i5-12490F盒 利民AX120RSE 华硕B660M-k D4 PCle4.0 NVMe M.2 金百达16G 致态SSD NVMe M.2 PCle4.0 1TB tplus7100 七彩虹3060ti ultra 长城750w金牌全模 这个配置有什么2k显示器推荐 小于1500的价位

A：推荐以下几款2K显示器:

1. AOC Q27G2S 27寸 2K 144hz IPS电竞显示器
2. 华硕 TUF VG249Q1R 24英寸 2K 165hz玩家竞技e-sports显示器
3. BENQ GW2780T 27寸 2K 75hz IPS高清显示器
4. 飞利浦 272E1GAJ 27寸 2K 75hz 英寸玩家显示器

以上几款2K显示器都具有不错的屏幕分辨率和刷新率，同时价格也不算太贵，可以根据自己的需求和预算进行选择。

相关问题

解决以下报错：--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[40], line 387 380 save_intoCSV(Results, './Results_MSE.csv') 386 if __name__ == '__main__': --> 387 main() Cell In[40], line 334, in main() 331 test_MSE = test_total_MSE / (test_count * 1.0) 333 print("Evaluating...") --> 334 evaluate_forecast(y_true,y_pred) 336 # Update results or break? 337 if (test_MSE < test_best_MSE): Cell In[40], line 35, in evaluate_forecast(y_true, y_pred) 31 def evaluate_forecast(y_true, y_pred): 32 #rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) 33 #mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred) 34 #mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100 ---> 35 rse=np.sqrt(np.sum(np.square(y_true - y_pred))) / np.sqrt(np.sum(np.square(y_true - np.mean(y_true)))) 36 rae=np.sum(np.abs(y_true - y_pred)) / np.sum(np.abs(y_true - np.mean(y_true))) 37 # 将输入数据转换为numpy数组 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'

这个报错是因为在 evaluate_forecast 函数中，y_true 和 y_pred 是列表类型，而 np.square 和 np.sum 函数只能作用于 numpy 数组。因此，需要将 y_true 和 y_pred 转换为 numpy 数组。

可以使用以下代码将列表转换为 numpy 数组：

import numpy as np

y_true = np.array(y_true)
y_pred = np.array(y_pred)

将此代码添加到 evaluate_forecast 函数的开始部分，即可解决该报错。