GBT77142005怎么用

GBT7714-2005是一种中文文献参考文献著录规则，通常用于学术论文的参考文献著录。在使用GBT7714-2005时，需要按照其规定的格式著录参考文献。具体来说，对于不同类型的文献（例如期刊文章、学位论文、图书等），参考文献的著录格式也有所不同。下面以期刊文章为例，介绍GBT7714-2005的著录格式：

[序号] 作者.文章标题[J].期刊名,年份,卷号(期号):起止页码.

其中，方括号内的序号指的是参考文献在文中出现的序号，需要按照文中出现的顺序依次编号；作者需要按照“姓 名”的格式填写，如果作者人数较多可以只列出前三位作者，后面加“等”；文章标题需要用中文全角标点符号“【】”括起来；期刊名需要用中文全角标点符号“《》”括起来；年份需要用阿拉伯数字表示；卷号和期号分别用阿拉伯数字表示，中间用括号括起来；起止页码用阿拉伯数字表示，中间用英文冒号“:”隔开。

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Chat gbt怎么使用？

GBT（Gradient Boosting Tree）是一种机器学习算法，通常用于分类和回归问题。在使用GBT之前，需要先收集和处理数据，将其分成训练集和测试集，并进行特征选择和数据清洗。

接下来，可以使用Python中的scikit-learn库来实现GBT算法。具体步骤如下：

1. 导入GBT模块：from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier（或者GradientBoostingRegressor）

2. 创建GBT分类器或回归器：gbc = GradientBoostingClassifier()（或者gbr = GradientBoostingRegressor()）

3. 训练模型：gbc.fit(X_train, y_train)（或者gbr.fit(X_train, y_train)）

4. 预测结果：y_pred = gbc.predict(X_test)（或者y_pred = gbr.predict(X_test)）

5. 评估模型性能：可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型性能。可以使用sklearn.metrics模块中的函数来计算这些指标。

GBT算法还有一些参数可以调整，如学习率、树的数量、叶子节点数等，可以根据实际情况进行调整。

注意：使用GBT算法需要一定的机器学习基础，建议在学习前先学习相关的基础知识。

gbt 222392019

GBT 22239-2019是中国国家标准中的一个编号，也称为《公共建筑能耗评价技术规范》。该标准是由中国国家质量监督检验检疫总局和国家标准化管理委员会共同制定的，用于评估公共建筑的能耗情况以及提供技术指导。

该标准的发布旨在促进公共建筑能耗评价的统一标准化，推动绿色建筑和可持续发展。公共建筑能耗评价是指通过对公共建筑的能源利用、节能措施、设备运行等方面进行评估，评价其能源消耗水平和能效。

GBT 22239-2019的主要内容包括：能耗评估范围和对象的确定、数据采集和调查、能耗标准的应用、能耗评估方法和步骤、能源利用率评价、节能改造建议等。

通过使用GBT 22239-2019进行公共建筑能耗评价，可以更好地了解建筑的能源消耗情况，为节能减排提供科学依据。在评估过程中，可以根据标准的指导，采取相应的节能措施，如优化设计、改善设备运行、加强管理等，以提高建筑的能效，减少能源消耗。

总之，GBT 22239-2019是一个重要的技术规范，在公共建筑能耗评价领域有着广泛的应用。它为公共建筑的节能减排工作提供了指导，推动了可持续发展和绿色建筑的实施。