def svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type): if type=='rbf': svmmodel=svm.SVC(C=15,kernel='rbf',gamma=10,decision_function_shape='ovr') else: svmmodel=svm.SVC(C=0.1,kernel='linear',decision_function_shape='ovr') svmmodel.fit(x_train,y_train.ravel()) print('SVM模型:',svmmodel) train_accscore=svmmodel.score(x_train,y_train) test_accscore=svmmodel.score(x_test,y_test) n_support_numbers=svmmodel.n_support_ return svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers if __name__=='__main__': iris_feature='花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度' path="D:\data\iris(1).data" data=pd.read_csv(path,header=None) x,y=data[[0,1]],pd.Categorical(data[4]).codes x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=3,train_size=0.6) type='linear' svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers=svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type) print('训练集准确率:',train_accscore) print('测试机准确率:',test_accscore) print('支持向量的数目:',n_support_numbers) print('-' * 50) if __name__=='__main__': path='D:/data/iris1-100.data' data=pd.read_csv(path,header=None) x=data[list(range(2,4))] y=data[4].replace(['Iris-versicolor','Iris-virginica'],[0,1]) svmmodel_param=(('linear',0.1),('rbf',1,0.1),('rbf',5,5),('rbf',10,10)) for i, param in enumerate(svmmodel_param): svmmodel,title,accuracyscore=svmModel(x,y,param[0]) y_predict=svmmodel.predict(x) print(title) print('准确率:',accuracyscore) print('支持向量的数目:',svmmodel.n_support_) plt.scatter(x[2],x[3],c=y,edgecolors='k',s=40,cmap=cm_dark) plt.scatter(x.loc[svmmodel.support_,2],x.loc[svmmodel.support_,3],degecolor='k',facecolors='none',s=100,marker='o') z=svmmodel.decision_function(grid_test) z=z.reshape(x1.shape) plt.contour(x1,x2,z,colors=list('kbrbk'),linestyles=['--','--','-','--','--'],linewidths=[1,0.5,11.5,0.5,1],levels=[-1,-0.5,0,0.5,1])检查错误

时间: 2024-01-29 11:03:49 浏览: 133
这段代码有两个主要问题: 1. 在调用 svmModel 函数时,传入的参数与函数定义的参数不一致。函数定义的参数为 (x_train, x_test, y_train, y_test, type),但在调用时只传入了前四个参数,没有传入 type 参数。 2. 在画图时,使用了未定义的变量 grid_test,应该先定义这个变量。
相关问题

def svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type): if type=='rbf': svmmodel=svm.SVC(C=15,kernel='rbf',gamma=10,decision_function_shape='ovr') else: svmmodel=svm.SVC(C=0.1,kernel='linear',decision_function_shape='ovr') svmmodel.fit(x_train,y_train.ravel()) print('SVM模型:',svmmodel) train_accscore=svmmodel.score(x_train,y_train) test_accscore=svmmodel.score(x_test,y_test) n_support_numbers=svmmodel.n_support_ return svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers if __name__=='__main__': iris_feature='花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度' path="D:\data\iris(1).data" data=pd.read_csv(path,header=None) x,y=data[[0,1]],pd.Categorical(data[4]).codes x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=3,train_size=0.6) type='linear' svmmodel,train_accscore,test_accscore,n_support_numbers=svmModel(x_train,x_test,y_train,y_test,type) print('训练集准确率:',train_accscore) print('测试机准确率:',test_accscore) print('支持向量的数目:',n_support_numbers) print('-' * 50) if __name__=='__main__': path='D:/data/iris1-100.data' data=pd.read_csv(path,header=None) x=data[list(range(2,4))] y=data[4].replace(['Iris-versicolor','Iris-virginica'],[0,1]) svmmodel_param=(('linear',0.1),('rbf',1,0.1),('rbf',5,5),('rbf',10,10)) for i, param in enumerate(svmmodel_param): svmmodel,title,accuracyscore=svmModel(x,y,param) y_predict=svmmodel.predict(x) print(title) print('准确率:',accuracyscore) print('支持向量的数目:',svmmodel.n_support_)

这是一个使用 SVM 进行分类的 Python 代码。其中使用了 iris 数据集来进行测试,通过调整 SVM 模型的参数,来比较不同模型在数据集上的准确率和支持向量的数目。其中 SVM 模型的参数包括 C 值和 kernel 值,C 值是惩罚系数,kernel 值决定了 SVM 模型的核函数。代码中使用了线性核函数和径向基函数(RBF)核函数。

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltimport xlrd# 加载数据集并进行预处理def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y# 训练SVM分类器def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf# 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel('predicted_result.xlsx', index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy# 加载数据集并划分训练集和验证集data = pd.read_excel('data.xlsx')data.dropna(inplace=True)X = data.drop('label', axis=1)X = (X - X.mean()) / X.std()y = data['label']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练SVM分类器clf = train_svm(X_train, y_train)# 预测新的excel文件accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx')# 输出精度print('Accuracy:', accuracy)改进,预测新的结果输出在新表中

您好,根据您的要求,我稍作修改,将输出预测结果的excel文件名改为新的文件名,并在新的文件中保存预测结果。修改后的代码如下: ``` import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import xlrd # 加载数据集并进行预处理 def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y # 训练SVM分类器 def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf # 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图 def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename, result_file): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel(result_file, index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy # 加载数据集并划分训练集和验证集 data = pd.read_excel('data.xlsx') data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练SVM分类器 clf = train_svm(X_train, y_train) # 预测新的excel文件 accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx', 'predicted_result.xlsx') # 输出精度 print('Accuracy:', accuracy) ``` 在这个修改后的代码中,`predict_svm` 函数中新增了一个参数 `result_file`,用于指定预测结果输出的文件名。在预测结果输出时,将预测结果保存为新的excel文件,文件名即为 `result_file` 参数所指定的文件名。
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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import xlrd # 加载数据集并进行预处理 def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename) data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] return X, y # 训练SVM分类器 def train_svm(X_train, y_train, kernel='rbf', C=1, gamma=0.1): clf = SVC(kernel=kernel, C=C, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return clf # 预测新的excel文件并输出预测结果excel、精度和混淆矩阵图 def predict_svm(clf, X_test, y_test, filename, result_file): y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 输出预测结果excel data = pd.read_excel(filename) data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) data.to_excel(result_file, index=False) # 绘制混淆矩阵图 plt.imshow(cm, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion matrix') plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(set(y_test))) plt.xticks(tick_marks, sorted(set(y_test)), rotation=45) plt.yticks(tick_marks, sorted(set(y_test))) plt.xlabel('Predicted Label') plt.ylabel('True Label') plt.show() return accuracy # 加载数据集并划分训练集和验证集 data = pd.read_excel('data.xlsx') data.dropna(inplace=True) X = data.drop('label', axis=1) X = (X - X.mean()) / X.std() y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练SVM分类器 clf = train_svm(X_train, y_train) # 预测新的excel文件 accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'test_data.xlsx', 'predicted_result.xlsx') # 输出精度 print('Accuracy:', accuracy)修改代码,多个特征变量,一个目标变量进行预测

如何在下面的代码中给nv值限制在nu <= 0 or nu > 1:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X_TRAIN, test_size=0.2) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

解析如下代码:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 生成随机数据作为样本 X = np.random.rand(100, 5) # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.3) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

为什么这段python代码用不了?它报错的是AttributeError: 'OneClassSVM' object has no attribute 'score' 错误代码为population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame)完整代码如下:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 生成随机数据作为样本 X = np.random.rand(100, 5) # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.3) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

帮我在下面的代码中添加高斯优化,原代码如下:import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数,即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型,并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

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资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架,它采用了类似Bootstrap的语义化标签,但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例,该布局具有侧边栏,能够实现首页内容的切换。 知识点一:mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库,它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API,便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准,使用HTML、CSS和JavaScript构建应用,它提供了一个类似于jQuery的轻量级库,方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表,通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二:mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局,开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀,如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类,比如mui-row和mui-col,用于创建灵活的栅格系统,方便开发者构建列布局。 知识点三:侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式,比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常,侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局,与主内容区分开来,并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四:首页内容切换功能 实现首页可切换的功能,通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五:mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中,"index.html"文件是项目的入口文件,它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件,它在Web应用中起到了至关重要的作用,定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件,"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件,"fonts"文件夹存放字体文件,"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六:mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发,开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目,生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后,开发者可以将项目作为一个Web应用分发,也可以将其打包为原生应用,比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七:mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑,保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面,mui提供了多种工具和最佳实践,例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架,从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。
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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