Tes_type = data_Tes.values.flatten()

时间: 2023-07-16 07:13:10 浏览: 104
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tes.rar_TES_Um. . .

这行代码将 pandas DataFrame 中的所有值转换为一个一维 NumPy 数组。其中，`data_Tes` 是一个 pandas DataFrame，`values` 属性返回该 DataFrame 中所有值的 NumPy 数组表示，`flatten()` 方法将该数组转换为一维数组。最后，该一维数组被赋值给变量 `Tes_type`。
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history = model.fit(train_X, train_y, epochs=200, batch_size=batchsize, validation_data=(test_X, tes...

这段代码是使用 Keras 框架训练模型的代码。其中 train_X 和 train_y 分别是训练数据集的输入特征和输出标签，...validation_data 参数用于指定模型在每轮训练后在测试数据集上进行验证，以便监控模型的性能。

SELECT tees.us_no, tsu.user_code, tsu.user_name_chn, tso.org_code, tso.org_name_en, tees.skill_id, tees.total_train_hours, tees.created_time, tees.updated_time INTO #1709a2ed3e874cab82087ef4f91b7846 FROM tt_esfm_employee_skill tees INNER JOIN tm_sys_user tsu ON tsu.user_id = tees.user_id AND tsu.user_status_en = 'Active' INNER JOIN tm_sys_organization tso ON tsu.org_code = tso.org_code INNER JOIN tm_esfm_skill tes ON tes.skill_id = tees.skill_id AND tes.skill_status = 1 WHERE tees.updated_time >= '2023-05-23';

ON tes.skill_id = tees.skill_id AND tes.skill_status = 1 WHERE tees.updated_time >= '2023-05-23'; 在格式化后的SQL语句中，关键字、列名、表名、运算符、逗号等元素都被规整地排列，使得SQL语句...

def error_compoute(y_pred_upper, y_pred_lower, y_tes, alpha): # Ravel for ease of computation y_pred_upper = y_pred_upper.ravel() y_pred_lower = y_pred_lower.ravel() y_tes = y_tes.ravel() # Find out of bound indices for WS idx_oobl = np.where((y_tes < y_pred_lower))[0] # 低于下限 # idx_oolu = np.where((y_tes >= y_pred_lower & y_tes <= y_pred_upper))[0] # 介于上下限之间 idx_oobu = np.where((y_tes > y_pred_upper))[0] # 高于上限 picp = np.sum((y_tes > y_pred_lower) & (y_tes <= y_pred_upper)) / len(y_tes) * 100 ace = picp - (1 - alpha) * 100 pinaw = np.sum(y_pred_upper - y_pred_lower) / (np.max(y_tes) - np.min(y_tes)) / len(y_tes) ws = np.sum(np.sum(-2 * alpha * (y_pred_upper - y_pred_lower)) + np.sum(-4 * (y_pred_lower[idx_oobl] - y_tes[idx_oobl])) + np.sum(-4 * (y_tes[idx_oobu] - y_pred_upper[idx_oobu]))) / len(y_tes) print("PICP: {:.4f}%".format(picp)) print("ACE: {:.4f}".format(ace)) print("PINAW: {:.4f}".format(pinaw)) print("WS: {:.4f}".format(ws))

接下来，通过计算 (y_tes > y_pred_lower) & (y_tes <= y_pred_upper) 来确定落在上下限之间的样本数量，并将其除以样本总数得到覆盖概率（PICP）。ACE 是覆盖概率与置信水平之差。 PINAW 是上下限范围的平均宽度...

error Traceback (most recent call last) d:\TDXDATA\tes111t.py in line 73 70 day_data = read_data(r"D:\Quant1\sz000001.day") 72 # 读取1分钟线数据 ---> 73 min1_data = read_data(r"D:\Quant1\sz000001.lc1") 75 # 读取5分钟线数据 76 min5_data = read_data(r"D:\Quant1\sz000001.lc5") d:\TDXDATA\tes111t.py in line 62, in read_data(filename) 60 df = parse_day_data(data) 61 elif filename.endswith('.lc1'): ---> 62 df = parse_1min_data(data) 63 elif filename.endswith('.lc5'): 64 df = parse_5min_data(data) d:\TDXDATA\tes111t.py in line 27, in parse_1min_data(data) 25 df = pd.DataFrame(columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']) 26 for i in range(len(data)): ---> 27 row_data = struct.unpack('iiiiifdi', bytes(data[i*32:(i+1)*32])) 28 date = str(row_data[0]) 29 time = '{:04d}'.format(row_data[1]) error: unpack requires a buffer of 36 bytes

根据错误提示，似乎是在读取1分钟线数据时出现了错误。具体来说，struct.unpack() 函数需要一个长度为36字节的缓冲区，但是传入的数据不够长，导致出现了错误。可能是数据文件本身存在问题，或者在读取数据时出现...

帮我理解以下代码：##计算训练集和测试集的样本数 ##x_train.shape[0]表示训练数据集x_train的样本数量。其中，x_train是一个二维数组，第一维表示样本的数量，第二维表示每个样本的特征数量。因此，x_train.shape[0]就是获取x_train数组的第一维大小，即样本数量。 train_num,test_num = x_train.shape[0],x_test.shape[0] ##存储结果 second_level_train_set = np.zeros((train.num,)) second_level_test_set = np.zeros((test_num,)) test_nfolds_sets = np.zeros((test_num,n_folds)) ##K折交叉验证 kf = KFold(n_splits = n_folds) ##依次使用K折数据集训练数据 for i,(train_index,test_index)in enumerate(kf.split(x_train)): ##切分K折数据 x_tra,y_tra = x_train[train_index],y_train[train_index] x_tes,y_tes = x_train[test_index],y_train[test_index] ##训练数据 clf.fit(x_tra,y_tra) ##对训练集和测试集进行预测 second_level_train_set[test_index] = clf.predict(x_tst) test_nfolds_sets[:,i] = clf.predict(x_test) ##计算返回的均值 second_level_test_set[:] = test_nfolds_sets.mean(axis = 1) return second_level_train_test_set,second_level_test_set

这段代码实现的是Stacking中的第一步，即对基础模型进行K折交叉验证并生成元特征。具体来说，代码中首先计算了训练集和测试集的样本数，然后初始化了三个用于存储结果的数组。接下来，使用K折交叉验证对基础模型进行...

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) d:\TDXDATA\tes111t.py in line 70 67 return df 69 # 读取日线数据 ---> 70 day_data = read_data(r"D:\Quant1\sz000001.day") 72 # 读取1分钟线数据 73 min1_data = read_data('1分钟线数据文件路径') d:\TDXDATA\tes111t.py in line 60, in read_data(filename) 58 data = f.read() 59 if filename.endswith('.day'): ---> 60 df = parse_day_data(data) 61 elif filename.endswith('.lc1'): 62 df = parse_1min_data(data) d:\TDXDATA\tes111t.py in line 12, in parse_day_data(data) 10 df = pd.DataFrame(columns=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']) 11 for i in range(len(data)): ---> 12 row_data = struct.unpack('iiiiifd', data[i]) 13 date = str(row_data[0]) 14 open_price = row_data[1] / 100.0 TypeError: a bytes-like object is required, not 'int'

具体来说，代码中调用了一个叫做parse_day_data的函数，该函数以二进制形式读取一个文件，然后解析其中的数据。但是，在解析数据时出现了问题，似乎是由于读取的数据类型不正确导致的。你可以检查一下代码，确认读取...

resize_shape = (size, size) engine = InferEngine(net_file, model_file, max_batch=8) # 以JPEG图像输入 # format = de.PixelFormat.DE_PIX_FMT_JPEG # 以RGB图像输入 format = de.PixelFormat.DE_PIX_FMT_RGB888_PLANE #像素格式 test_num = 20 tes

这段代码的作用是创建一个可以执行推理的引擎（engine），同时指定推理时输入图像的大小为 size*size。其中，net_file和model_file分别指定了网络结构和权重参数的路径，max_batch=8表示最大批量大小为8。

void TestDelay(uint32 delay); void TestDelay(uint32 delay) { static volatile uint32 DelayTimer = 0; while (DelayTimer<delay) { DelayTimer++; } DelayTimer=0; } extern void CAN2_ORED_0_31_MB_IRQHandler(void); #if 1 // #include "Can_Ipw.h" #define MSG_ID 20u #define RX_MB_IDX 1U #define TX_MB_IDX 0U volatile int exit_code = 0; extern Flexcan_Ip_StateType Can_Ipw_xStatus0; /* User includes / uint8 dummyData[8] = {1,2,3,4,5,6,7}; /! \brief The main function for the project. \details The startup initialization sequence is the following: * - startup asm routine * - main() / //extern const Clock_Ip_ClockConfigType Clock_Ip_aClockConfig[1]; extern void CAN0_ORED_0_31_MB_IRQHandler(void); int main(void) { uint8 u8TimeOut = 100U; CanIf_bTxFlag = FALSE; CanIf_bRxFlag = FALSE; / Initialize the Mcu driver / #if (MCU_PRECOMPILE_SUPPORT == STD_ON) Mcu_Init(NULL_PTR); #elif (MCU_PRECOMPILE_SUPPORT == STD_OFF) Mcu_Init(&Mcu_Config); / Initialize the clock tree and apply PLL as system clock / Mcu_InitClock(McuClockSettingConfig_0); while ( MCU_PLL_LOCKED != Mcu_GetPllStatus() ) { / Busy wait until the System PLL is locked / } #endif / (MCU_PRECOMPILE_SUPPORT == STD_ON) / / Write your code here / Mcu_DistributePllClock(); Mcu_SetMode(McuModeSettingConf_0); / Initialize Platform driver */ Platform_Init(NULL_PTR); Port_Init(&Port_Config); Spi_Init(&Spi_Config); #if 1 // CanTrcv_TJA1145_Init(); uint8 SWK_WUF_Detection = 0u; uint8 tempRegVal = 0u; /SBC mode StandBy/ /SBC_SetMode(CANTRCV_TRCVMODE_STANDBY);/ /Disable wakepin/ Sbc_Reg_Write(CanTrcv_Tja1145_Wpe, 0x00, FALSE); /Set Lock control register/ Sbc_Reg_Write(CanTrcv_Tja1145_Lc, 0x00, FALSE); /Can baudrate config/ Sbc_Reg_Write(CanTrcv_Tja1145_Dr, CANTRCV_TJA1145_CAN_DATA_RATE, FALSE); /Set CAN control register/ Sbc_Reg_Write(CanTrcv_Tja1145_Cc, 0x31, FALSE); Sbc_Reg_Read(CanTrcv_Tja1145_Ts, &tempRegVal); Sbc_Reg_Read(CanTrcv_Tja1145_Tes, &SWK_WUF_Detection); Sbc_Reg_Write(CanTrcv_Tja1145_Mc, CanTrcv_Tja1145_Mc_MC_Normal, FALSE); Sbc_Reg_Write(CanTrcv_Tja1145_Cc,CanTrcv_Tja1145_Cc_CMC_Active,FALSE); #endif // Clock_Ip_Init(&Clock_Ip_aClockConfig[0]); volatile Flexcan_Ip_StatusType result = 1; volatile Flexcan_Ip_StatusType result1 = 1; IntCtrl_Ip_EnableIrq(FlexCAN0_1_IRQn); IntCtrl_Ip_InstallHandler(FlexCAN0_1_IRQn, CAN0_ORED_0_31_MB_IRQHandler, NULL_PTR); // Dio_WriteChannel(DioConf_DioChannel_DioChannel_O_S_STB_CAN3_M, STD_LOW);//CAN3 STB Flexcan_Ip_DataInfoType rx_info = { .msg_id_type = FLEXCAN_MSG_ID_STD, .data_length = 8u, .is_polling = TRUE, .is_remote = FALSE }; Flexcan_Ip_MsgBuffType rxData; FlexCAN_Ip_Init(CanController_0, &Can_Ipw_xStatus0, &Flexcan_aCtrlConfigPB[0U]);// while (1) { if(rx_compli==1) { FlexCAN_Ip_SetStartMode(CanController_0); FlexCAN_Ip_ConfigRxMb(CanController_0, RX_MB_IDX, &rx_info, MSG_ID); // rx_info.is_polling = FALSE; FlexCAN_Ip_Send(CanController_0, TX_MB_IDX, &rx_info, MSG_ID, (uint8 *)&dummyData); FlexCAN_Ip_Receive(CanController_0, RX_MB_IDX, &rxData, TRUE); while(FlexCAN_Ip_GetTransferStatus(CanController_0, RX_MB_IDX)

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DELIMITER // CREATE PROCEDURE get_total_row_count() BEGIN DECLARE done INT DEFAULT FALSE; DECLARE schema_name VARCHAR(255); DECLARE table_name VARCHAR(255); DECLARE total_rows INT DEFAULT 0; DECLARE row_count INT; DECLARE cur CURSOR FOR SELECT table_schema, table_name FROM information_schema.tables WHERE table_type = 'BASE TABLE' AND table_schema like 'tes%'; -- 这里改成yqq应该就可以了 DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE; OPEN cur; read_loop: LOOP FETCH cur INTO schema_name, table_name; IF done THEN LEAVE read_loop; END IF; SET @sql = CONCAT('SELECT COUNT(*) INTO @row_count FROM ', schema_name, '.', table_name); PREPARE stmt FROM @sql; EXECUTE stmt; DEALLOCATE PREPARE stmt; SET total_rows = total_rows + @row_count; END LOOP; CLOSE cur; SELECT total_rows; END // DELIMITER ;

注意：这段代码中有一个地方需要修改，将table_schema like 'tes%'修改为table_schema like 'yqq%'，以匹配你指定的数据库名称。 你可以将这段代码复制到MySQL客户端中执行，或者通过调用存储过程来获取总行数...
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