rf_bo.maximize(n_iter=10, init_points=5) 该句代码显示错误TypeError: rf_cv() missing 2 required positional arguments: 'data' and 'targets'

时间: 2024-05-24 21:15:33 浏览: 110
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使用高斯过程进行全局优化的Python实现。_Python_下载.zip

根据错误提示，`rf_cv()` 函数缺少两个参数：`data` 和 `targets`。请确保在调用 `rf_cv()` 函数时，已经正确传入了这两个参数。如果你不确定如何传入这些参数，请查看 `rf_cv()` 函数的定义，以了解它们应该是什么类型的参数，并检查调用函数时是否已经传入了正确的参数。另外，也可以检查一下 `rf_cv()` 函数的定义是否有改变，导致参数数量或类型不匹配。
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Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\shiyanhou2.py", line 109, in <module> xgb_bo.maximize(init_points=5, n_iter=10, acq="ei", xi=0.0, utility_function=utility) File "D:\Python37\lib\site-packages\bayes_opt\bayesian_optimization.py", line 288, in maximize raise Exception('\nPassing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize' Exception: Passing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize is no longer supported. Instead,please use the "set_gp_params" method to set the gp params, and pass an instance of bayes_opt.util.UtilityFunction using the acquisition_function argument

bo.maximize(init_points=5, n_iter=10, acq=util) 注意，UtilityFunction 的构造函数中有三个参数：kind、kappa和xi。kind 参数指定采集函数的类型，可以是 "ucb"、"ei"或"poi"之一。kappa ...

optimizer = BayesianOptimization(f=xgb_cv, pbounds=pbounds, random_state=42) optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25)

optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25)表示在初始采样5个点的基础上，再进行25轮采样，并在每次采样后调整超参数以使得目标函数取得最大值。最终，该代码将会输出找到的最优超参数组合的交叉验证得分。

def xgb_cv(max_depth, learning_rate, n_estimators, gamma, min_child_weight, subsample, colsample_bytree): date_x = pd.read_csv('Train_data1.csv') # Well logging data date_x.rename(columns={"TC": 'label'}, inplace=True) date_x.drop('Depth', axis=1, inplace=True) date_x.drop('MSFL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('CNL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('AC', axis=1, inplace=True) date_x.drop('GR', axis=1, inplace=True) data = date_x.iloc[2:42, :] label = data.iloc[:, 1:2] data2 = data.iloc[:, :7] train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data2, label, test_size=0.5, random_state=0) xgb_train = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y) xgb_test = xgb.DMatrix(test_x, label=test_y) params = { 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': int(max_depth), 'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': int(n_estimators), 'gamma': gamma, 'min_child_weight': int(min_child_weight), 'subsample': subsample, 'colsample_bytree': colsample_bytree, 'n_jobs': -1, 'random_state': 42 } # 进行交叉验证 cv_result = xgb.cv(params, xgb_train, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, stratified=False) return -1.0 * cv_result['test-rmse-mean'].iloc[-1] # 定义参数范围 pbounds = {'max_depth': (3, 10), 'learning_rate': (0.01, 0.3), 'n_estimators': (50, 200), 'gamma': (0, 10), 'min_child_weight': (1, 10), 'subsample': (0.5, 1), 'colsample_bytree': (0.1, 1)} # 进行贝叶斯优化，找到最优超参数 optimizer = BayesianOptimization(f=xgb_cv, pbounds=pbounds, random_state=42) optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25) # 输出最优结果 print(optimizer.max) model = xgb.train(optimizer.max, xgb_train) model.save_model("model3.xgb") return optimizer.max

params1 = xgb_cv(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=100, gamma=0.1, min_child_weight=1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8) 其中，你可以根据你的具体需求，设置这些参数的值，以得到最佳的...

def upcontrol(self, values, url): # 不自动关闭浏览器 self.driver_service = Service('chromedriver.exe') # 驱动路径 self.driver_service.command_line_args() self.driver_service.start() self.option = webdriver.ChromeOptions() # self.option.add_argument('headless') # 隐藏浏览器窗口 self.option.add_experimental_option("detach", True) self.option.add_argument('--ignore-certificate-errors') # 将option作为参数添加到Chrome中 self.a = webdriver.Chrome(chrome_options=self.option) self.a.implicitly_wait(30) self.url = url try: self.a.get(f'http://{self.user}:{self.password}@{self.url}') print() print(f"开始访问 {self.url}") self.a.maximize_window() except: self.outtime = f" {self.url}" print() print(f"访问{self.outtime}超时") self.outime = f"{self.outime}\n{self.outtime}" self.a.close() sleep(3) for data in self.files_1: name = data.split('.')[-1] print(data) http = 'http' values = values self.run_up(name=name, http=http, values=values, data=data) for data in self.files_2: name = data.split('.')[-1] http = 'https' values = values self.run_up(name=name, http=http, values=values, data=data) self.a.refresh() self.a.close() self.driver_service.stop() self.frequency += 1 self.upd_success = f"{self.url}" print(f"{self.upd_success}更新成功") self.success = f"{self.success}\n{self.upd_success}" print(f"更新了{self.frequency}次") sleep(5)为什么我的第二个for循环不执行for data in self.files_2

你的第二个for循环不执行的原因可能...你可以在第一个for循环之后添加一行代码print(self.files_2)，以确认self.files_2是否包含了你期望的数据。如果输出为空，你需要检查是否正确地初始化了self.files_2列表。

model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma) criterion = nn.MSELoss() # MSE损失函数 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) # 优化器 drug_graph = (torch.ones_like(drug_graph.to_dense())).to_sparse() data = (drug_feat.float(), protein_feat.float(), drug_graph.float(), drug_protein_graph.float()) for epoch in range(epochs): model.train() # 模型在train模式 optimizer.zero_grad() # zero_grad 清除上一次的一些梯度 output = model(data) # forward loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float()) # 只计算Train节点的损失 # 测试模型准确率 #accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) #print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy)) r2 = r2_score(drug_graph_label[test_mask].squeeze().detach().numpy(), output[test_mask].squeeze().detach().numpy()) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test R2_score: {:.4f}".format( epoch + 1, epochs, loss.item(), r2)) loss.backward() optimizer.step() 怎么改成用optuna调参

最后，您可以使用 Optuna 运行该函数并获得最佳超参数组合。 下面是一些示例代码： python import optuna def objective(trial): # 定义超参数搜索范围 lr = trial.suggest_float('lr', 1e-5, 1e-2, log=...

import os import time import platform from selenium import webdriver as webdriver1 from selenium.webdriver.ie.options import Options from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.by import By from config import global_wait,root_url,use_edge,iedriver_path,edgedriver_path,chromedriver_path from public.basiclogger import LOGGING class BaseCase(object): '''基础用例''' def get_web_driver(self,url,data=None,browser='ie'): if browser=='chrome': #if platform.system()=="Windows": # os.system(r'taskkill /f /im chrome.exe') #else: # os.system(r"ps aux |grep chrome|awk '{print $2}'|xargs -i kill {}") options = webdriver1.ChromeOptions() options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-logging']) self.driver = webdriver1.Chrome(executable_path=chromedriver_path,options=options) self.driver.get(url) self.driver.maximize_window() self.driver.implicitly_wait(global_wait) else: #启动IE之前先杀死电脑上所有的IE if use_edge: os.system(r'taskkill /f /im msedge.exe') else: os.system(r'taskkill /f /im iexplore.exe') if use_edge: file1=edgedriver_path else: file1=iedriver_path options = Options() options.ignore_protected_mode_settings = True options.ignore_zoom_level = True if use_edge: options.attach_to_edge_chrome = True options.edge_executable_path = r"C:\Program Files (x86)\Microsoft\Edge\Application\msedge.exe" else: options.add_argument('--user-agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko"') self.driver=webdriver1.Ie(executable_path=file1,options=options) self.driver.get(url) self.driver.maximize_window() self.driver.implicitly_wait(global_wait) def get_logger(self): #创建日志文件名 filename=self.data["case_name"]+'_'+time.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S") #保存连接 filename1=os.path.join(r'test_log',filename+r'.log') LOGGING1=LOGGING(log_name=filename,log_dir="test_log") self.logger=LOGGING1.logObject self.LOGGER=LOGGING1

在您提供的代码中，第一行需要将多个导入语句分开，即： import os import time import platform from selenium import webdriver as webdriver1 from selenium.webdriver.ie.options import Options from ...

from fileinput import filename from lib2to3.pgen2 import driver from xml.etree.ElementInclude import include from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup import time from selenium.webdriver.common.by import By from bs4 import BeautifulSoup import requests class Downloader(object): def __init__(self, url): self.url = url self.urlist = [] self.DownloadUrl() # 下载链接 def DownloadUrl(self): driver = webdriver.Chrome() driver.maximize_window() driver.get(url) time.sleep(5) sp = driver.find_elements(By.XPATH, "//video[@class='wbpv-tech']").get_attribute("src") print("开始保存链接……%s" % sp) self.SavePicture(sp) # 保存图片到本地 def SavePicture(self, sp): driver2 = webdriver.Chrome() driver2.maximize_window() time.sleep(5) img = driver2.get(sp) with open("photo.mp4", "wb") as f: f.write(requests.get(sp).content) print("保存完成") if __name__ == "__main__": url = 'https://s.weibo.com/weibo?q=%23%E5%A4%A9%E5%92%8C%E8%A7%86%E8%A7%92%E4%B8%8B%E7%9A%84%E7%A5%9E%E5%8D%81%E4%B8%89%E6%92%A4%E7%A6%BB%23&Refer=top' Downloader(url)

这段代码是用Python编写的一个下载器，它可以下载指定网页中视频的链接，并将视频保存到本地。它使用了Selenium和BeautifulSoup库来模拟浏览器行为和解析HTML页面，使用requests库来下载文件。在程序中，Downloader...

def __init__(self): self.driver = webdriver.Chrome(r'E:\python9\Scripts\chromedriver.exe')#通过驱动打开浏览器 self.driver.maximize_window()#窗口最大化 self.timeout = 10 self.t = 0.5 def web(self, url): self.driver.get(url) 优化这段代码

1. 驱动路径可以使用相对路径，避免绝对路径的硬编码，提高代码的可移植性。 2. 可以将窗口最大化和超时时间放在打开浏览器的方法里面，这样可以避免在每次调用打开浏览器的方法时都要进行最大化和超时时间的设置。 ...

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('6004020918.xlsx') # 提取数据 week = data['week'] need = data['need'] # 定义三步指数平滑函数 def triple_exponential_smoothing(series, alpha, beta, gamma, n_preds): result = [series[0]] season_length = len(series) // n_preds # 初始化水平、趋势和季节性指数 level, trend, season = series[0], series[1] - series[0], sum(series[:season_length]) / season_length for i in range(1, len(series) + n_preds): if i >= len(series): # 预测新值 m = i - len(series) + 1 result.append(level + m * trend + season) else: # 更新水平、趋势和季节性指数 value = series[i] last_level, level = level, alpha * (value - season) + (1 - alpha) * (level + trend) trend = beta * (level - last_level) + (1 - beta) * trend season = gamma * (value - level) + (1 - gamma) * season result.append(level + trend + season) return result # 设置三步指数平滑法参数 alpha = 0.5 beta = 0.5 gamma = 0.7 n_preds = 77 # 预测的值数量 # 进行三步指数平滑预测 predictions = triple_exponential_smoothing(need[:100], alpha, beta, gamma, n_preds) # 创建折线图对象 line = Line() line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='时间序列预测分析'), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top='5%'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 添加预测值数据 line.add_xaxis(week[100:177]) line.add_yaxis('预测值', predictions, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 添加实际值数据 line.add_yaxis('实际值', need[100:177], is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 生成HTML文件 line.render('time_series_forecast.html')我希望在这个代码中使用贝叶斯调参使alpha = 0.5 beta = 0.5 gamma = 0.7这三个的值更准确，使得每一个预测值和实际值的差距不会超过1，把完整代码给我

optimizer.maximize(init_points=10, n_iter=50) # 输出最佳参数组合 best_params = optimizer.max['params'] print("最佳参数组合：") print(best_params) 在这个示例代码中，我们定义了一个evaluate函数来...

这个代码def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=5 # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) s1._x = bnewplan1 #设置约束条件 s1.setObjective(np.sum(pi[i]*bnewplan1[q][i] for i in range(numpatient) for q in range(m)),GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) # 定义回调函数来捕获可行解 global feasible_solutions feasible_solutions = [] def mycallback(s1, where = None): bnewplan1= s1._x if where == GRB.Callback.MIPSOL: x_sol = s1.cbGetSolution(bnewplan1) feasible_solutions.append(x_sol) # 设置回调函数 s1.optimize(mycallback) # 打印所有可行解 for sol in feasible_solutions: # m = len(feasible_solutions) print('sol',sol) return sol sol = sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence)中报错UnboundLocalError: local variable 'sol' referenced before assignment该怎么解决

在你的代码中，sol 是在 for sol in feasible_solutions 循环中进行赋值的，但是如果 feasible_solutions 是空的，循环将不会执行，因此 sol 没有被赋值就被引用了，导致报错。 为了解决这个问题，你可以在...

private void InitializeComponent() { this.SuspendLayout(); this.AutoScaleDimensions = new System.Drawing.SizeF(120F, 120F); this.AutoScaleMode = System.Windows.Forms.AutoScaleMode.Dpi; this.ClientSize = new System.Drawing.Size(782, 403); this.KeyPreview = true; this.MaximizeBox = false; this.MaximumSize = new System.Drawing.Size(800, 450); this.MinimumSize = new System.Drawing.Size(500, 350); this.Name = "DragonRun"; this.StartPosition = System.Windows.Forms.FormStartPosition.CenterScreen; this.Text = "一个简单的跑酷游戏"; this.Load += new System.EventHandler(this.Form1_Load); this.KeyDown += new System.Windows.Forms.KeyEventHandler(this.jump); this.KeyUp += new System.Windows.Forms.KeyEventHandler(this.move); this.ResumeLayout(false);

这段代码是一个 Windows 窗体应用程序的初始化代码，其中 InitializeComponent() 方法用于初始化窗体的各种控件和属性。这个窗体应用程序是一个简单的跑酷游戏，窗体的大小为 782x403，不能最大化，最小化大小为 500...

menu_def=[ ['需处理的告警', ['华为GSM告警', '华为45G告警', '爱立信4G告警','---','荆州245告警']], ['现网配置',['4G现网配置','---','5G现网配置','---','GSM现网工参']], ] #3) 创建窗口 # ,location=(0,0), size=(1480,900) window=sg.Window('荆州移动项目工具',layout,resizable=True,keep_on_top=False,finalize=True,size=(720,450),font=('宋体',28)) # 全屏显示 window.maximize() #4) 事件循环 while True: event,values=window.read() #窗口的读取，有两个返回值(1.事件 2.值) #print(event,values) if event==None: #窗口关闭事件 break if event=='': #Cancel关闭事件 break if event == '华为GSM告警': Tools.HWGSM_GJ() if event == '华为45G告警': Tools.HWLNR_GJ() if event == '爱立信4G告警': Tools.ALX_GJ() if event == '荆州245告警': Tools.HW245_GJ() if event == '4G现网配置': Tools.HWLTE_XWPZ() if event == '5G现网配置': Tools.HW5G_XWPZ() if event == 'GSM现网工参': Tools.HWGSM_XWGC() #5) 关闭窗口 window.close() 添加进度条

要在PySimpleGUI窗口中添加进度条，你可以使用以下步骤进行操作： 1. 在layout中添加一个进度条控件，例如： ...请注意，以上代码只是一个示例，你需要根据实际需求和代码逻辑进行相应的修改和调整。

我想把以下代码的约束条件改为：最多有n/3个变量的值为1，请问应当怎样修改代码？代码：import gurobipy as gp # 创建模型 model = gp.Model() # 定义变量 n = 10 # 假设有 10 个变量 x = model.addVars(n, vtype=gp.GRB.BINARY, name='x') # 定义目标函数 obj = x.sum() model.setObjective(obj, gp.GRB.MAXIMIZE) # 添加约束条件 model.addConstr(x.sum() <= 5, name='c1') # 求解模型 model.optimize() # 输出结果 print('最优解:', model.objVal) print('解向量:') for i in range(n): print(f'x[{i}] = {x[i].x}')

您可以修改模型的约束条件为：最多有n/3个变量的值为1，则可以将约束条件修改为： model.addConstr(x.sum() <= n/3, name='c1') 这样就限制了最多只有 n/3 个变量的值为1。

def mycallback(s1, where = None): global feasible_solutions # 在函数中使用全局变量 x = s1._x # 获取变量x if where == GRB.Callback.MULTIOBJ: # 获取当前得到的解 x_sol = s1.cbGetSolution(x) feasible_solutions.append(x_sol) # 将解添加到列表中 elif where == GRB.Callback.MIPSOL: # 当找到下一个可行解时，也将其添加到列表中 obj_bound =s1.cbGet(GRB.Callback.MIPSOL_OBJBND) if obj_bound is not None and obj_bound < GRB.INFINITY: feasible_solutions.append(s1.cbGetSolution(x)) #子问题1没超时 def sp1(pi,perovertimecost,normal_mean,numpatient,patient_sequence): s1 = gp.Model("sp1") m=10 # 定义变量 bnewplan1 = [] for q in range(m): bnewplan1.append([]) for i in range(numpatient): bnewplan1[q].append(s1.addVar(vtype='B', name='bnewplan1')) s1._x = bnewplan1 #设置目标函数、约束条件 sp1obj = gp.quicksum(pi[i]*bnewplan1[q][i] for q in range(m) for i in range(numpatient)) s1.setObjective(sp1obj,GRB.MAXIMIZE) s1.addConstrs(gp.quicksum(bnewplan1[q][i]*normal_mean[i] for i in range(numpatient)) +80-optime<=0 for q in range(m)) global feasible_solutions feasible_solutions = [] # 声明全局变量 # 设置回调函数 s1.setParam(GRB.Param.SolutionLimit, 1e3) s1.params.outputFlag = 0 # 关闭输出 s1.optimize(mycallback) s1.optimize() sp_obj=s1.objval print('子问题的最优解为',sp_obj) print('feasible_solutions',feasible_solutions) 这段代码中为什么输出的feasible_solutions为空

在你的代码中，feasible_solutions 初始化为空列表 [] 是正确的。然而，在回调函数 mycallback 中，在 GRB.Callback.MULTIOBJ 的情况下，你将每个解添加到 feasible_solutions 列表中。但在 GRB.Callback...

rf_bo.maximize(n_iter=10, init_points=5)

其中，rf_bo是定义的一个贝叶斯优化对象，maximize方法用于最大化目标函数，即找到最优的超参数组合。n_iter是指定贝叶斯优化算法迭代的次数，init_points是指定初始采样的次数。通过这个过程，我们可以尝试不同的超...
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C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
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资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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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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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号
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首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi
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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。