dataset_library = __import__(dataset_info[0], fromlist=[dataset_info[1]])

时间: 2023-12-24 13:06:00 浏览: 25
这行代码的作用是动态导入Python中的一个模块，并将其赋值给变量 `dataset_library`。其中，`dataset_info` 是一个包含两个元素的列表，第一个元素是模块的名称，第二个元素是该模块中需要导入的函数或类的名称。这里使用 `fromlist` 参数来指定要导入的函数或类的名称。最终，`dataset_library` 变量将成为一个可调用的函数或类。
相关问题

dataset_info = _DATASETS[name] dataset_library = __import__(dataset_info[0], fromlist=[dataset_info[1]])

这段代码的作用是根据给定的数据集名称 `name`，导入对应的数据集库，然后返回该库的对象。具体实现是通过一个全局变量 `_DATASETS` 中维护了数据集名称与其所在库的信息，其中 `_DATASETS` 是一个字典，键为数据集名称，值为一个元组，元组的第一个元素是数据集库的名称，第二个元素是数据集库中需要导入的对象名称。接着使用 Python 内置的 `__import__` 函数导入数据集库，并且通过 `fromlist` 参数指定需要导入的对象名称。最后将导入的对象返回。

paired_dataset = list(zip(dataset_RGB, dataset_T))

As an AI language model, I do not have access to the variables or data in your program, so I cannot provide a specific response to this code. However, in general, the zip() function combines two iterables (in this case, dataset_RGB and dataset_T) into a single iterable of tuples that pair corresponding elements from each iterable. The resulting paired_dataset can then be used for further analysis or processing.

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ag_news数据集

The AG's news topic classification dataset is constructed by Xiang Zhang (xiang.zhang@nyu.edu) from the dataset above. It is used as a text classification benchmark in the following paper: Xiang Zhang...

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了，为什么？给出修改后的 代码

from Recommenders.SVDRecommender import SVDRecommender # 导入SVDRecommender类 triplet_dataset_sub_song_merged = pd.read_csv('triplet_dataset_sub_song_merged.csv') # 读取数据 triplet_dataset_sub_song_...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

from torchvision import datasets, transforms from ldam_loss import LDAMLoss # 定义模型 class MyModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(MyModel, self).__init__() self.num_classes =...

AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_mat_list, train_label_list)) train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=train_num)\ .map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)\ .repeat().batch(batch_size).prefetch(AUTOTUNE)

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_mat_list, train_label_list))：这行代码将训练数据和标签分别存储在 train_mat_list 和 train_label_list 中，然后使用 tf.data.Dataset.from_...

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业') dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 应用 Apriori 算法检测频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True) # 输出结果 print(frequent_itemsets)找出这段代码的错误并更正

dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 应用 Apriori 算法检测频繁...

将上述代码放入了Recommenders.py文件中，作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

from Recommenders import SVDRecommender #import the SVDRecommender class from our custom package # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # ...

import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums

from torch.utils.data import DataLoader from model import MyModel dataset = SSQDataset(file_path='data/ssq.txt', my_detection='red', sample_nums=5) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, ...

可是在比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量时需要对其进行转换。怎么该这段代码import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import apriori# 读取 Excel 文件数据df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')dataset = df.values.tolist()print(dataset)te = TransactionEncoder()te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)# 应用 Apriori 算法检测频繁项集frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)# 输出结果print(frequent_itemsets)

dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 将 Timestamp 类型的变量...

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码，并写出预测值和真实值的代码

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset....

将client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i])改写为以fashionmnist为数据集的代码

create_tf_dataset_for_client_fn=lambda client_id: tf.data.Dataset.from_tensor_slices(preprocess(x_train, y_train)).batch(BATCH_SIZE)) client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client...

import pandas as pd import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_mergedpd[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count': 'total_listen_count'}, inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_mergedpd, triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_mergedpd['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_mergedpd['listen_count'] / triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # 将用户和歌曲编码为数字 small_set = triplet_dataset_sub_song_mergedpd user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index': 'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index': 'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set, song_codes, how='left') small_set = pd.merge(small_set, user_codes, how='left') # 将数据转换为稀疏矩阵形式 from scipy.sparse import coo_matrix mat_candidate = small_set[['us_index_value', 'so_index_value', 'fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)), dtype=float) # 使用SVD方法进行矩阵分解并进行推荐 from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import svds import math as mt def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i, i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S * Vt max_recommendation = 250 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, max_recommendation), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :] * rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K = 50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt 继续将这段代码输出完整

from scipy.sparse import coo_matrix mat_candidate = small_set[['us_index_value', 'so_index_value', 'fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_...

example_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[0])当数据改变为本地的fashion_mnist时，代码该如何修改

1. 导入适用于Fashion MNIST的数据集：from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist 2. 加载Fashion MNIST数据集：(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() 3. 调整数据...

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split

引用\[1\]中提到了使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader来进行数据读取和处理。要自定义自己的数据集类，需要继承torch.utils.data.Dataset，并实现__len__和__getitem__方法。其中__len__...

基于pytorch的arcface的lfw_dataset = LFW(lfw_path, transform)中LFW的具体函数代码

print('Please download the Funneled version of the LFW dataset from the official website' 'and place it in: ' + root) exit(0) imgs = glob.glob(os.path.join(root, 'lfw_funneled', '**/*.jpg')) ...

帮我用pytorch代码实现在模型中使用LDAMLoss损失函数， 数据集读取代码如下： dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) ， mixup数据增强代码如下： mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 训练过程部分代码如下： for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) samples, targets = mixup_fn(data, target) loss output = model(samples) optimizer.zero_grad() if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) scaler.scale(loss).backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) scaler.step(optimizer) scaler scaler.update() else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step()

from ldam import LDAMLoss criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=[...], max_m=0.5, s=30) 其中，cls_num_list是每个类别的样本数目，max_m是最大的margin值，s是缩放因子。 2. 计算输出并计算...

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阿里云计算巢加速器是阿里云在2022年8月飞天技术峰会上推出的一项重要举措，旨在支持和服务于企业服务领域的创新企业。通过这个平台，阿里云致力于构建一个开放的生态系统，帮助软件企业实现从云端诞生并持续成长，增强其竞争力。该加速器的核心价值在于提供1对1的技术专家支持，确保ISV（独立软件供应商）合作伙伴能获得与阿里云产品同等的技术能力，从而保障用户体验的一致性。此外，入选的ISV还将享有快速在钉钉和云市场上线的绿色通道，以及与行业客户和投资机构的对接机会，以加速业务发展。 活动期间，包括百奥利盟、极智嘉、EMQ、KodeRover、MemVerge等30家企业成为首批计算巢加速器成员，与阿里云、钉钉以及投资界专家共同探讨了技术进步、产品融合、战略规划和资本市场的关键议题。通过这次合作，企业可以借助阿里云的丰富资源和深厚技术实力，应对数字化转型中的挑战，比如精准医疗中的数据处理加速、物流智慧化的升级、数字孪生的普及和云原生图数据库的构建。 阿里云计算巢加速器不仅是一个技术支持平台，也是企业成长的催化剂。它通过举办类似2023年2月的集结活动，展示了如何通过云计算生态的力量，帮助企业在激烈的竞争中找到自己的定位，实现可持续发展。参与其中的优秀企业如神策和ONES等，都在这个平台上得到了加速和赋能，共同推动了企业服务领域的创新与进步。总结来说，阿里云计算巢加速器是一个集技术、资源和生态支持于一体的全方位服务平台，旨在帮助企业软件产业在云端绽放光彩。
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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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MATLAB矩阵方程求解与数据分析：在数据分析中的应用与案例

![MATLAB矩阵方程求解与数据分析：在数据分析中的应用与案例](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/007dbf114cd10afca3ca66b45196c658.png) # 1. MATLAB矩阵方程求解理论基础** MATLAB中矩阵方程求解是数值分析中一个重要的课题。矩阵方程的形式一般为`Ax = b`，其中`A`是一个系数矩阵，`x`是未知向量，`b`是常数向量。求解矩阵方程的方法有很多，包括直接求解法和迭代求解法。 直接求解法通过对系数矩阵`A`进行分解，将矩阵方程转化为求解三角形方程组或线性方程组，从而得到未知向量`x`。常见
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abap dialog单选框画屏

在ABAP中，可以使用Dialog Programming来创建屏幕和用户界面。要创建一个ABAP Dialog单选框画屏，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，在ABAP编辑器中创建一个新的屏幕画面（Screen Painter）。 2. 在屏幕画面上，选择“元素”工具栏中的“单选按钮”（Radio Button）工具。 3. 在屏幕上点击并拖动鼠标，绘制一个单选按钮的区域。 4. 在属性窗口中，为单选按钮指定一个唯一的名称和描述。 5. 可以选择设置单选按钮的默认状态（选中或未选中）。 6. 如果需要，可以在屏幕上添加其他的单选按钮。 7. 完成屏幕设计后，保存并激活屏幕画面。 在A