data_pred = (data_pred - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0)

时间: 2024-01-05 13:02:32 浏览: 70
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Code.rar_PRED-163_matlab pred_社交网络_社交网络分析 链路预测_链路预测

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这行代码是将读取的预测数据 `data_pred` 进行预处理，即进行特征缩放（feature scaling），使得数据在进行模型训练和预测时更加稳定和准确。 该行代码中，`(data_pred - np.mean(X_train, axis=0))` 表示将 `data_pred` 中的每个特征减去训练集 `X_train` 中该特征的均值，`/ np.std(X_train, axis=0)` 则表示将每个特征除以训练集 `X_train` 中该特征的标准差，从而将数据缩放到均值为 0，标准差为 1 的范围内。 这个预处理步骤可以提高模型的收敛速度和准确度。
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import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score mpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']= False data=pd.read_csv('data.csv') #print(data.head) data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) data['单价']=data['单价'].map(lambda d:d.replace('元/平米','')) data['单价']=data['单价'].astype(float) data['总价']=data['总价'].map(lambda e:e.replace('万','')) data['总价']=data['总价'].astype(float) data['建筑面积']=data['建筑面积'].map(lambda p:p.replace('平米','')) data['建筑面积']=data['建筑面积'].astype(float) copy_d=data.copy() copy_d[['室','厅','卫']]=copy_d['户型'].str.extract('(\d+)室(\d+)厅(\d+)卫') copy_d['室']=copy_d['室'].astype(float) new_data=data[['总价','建筑面积']] new_data['室']=copy_d['室'] new_data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) print(new_data) new_data.loc[2583]=[None,180.00,4] data_train=new_data.loc[0:2582] x_list=['建筑面积','室'] ndata_mean=data_train.mean() ndata_std=data_train.std() data_train=(data_train-ndata_mean)/ndata_std x_train=data_train[x_list].values y_train=data_train['总价'].values svr=LinearRegression() svr.fit(x_train,y_train) x_test=((new_data[x_list]-ndata_mean[x_list])/ndata_std[x_list]).values y_test=((new_data['总价']-ndata_mean['总价'])/ndata_std).values print(y_test) y_pred=svr.predict(x_test) new_data['y_pred']=y_test*ndata_std['总价']+ndata_mean['总价'] print(new_data[['总价','y_pred']]) svr_acc=svr.score(x_test,y_test)*100 svr_mae=mean_absolute_error(x_test,y_pred) print(svr_mae)

这段代码主要是使用线性回归模型对房价进行预测，其中使用了 pandas 和 sklearn 进行数据的处理和模型的建立。具体来说，代码首先读取了一个 csv 文件，并进行了一些数据清洗，然后对数据进行了特征工程，提取出了室...

# 加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) data_pred = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码续写预测代码

# 预测代码 ...data_pred = (data_pred - np.mean(data_pred, axis=0)) / np.std(data_pred, axis=0) y_pred = nn.forward(data_pred) y_pred = y_pred * np.std(y_train) + np.mean(y_train) print(y_pred)

def evaluate(ys, ys_pred): """评估模型。""" std = np.sqrt(np.mean(np.abs(ys - ys_pred) ** 2)) return std # 程序主入口（建议不要改动以下函数的接口） if __name__ == '__main__': train_file = 'train.txt' test_file = 'test.txt' # 载入数据 x_train, y_train = load_data(train_file) x_test, y_test = load_data(test_file) print(x_train.shape) print(x_test.shape) # 使用线性回归训练模型，返回一个函数f()使得y = f(x) f = main(x_train, y_train) y_train_pred = f(x_train) std = evaluate(y_train, y_train_pred) print('训练集预测值与真实值的标准差：{:.1f}'.format(std)) # 计算预测的输出值 y_test_pred = f(x_test) # 使用测试集评估模型 std = evaluate(y_test, y_test_pred) print('预测值与真实值的标准差：{:.1f}'.format(std)) #显示结果 plt.plot(x_train, y_train, 'ro', markersize=3) # plt.plot(x_test, y_test, 'k') plt.plot(x_test, y_test_pred, 'k') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Linear Regression') plt.legend(['train', 'test', 'pred']) plt.show() 优化上述代码，并在jupyter上可以运行，运行出结果

x = np.concatenate([x, np.ones((x.shape[0], 1))], axis=1) # 增广 w = np.linalg.inv(x.T @ x) @ x.T @ y # 求解参数 return lambda x: x @ w[:-1] + w[-1] def evaluate(y_true, y_pred): """评估模型。"...

优化这段代码import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten, InputLayer, concatenate # 加载数据 data = pd.read_csv('pv_data.csv') X = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'cloud_cover']].values y = data['pv_power'].values # 数据预处理 X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) y = (y - np.mean(y)) / np.std(y) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:] y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:] # 构建模型 model = Sequential() model.add(InputLayer(input_shape=(X_train.shape[1],))) model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # 评估模型 mse = model.evaluate(X_test, y_test) print('MSE: %.4f' % mse)

x_train = np.random.rand(100, 10) y_train = np.random.randint(2, size=(100,)) model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # 预测结果 x_test = np.random.rand(10, 10) y_pred = model.predict(x...

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltimport xlrd# 加载数据集并进行预处理def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y# 训练SVM分类器def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf# 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel('predicted_result.xlsx', index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy# 加载数据集并划分训练集和验证集data = pd.read_excel('data.xlsx')data.dropna(inplace=True)X = data.drop('label', axis=1)X = (X - X.mean()) / X.std()y = data['label']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练SVM分类器clf = train_svm(X_train, y_train)# 预测新的excel文件accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx')# 输出精度print('Accuracy:', accuracy)改进，预测新的结果输出在新表中

X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y # 训练SVM分类器 def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import xlrd # 加载数据集并进行预处理 def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y # 训练SVM分类器 def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf # 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图 def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename, result_file): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel(result_file, index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy # 加载数据集并划分训练集和验证集 data = pd.read_excel('data.xlsx') data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练SVM分类器 clf = train_svm(X_train, y_train) # 预测新的excel文件 accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx', 'predicted_result.xlsx') # 输出精度 print('Accuracy:', accuracy)修改代码，多个特征变量，一个目标变量进行预测

可以直接使用原来的代码，只需要将数据集中的特征变量的列名修改即可。假设现在有两个特征变量，列名分别为'feature1'和'... X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y 其余代码不需要修改。

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

res = np.linalg.lstsq(x_train, y_train, rcond=None) n = res[0] # 在验证集上进行预测，计算评估指标 y_pred = (n.T * x_valid).sum(axis=1) score = np.sqrt(((y_pred - y_valid) ** 2).mean()) scores....

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码写预测代码

data_pred = (data_pred - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0) # 进行预测 y_pred = nn.forward(data_pred) y_pred = y_pred * np.std(y_train) + np.mean(y_train) print(y_pred)

1. 采用Python编程语言自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。 要求模型预测的准确率结果必须与以下sklearn的一样： from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() #scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg=LogisticRegression() logreg.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = logreg.predict(X_test_scaled) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred)

self.mean_ = np.mean(X, axis=0) self.std_ = np.std(X, axis=0) def transform(self, X): return (X - self.mean_) / self.std_ class MinMaxScaler: def __init__(self): self.min_ = None self.max_ = ...

修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，三分类的每一类的平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的auc值和roc曲线。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) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) mean_tpr[-1] = 1.0 mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) std_auc = np.std(aucs) 说明： - kf 是一个 KFold 对象，用于进行十折交叉验证。 - n_classes 是分类的类别...

num_epochs=2000

X_train = (X_train - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0) # 初始化模型参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 10 output_size = 1 W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) ...

参照lienar_regression-tf2.0.ipnb使用tensorflow2.0 使用梯度下降完成线性回归

参照lienar_regression-tf2.0.ipynb中的例子，你可以通过以下步骤使用TensorFlow 2.0进行线性回归并采用梯度下降法： 1. **导入所需的库**：开始时，你需要...std_dev = np.std(y_test - y_pred_test, axis=0)

请写一个bp神经网络训练程序 训练一个有六个输入值 一个输出值的回归模型 要求除数据读取部分以外完整 其中数据读取部分代码为import pandas as pd data=pd.read_excel("副本回归模型分析数据(1).xlsx",index_col=0) 读取的表格的第一列是索引列 第2到7列是输入值 第8列为输出值 表格第一行是各列的标题 bp网络要求：输入层6个节点 隐藏层2层 各3个节点 所有激励函数均使用双曲正切函数 利用动量bp算法训练 其中学习率为0.1 动量为0.9 误差利用交叉熵误差计算 数据中选80%为训练集 20%为测试集 最后要求测试模型 输出测试集的交叉熵误差

X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) # 均值归一化 y = (y - np.mean(y)) / np.std(y) # 均值归一化 # 划分训练集和测试集 n = len(X) n_train = int(0.8 * n) n_test = n - n_train indices = np....

根据https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult所给Adult数据集构建朴素贝叶斯分类器，并测试分类器的性能，输出性能指标并画出ROC曲线 python代码有注释

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['income'], axis=1), data['income'], test_size=0.3, random_state=123) # 构建朴素贝叶斯分类器 nb = GaussianNB() nb.fit(X_train, y_train) ...

1、根据boston_house_prices. xlsx波士顿房价数据集，选择 合适的算法进行回归分析。其中，将整个数据集随机划分训练朱(70%) 和测试集(30%)， 使用交叉验证评估模型的泛化能力，并预测X= [0.14455,12.50,7.870,0,0.5240,6 1720 96.10,5.9505,5,311.0,15.20,396 90,19.15]的值。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('MEDV', axis=1), data['MEDV'], test_size=0.3, random_state=42) # 构建随机森林回归模型 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_...

按以下方法编写梯度下降法预测波士顿房价1、获取数据并划分数据集 2、数据标准化/归一化处理 3、LinearRegression_numpy类实例化 #训练模型，调用类中的train_BGD方法 # 4、使用测试集进行测试，模型评价 # 将模型训练得到的系数w与测试数据test_data计算得到预测值。 # 计算测试集的MSE 5、画出损失函数的变化趋势，画出预测值与真实值曲线

train_X = (train_X - mean) / std test_X = (test_X - mean) / std # 3、LinearRegression_numpy类实例化 class LinearRegression_numpy: def __init__(self, lr=0.01, epochs=1000): self.lr = lr self.epochs...

用zhengqi_train.txt写二元逻辑回归手写实现和调库实现包含准确率

data[:, :-1] = (data[:, :-1] - np.mean(data[:, :-1], axis=0)) / np.std(data[:, :-1], axis=0) # 添加偏置 data = np.insert(data, 0, values=1, axis=1) # 划分训练集和测试集 train_data = data[:2000, :] ...

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PHP博客旅游的探索之旅

资源摘要信息:"博客旅游" 博客旅游是一个以博客形式分享旅行经验和旅游信息的平台。随着互联网技术的发展和普及，博客作为一种个人在线日志的形式，已经成为人们分享生活点滴、专业知识、旅行体验等的重要途径。博客旅游正是结合了博客的个性化分享特点和旅游的探索性，让旅行爱好者可以记录自己的旅游足迹、分享旅游心得、提供目的地推荐和旅游攻略等。 在博客旅游中，旅行者可以是内容的创造者也可以是内容的消费者。作为创造者，旅行者可以通过博客记录下自己的旅行故事、拍摄的照片和视频、体验和评价各种旅游资源，如酒店、餐馆、景点等，还可以分享旅游小贴士、旅行日程规划等实用信息。作为消费者，其他潜在的旅行者可以通过阅读这些博客内容获得灵感、获取旅行建议，为自己的旅行做准备。 在技术层面，博客平台的构建往往涉及到多种编程语言和技术栈，例如本文件中提到的“PHP”。PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，特别适合于网页开发，并可以嵌入到HTML中使用。使用PHP开发的博客旅游平台可以具有动态内容、用户交互和数据库管理等强大的功能。例如，通过PHP可以实现用户注册登录、博客内容的发布与管理、评论互动、图片和视频上传、博客文章的分类与搜索等功能。 开发一个功能完整的博客旅游平台，可能需要使用到以下几种PHP相关的技术和框架： 1. HTML/CSS/JavaScript：前端页面设计和用户交互的基础技术。 2. 数据库管理：如MySQL，用于存储用户信息、博客文章、评论等数据。 3. MVC框架：如Laravel或CodeIgniter，提供了一种组织代码和应用逻辑的结构化方式。 4. 服务器技术：如Apache或Nginx，作为PHP的运行环境。 5. 安全性考虑：需要实现数据加密、输入验证、防止跨站脚本攻击(XSS)等安全措施。 当创建博客旅游平台时，还需要考虑网站的可扩展性、用户体验、移动端适配、搜索引擎优化（SEO）等多方面因素。一个优质的博客旅游平台，不仅能够提供丰富的内容，还应该注重用户体验，包括页面加载速度、界面设计、内容的易于导航等。 此外，博客旅游平台还可以通过整合社交媒体功能，允许用户通过社交媒体账号登录、分享博客内容到社交网络，从而提升平台的互动性和可见度。 综上所述，博客旅游作为一个结合了旅行分享和在线日志的平台，对于旅行者来说，不仅是一个记录和分享旅行体验的地方，也是一个获取旅行信息、学习旅游知识的重要资源。而对于开发者来说，构建这样一个平台需要运用到多种技术和考虑多个技术细节，确保平台的功能性和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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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【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

![单片机编程](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-48cf6abe199bab09d31c122e1f49cea4.png) # 摘要 单片机作为电子技术领域的基础组件，广泛应用于各类控制项目。本文从基础开始，详细探讨了单片机在流水灯和音乐盒项目中的应用原理，并分析了如何实现这两个功能的同步控制。通过对硬件和软件层面的深入剖析，本文提供了一系列实践操作和高级技巧，旨在提升流水灯与音乐盒同步控制的性能和效率。通过本研究，读者将能够更好地理解和掌握单片机在复杂控制系统中的应用，进而创新开发更多
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java 号码后四位用‘xxxx’脱敏

在Java中，对电话号码后四位进行脱敏通常是为了保护用户隐私。你可以通过字符串截取和替换的方式来实现这个功能。下面是一个简单的示例： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { String phoneNumber = "1234567890"; // 假设原始手机号 int startCutOff = phoneNumber.length() - 4; // 要开始切割的位置是后四位的起始位置 String maskedNumber = ph