constant_score

时间: 2024-04-25 18:23:31 浏览: 92
constant_score查询是一种用于Elasticsearch的查询类型，它可以在不考虑相关性得分的情况下过滤文档。\[1\]这种查询类型通常用于过滤查询结果，而不关心文档的相关性得分。在constant_score查询中，可以使用boost参数来控制命中文档的得分，默认值为1.0。\[2\]通过更改boost参数的值，可以调整命中文档的得分。例如，将boost参数设置为2.0，那么每个命中文档的得分都将为2.0。\[2\] 此外，constant_score查询还可以与其他查询类型结合使用，以进一步过滤查询结果。例如，在constant_score查询中使用match查询来匹配描述字段中包含"pool"的文档，并通过设置boost参数为2来增加得分。\[3\]这样，命中的文档将具有更高的得分。 总之，constant_score查询是一种用于过滤查询结果的查询类型，它可以在不考虑相关性得分的情况下过滤文档，并通过调整boost参数来控制命中文档的得分。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [ElasticSearch系列 - SpringBoot整合ES：不对查询结果进行排序 Constant_Score 查询](https://blog.csdn.net/qq_42764468/article/details/129956590)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Elasticsearch--constant_score](https://blog.csdn.net/u014431852/article/details/52802747)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。

只有一个超参数为学习率，学习率[0.01,0.001,0.0001],对学习率用交叉验证的方法，对梯度下降选择最佳学习率，代价函数为均方差损失函数，用cross_val_score函数得出交叉验证得分，用python实现

model = LinearRegression(fit_intercept=True, solver='sgd', learning_rate='constant', eta0=lr, loss='mse') # 使用交叉验证得分评估模型性能 scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_...

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) ...

import matplotlib.pyplot as plt # test_score 测试集的精度 y1_i = [32.01377033999997, 52.995126360000086,185.63600004000017] y1_c = [34.805954499999984,59.619636000000014,188.34518989999992] y1_a = [34.05963100000008, 53.854412799999864,187.09286480000037] # macro-F1 测试集的宏F1 y2_i = [] y2_c = [] y2_a = [] # micro-F1 测试集的微F1 y3_i = [] y3_c = [] y3_a = [] # # 隐藏层神经元的个数 # x1 = [] # 隐藏层的个数 x2 = [100,200,400] # # 窗口大小 # x3 = [] ax1 = plt.gca() ax1.set(xlabel='neuron_num', ylabel='train_seconds') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='accuracy') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='macro-F1') # ax1.set(xlabel='batch_size', ylabel='micro-F1') # 三种不同学习率 l1, = ax1.plot(x2,y1_i,'red', label='invscaling') l2, = ax1.plot(x2,y1_c,'green', label='constant') l3, = ax1.plot(x2,y1_a,'blue', label='adaptive') plt.legend() plt.show()

这段代码是用于绘制三种不同学习率下，不同神经元个数对应的训练时间的折线图。其中，测试集的精度、宏F1和微F1分别用y1_i、y2_i和y3_i表示。对于每一种学习率，都有对应的三条折线，分别用l1、l2和l3表示。...

# 定义游戏主程序类，处理游戏逻辑，例如初始化、绘制界面、处理事件和逻辑等 class Game(): def __init__(self): pygame.init() pygame.display.set_caption("逆行飙车") self.screen = pygame.display.set_mode(Constant.SIZE) self.background = pygame.image.load("file/background.png") pygame.mixer.Sound("file/background.wav").play(-1) self.font_big = pygame.font.SysFont("华文彩云", 60) self.font_small = pygame.font.SysFont("Verdana", 20) self.game_over = self.font_big.render("游戏结束", True, Constant.BLACK) self.SPEED_UP = pygame.USEREVENT + 1 pygame.time.set_timer(self.SPEED_UP, 1000) self.clock = pygame.time.Clock() def run(self): player = Player() enemy = Enemy() enemies = pygame.sprite.Group() enemies.add(enemy) all_sprites = pygame.sprite.Group() all_sprites.add(player) all_sprites.add(enemy) while True: self.screen.blit(self.background, (0, 0)) self.scores = self.font_small.render(str(Constant.SCORE), True, Constant.BLACK) self.screen.blit(self.scores, (10, 10)) for sprite in all_sprites: self.screen.blit(sprite.image, sprite.rect) sprite.move() for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() if event.type == self.SPEED_UP: Constant.SPEED += 0.5 if pygame.sprite.spritecollideany(player, enemies): pygame.mixer.Sound("file/crash.wav").play() time.sleep(1) self.screen.fill(Constant.RED) self.screen.blit(self.game_over, (80, 150)) pygame.display.update() time.sleep(2) pygame.quit() sys.exit() pygame.display.update() self.clock.tick(Constant.FPS) if __name__ == "__main__": game = Game() game.run()加注释

这是一个使用 Pygame 模块开发的 2D 游戏主程序类，包含初始化、绘制界面、处理事件和逻辑等功能。在初始化方法中，设置了窗口标题、窗口大小、背景图、字体等属性，并使用 Pygame 的 mixer 模块添加了背景音乐。...

* This example shows how to use shape-based matching * in order to find a model region and use it for * further tasks. * Here, the additional task consists of reading text * within a certain region, wherefore the image has * to be aliged using the matching transformation. * * Initialization. dev_update_window ('off') dev_close_window () * Initialize visualization. read_image (ReferenceImage, 'board/board_01') get_image_size (ReferenceImage, Width, Height) initialize_visualization (Width / 2, Height / 2, WindowHandle, WindowHandleText) disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true') disp_description_text (WindowHandleText) * * Define ROIs: * ROI for the shape model. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (ReferenceImage) gen_rectangle1 (ROIModel, 60, 535, 185, 900) dev_display (ROIModel) * ROI for the text. gen_rectangle1 (ROIText, 445, 585, 590, 765) dev_display (ROIText) disp_model_message (WindowHandle) stop () * * Prepare the shape-based matching model. reduce_domain (ReferenceImage, ROIModel, ModelImage) * Create shape model and set parameters (offline step). create_generic_shape_model (ModelHandle) * Train the shape model. train_generic_shape_model (ModelImage, ModelHandle) * * Prepare the text model. create_text_model_reader ('auto', 'Industrial_0-9A-Z_Rej.omc', TextModel) * * We look for the reference transformation which we will need * for the alignment. We can extract it by finding the instance * on the reference image. * Set find parameters. set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'num_matches', 1) set_generic_shape_model_param (ModelHandle, 'min_score', 0.5) find_generic_shape_model (ReferenceImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DModel) * * Find the object in other images (online step). for i := 1 to 9 by 1 read_image (SearchImage, 'board/board_' + i$'02') find_generic_shape_model (SearchImage, ModelHandle, MatchResultID, Matches) get_generic_shape_model_result (MatchResultID, 'all', 'hom_mat_2d', HomMat2DMatch) * Compute the transformation matrix. hom_mat2d_invert (HomMat2DMatch, HomMat2DMatchInvert) hom_mat2d_compose (HomMat2DModel, HomMat2DMatchInvert, TransformationMatrix) affine_trans_image (SearchImage, ImageAffineTrans, TransformationMatrix, 'constant', 'false') * * Visualization. dev_set_window (WindowHandle) dev_display (SearchImage) get_generic_shape_model_result_object (InstanceObject, MatchResultID, 'all', 'contours') dev_display (InstanceObject) * * Reading text and numbers on the aligned image. reduce_domain (ImageAffineTrans, ROIText, ImageOCR) find_text (ImageOCR, TextModel, TextResultID) get_text_object (Characters, TextResultID, 'all_lines') get_text_result (TextResultID, 'class', RecognizedText) * * Visualization. dev_set_window (WindowHandleText) dev_display (ImageAffineTrans) dev_set_colored (12) dev_display (Characters) disp_finding_text (Characters, WindowHandle, WindowHandleText, RecognizedText) wait_seconds (0.5) endfor disp_end_of_program_message (WindowHandle, 'black', 'true') stop () dev_close_window ()

这段代码是一个示例程序，演示了如何使用基于形状匹配的方法来找到一个模型区域，并将其用于进一步的任务。在这个示例中，额外的任务是在一个固定的区域内读取文本，在这种情况下，需要使用匹配变换来对图像进行对齐...

def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab

这是一个 Python 中定义的函数，函数名为 forward。该函数有五个参数：l、ab、y、idx 和 self。其中，self 是该类的实例对象，l、ab、y、idx 为输入的数据，分别代表亮度、颜色和标签，其中 idx 可以为 None。...

private void SetBaseInfo(int itemIndex, string itemName, int iconId, Quality quality, LevelRealmMain levelReal, int score, int num, bool isHasFunAdd,bool isShowLevelBg = true) { m_ItemIndex = itemIndex; m_IsHasFunAdd = isHasFunAdd; m_FunSelectAddNode.gameObject.SetActive(m_IsHasFunAdd); SetFunSelectAddShowState(false); m_NameText.text = itemName;// Constant.Quality.GetContentWithQualityColor( itemName, quality); m_NumText.text =Constant.RichText.GetNumOutLineText(num) ; m_NumText.gameObject.SetActive(num > -1); m_ItemStarScore.gameObject.SetActive(false); // m_ItemStarScore.SetStart(score); int itemBg = RunDataGenerator.Instance.GetQualityAssetId(QualityResType.ItemBg, (int)quality); // int levelBg = RunDataGenerator.Instance.GetLevelAssetId(LevelMainResType.LevelBg, levelReal); int levelIcon = RunDataGenerator.Instance.GetLevelAssetId(LevelMainResType.RoundDarkFont, levelReal); // RunUtility.SetIconAsny(m_LevelBg,levelBg); RunUtility.SetIconAsny(m_LevelIcon,levelIcon); RunUtility.SetIconAsny(m_ItemBg,itemBg); RunUtility.SetIconAsny(m_ItemIcon, iconId); SetLevelBgShow(isShowLevelBg); UpdateLingGenTag(); }

这段代码是用来设置物品的基本信息的，函数名为 SetBaseInfo。它接受一些参数，包括物品的索引、名称、图标ID、品质、境界等级、评分、数量以及一些布尔值。 在函数内部，首先将传入的参数赋值给相应的成员变量，...

#建模分析 import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor # 去除异常值 diabetes = diabetes[(diabetes['bmi'] > 10) & (diabetes['HbA1c_level'] < 15)] # 划分训练集和测试集 train, test = train_test_split(diabetes, test_size=0.3, random_state=42) # 构建线性回归模型 xtrain, ytrain = train.drop('diabetes', axis=1), train['diabetes'] xtest, ytest = test.drop('diabetes', axis=1), test['diabetes'] Xtrain = sm.add_constant(xtrain) Xtest = sm.add_constant(xtest) print(diabetes.info()) reg = sm.OLS(ytrain, Xtrain).fit() print(reg.summary()) # 计算线性回归的预测误差 ypred = reg.predict(Xtest) mse = mean_squared_error(ytest, ypred) rmse = np.sqrt(mse) print('Linear Regression RMSE:', rmse) # 构建GBDT模型 gbdt = GradientBoostingRegressor(learning_rate=0.3).fit(xtrain, ytrain) print('GBDT R^2:', gbdt.score(xtrain, ytrain)) # 计算GBDT的预测误差 ypred = gbdt.predict(xtest) mse = mean_squared_error(ytest, ypred) rmse = np.sqrt(mse) print('GBDT RMSE:', rmse)

这段代码是一个用于糖尿病数据集的建模分析，主要使用了线性回归和GBDT（梯度提升决策树）两种模型进行预测。在代码中，首先通过去除异常值的方法对数据进行预处理，然后将数据集划分为训练集和测试集。...

@RequestMapping("/getMyScoreInfo") public ResultObject> getMyScoreInfo(HttpServletRequest request,@RequestParam("limit") int limit,@RequestParam("page") int page) { TStudent student = (TStudent)request.getSession().getAttribute("student"); TScore score=new TScore(); score.setStudentId(student.getStudentNo()); PageInfo<TScore> pageInfo=scoreService.getAllScore(score,limit, page); ResultObject> rs=new ResultObject>(); List<TScore> list=pageInfo.getList(); for(TScore temp:list) { String type=temp.getScoreType(); if("1".equals(type)) { temp.setScoreTypeName("习题"); } if("2".equals(type)) { temp.setScoreTypeName("测验"); } if("3".equals(type)) { temp.setScoreTypeName("考试成绩"); } } rs.setCode(Constant.SUCCESS_RETUEN_CODE); rs.setMsg("查询成功"); rs.setData(list); rs.setCount(pageInfo.getTotal()); return rs; } }

这段代码是一个基于Spring框架的Java方法，用于处理前端请求"/getMyScoreInfo"。它使用了@RequestParam注解来获取请求参数limit和page的值，并通过HttpServletRequest对象获取当前登录的学生信息。...

<from uri="disruptor:write-to-tendis-${dataSourceId}?concurrentConsumers=8" /> <setHeader name="CamelRedis.Command"> <constant>ZADD</constant> </setHeader> <setHeader name="CamelRedis.Key"> <groovy>"datasource:behavior:${dataSourceId}:$headers.eventId:$body.${baseIdColumn}".toString()</groovy> </setHeader> <setHeader name="CamelRedis.Score"> <groovy>body.${timeColumn}</groovy> </setHeader>翻译代码

<constant>ZADD</constant> 3. 设置有序集合的key，用于唯一标识该有序集合。 <groovy>"datasource:behavior:${dataSourceId}:$headers.eventId:$body.${baseIdColumn}".toString() 4. 设置元素...

'OLSResults' object has no attribute 'score'

X = sm.add_constant(X) # 在自变量矩阵X中添加常数列 model = sm.OLS(y, X).fit() # 建立线性回归模型并拟合数据 # 使用R-squared计算模型的拟合优度 y_pred = model.predict(X) SSR = np.sum((y_pred - np.mean(y...

使用逻辑回归来训练模型，使用网格搜索寻找以下最优超参数： alpha：正则化系数，默认值为0.0001。 loss： ['squared_loss', 'huber', 'epsilon_insensitive', 'squared_epsilon_insensitive', 'squared_error'] #损失函数 penalty：["l1", "l2", "elasticnet"] # 正则化策略 learning_rate：["constant", "optimal", "invscaling","adaptive"] # 学习率策略 eta0：初始学习率。默认值为0.01 # 初始学习率 power_t：默认值为0.25。仅适用于"invscaling"策略，用于调整学习率衰减速度的指数。 （from sklearn.exceptions import ConvergenceWarning warnings.filterwarnings("ignore", category=ConvergenceWarning) #忽略错误）

print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_)) 在上述代码中，我们使用GridSearchCV函数来寻找最优超参数。该函数的参数包括用于搜索的模型（LogisticRegression），超参数...

请用python写一段代码，将数据输入到mlp回归模型中，并用optuna调参，score为R平方，并打印每次调参使用的超参数和对应的R平方，在三个随机种子上测试最佳模型，得到score为R平方和spearman相关系数，并保存代码运行过程的输出

r2_score_mean = np.mean(r2_scores) return r2_score_mean if __name__ == '__main__': study = optuna.create_study(direction='maximize') start_time = time.time() study.optimize(objective, n_trials=...

有一个名为date.xlsx的excel，表格里的数据是960行52列，对每一列数据分别进行Z-score标准化，matlab具体的详细的代码

columnData = fillmissing(columnData, 'constant', NaN); % 删除含有NaN的行 columnData = columnData(~isnan(columnData)); end % 进行Z-score标准化 standardizedColumn = zscore(columnData); % 将...
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基于Andorid的音乐播放器项目改进版本设计实现源码，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。

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数字调制信号又称为键控信号， 其调制过程是用键控的方法由基带信号对载频信号的振幅、频率及相位进行调制。这种调制的最基本方法有三种： 振幅键控(ASK)、频移键控(FSK)、相移键控(PSK)， 同时可根据所处理的基带信号的进制不同分为二进制和多进制调制(M进制)。多进制数字调制与二进制相比， 其频谱利用率更高。其中， QPSK (即4PSK) 是MPSK (多进制相移键控) 中应用较广泛的一种调制方式。为此， 本文研究了基于DSP的BPSK以及DPSK的调制电路的实现方法， 并给出了DSP调制实验的结果。 　　1 BPSK信号的调制实现 　　二进制相移键控(BPSK) 是多进制相移键控(M
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DB2创建索引和数据库联机备份之间有冲突_一次奇特的锁等待问题案例分析-contracted.doc

在本文中将具体分析一个 DB2 数据库联机备份期间创建索引被锁等待的实际案例，使读者能够了解这一很有可能经常发生的案例的前因后果，在各自的工作场景能够有效的避免该问题，同时还可以借鉴本文中采用的 DB2 锁等待问题的分析方法。
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IQ失衡_IQ失衡；I/Qimbalance；_IQ不均衡_

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基于Andorid的音乐播放器项目改进版本设计.zip

基于Andorid的音乐播放器项目改进版本设计实现源码，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。
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Cyclone IV硬件配置详细文档解析

Cyclone IV是Altera公司（现为英特尔旗下公司）的一款可编程逻辑设备，属于Cyclone系列FPGA（现场可编程门阵列）的一部分。作为硬件设计师，全面了解Cyclone IV配置文档至关重要，因为这直接影响到硬件设计的成功与否。配置文档通常会涵盖器件的详细架构、特性和配置方法，是设计过程中的关键参考材料。 首先，Cyclone IV FPGA拥有灵活的逻辑单元、存储器块和DSP（数字信号处理）模块，这些是设计高效能、低功耗的电子系统的基石。Cyclone IV系列包括了Cyclone IV GX和Cyclone IV E两个子系列，它们在特性上各有侧重，适用于不同应用场景。 在阅读Cyclone IV配置文档时，以下知识点需要重点关注： 1. 设备架构与逻辑资源： - 逻辑单元（LE）：这是构成FPGA逻辑功能的基本单元，可以配置成组合逻辑和时序逻辑。 - 嵌入式存储器：包括M9K（9K比特）和M144K（144K比特）两种大小的块式存储器，适用于数据缓存、FIFO缓冲区和小规模RAM。 - DSP模块：提供乘法器和累加器，用于实现数字信号处理的算法，比如卷积、滤波等。 - PLL和时钟网络：时钟管理对性能和功耗至关重要，Cyclone IV提供了可配置的PLL以生成高质量的时钟信号。 2. 配置与编程： - 配置模式：文档会介绍多种配置模式，如AS（主动串行）、PS（被动串行）、JTAG配置等。 - 配置文件：在编程之前必须准备好适合的配置文件，该文件通常由Quartus II等软件生成。 - 非易失性存储器配置：Cyclone IV FPGA可使用非易失性存储器进行配置，这些配置在断电后不会丢失。 3. 性能与功耗： - 性能参数：配置文档将详细说明该系列FPGA的最大工作频率、输入输出延迟等性能指标。 - 功耗管理：Cyclone IV采用40nm工艺，提供了多级节能措施。在设计时需要考虑静态和动态功耗，以及如何利用各种低功耗模式。 4. 输入输出接口： - I/O标准：支持多种I/O标准，如LVCMOS、LVTTL、HSTL等，文档会说明如何选择和配置适合的I/O标准。 - I/O引脚：每个引脚的多功能性也是重要考虑点，文档会详细解释如何根据设计需求进行引脚分配和配置。 5. 软件工具与开发支持： - Quartus II软件：这是设计和配置Cyclone IV FPGA的主要软件工具，文档会介绍如何使用该软件进行项目设置、编译、仿真以及调试。 - 硬件支持：除了软件工具，文档还可能包含有关Cyclone IV开发套件和评估板的信息，这些硬件平台可以加速产品原型开发和测试。 6. 应用案例和设计示例： - 实际应用：文档中可能包含针对特定应用的案例研究，如视频处理、通信接口、高速接口等。 - 设计示例：为了降低设计难度，文档可能会提供一些设计示例，它们可以帮助设计者快速掌握如何使用Cyclone IV FPGA的各项特性。 由于文件列表中包含了三个具体的PDF文件，它们可能分别是针对Cyclone IV FPGA系列不同子型号的特定配置指南，或者是覆盖了特定的设计主题，例如“cyiv-51010.pdf”可能包含了针对Cyclone IV E型号的详细配置信息，“cyiv-5v1.pdf”可能是版本1的配置文档，“cyiv-51008.pdf”可能是关于Cyclone IV GX型号的配置指导。为获得完整的技术细节，硬件设计师应当仔细阅读这三个文件，并结合产品手册和用户指南。 以上信息是Cyclone IV FPGA配置文档的主要知识点，系统地掌握这些内容对于完成高效的设计至关重要。硬件设计师必须深入理解文档内容，并将其应用到实际的设计过程中，以确保最终产品符合预期性能和功能要求。
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【WinCC与Excel集成秘籍】：轻松搭建数据交互桥梁（必读指南）

# 摘要 本论文深入探讨了WinCC与Excel集成的基础概念、理论基础和实践操作，并进一步分析了高级应用以及实际案例。在理论部分，文章详细阐述了集成的必要性和优势，介绍了基于OPC的通信机制及不同的数据交互模式，包括DDE技术、VBA应用和OLE DB数据访问方法。实践操作章节中，着重讲解了实现通信的具体步骤，包括DDE通信、VBA的使
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华为模拟互联地址配置

### 配置华为设备模拟互联网IP地址 #### 一、进入接口配置模式并分配IP地址 为了使华为设备能够模拟互联网连接，需先为指定的物理或逻辑接口设置有效的公网IP地址。这通常是在广域网(WAN)侧执行的操作。 ```shell [Huawei]interface GigabitEthernet 0/0/0 # 进入特定接口配置视图[^3] [Huawei-GigabitEthernet0/0/0]ip address X.X.X.X Y.Y.Y.Y # 设置IP地址及其子网掩码,其中X代表具体的IPv4地址,Y表示对应的子网掩码位数 ``` 这里的`GigabitEth
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Java游戏开发简易实现与地图控制教程

标题和描述中提到的知识点主要是关于使用Java语言实现一个简单的游戏，并且重点在于游戏地图的控制。在游戏开发中，地图控制是基础而重要的部分，它涉及到游戏世界的设计、玩家的移动、视图的显示等等。接下来，我们将详细探讨Java在游戏开发中地图控制的相关知识点。 1. Java游戏开发基础 Java是一种广泛用于企业级应用和Android应用开发的编程语言，但它的应用范围也包括游戏开发。Java游戏开发主要通过Java SE平台实现，也可以通过Java ME针对移动设备开发。使用Java进行游戏开发，可以利用Java提供的丰富API、跨平台特性以及强大的图形和声音处理能力。 2. 游戏循环 游戏循环是游戏开发中的核心概念，它控制游戏的每一帧（frame）更新。在Java中实现游戏循环一般会使用一个while或for循环，不断地进行游戏状态的更新和渲染。游戏循环的效率直接影响游戏的流畅度。 3. 地图控制 游戏中的地图控制包括地图的加载、显示以及玩家在地图上的移动控制。Java游戏地图通常由一系列的图像层构成，比如背景层、地面层、对象层等，这些图层需要根据游戏逻辑进行加载和切换。 4. 视图管理 视图管理是指游戏世界中，玩家能看到的部分。在地图控制中，视图通常是指玩家的视野，它需要根据玩家位置动态更新，确保玩家看到的是当前相关场景。使用Java实现视图管理时，可以使用Java的AWT和Swing库来创建窗口和绘制图形。 5. 事件处理 Java游戏开发中的事件处理机制允许对玩家的输入进行响应。例如，当玩家按下键盘上的某个键或者移动鼠标时，游戏需要响应这些事件，并更新游戏状态，如移动玩家角色或执行其他相关操作。 6. 游戏开发工具 虽然Java提供了强大的开发环境，但通常为了提升开发效率和方便管理游戏资源，开发者会使用一些专门的游戏开发框架或工具。常见的Java游戏开发框架有LibGDX、LWJGL（轻量级Java游戏库）等。 7. 游戏地图的编程实现 在编程实现游戏地图时，通常需要以下几个步骤： - 定义地图结构：包括地图的大小、图块（Tile）的尺寸、地图层级等。 - 加载地图数据：从文件（如图片或自定义的地图文件）中加载地图数据。 - 地图渲染：在屏幕上绘制地图，可能需要对地图进行平滑滚动（scrolling）、缩放（scaling）等操作。 - 碰撞检测：判断玩家或其他游戏对象是否与地图中的特定对象发生碰撞，以决定是否阻止移动等。 - 地图切换：实现不同地图间的切换逻辑。 8. JavaTest01示例 虽然提供的信息中没有具体文件内容，但假设"javaTest01"是Java项目或源代码文件的名称。在这样的示例中，"javaTest01"可能包含了一个或多个类（Class），这些类中包含了实现地图控制逻辑的主要代码。例如，可能存在一个名为GameMap的类负责加载和渲染地图，另一个类GameController负责处理游戏循环和玩家输入等。 通过上述知识点，我们可以看出实现一个简单的Java游戏地图控制不仅需要对Java语言有深入理解，还需要掌握游戏开发相关的概念和技巧。在具体开发过程中，还需要参考相关文档和API，以及可能使用的游戏开发框架和工具的使用指南。
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# 摘要 本文全面探讨了超市销售数据分析的方法与应用，从数据的准备、预处理到探索性数据分析，再到销售预测与市场分析，最后介绍高级数据分析技术在销售领域的应用。通过详细的章节阐述，本文着重于数据收集、清洗、转换、可视化和关联规则挖掘等关键步骤。
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在ubuntu中安装ros时出现updating datebase of manual pages...怎么解决

在Ubuntu中安装ROS时如果遇到“updating database of manual pages”的提示，并不是错误信息，而是系统正在更新命令手册数据库的一部分正常过程。这个步骤是为了确保所有已安装软件包的文档都被正确索引并可供访问。 但是如果你觉得该进程卡住或花费了异常长的时间，你可以尝试以下几个解决方案： 1. **强制终止此操作**：可以先按Ctrl+C停止当前命令，然后继续下一步骤；不过这不是推荐的做法，因为这可能会导致部分文件未完成配置。 2. **检查磁盘空间**：确认是否有足够的硬盘空间可用，有时这个问题可能是由于存储不足引起的。 ```bash
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Laravel Monobullet Monolog处理与Pushbullet API通知集成

在探讨Laravel开发与Monobullet时，我们首先需要明确几个关键知识点：Laravel框架、Monolog处理程序以及Pushbullet API。Laravel是一个流行的PHP Web应用开发框架，它为开发者提供了快速构建现代Web应用的工具和资源。Monolog是一个流行的PHP日志处理库，它提供了灵活的日志记录能力，而Pushbullet是一个允许用户通过API推送通知到不同设备的在线服务。结合这些组件，Monobullet提供了一种将Laravel应用中的日志事件通过Pushbullet API发送通知的方式。 Laravel框架是当前非常受欢迎的一个PHP Web开发框架，它遵循MVC架构模式，并且具备一系列开箱即用的功能，如路由、模板引擎、身份验证、会话管理等。它大大简化了Web应用开发流程，让开发者可以更关注于应用逻辑的实现，而非底层细节。Laravel框架本身对Monolog进行了集成，允许开发者通过配置文件指定日志记录方式，Monolog则负责具体的日志记录工作。 Monolog处理程序是一种日志处理器，它被广泛用于记录应用运行中的各种事件，包括错误、警告以及调试信息。Monolog支持多种日志处理方式，如将日志信息写入文件、发送到网络、存储到数据库等。Monolog的这些功能，使得开发者能够灵活地记录和管理应用的运行日志，从而更容易地追踪和调试问题。 Pushbullet API是一个强大的服务API，允许开发者将其服务集成到自己的应用程序中，实现向设备推送通知的功能。这个API允许用户通过发送HTTP请求的方式，将通知、链接、文件等信息推送到用户的手机、平板或电脑上。这为开发者提供了一种实时、跨平台的通信方式。 结合以上技术，Monobullet作为一个Laravel中的Monolog处理程序，通过Pushbullet API实现了在Laravel应用中对日志事件的实时通知推送。具体实现时，开发者需要在Laravel的配置文件中指定使用Monobullet作为日志处理器，并配置Pushbullet API的密钥和目标设备等信息。一旦配置完成，每当Laravel应用中触发了Monolog记录的日志事件时，Monobullet就会自动将这些事件作为通知推送到开发者指定的设备上，实现了即时的事件通知功能。 Monobullet项目在其GitHub仓库（Monobullet-master）中，通常会包含若干代码文件，这些文件通常包括核心的Monobullet类库、配置文件以及可能的示例代码和安装说明。开发者可以从GitHub上克隆或下载该项目，然后将其集成到自己的Laravel项目中，进行必要的配置和自定义开发，以适应特定的日志处理和通知推送需求。 综上所述，使用Monobullet可以大大增强Laravel应用的可监控性和实时响应能力，对于需要实时监控应用状态的场景尤其有用。它通过在后端应用中集成日志记录和通知推送功能，为开发人员提供了更为高效和便捷的管理方式。
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