cer_result_list = [] label_txt, pre_txt = '', '' for data in tqdm( DataLoader(dataset=SpeechDataset(test_data, name), batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=False, num_workers=4, collate_fn=None)): wav_features = np.array(data['wav_feature']) wav_feature_lens = np.array(data['wav_feature_len']) label_ids = np.array(data['label_id']) label_lens = np.array(data['label_len']) asr_output = asr_train_model(wav_features, training=False) for i in range(len(asr_output)): asr_result = asr_output[i][:wav_feature_lens[i][0]] label_id = label_ids[i][:label_lens[i][0]] ctc_beam_out = greedy_decode(asr_result, blank_index=blank_index) cer_result = edit(list(ctc_beam_out[1]), label_id) / len(label_id) label_txt = ''.join([idx2char[l] for l in label_id]) pre_txt = ''.join([idx2char[l] for l in list(ctc_beam_out[1])]) cer_result_list.append(cer_result) print(np.mean(cer_result_list), label_txt, pre_txt)

这段代码使用了一个测试集来测试一个语音识别模型的性能，并计算了每个样本的 CER (Character Error Rate)。具体来说，代码通过一个 for 循环迭代测试集中的每个样本。对于每个样本，代码首先将其特征、特征长度、标签以及标签长度加载到内存中。然后，代码使用语音识别模型处理特征数据，得到一个语音识别结果。接着，代码使用贪心解码法将语音识别结果转换为文本，并计算该文本与标签的 CER。最后，代码将每个样本的 CER 存储到一个列表中，并计算所有样本的平均 CER。在代码的最后，代码打印了平均 CER、标签文本和预测文本。

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st=StandardScaler() dataset_st=st.fit_transform(count) dataset_st=st.fit_transform(earn) dataset_st=st.fit_transform(gas) dataset_st=st.fit_transform(NG) dataset_st=st.fit_transform(EUA) dataset_st=st.fit_transform(CER) dataset_st=st.fit_transform(hs300) dataset_st=st.fit_transform(zz500) dataset_st=st.fit_transform(price)，怎么修改代码，使得数据可以无限大或者非常大，不受float64的影响

要使数据无限大或非常大，您可以使用Python中的Bigfloat库，它可以处理任意精度的浮点数。您可以将您的数据转换为Bigfloat类型，以避免受到float64的限制。以下是修改代码的示例：

from bigfloat import *

# 将数据转换为Bigfloat类型
count_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(count)]
earn_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(earn)]
gas_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(gas)]
NG_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(NG)]
EUA_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(EUA)]
CER_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(CER)]
hs300_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(hs300)]
zz500_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(zz500)]
price_st = [BigFloat(x) for x in st.fit_transform(price)]

# 将数据转换为numpy array类型
dataset_st = np.array([count_st, earn_st, gas_st, NG_st, EUA_st, CER_st, hs300_st, zz500_st, price_st])

# 进行标准化处理
dataset_st = st.fit_transform(dataset_st)

请注意，使用Bigfloat库可能会导致代码运行速度较慢，因为它需要更多的计算资源来处理任意精度的浮点数。

Error opening Certificate /etc/nginx/ssl/_.test.firstsos.cn.cer

这个错误可能是由于以下原因之一引起的：

1. 证书文件路径不正确：请确保证书文件路径正确，文件是否存在，以及您是否有足够的权限访问该文件。
2. 证书文件格式不正确：请确保您的证书文件格式正确，通常为 PEM 格式或 DER 格式。您可以使用 OpenSSL 工具来验证您的证书文件格式。
3. 证书文件已过期：请确保您的证书文件未过期。您可以使用 OpenSSL 工具来检查证书的有效期。
4. Nginx 配置文件中的证书名称不正确：请确保您在 Nginx 配置文件中指定的证书名称与实际证书文件名称相同。

请检查以上原因，如果仍然无法解决问题，请提供更多详细信息以便我更好地帮助您。