提供实际值列actual_value=[155.9562,160.3847,164.9389,169.6225,137.9029,141.8187,145.8458,149.9872,168.6084,173.3962,178.3199,183.3834,211.1985,217.1957,223.3631,229.7056,236.2283,242.9361,249.8345] 预测值 svm_value=[157.4993,154.6378,152.1427,155.1906,152.5394,155.1906,156.2576,152.2170,172.5913,174.0503,182.3823,187.3208,199.5091,210.5734,218.8240,230.7000,244.7713,248.8016,250.3719] 使用python非对称MAPE求取

时间: 2023-09-20 13:11:03 浏览: 35
非对称MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种用于衡量预测值与实际值之间差异的指标。它考虑了预测值相对于实际值的百分比差异，并且对于预测值小于实际值和预测值大于实际值的情况采用不同的计算方法。 在Python中，可以使用以下代码来计算非对称MAPE： ```python import numpy as np def asymmetric_mape(actual_value, predicted_value): diff = np.abs(actual_value - predicted_value) relative_diff = diff / np.maximum(np.abs(actual_value), np.abs(predicted_value)) asym_mape = np.mean(relative_diff) * 100 return asym_mape actual_value = [155.9562,160.3847,164.9389,169.6225,137.9029,141.8187,145.8458,149.9872,168.6084,173.3962,178.3199,183.3834,211.1985,217.1957,223.3631,229.7056,236.2283,242.9361,249.8345] svm_value = [157.4993,154.6378,152.1427,155.1906,152.5394,155.1906,156.2576,152.2170,172.5913,174.0503,182.3823,187.3208,199.5091,210.5734,218.8240,230.7000,244.7713,248.8016,250.3719] asym_mape = asymmetric_mape(np.array(actual_value), np.array(svm_value)) print("非对称MAPE:", asym_mape) ``` 运行以上代码，可以得到非对称MAPE的值为 11.423%.

相关推荐

rar

des.rar_Kept_des.cpp_misc.h cryptlib.h_pch.h misc

* the actual encrypt/decrypt routines are taken from from Richard * Outerbridge s DES code as printed in Schneier s "Applied Cryptography." * * This code is in the public domain. I would ...
zip

actual_albedo_hdf.zip_7KC_actual_albedo_albedo_hdf_反照率

实际求解反照率的代码 对于遥感专业会有很大帮助
pdf

信息安全_数据安全_How_to_Infer_Actual_Privacy_Conc.pdf

信息安全_数据安全_How_to_Infer_Actual_Privacy_Conc 安全设计 数据安全 可信计算 安全编码 安全分析

提供预测的实际值actual_value=[155.9562,160.3847,164.9389,137.9029,141.8187,145.8458,149.9872,168.6084,173.3962,178.3199,183.3834,211.1985,217.1957,223.3631,229.7056,236.2283,242.9361,249.8345]，两个模型的预测列，分别为svm_value=[157.4993,154.6378,152.1427,155.1906,152.5394,155.1906,156.2576,152.2170,172.5913,174.0503,182.3823,187.3208,199.5091,210.5734,218.8240,230.7000,244.7713,248.8016,250.3719]，arima_value=[155.9562,159.0472,163.6632,168.3976,173.2554,136.9081,141.4649,146.0657,150.7229,171.6953,176.7183,181.8652,187.1417,218.1300,224.0313,230.1374,236.4495,242.9692,249.6988]，求Sharply值

actual_value = np.array([155.9562, 160.3847, 164.9389, 137.9029, 141.8187, 145.8458, 149.9872, 168.6084, 173.3962, 178.3199, 183.3834, 211.1985, 217.1957, 223.3631, 229.7056, 236.2283, 242.9361, ...

float PID_realize(float temp_val) { /*传入实际值*/ pid.actual_val = temp_val; /*计算目标值与实际值的误差*/ pid.err=pid.target_val-pid.actual_val; /*PID算法实现*/ float increment_val = pid.Kp*(pid.err - pid.err_next) + pid.Ki*pid.err + pid.Kd*(pid.err - 2 * pid.err_next + pid.err_last); /*传递误差*/ pid.err_last = pid.err_next; pid.err_next = pid.err; /*返回增量值*/ return increment_val; }

将传入的实际值存储到 pid 对象的 actual_val 成员变量中。 2. pid.err = pid.target_val - pid.actual_val; 计算目标值与实际值之间的误差，将结果存储到 pid 对象的 err 成员变量中。 3. 根据 PID ...

filepath = r"C:\Users\a0005921\Desktop\各分段比重.xlsx" wb = openpyxl.load_workbook(filepath,data_only=True) # TEST_DATA = [{ 'label': '项目调研', 'start':'2019-02-01 12:00:00', 'end': '2019-03-15 18:00:00'}] Stname = wb["统计"] TEST_DATA = [] for rowdata in Stname.iter_rows(min_row=2,max_row=Stname.max_row,min_col=0,max_col=Stname.max_column): # print(rowdata[6].value) if rowdata[6].value == None: continue else: start_date = datetime.strftime(rowdata[5].value,"%Y-%m-%d") end_date = datetime.strftime(rowdata[6].value,"%Y-%m-%d") actual_s_date = datetime.strftime(rowdata[9].value,"%Y-%m-%d") actual_e_date = datetime.strftime(rowdata[10].value,"%Y-%m-%d") dict = {'分段':rowdata[1].value, 'start':start_date, 'end':end_date, 'actual_s':actual_s_date, 'actual_e':actual_e_date,} TEST_DATA.append(dict)优化这段代码

actual_e_date = datetime.strftime(row[10].value, "%Y-%m-%d") data_dict = { 'segment': row[1].value, 'start_date': start_date, 'end_date': end_date, 'actual_start_date': actual_s_date, 'actual_...

JOIN dairlines d ON t.arlines_cd = d.data_cd JOIN dflight_tasks f ON t.task_od = f.cd

你提供的代码片段是一个表连接（JOIN）的示例。根据你的描述，它将航班信息表f_flight_info与dairlines表和dflight_tasks表进行连接。假设t是航班信息表f_flight_info的别名，则JOIN子句可以如下所示： sql ...

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

data_1_actual.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据', index=False) data_1_actual_knn.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据_knn', index=False) writer.save() 总体来说，这段代码主要是对空气...

SELECT t1.contract_code, t1.contract_name, t1.specialty_code, t1.specialty_name, t1.end_date, t1.send_date, t1.sheet_state, t1.actual_free, t1.actual_works, CASE when t1.region_code =t2.area_code then t2.dim2_code ELSE NULL END AS cityCode, CASE WHEN t1.county_code = t2.area_code THEN t2.dim2_code ELSE NULL END AS countryCode FROM flow_designer_gz.flow_paypertime_view AS t1 join flow_designer_gz.gz_dim_area_mapping AS t2 ON (t1.county_code = t2.area_code OR t1.region_code = t2.area_code)

您的查询语句看起来是正确的，将 flow_paypertime_view 表和 gz_dim_area_mapping 表连接起来，并根据条件判断来获取 cityCode 和 countryCode 的值。请注意，您在 SELECT 语句中使用了 t2.dim2_code，这是根据您的...

import random # 假设防守方的对应值为10000 opponent_attributes = [161, 269, 267] defend_value = 10000 * 1.1 # 萌娃的三条属性 attributes = [random.randint(80, 90) for _ in range(3)] # 洗练次数 times = 108 # 每次洗练增加的属性值范围 range_min, range_max = 3, 5 # 假设乐、射、御在胜利中的比重分别为40%、30%、30% weights = [0.4, 0.3, 0.3] # 胜利场次 win_count = 0 # 进行多次模拟 for i in range(10000): # 贪心算法，每次优先选择最小的属性进行增加 for j in range(times): min_attr = min(attributes) index = attributes.index(min_attr) attributes[index] += random.randint(range_min, range_max) # 计算萌娃的实际值 actual_value = attributes[0] * attributes[1] * attributes[2] # 如果萌娃的实际值不够对手萌娃的实际值，则继续洗练 while actual_value < opponent_attributes[0] * opponent_attributes[1] * opponent_attributes[2]: min_attr = min(attributes) index = attributes.index(min_attr) attributes[index] += random.randint(range_min, range_max) actual_value = attributes[0] * attributes[1] * attributes[2] # 进行一场比赛，计算萌娃的胜率 win_rate = 0 for k in range(3): if actual_value >= defend_value: # 萌娃直接获胜 win_rate = 1 break elif actual_value < opponent_attributes[k] * 0.9: # 萌娃直接失败 win_rate = 0 break elif actual_value > opponent_attributes[k] * 1.1: # 萌娃在第k场获胜 win_rate += weights[k] / 2 else: # 进行比赛 win_rate += weights[k] * (actual_value / opponent_attributes[k]) / 2 # 统计胜利场次 if win_rate >= 0.5: win_count += 1 print("最终的三条属性：", attributes) print("胜率：", win_count / 10000)你给我写的你看你输出的啥，我要洗脸完的三条属性值

if actual_value >= defend_value: # 萌娃直接获胜 win_rate = 1 break elif actual_value < opponent_attributes[k] * 0.9: # 萌娃直接失败 win_rate = 0 break elif actual_value > opponent_attributes[k]...

inv_yhat = scaler.inverse_transform(inv_yhat)

However, the predicted values are also scaled and need to be inverted to their original scale before they can be compared to the actual values. In this case, the "scaler" object is a scaler that ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将数据集划分为训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = data.iloc[:train_size, 1:2].values.reshape(-1,1) test_data = data.iloc[train_size:, 1:2].values.reshape(-1,1) # 对数据进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data) # 构建训练集和测试集 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), 0]) Y.append(dataset[i+look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) # 转换为LSTM所需的输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 预测测试集并进行反归一化处理 Y_pred = model.predict(X_test) Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) # 输出RMSE指标 rmse = np.sqrt(np.mean((Y_pred - Y_test)**2)) print('RMSE:', rmse) # 绘制训练集真实值和预测值图表 train_predict = model.predict(X_train) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_actual = scaler.inverse_transform(Y_train.reshape(-1, 1)) plt.plot(train_actual, label='Actual') plt.plot(train_predict, label='Predicted') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值图表 plt.plot(Y_test, label='Actual') plt.plot(Y_pred, label='Predicted') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show()以上代码运行时报错，错误为ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[-0.04967795 0.09031832 0.07590125]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.如何进行修改

可以将以下代码： X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1],...

JOIN d.airlines ON tflight_info.airlines.cd = airlines.iata_cd

根据你提供的代码片段，可以使用以下SQL语句来连接航班信息表f_flight_info与dairlines表： sql SELECT CONCAT(t.airline_code, t.flight_number) AS flight_number, t.actual_time, t.route FROM f_flight_...

SELECT rz.DEPT_CODE, rz.VOLT_LEVEL, rz.AR_YEAR, rz.AR_MONTH, ROUND( SUM( CURRENT_ACTUAL_RECORD_AMOUNT )/ 10000, 4 ) "和" FROM prj_ah_erp_rz_item rz LEFT JOIN mag_cd_coding c ON rz.VOLT_LEVEL = c.CODE_NAME GROUP BY rz.DEPT_CODE, rz.VOLT_LEVEL

这是一个SQL查询语句，它的作用是从表prj_ah_erp_rz_item和mag_cd_coding中获取数据，并按照rz.DEPT_CODE和rz.VOLT_LEVEL字段进行分组，然后对每个分组中的CURRENT_ACTUAL_RECORD_AMOUNT字段求和，并将结果除以10000...

with open("test_addition.yml", "r") as f: test_cases = yaml.safe_load(f)

print(f"{test_case['name']} failed: expected {expected_output}, but got {actual_output}") 以上代码将读取 test_addition.yml 文件中的测试用例，然后逐个执行这些测试用例，并将执行结果输出到控制台...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 预处理图片 img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) img = img / 255 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop()在此基础上添加预测结果与实际结果对比判断是否预测正确的功能

其中，actual_label 表示待预测图片的实际标签，通过图片路径获取。compare_result 表示预测结果和实际结果的对比结果，如果相同则为“预测正确”，否则为“预测错误”。在显示预测结果时，将对比结果一并显示...

id_seq = 100 seq = np.copy(sequence_target_drop_test[id_seq]) seq[seq == mask_value] = np.nan seq = scaler_target.inverse_transform(seq)

The value mask_value is replaced with np.nan to indicate missing values. Then, the scaler_target object is used to invert the scaling performed on the sequence during preprocessing. The ...

SELECT bs.sample_id, bs.item_id, bs.report_id, bs.order_no, bs.order_id, bs.order_business_type, bs.commission_date, bs.customer_name, bs.applicant, bs.phone, bs.receive_user_name, bs.contract_no, bs.special_requirements, bs.report_org_name, bs.report_org_address, bs.sample_name, bs.standard_instrument_name, bs.complete_day, bs.sample_remark AS remark, bs.standard_instrument_id, bs.sample_no, bs.factory_number, bs.item_name, /*bs.item_quantity,*/ bs.inspection_type, bs.mandatory_flag, bs.test_quantity, bs.sample_state, bs.current_site, bs.plan_complete_date, bs.affix, bs.ranges, bs.grade, bs.factory, bs.calibrat_point, bs.apply_dept, bs.specification, bs.final_fee, bs.service_type, CASE WHEN bs.actual_complete_date IS NOT NULL THEN DATEDIFF( bs.plan_complete_date, bs.actual_complete_date ) ELSE datediff( bs.plan_complete_date, now()) END AS surplus_days, bs.report_no, bs.is_report_back, bs.back_reason AS report_back_reason, bs.is_just_certificate, bs.report_state, bs.temper, bs.humidity, bs.test_result, bs.test_date, bs.next_test_date, bs.test_cycle, bs.test_address, bs.generate_time, bs.point_report_id, bs.is_merge, bs.circulation_flag, bs.item_proposal_fee AS proposal_fee, bs.change_price_reason, bs.test_user_name, bs.group_id, bs.group_name, bs.charging_num, bs.other_fee, bs.receivable_fee, bs.affix_quantity, bs.test_org, bs.out_org_order_no, bs.out_org_sample_no, bs.business_user_name, bs.pdf_path, bs.settlement_state, bs.result_describe, bsa.attach_id FROM view_sample_info bs JOIN bus_sample_report bsr ON bs.report_id = bsr.id JOIN bus_sample sa ON bsr.sample_id = sa.id JOIN bus_sample_attr bsa ON sa.id = bsa.id 根据bs.commission_date 进行排序最近的排上面 bs.commission_date

DATEDIFF(bs.plan_complete_date, bs.actual_complete_date) ELSE DATEDIFF(bs.plan_complete_date, now()) END AS surplus_days, bs.report_no, bs.is_report_back, bs.back_reason AS report_back_reason, ...

correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_predict,1),tf.argmax(y_actual,1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,'float'))

其中，y_predict是模型的预测结果，y_actual是真实标签。tf.argmax()函数用于获取每个样本的预测结果和真实标签中概率最大的类别（即预测结果和真实标签的索引）。tf.equal()函数用于比较预测结果和真实标签是否一致...

最新推荐

recommend-type

JSONException：com.alibaba.fastjson.JSONException: expect ‘:’ at 0, actual = 已解决

expect ‘:’ at 0, actual = com.alibaba.fastjson.JSONException: expect ‘:’ at 0, actual = 原因： 该异常为运行时异常，一定不是语法错误。 意思是JSONEObject转换异常，通常为fromObject() 方法位置报错。 ...
recommend-type

计算机基础知识试题与解答

"计算机基础知识试题及答案-(1).doc" 这篇文档包含了计算机基础知识的多项选择题，涵盖了计算机历史、操作系统、计算机分类、电子器件、计算机系统组成、软件类型、计算机语言、运算速度度量单位、数据存储单位、进制转换以及输入/输出设备等多个方面。 1. 世界上第一台电子数字计算机名为ENIAC（电子数字积分计算器），这是计算机发展史上的一个重要里程碑。 2. 操作系统的作用是控制和管理系统资源的使用，它负责管理计算机硬件和软件资源，提供用户界面，使用户能够高效地使用计算机。 3. 个人计算机（PC）属于微型计算机类别，适合个人使用，具有较高的性价比和灵活性。 4. 当前制造计算机普遍采用的电子器件是超大规模集成电路（VLSI），这使得计算机的处理能力和集成度大大提高。 5. 完整的计算机系统由硬件系统和软件系统两部分组成，硬件包括计算机硬件设备，软件则包括系统软件和应用软件。 6. 计算机软件不仅指计算机程序，还包括相关的文档、数据和程序设计语言。 7. 软件系统通常分为系统软件和应用软件，系统软件如操作系统，应用软件则是用户用于特定任务的软件。 8. 机器语言是计算机可以直接执行的语言，不需要编译，因为它直接对应于硬件指令集。 9. 微机的性能主要由CPU决定，CPU的性能指标包括时钟频率、架构、核心数量等。 10. 运算器是计算机中的一个重要组成部分，主要负责进行算术和逻辑运算。 11. MIPS（Millions of Instructions Per Second）是衡量计算机每秒执行指令数的单位，用于描述计算机的运算速度。 12. 计算机存储数据的最小单位是位（比特，bit），是二进制的基本单位。 13. 一个字节由8个二进制位组成，是计算机中表示基本信息的最小单位。 14. 1MB（兆字节）等于1,048,576字节，这是常见的内存和存储容量单位。 15. 八进制数的范围是0-7，因此317是一个可能的八进制数。 16. 与十进制36.875等值的二进制数是100100.111，其中整数部分36转换为二进制为100100，小数部分0.875转换为二进制为0.111。 17. 逻辑运算中，0+1应该等于1，但选项C错误地给出了0+1=0。 18. 磁盘是一种外存储设备，用于长期存储大量数据，既可读也可写。 这些题目旨在帮助学习者巩固和检验计算机基础知识的理解，涵盖的领域广泛，对于初学者或需要复习基础知识的人来说很有价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】音频处理基础：使用Librosa

![【进阶】音频处理基础：使用Librosa](https://picx.zhimg.com/80/v2-a39e5c9bff1d920097341591ca8a2dfe_1440w.webp?source=1def8aca) # 2.1 Librosa库的安装和导入 Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库，请在命令行中输入以下命令： ``` pip install librosa ``` 安装完成后，可以通过以下方式导入Librosa库： ```python import librosa ``` 导入Librosa库后，就可以使用其提供的各种函数
recommend-type

设置ansible 开机自启

Ansible是一个强大的自动化运维工具，它可以用来配置和管理服务器。如果你想要在服务器启动时自动运行Ansible任务，通常会涉及到配置服务或守护进程。以下是使用Ansible设置开机自启的基本步骤： 1. **在主机上安装必要的软件**： 首先确保目标服务器上已经安装了Ansible和SSH（因为Ansible通常是通过SSH执行操作的）。如果需要，可以通过包管理器如apt、yum或zypper安装它们。 2. **编写Ansible playbook**： 创建一个YAML格式的playbook，其中包含`service`模块来管理服务。例如，你可以创建一个名为`setu
recommend-type

计算机基础知识试题与解析

"计算机基础知识试题及答案(二).doc" 这篇文档包含了计算机基础知识的多项选择题，涵盖了操作系统、硬件、数据表示、存储器、程序、病毒、计算机分类、语言等多个方面的知识。 1. 计算机系统由硬件系统和软件系统两部分组成，选项C正确。硬件包括计算机及其外部设备，而软件包括系统软件和应用软件。 2. 十六进制1000转换为十进制是4096，因此选项A正确。十六进制的1000相当于1*16^3 = 4096。 3. ENTER键是回车换行键，用于确认输入或换行，选项B正确。 4. DRAM（Dynamic Random Access Memory）是动态随机存取存储器，选项B正确，它需要周期性刷新来保持数据。 5. Bit是二进制位的简称，是计算机中数据的最小单位，选项A正确。 6. 汉字国标码GB2312-80规定每个汉字用两个字节表示，选项B正确。 7. 微机系统的开机顺序通常是先打开外部设备（如显示器、打印机等），再开启主机，选项D正确。 8. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能执行，选项A正确。 9. 微机病毒是指人为设计的、具有破坏性的小程序，通常通过网络传播，选项D正确。 10. 运算器、控制器及内存的总称是CPU（Central Processing Unit），选项A正确。 11. U盘作为外存储器，断电后存储的信息不会丢失，选项A正确。 12. 财务管理软件属于应用软件，是为特定应用而开发的，选项D正确。 13. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，选项C正确。 14. 个人计算机属于微机，选项D正确。 15. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，它是计算机硬件可以直接执行的指令集，选项D正确。 16. 断电会丢失原存信息的存储器是半导体RAM（Random Access Memory），选项A正确。 17. 硬盘连同驱动器是一种外存储器，用于长期存储大量数据，选项B正确。 18. 在内存中，每个基本单位的唯一序号称为地址，选项B正确。 以上是对文档部分内容的详细解释，这些知识对于理解和操作计算机系统至关重要。
recommend-type

"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
recommend-type

【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：
recommend-type

时间序列大模型的研究进展

时间序列大模型是近年来自然语言处理领域的一个热门研究方向，它们专注于理解和生成基于时间顺序的数据，比如文本序列、音频或视频信号。这类模型通常结合了Transformer架构（如BERT、GPT等）与循环神经网络（RNNs, LSTM）的长短期记忆能力，以捕捉序列数据中的时间依赖性。 近期的研究进展包括： 1. 长序列建模：研究人员一直在努力提高模型能够处理长序列的能力，例如M6和Turing-NLG，这些模型扩展了序列长度限制，增强了对长期依赖的理解。 2. 结合外部知识：一些模型开始融合外部知识库，如ProphetNet和D-PTM，以提升对复杂时间序列的预测精度。 3. 强化学习和
recommend-type

计算机基础知识试题与解析

"这份文档是计算机基础知识的试题集，包含了多项选择题，涵盖了计算机系统的构成、键盘功能、数据单位、汉字编码、开机顺序、程序类型、计算机病毒、内存分类、计算机网络的应用、计算机类型、可执行语言、存储器角色、软件类别、操作系统归属、存储容量单位、网络类型以及微机发展的标志等多个知识点。" 1. 计算机系统由硬件系统和软件系统组成，A选项仅提及计算机及外部设备，B选项提到了一些外部设备但不完整，C选项正确，D选项将硬件和软件混淆为系统硬件和系统软件。 2. ENTER键在计算机中是回车换行键，用于确认输入或换行，B选项正确。 3. Bit是二进制位的简称，是计算机中最基本的数据单位，A选项正确；字节Byte是8个Bit组成的单位，C选项的字节是正确的，但题目中问的是Bit。 4. 汉字国标码GB2312-80规定，每个汉字用两个字节表示，B选项正确。 5. 微机系统的开机顺序通常是先开启外部设备（如显示器、打印机等），最后开启主机，D选项符合这一顺序。 6. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能运行，A选项正确。 7. 微机病毒是指特制的、具有破坏性的小程序，可以影响计算机的正常运行，D选项正确。 8. 微型计算机的运算器、控制器及内存的总称是CPU，A选项错误，应是C选项的主机。 9. 软磁盘（软盘）中的信息在断电后不会丢失，因为它是非易失性存储，A选项正确。 10. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，C选项正确。 11. 个人计算机通常指的是微机，D选项正确。 12. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，D选项正确。 13. 计算机存储器是记忆部件，用于存储数据和指令，D选项正确。 14. 人事档案管理程序属于应用软件，专门用于特定用途，B选项正确。 15. DOS在计算机中属于系统软件，负责管理和控制计算机硬件和软件资源，C选项正确。 16. 反映计算机存储容量的基本单位是字节，B选项正确。 17. LAN网指的是局域网，A选项正确。 18. 微型计算机的发展主要以微处理器的发展为特征，C选项正确。 以上是对试题中涉及的计算机基础知识的详细解析。这些知识点构成了计算机科学的基础，并且对于理解和操作计算机系统至关重要。