解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取，获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1

时间: 2024-02-15 12:28:19 浏览: 122
这段代码是一个用于验证模型的函数。它接收一个数据集 `val_set`，将其封装成一个 `DataLoader` 对象，并迭代 `max_iter` 次进行验证。如果 `flag` 为 `False`，则 `max_iter` 不得超过数据集的长度；否则 `max_iter` 不得小于数据集的长度。在每次迭代中，函数从 `val_iter` 中获取一个批次的数据，并将其传入模型进行预测。然后计算预测结果与真实标签之间的损失，并将其加入到 `loss_avg` 中。同时，函数还统计了预测正确的数量 `n_correct`。最后，函数返回 `n_correct` 和 `loss_avg`。
相关问题

val_data_iter = iter(val_loader) val_image, val_label = next(val_data_iter)代码解释

这段代码是用来从验证集数据加载器中获取下一个批次的数据。在这里，我们首先使用`iter(val_loader)`将验证集数据加载器转换为一个迭代器对象。然后，我们使用`next(val_data_iter)`从迭代器中获取下一个批次的数据。该批次包含两个张量：一个是图像数据，另一个是相应的标签。这些数据可以用于模型的验证或测试。

train_iter, val_iter, test_iter = PennTreebank(split=('train', 'valid', 'test'))

Sorry, I am an AI language model and I do not have access to external libraries or datasets. Can you please provide more context or code so that I can assist you better?
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x_val, y_val, _, _ = next(iter(metaloader)) x_val = to_var(x_val, requires_grad=False) y_val = to_var(y_val, requires_grad=False) meta_source = obtain_meta(x_val) y_val[meta_source] = 255

这段代码看起来像是为了评估元学习（meta-learning）模型在验证集上的表现。首先，使用 next(iter(metaloader)) 函数获取元数据集（metadataset）中的一个 batch 的数据和标签，其中 _ 表示元数据（meta-data）...

input_batch, target_batch = next(iter(val_ds))

你想知道如何获取验证数据集（val_ds）中的输入批次（input_batch）和目标批次（target_batch）。首先，你需要使用iter()函数将验证数据集转换为迭代器对象。然后，使用next()函数从迭代器中获取下一个元素，即...

f __name__ == "__main__": if Train == True: train_iter = xs_gen() val_iter = xs_gen(train=False) ckpt = keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath='best_model.{epoch:02d}-{val_loss:.4f}.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True,verbose=1) model = build_model() opt = Adam(0.0002) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) print(model.summary())什么意思

这段代码是一个Python程序的主函数。在这个主函数中，如果Train变量的值为True，则创建一个用于训练的数据迭代器train_iter和一个用于验证的数据迭代器val_iter，并定义了一个检查点回调函数ckpt，用于保存模型的...

def progress(sess, res, val_loss_np, step_info): _, loss_np = res print('\r {}, {}, loss: {:.6f}, tic: {:.4f}'.format(tag, step_info, loss_np, tic.tic()), end='') if config.ABLATION: if step_info.current_iter == 251600 - 10: with open('c{}.conf'.format(os.getpid()), 'w') as fw: fw.write('LR: 1e-5') if step_info.is_per(global_iter_per=1000): vl = 0 for i in range(220): vl += sess.run(val_loss) nonlocal min_vl if vl <= min_vl: saver.call(sess, step_info.current_iter) min_vl = vl if step_info.is_per(global_iter_per=200): hparam.sync_hparamters(sess) if config.LR_DECAY: sess.run(lr_decay_op) if config.ABLATION: if step_info.current_iter in [80000, 251000, 328000, 501000]: abla_saver.call(sess, step_info.current_iter) if train_op_d is not None: sess.run(train_op_d) trainer.on_train_iter_res(progress)

好的，我现在需要分析用户提供的这段Python代码，并解释它的功能以及可能的问题。首先，我会逐行阅读代码，理解各个部分的作用。 这段代码定义了一个名为progress的函数，接受参数sess, res, val_loss_np, step_...

'''Next, define the trainer and the parameters used for training.''' class Trainer: def __init__(self,model,train_loader,val_loader=None,loss_function=l2loss,device=torch.device('cpu'), optimizer='Adam_amsgrad',lr=5e-4,weight_decay=0): self.opt_type=optimizer self.device=device self.model=model self.train_data=train_loader self.val_data=val_loader self.device=device self.opts={'AdamW':torch.optim.AdamW(self.model.parameters(),lr=lr,amsgrad=False,weight_decay=weight_decay), 'AdamW_amsgrad':torch.optim.AdamW(self.model.parameters(),lr=lr,amsgrad=True,weight_decay=weight_decay), 'Adam':torch.optim.Adam(self.model.parameters(),lr=lr,amsgrad=False,weight_decay=weight_decay), 'Adam_amsgrad':torch.optim.Adam(self.model.parameters(),lr=lr,amsgrad=True,weight_decay=weight_decay), 'Adadelta':torch.optim.Adadelta(self.model.parameters(),lr=lr,weight_decay=weight_decay), 'RMSprop':torch.optim.RMSprop(self.model.parameters(),lr=lr,weight_decay=weight_decay), 'SGD':torch.optim.SGD(self.model.parameters(),lr=lr,weight_decay=weight_decay) } self.optimizer=self.opts[self.opt_type] self.loss_function=loss_function self.step=-1 def train(self,num_train,targ,stop_loss=1e-8, val_per_train=50, print_per_epoch=10): self.model.train() len_train=len(self.train_data) for i in range(num_train): val_datas=iter(self.val_data) for j,batch in enumerate(self.train_data): self.step=self.step+1 torch.cuda.empty_cache() self.optimizer.zero_grad() out = self.model(pos=batch.pos.to(self.device), z=batch.z.to(self.device), batch=batch.batch.to(self.device)) target = batch[targ].to(self.device) 这个是源代码的一部分，请帮我修改完整后发给我

好的，我需要帮助用户完成一个PyTorch训练器类（Trainer）的代码补全。用户已经提供了一些现有的引用，我需要结合这些信息来构建答案。 首先，用户提到的引用[1]提到PyTorch Lightning的结构化API和训练循环，这...

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

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...

for iter = 1:MaxIter w = w_max - (w_max-w_min)*iter/MaxIter; for i = 1:nPop V(i,:) = w*V(i,:) + c1*rand*(pbest_pos(i)-X(i,:)) + c2*rand*(gbest_pos-X(i,:)); X(i,:) = X(i,:) + V(i,:); X(i,:) = max(X(i,:), lb); X(i,:) = min(X(i,:), ub); current_fitness = fitness_func(X(i,:)); if current_fitness < pbest_val(i) pbest_val(i) = current_fitness; pbest_pos(i) = X(i,:); end if pbest_val(i) < gbest_val gbest_val = pbest_val(i); gbest_pos = pbest_pos(i,:); end end convergence_curve(iter) = gbest_val; end 中这一句报错 V(i,:) = w*V(i,:) + c1*rand*(pbest_pos(i)-X(i,:)) + c2*rand*(gbest_pos-X(i,:));

您提供的代码片段看起来像是粒子群优化算法（PSO）的核心部分。现在我们聚焦于导致报错的那一句： matlab V(i,:) = w*V(i,:) + c1*rand*(pbest_pos(i)-X(i,:)) + c2*rand*(gbest_pos-X(i,:)); 以下是可能...

class Counter: def __init__(self, limit): self.limit = limit self.current = 0 def __iter__(self): print("__iter__ 被触发") return self # 必须返回迭代器对象 def __next__(self): print("__next__ 被触发") if self.current < self.limit: val = self.current self.current += 1 return val else: raise StopIteration # 结束迭代 # 使用 for 循环（自动触发 __iter__ 和 __next__） counter = Counter(3) print(next(counter)) print(next(counter)) print(next(counter))，为什么iter没有调用依然能迭代对象

嗯，用户问的是为什么在给出的代码中，__iter__没有被调用，却依然能迭代对象。首先，我需要仔细看一下用户提供的代码。 用户定义了一个Counter类，其中实现了__iter__和__next__方法。然后在测试代码中，...

def init_datasets(self): """ Init self.dataset_train, self.dataset_train_iter, self.dataset_val. """ dataset_parameters = dict(base_folder=self.local_base_folder, image_size=self.image_size, image_spacing=self.image_spacing, normalize_zero_mean_unit_variance=False, cv=self.cv, heatmap_sigma=3.0, generate_spine_heatmap=True, use_variable_image_size=True, valid_output_sizes_x=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_y=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_z=[32, 64, 96, 128], output_image_type=np.float16 if self.use_mixed_precision else np.float32, data_format=self.data_format, save_debug_images=self.save_debug_images)

这个方法名为init_datasets，用于初始化self.dataset_train、self.dataset_train_iter和self.dataset_val。 在方法内部，通过一个参数字典dataset_parameters来设置数据集的相关参数。这些参数包括： - ...

# data datasets_dict = {"kitti": datasets.KITTIRAWDataset, "kitti_odom": datasets.KITTIOdomDataset} self.dataset = datasets_dict[self.opt.dataset] fpath = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "splits", self.opt.split, "{}_files.txt") train_filenames = readlines(fpath.format("train")) val_filenames = readlines(fpath.format("val")) img_ext = '.png' if self.opt.png else '.jpg' num_train_samples = len(train_filenames) self.num_total_steps = num_train_samples // self.opt.batch_size * self.opt.num_epochs train_dataset = self.dataset( self.opt.data_path, train_filenames, self.opt.height, self.opt.width, self.opt.frame_ids, 4, is_train=True, img_ext=img_ext) self.train_loader = DataLoader( train_dataset, self.opt.batch_size, True, num_workers=self.opt.num_workers, pin_memory=True, drop_last=True) val_dataset = self.dataset( self.opt.data_path, val_filenames, self.opt.height, self.opt.width, self.opt.frame_ids, 4, is_train=False, img_ext=img_ext) self.val_loader = DataLoader( val_dataset, self.opt.batch_size, True, num_workers=self.opt.num_workers, pin_memory=True, drop_last=True) self.val_iter = iter(self.val_loader) self.writers = {} for mode in ["train", "val"]: self.writers[mode] = SummaryWriter(os.path.join(self.log_path, mode)) if not self.opt.no_ssim: self.ssim = SSIM() self.ssim.to(self.device) self.backproject_depth = {} self.project_3d = {} for scale in self.opt.scales: h = self.opt.height // (2 ** scale) w = self.opt.width // (2 ** scale) self.backproject_depth[scale] = BackprojectDepth(self.opt.batch_size, h, w) self.backproject_depth[scale].to(self.device) self.project_3d[scale] = Project

嗯，用户问的是如何解析一段用于深度学习训练和验证的PyTorch数据加载及预处理的代码。首先，我需要回忆一下PyTorch中数据处理的常见流程。通常，数据加载会用到Dataset和DataLoader这两个类。Dataset负责处理单个...

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)])

如果要将代码中的PCA替换为LDA，可以按照以下步骤进行修改： python LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,...

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)])

优化这段代码的几个方面： 1. 并行化：在进行网格搜索时，可以将n_jobs参数设置为-1，以利用所有可用的CPU核心进行并行计算，加快运行速度。 2. 提前定义参数字典：将参数字典定义在循环之外，避免在每次循环中...

def train(config, model, train_iter, vali_iter, test_iter, K_on, fine_tune): start_time = time.time() if fine_tune: # 只优化最后的分类层 optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) else: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) best_pred = 0 # 记录验证集最优的结果 total_batch = 0 # 记录进行到多少batch last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 for epoch in range(config.num_epochs): for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): # 在不同的epoch中，batch的取法是不同的 t = time.time() model.train() # 训练 LOSS = margin_loss if ('multi' in config.classify_type) and ('level3' in config.classify_type) else nll_loss outputs = model(trains) optimizer.zero_grad() train_loss = LOSS(outputs, labels) train_loss.backward() optimizer.step()

函数接受配置文件 config、模型对象 model、训练数据迭代器 train_iter、验证数据迭代器 vali_iter、测试数据迭代器 test_iter、K_on和fine_tune作为输入。 首先，根据是否进行fine-tune操作，选择...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier from xgboost import XGBClassifier from imblearn.pipeline import Pipeline from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import TomekLinks from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif, VarianceThreshold from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.svm import SVC df = pd.read_excel(r’C:\Users\14576\Desktop\计算机资料\石波-乳腺癌\Traintest1.xlsx’) data = np.array(df) X = data[:, 1:] y = data[:, 0] pipeline = Pipeline([ (‘scaler’, StandardScaler()), (‘resample’, SMOTE(sampling_strategy=0.8,k_neighbors=3,random_state=42)), # 过采样在前 (‘clean’, TomekLinks(sampling_strategy=‘majority’)), # 欠采样在后 (‘variance_threshold’, VarianceThreshold(threshold=0.15)), (‘pca’, PCA(n_components=0.90)), (‘rfe’, RFE(estimator=RandomForestClassifier(), step=0.2, n_features_to_select=8)), (‘model’, AdaBoostClassifier( n_estimators=200, learning_rate=0.1, estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=1), random_state=42 )) # 模型最后 ]) #‘resample’, SMOTE(sampling_strategy=0.7,k_neighbors=5,random_state=42) kf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) metrics = { ‘Accuracy’: [], ‘Precision’: [], ‘Recall’: [], ‘F1’: [], ‘AUC’: [] } for train_idx, val_idx in kf.split(X, y): X_train, X_val = X[train_idx], X[val_idx] y_train, y_val = y[train_idx], y[val_idx] 训练并预测 pipeline.fit(X_train, y_train) y_pred = pipeline.predict(X_val) y_proba = pipeline.predict_proba(X_val)[:, 1] 记录指标 metrics[‘Accuracy’].append(accuracy_score(y_val, y_pred)) metrics[‘Precision’].append(precision_score(y_val, y_pred)) metrics[‘Recall’].append(recall_score(y_val, y_pred)) metrics[‘F1’].append(f1_score(y_val, y_pred)) metrics[‘AUC’].append(roc_auc_score(y_val, y_proba)) for metric, values in metrics.items(): print(f"{metric}: {np.mean(values):.4f} ")from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_selection import RFE 在整个训练集上重新训练模型（使用全部可用数据） model=AdaBoostClassifier( n_estimators=200, learning_rate=0.1, estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=1), random_state=42 ) pipeline.fit(X_train, y_train) test_df = pd.read_excel(r’C:\Users\14576\Desktop\计算机资料\石波-乳腺癌\Testtest1.xlsx’) # 修改为实际路径 test_data = np.array(test_df) X_test = test_data[:, 1:] y_test = test_data[:, 0] 预测测试集结果 y_pred = pipeline.predict(X_test) y_proba = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1] # 获取正类的概率 计算评估指标 test_metrics = { ‘Accuracy’: accuracy_score(y_test, y_pred), ‘Precision’: precision_score(y_test, y_pred), ‘Recall’: recall_score(y_test, y_pred), ‘F1’: f1_score(y_test, y_pred), ‘AUC’: roc_auc_score(y_test, y_proba) } for metric, value in test_metrics.items(): print(f"{metric}: {value:.4f}")优化测试模型的各项指标，整个测试和训练集的样本总和近乎200个

max_iter=200, learning_rate=0.1, max_depth=3, class_weight='balanced' )) ]) # 超参数搜索空间 param_grid = { 'classifier__learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2], 'classifier__max_depth': [2, 3, 4], ...

分析每一行代码，讲述一下这些代码的流程，并且具体的解释每个函数的作用：from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix import matplotlib BP = MLPClassifier(solver='adam',activation = 'relu',max_iter = 1000,alpha = 1e-3,hidden_layer_sizes = (64,32, 32),random_state = 1) BP.fit(train_X, train_y) y_pred_after = BP.predict(val_X) scores_BP = [] scores_BP.append(precision_score(val_y, y_pred_after)) scores_BP.append(recall_score(val_y, y_pred_after)) confusion_matrix_BP = confusion_matrix(val_y,y_pred_after) f1_score_BP = f1_score(val_y, y_pred_after,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_BP = BP.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_BP, recall_BP, thresholds = roc_curve(val_y, predictions_log[:,1],pos_label=1) area_BP = auc(FPR_BP,recall_BP) print(area_BP) print('BP模型结果：\n') print(pd.DataFrame(columns=['预测值=1','预测值=0'],index=['真实值=1','真实值=0'],data=confusion_matrix_XGB_after))#混淆矩阵 print("f1值:"+str(f1_score_BP)) print("精确度和召回率:"+str(scores_BP))

这段代码的主要流程是，首先从Scikit-learn库中导入所需的模块和函数，包括多层感知机分类器（MLPClassifier）和评价模型性能的指标（classification_report和confusion_matrix），以及绘制图形的模块matplotlib。...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric trainer = torch.optim.SGD(net.patameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() legend = ['train loss', 'train acc'] # 画出来的图的线条标签 if val_iter is not None: legend.append('valid acc') animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=legend) net = nn.DataParallel(net, device_ids=0).to(device) for epoch in range(num_epochs): # 开始训练 net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2], None)) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, val_acc)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}'检查并优化

在这段代码中，有一个拼写错误，应该是 net.parameters() 而不是 net.patameters()，所以修改一下即可： python def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay):...

class Stack:#堆栈 class Node: def __init__(self, val, next=None): self.val = val self.next = next def __init__(self): self.top = None def push(self, val): self.top = Stack.Node(val, self.top) def pop(self): assert self.top, 'Stack is empty' val = self.top.val self.top = self.top.next return val def peek(self): return self.top.val if self.top else None def empty(self): return self.top == None def __bool__(self): return not self.empty() def __repr__(self): if not self.top: return '' return '--> ' + ', '.join(str(x) for x in self) def __iter__(self): n = self.top while n: yield n.val n = n.next

这是一个简单的堆栈实现，使用Python语言编写。堆栈是一种常见的数据结构，它具有后进先出（LIFO）的特点。这个堆栈类包含了Node类，用于创建节点，以及push、pop、peek、empty等方法，用于操作堆栈。其中push方法...
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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。
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【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。
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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
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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。
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【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
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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。
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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。
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【故障恢复策略】：RK3588与NVMe固态硬盘的容灾方案指南

# 1. RK3588处理器与NVMe固态硬盘的概述 ## 1.1 RK3588处理器简介 RK3588是Rockchip推出的一款高端处理器，具备强大的性能和多样的功能，集成了八核CPU和六核GPU，以及专用的AI处理单元，主要用于高端移动设备、边缘计算和
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idea运行keycloak18.0.0

<think>我们正在回答用户关于在IntelliJIDEA中运行Keycloak18.0.0的问题。根据引用内容，用户可能已经看过一些关于Keycloak部署和开发的系列文章，其中第一篇就涉及部署运行及源码打包。因此，我们可以推断用户需要的是从源码启动Keycloak的方法。步骤：1.获取Keycloak源码：由于用户指定版本18.0.0，我们需要从官方仓库获取该版本的源码。2.导入IDEA：将源码作为Maven项目导入IntelliJIDEA。3.配置运行参数：Keycloak提供了一个DevProfile，方便在开发环境中运行。具体步骤：a.克隆Keycloak仓库并切换到18.0.0版