Error in VennDiagram::draw.pairwise.venn(area1 = length(x[[1]]), area2 = length(x[[2]]), : Unexpected parameter length for "label.col"

时间: 2024-05-30 17:08:49 浏览: 476
这个错误通常是因为你在使用 `draw.pairwise.venn()` 函数时，指定了一个未知的参数。`draw.pairwise.venn()` 函数的 `label.col` 参数用于指定绘制 Venn 图标签的颜色，但是它只接受一个字符向量，用于指定颜色的名称或十六进制代码。如果你给该参数传递了一个长度不符合要求的参数，就会收到这个错误信息。 请确保你在调用该函数时，正确地指定了所有参数的名称和值，并且 `label.col` 参数只包含正确的字符向量。如果问题仍然存在，请检查你的 R 版本和 VennDiagram 包版本是否兼容，并尝试更新包或更换版本。
相关问题

wlan2: STA xx:xx:xx:xx:xx:xx IEEE 802.11: authenticated # 客户端认证成功 wlan2: STA xx:xx:xx:xx:xx:xx IEEE 802.11: associated (aid 1) # 关联完成 wlan2: STA xx:xx:xx:xx:xx:xx WPA: pairwise key handshake completed (PTK=CCMP) # 四次握手成功，CCMP加密激活

<think>我们分析用户提供的日志片段，重点关注客户端连接过程中的关键事件：认证(authentication)、关联(association)和四次握手(4-Way Handshake)。根据日志，客户端MAC地址为`26:c5:5e:16:a9:37`。###1. **客户端关联事件**日志片段：```行69883:07-0115:10:45.81311572467246D hostapd: nl80211: Drv Event19(NL80211_CMD_NEW_STATION) receivedfor wlan2行69884:07-0115:10:45.81392972467246 Dhostapd :nl80211:New station26:c5:5e:16:a9:37行69885:07-0115:10:45.81399572467246D hostapd: nl80211: AssocReqIEs- hexdump(len=169): ...#包含客户端能力信息行69888:07-0115:10:45.81408672467246I hostapd: wlan2: STA26:c5:5e:16:a9:37 IEEE802.11: associated```- **含义**：- `NL80211_CMD_NEW_STATION`表示驱动检测到新客户端尝试连接。-`associated`表示客户端完成关联（Association），即客户端与AP建立了基本通信链路，但尚未完成加密认证[^1][^2]。###2. **四次握手过程**日志片段： ```行69898:07-0115:10:45.81573172467246D hostapd: WPA:26:c5:5e:16:a9:37 WPA_PTK enteringstate INITIALIZE行69905:07-0115:10:45.81615072467246 Dhostapd :WPA:26:c5:5e:16:a9:37WPA_PTKentering stateAUTHENTICATION行69906:07-0115:10:45.81617572467246 Dhostapd :WPA:26:c5:5e:16:a9:37WPA_PTKentering stateAUTHENTICATION2行69908:07-0115:10:45.81640272467246 Dhostapd :GMK- hexdump(len=32): [REMOVED]#生成组主密钥行69909:07-0115:10:45.81657572467246D hostapd: KeyCounter -hexdump(len=32):[REMOVED]#密钥计数器行69910:07-0115:10:45.81672972467246 Dhostapd :GTK- hexdump(len=16): [REMOVED]#生成组临时密钥行69911:07-0115:10:45.81680972467246D hostapd: wpa_driver_nl80211_set_key:... alg=3... key_idx=1...#安装GTK到驱动```- **含义**：- `WPA_PTK`状态机从`INITIALIZE`逐步进入`AUTHENTICATION2`，表示四次握手正在进行[^1][^4]。-生成`GMK`（GroupMaster Key）和`GTK`（GroupTemporal Key），其中`GTK`用于广播/组播数据加密[^4]。-通过`nl80211: NEW_KEY`将`GTK`安装到驱动，确保后续组播数据可被合法客户端解密。###3.**握手成功标志** 日志中**未直接出现**`pairwise keyhandshakecompleted`字样，但以下事件表明握手成功：1. **GTK安装完成**：```行69914:07-0115:10:45.81688172467246D hostapd:broadcast key```表示组密钥（GTK）已成功下发，这是四次握手最后一步的关键动作[^3][^4]。2.**无失败日志**：未出现`4-WayHandshakefailed`或`MIC verificationfailed`等错误，说明握手过程正常。###4.**加密方式：CCMP** -日志中虽未显式写出`PTK=CCMP`，但以下信息可推断：-关联请求中的RSN IE（行69885）包含加密套件信息（日志中省略了具体内容）。-默认情况下，WPA2-PSK使用CCMP（AES）加密[^1][^5]。-密钥长度`key_len=16`（行69910）与CCMP的128位密钥一致。>**关键结论**：客户端`26:c5:5e:16:a9:37`已完成关联和四次握手，使用**CCMP(AES)加密**，连接状态正常。 ---###四次握手流程回顾（结合日志）[^1][^4][^5]1.**AP发送ANonce**→日志未捕获（通常在`WPA_PTKAUTHENTICATION`阶段）。2.**STA回复SNonce+MIC**→触发AP的`WPA_PTK AUTHENTICATION2`状态（行69906）。3.**AP验证MIC并发送GTK** →生成并安装GTK（行69910-69914）。4.**STA确认安装PTK**→日志中未显示，但GTK安装成功即表明握手完成。---§§相关问题§§1.为什么`hostapd`日志中有时不显示`pairwisekey handshake completed`？2.如何从关联请求的RSNIE中解析客户端支持的加密套件？3.组播密钥（GTK）更新机制在`hostapd`日志中如何体现？</think>### 日志关键事件解析（客户端连接过程） #### 1. **客户端关联（Association）** ```log 行 69888: wlan2: STA 26:c5:5e:16:a9:37 IEEE 802.11: associated ``` - **含义**：客户端`26:c5:5e:16:a9:37`完成基础连接，与AP建立通信链路（非加密状态）[^2] - **关键字段**： - `associated`：关联成功 - `RSN IE`：客户端在关联请求中包含WPA2安全能力信息（行69885） #### 2. **四次握手初始化** ```log 行 69898: WPA: 26:c5:5e:16:a9:37 WPA_PTK entering state INITIALIZE 行 69905: WPA: 26:c5:5e:16:a9:37 WPA_PTK entering state AUTHENTICATION 行 69906: WPA: 26:c5:5e:16:a9:37 WPA_PTK entering state AUTHENTICATION2 ``` - **含义**：启动WPA2-PSK四次握手流程[^1][^4] - **过程**： 1. AP生成随机数ANonce 2. 客户端回复随机数SNonce和MIC校验值 3. AP验证MIC（确认预共享密钥正确） 4. AP发送GTK加密密钥（使用KEK加密） #### 3. **密钥生成与安装** ```log 行 69910: GTK - hexdump(len=16): [REMOVED] 行 69911: wpa_driver_nl80211_set_key: ... alg=3 ... key_idx=1 ... 行 69913: nl80211: KEY_DATA - hexdump(len=16): [REMOVED] 行 69914: broadcast key ``` - **关键信息**： - `alg=3`：使用CCMP/AES加密算法（WPA2标准加密） - `GTK`：组临时密钥（Group Temporal Key），用于广播/组播数据加密 - `key_idx=1`：密钥索引标识 - `broadcast key`：确认这是组播密钥[^3][^4] #### 4. **握手成功标志** - **隐含成功**：日志中未出现`4-Way Handshake failed`或`MIC verification failed`等错误 - **成功证据**： 1. GTK密钥成功生成并安装（行69910-69914） 2. 状态机进入`AUTHENTICATION2`后无错误日志 3. 驱动层完成密钥设置（`nl80211: NEW_KEY`） > **技术细节**： > PTK（Pairwise Temporal Key）虽未显式记录，但`CCMP`算法标识（`alg=3`）表明单播数据将使用AES-CCMP加密[^5]。完整握手流程： > ```mermaid > sequenceDiagram > AP->>Client: Msg1(ANonce) > Client->>AP: Msg2(SNonce, MIC) > AP->>Client: Msg3(ANonce, GTK, MIC) > Client->>AP: Msg4(确认) > ``` ### 连接状态总结 1. **关联成功** ✅ 2. **四次握手完成** ✅ 3. **加密协议**：WPA2-PSK with AES-CCMP 4. **密钥状态**：单播(PTK)和组播(GTK)密钥均已部署 ### 相关问题 1. 如何通过日志判断四次握手失败的具体原因？ 2. 当使用WPA3-SAE加密时，hostapd日志会有哪些关键差异？ 3. 为什么组播密钥(GTK)需要单独安装？其更新机制是怎样的？

12-21 15:41:45.019 I/hostapd ( 3893): ap0: STA 28:c7:09:63:e0:a3 IEEE 802.11: associated 12-21 15:41:45.019 I/wificond( 631): New station 28:c7:09:63:e0:a3 associated with hotspot 12-21 15:41:45.020 I/hostapd ( 3893): ap0: STA 28:c7:09:63:e0:a3 IEEE 802.11: associated 12-21 15:41:45.020 D/SoftApManager( 1081): Setting num stations on CMD_NUM_ASSOCIATED_STATIONS_CHANGED 12-21 15:41:45.021 D/SoftApManager( 1081): Number of associated stations changed: 1 12-21 15:41:45.021 D/SoftApManager( 1081): Timeout message canceled 12-21 15:41:45.027 I/EthernetTracker( 1081): interfaceLinkStateChanged, iface: ap0, up: true 12-21 15:41:45.030 I/netd ( 441): interfaceGetCfg("ap0") <0.92ms> 12-21 15:41:45.046 I/hostapd ( 3893): ap0: AP-STA-CONNECTED 28:c7:09:63:e0:a3 12-21 15:41:45.047 I/hostapd ( 3893): ap0: STA 28:c7:09:63:e0:a3 WPA: pairwise key handshake completed (RSN) 12-21 15:41:45.047 I/hostapd ( 3893): ap0: STA 28:c7:09:63:e0:a3 WPA: pairwise key handshake completed (RSN) 12-21 15:41:45.099 D/nwdapp_GPSMonitorService( 1632): change time myLocation=null,mGpsSyncTimeSwitch = true 12-21 15:41:45.101 D/nwdapp_GPSMonitorService( 1632): location error,so delay 5s set time 12-21 15:41:45.333 D/nwdapp_UartCommunication( 1515): 2EA002000F4E这段log表示什么

这段 log 信息表示有一个设备（STA）使用了 IEEE 802.11 协议连接到了某个 AP。这个设备的 MAC 地址是 28:c7:09:63:e0:a3。连接成功后，这个设备和 AP 完成了 WPA 协议的 pairwise key 密钥交换。这个过程称为 "pairwise key handshake"。在交换完成后，这个设备和 AP 之间通信的数据就可以被加密保护。另外，这个 log 中的最后一行 "2EA002000F4E" 似乎并没有什么直接关联。
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import pandas as pd from numpy import * food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) food['taste'].head(5) import pandas as pd from numpy import * from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #1.读取数据 print('Step1:read data...') food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) #2.将菜品的描述构造成TF-IDF向量 print('Step2:make TF-IDF...') tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(food['taste']) tfidf_matrix.shape #3.计算两个菜品的余弦相似度 print('Step3:compute similarity...') from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") #推荐函数，输出与其最相似的10个菜品 def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices] #4.根据菜名及特点进行推荐 print('Step4:recommend by name...') #建立索引，方便使用菜名进行数据访问 indices=pd.Series(food.index,index=food['name']).drop_duplicates() result=content_based_recommendation("celery") result from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") tfidf_matrix.shape 请用中文逐行详细注释，这段代码

sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices] #根据菜名进行推荐，例如以"celery"为例...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity data = pd.read_excel('工作簿1.xlsx') feature_columns = ['城市', '职业', '幸运色'] # 选择适当的列作为项目的特征 data['combined_features'] = data[feature_columns].apply(lambda x: ' '.join(x.dropna().astype(str)), axis=1) vectorizer = TfidfVectorizer() item_features = vectorizer.fit_transform(data['combined_features']) similarity_matrix = cosine_similarity(item_features) user_id = 1 # 假设用户ID为1 user_ratings = data[data['user_id'] == user_id]['rating'] user_ratings = user_ratings.reset_index(drop=True) user_ratings = user_ratings.values.reshape(-1, 1) recommended_items = pd.Series(user_ratings[:len(data)], index=data['幸运色']).sort_values(ascending=False) print(recommended_items.head(10)) 报错ValueError: Length of values (1) does not match length of index (1000) 如何进行修改

根据错误信息提示，用户评分数据的长度为1，而数据集的长度为1000。这意味着用户评分数据的长度与数据集中的项目数量不匹配，因此无法将用户评分数据与项目对应起来。 要解决这个问题，你可以检查一下用户评分数据...

def pairwise_distance(query_features, gallery_features, query=None, gallery=None): x = torch.cat([query_features[f].unsqueeze(0) for f, _, _ in query], 0) y = torch.cat([gallery_features[f].unsqueeze(0) for f, _, _ in gallery], 0) m, n = x.size(0), y.size(0) x = x.view(m, -1) y = y.view(n, -1) dist = torch.pow(x, 2).sum(dim=1, keepdim=True).expand(m, n) + \ torch.pow(y, 2).sum(dim=1, keepdim=True).expand(n, m).t() dist.addmm_(1, -2, x, y.t()) return dist请详细解释一下这段代码

这段代码是一个计算两个...接着，计算x和y之间的点积，并将其乘以-2，得到一个m×n的矩阵。这个矩阵表示x和y之间的点积的负值。 最后，将前面三个矩阵相加，得到一个m×n的矩阵，即为两个特征矩阵之间的欧氏距离矩阵。

[[1, 0.0010079145431518555], [1, 0.0012657642364501953], [-1, 0.0021905899047851562]] [[1, 0.0008200000000000429], [1, 0.0007699999999999374]] Error: 无法启动线程 Incompatible dimension for X and Y matrices: X.shape[1] == 2 while Y.shape[1] == 4

在这个问题中，您可以使用以下代码将path1和path2中的向量拆分为两个矩阵，即一个2行2列的矩阵和一个1行2列的矩阵： path1_matrix = np.array(path1)[:, :2] path2_matrix = np.array(path2)[:, :2] 这里...

请解释一下 def forward(self, input_text, positive_text, negative_text): distance_positive = F.pairwise_distance(input_text, positive_text) distance_negative = F.pairwise_distance(input_text, negative_text) loss = torch.mean((distance_positive - distance_negative + self.margin).clamp(min=0)) return loss

1. 通过调用 PyTorch 中的 F.pairwise_distance 函数计算输入文本与正样本文本、输入文本与负样本文本之间的欧氏距离，得到 distance_positive 和 distance_negative。 2. 根据三元组损失函数的公式，计算损失值 ...

from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wyq_0\AppData\Local\Temp\ipykernel_13656\921061210.py", line 1, in <module> from sklearn.neural_network import MLPClassifier,MLPRegressor File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\__init__.py", line 10, in <module> from ._multilayer_perceptron import MLPClassifier File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py", line 26, in <module> from ..metrics import accuracy_score, r2_score File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py", line 42, in <module> from . import cluster File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\__init__.py", line 22, in <module> from ._unsupervised import silhouette_samples File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\cluster\_unsupervised.py", line 16, in <module> from ..pairwise import pairwise_distances_chunked File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 33, in <module> from ._pairwise_distances_reduction import ArgKmin File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\__init__.py", line 89, in <module> from ._dispatcher import ( File "C:\Users\wyq_0\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_dispatcher.py", line 11, in <module> from ._base import _sqeuclidean_row_norms32, _sqeuclidean_row_norms64 File "sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction\_base.pyx", line 1, in init sklearn.metrics._pairwise_distances_reduction._base AttributeError: module 'sklearn.utils._openmp_helpers' has no attribute '__pyx_capi__'咋办

这个错误可能是由于Scikit-learn与OpenMP的兼容性问题导致的。有一种可能的解决方法是禁用OpenMP，可以在代码中加入以下语句： import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' ...

def k_medoids(X, n_clusters, max_iter=100): # 初始化类簇中心点 medoids = random.sample(range(len(X)), n_clusters) labels = None for _ in range(max_iter): # 计算所有样本与中心点的距离 distances = pairwise_distances(X, X[medoids]) # 分配样本到最近的中心点 new_labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新中心点 for i in range(n_clusters): cluster_samples = np.where(new_labels == i)[0] new_medoid = np.argmin(np.sum(distances[cluster_samples][:, cluster_samples], axis=1)) medoids[i] = cluster_samples[new_medoid] # 判断是否收敛 if np.array_equal(labels, new_labels): break labels = new_labels return medoids, labels IndexError: index 2 is out of bounds for axis 1 with size 2

另外，你还可以检查一下输入参数 X 的维度是否正确，并确保 pairwise_distances 函数返回的距离矩阵与 medoids 的索引范围相匹配。 如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据信息，以便更好地帮助你解决问题。

def k_medoids(X, n_clusters, max_iter=100): # 初始化类簇中心点 medoids = random.sample(range(len(X)), n_clusters) labels = None for _ in range(max_iter): # 计算所有样本与中心点的距离 distances = pairwise_distances(X, X[medoids]) # 分配样本到最近的中心点 new_labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新中心点 for i in range(n_clusters): cluster_samples = np.where(new_labels == i)[0] new_medoid = np.argmin(np.sum(distances[cluster_samples][:, cluster_samples], axis=1)) medoids[i] = cluster_samples[new_medoid] # 判断是否收敛 if np.array_equal(labels, new_labels): break labels = new_labels return medoids, labels

在这个实现中，输入参数 X 是一个包含样本数据的矩阵，n_clusters 是要生成的聚类数量，max_iter 是最大迭代次数。 算法的主要步骤如下： 1. 随机选择 n_clusters 个样本作为初始的中心点 medoids。 2. 计算所有...

import numpy as np from stl import mesh import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from scipy.spatial import KDTree def extract_boundary_edges(stl_file): stl_mesh = mesh.Mesh.from_file(stl_file) triangles = stl_mesh.vectors edge_count = {} for triangle in triangles: for i in range(3): edge = tuple(sorted([tuple(triangle[i]), tuple(triangle[(i + 1) % 3])])) edge_count[edge] = edge_count.get(edge, 0) + 1 boundary_edges = [edge for edge, count in edge_count.items() if count == 1] return boundary_edges def connect_boundary_edges(boundary_edges): # 构建边索引（以起点为键） edge_dict = {} for edge in boundary_edges: p1, p2 = edge edge_dict.setdefault(p1, []).append((p2, edge)) edge_dict.setdefault(p2, []).append((p1, edge)) connected_paths = [] visited_edges = set() for edge in boundary_edges: if edge in visited_edges: continue path = [] current_edge = edge p1, p2 = current_edge while True: visited_edges.add(current_edge) path.append(current_edge) # 寻找下一个连接的边 next_edges = edge_dict.get(p2, []) for next_p, next_edge in next_edges: if next_edge not in visited_edges and next_p != p1: current_edge = next_edge p1, p2 = current_edge break else: break if path: connected_paths.append(path) return connected_paths def generate_new_edges(boundary_edges): all_points = [] # 从每个边界边取两个端点和中心点 for edge in boundary_edges: p1, p2 = np.array(edge) center = (p1 + p2) / 2 all_points.extend([p1, p2, center]) all_points = np.array(all_points) # 使用 KDTree 查找每个点的最近邻多个点 tree = KDTree(all_points) new_edges = [] for point in all_points: _, indices = tree.query(point, k=10) # 查找更多的最近邻点 indices = indices[1:] # 去掉自身点 valid_neighbors = [] for idx in indices: neighbor = all_points[idx] vector = neighbor - point if len(valid_neighbors) == 0: valid_neighbors.append(neighbor) elif len(valid_neighbors) == 1: prev_vector = valid_neighbors[0] - point dot_product = np.dot(vector, prev_vector) if dot_product <= 0: # 判断方向是否不同 valid_neighbors.append(neighbor) if len(valid_neighbors) == 2: break for neighbor in valid_neighbors: new_edge = tuple(sorted([tuple(point), tuple(neighbor)])) if new_edge not in new_edges: new_edges.append(new_edge) return new_edges def visualize_boundary_edges(edges): fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for edge in edges: p1, p2 = np.array(edge) ax.plot([p1[0], p2[0]], [p1[1], p2[1]], [p1[2], p2[2]], 'b-') ax.set_box_aspect([1, 1, 0.1]) ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') plt.show() # 示例用法 stl_file = '片2.stl' boundary_edges = extract_boundary_edges(stl_file) connected_paths = connect_boundary_edges(boundary_edges) # 展平连接路径中的边界边 flattened_boundary_edges = [edge for path in connected_paths for edge in path] # 生成新的边 new_edges = generate_new_edges(flattened_boundary_edges) print(f"生成的新边数量: {len(new_edges)}") visualize_boundary_edges(new_edges)优化代码

if len(valid_vectors) >= 2: break # 生成候选边 for vec in valid_vectors: neighbor = point + vec _, idx = kdtree.query(neighbor, k=1) target = points[idx] edge = tuple(sorted([tuple(point), ...

def distance_scipy_spatial(z, k=4, metric='euclidean'): """Compute exact pairwise distances.""" d = scipy.spatial.distance.pdist(z, metric) d = scipy.spatial.distance.squareform(d) # k-NN graph. idx = np.argsort(d)[:, 1:k+1] d.sort() d = d[:, 1:k+1] return d, idx代码解释

idx = np.argsort(d)[:, 1:k+1] # 找到按升序排列索引后的第[1..k]列元素位置信息(排除自身作为第一个最近邻的情况) d.sort() # 对原数组内部按照从低至高顺序重排数值大小 d = d[:, 1:k+1] # 取出相应的实际距离值...

ggbetweenstats( data = diamonds, x = weight_group, y = price, type = 'np', mean.ci = TRUE, pairwise.comparisons = TURE, pairwise.disply = 's', p.adjust.methods = 'fdr', messages = FALSE )

这段代码中有一个小错误，TURE应该为TRUE。修改后的代码如下： ... pairwise.comparisons = TRUE, pairwise.display = 's', p.adjust.methods = 'fdr', messages = FALSE ) 现在代码应该可以正常运行了。

> fit_xgb_cls <- xgb.train( + data = dtrain, + eta = 0.3, + gamma = 0.001, + max_depth = 2, + subsample = 0.7, + colsample_bytree = 0.4, + objective = "binary:cox", + nrounds = 1000, + + verbose = 1, + print_every_n = 100, + early_stopping_rounds = 200 + ) Error in xgb.iter.update(bst$handle, dtrain, iteration - 1, obj) : [22:34:14] amalgamation/../src/objective/objective.cc:26: Unknown objective function: binary:cox Objective candidate: reg:squarederror Objective candidate: reg:squaredlogerror Objective candidate: reg:logistic Objective candidate: reg:pseudohubererror Objective candidate: binary:logistic Objective candidate: binary:logitraw Objective candidate: reg:linear Objective candidate: count:poisson Objective candidate: survival:cox Objective candidate: reg:gamma Objective candidate: reg:tweedie Objective candidate: multi:softmax Objective candidate: multi:softprob Objective candidate: rank:pairwise Objective candidate: rank:ndcg Objective candidate: rank:map Objective candidate: binary:hinge Objective candidate: survival:aft

- rank:pairwise: 对于排名任务，使用pairwise ranking loss进行训练。 您需要将objective参数设置为支持的目标函数之一。如果您要使用Cox Proportional Hazards模型进行生存分析，可以将objective参数设置为...

import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载种子词库 seed_words = [] with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: seed_words.append(line.strip()) print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 构建隐私词库 privacy_words = set(seed_words) for text in text_data: # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5: privacy_words.add(word) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for word in privacy_words: f.write(word + "\n") 上述代码中的这两行代码： if sim > 0.5: privacy_words.add(word) 中privacy_words集合写入的词汇不是我想要的，运行之后都是写入privacy_words集合的都是单个字，我需要的是大于等于两个字的中文词汇，并且不包含种子词列表中的词汇，只需要将微博文本数据中与种子词相似度高的词汇写入privacy_words集合中，请帮我正确修改上述代码

if sim > 0.5 and len(word) > 1 and word not in seed_words: 这样就只会将长度大于等于两个字且不包含种子词列表中的词汇添加到 privacy_words 集合中了。修改后的完整代码如下： import torch from sklearn...

上述代码报错了，报错信息：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 327, in <module> similarities = cosine_similarity(vectors, np.array([tokenizer.encode(word, return_tensors='pt')[0].numpy() for word in seed_words])) ValueError: Incompatible dimension for X and Y matrices: X.shape[1] == 768 while Y.shape[1] == 4 怎么修改，给出修改代码

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 人工选取的隐私词列表 seed_words = ['个人信息', '身份证', '手机号码', '银行卡', '密码', '账号', '地址', '社保', '职业', '学历', '收入', '家庭...

https://share.phys.ethz.ch/~gsg/pairwise_reg/3dmatch.zip

用户提到了“pairwise_reg”，可能是指数据集中用于成对配准的部分。首先，我应该回忆一下3DMatch数据集的结构和常见的下载方式。 3DMatch数据集通常用于三维点云配准和匹配任务，它的数据可能包括RGB-D图像、对应...

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