操作范围内维持稳定运行，这对于保证生产的连续性和可靠性是非常重要的。 4. 强度及稳定校核： 设备的机械强度是指在正常运行和极端条件下的结构强度，而稳定校核则关注设备在各种负载下的稳定性，包括抗风、抗震等。设计常压塔时，这两个方面都是必须严格检验的，确保在高压和高温等苛刻条件下不会发生结构损坏或安全事故。 5. 板式塔的结构与特点： 板式塔是一种常见的塔设备，塔盘（板）上设有一定数量的开口，以便液体流动和蒸汽交换。塔盘的类型对塔的分离效率和处理能力有很大影响。本设计采用了浮阀塔盘和固舌塔盘兼用的形式，这意味着结合了两种塔盘的特点，能够实现更高效的分离和更大的处理能力。 6. 局部改造： 在塔的局部改造方面，本设计特别提到了塔顶的防腐和提高塔盘操作稳定性。塔顶防腐是因为长期暴露在外部环境中，塔顶部分更易受到腐蚀；而提高塔盘操作稳定性则能确保在各种运行条件下塔盘的高效稳定运行。 7. 常压塔与大庆2#原油： 大庆油田是中国著名的油田之一，大庆2#原油是该油田的一种原油品种。针对特定类型的原油进行塔设计时，需要考虑到原油的物理和化学特性，比如沸点分布、热稳定性等，这些特性将直接影响到塔设计的关键参数。 8. 毕业设计图的重要性： 毕业设计图作为本案例中提及的文件，通常反映了学生在大学期间所学知识的综合应用，包括工程制图、设计原理和工程实践等方面。图纸中会详细展示塔的结构尺寸、塔板布局、相关设备接口位置等重要信息，对于理解整个常压塔的设计至关重要。 以上内容详细解析了常压塔的设计要点，涉及到的工艺、材料、结构设计以及特定应用场景等方面的知识点。在实际工程实践中，这些知识点是保证常压塔安全、稳定、高效运行的基础。
recommend-type

【固态硬盘寿命延长】：RK3588平台NVMe维护技巧大公开

# 1. 固态硬盘寿命延长的基础知识 ## 1.1 固态硬盘的基本概念 固态硬盘（SSD）是现代计算设备中不可或缺的存储设备之一。与传统的机械硬盘（HDD）相比，SSD拥有更快的读写速度、更小的体积和更低的功耗。但是，SSD也有其生命周期限制，主要受限于NAND闪存的写入次数。 ## 1.2 SSD的写入次数和寿命 每块SSD中的NAND闪存单元都有有限的写入次数。这意味着，随着时间的推移，SSD的
recommend-type

M10050-KB

<think>我们正在处理一个用户查询，用户要求查找与"M10050-KB"相关的技术信息或错误代码。根据引用内容，用户可能遇到了类似Windows更新错误或Java错误的问题，但具体到"M10050-KB"这个代码，我们需要分析。首先，注意引用[1]中提到了Windows更新错误代码0x800f0984，引用[2]则讨论Java错误和Redis连接问题。然而，用户提到的"M10050-KB"看起来像是一个特定的错误代码或知识库（KB）文章编号。在微软系统中，KB文章通常以"KB"后跟数字编号，例如"KB5031455"。而错误代码则通常是十六进制格式（如0x800f0984）或特定的字符串。
recommend-type

用友860数据字典详细解读与应用指南

标题中提到的“用友860数据字典”指的是针对用友U860版本企业管理软件中的数据字典。数据字典是数据库中所有数据元素的定义集合，它描述了数据库中数据的结构和含义，是理解和管理数据库的必要工具。 描述部分强调了这个数据字典的实用价值，希望用户能够充分使用。在软件应用中，数据字典对于软件开发人员、数据库管理员以及最终用户都是极其重要的参考文档。它能够帮助相关人员理解数据的存储方式、数据之间的关系以及数据的业务逻辑。 标签“用友,字典”说明了这份数据字典是针对用友软件的，用友是中国知名的财务和企业管理软件供应商，其产品广泛应用于各行各业。而“字典”则是对这份文件功能的直接描述，它是一份包含数据项定义和解释的工具书。 文件名称列表中的“U860dic.chm”是数据字典文件的具体名称。文件扩展名“.chm”表示该文件是一个编译的HTML帮助文件，通常在Windows操作系统中可以通过帮助查看器打开。CHM文件格式是微软推出的一种电子文档格式，它能够将许多HTML页面编译成一个可独立执行的文件，用户可以通过目录、索引或搜索功能快速定位信息。 从这些信息中我们可以提取以下知识点： 1. 数据字典的概念：数据字典是企业数据库中各类数据定义的集合，它详细说明了数据的类型、结构和业务含义等，便于开发、维护和使用数据库。 2. 数据字典的必要性：通过数据字典，开发者可以更准确地进行软件设计和开发，数据库管理员能够更好地进行数据维护，最终用户能够理解数据的含义和用途。 3. 用友U860企业管理软件：用友U860是中国用友网络科技股份有限公司推出的财务管理软件，专为中小企业量身打造，广泛应用于财务管理、供应链管理、生产管理等领域。 4. CHM文件格式特性：CHM文件是微软推出的帮助文件格式，它将多个HTML文档集成为一个文件，方便用户查看、搜索和索引信息。 5. 数据字典的使用方法：用户可以通过打开CHM文件，在目录、索引或搜索功能中查找所需数据的定义和解释，快速获取所需信息。 6. 数据字典在企业管理中的作用：数据字典有助于企业规范数据管理流程，保证数据的一致性和准确性，是企业信息化建设不可或缺的一部分。 在使用用友U860数据字典时，用户应注意以下几点： - 需要借助Windows操作系统的帮助查看器或其他兼容的阅读软件来打开CHM文件。 - 掌握基本的数据字典阅读技巧，如使用文件内部的搜索功能，通过关键词查找所需数据定义。 - 理解企业业务流程和数据之间的关系，能够将数据字典中定义的概念和业务逻辑相结合，更好地服务于企业管理。 通过以上知识点的掌握，用户可以有效地利用用友860数据字典来加强企业管理软件的应用效果，提升工作效率。对于企业而言，正确地理解和使用数据字典，将有助于构建更加高效和标准化的信息管理体系。