这行代码是什么意思 scaler = MinMaxScaler() train_features = scaler.fit_transform(train_features) test_features = scaler.fit_transform(test_features)

时间: 2023-11-21 11:04:06 浏览: 29
这行代码的作用是使用MinMaxScaler对训练和测试数据进行归一化处理。具体来说，该代码首先创建一个MinMaxScaler对象，然后使用fit_transform()方法将训练数据进行归一化处理，将归一化后的结果保存到train_features变量中。接着，使用fit_transform()方法将测试数据进行归一化处理，将归一化后的结果保存到test_features变量中。其中，MinMaxScaler是一种常见的归一化方法，它可以将数据缩放到指定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。这样做的目的是为了消除不同特征之间的量纲差异，使得各个特征之间的权重更加平衡，提高模型的性能和稳定性。需要注意的是，训练数据和测试数据需要分别进行归一化处理，因为它们的分布和统计特性可能不同，如果将它们混在一起进行归一化处理，可能会影响模型的泛化能力。
相关问题

scaler = StandardScaler() train_features = scaler.fit_transform(train_features) test_features = scaler.transform(test_features) 分析代码作用

这段代码主要是对训练数据和测试数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，标准差为1。标准化是一种常见的数据预处理方式，可以消除不同特征之间的量纲差异，从而提高模型的性能。具体来说，这段代码中： 1. 创建了一个StandardScaler对象，用于对数据进行标准化处理。 2. 对训练数据进行标准化处理，即通过fit_transform()方法对训练数据train_features进行标准化，得到标准化后的数据train_features_scaled。在这一步中，StandardScaler对象会计算训练数据train_features的均值和标准差，并将其保存在对象中，以备后续使用。 3. 对测试数据进行标准化处理，即通过transform()方法对测试数据test_features进行标准化，得到标准化后的数据test_features_scaled。在这一步中，StandardScaler对象会使用之前计算得到的训练数据的均值和标准差对测试数据进行标准化处理，确保训练数据和测试数据的标准化方式一致。 通过这段代码的处理，可以使得训练数据和测试数据的特征值分布变得更加合理，从而提高后续模型的性能。

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))解释每一行代码的意思

好的，我来解释每一行代码的意思： 1. `plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns)`: 绘制箱线图，用于检测是否存在异常值； 2. `plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r')`: 在箱线图上绘制两条水平线，用于标记异常值的阈值； 3. `train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5]`: 去除训练数据中V9列中小于-7.5的异常值； 4. `train_data.describe()`: 输出训练数据的统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等； 5. `from sklearn import preprocessing`: 导入preprocessing模块，用于数据预处理； 6. `features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']]`: 提取除了目标变量之外的特征列，存储在features_columns变量中； 7. `min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()`: 创建MinMaxScaler对象，用于对特征数据进行归一化处理； 8. `min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns])`: 对MinMaxScaler对象进行拟合，计算出归一化所需的最大值和最小值； 9. `train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns])`: 对训练数据的特征列进行归一化处理； 10. `test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns])`: 对测试数据的特征列进行归一化处理； 11. `train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler)`: 将归一化后的训练数据特征列转换成DataFrame格式； 12. `train_data_scaler.columns = features_columns`: 给训练数据的特征列添加列名； 13. `test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler)`: 将归一化后的测试数据特征列转换成DataFrame格式； 14. `test_data_scaler.columns = features_columns`: 给测试数据的特征列添加列名； 15. `train_data_scaler['target'] = train_data['target']`: 将训练数据的目标变量添加到归一化后的训练数据中； 16. `train_data`: 输出训练数据的内容； 17. `mcorr=mcorr.abs()`: 计算特征之间的相关性矩阵，并对矩阵中的元素取绝对值； 18. `numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target']`: 筛选出与目标变量相关性大于0.1的特征； 19. `print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))`: 输出筛选后的特征相关性，按照相关性大小降序排列； 20. `index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index`: 获取筛选后的特征名字，并存储在index0变量中； 21. `print(train_data_scaler[index0].corr('spearman'))`: 计算筛选后的特征之间的Spearman相关系数； 22. `new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37']`: 将相关性较高的特征名字存储在new_numerical变量中； 23. `X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical])`: 将训练数据中的new_numerical列转换为矩阵格式，存储在X变量中； 24. `VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])]`: 计算new_numerical列之间的VIF值，存储在VIF_list变量中； 25. `VIF_list`: 输出VIF_list变量的值； 26. `pca = PCA(n_components=0.9)`: 创建PCA对象，并设置保留90%的方差； 27. `new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1])`: 对训练数据进行PCA降维，并保留90%的方差； 28. `new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler)`: 对测试数据进行PCA降维，并保留90%的方差； 29. `new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90)`: 将降维后的训练数据转换为DataFrame格式； 30. `new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90)`: 将降维后的测试数据转换为DataFrame格式； 31. `new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target']`: 将训练数据的目标变量添加到降维后的训练数据中； 32. `new_train_pca_90.describe()`: 输出降维后的训练数据的统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等。

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使用VHDL语言实现计数器功能 ……使用VHDL语言实现计数器功能

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，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)

x = min_max_scaler.fit_transform(x) # define k-fold cross-validation kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0) # initialize lists to store results reports = [] matrices = []...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

这段代码是一个机器学习模型的完整流程，包括数据准备、特征工程、模型建立、模型训练、预测结果保存、模型评估和可视化分析等步骤。其中包括了绘制柱形图和对比类分析的代码。 绘制柱形图的代码如下： ...

import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read_csv('heart.csv') corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] scaler = StandardScaler() dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) print("Training accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))改写为ROC代码

dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() # 划分数据集 y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = ...

train_X = train_x.reshape((train_x.shape[0], n_hours, n_features)) test_X = test_x.reshape((test_x.shape[0], n_hours, n_features)) model = Sequential() model.add(LSTM(20, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2]), return_sequences=True, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.005), recurrent_regularizer=regularizers.l2(0.005))) model.add(LSTM(20, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.005), recurrent_regularizer=regularizers.l2(0.005))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mae', optimizer='adam') history = model.fit(train_X, train_y, epochs=500, batch_size=2 ** 8, validation_data=(test_X, test_y)) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() # make the prediction,为了在原始数据的维度上计算损失，需要将数据转化为原来的范围再计算损失 yHat = model.predict(test_X) y = model.predict(train_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], n_hours * n_features))怎么求训练集rmse

train_y = scaler.inverse_transform(train_y) # 计算 RMSE rmse = np.sqrt(mean_squared_error(train_y, y)) print('Train RMSE: %.3f' % rmse) 其中，scaler 是对数据进行标准化或归一化处理时使用的对象...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据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=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)这个代码里面我怎么加入y.ravel() 函数将 y 转换为一维数组

X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_...

#target一共9个类别。由于是字符型，定义一个函数将target的类别标签转为index表示，方便后面计算交叉熵 def target2idx(targets): target_idx = [] target_labels = ['Class_1', 'Class_2', 'Class_3', 'Class_4', 'Class_5', 'Class_6', 'Class_7', 'Class_8', 'Class_9','Class_10'] for target in targets: target_idx.append(target_labels.index(target)) return target_idx #向量转化函数(提供参考，自行选择是否使用) def convert_to_vectors(c): m = len(c) k = np.max(c) + 1 y = np.zeros(m * k).reshape(m,k) for i in range(m): y[i][c[i]] = 1 return y #特征处理函数(提供参考，自行选择是否使用) def process_features(X): scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) X = scaler.fit_transform(1.0*X) m, n = X.shape X = np.c_[np.ones((m, 1)), X] return X数据获取样例，可自行处理 X = np.array(data)[:,1:-1].astype(float) c = target2idx(data['target']) y = convert_to_vectors(c) #划分训练集和测试集比例在0.1-0.9之间 X_train, X_test, y_train, y_test, c_train, c_test = train_test_split(X, y, c, random_state = 0, test_size = 0.2)#模型训练及预测#计算指标，本指标使用加权的方式计算多分类问题，accuracy和recall相等，可将其原因写入报告 accuracy = accuracy_score(c_test, c_pred) precision = precision_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') recall = recall_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') f1 = f1_score(c_test, c_pred,average = 'weighted') print("accuracy = {}".format(accuracy)) print("precision = {}".format(precision)) print("recall = {}".format(recall)) print("f1 = {}".format(f1))补全代码

X = scaler.fit_transform(1.0*X) m, n = X.shape X = np.c_[np.ones((m, 1)), X] return X # 数据获取及预处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = np.array(data)[:,1:-1].astype(float) c = target2...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=1, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)在这段代码中加入模型集成：通过将多个模型进行集成，可以提高模型的表现

model.fit(X_train, y_train) models.append(model) # 对测试集进行预测，并进行投票或加权平均 y_preds = [] for model in models: y_pred = model.predict(X_test) y_preds.append(y_pred) y_pred_ensemble =...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier df = pd.read_excel('C:/Users/Lenovo、、、、王煜欣/Desktop/newas.xlsx') df.head() print(df.head()) df['Gender'].replace(to_replace={'Female':0,'Male':1},inplace=True) df['Geography'].replace(to_replace={'France':0,'Spain':2,'Germany':1},inplace=True) df['Card Type'].replace(to_replace={'青铜':0,'白银':1,'黄金':2,'钻石':3},inplace=True) X = df[['AUM_before','AUM_now','rate','CreditScore','Gender','Age','Tenure','Balance','NumOfProducts','HasCrCard']].values y = df['existed'].values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train,y_train) print('knn模型准确率：', knn.score(X_test,y_test)) #逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler import features as feature lr = LogisticRegression() features_encoded = pd.get_dummies(feature) scaler = StandardScaler() features_temp = scaler.fit_transform(features_encoded) lr.fit(X_train, y_train) print('逻辑回归模型准确率：', lr.score(X_test, y_test)) #shap import shap as sh explainer = sh.Explainer(model=lr) shap_values = explainer(X_train) sh.plots.force(shap_values[0])

这段代码主要是关于机器学习中的数据预处理和建模部分。它包括了数据读取、数据预处理、模型训练和模型评估等步骤。 首先，代码使用pandas库读取了一个名为'newas.xlsx'的Excel文件中的数据，并打印出前几行的数据...

import pandas as pd data = pd.read_csv('adult.data', header=None) # 数据预处理 # 去除缺失值 data = data.dropna() # 数据类型转换 data[[0, 2, 4, 10, 11, 12]] = data[[0, 2, 4, 10, 11, 12]].apply(pd.to_numeric) # 特征选择 selected_features = [0, 2, 4, 10, 11, 12, 1, 3, 5, 6, 7, 8, 9] data = data[selected_features] # 数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data[[0, 2, 10, 11, 12]] = scaler.fit_transform(data[[0, 2, 10, 11, 12]]) # 数据编码 data = pd.get_dummies(data) # 将数据集分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['<=50K', '>50K'], axis=1), data['<=50K'], test_size=0.2, random_state=42) # 使用决策树算法对训练集进行训练 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测，计算准确率和召回率 from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) # 输出分类结果 print('Accuracy:', accuracy) print('Recall:', recall)

这段代码使用了机器学习中的决策树算法来对成年人收入进行分类，将数据集分为训练集和测试集后，使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行预测，并计算准确率和召回率。其中，数据预处理包括去除缺失值、数据类型...

ValueError: Found array with dim 3. MinMaxScaler expected <= 2.

X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train_2d) X_test_scaled = scaler.transform(X_test_2d) X_train_scaled_3d = X_train_scaled.reshape((n_samples_train, n_features, n_depth)) X_test_scaled_3d = X_...

帮我写一段python代码1.项目背景： 本项目要求结合历史股票的数据预测股票市场的未来价格及成交量。 2.数据说明 gzpa_train.csv中存放着训练数据， gzpa_test.csv为测试数据，根据训练数据预测测试数据中未来的开盘价，收盘价，最高价，最低价及成交量。。数据可从下述链接获取。

train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data) test_data_scaled = scaler.transform(test_data) # 分离特征和标签 train_features = train_data_scaled[:, :-5] train_labels = train_data_scaled[:, -5:...

请编写代码，利用lstm模型进行时间序列预测，使其仅对序列进行单步预测，随后通过拟合窗口与预测窗口随时间向右滑动，得到关于该序列的完整预测序列，其中加载数据时读取时间序列为r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file3.xls"文件路径中第5列前3000行的值，将这3000个数据分为训练集与测试集，训练模型后，利用模型预测第3000-3500行的数据，并将预测结果输出到excel文档中

test_Y = scaler.inverse_transform(test_Y.reshape(-1, 1)) # 预测未来数据 future_predict = [] window_size = look_back for i in range(len(test_data)-window_size): test_window = test_data[i:i+window_...

# 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True)这段中normalize意外实参

X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = ...

请基于Spark ML库完成MNIST手写数字识别任务。 训练数据集与测试数据集分别存放在本地文件目录的如下位置： 训练数据集：/data/mnist_train.libsvm 测试数据集：/data/mnist_test.libsvm 要求：使用Spark SQL的方式计算识别精度。

scalerModel = scaler.fit(train_data) train_data = scalerModel.transform(train_data) test_data = scalerModel.transform(test_data) 接着，我们可以定义一个多层感知机分类器，并使用训练数据集对其进行...

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SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN 是 SPDK (Storage Performance Development Kit) 中用于查询 NVMf (Non-Volatile Memory express over Fabrics) 存储设备名称的协议。NVMf 是一种基于网络的存储协议，可用于连接远程非易失性内存存储器。 SPDK_NVMF_DISCOVERY_NQN 的作用是让存储应用程序能够通过 SPDK 查询 NVMf 存储设备的名称，以便能够访问这些存储设备。通过查询 NVMf 存储设备名称，存储应用程序可以获取必要的信息，例如存储设备的IP地址、端口号、名称等，以便能
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JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
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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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实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
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Windows 运行Python脚本

要在 Windows 上运行 Python 脚本，你需要先安装 Python。可以从官网下载 Python 安装包并按照提示进行安装。安装完成后，就可以在命令行中输入 `python` 命令，进入 Python 解释器环境。 接着，你可以编写 Python 脚本，保存为 `.py` 后缀的文件。在命令行中进入脚本所在的目录，输入 `python script.py` 命令来运行脚本。其中 `script.py` 是你的脚本文件名。 如果你想在 Windows 上运行一个 Python 程序，但不想打开命令行窗口，可以将脚本文件拖动到 Python 可执行文件 `python.exe` 上，