活动介绍

修改代码：import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1],[2]]) b1 = np.array([-1]) W2 = np.array([[-3],[4]]) b2 = np.array([1]) W3 = np.array([[5],[-6]]) b3 = np.array([2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

时间: 2024-01-20 14:03:09 浏览: 206
修改后的代码如下： ``` import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.array([-1, -1]) W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]]) b2 = np.array([1, 1]) W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]]) b3 = np.array([2, 2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in)) ``` 主要的修改： 1. 修改了 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的维度，使其与输入向量 `x` 和输出向量 `f_x` 的维度匹配。 2. 将 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的值修改为与原代码的维度匹配的值。 这样，您应该可以成功运行该代码并得到正确的输出了。
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python 3.74 运行import numpy as np 报错lib\site-packages\numpy\__init__.py

import numpy as np import os,sys #获取当前文件夹，并根据文件名 def path(fileName): p=sys.path[0]+'\\'+fileName return p #读文件 def readFile(fileName): f=open(path(fileName)) str=f.read() ...
py

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 解决图标题中文乱码问题 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes....
zip

import numpy as np_FCM代码python_

算法流程随机初始化模糊矩阵U（描述每个点在不同类的隶属度）有了模糊矩阵U通过下面公式计算类中心在这里插入图片描述通过下面公式根据计算出的类中心，更新模糊矩阵U在这里插入图片描述当U的变化不大时结束迭代，...

解释每行代码：import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:,j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.array([-1, -1]) W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]]) b2 = np.array([1, 1]) W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]]) b3 = np.array([2, 2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

第二行代码：def dense(a_in, W, b, g): 定义了一个名为dense的函数，该函数接受四个参数：输入向量a_in，权重矩阵W，偏置向量b，激活函数g。 第三行代码：units = W.shape[1] 计算权重矩阵W的列数，即该层的神经元...

import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:,j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.array([-1, -1]) W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]]) b2 = np.array([1, 1]) W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]]) b3 = np.array([2, 2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

具体来说，dense函数实现了一个全连接层，其输入为a_in，权重矩阵为W，偏置向量为b，激活函数为g。而sequential函数则将三个全连接层组成了一个三层神经网络，并对输入x进行前向传播，最终输出f_x。 在这个例子中...

import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[0] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b1 = np.array([-1,1,2]) W2 = np.array([[-1,2], [3,-4], [-5,6]]) b2 = np.array([2,-2]) W3 = np.array([[-2,1], [3,-4]]) b3 = np.array([1,-2]) W4 = np.array([[3,-1]]) b4 = np.array([-2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) a4 = dense(a3, W4, b4, np.tanh) f_x = a4 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

这段代码是一个神经网络的前向传播过程，包括了四个全连接层（dense）和四个激活函数（np.tanh），将输入向量a_in经过多次线性变换和非线性变换后，得到输出向量f_x。其中，每个全连接层的参数（权重W和偏置b）都是...

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow_probability as tfp from carModel import CarEnvironment # === 强制启用 GPU 并配置显存 === physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') if physical_devices: tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) tf.config.experimental.set_visible_devices(physical_devices[0], 'GPU') print("TensorFlow 版本:", tf.__version__) print("GPU 可用性:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) # === 超参数 === EP_MAX = 1000 EP_LEN = 1800 GAMMA = 0.95 A_LR = 0.0001 C_LR = 0.0002 BATCH_SIZE = 256 UPDATE_STEPS = 10 EPSILON = 0.2 HIDDEN_UNITS = 128 env = CarEnvironment() S_DIM = env.observation_space.shape[0] A_DIM = env.action_space.shape[0] A_BOUND = env.action_space.high # 直接使用numpy数组 class PPOAgent: def __init__(self): # 初始化网络和优化器 self._build_network() self.actor_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(A_LR) self.critic_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(C_LR) def _build_network(self): # Critic网络（GPU设备指定） with tf.device('/GPU:0'): self.critic = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(HIDDEN_UNITS, activation='relu', input_shape=(S_DIM,)), tf.keras.layers.Dense(1) ]) # Actor网络（GPU设备指定） with tf.device('/GPU:0'): state_input = tf.keras.Input(shape=(S_DIM,)) hidden = tf.keras.layers.Dense(HIDDEN_UNITS, activation='relu')(state_input) mu = tf.keras.layers.Dense(A_DIM, activation='tanh')(hidden) * A_BOUND sigma = tf.keras.layers.Dense(A_DIM, activation='softplus')(hidden) + 0.1 self.actor = tf.keras.Model(inputs=state_input, outputs=[mu, sigma]) @tf.function def sample_action(self, state): with tf.device('/GPU:0'): # 关键操作显式指定 GPU mu, sigma = self.actor(state) dist = tfp.distributions.Normal(mu, sigma) return dist.sample()加大探索

嗯，用户想了解如何在TensorFlow和TensorFlow Probability实现的PPO算法中增加动作采样时的探索，特别是修改sample_action方法。首先，我需要回顾PPO的基本原理，以及动作采样的过程。PPO通常使用策略梯度方法，其中...

将下列代码补充成完整的程序：def dense(a_in,W,b,g): units=W.shape[1] a_out=np.zeros(units) for j in range(units): w=W[:j] z=np.dot(w,a_in)+b[j] a_out[j]=g(z) return a_out def sequential(x): a1=dense(x,W1,b1) a2=dense(a1,W2,b2) a3=dense(a2,W3,b3) a4=dense(a3,W4,b4) f_x=a4 return f_x W=np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b=np.array([-1,1,2]) a_in=np.array([-2,4])

import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range代码修改

您需要修改以下两行代码： X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 为： X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_...

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from carModel import CarEnvironment print("TensorFlow 版本:", tf.__version__) print("GPU 可用性:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) # === 超参数 === EP_MAX = 1000 # 训练回合数 EP_LEN = 1800 # 每回合步长（与工况数据长度一致） GAMMA = 0.95 # 折扣因子 A_LR = 0.0001 # Actor学习率 C_LR = 0.0002 # Critic学习率 BATCH_SIZE = 128 # 训练批量大小 UPDATE_STEPS = 10 # 训练时，PPO的更新步数 EPSILON = 0.2 # PPO的裁剪系数 HIDDEN_UNITS = 128 # 隐藏层单元数 env = CarEnvironment() S_DIM = env.observation_space.shape[0] # 状态空间维度 A_DIM = env.action_space.shape[0] # 动作空间维度 A_BOUND = env.action_space.high # 动作边界 class PPOAgent: def __init__(self): # 配置GPU参数 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True # 动态申请显存 config.gpu_options.visible_device_list = "0" # 使用第一个GPU self.sess = tf.Session(config=config) self._build_model() self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) def _build_model(self): """ 建立 PPO 网络 """ # 1️⃣ **输入层** self.S = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') self.A = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.R = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'reward') self.advantage = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') # 2️⃣ **Critic（评估网络）** with tf.variable_scope('Critic'): c_hidden = tf.layers.dense(self.S, HIDDEN_UNITS, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(c_hidden, 1) self.critic_loss = tf.reduce_mean(tf.square(self.R - self.v)) self.critic_train_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.critic_loss) # 3️⃣ **Actor（策略网络）** pi, pi_params = self._build_actor('pi', trainable=True) # 当前策略 oldpi, oldpi_params = self._build_actor('oldpi', trainable=False) # 旧策略

import numpy as np # 环境初始化 env = gym.make('CarRacing-v2') state_dim = env.observation_space.shape # (96, 96, 3) action_dim = env.action_space.shape[0] # 连续动作空间（转向，油门，刹车） # 超...

import tkinter as tk from tkinter import ttk, filedialog, messagebox import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense,Layer from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping import os plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False class Attention(Layer): def __init__(self, **kwargs): super(Attention, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): self.W = self.add_weight(name='attention_weight', shape=(input_shape[-1], 1), initializer='random_normal', trainable=True) self.b = self.add_weight(name='attention_bias', shape=(input_shape[1], 1), initializer='zeros', trainable=True) super(Attention, self).build(input_shape) def call(self, x): e = tf.tanh(tf.matmul(x, self.W) + self.b) a = tf.nn.softmax(e, axis=1) output = x * a return tf.reduce_sum(output, axis=1) class DamSeepageModel: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title("大坝渗流预测模型") self.root.geometry("1200x800") # 初始化数据 self.train_df = None self.test_df = None self.model = None self.scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # 创建主界面 self.create_widgets() def create_widgets(self): # 创建主框架 main_frame = ttk.Frame(self.root, padding=10) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 左侧控制面板 control_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="模型控制", padding=10) control_frame.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y, padx=5, pady=5) # 文件选择部分 file_frame = ttk.LabelFrame(control_frame, text="数据文件", padding=10) file_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) # 训练集选择 ttk.Label(file_frame, text="训练集:").grid(row=0, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.train_file_var = tk.StringVar() ttk.Entry(file_frame, textvariable=self.train_file_var, width=30, state='readonly').grid(row=0, column=1, padx=5) ttk.Button(file_frame, text="选择文件", command=lambda: self.select_file("train")).grid(row=0, column=2) # 测试集选择 ttk.Label(file_frame, text="测试集:").grid(row=1, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.test_file_var = tk.StringVar() ttk.Entry(file_frame, textvariable=self.test_file_var, width=30, state='readonly').grid(row=1, column=1, padx=5) ttk.Button(file_frame, text="选择文件", command=lambda: self.select_file("test")).grid(row=1, column=2) # 参数设置部分 param_frame = ttk.LabelFrame(control_frame, text="模型参数", padding=10) param_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) # 时间窗口大小 ttk.Label(param_frame, text="时间窗口大小:").grid(row=0, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.window_size_var = tk.IntVar(value=60) ttk.Spinbox(param_frame, from_=10, to=200, increment=5, textvariable=self.window_size_var, width=10).grid(row=0, column=1, padx=5) # LSTM单元数量 ttk.Label(param_frame, text="LSTM单元数:").grid(row=1, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.lstm_units_var = tk.IntVar(value=50) ttk.Spinbox(param_frame, from_=10, to=200, increment=10, textvariable=self.lstm_units_var, width=10).grid(row=1, column=1, padx=5) # 训练轮次 ttk.Label(param_frame, text="训练轮次:").grid(row=2, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.epochs_var = tk.IntVar(value=100) ttk.Spinbox(param_frame, from_=10, to=500, increment=10, textvariable=self.epochs_var, width=10).grid(row=2, column=1, padx=5) # 批处理大小 ttk.Label(param_frame, text="批处理大小:").grid(row=3, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.batch_size_var = tk.IntVar(value=32) ttk.Spinbox(param_frame, from_=16, to=128, increment=16, textvariable=self.batch_size_var, width=10).grid(row=3, column=1, padx=5) # 控制按钮 btn_frame = ttk.Frame(control_frame) btn_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) ttk.Button(btn_frame, text="训练模型", command=self.train_model).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="预测结果", command=self.predict).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="保存结果", command=self.save_results).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="重置", command=self.reset).pack(side=tk.RIGHT, padx=5) # 状态栏 self.status_var = tk.StringVar(value="就绪") status_bar = ttk.Label(control_frame, textvariable=self.status_var, relief=tk.SUNKEN, anchor=tk.W) status_bar.pack(fill=tk.X, side=tk.BOTTOM) # 右侧结果显示区域 result_frame = ttk.Frame(main_frame) result_frame.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.BOTH, expand=True, padx=5, pady=5) # 创建标签页 self.notebook = ttk.Notebook(result_frame) self.notebook.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 损失曲线标签页 self.loss_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.loss_frame, text="训练损失") # 预测结果标签页 self.prediction_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.prediction_frame, text="预测结果") # 初始化绘图区域 self.fig, self.ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.fig, master=self.prediction_frame) self.canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True) self.loss_fig, self.loss_ax = plt.subplots(figsize=(10, 4)) self.loss_canvas = FigureCanvasTkAgg(self.loss_fig, master=self.loss_frame) self.loss_canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 文件选择 def select_file(self, file_type): """选择Excel文件""" file_path = filedialog.askopenfilename( title=f"选择{file_type}集Excel文件", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx *.xls"), ("所有文件", "*.*")] ) if file_path: try: # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path) # 时间特征列 time_features = ['year', 'month', 'day'] missing_time_features = [feat for feat in time_features if feat not in df.columns] if '水位' not in df.columns: messagebox.showerror("列名错误", "Excel文件必须包含'水位'列") return if missing_time_features: messagebox.showerror("列名错误", f"Excel文件缺少预处理后的时间特征列: {', '.join(missing_time_features)}\n" "请确保已使用预处理功能添加这些列") return # 创建完整的时间戳列 # 处理可能缺失的小时、分钟、秒数据 if 'hour' in df.columns and 'minute' in df.columns and 'second' in df.columns: df['datetime'] = pd.to_datetime( df[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute', 'second']] ) elif 'hour' in df.columns and 'minute' in df.columns: df['datetime'] = pd.to_datetime( df[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute']].assign(second=0) ) else: df['datetime'] = pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']]) # 设置时间索引 df = df.set_index('datetime') # 保存数据 if file_type == "train": self.train_df = df self.train_file_var.set(os.path.basename(file_path)) self.status_var.set(f"已加载训练集: {len(self.train_df)}条数据") else: self.test_df = df self.test_file_var.set(os.path.basename(file_path)) self.status_var.set(f"已加载测试集: {len(self.test_df)}条数据") except Exception as e: messagebox.showerror("文件错误", f"读取文件失败: {str(e)}") def create_dataset(self, data, window_size): """创建时间窗口数据集""" X, y = [], [] for i in range(len(data) - window_size): X.append(data[i:(i + window_size), 0]) y.append(data[i + window_size, 0]) return np.array(X), np.array(y) def create_dynamic_plot_callback(self): """创建动态绘图回调实例，用于实时显示训练损失曲线""" class DynamicPlotCallback(tf.keras.callbacks.Callback): def __init__(self, gui_app): self.gui_app = gui_app # 引用主GUI实例 self.train_loss = [] # 存储训练损失 self.val_loss = [] # 存储验证损失 def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): """每个epoch结束时更新图表""" logs = logs or {} # 收集损失数据 self.train_loss.append(logs.get('loss')) self.val_loss.append(logs.get('val_loss')) # 更新GUI中的图表（在主线程中执行） self.gui_app.root.after(0, self._update_plot) def _update_plot(self): """实际更新图表的函数""" try: # 清除现有图表 self.gui_app.loss_ax.clear() # 绘制训练和验证损失曲线 epochs = range(1, len(self.train_loss) + 1) self.gui_app.loss_ax.plot(epochs, self.train_loss, 'b-', label='训练损失') self.gui_app.loss_ax.plot(epochs, self.val_loss, 'r-', label='验证损失') # 设置图表属性 self.gui_app.loss_ax.set_title('模型训练损失') self.gui_app.loss_ax.set_xlabel('轮次') self.gui_app.loss_ax.set_ylabel('损失', rotation=0) self.gui_app.loss_ax.legend(loc='upper right') self.gui_app.loss_ax.grid(True, alpha=0.3) # 自动调整Y轴范围 all_losses = self.train_loss + self.val_loss min_loss = max(0, min(all_losses) * 0.9) max_loss = max(all_losses) * 1.1 self.gui_app.loss_ax.set_ylim(min_loss, max_loss) # 刷新画布 self.gui_app.loss_canvas.draw() # 更新状态栏显示最新损失 current_epoch = len(self.train_loss) if current_epoch > 0: latest_train_loss = self.train_loss[-1] latest_val_loss = self.val_loss[-1] if self.val_loss else 0 self.gui_app.status_var.set( f"训练中 | 轮次: {current_epoch} | " f"训练损失: {latest_train_loss:.6f} | " f"验证损失: {latest_val_loss:.6f}" ) self.gui_app.root.update() except Exception as e: print(f"更新图表时出错: {str(e)}") # 返回回调实例 return DynamicPlotCallback(self) def train_model(self): """训练LSTM模型""" if self.train_df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择训练集文件") return try: self.status_var.set("正在预处理数据...") self.root.update() # 数据预处理 train_scaled = self.scaler.fit_transform(self.train_df[['水位']]) # 创建时间窗口数据集 window_size = self.window_size_var.get() X_train, y_train = self.create_dataset(train_scaled, window_size) # 调整LSTM输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 self.model = Sequential() self.model.add(LSTM( self.lstm_units_var.get(), return_sequences=True, input_shape=(window_size, 1) )) self.model.add(LSTM(self.lstm_units_var.get(), return_sequences=True)) self.model.add(Attention()) self.model.add(Dense(1)) self.model.compile( optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='mean_squared_error' ) # 添加早停机制 early_stopping = EarlyStopping( monitor='val_loss', # 监控验证集损失 patience=20, # 连续20轮无改善则停止 min_delta=0.0001, # 最小改善阈值 restore_best_weights=True, # 恢复最佳权重 verbose=1 # 显示早停信息 ) # 训练模型 self.status_var.set("正在训练模型...") self.root.update() history = self.model.fit( X_train, y_train, epochs=self.epochs_var.get(), batch_size=self.batch_size_var.get(), validation_split=0.2, # 使用20%数据作为验证集 callbacks=[early_stopping], # 添加早停回调 verbose=0 ) # 绘制损失曲线 self.loss_ax.clear() self.loss_ax.plot(history.history['loss'], label='训练损失') self.loss_ax.plot(history.history['val_loss'], label='验证损失') self.loss_ax.set_title('模型训练损失') self.loss_ax.set_xlabel('轮次') self.loss_ax.set_ylabel('损失',rotation=0) self.loss_ax.legend() self.loss_ax.grid(True) self.loss_canvas.draw() # 根据早停情况更新状态信息 if early_stopping.stopped_epoch > 0: stopped_epoch = early_stopping.stopped_epoch best_epoch = early_stopping.best_epoch final_loss = history.history['loss'][-1] best_loss = min(history.history['val_loss']) self.status_var.set( f"训练在{stopped_epoch + 1}轮提前终止 | " f"最佳模型在第{best_epoch + 1}轮 | " f"最终损失: {final_loss:.6f} | " f"最佳验证损失: {best_loss:.6f}" ) messagebox.showinfo( "训练完成", f"模型训练提前终止！\n" f"最佳模型在第{best_epoch + 1}轮\n" f"最佳验证损失: {best_loss:.6f}" ) else: final_loss = history.history['loss'][-1] self.status_var.set(f"模型训练完成 | 最终损失: {final_loss:.6f}") messagebox.showinfo("训练完成", "模型训练成功完成！") except Exception as e: messagebox.showerror("训练错误", f"模型训练失败:\n{str(e)}") self.status_var.set("训练失败") def predict(self): """使用模型进行预测""" if self.model is None: messagebox.showwarning("警告", "请先训练模型") return if self.test_df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择测试集文件") return try: self.status_var.set("正在生成预测...") self.root.update() # 预处理测试数据 test_scaled = self.scaler.transform(self.test_df[['水位']]) # 创建测试集时间窗口 window_size = self.window_size_var.get() X_test, y_test = self.create_dataset(test_scaled, window_size) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 进行预测 test_predict = self.model.predict(X_test) # 反归一化 test_predict = self.scaler.inverse_transform(test_predict) y_test_orig = self.scaler.inverse_transform([y_test]).T # 创建时间索引 test_time = self.test_df.index[window_size:window_size + len(test_predict)] # 绘制结果 self.ax.clear() self.ax.plot(self.train_df.index, self.train_df['水位'], 'b-', label='训练集数据') self.ax.plot(test_time, self.test_df['水位'][window_size:window_size + len(test_predict)], 'g-', label='测试集数据') self.ax.plot(test_time, test_predict, 'r--', label='模型预测') # 添加分隔线 split_point = test_time[0] self.ax.axvline(x=split_point, color='k', linestyle='--', alpha=0.5) self.ax.text(split_point, self.ax.get_ylim()[0] * 0.9, ' 训练/测试分界', rotation=90) self.ax.set_title('大坝渗流水位预测结果') self.ax.set_xlabel('时间') self.ax.set_ylabel('测压管水位',rotation=0) self.ax.legend() self.ax.grid(True) self.ax.tick_params(axis='x', rotation=45) self.fig.tight_layout() self.canvas.draw() self.status_var.set("预测完成，结果已显示") except Exception as e: messagebox.showerror("预测错误", f"预测失败:\n{str(e)}") self.status_var.set("预测失败") def save_results(self): """保存预测结果""" if not hasattr(self, 'test_predict') or self.test_predict is None: messagebox.showwarning("警告", "请先生成预测结果") return save_path = filedialog.asksaveasfilename( defaultextension=".xlsx", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx"), ("所有文件", "*.*")] ) if not save_path: return try: # 创建包含预测结果的DataFrame window_size = self.window_size_var.get() test_time = self.test_df.index[window_size:window_size + len(self.test_predict)] result_df = pd.DataFrame({ '时间': test_time, '实际水位': self.test_df['水位'][window_size:window_size + len(self.test_predict)].values, '预测水位': self.test_predict.flatten() }) # 保存到Excel result_df.to_excel(save_path, index=False) # 保存图表 chart_path = os.path.splitext(save_path)[0] + "_chart.png" self.fig.savefig(chart_path, dpi=300) self.status_var.set(f"结果已保存至: {os.path.basename(save_path)}") messagebox.showinfo("保存成功", f"预测结果和图表已保存至:\n{save_path}\n{chart_path}") except Exception as e: messagebox.showerror("保存错误", f"保存结果失败:\n{str(e)}") def reset(self): """重置程序状态""" self.train_df = None self.test_df = None self.model = None self.train_file_var.set("") self.test_file_var.set("") self.ax.clear() self.loss_ax.clear() self.canvas.draw() self.loss_canvas.draw() self.data_text.delete(1.0, tk.END) self.status_var.set("已重置，请选择新数据") messagebox.showinfo("重置", "程序已重置，可以开始新的分析") if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = DamSeepageModel(root) root.mainloop() 我这个是大坝渗流预测模型，看看代码还有什么可以改进的，我现在训练的时候训练损失很低但是验证损失水平比较高

具体代码修改如下：您的代码在大坝渗流预测模型方面已经相当完善，但根据您提到的"训练损失很低但验证损失较高"的问题，这表明可能存在过拟合现象。以下是针对这个问题的改进方案： ### 主要改进点： 1. **添加...

import tkinter as tk from tkinter import ttk, filedialog, messagebox import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Bidirectional, Dropout from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau import os # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 自定义评估指标函数 def rmse(y_true, y_pred): return tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))) def mape(y_true, y_pred): epsilon = 1e-8 return tf.reduce_mean(tf.abs((y_true - y_pred) / (y_true + epsilon))) * 100 def r_squared(y_true, y_pred): ss_res = tf.reduce_sum(tf.square(y_true - y_pred)) ss_tot = tf.reduce_sum(tf.square(y_true - tf.reduce_mean(y_true))) return 1 - (ss_res / (ss_tot + tf.keras.backend.epsilon())) class DamSeepageModel: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title("大坝渗流预测模型") self.root.geometry("1400x900") # 初始化数据 self.train_df = None self.test_df = None self.model = None self.scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) self.metrics_history = { # 新增：存储评估指标历史数据 'train': {'mse': [], 'rmse': [], 'mae': [], 'mape': [], 'r2': []}, 'val': {'mse': [], 'rmse': [], 'mae': [], 'mape': [], 'r2': []} } self.create_widgets() def create_widgets(self): main_frame = ttk.Frame(self.root, padding=10) main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 左侧控制面板（精简布局） control_frame = ttk.LabelFrame(main_frame, text="模型控制", padding=10) control_frame.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y, padx=5, pady=5) # 文件选择（提取为函数） self._create_file_selector(control_frame) # 参数设置（优化布局） param_frame = ttk.LabelFrame(control_frame, text="模型参数", padding=10) param_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) self._create_param_selector(param_frame) # 控制按钮 btn_frame = ttk.Frame(control_frame) btn_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) ttk.Button(btn_frame, text="训练模型", command=self.train_model).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="预测结果", command=self.predict).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="保存结果", command=self.save_results).pack(side=tk.LEFT, padx=5) ttk.Button(btn_frame, text="重置", command=self.reset).pack(side=tk.RIGHT, padx=5) # 状态栏 self.status_var = tk.StringVar(value="就绪") ttk.Label(control_frame, textvariable=self.status_var, relief=tk.SUNKEN, anchor=tk.W).pack(fill=tk.X, side=tk.BOTTOM) # 右侧结果显示（新增评估指标标签页） result_frame = ttk.Frame(main_frame) result_frame.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.BOTH, expand=True, padx=5, pady=5) self.notebook = ttk.Notebook(result_frame) self.notebook.pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 损失曲线标签页 self.loss_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.loss_frame, text="训练损失") # 预测结果标签页 self.prediction_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.prediction_frame, text="预测结果") # 新增：评估指标标签页 self.metrics_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(self.metrics_frame, text="评估指标") # 初始化绘图区域（优化画布管理） self._init_plots() def _create_file_selector(self, parent): """提取文件选择模块为独立方法""" file_frame = ttk.LabelFrame(parent, text="数据文件", padding=10) file_frame.pack(fill=tk.X, pady=5) ttk.Label(file_frame, text="训练集:").grid(row=0, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.train_file_var = tk.StringVar() ttk.Entry(file_frame, textvariable=self.train_file_var, width=30, state='readonly').grid(row=0, column=1, padx=5) ttk.Button(file_frame, text="选择文件", command=lambda: self.select_file("train")).grid(row=0, column=2) ttk.Label(file_frame, text="测试集:").grid(row=1, column=0, sticky=tk.W, pady=5) self.test_file_var = tk.StringVar() ttk.Entry(file_frame, textvariable=self.test_file_var, width=30, state='readonly').grid(row=1, column=1, padx=5) ttk.Button(file_frame, text="选择文件", command=lambda: self.select_file("test")).grid(row=1, column=2) def _create_param_selector(self, parent): """提取参数选择模块为独立方法""" params = [ ("时间窗口大小:", self.window_size_var := tk.IntVar(value=60), 10, 200, 5), ("LSTM单元数:", self.lstm_units_var := tk.IntVar(value=64), 10, 200, 10), ("训练轮次:", self.epochs_var := tk.IntVar(value=150), 10, 500, 10), ("批处理大小:", self.batch_size_var := tk.IntVar(value=64), 16, 128, 16) ] for idx, (label, var, _from, _to, inc) in enumerate(params): ttk.Label(parent, text=label).grid(row=idx, column=0, sticky=tk.W, pady=5) ttk.Spinbox(parent, from_=_from, to=_to, increment=inc, textvariable=var, width=10).grid(row=idx, column=1, padx=5) def _init_plots(self): """统一初始化绘图区域""" # 预测结果图 self.pred_fig, self.pred_ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) self.pred_canvas = FigureCanvasTkAgg(self.pred_fig, master=self.prediction_frame) self.pred_canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 损失曲线图 self.loss_fig, self.loss_ax = plt.subplots(figsize=(12, 4)) self.loss_canvas = FigureCanvasTkAgg(self.loss_fig, master=self.loss_frame) self.loss_canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True) # 评估指标图 self.metrics_fig, self.metrics_ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) self.metrics_canvas = FigureCanvasTkAgg(self.metrics_fig, master=self.metrics_frame) self.metrics_canvas.get_tk_widget().pack(fill=tk.BOTH, expand=True) def select_file(self, file_type): """优化文件选择逻辑，提取公共处理""" file_path = filedialog.askopenfilename( title=f"选择{file_type}集Excel文件", filetypes=[("Excel文件", "*.xlsx *.xls"), ("所有文件", "*.*")] ) if not file_path: return try: df = self._load_and_preprocess_data(file_path) # 调用预处理函数 target_var = self.train_file_var if file_type == "train" else self.test_file_var target_var.set(os.path.basename(file_path)) setattr(self, f"{file_type}_df", df) self.status_var.set(f"已加载{file_type}集: {len(df)}条数据") except Exception as e: messagebox.showerror("文件错误", f"读取文件失败: {str(e)}") def _load_and_preprocess_data(self, file_path): """提取数据加载和预处理为独立方法""" df = pd.read_excel(file_path) required_cols = ['year', 'month', 'day', '水位'] missing_cols = [col for col in required_cols if col not in df.columns] if missing_cols: raise ValueError(f"缺少必要列: {', '.join(missing_cols)}") # 构造时间戳（优化时间处理） time_cols = ['year', 'month', 'day'] if 'hour' in df.columns: time_cols.extend(['hour', 'minute', 'second'] if 'second' in df.columns else ['hour', 'minute']) df['datetime'] = pd.to_datetime(df[time_cols]) return df.set_index('datetime').sort_index() # 按时间排序 def create_dataset(self, data, window_size): """向量化实现时间窗口（优化性能）""" data = data.reshape(-1) n_samples = len(data) - window_size # 使用滑动窗口向量化生成（替代循环） window_indices = np.arange(window_size).reshape(1, -1) + np.arange(n_samples).reshape(-1, 1) X = data[window_indices] y = data[window_size:] return X[..., np.newaxis], y # 保持LSTM输入格式 def train_model(self): if self.train_df is None: messagebox.showwarning("警告", "请先选择训练集文件") return try: self.status_var.set("数据预处理中...") train_data = self.scaler.fit_transform(self.train_df[['水位']]) window_size = self.window_size_var.get() X_train, y_train = self.create_dataset(train_data, window_size) # 模型优化：双向LSTM+Dropout self.model = Sequential([ Bidirectional(LSTM(self.lstm_units_var.get(), return_sequences=True, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2), input_shape=(window_size, 1)), LSTM(self.lstm_units_var.get(), dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2), Dense(1) ]) self.model.compile( optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='mse', metrics=['mse', rmse, 'mae', mape, r_squared] # 添加评估指标 ) # 高级回调：早停+学习率衰减 callbacks = [ EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=15, restore_best_weights=True), ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=5, min_lr=1e-6), self._create_dynamic_callback() # 动态绘图回调 ] history = self.model.fit( X_train, y_train, epochs=self.epochs_var.get(), batch_size=self.batch_size_var.get(), validation_split=0.2, callbacks=callbacks, verbose=0 ) # 保存评估指标历史 self._update_metrics_history(history.history) self._plot_final_metrics() # 绘制最终指标曲线 self.status_var.set("模型训练完成") except Exception as e: messagebox.showerror("训练错误", f"训练失败: {str(e)}") def _create_dynamic_callback(self): """优化动态回调，支持多指标更新""" class DynamicCallback(tf.keras.callbacks.Callback): def __init__(self, app): self.app = app self.epochs = [] def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): self.epochs.append(epoch+1) # 更新损失曲线 self.app.loss_ax.clear() self.app.loss_ax.plot(self.epochs, logs['loss'], label='训练损失') self.app.loss_ax.plot(self.epochs, logs['val_loss'], label='验证损失') self.app.loss_ax.set_title('训练损失变化') self.app.loss_ax.legend() self.app.loss_canvas.draw() # 更新状态信息 self.app.status_var.set( f"训练轮次: {epoch+1} | 训练损失: {logs['loss']:.4f} | 验证损失: {logs['val_loss']:.4f}" ) return DynamicCallback(self) def _update_metrics_history(self, history): """更新评估指标历史数据""" metrics_map = { 'mse': 'mse', 'rmse': 'rmse', 'mae': 'mae', 'mape': 'mape', 'r_squared': 'r2' } for metric, key in metrics_map.items(): self.metrics_history['train'][key] = history[metric] self.metrics_history['val'][key] = history[f'val_{metric}'] def _plot_final_metrics(self): """绘制最终评估指标曲线""" self.metrics_ax.clear() epochs = range(1, len(self.metrics_history['train']['mse'])+1) # 绘制MSE/RMSE self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['train']['mse'], 'b-', label='训练MSE') self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['val']['mse'], 'b--', label='验证MSE') self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['train']['rmse'], 'r-', label='训练RMSE') self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['val']['rmse'], 'r--', label='验证RMSE') # 绘制MAE/MAPE self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['train']['mae'], 'g-', label='训练MAE') self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['val']['mae'], 'g--', label='验证MAE') self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['train']['mape'], 'm-', label='训练MAPE(%)') self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['val']['mape'], 'm--', label='验证MAPE(%)') # 绘制R² self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['train']['r2'], 'c-', label='训练R²') self.metrics_ax.plot(epochs, self.metrics_history['val']['r2'], 'c--', label='验证R²') self.metrics_ax.set_title('评估指标变化曲线') self.metrics_ax.set_xlabel('训练轮次') self.metrics_ax.set_ylabel('指标值') self.metrics_ax.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1), loc='upper left') self.metrics_fig.tight_layout() self.metrics_canvas.draw() # 其他方法（predict/save_results/reset）保持核心逻辑，根据需要调整 def predict(self): if not self.model or not self.test_df: messagebox.showwarning("警告", "请先训练模型并选择测试集") return try: test_data = self.scaler.transform(self.test_df[['水位']]) window_size = self.window_size_var.get() X_test, y_test = self.create_dataset(test_data, window_size) y_pred = self.model.predict(X_test) # 反归一化并绘图（保持原有逻辑优化） self.pred_ax.clear() self.pred_ax.plot(self.test_df.index[window_size:], self.scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1,1)), label='实际值', alpha=0.7) self.pred_ax.plot(self.test_df.index[window_size:], self.scaler.inverse_transform(y_pred), label='预测值', linestyle='--') self.pred_ax.set_title('大坝渗流水位预测 你好像死机了，能不能继续进行之前的任务

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import tensorflow as tf from ...

import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') dataset = data.values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset) # 分割训练集和测试集 train_size = int(len(dataset) * 0.67) test_size = len(dataset) - train_size train, test = dataset[0:train_size, :], dataset[train_size:len(dataset), :] # 将数据集转化为适合GRU的数据格式 def create_dataset(dataset): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset)-1): a = dataset[i:(i+1), :] X.append(a) Y.append(dataset[i+1, :]) return np.array(X), np.array(Y) train_X, train_Y = create_dataset(train) train_Y = train_Y[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 test_X, test_Y = create_dataset(test) test_Y = test_Y[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 定义GRU模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.GRU(units=64, return_sequences=True, input_shape=(1, 3)), tf.keras.layers.GRU(units=32), tf.keras.layers.Dense(3)]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=16, verbose=2) # 预测测试集 test_predict = model.predict(test_X) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) #test_Y = scaler.inverse_transform(test_Y.reshape(-1, 1)) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((test_predict - test_Y) ** 2)) print('Test RMSE:',rmse) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(1).values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) next_month_sales = model.predict(np.array([last_month_sales])) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales:',next_month_sales[0][0])预测结果不够准确，如何增加准确率

1. 增加训练数据量：可以尝试寻找更多的数据来进行训练，以提高模型的泛化能力和准确率。 2. 调整模型参数：可以尝试调整GRU模型的参数，如增加或减少GRU层的数量、增加或减少神经元的数量等，以寻找最优的模型参数...
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新能源车电机控制器：基于TI芯片的FOC算法源代码与实际应用

内容概要：本文详细介绍了基于TI芯片的FOC（场向量控制）算法在新能源车电机控制器中的应用。文章首先阐述了新能源车电机控制器的重要性及其对车辆性能的影响，接着深入探讨了FOC算法的工作原理，强调其在提高电机控制精度和能效方面的优势。随后，文章展示了完整的源代码资料，涵盖采样模块、CAN通信模块等多个关键部分，并指出这些代码不仅限于理论演示，而是来自实际量产的应用程序。此外，文中还特别提到代码遵循严格的规范，有助于读者理解和学习电机控制软件的最佳实践。 适合人群：从事新能源车研发的技术人员、电机控制工程师、嵌入式系统开发者以及对电机控制感兴趣的电子工程学生。 使用场景及目标：① 学习并掌握基于TI芯片的FOC算法的具体实现；② 理解电机控制器各模块的功能和交互方式；③ 提升实际项目开发能力，减少开发过程中遇到的问题。 其他说明：本文提供的源代码资料来源于早期已量产的新能源车控制器，因此具有较高的实用价值和参考意义。
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中证500指数成分股历年调整名单2007至2023年 调入调出

中证500指数是中证指数有限公司开发的指数，样本空间内股票由全部A股中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后，选取总市值排名靠前的500只股票组成，综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。包含字段：公告日期、变更日期、成份证券代码、成份证券简称、变动方式。各次调整日期：2006-12-26、2007-01-15、2007-06-01、2007-07-02、2007-12-10、2008-01-02、2008-06-04、2008-07-01、2008-12-15、2009-01-05、2009-05-05、2009-05-06、2009-06-15、2009-07-01、2009-08-10、2009-08-10。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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基于28335的高精度旋变软解码技术及其应用 - 电机控制

内容概要：本文详细介绍了基于28335芯片实现的旋变软解码技术。该技术在0-360°范围内与TI方案相比，偏差极小（平均偏差最大为0.0009弧度），并且响应速度优于AD2S1205（解算器建立时间不超过5ms）。文中还讨论了信号解调方法，利用三角函数积化和差公式将旋变输出信号分解为高低频两部分，并通过锁相环和特殊设计的滤波器提高信号处理的精度和稳定性。最终，该技术在12位AD下能保证10-11位的精度。 适合人群：从事电机控制、自动化系统设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度、快速响应的旋转变压器解码应用场景，如工业自动化、机器人技术和电动汽车等领域。目标是提供一种替代传统硬件解码方案的技术选择，提升系统的可靠性和性能。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解旋变软解码的工作原理和技术细节，掌握其相对于现有解决方案的优势，从而更好地应用于实际项目中。
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langchain4j-embeddings-bge-small-en-1.0.0-beta5.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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苹果内购（IAP）人民币价格明细表

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 在苹果的生态系统中，IAP（应用内购买）是苹果应用商店（App Store）中应用开发者常采用的一种盈利模式，允许用户在应用内直接购买虚拟商品或服务。苹果为开发者提供了一份详细的人民币（CNY）IAP定价表，这份定价表具有以下特点： 价格分级：定价表由多个价格等级组成，开发者可根据虚拟商品的价值选择相应等级，等级越高，价格越高。例如，低等级可能对应基础功能解锁，高等级则对应高级服务或大量虚拟道具。 税收与分成：苹果会从应用内购买金额中抽取30%作为服务费或佣金，这是苹果生态的固定规则。不过，开发者实际到手的收入会因不同国家和地区的税收政策而有所变化，但定价表中的价格等级本身是固定的，便于开发者统一管理。 多级定价策略：通过设置不同价格等级，开发者可以根据商品或服务的类型与价值进行合理定价，以满足不同消费能力的用户需求，从而最大化应用的总收入。例如，一款游戏可以通过设置不同等级的虚拟货币包，吸引不同付费意愿的玩家。 特殊等级：除了标准等级外，定价表还包含备用等级和特殊等级（如备用等级A、备用等级B等），这些等级可能是为应对特殊情况或促销活动而设置的额外价格点，为开发者提供了更灵活的定价选择。 苹果IAP定价表是开发者设计应用内购机制的重要参考。它不仅为开发者提供了标准的收入分成模型，还允许开发者根据产品特性设定价格等级，以适应市场和满足不同用户需求。同时，开发者在使用定价表时，还需严格遵守苹果的《App Store审查指南》，包括30%的分成政策、使用苹果支付接口、提供清晰的产品描述和定价信息等。苹果对应用内交易有严格规定，以确保交易的透明性和安全性。总之，苹果IAP定价表是开发者在应用内购设计中不可或缺的工具，但开发者也需密切关注苹果政策变化，以确保应用的合规运营和收益最大化。
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VL系列USB3.0 HUB硬件参考设计资料

vl813，vl817硬件设计资料，包括数据手册，官方demo原理图等
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工业自动化领域信捷PLC控制一拖二组装设备的模块化编程与分散控制 信捷XD5-60T10-E

内容概要：本文详细介绍了基于信捷XD5-60T10-E系列PLC控制的一拖二组装设备。该设备通过单个PLC控制器管理两台组装检测设备，扩展了5个32点输入输出模块，总计220个I/O点，配备60个气缸和7个伺服/步进电机，总步数约为12000步，七轴协同工作。设备采用模块化编程和分散式控制，确保了系统的稳定性和可靠性。文中还展示了部分关键代码片段，帮助读者理解设备的编程逻辑和技术细节。 适合人群：电气工程技术人员、自动化工程师以及希望深入了解PLC控制系统和工业自动化的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要高精度、多任务并行处理的工业生产线，旨在提升生产效率和稳定性。同时，作为经典案例程序，有助于电气工程人员的学习和技能提升。 其他说明：该设备已成功投入量产，证明了其实用性和可靠性。文中提供的代码片段仅为示例，具体实现需根据实际情况调整。

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新能源车电机控制器：基于TI芯片的FOC算法源代码与实际应用

内容概要：本文详细介绍了基于TI芯片的FOC（场向量控制）算法在新能源车电机控制器中的应用。文章首先阐述了新能源车电机控制器的重要性及其对车辆性能的影响，接着深入探讨了FOC算法的工作原理，强调其在提高电机控制精度和能效方面的优势。随后，文章展示了完整的源代码资料，涵盖采样模块、CAN通信模块等多个关键部分，并指出这些代码不仅限于理论演示，而是来自实际量产的应用程序。此外，文中还特别提到代码遵循严格的规范，有助于读者理解和学习电机控制软件的最佳实践。 适合人群：从事新能源车研发的技术人员、电机控制工程师、嵌入式系统开发者以及对电机控制感兴趣的电子工程学生。 使用场景及目标：① 学习并掌握基于TI芯片的FOC算法的具体实现；② 理解电机控制器各模块的功能和交互方式；③ 提升实际项目开发能力，减少开发过程中遇到的问题。 其他说明：本文提供的源代码资料来源于早期已量产的新能源车控制器，因此具有较高的实用价值和参考意义。
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中证500指数成分股历年调整名单2007至2023年 调入调出

中证500指数是中证指数有限公司开发的指数，样本空间内股票由全部A股中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后，选取总市值排名靠前的500只股票组成，综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。包含字段：公告日期、变更日期、成份证券代码、成份证券简称、变动方式。各次调整日期：2006-12-26、2007-01-15、2007-06-01、2007-07-02、2007-12-10、2008-01-02、2008-06-04、2008-07-01、2008-12-15、2009-01-05、2009-05-05、2009-05-06、2009-06-15、2009-07-01、2009-08-10、2009-08-10。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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掌握XFireSpring整合技术：HELLOworld原代码使用教程

标题：“xfirespring整合使用原代码”中提到的“xfirespring”是指将XFire和Spring框架进行整合使用。XFire是一个基于SOAP的Web服务框架，而Spring是一个轻量级的Java/Java EE全功能栈的应用程序框架。在Web服务开发中，将XFire与Spring整合能够发挥两者的优势，例如Spring的依赖注入、事务管理等特性，与XFire的简洁的Web服务开发模型相结合。 描述：“xfirespring整合使用HELLOworld原代码”说明了在这个整合过程中实现了一个非常基本的Web服务示例，即“HELLOworld”。这通常意味着创建了一个能够返回"HELLO world"字符串作为响应的Web服务方法。这个简单的例子用来展示如何设置环境、编写服务类、定义Web服务接口以及部署和测试整合后的应用程序。 标签：“xfirespring”表明文档、代码示例或者讨论集中于XFire和Spring的整合技术。 文件列表中的“index.jsp”通常是一个Web应用程序的入口点，它可能用于提供一个用户界面，通过这个界面调用Web服务或者展示Web服务的调用结果。“WEB-INF”是Java Web应用中的一个特殊目录，它存放了应用服务器加载的Servlet类文件和相关的配置文件，例如web.xml。web.xml文件中定义了Web应用程序的配置信息，如Servlet映射、初始化参数、安全约束等。“META-INF”目录包含了元数据信息，这些信息通常由部署工具使用，用于描述应用的元数据，如manifest文件，它记录了归档文件中的包信息以及相关的依赖关系。 整合XFire和Spring框架，具体知识点可以分为以下几个部分： 1. XFire框架概述 XFire是一个开源的Web服务框架，它是基于SOAP协议的，提供了一种简化的方式来创建、部署和调用Web服务。XFire支持多种数据绑定，包括XML、JSON和Java数据对象等。开发人员可以使用注解或者基于XML的配置来定义服务接口和服务实现。 2. Spring框架概述 Spring是一个全面的企业应用开发框架，它提供了丰富的功能，包括但不限于依赖注入、面向切面编程（AOP）、数据访问/集成、消息传递、事务管理等。Spring的核心特性是依赖注入，通过依赖注入能够将应用程序的组件解耦合，从而提高应用程序的灵活性和可测试性。 3. XFire和Spring整合的目的 整合这两个框架的目的是为了利用各自的优势。XFire可以用来创建Web服务，而Spring可以管理这些Web服务的生命周期，提供企业级服务，如事务管理、安全性、数据访问等。整合后，开发者可以享受Spring的依赖注入、事务管理等企业级功能，同时利用XFire的简洁的Web服务开发模型。 4. XFire与Spring整合的基本步骤 整合的基本步骤可能包括添加必要的依赖到项目中，配置Spring的applicationContext.xml，以包括XFire特定的bean配置。比如，需要配置XFire的ServiceExporter和ServicePublisher beans，使得Spring可以管理XFire的Web服务。同时，需要定义服务接口以及服务实现类，并通过注解或者XML配置将其关联起来。 5. Web服务实现示例：“HELLOworld” 实现一个Web服务通常涉及到定义服务接口和服务实现类。服务接口定义了服务的方法，而服务实现类则提供了这些方法的具体实现。在XFire和Spring整合的上下文中，“HELLOworld”示例可能包含一个接口定义，比如`HelloWorldService`，和一个实现类`HelloWorldServiceImpl`，该类有一个`sayHello`方法返回"HELLO world"字符串。 6. 部署和测试 部署Web服务时，需要将应用程序打包成WAR文件，并部署到支持Servlet 2.3及以上版本的Web应用服务器上。部署后，可以通过客户端或浏览器测试Web服务的功能，例如通过访问XFire提供的服务描述页面（WSDL）来了解如何调用服务。 7. JSP与Web服务交互 如果在应用程序中使用了JSP页面，那么JSP可以用来作为用户与Web服务交互的界面。例如，JSP可以包含JavaScript代码来发送异步的AJAX请求到Web服务，并展示返回的结果给用户。在这个过程中，JSP页面可能使用XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API与Web服务进行通信。 8. 项目配置文件说明 项目配置文件如web.xml和applicationContext.xml分别在Web应用和服务配置中扮演关键角色。web.xml负责定义Web组件，比如Servlet、过滤器和监听器，而applicationContext.xml则负责定义Spring容器中的bean，包括数据源、事务管理器、业务逻辑组件和服务访问器等。 总之，通过上述整合使用原代码的知识点，可以深入理解XFire与Spring框架的结合使用，以及如何开发和部署基本的Web服务。这些技术知识有助于进行更高层次的Web服务开发，以及在复杂的IT环境中灵活运用各种框架和工具。
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【Unity2018汉化大揭秘】：一步到位优化中文用户体验

# 摘要 本论文详细介绍了Unity2018汉化项目的实施过程，从理论准备到实践步骤，再到后期的测试与优化，最终分享了汉化经验和心得。首先，强调了汉化项目对于用户体验提升和产品国际化的重要性，并分析了汉化资源的分类、识别与管理方法。接着，详细阐述了汉化工具的选择、脚本编写、资源手动调整等实践步骤，以及汉化质量测试、体验优化和项目维护更新的重要性。论文最后通过案例研究，分析了汉化中的挑战和应对策略，并预测了汉化技术未来的发展方向。整个汉化过程不仅涉及技术层面的操作，还包含了深入的理论研究和实践心得分享，对提升汉化项目的效率和质量具有指导意义。 # 关键字 Unity汉化；用户体验；国际化；资源
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<think>我们注意到用户意图不明确，但提到了“照片提取”和“其他功能帮助”。因此，我们需要通过搜索来获取关于iPhone照片提取的常见方法以及其他可能的功能帮助。由于用户问题比较宽泛，我们将重点放在照片提取上，因为这是明确提到的关键词。同时，我们也会考虑一些其他常用功能的帮助。首先，针对照片提取，可能涉及从iPhone导出照片、从备份中提取照片、或者从损坏的设备中恢复照片等。我们将搜索这些方面的信息。其次，关于其他功能帮助，我们可以提供一些常见问题的快速指南，如电池优化、屏幕时间管理等。根据要求，我们需要将答案组织为多个方法或步骤，并在每个步骤间换行。同时，避免使用第一人称和步骤词汇。由于
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驾校一点通软件：提升驾驶证考试通过率

标题“驾校一点通”指向的是一款专门为学员考取驾驶证提供帮助的软件，该软件强调其辅助性质，旨在为学员提供便捷的学习方式和复习资料。从描述中可以推断出，“驾校一点通”是一个与驾驶考试相关的应用软件，这类软件一般包含驾驶理论学习、模拟考试、交通法规解释等内容。 文件标题中的“2007”这个年份标签很可能意味着软件的最初发布时间或版本更新年份，这说明了软件具有一定的历史背景和可能经过了多次更新，以适应不断变化的驾驶考试要求。 压缩包子文件的文件名称列表中，有以下几个文件类型值得关注： 1. images.dat：这个文件名表明，这是一个包含图像数据的文件，很可能包含了用于软件界面展示的图片，如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中，这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。 2. library.dat：这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件，可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。 3. 驾校一点通小型汽车专用.exe：这是一个可执行文件，是软件的主要安装程序。根据标题推测，这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常，小型汽车（C1类驾照）需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。 4. 使用说明.html：这个文件是软件使用说明的文档，通常以网页格式存在，用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。 综合以上信息，我们可以挖掘出以下几个相关知识点： - 软件类型：辅助学习软件，专门针对驾驶考试设计。 - 应用领域：主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。 - 文件类型：包括图片文件（images.dat）、库文件（library.dat）、可执行文件（.exe）和网页格式的说明文件（.html）。 - 功能内容：可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。 - 版本信息：软件很可能最早发布于2007年，后续可能有多个版本更新。 - 用户群体：主要面向小型汽车驾照考生，即C1类驾照学员。 - 使用方式：用户需要将.exe安装文件进行安装，然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作，从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。 以上知识点为从给定文件信息中提炼出来的重点，这些内容对于了解“驾校一点通”这款软件的功能、作用、使用方法以及它的发展历史都有重要的指导意义。
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# 摘要 DFLauncher是一个功能丰富的游戏启动和管理平台，本论文将介绍其安装、基础使用、高级设置、社区互动以及插件开发等方面。通过对配置文件的解析、界面定制、自动化功能的实现、高级配置选项、安全性和性能监控的详细讨论，本文阐述了DFLauncher如何帮助用户更高效地管理和优化游戏环境。此外，本文还探讨了DFLauncher社区的资源分享、教育教程和插件开发等内容，