“Check completeness, academic recognition agency check, English test check” are classified as ____________ step." (1分) Business Value Adding (BVA) Non-Value Adding (NVA) Value Adding (VA) Data-driven decision making (DDDM)
时间: 2024-04-05 13:30:02 浏览: 73
"Check completeness, academic recognition agency check, English test check" 可以被归类为“非价值增加(Non-Value Adding, NVA)”步骤。这是因为这些步骤不会直接增加产品或服务的价值,而只是为了确保申请材料的完整性、准确性和合规性。
相关问题
goland debug时报错error: pointer is missing a nullability type specifier (_Nonnull, _Nullable, or _Null_unspecified) [-Werror,-Wnullability-completeness]什么原因,怎么解决
这个错误是由于在编译器中开启了严格的空指针检查导致的。在新版本的编译器中,默认开启了空指针的完整性检查,要求所有的指针都要明确指定其空性类型。根据错误信息来看,你的代码中有一个指针缺少了空性类型的说明。
要解决这个问题,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 找到引起错误的代码行,并确定是哪个指针缺少了空性类型的说明。
2. 根据代码的语义,为缺少空性类型说明的指针添加合适的空性类型。
- 如果指针可以为null,可以使用 `_Nullable`。
- 如果指针不可以为null,可以使用 `_Nonnull`。
- 如果指针的空性不确定,可以使用 `_Null_unspecified`。
3. 保存代码并重新编译,错误应该会消失。
需要注意的是,具体的解决方法可能因代码的具体情况而异。如果以上方法无法解决问题,你可以提供更多的上下文信息,我会尽力帮助你解决这个问题。
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import * from sklearn.cluster import * digits = load_digits() digits_X = digits.data digits_y = digits.target n_clusters = 10 clf =(n_clusters=n_clusters, random_state=0) clf.load_digits() result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.labels_)
在你提供的代码中,有一些问题需要修改才能正确运行。
首先,你在定义 `clf` 时缺少了 `KMeans` 这个类的名字,应该改为:
```python
clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)
```
接着,你需要用 `clf.fit()` 方法来拟合模型,而不是 `clf.load_digits()`。
最后,你可以使用 `homogeneity_completeness_v_measure()` 方法来计算聚类结果的完整性、同质性和V-measure值。需要注意的是,这个方法需要传入真实标签和预测标签两个参数,因此我们需要用 `clf.predict(digits_X)` 来获取预测标签。修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.metrics import *
from sklearn.cluster import *
digits = load_digits()
digits_X = digits.data
digits_y = digits.target
n_clusters = 10
clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)
clf.fit(digits_X)
result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.predict(digits_X))
print("Homogeneity: {:.3f}, Completeness: {:.3f}, V-measure: {:.3f}".format(result[0], result[1], result[2]))
```
希望这个回答对你有所帮助!
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