target = target_name_zh[index] index2 = np.argsort(predict)[0][-2] target2 = target_name_zh[index2] index3 = np.argsort(predict)[0][-3] target3 = target_name_zh[index3] index4 = np.argsort(predict)[0][-4] target4 = target_name_zh[index4] index5 = np.argsort(predict)[0][-5] target5 = target_name_zh[index5] data, obj = [], [] for x in range(-1, -12, -1): """ 这里是生成一个用于前端图表展示的数组 用于渲染那个图""" data.append({"name": target_name_zh[np.argsort(predict)[0][x]], "value": float(list(predict)[0][np.argsort(predict)[0][x]])}) return {"target": target, "predict": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target2": target2, "predict2": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index2] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target3": target3, "predict3": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index3] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target4": target4, "predict4": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index4] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target5": target5, "predict5": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index5] / sum(list(predict)[0])) * 100), "data": {"data": data, "obj": obj} } with graph.as_default(): set_session(sess) data = Model.orc_img("test.png")

时间: 2023-06-16 13:04:33 浏览: 60
这段代码看起来是一个函数，它接受一张图像，使用一个 OCR 模型识别出图像中的文本，并对文本进行分类预测。最终返回一个字典对象，其中包含了模型的预测结果和用于前端图表展示的数据。具体来说，函数中使用了 np.argsort 方法对模型的预测结果进行排序，然后选取了预测结果中排名前五的类别，并分别计算了它们的概率百分比。最后，将排名前五的类别和它们的概率百分比以及用于前端图表展示的数据打包在一个字典对象中返回。
相关问题

def ocr(img): global graph global sess """ 识别图片""" my_image = np.array(img) print(my_image.shape) my_image = np.array([my_image]) print(my_image) with graph.as_default(): set_session(sess) predict = Model.predict(my_image) index = predict.argmax() print("CNN预测", index) target = target_name_zh[index] index2 = np.argsort(predict)[0][-2] target2 = target_name_zh[index2] index3 = np.argsort(predict)[0][-3] target3 = target_name_zh[index3] index4 = np.argsort(predict)[0][-4] target4 = target_name_zh[index4] index5 = np.argsort(predict)[0][-5] target5 = target_name_zh[index5] data, obj = [], [] for x in range(-1, -6, -1): data.append({"name": target_name_zh[np.argsort(predict)[0][x]], "value": float(list(predict)[0][np.argsort(predict)[0][x]])}) return {"target": target, "predict": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target2": target2, "predict2": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index2] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target3": target3, "predict3": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index3] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target4": target4, "predict4": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index4] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target5": target5, "predict5": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index5] / sum(list(predict)[0])) * 100), "data": {"data": data, "obj": obj}, "funfa": funfa[index] }

这是一个使用 CNN 模型进行图像识别的函数。它使用输入的图像进行识别，并返回一个包含预测结果的字典。该函数首先将图像转换为 NumPy 数组，并使用 CNN 模型对其进行预测。然后，它从预测结果中获取前五个可能的对象，并将它们的名称和预测概率添加到一个列表中。最后，它返回一个字典，其中包含预测结果，包括预测对象名称、对象预测概率、前五个可能对象的名称和预测概率，以及一些其他信息。

residuals = target - tree.predict(features)

非常抱歉我之前的回答有误。在计算残差时，应该使用目标变量`target`减去预测值`tree.predict(features)`，而不是将特征数据`features`减去预测值。 请修改代码如下： ```python residuals = target - tree.predict(features) ``` 这样，你就能够计算出正确的残差，并将其存储在`residuals`变量中。 希望这能解决你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

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y_train_predict = mlp.predict(X_train) a = np.ones(275) b = a / 2 c = np.insert(y_train_predict, 0, b, axis=1) y_train_predict = np.argmax(c, axis=1) y_train_predict = y_train_predict.reshape(275, 1) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_train = accuracy_score(y_train, y_train_predict) print(accuracy_train)

c = np.insert(y_train_predict, 0, b, axis=1) y_train_predict = np.argmax(c, axis=1) y_train_predict = y_train_predict.reshape(275, 1) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_train = ...

逐句解释一下import numpy as npclass Perceptron: def __init__(self, num_classes, input_size, lr=0.1, epochs=1000): self.num_classes = num_classes self.input_size = input_size self.lr = lr self.epochs = epochs self.weights = np.zeros((num_classes, input_size)) self.biases = np.zeros(num_classes) def train(self, X, y): for epoch in range(self.epochs): for i in range(X.shape[0]): x = X[i] target = y[i] output = self.predict(x) if output != target: self.weights[target] += self.lr * x self.biases[target] += self.lr self.weights[output] -= self.lr * x self.biases[output] -= self.lr def predict(self, x): scores = np.dot(self.weights, x) + self.biases return np.argmax(scores)if __name__ == '__main__': X = np.array([[1, 1], [2, 1], [2, 3], [3, 2]]) y = np.array([0, 0, 1, 1]) num_classes = 2 input_size = 2 perceptron = Perceptron(num_classes, input_size) perceptron.train(X, y) print(perceptron.predict(np.array([1, 2])))

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import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_...

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代码解释clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(x_train,y_train) predict_target = clf.predict(x_test) print(sum(predict_target == y_test)) #预测结果与真实结果比对 print(metrics.classification_report(y_test,predict_target)) print(metrics.confusion_matrix(y_test,predict_target)) L1 = [n[0] for n in x_test] L2 = [n[1] for n in x_test] plt.scatter(L1,L2, c=predict_target,marker='x') plt.title('DecisionTreeClassifier') plt.show()

7. 使用plt.scatter()方法将测试数据x_test的第一列和第二列绘制成散点图，并将预测结果predict_target的分类用不同的颜色标记出来。 8. 使用plt.title()方法设置图表标题为“DecisionTreeClassifier”。 9. 使用plt...

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载 iris 数据 iris = load_iris() # 只选取两个特征和两个类别进行二分类 X = iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1), :2] y = iris.target[(iris.target==0)|(iris.target==1)] # 将标签转化为 0 和 1 y[y==0] = -1 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实现逻辑回归算法 class LogisticRegression: def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False): self.lr = lr self.num_iter = num_iter self.fit_intercept = fit_intercept self.verbose = verbose def __add_intercept(self, X): intercept = np.ones((X.shape[0], 1)) return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def __sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def __loss(self, h, y): return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean() def fit(self, X, y): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) # 初始化参数 self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): # 计算梯度 z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size # 更新参数 self.theta -= self.lr * gradient # 打印损失函数 if self.verbose and i % 10000 == 0: z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) loss = self.__loss(h, y) print(f"Loss: {loss} \t") def predict_prob(self, X): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta)) def predict(self, X, threshold=0.5): return self.predict_prob(X) >= threshold # 训练模型 model = LogisticRegressio

accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.shape[0] print(f"Accuracy: {accuracy}") # 可视化 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred) plt.show() 请问这段代码实现了什么功能？

train_mse = np.mean((train_predict - y_train) ** 2) test_mse = np.mean((test_predict - y_test) ** 2)

假设你的模型预测结果为train_predict和test_predict，而真实值为y_train和y_test，那么分别计算出训练集和测试集的MSE值。MSE是衡量预测值与真实值之间差异的一种常用指标，其值越小，说明模型预测效果越好。

if __name__ == '__main__': model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) print('Input image shape:', x.shape) preds = model.predict(x) print('Predicted:', decode_predictions(preds))

6. x = np.expand_dims(x, axis=0) 将numpy数组形状从(224, 224, 3)扩展为(1, 224, 224, 3)。 7. x = preprocess_input(x) 对输入数据进行预处理。 8. print('Input image shape:', x.shape) 打印输入图像的...

y_pred = cnn.predict_classes(X_test)

在使用 Keras 深度学习框架中，predict_classes 方法已经被弃用，推荐使用 predict 方法并使用 numpy.argmax 函数获取预测结果。 您可以将 predict_classes 方法替换为 predict 方法，并使用以下代码获取...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

在这段代码中，可能存在以下错误： 1. 缺少必要的库或模块。 2. training_set 的文件路径是否正确。...Y_Predict = np.mean(Y_predict, axis=0) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

rf_pred = rf.predict(fuzzy_inputs) dnn_pred = dnn.predict(fuzzy_inputs) y_pred += (rf_pred + np.argmax(dnn_pred, axis=1)) / 2是什么意思

- y_pred = (rf_pred + np.argmax(dnn_pred, axis=1)) / 2 将随机森林模型和深度神经网络模型的预测结果进行融合。具体来说，对于每个样本，它们的预测值由两个模型的预测结果加权平均得到，其中随机森林模型的...

km_3.fit_predict(train_np,categorical=[0,1,2])

根据函数名和参数，可以猜测 km_3 是一个 KMeans ...因此，km_3.fit_predict(train_np,categorical=[0,1,2]) 的作用是对训练数据 train_np 进行聚类，并返回每个数据点所属的簇，同时对前三列数据进行类别型编码处理。

绘制训练集和测试集的真实值和预测值图像 train_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) train_predict_plot[:, :] = np.nan train_predict_plot[time_steps:len(train_predict) + time_steps, :] = train_predict test_predict_plot = np.empty_like(data_scaled) test_predict_plot[:, :] = np.nan test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data_scaled)) plt.plot(train_predict_plot) plt.plot(test_predict_plot) plt.legend(['True', 'Train Predict', 'Test Predict']) plt.xlabel('Time/h') plt.ylabel('kwh') plt.show(改写以上代码，使得训练集部分和测试集部分分别绘制在两张图上

test_predict_plot[len(train_predict) + time_steps * 2 + 1:len(data_scaled) - 1, :] = test_predict # 绘制训练集部分真实值和预测值图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(scaler.inverse_transform(data...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【基础】网络编程入门：使用HTTP协议

![【基础】网络编程入门：使用HTTP协议](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4fbc6b5a6d744a519429654f56ea988e.png) # 1. 网络编程基础** **1.1 网络基础知识** 网络是连接计算机和设备的系统，允许它们交换数据和资源。它由节点（计算机、服务器、路由器等）和连接它们的数据链路组成。网络可以是局域网（LAN）、广域网（WAN）或互联网。 **1.2 TCP/IP协议栈** TCP/IP协议栈是一组通信协议，用于在网络上传输数据。它分为四层： * **链路层：**处理物理连接和数据传输。 * **网络层：
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matlab画矢量分布图

在MATLAB中，绘制矢量分布图通常用于可视化二维或三维空间中的向量场，这有助于理解力场、风速、磁场等现象的分布情况。以下是使用MATLAB创建矢量分布图的基本步骤： 1. 准备数据：首先，你需要有一个表示向量场的矩阵，其中每个元素代表一个点的x、y坐标及其对应的矢量分量。 2. 使用`quiver`函数：MATLAB提供了一个内置函数`quiver(x, y, U, V)`，其中`x`和`y`是网格的行和列坐标，`U`和`V`是对应于每个网格点的x和y分量的向量值。 ```matlab [X, Y] = meshgrid(x, y); % 创建网格 quiver(X,
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计算机系统基础实验：缓冲区溢出攻击(Lab3)

"计算机系统基础实验-Lab3-20191主要关注缓冲区溢出攻击，旨在通过实验加深学生对IA-32函数调用规则和栈结构的理解。实验涉及一个名为`bufbomb`的可执行程序，学生需要进行一系列缓冲区溢出尝试，以改变程序的内存映像，执行非预期操作。实验分为5个难度级别，从Smoke到Nitro，逐步提升挑战性。实验要求学生熟悉C语言和Linux环境，并能熟练使用gdb、objdump和gcc等工具。实验数据包括`lab3.tar`压缩包，内含`bufbomb`、`bufbomb.c`源代码、`makecookie`（用于生成唯一cookie）、`hex2raw`（字符串格式转换工具）以及bufbomb的反汇编源程序。运行bufbomb时需提供学号作为命令行参数，以生成特定的cookie。" 在这个实验中，核心知识点主要包括： 1. **缓冲区溢出攻击**：缓冲区溢出是由于编程错误导致程序在向缓冲区写入数据时超过其实际大小，溢出的数据会覆盖相邻内存区域，可能篡改栈上的重要数据，如返回地址，从而控制程序执行流程。实验要求学生了解并实践这种攻击方式。 2. **IA-32函数调用规则**：IA-32架构下的函数调用约定，包括参数传递、栈帧建立、返回值存储等，这些规则对于理解缓冲区溢出如何影响栈结构至关重要。 3. **栈结构**：理解栈的工作原理，包括局部变量、返回地址、保存的寄存器等如何在栈上组织，是成功实施溢出攻击的基础。 4. **Linux环境**：实验在Linux环境下进行，学生需要掌握基本的Linux命令行操作，以及如何在该环境下编译、调试和运行程序。 5. **GDB**：GNU Debugger（GDB）是调试C程序的主要工具，学生需要学会使用它来设置断点、查看内存、单步执行等，以分析溢出过程。 6. **Objdump**：这是一个反汇编工具，用于查看二进制文件的汇编代码，帮助理解程序的内存布局和执行逻辑。 7. **C语言编程**：实验涉及修改C源代码和理解已有的C程序，因此扎实的C语言基础是必不可少的。 8. **安全性与学术诚信**：实验强调了学术诚信的重要性，抄袭将受到严厉的处罚，这提示学生必须独立完成实验，尊重他人的工作。 9. **编程技巧**：实验要求学生能够熟练运用编程技巧，如缓冲区填充、跳转指令构造等，以实现对bufbomb的溢出攻击。 10. **实验等级与挑战**：不同级别的实验难度递增，鼓励学生逐步提升自己的技能和理解，从基础的缓冲区溢出到更复杂的攻击技术。 通过这个实验，学生不仅可以学习到安全相关的概念和技术，还能锻炼实际操作和问题解决能力，这对于理解和预防现实世界中的安全威胁具有重要意义。