X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.3, random_state=42)

时间: 2023-08-28 20:18:17 浏览: 218
这段代码使用了Python中的train_test_split()函数进行训练集和测试集的划分。其中，features代表特征数据，labels代表标签数据。test_size参数指定了测试集占整个数据集的比例，这里为0.3，即测试集占30%。random_state参数用于设定随机数种子，保证多次运行时划分结果相同。最终，划分结果分别保存在X_train, X_test, y_train, y_test这四个变量中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python机器学习 train_test_split()函数用法解析及示例 划分训练集和测试集 以鸢尾数据为例 入门级讲解](https://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/122866347)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 现在我们可以创建KNeighborsClassifier对象，并指定K值。K值的选择对模型性能有很大影响，一般通过交叉验证来...
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2) classifier = SVC(kernel='linear') classifier.fit(X_train, y_train) predictions = classifier.predict(X_test) ...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) 在上述代码中，train_test_split函数的第一个参数是特征数据，第二个参数是标签数据。test_size参数...

X_train, X_pred, y_train, y_pred = train_test_split(features, labels, test_size=0.3, random_state=42)

其中，features表示特征，labels表示标签，test_size表示测试集所占的比例，random_state用于随机划分数据集，保证每次划分的结果一致。函数的返回值为X_train、X_pred、y_train、y_pred四个变量，其中X_train和y_...

import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载函数保持不变 def processTarget(): main_folder = 'C:/Users/Lenovo/Desktop/crcw不同端12k在0负载下/风扇端' data_list = [] label_list = [] for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] print(f"Processing folder: {folder_name}, found {len(csv_files)} CSV files.") for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None) if csv_data.shape[1] >= 4: csv_data = csv_data.iloc[:, [0, 1, 2]].values else: print(f"Skipping file {filename}, unexpected shape: {csv_data.shape}") continue data_list.append(csv_data) if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 else: continue label_list.append(class_label) if data_list and label_list: data = np.array(data_list) # Shape: (num_samples, seq_length, num_features) labels = np.array(label_list) # Shape: (num_samples,) return data, labels else: raise ValueError("No valid data available to process.") # 划分数据集 def split_datasets(X, y, test_size=0.2, val_size=0.25): """ :param X: 特征数据数组 :param y: 标签数组 :param test_size: 测试集占比，默认值为 0.2（即 80% 训练 + 验证） :param val_size: 验证集占剩余训练数据的比例，默认值为 0.25 """ X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split( X, y, test_size=test_size, stratify=y, random_state=42 ) # 继续从剩下的数据中切出 validation set X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X_train_val, y_train_val, test_size=val_size, stratify=y_train_val, random_state=42 ) return X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test if __name__ == "__main__": try: data0, label0 = processTarget() # 分割成训练集、验证集和测试集 X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test = split_datasets(data0, label0) print("Training Set:", X_train.shape, y_train.shape) print("Validation Set:", X_val.shape, y_val.shape) print("Testing Set:", X_test.shape, y_test.shape) # 存储结果以便后续步骤使用 np.savez('datasets.npz', X_train=X_train, y_train=y_train, X_val=X_val, y_val=y_val, X_test=X_test, y_test=y_test) except ValueError as e: print(e)这是我将数据集划分训练集，测试集，验证集的代码，现在，我要在这个代码的基础上对该数据集运用DEEP DOMAIN CONFUSION进行处理，可以给出完整的代码吗？要求：划分数据集和DEEP DOMAIN CONFUSION分为两个不同的文件

X_train_val, y_train_val, test_size=val_size, stratify=y_train_val, random_state=42 ) return X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test if __name__ == "__main__": try: data0, label0 = ...

# 分割训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2) 我想分出0.1的验证集，请修改代码。

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42...

import cv2 from skimage.feature import hog # 加载LFW数据集 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4) # 将数据集划分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(lfw_people.images, lfw_people.target, test_size=0.2, random_state=42) # 图像预处理和特征提取 from skimage import exposure import numpy as np train_features = [] for i in range(X_train.shape[0]): # 将人脸图像转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(X_train[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 归一化像素值 gray_img = cv2.normalize(gray_img, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_32F) # 计算HOG特征 hog_features, hog_image = hog(gray_img, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2', visualize=True, transform_sqrt=False) # 将HOG特征作为样本特征 train_features.append(hog_features) train_features = np.array(train_features) train_labels = y_train test_features = [] for i in range(X_test.shape[0]): # 将人脸图像转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(X_test[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 归一化像素值 gray_img = cv2.normalize(gray_img, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_32F) # 计算HOG特征 hog_features, hog_image = hog(gray_img, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2', visualize=True, transform_sqrt=False) # 将HOG特征作为样本特征 test_features.append(hog_features) test_features = np.array(test_features) test_labels = y_test # 训练模型 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_features, train_labels) # 对测试集中的人脸图像进行预测 predict_labels = gnb.predict(test_features) # 计算预测准确率 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(test_labels, predict_labels) print('Accuracy:', accuracy)

这段代码是在导入Python中用于图像处理和计算机视觉的两个库：cv2和skimage.feature。从skimage.feature导入了hog函数，是用于计算图像的HOG（方向梯度直方图）特征的函数。

找出下面代码错误from sklearn.model_selection import train_test_split train_idx, test_idx = train_test_split(range(len(data)), test_size=0.1, random_state=42) train_idx, val_idx = train_test_split(train_idx, test_size=0.2, random_state=42 train_adj, train_features, train_labels = adj[train_idx], features[train_idx], data.iloc[train_idx]['LogS'] val_adj, val_features, val_labels = adj[val_idx], features[val_idx], data.iloc[val_idx]['LogS'] test_adj, test_features, test_labels = adj[test_idx], features[test_idx], data.iloc[test_idx]['LogS'] optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics=[tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)

代码中的错误是 train_idx, val_idx = train_test_split(train_idx, test_size=0.2, random_state=42 没有正确的闭合括号。正确的代码应该是 train_idx, val_idx = train_test_split(train_idx, test_size=0.2, ...

在X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) 中如何定义X和y

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) 确保根据你的实际数据结构和列名称调整上述代码。如果你的数据不是CSV文件，可能需要使用其他方法加载，比如np....

帮我为下面的代码加上注释：class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征（如：GC-content、序列长度等） def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Create an instance of the SimpleDeepForest classifier with 3 layers model = SimpleDeepForest(n_layers=3) # Fit the ...

X_train, X_test1, y_train, y_test1 = train_test_split(X, y, test_size=ts, random_state=42)中的x，y是什么

train_test_split函数用于将原始数据集(X, y)划分成训练集和测试集，其中test_size参数指定测试集的比例，random_state参数用于设定随机种子，以便结果可重复。划分后的结果是4个数组：X_train, X_test1, y_train, y...

将代码按照上面的超参数优化方法，对下面代码添加超参数优化def ANN(X_train, X_test, y_train, y_test, StandScaler=None): if StandScaler: scaler = StandardScaler() # 标准化转换 X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) clf = MLPClassifier(activation='relu', alpha=1e-05, batch_size='auto', beta_1=0.9, beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08, hidden_layer_sizes=(10, 8), learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, power_t=0.5, random_state=1, shuffle=True, solver='lbfgs', tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False) clf.fit(X_train, y_train.ravel()) y_pred = clf.predict(X_test) # 获取预测值 y_scores = clf.predict_proba(X_test) # 获取预测概率 return y_pred, y_scores def SVM(X_train, X_test, y_train, y_test): from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score model = SVC(probability=True) # 确保启用概率估计 model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test) return y_pred def PLS_DA(X_train, X_test, y_train, y_test): # 将y_train转换为one-hot编码形式 y_train_one_hot = pd.get_dummies(y_train) # 创建PLS模型 model = PLSRegression(n_components=2) model.fit(X_train, y_train_one_hot) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果转换为数值标签 y_pred_labels = np.array([np.argmax(i) for i in y_pred]) # 尝试计算近似概率值 # 通过将预测结果归一化到 [0, 1] 区间 y_scores = y_pred / np.sum(y_pred, axis=1, keepdims=True) return y_pred, y_scores def RF(X_train, X_test, y_train, y_test): """ 使用随机森林模型进行分类，并返回预测值和预测概率。 参数: X_train: 训练集特征 X_test: 测试集特征 y_train: 训练集标签 y_test: 测试集标签（用于评估，但不直接用于模型训练） 返回: y_pred: 预测的类别标签 y_prob: 预测的概率 """ # 创建随机森林模型 RF = RandomFore

grid_search.fit(X_train, y_train) return grid_search.best_estimator_ #### 4. 性能提升最佳实践 - **交叉验证策略**: 使用分层K折交叉验证（建议K=5或10） - **早停机制**: 对ANN应用EarlyStopping回调 ...

num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size = 100, 0.01, 0, 64 x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(train_features, train_labels, test_size = 0.2,random_state=66) model=linreg train_ls, valid_ls, theta = train(model, x_train, y_train, x_valid, y_valid, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size) print(f'训练log rmse: {float(train_ls[-1]):f}, 'f'验证log rmse: {float(valid_ls[-1]):f}') plot(list(range(1, num_epochs + 1)), [train_ls, valid_ls], xlabel='epoch', ylabel='rmse', xlim=[1, num_epochs], legend=['train', 'valid'], yscale='log') 帮我写个注释

x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(train_features, train_labels, test_size = 0.2,random_state=66) # 创建线性回归模型 model = linreg # 训练模型并返回训练过程中的损失和参数 train_...

--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) Input In [2], in <cell line: 19>() 16 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) 18 # 处理缺失数据 ---> 19 imp = SimpleImputer(strategy='mean') 20 X_train = imp.fit_transform(X_train) 21 X_test = imp.transform(X_test) NameError: name 'SimpleImputer' is not defined

这个错误提示表明你在代码中使用了名为 SimpleImputer 的变量，但是该变量并没有被定义。这通常是因为你没有正确导入所需的依赖库或者模块。 在这种情况下，你需要确认你已经正确导入了所需的库或者模块。...

from sklearn.model_selection import train_test_split # 准备建模的数据 X = new_data(['LoanID','Default','LoanAmount','MaritalStatus','LoanPurpose','HasCoSigner','HasDependents','HasMortgage'],axis=1) y = new_data['Default'] # 划分数据集 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) print('训练集大小：',X_train.shape[0]) print('测试集大小：',X_test.shape[0]) 怎么改代码

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 验证划分结果 print(f"训练集形状: {X_train.shape}, 测试集形状: {X_test.shape}") --- #### 完整...

#data_preprocessing.py import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载已有的processTarget函数 def processTarget(): main_folder = 'C:/Users/Lenovo/Desktop/crcw不同端12k在0负载下/风扇端' data_list = [] label_list = [] for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) try: csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None).iloc[:, :3].values if len(csv_data) == 0 or csv_data.shape[1] < 3: print(f"Skipping invalid file {filename}.") continue data_list.append(csv_data.flatten()) # 展平成一维向量以便处理 if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 else: continue label_list.append(class_label) except Exception as e: print(f"Error processing {file_path}: {e}") X = np.array(data_list) y = np.array(label_list) if len(X) != len(y): raise ValueError("Data and labels do not match!") return X, y if __name__ == "__main__": # 获取原始数据和标签 X, y = processTarget() # 数据集按比例划分 (train:val:test = 8:1:1) X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.1, random_state=42, stratify=y ) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X_train_val, y_train_val, test_size=0.111, random_state=42, stratify=y_train_val ) # 剩余90%再分成8:1 # 存储结果到本地文件方便后续使用 np.save('X_train.npy', X_train) np.save('y_train.npy', y_train) np.save('X_val.npy', X_val) np.save('y_val.npy', y_val) np.save('X_test.npy', X_test) np.save('y_test.npy', y_test) print("Dataset split completed.")这是我用于将一个数据集划分为训练集，测试集和验证集的代码，可以给出基于此代码继续用DEEP DOMAIN CONFUSION处理该数据集的代码吗，要求：划分数据集和DDC分为两个代码文件，DDC中可以显示处理结果

X_train_val, y_train_val, test_size=0.111, random_state=42, stratify=y_train_val ) # 剩余90%再分成8:1 # 存储结果到本地文件方便后续使用 np.save('X_train.npy', X_train) np.save('y_train.npy', y_...

优化这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取Excel文件 data = pd.read_excel("output.xlsx") # 提取特征和标签 features = data.iloc[:, 1:].values labels = np.where(data.iloc[:, 0] > 59, 1, 0) # 特征选择 selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=11) selected_features = selector.fit_transform(features, labels) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(selected_features, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林分类器 rf_classifier = RandomForestClassifier() # 定义要调优的参数范围 param_grid = { 'n_estimators': [50, 100, 200], # 决策树的数量 'max_depth': [None, 5, 10], # 决策树的最大深度 'min_samples_split': [2, 5, 10], # 拆分内部节点所需的最小样本数 'min_samples_leaf': [1, 2, 4] # 叶节点上所需的最小样本数 } # 使用网格搜索进行调优 grid_search = GridSearchCV(rf_classifier, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合和对应的准确率 print("最佳参数组合：", grid_search.best_params_) print("最佳准确率：", grid_search.best_score_) # 使用最佳参数组合训练模型 best_rf_classifier = grid_search.best_estimator_ best_rf_classifier.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = best_rf_classifier.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 打印最高准确率分类结果 print("最高准确率分类结果：", accuracy)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(selected_features, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林分类器 rf_classifier = RandomForestClassifier() # 定义要调优的参数...

from collections import Counter import numpy as np import pandas as pd import torch import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from tqdm import tqdm from transformers import AutoTokenizer, BertModel import joblib from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns # 1. ====================== 配置参数 ====================== MODEL_PATH = r'D:\pythonProject5\bert-base-chinese' BATCH_SIZE = 64 MAX_LENGTH = 128 SAVE_DIR = r'D:\pythonProject5\BSVMC_model' DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 2. ====================== 数据加载与划分 ====================== def load_data(file_path): """加载并预处理数据""" df = pd.read_csv(file_path).dropna(subset=['text', 'label']) texts = df['text'].astype(str).str.strip().tolist() labels = df['label'].astype(int).tolist() return texts, labels # 加载原始数据 texts, labels = load_data("train3.csv") # 第一次拆分：分出测试集（20%） train_val_texts, test_texts, train_val_labels, test_labels = train_test_split( texts, labels, test_size=0.2, stratify=labels, random_state=42 ) # 第二次拆分：分出训练集（70%）和验证集（30% of 80% = 24%） train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split( train_val_texts, train_val_labels, test_size=0.3, # 0.3 * 0.8 = 24% of original stratify=train_val_labels, random_state=42 ) # 3. ====================== 文本编码 ====================== tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) def encode_texts(texts): return tokenizer( texts, truncation=True, padding="max_length", max_length=MAX_LENGTH, return_tensors="pt" ) # 编码所有数据集 train_encodings = encode_texts(train_texts) val_encodings = encode_texts(val_texts) test_encodings = encode_texts(test_texts) # 4. ====================== 数据集类 ====================== class TextDataset(Dataset): def __init__(self, encodings, labels): self.encodings = encodings self.labels = labels def __getitem__(self, idx): return { 'input_ids': self.encodings['input_ids'][idx], 'attention_mask': self.encodings['attention_mask'][idx], 'labels': torch.tensor(self.labels[idx]) } def __len__(self): return len(self.labels) # 创建所有数据集加载器 train_dataset = TextDataset(train_encodings, train_labels) val_dataset = TextDataset(val_encodings, val_labels) test_dataset = TextDataset(test_encodings, test_labels) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) # 5. ====================== 特征提取 ====================== def extract_features(bert_model, dataloader): """使用BERT提取CLS特征""" bert_model.eval() all_features = [] all_labels = [] with torch.no_grad(): for batch in tqdm(dataloader, desc="提取特征"): inputs = {k: v.to(DEVICE) for k, v in batch.items() if k != 'labels'} outputs = bert_model(**inputs) features = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].cpu().numpy() all_features.append(features) all_labels.append(batch['labels'].numpy()) return np.vstack(all_features), np.concatenate(all_labels) # 加载并冻结BERT模型 bert_model = BertModel.from_pretrained(MODEL_PATH).to(DEVICE) for param in bert_model.parameters(): param.requires_grad = False # 提取所有特征 print("\n" + "=" * 30 + " 特征提取阶段 " + "=" * 30) train_features, train_labels = extract_features(bert_model, train_loader) val_features, val_labels = extract_features(bert_model, val_loader) test_features, test_labels = extract_features(bert_model, test_loader) # 6. ====================== 特征预处理 ====================== scaler = StandardScaler() train_features = scaler.fit_transform(train_features) # 只在训练集上fit val_features = scaler.transform(val_features) test_features = scaler.transform(test_features) # 7. ====================== 训练SVM ====================== print("\n" + "=" * 30 + " 训练SVM模型 " + "=" * 30) svm_model = SVC( kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale', probability=True, random_state=42 ) svm_model.fit(train_features, train_labels) # 8. ====================== 评估模型 ====================== def evaluate(features, labels, model, dataset_name): preds = model.predict(features) acc = accuracy_score(labels, preds) print(f"\n[{dataset_name}] 评估结果：") print(f"准确率：{acc:.4f}") print(classification_report(labels, preds, digits=4)) return preds print("\n训练集评估：") _ = evaluate(train_features, train_labels, svm_model, "训练集") print("\n验证集评估：") val_preds = evaluate(val_features, val_labels, svm_model, "验证集") print("\n测试集评估：") test_preds = evaluate(test_features, test_labels, svm_model, "测试集") # 9. ====================== 保存模型 ====================== def save_pipeline(): """保存完整模型管道""" # 创建保存目录 import os os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True) # 保存BERT相关 bert_model.save_pretrained(SAVE_DIR) tokenizer.save_pretrained(SAVE_DIR) # 保存SVM和预处理 joblib.dump(svm_model, f"{SAVE_DIR}/svm_model.pkl") joblib.dump(scaler, f"{SAVE_DIR}/scaler.pkl") # 保存标签映射（假设标签为0: "中性", 1: "正面", 2: "负面"） label_map = {0: "中性", 1: "正面", 2: "负面"} joblib.dump(label_map, f"{SAVE_DIR}/label_map.pkl") print(f"\n模型已保存至 {SAVE_DIR} 目录") save_pipeline() # 10. ===================== 可视化 ====================== plt.figure(figsize=(15, 5)) # 决策值分布 plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(svm_model.decision_function(train_features[:100]), 'o', alpha=0.5) plt.title("训练集前100样本决策值分布") plt.xlabel("样本索引") plt.ylabel("决策值") # 生成混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true=test_labels, y_pred=test_preds) # 可视化 plt.figure(figsize=(10, 7)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=['0', '1', '2'], yticklabels=['0', '1', '2']) plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.title('confusion matrix') plt.show() # 准确率对比 plt.subplot(1, 2, 2) accuracies = [ accuracy_score(train_labels, svm_model.predict(train_features)), accuracy_score(val_labels, val_preds), accuracy_score(test_labels, test_preds) ] labels = ['train', 'Validation', 'test'] plt.bar(labels, accuracies, color=['blue', 'orange', 'green']) plt.ylim(0, 1) plt.title("Comparison of accuracy rates for each dataset") plt.ylabel("Accuracy rate") plt.tight_layout() plt.show()画一下我的模型架构图

$$ f(x) = \text{sign}(\sum_{i=1}^n \alpha_i y_i K(h_{\text{[CLS]}}, h_i) + b) $$ ### 二、实现代码示例 python from transformers import BertModel, BertTokenizer from sklearn.svm import SVC import ...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import librosa import librosa.display from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models, utils, callbacks from tensorflow.keras.regularizers import l2 # 设置中文字体为宋体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] ='sans-serif' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # ============================================== # 配置部分（必须修改这两个路径） # ============================================== DATASET_PATH = "E:/genres" # 例如："/home/user/GENRES" 或 "C:/Music/GENRES" TEST_AUDIO_PATH = "D:/218.wav" # 例如："/home/user/test.mp3" 或 "C:/Music/test.wav" # ============================================== # 1. 特征提取增强版（添加数据增强） # ============================================== def extract_features(file_path, max_pad_len=174, augment=False): """提取MFCC特征并统一长度，支持数据增强""" try: # 基础加载 audio, sample_rate = librosa.load(file_path, res_type='kaiser_fast') # 数据增强（随机应用） if augment and np.random.random() > 0.5: # 随机时间拉伸 if np.random.random() > 0.5: stretch_factor = 0.8 + np.random.random() * 0.4 # 0.8-1.2 audio = librosa.effects.time_stretch(audio, rate=stretch_factor) # 随机音高变换 if np.random.random() > 0.5: n_steps = np.random.randint(-3, 4) # -3到+3个半音 audio = librosa.effects.pitch_shift(audio, sr=sample_rate, n_steps=n_steps) # 随机添加噪声 if np.random.random() > 0.5: noise = np.random.normal(0, 0.01, len(audio)) audio = audio + noise # 提取MFCC mfccs = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sample_rate, n_mfcc=40) # 长度统一 pad_width = max_pad_len - mfccs.shape[1] mfccs = mfccs[:, :max_pad_len] if pad_width < 0 else np.pad( mfccs, pad_width=((0, 0), (0, pad_width)), mode='constant') # 特征归一化 mean = np.mean(mfccs, axis=1, keepdims=True) std = np.std(mfccs, axis=1, keepdims=True) mfccs = (mfccs - mean) / (std + 1e-8) except Exception as e: print(f"处理文件失败: {file_path}\n错误: {str(e)}") return None return mfccs # ============================================== # 2. 数据集加载增强版 # ============================================== def load_dataset(dataset_path, augment_train=False): """加载GENRES数据集，支持训练集数据增强""" genres = ['blues', 'classical', 'country', 'disco', 'hiphop', 'jazz', 'metal', 'pop', 'reggae', 'rock'] train_features, train_labels = [], [] test_features, test_labels = [], [] # 按类别加载数据 for genre_idx, genre in enumerate(genres): genre_path = os.path.join(dataset_path, genre) if not os.path.exists(genre_path): print(f"警告：类别目录不存在 - {genre_path}") continue print(f"正在处理: {genre}") audio_files = os.listdir(genre_path) # 处理训练集（支持增强） for audio_file in audio_files: file_path = os.path.join(genre_path, audio_file) # 基础特征 mfccs = extract_features(file_path, augment=False) if mfccs is not None: train_features.append(mfccs) train_labels.append(genre_idx) # 增强特征（仅对训练集） if augment_train: mfccs_aug = extract_features(file_path, augment=True) if mfccs_aug is not None: train_features.append(mfccs_aug) train_labels.append(genre_idx) all_features = np.array(train_features) all_labels = np.array(train_labels) # 使用StratifiedShuffleSplit进行分层抽样 sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42) for train_index, test_index in sss.split(all_features, all_labels): X_train, X_test = all_features[train_index], all_features[test_index] y_train, y_test = all_labels[train_index], all_labels[test_index] return X_train, y_train, X_test, y_test # ============================================== # 3. 数据预处理 # ============================================== def prepare_datasets(train_features, train_labels, test_features, test_labels): """添加通道维度和One-hot编码""" # 添加通道维度 (CNN需要) X_train = train_features[..., np.newaxis] X_test = test_features[..., np.newaxis] # One-hot编码 y_train = utils.to_categorical(train_labels, 10) y_test = utils.to_categorical(test_labels, 10) return X_train, X_test, y_train, y_test # ============================================== # 4. 改进的CNN模型构建与编译 # ============================================== def build_and_compile_model(input_shape): """构建更适合音乐分类的CNN模型""" model = models.Sequential([ # 第一个卷积块 layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape, padding='same', kernel_regularizer=l2(0.001)), layers.BatchNormalization(), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Dropout(0.3), # 第二个卷积块 layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', kernel_regularizer=l2(0.001)), layers.BatchNormalization(), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Dropout(0.3), # 第三个卷积块 layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same', kernel_regularizer=l2(0.001)), layers.BatchNormalization(), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Dropout(0.3), # 第四个卷积块 layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same', kernel_regularizer=l2(0.001)), layers.BatchNormalization(), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Dropout(0.3), # 全局平均池化替代全连接层 layers.GlobalAveragePooling2D(), # 输出层 layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 使用Adam优化器，学习率稍微降低 model.compile( optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0003), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) return model # ============================================== # 5. 训练与评估 # ============================================== def train_and_evaluate(model, X_train, y_train, X_test, y_test): """训练模型并评估""" print("\n开始训练...") # 定义回调函数 callbacks_list = [ callbacks.EarlyStopping(patience=15, restore_best_weights=True), callbacks.ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=5, min_lr=0.00001), callbacks.ModelCheckpoint( 'best_model.keras', monitor='val_accuracy', save_best_only=True, mode='max', verbose=1 ) ] # 训练模型 history = model.fit( X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=150, batch_size=32, callbacks=callbacks_list, verbose=1 ) # 加载最佳模型 model = tf.keras.models.load_model('best_model.keras') # 评估训练集 train_loss, train_acc = model.evaluate(X_train, y_train, verbose=0) print(f"训练集准确率: {train_acc:.4f}, 训练集损失: {train_loss:.4f}") # 评估测试集 test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) print(f"测试集准确率: {test_acc:.4f}, 测试集损失: {test_loss:.4f}") # 混淆矩阵 y_pred = np.argmax(model.predict(X_test), axis=1) y_true = np.argmax(y_test, axis=1) cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) # 绘制结果 plot_results(history, cm) # 打印classification_report genres = ['blues', 'classical', 'country', 'disco', 'hiphop', 'jazz', 'metal', 'pop', 'reggae', 'rock'] print("\n分类报告:") print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=genres)) return model, history # ============================================== # 6. 可视化工具 # ============================================== def plot_results(history, cm): """绘制训练曲线和混淆矩阵""" # 创建两个图像，分别显示准确率和loss plt.figure(figsize=(15, 10)) # 准确率曲线 plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='训练准确率') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='验证准确率') plt.title('模型准确率') plt.ylabel('准确率') plt.xlabel('训练轮次') plt.legend() # 损失曲线 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='训练损失') plt.plot(history.history['val_loss'], label='验证损失') plt.title('模型损失') plt.ylabel('损失') plt.xlabel('训练轮次') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() # 混淆矩阵图像 plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues) plt.title('混淆矩阵') plt.colorbar() genres = ['blues', 'classical', 'country', 'disco', 'hiphop', 'jazz', 'metal', 'pop', 'reggae', 'rock'] plt.xticks(np.arange(10), genres, rotation=45) plt.yticks(np.arange(10), genres) thresh = cm.max() / 2. for i in range(10): for j in range(10): plt.text(j, i, format(cm[i, j], 'd'), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.show() # ============================================== # 7. 预测函数 # ============================================== def predict_audio(model, audio_path): """预测单个音频""" genres = ['blues', 'classical', 'country', 'disco', 'hiphop', 'jazz', 'metal', 'pop', 'reggae', 'rock'] print(f"\n正在分析: {audio_path}") mfccs = extract_features(audio_path, augment=False) if mfccs is None: return mfccs = mfccs[np.newaxis, ..., np.newaxis] predictions = model.predict(mfccs) predicted_index = np.argmax(predictions) print("\n各类别概率:") for i, prob in enumerate(predictions[0]): print(f"{genres[i]:<10}: {prob*100:.2f}%") print(f"\n最终预测: {genres[predicted_index]}") # ============================================== # 主函数 # ============================================== def main(): # 检查路径 if not os.path.exists(DATASET_PATH): print(f"错误：数据集路径不存在！\n当前路径: {os.path.abspath(DATASET_PATH)}") return # 1. 加载数据（启用训练集增强） print("\n=== 步骤1/5: 加载数据集 ===") X_train, y_train, X_test, y_test = load_dataset(DATASET_PATH, augment_train=True) print(f"训练集样本数: {len(X_train)}, 测试集样本数: {len(X_test)}") # 2. 数据划分 print("\n=== 步骤2/5: 划分数据集 ===") X_train, X_test, y_train, y_test = prepare_datasets(X_train, y_train, X_test, y_test) print(f"训练集: {X_train.shape}, 测试集: {X_test.shape}") # 3. 构建模型 print("\n=== 步骤3/5: 构建模型 ===") model = build_and_compile_model(X_train.shape[1:]) model.summary() # 4. 训练与评估 print("\n=== 步骤4/5: 训练模型 ===") model, history = train_and_evaluate(model, X_train, y_train, X_test, y_test) # 5. 预测示例 print("\n=== 步骤5/5: 预测示例 ===") if os.path.exists(TEST_AUDIO_PATH): predict_audio(model, TEST_AUDIO_PATH) else: print(f"测试音频不存在！\n当前路径: {os.path.abspath(TEST_AUDIO_PATH)}") if __name__ == "__main__": print("=== 音频分类系统 ===") print(f"TensorFlow版本: {tf.__version__}") print(f"Librosa版本: {librosa.__version__}") print("\n注意：请确保已修改以下路径：") print(f"1. DATASET_PATH = '{DATASET_PATH}'") print(f"2. TEST_AUDIO_PATH = '{TEST_AUDIO_PATH}'") print("\n开始运行...\n") main()训练集 - 准确率: 0.7218, 损失: 1.3039 测试集 - 准确率: 0.6258, 损失: 1.4914 这个现象该如何解决呢，如何才能提高其准确率，而且防止出现过拟合或欠拟合的现象

X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(features, labels, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) ...

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### DWR简介 DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。 ### 无刷新分页 无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。 ### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点 1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。 2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。 4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。 5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。 ### 数据库操作的关键知识点 1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。 2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。 3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。 ### DWR无刷新分页实现的代码要点 1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。 2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。 3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。 ### 结论 通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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缓存延迟双删的实际解决方案通常怎么实现

<think>嗯，用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先，我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2]，延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题，尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢？ 用户可能已经知道延迟双删的基本思想，但需要更详细的步骤和注意事项。比如，为什么要延迟？延迟多久合适？这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法，但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来，我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先，第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富，涉及到多个层面的IT技术和管理机制，具体如下： 1. Asp.net技术框架：Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台，支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架，意味着它将利用这一技术平台的特性，比如丰富的类库、集成开发环境（IDE）支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件：TreeView是一种常用的Web控件，用于在网页上显示具有层次结构的数据，如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中，TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能，便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计：Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块，包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作，从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理：角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分，用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中，角色可以进行添加、编辑（修改角色名称）、删除以及上下移动（改变排列顺序）。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑：描述中详细说明了角色管理的操作步骤，如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除，提供了明确的用户交互流程，体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性：系统提供了默认的管理帐号和密码（均为51aspx），这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中，出于安全考虑，这些默认信息需要立即更改，并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构：文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分，比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理，Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件，Web.Config用于存储和配置应用程序的设置，DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件，表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理，我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块，具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率，还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时，该系统还遵循了一定的软件工程实践，如模块化设计和配置文件的使用，以保障系统的可维护性和可扩展性。
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【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软
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化学结构式手写识别的第三方 API

<think>好的，我需要帮助用户找到能够识别化学结构式手写输入的第三方API。首先，用户的需求是化学结构式的手写识别，这比一般的文字识别复杂，因为化学结构式包含复杂的图形和符号，比如环状结构、键线式等。我需要先了解有哪些API支持这种专门的识别功能。 首先，我应该回忆一下常见的OCR（光学字符识别）服务，比如Google Cloud Vision API、Microsoft Azure Computer Vision，但这些可能主要用于普通文字或简单图形的识别，可能无法处理化学结构式。需要更专业的工具。 接下来，考虑化学信息学或化学领域的特定工具。比如ChemDraw有强大的结构式识别功