[train_x,test_x]=predict(train_x,train_y_scale,test_x,test_y_scale,selected_variables,A_max,fold,method);

时间: 2023-11-06 22:43:46 浏览: 76
As an AI language model, I can infer that the code snippet above is a function call that takes in several arguments. It appears to be calling a function called "predict" and passing in the following arguments: - train_x: a matrix of training data - train_y_scale: a vector of scaled training labels - test_x: a matrix of test data - test_y_scale: a vector of scaled test labels - selected_variables: a vector of selected variables to be used in the prediction model - A_max: a scalar value representing the maximum number of principal components to use in the model - fold: a scalar value representing the number of folds to use in cross-validation - method: a string indicating the type of predictive modeling method to use The function is expected to return two output arguments: train_x and test_x, which are matrices of predicted values for the training and test data, respectively.
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predictions <- predict(svm_model, test_data) # 评估 confusionMatrix(predictions, test_data$target) 此外，我们还可以使用tune.svm()函数进行参数调优，寻找最佳的cost和gamma组合： R tuned_...

解释一下这段代码：[train_x,test_x]=predict(train_x,train_y_scale,test_x,test_y_scale,selected_variables,A_max,fold,method);，详细说明一下如何使用

这段代码中，使用了一个函数predict，它的输入参数包括train_x、train_y_scale、test_x、test_y_scale、selected_variables、A_max、fold和method。函数输出了一个包含两个变量train_x和test_x的列表。 在这个函数...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.svm import SVR train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # 分离数据集 X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values y_train_c = train['CLASS'].values X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values nfold = 5 kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 result1 = np.round(prediction1) id_ = range(210, 314) df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False)

X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_...

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle from sklearn.preprocessing import scale df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0) ds = df.values from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(64, activation='relu'), Dense(64, activation='relu'), Dense(1) ]) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=100, batch_size=32) from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = model.predict(x_test)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print('MSE:’, mse) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['accuracy'], label='train') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation') plt.legend() plt.show()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 对训练集和测试集进行标准化处理： from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = ...

修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

y_pred = tree.predict(X_test) report = classification_report(y_test, y_pred) matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred, multi_class='ovr') fpr, tpr, _ = roc_...

from sklearn.metrics import auc,roc_curve def evaluation_class(model, x_test, y_test): prediction = model.predict_proba(x_test) preds = model.predict_proba(x_test)[:, 1] fpr,tpr,threshold = roc_curve(y_test,preds) roc_auc = auc(fpr,tpr) plt.title('ROC Curve') plt.plot(fpr,tpr,'g',label = 'AUC = %0.3f' % roc_auc) plt.legend(loc = 'lower right') plt.plot([0,1],[0,1],'r--') plt.xlim([0,1]) plt.ylim([0,1]) plt.ylabel('True Positive Rate') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.show() print('ROC AUC score:', round(roc_auc, 4)) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import svm x_train = StandardScaler().fit_transform(x_train) x_test = StandardScaler().fit_transform(x_test) lr = LogisticRegression() lr.fit(x_train,y_train) evaluation_class(lr,x_test,y_test) rf=RandomForestClassifier(max_depth=2,random_state=0) rf.fit(x_train,y_train) evaluation_class(rf,x_test,y_test) sm = svm.SVC(gamma='scale',C=1.0,decision_function_shape='ovr',kernel='rbf',probability=True) sm.fit(x_train,y_train) evaluation_class(sm,x_test,y_test)

在evaluation_class函数中，代码使用模型的predict_proba函数，对测试集进行预测，并计算ROC曲线的FPR和TPR。然后，代码使用sklearn库中的auc函数，计算ROC曲线下的面积，并将ROC曲线和AUC值绘制在图表上。最后，...

import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read_csv('heart.csv') corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] scaler = StandardScaler() dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) print("Training accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))改写为ROC代码

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) # 训练模型 logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) # 评估模型 y_train_pred = logreg....

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn. model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn. neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn. metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import scikitplot as skplt #加载数据集 iris = load_iris() data = iris['data'] label = iris['target'] #数据集的划分 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,label,test_size=0.3) print(x_train) #模型构建 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) model.fit(x_train,y_train) #模型评估 #(1)精确率，召回率，F1分数，准确率(宏平均和微平均) predict = model. predict(x_test) result = classification_report(y_test,predict) print(result) # (2) 混淆矩阵 confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, predict) print('混淆矩阵:', confusion_matrix) sns.set(font_scale=1) sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, annot_kws={"size", 16}, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.ylabel('True label' ) plt.xlabel('Predicted label') plt.savefig('Confusion matrix. pdf') plt.show() #(3)ROC曲线 Y_pred_prob = model. predict_proba(x_test) plt.figure(figsize= (7,7)) ax= plt. subplot() skplt.metrics.plot_roc_curve(y_test,Y_pred_prob,ax= ax) ax.set_xlabel('False Positive Rate', fontsize = 20) ax.set_ylabel('True Positive Rate ',fontsize = 20) ax.set_title('ROC Areas ',fontsize = 20) plt.xlim((0, 1)) plt.ylim((0, 1)) plt.xticks(fontsize = 18) plt.yticks(fontsize = 18) plt.legend(fontsize =18) plt.savefig(' ROC.pdf') plt.show( ) #（4）P_R曲线 from sklearn.metrics import precision_recall_curve precision, recall, _ =precision_recall_curve(y_test) plt.fill_between(recall, precision,color='b') plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.ylim([0.0, 1.0]) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.plot(recall, precision) plt.title("Precision-Recall") plt.show()

其中load_iris用于加载鸢尾花数据集，train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集，classification_report用于评估分类器的性能，KNeighborsClassifier是K近邻分类器，roc_curve和auc用于评估二元分类器的性能...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-30-d25079d1d820> in <module> 4 5 # 反归一化数据 ----> 6 train_predict = denormalize_data(train_predict, scaler) 7 test_predict = denormalize_data(test_predict, scaler) 8 <ipython-input-25-e9e3279400dd> in denormalize_data(scaled_data, scaler) 18 # 反归一化数据 19 def denormalize_data(scaled_data, scaler): ---> 20 data = scaler.inverse_transform(scaled_data) 21 return data 22 # 创建数据集 j解决上面代码吗出现的问题D:\ruanjian\ana\ana3\envs\tensorflow\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py in inverse_transform(self, X) 459 force_all_finite="allow-nan") 460 --> 461 X -= self.min_ 462 X /= self.scale_ 463 return X ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (253,2) (7,) (253,2)

train_predict = denormalize_data(train_predict, scaler) test_predict = denormalize_data(test_predict, scaler) # 反归一化函数 def denormalize_data(scaled_data, scaler): data_shape = scaled_data.shape...

import seaborn as sns corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) #plot heat map g=sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns = ['sex', 'cp', 'fbs','restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler = StandardScaler() columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] dataset[columns_to_scale] = standardScaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) from sklearn.model_selection import cross_val_score knn_scores = [] for k in range(1, 21): knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) score = cross_val_score(knn_classifier, X, y, cv=10) knn_scores.append(score.mean()) plt.plot([k for k in range(1, 21)], knn_scores, color='red') for i in range(1, 21): plt.text(i, knn_scores[i - 1], (i, knn_scores[i - 1])) plt.xticks([i for i in range(1, 21)]) plt.xlabel('Number of Neighbors (K)') plt.ylabel('Scores') plt.title('K Neighbors Classifier scores for different K values') plt.show() knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 12) score=cross_val_score(knn_classifier,X,y,cv=10) score.mean() from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier randomforest_classifier= RandomForestClassifier(n_estimators=10) score=cross_val_score(randomforest_classifier,X,y,cv=10) score.mean()的roc曲线的代码

for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X, y)): knn_classifier.fit(X.iloc[train], y.iloc[train]) knn_proba = knn_classifier.predict_proba(X.iloc[test])[:, 1] knn_fpr, knn_tpr, knn_thresholds = ...

import lightgbm as lgb from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier() # 设置参数空间 params = { 'boosting_type': 'gbdt', #'boosting_type': 'dart', 'objective': 'multiclass', 'metric': 'multi_logloss', 'min_child_weight': 1.5, 'num_leaves': 2**5, 'lambda_l2': 10, 'subsample': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'learning_rate': 0.03, 'seed': 2017, "num_class": 2, 'silent': True, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params) # 使用训练集对新模型进行拟合 # X_train = np.array(X_train) # pdb.set_trace() lgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = lgb_model.predict(X_test)改为svm模型

y_pred = svm_model.predict(X_test) 注意，SVM模型的参数设置有很多，你需要根据你的数据集和问题场景来进行调整。在上面的代码中，我使用了GridSearchCV进行了参数调优，你可以根据需要进行修改。

参考以下两段代码代码：第一段：# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error第二段：library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。写出R代码完成以下任务：①建立50×30的随机数据和30个变量；②生成三组不同系数的①线性模型；③（线性回归中）分别计算这三组的CV值；④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，两张图均以lambd为横坐标，一张图以CV error为纵坐标，一张图以Prediction error为纵坐标，两张图同分开在Plots位置，而且三组一组画完，再画另一组

lm.fit3 (Y~X[,6]+X[,7]+X[,8]+X[,9], subset=train) ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值： R library(boot) cv.err1 (Y~X[,1]+X[,2], data=data.frame(Y, X), K=10)$delta[1] cv.err2 (Y~X[,3]+X[,4]+X...

def model_xgb(train, test): """xgb模型 Args: Returns: """ # xgb参数 params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'silent': 1, 'eta': 0.01, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 1, 'gamma': 0, 'lambda': 1, 'colsample_bylevel': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'subsample': 0.9, 'scale_pos_weight': 1} # 数据集 dtrain = xgb.DMatrix(train.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'label'], axis=1), label=train['label']) dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 训练 watchlist = [(dtrain, 'train')] model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=500, evals=watchlist) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) # 特征重要性 feat_importance = pd.DataFrame(columns=['feature_name', 'importance']) feat_importance['feature_name'] = model.get_score().keys() feat_importance['importance'] = model.get_score().values() feat_importance.sort_values(['importance'], ascending=False, inplace=True) # 返回 return result, feat_importance解释一下

3. 使用 XGBoost 的 train 函数对模型进行训练，需要指定训练数据集、模型参数、迭代次数等。 4. 使用训练好的模型对测试数据集进行预测，得到预测结果。将预测结果和测试数据集中的 User_id、Coupon_id、...

使用以下代码生成数据集 def generate_data(): import numpy as np # 生成正类和负类数据点各100个，每个数据点有两个特征X1和X2 positive_class = np.random.normal(loc=[0.5, 0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) negative_class = np.random.normal(loc=[-0.5, -0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) # 向正类数据点添加噪声 positive_noise = np.random.normal(loc=[1., 1], scale=[1, 1], size=(10, 2)) positive_class = np.concatenate([positive_class, positive_noise], axis=0) # 向负类数据点添加噪声 negative_noise = np.random.normal(loc=[-1.5, -1.5], scale=[1, 1], size=(10, 2)) negative_class = np.concatenate([negative_class, negative_noise], axis=0) # 将正类和负类数据点组合成一个数据集 X = np.concatenate([positive_class, negative_class], axis=0) # 创建标签y，其中前110个数据点为正类，后110个数据点为负类 y = np.concatenate([np.ones(110), np.zeros(110)]) return X, y 2. 对该数据集进行可视化 3. 使用合适的比例对数据集进行划分 4. 使用感知机模型，调整参数，使模型在测试集上准确率大于0.8 5. 绘制test数据集 6. 绘制在test集上的预测结果

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) 这段代码使用了Scikit-learn库中的train_test_split函数，将数据集随机划分为训练集和测试集，比例为8:2。 接...

利用计算机实现产生随机数：Y=X^T β+ϵ，其中X是p=100维的正态分布协变量，ϵ是标准正态分布，β=(1,1,1,1,1,0_(p-5) )，样本大小：100。分别使用线性模型的Lasso，岭回归以及弹性网络对实现这组数据。给出对应的python代码及运行结果

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化并拟合模型 lasso = Lasso(alpha=0.1) ridge = Ridge(alpha=0.1) elastic_net = ElasticNet...

自行网上查阅线性模型的Lasso，岭回归以及弹性网络对，并利用计算机实现产生随机数(如：Y=X^T β+ϵ，其中X是p=100维的正态分布协变量，ϵ是标准正态分布，β=(1,1,1,1,1,0_(p-5) )，样本大小：100)，实现提到的方法。用代码详细实现并给出运行结果图

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义三种模型 lasso_reg = Lasso(alpha=1.0) ridge_reg = Ridge(alpha=1.0) elastic_net = ElasticNet(alpha=1.0, ...
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资源摘要信息:"本资源是一个PHP疫情上报管理系统，包含了源码和数据库文件，文件编号为170948。该系统是为了适应疫情期间的上报管理需求而开发的，支持网络员用户和管理员两种角色进行数据的管理和上报。 管理员用户角色主要具备以下功能： 1. 登录：管理员账号通过直接在数据库中设置生成，无需进行注册操作。 2. 用户管理：管理员可以访问'用户管理'菜单，并操作'管理员'和'网络员用户'两个子菜单，执行增加、删除、修改、查询等操作。 3. 更多管理：通过点击'更多'菜单，管理员可以管理'评论列表'、'疫情情况'、'疫情上报管理'、'疫情分类管理'以及'疫情管理'等五个子菜单。这些菜单项允许对疫情信息进行增删改查，对网络员提交的疫情上报进行管理和对疫情管理进行审核。 网络员用户角色的主要功能是疫情管理，他们可以对疫情上报管理系统中的疫情信息进行增加、删除、修改和查询等操作。 系统的主要功能模块包括： - 用户管理：负责系统用户权限和信息的管理。 - 评论列表：管理与疫情相关的评论信息。 - 疫情情况：提供疫情相关数据和信息的展示。 - 疫情上报管理：处理网络员用户上报的疫情数据。 - 疫情分类管理：对疫情信息进行分类统计和管理。 - 疫情管理：对疫情信息进行全面的增删改查操作。 该系统采用面向对象的开发模式，软件开发和硬件架设都经过了细致的规划和实施，以满足实际使用中的各项需求，并且完善了软件架设和程序编码工作。系统后端数据库使用MySQL，这是目前广泛使用的开源数据库管理系统，提供了稳定的性能和数据存储能力。系统前端和后端的业务编码工作采用了Thinkphp框架结合PHP技术，并利用了Ajax技术进行异步数据交互，以提高用户体验和系统响应速度。整个系统功能齐全，能够满足疫情上报管理和信息发布的业务需求。" 【标签】:"java vue idea mybatis redis" 从标签来看，本资源虽然是一个PHP疫情上报管理系统，但提到了Java、Vue、Mybatis和Redis这些技术。这些技术标签可能是误标，或是在资源描述中提及的其他技术栈。在本系统中，主要使用的技术是PHP、ThinkPHP框架、MySQL数据库、Ajax技术。如果资源中确实涉及到Java、Vue等技术，可能是前后端分离的开发模式，或者系统中某些特定模块使用了这些技术。 【压缩包子文件的文件名称列表】: CS268000_*** 此列表中只提供了单一文件名，没有提供详细文件列表，无法确定具体包含哪些文件和资源，但假设它可能包含了系统的源代码、数据库文件、配置文件等必要组件。
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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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R语言统计推断：掌握Poisson分布假设检验

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NX C++二次开发高亮颜色设置的方法

NX C++二次开发中，高亮颜色设置通常涉及到自定义用户界面（UI）组件的外观。以下是一些常见的方法来设置高亮颜色： 1. **使用Qt样式表（StyleSheet）**: 如果你使用的是Qt框架进行开发，可以通过设置样式表来改变控件的高亮颜色。例如，对于按钮，你可以这样设置： ```cpp button->setStyleSheet("QPushButton:hover {background-color: yellow;}"); ``` 这会将鼠标悬停在按钮上时的背景色设置为黄色。 2. **直接修改属性**: 对于某些控件，可以直接通过修改其属性来