stratifiedkfold.split(x,y)

时间: 2023-09-02 12:04:33 浏览: 268
### 回答1： b'stratifiedkfold.split(x,y)'是一种交叉验证方法，它可以将数据集x和对应的标签y按照指定的分层进行划分。每次划分会生成两个集合：训练集和测试集。训练集用来训练机器学习模型，测试集用来测试模型的性能。每个集合都包含相同数量的样本，而且它们在标签分布方面各自保持与原始数据集一致的特点。这样可以确保不同的训练集和测试集之间的标签分布差异最小化，从而得到更加稳定的评估结果。 ### 回答2： stratifiedkfold.split(x,y)是一种用于交叉验证的分割数据的方法。在机器学习中，为了验证模型的性能和泛化能力，通常需要将训练数据进行分割为训练集和验证集进行训练和评估。stratifiedkfold.split(x,y)方法是一种分层抽样的方式，它将数据集按照不同类别的比例进行分割，保证每个折叠集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。 具体而言，stratifiedkfold.split(x,y)方法接受两个参数，x和y。参数x代表特征矩阵，包含了数据集的所有特征值；参数y代表目标变量，包含了数据集的所有类别标签。 该方法会将数据集分为k个折叠，不同的折叠间没有重叠的样本。每个折叠集中，不同类别的样本比例与原始数据集中的比例保持一致。这样做的好处是能够更好地反映出数据集中各个类别的分布情况，避免了某个类别在某个折叠中过于集中，导致模型在验证集上出现偏差。 该方法返回一个生成器对象，可以通过遍历来获取每一折叠的训练集和验证集的索引。使用这些索引，我们可以从原始数据集中提取出对应的数据，进行训练和评估。 总之，stratifiedkfold.split(x,y)是一种根据类别比例进行分层抽样的方法，在交叉验证中应用广泛，能够更好地评估模型的性能和泛化能力。 ### 回答3： stratifiedkfold.split(x, y)是一种交叉验证的方法，它将数据集x和对应的标签y划分为k个不重叠的子集。每个子集包含相似比例的不同类别的样本。该方法在处理分类问题时非常有效，可以帮助我们评估分类模型的性能。 通过这种方法，我们可以获得k个训练集和测试集对。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型在未见过的数据上的性能。在每个k次迭代中，模型都会使用不同的训练集进行训练，并在相应的测试集上进行测试。 stratifiedkfold.split(x, y)的优点是能够解决类别不均衡的问题。在某些情况下，数据集中不同类别的样本数量可能存在不平衡，即某些类别的样本比例很低。在这种情况下，普通的交叉验证方法可能无法保证每个子集都包含足够数量的少数类别样本，从而导致评估结果的偏差。而stratifiedkfold方法会通过保持样本类别比例来确保每个子集都包含足够数量的少数类别样本，从而提高评估结果的可靠性。 总之，stratifiedkfold.split(x, y)是一种用于交叉验证的方法，它可以将数据集x和对应的标签y划分为k个不重叠的子集，并保持样本类别比例的均衡。这种方法可以帮助我们准确评估分类模型的性能，特别适用于处理类别不平衡的问题。
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Traceback (most recent call last): File "e:\aboutcode\py_code\ML_knn_final.py", line 251, in <module> for train_data, verify_data in skf.split(trainingData): TypeError: StratifiedKFold.split() missing 1 required positional argument: 'y'

这个错误提示是因为 StratifiedKFold.split() 方法需要传入两个参数：X 和 y，其中 X 是特征数据，y 是标签数据。你需要检查一下在使用 skf.split(trainingData) 时是否同时传入了特征数据和标签数据。...

skf.split(X,y)

具体来说，skf.split(X,y) 将会返回一个生成器（generator），通过迭代这个生成器，可以得到多个训练集和测试集的索引，进而在 X 和 y 上进行切片操作，得到对应的训练集和测试集。 例如，下面的代码将数据集 X 和...

cv.split(X, y)换成cross_val_score方法

cross_val_score方法可以...在这个例子中，skf.split(X, y) 返回的是一个生成器，它每次生成一个训练集和一个测试集的索引。然后我们可以用这些索引从原始数据中取出对应的训练集和测试集，进行模型的训练和测试。

for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)):

- skf.split(X_train, y) 返回生成器对象，可以通过遍历其元素来获取每一份划分的索引号。 - enumerate() 函数用于遍历生成器对象，并为每个划分加上编号 index。 - (train_index, test_index) 是每个划分所对应的...

kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) for train, test in kfold.split(X, y): history = model.fit(X[train], y[train], validation_data=(X[test], y[test]), epochs=1, batch_size=10,callbacks=[checkpoint])训练之后想打印每一个epoch的损失与准确率该如何修改代码

for train, test in kfold.split(X, y): model.fit(X[train], y[train], validation_data=(X[test], y[test]), epochs=1, batch_size=10,callbacks=[checkpoint, history]) # 打印每个 epoch 的损失和准确率 print...

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) for train, test in kfold.split(X, y): model = create_model() model.fit(X[train], y[train], validation_data=(X[test], y[test]), epochs=10, batch_size=32)这段代码中的训练集与测试集可以为3：7开吗？

在这段代码中，使用StratifiedKFold函数进行了5折交叉验证，每次将数据集分成训练集和测试集。数据集的划分比例取决于你传入的参数。在这里，数据集被随机shuffle过，因此训练集和测试集的比例可能不是完全相同的。...

详细分析代码“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”并添加注释，每段代码的作用，参数代表什么

def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) # 将数据划分为5折，每一折中正负样本比例都相同 y_pred = ...

给出这段用于电影评论分类代码的详细思路“from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score #from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vec = CountVectorizer( analyzer='word', # tokenise by character ngrams ngram_range=(1,4), # use ngrams of size 1 and 2 max_features=20000, # keep the most common 1000 ngrams ) vec.fit(x) def stratifiedkfold_cv(x,y,clf_class,shuffle=True,n_folds=5,**kwargs): stratifiedk_fold = StratifiedKFold(y, n_folds=n_folds, shuffle=shuffle) y_pred = y[:] for train_index, test_index in stratifiedk_fold: X_train, X_test = x[train_index], x[test_index] y_train = y[train_index] clf = clf_class(**kwargs) clf.fit(X_train,y_train) y_pred[test_index] = clf.predict(X_test) return y_pred NB = MultinomialNB print(precision_score(y ,stratifiedkfold_cv(vec.transform(x) ,np.array(y),NB) , average='macro'))”分析每一部分代码的作用，给出整体思路框架

2. 将电影评论数据集中的句子和标签分别存入x和y中。 3. 使用CountVectorizer对句子进行特征提取，包括将每个句子转化为词袋模型，提取单个词汇以及长度为1到4的词组等。 4. 定义了一个名为stratifiedkfold_cv的...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线，平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

for train_id, test_id in skf.split(x, y): X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.svm import SVR train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # 分离数据集 X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values y_train_c = train['CLASS'].values X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values nfold = 5 kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 result1 = np.round(prediction1) id_ = range(210, 314) df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False)

for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线，平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

for train_id, test_id in skf.split(x, y): # split data and normalize X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] X_train1 = min_max_scaler.fit_transform...

python StratifiedKFold

在上述示例中，我们将数据集X和对应的标签y传递给StratifiedKFold的split方法。然后，我们遍历生成的折叠（train_index和test_index），并根据这些索引将数据集划分为训练集和测试集。最后，我们使用训练集来训练...

train_pred = {} test_pred = {} # 将NaN值用中位数填充 X_train = X_train.fillna(X_train.median()) X_test = X_test.fillna(X_train.median()) oof = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction = np.zeros(X_test.shape[0]) fold = 5 skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=2, shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] rf_model = RandomForestClassifier(**parameters) rf_model.fit(train_x, train_y) oof[test_index] = rf_model.predict_proba(test_x)[:, 1] prediction += rf_model.predict_proba(X_test)[:, 1] / fold del train_x, test_x, train_y, test_y gc.collect() train_pred['rf'] = oof test_pred['rf'] = prediction

然后使用 StratifiedKFold 进行交叉验证，将数据集分成 5 折，每次使用其中 4 折数据作为训练集，1 折数据作为验证集，训练随机森林模型，并将模型在验证集上的输出保存到 oof 数组中。同时，在测试集上进行预测，并...

StratifiedKFold

StratifiedKFold是一种交叉验证的方法，在KFold的基础上加入了分层抽样的思想。它可以保证训练集和测试集的数据分布...for train, test in sfolder.split(X, y): print('Train: %s | Test: %s' % (train, test))

#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() # self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): # x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] # 将数据集分成10份 skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) # 遍历每一份数据，并训练模型 for train_index, test_index in skf.split(df1, df2): train_x, test_x = df1.iloc[train_index], df1.iloc[test_index] train_y, test_y = df2.iloc[train_index], df2.iloc[test_index] train_x = torch.tensor(train_x.values, dtype=torch.float32) train_y = torch.tensor(train_y.values, dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model = Wine_net() loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1) print(train_x) for epoch in range(1,10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失 print('Epoch:',epoch, 'Train Loss:', loss.item())

这段代码实现了一个简单的分类模型，使用 Wine 数据集进行训练。首先将数据集分成 10 份，然后遍历每一份数据，并使用该份数据进行训练。每一份数据都被分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估...

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=DecisionTreeClassifier(max_depth=5), step=0.1, n_features_to_select=10)), ('model', AdaBoostClassifier( n_estimators=500, learning_rate=0.2, estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=2), 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} ")减少此训练模型的过拟合

数据是从Excel文件读取的，转换成数组后分割成特征X和标签y。然后构建了一个Pipeline，里面包含了很多步骤：标准化、过采样、欠采样、方差阈值、PCA、RFE，最后是模型。交叉验证用了分层5折，评估指标包括准确率、...

stratifiedkfold参数

for train_index, test_index in skf.split(X, y): X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] # 使用训练集进行模型训练，并在测试集上评估模型性能 ...

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# 摘要 本论文深入介绍了SketchUp Ruby API的使用与开发，为用户提供了一套从基础到进阶再到高级特性的完整学习路径。文章首先介绍了SketchUp Ruby API的基本概念、结构以及如何编写基础插件，并通过实例演示了3D模型的创建和编辑、用户界面定制等进阶应用。接着，探讨了高级特性，例如材质渲染、网络功能以及AP
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VMware虚拟机打开虚拟网络编辑器出现由于找不到vnetlib.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决问题

<think>好的，我需要帮助用户解决VMware虚拟机中缺少vnetlib.dll导致无法打开虚拟网络编辑器的问题。用户提到已经尝试过重新安装程序，但可能没有彻底卸载之前的残留文件。根据提供的引用资料，特别是引用[2]、[3]、[4]、[5]，问题通常是由于VMware卸载不干净导致的。 首先，我应该列出彻底卸载VMware的步骤，包括关闭相关服务、使用卸载工具、清理注册表和文件残留，以及删除虚拟网卡。然后，建议重新安装最新版本的VMware。可能还需要提醒用户在安装后检查网络适配器设置，确保虚拟网卡正确安装。同时，用户可能需要手动恢复vnetlib.dll文件，但更安全的方法是通过官方安
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基于Preact的高性能PWA实现定期天气信息更新

### 知识点详解 #### 1. React框架基础 React是由Facebook开发和维护的JavaScript库，专门用于构建用户界面。它是基于组件的，使得开发者能够创建大型的、动态的、数据驱动的Web应用。React的虚拟DOM(Virtual DOM)机制能够高效地更新和渲染界面，这是因为它仅对需要更新的部分进行操作，减少了与真实DOM的交互，从而提高了性能。 #### 2. Preact简介 Preact是一个与React功能相似的轻量级JavaScript库，它提供了React的核心功能，但体积更小，性能更高。Preact非常适合于需要快速加载和高效执行的场景，比如渐进式Web应用（Progressive Web Apps, PWA）。由于Preact的API与React非常接近，开发者可以在不牺牲太多现有React知识的情况下，享受到更轻量级的库带来的性能提升。 #### 3. 渐进式Web应用（PWA） PWA是一种设计理念，它通过一系列的Web技术使得Web应用能够提供类似原生应用的体验。PWA的特点包括离线能力、可安装性、即时加载、后台同步等。通过PWA，开发者能够为用户提供更快、更可靠、更互动的网页应用体验。PWA依赖于Service Workers、Manifest文件等技术来实现这些特性。 #### 4. Service Workers Service Workers是浏览器的一个额外的JavaScript线程，它可以拦截和处理网络请求，管理缓存，从而让Web应用可以离线工作。Service Workers运行在浏览器后台，不会影响Web页面的性能，为PWA的离线功能提供了技术基础。 #### 5. Web应用的Manifest文件 Manifest文件是PWA的核心组成部分之一，它是一个简单的JSON文件，为Web应用提供了名称、图标、启动画面、显示方式等配置信息。通过配置Manifest文件，可以定义PWA在用户设备上的安装方式以及应用的外观和行为。 #### 6. 天气信息数据获取 为了提供定期的天气信息，该应用需要接入一个天气信息API服务。开发者可以使用各种公共的或私有的天气API来获取实时天气数据。获取数据后，应用会解析这些数据并将其展示给用户。 #### 7. Web应用的性能优化 在开发过程中，性能优化是确保Web应用反应迅速和资源高效使用的关键环节。常见的优化技术包括但不限于减少HTTP请求、代码分割（code splitting）、懒加载（lazy loading）、优化渲染路径以及使用Preact这样的轻量级库。 #### 8. 压缩包子文件技术 “压缩包子文件”的命名暗示了该应用可能使用了某种形式的文件压缩技术。在Web开发中，这可能指将多个文件打包成一个或几个体积更小的文件，以便更快地加载。常用的工具有Webpack、Rollup等，这些工具可以将JavaScript、CSS、图片等资源进行压缩、合并和优化，从而减少网络请求，提升页面加载速度。 综上所述，本文件描述了一个基于Preact构建的高性能渐进式Web应用，它能够提供定期天气信息。该应用利用了Preact的轻量级特性和PWA技术，以实现快速响应和离线工作的能力。开发者需要了解React框架、Preact的优势、Service Workers、Manifest文件配置、天气数据获取和Web应用性能优化等关键知识点。通过这些技术，可以为用户提供一个加载速度快、交互流畅且具有离线功能的应用体验。
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从停机到上线，EMC VNX5100控制器SP更换的实战演练

# 摘要 本文详细介绍了EMC VNX5100控制器的更换流程、故障诊断、停机保护、系统恢复以及长期监控与预防性维护策略。通过细致的准备工作、详尽的风险评估以及备份策略的制定，确保控制器更换过程的安全性与数据的完整性。文中还阐述了硬件故障诊断方法、系统停机计划的制定以及数据保护步骤。更换操作指南和系统重启初始化配置得到了详尽说明，以确保系统功能的正常恢复与性能优化。最后，文章强调了性能测试
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ubuntu labelme中文版安装

### LabelMe 中文版在 Ubuntu 上的安装 对于希望在 Ubuntu 系统上安装 LabelMe 并使用其中文界面的用户来说，可以按照如下方式进行操作： #### 安装依赖库 为了确保 LabelMe 能够正常运行，在开始之前需确认已安装必要的 Python 库以及 PyQt5 和 Pillow。 如果尚未安装 `pyqt5` 可通过以下命令完成安装： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pyqt5 ``` 同样地，如果没有安装 `Pillow` 图像处理库，则可以通过 pip 工具来安装