predict_all = np.append(predict_all, predict)

时间: 2024-05-24 12:15:36 浏览: 141
DOCX

1_题目.docx

这行代码的作用是将一个新的数组 predict 添加到已有的数组 predict_all 中，并返回一个新的包含所有元素的数组。具体来说，它使用 NumPy 库中的 append 函数，将 predict 数组添加到 predict_all 数组的末尾，并将结果存储在 predict_all 中。最后，将 predict_all 返回。
阅读全文

相关推荐

zip

Add_Practice_全连接神经网络_

self.weights.append(np.random.randn(self.output_size, hidden_layers[-1])) self.biases.append(np.zeros((self.output_size, 1))) def forward(self, X): activation = X for i in range(len(self.weights...
zip

python中使用k-means聚类.zip_k-means聚类算法_python_python 用kmeans_聚类_聚类 P

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.cluster import KMeans 接着，我们需要准备数据。这通常涉及加载数据集，预处理（如缺失值处理...

def evaluate(config, model, data_iter, test=False): model.eval() loss_total = 0 predict_all = np.array([], dtype=int) labels_all = np.array([], dtype=int) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss_total += loss labels = labels.data.cpu().numpy() predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu().numpy() labels_all = np.append(labels_all, labels) predict_all = np.append(predict_all, predic) acc = metrics.accuracy_score(labels_all, predict_all) if test: report = metrics.classification_report(labels_all, predict_all, target_names=config.class_list, digits=4) confusion = metrics.confusion_matrix(labels_all, predict_all) return acc, loss_total / len(data_iter), report, confusion return acc, loss_total / len(data_iter)

这是一个用于模型评估的函数，输入参数包括配置文件config、模型model、数据迭代器data_iter以及一个布尔值test，表示是否进行测试。函数首先将模型设为评估模式（eval()），然后在数据迭代器上进行循环，对每个文本...

def finallmainmodel1(self,): file=pd.read_csv(self.path) print(file.shape) print(len(file)) for i in range(1, (len(file) //64) + 2): # print(i) if (i *64) < len(file): predict_data = file.values[(i - 1) *64:i *64, 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data) for i in range(len(predicted)): if predicted[i]==12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1) else: predict_data = file.values[len(file)-64:len(file), 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data, False) for i in range(len(predicted)): if predicted[i] == 12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1)

这段代码是一个Python类中的一个方法。该方法的作用是从一个CSV文件中读取数据并进行一些处理。首先，使用pandas库中的read_csv方法读取CSV文件。然后，打印数据的维度和长度。接着，使用一个循环对数据进行处理。...

解释下代码future_data = dataset[-look_back:, :].reshape(1, look_back, 5) future_predict = [] for i in range(10): predict = model.predict(future_data)[0] future_predict.append(predict) future_data = np.concatenate((future_data[:, 1:, :], predict.reshape(1, 1, 5)), axis=1) future_predict = scaler.inverse_transform(np.array(future_predict))

然后，代码将预测添加到一个名为future_predict的列表中，以便稍后使用。接着，代码更新未来数据。它通过删除未来数据的第一个时间步并将预测添加到末尾来实现这一点。这使得新的未来数据包含最新的预测，以便在下一...

def predict(self, future_days=10): dataSetPast = self.dataset[-self.n_past: ] dataSetFuture = np.zeros((future_days, 2)) startDay = dataSetPast[-1][0]+1 dataSetFuture[:, 0] = np.arange(startDay, startDay+future_days) dataSetFull = np.concatenate((dataSetPast, dataSetFuture), axis=0) all_data = [] time_step = self.n_past for i in range(time_step, len(dataSetFull)): data_x = [] data_x.append( dataSetFull[i - time_step:i, :]) data_x = np.array(data_x) prediction = self.LSTModel.predict(data_x) all_data.append(prediction) dataSetFull[i, 1] = prediction

然后，通过循环来遍历 dataSetFull 中的每个时间步，并将前 self.n_past 天的数据作为输入，使用 LSTModel 进行预测，并将预测结果添加到 all_data 中。最后，将预测结果更新到 dataSetFull 中，并返回 dataSetFull...

class Metrics(Callback): def __init__(self,validation_data): super().__init__() self.validation_data= validation_data def on_train_begin(self, logs={}): self.val_f1s = [] self.val_recalls = [] self.val_precisions = [] def on_epoch_end(self, epoch, validation_data,logs={}): # print("logs",logs) # print("self.validation_data[0]",validation_data[0]) val_predict = (np.asarray(self.model.predict(self.validation_data[0]))).round() val_targ = self.validation_data[1] _val_f1 = f1_score(val_targ, val_predict) _val_recall = recall_score(val_targ, val_predict) _val_precision = precision_score(val_targ, val_predict) self.val_f1s.append(_val_f1) self.val_recalls.append(_val_recall) self.val_precisions.append(_val_precision) # print(" — val_f1: % f — val_precision: % f — val_recall % f" % (_val_f1, _val_precision, _val_recall)) return

这段代码是一个自定义的 Keras Callback 类，用于在训练过程中计算模型在验证集上的 F1 分数、召回率和精确率。它包括以下几个方法： - __init__(self, validation_data): 初始化方法，接受验证集数据(validation_...

####结果预测 pred_label_list = [] for i in range(len(test_vibX_)): validation_audX_list = [] validation_audX_list = test_vibX_[i] validation_audX_list = validation_audX_list.reshape((1,validation_audX_list.shape[0],validation_audX_list.shape[1])) validation_audX_pred = cnn_model.predict(validation_audX_list) pred_label = np.argmax(validation_audX_pred) pred_label_list.append(pred_label) print(pred_label_list)运行这段代码时，总输出 1/1 [==============================] - 0s 53ms/step 1/1 [==============================] - 0s 17ms/step 1/1 [==============================] - 0s 16ms/step 1/1 [==============================] - 0s 18ms/step 这些信息怎么隐藏起来

validation_audX_pred = cnn_model.predict(validation_audX_list) pred_label = np.argmax(validation_audX_pred) pred_label_list.append(pred_label) # 恢复标准输出 sys.stdout = sys.__stdout__ # 关闭...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() # 对结果进行反归一化 data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) ...

sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result))

然后，调用 network.predict 函数对当前样本进行预测，得到一个形状为 (1, 10) 的二维数组 _result，表示当前样本被预测为每个类别的概率。接着，将 _result 应用 softmax 函数，得到一个形状为 (1, 10) 的二维数组...

def build_sequences(text, window_size): #text:list of capacity x, y = [],[] for i in range(len(text) - window_size): sequence = text[i:i+window_size] target = text[i+1:i+1+window_size] x.append(sequence) y.append(target) return np.array(x), np.array(y) # 留一评估：一组数据为测试集，其他所有数据全部拿来训练 def get_train_test(data_dict, name, window_size=8): data_sequence=data_dict[name][1] train_data, test_data = data_sequence[:window_size+1], data_sequence[window_size+1:] train_x, train_y = build_sequences(text=train_data, window_size=window_size) for k, v in data_dict.items(): if k != name: data_x, data_y = build_sequences(text=v[1], window_size=window_size) train_x, train_y = np.r_[train_x, data_x], np.r_[train_y, data_y] return train_x, train_y, list(train_data), list(test_data) def relative_error(y_test, y_predict, threshold): true_re, pred_re = len(y_test), 0 for i in range(len(y_test)-1): if y_test[i] <= threshold >= y_test[i+1]: true_re = i - 1 break for i in range(len(y_predict)-1): if y_predict[i] <= threshold: pred_re = i - 1 break return abs(true_re - pred_re)/true_re def evaluation(y_test, y_predict): mae = mean_absolute_error(y_test, y_predict) mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) rmse = sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) return mae, rmse def setup_seed(seed): np.random.seed(seed) # Numpy module. random.seed(seed) # Python random module. os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # 为了禁止hash随机化，使得实验可复现。 torch.manual_seed(seed) # 为CPU设置随机种子 if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU，为所有GPU设置随机种子 torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True

这段代码主要是用来进行数据预处理和模型评估的。其中，build_sequences函数用来将数据转化为序列数据，get_train_test函数用来获取训练集和测试集，relative_error函数用来计算相对误差，evaluation函数...

from sklearn.metrics import accuracy_score y_test = pd.read_csv('data/Test.csv') labels = y_test["ClassId"].values imgs = y_test["Path"].values data=[] for img in imgs: image = Image.open(img) image = image.resize((30,30)) data.append(np.array(image)) X_test=np.array(data) X_test=np.array(list(map(preprocessing,X_test))) X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], X_test.shape[2], 1)) predict_x=model.predict(X_test) pred=np.argmax(predict_x,axis=1) print(accuracy_score(labels, pred))详细解释一下代码

然后，使用训练好的模型对测试集中的样本进行预测，predict_x中存储了每个样本属于各个类别的概率。使用numpy.argmax函数获取每个样本概率最大的类别，并将预测值存储在数组pred中。最后使用sklearn.metrics模块中的...

def create_dataset(X, y, time_steps=1): Xs, ys = [], [] for i in range(len(X) - time_steps): Xs.append(X.iloc[i:(i + time_steps)].values) ys.append(y.iloc[i + time_steps]) return np.array(Xs), np.array(ys) TIME_STEPS = 10 X_train, y_train = create_dataset(train[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], train['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) X_test, y_test = create_dataset(test[['本车速度', '车头间距', '原车道前车速度']], test['本车加速度'], time_steps=TIME_STEPS) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)

train_predict = train_predict.reshape(1, -1) 这将 train_predict 转换为一个形状为 (1, 110) 的二维数组，其中 1 是样本数，110 是特征数。然后，您可以再次尝试执行 inverse_transform() 操作。 ...

(143,9)的DataFrame与(143.7)的DataFrame在做以下操作时import numpy as np def GM11(x0): # 灰色预测模型 x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) return (a, b) def GM11_predict(x0, a, b): # 预测函数 result = [] for i in range(1, 11): result.append((x0[0]-b/a)(1-np.exp(a))np.exp(-a(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)(1-np.exp(a))np.exp(-a10)) return result # 计算灰色关联度 def Grey_Relation(x, y): x = np.array(x) y = np.array(y) x0 = x[0] y0 = y[0] x_model = GM11(x) y_model = GM11(y) x_predict = GM11_predict(x, x_model) y_predict = GM11_predict(y, y_model) delta_x = np.abs(x-x_predict)/np.abs(x).max() delta_y = np.abs(y-y_predict)/np.abs(y).max() grey_relation = 0.5np.exp(-0.5((delta_x-delta_y)**2).sum()) return grey_relation # 计算灰色关联度矩阵 def Grey_Relation_Matrix(data1, data2): matrix = [] for i in range(data1.shape[1]): row = [] for j in range(data2.shape[1]): x = data1.iloc[:, i].tolist() y = data2.iloc[:, j].tolist() grey_relation = Grey_Relation(x, y) row.append(grey_relation) matrix.append(row) return np.array(matrix) # 计算人口-经济的灰色关联度矩阵 relation_matrix = Grey_Relation_Matrix(pop_data, eco_data)，发生了以下错误：cannot perform accumulate with flexible type，请写出问题所在，并给出解决代码

这个错误通常是由于数据类型不匹配引起的。其中可能有一列或多列数据类型为object，无法进行累加操作。因此，需要检查数据类型并进行转换。 以下是一个可能的解决方案： 1. 检查数据类型： ...

def ocr(img): global graph global sess """ 识别图片""" my_image = np.array(img) print(my_image.shape) my_image = np.array([my_image]) print(my_image) with graph.as_default(): set_session(sess) predict = Model.predict(my_image) index = predict.argmax() print("CNN预测", index) target = target_name_zh[index] index2 = np.argsort(predict)[0][-2] target2 = target_name_zh[index2] index3 = np.argsort(predict)[0][-3] target3 = target_name_zh[index3] index4 = np.argsort(predict)[0][-4] target4 = target_name_zh[index4] index5 = np.argsort(predict)[0][-5] target5 = target_name_zh[index5] data, obj = [], [] for x in range(-1, -6, -1): data.append({"name": target_name_zh[np.argsort(predict)[0][x]], "value": float(list(predict)[0][np.argsort(predict)[0][x]])}) return {"target": target, "predict": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target2": target2, "predict2": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index2] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target3": target3, "predict3": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index3] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target4": target4, "predict4": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index4] / sum(list(predict)[0])) * 100), "target5": target5, "predict5": "%.2f" % (float(list(predict)[0][index5] / sum(list(predict)[0])) * 100), "data": {"data": data, "obj": obj}, "funfa": funfa[index] }

这是一个使用 CNN 模型进行图像识别的函数。它使用输入的图像进行识别，并返回一个包含预测结果的字典。该函数首先将图像转换为 NumPy 数组，并使用 CNN 模型对其进行预测。然后，它从预测结果中获取前五个可能的...

(143,9)的DataFrame与(143.7)的DataFrame在做以下操作时import numpy as np def GM11(x0): # 灰色预测模型 x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) return (a, b) def GM11_predict(x0, a, b): # 预测函数 result = [] for i in range(1, 11): result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*10)) return result # 计算灰色关联度 def Grey_Relation(x, y): x = np.array(x) y = np.array(y) x0 = x[0] y0 = y[0] x_model = GM11(x) y_model = GM11(y) x_predict = GM11_predict(x, *x_model) y_predict = GM11_predict(y, *y_model) delta_x = np.abs(x-x_predict)/np.abs(x).max() delta_y = np.abs(y-y_predict)/np.abs(y).max() grey_relation = 0.5*np.exp(-0.5*((delta_x-delta_y)**2).sum()) return grey_relation # 计算灰色关联度矩阵 def Grey_Relation_Matrix(data1, data2): matrix = [] for i in range(data1.shape[1]): row = [] for j in range(data2.shape[1]): x = data1.iloc[:, i].tolist() y = data2.iloc[:, j].tolist() grey_relation = Grey_Relation(x, y) row.append(grey_relation) matrix.append(row) return np.array(matrix) # 计算人口-经济的灰色关联度矩阵 relation_matrix = Grey_Relation_Matrix(pop_data, eco_data)，发生了以下错误：operands could not be broadcast together with shapes (143,) (11,) ，请写出问题所在，并给出解决代码

result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(len(x0)-1))) return result 这样可以保证预测结果的长度与数据长度相同，避免了长度不...

修正以下代码ntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_y = np.array(train_y) train_u = np.array(train_u) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u, multi_class='ovo') loss = np.sum((train_u - train_y) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc)

train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_...

把这段代码的PCA换成LDA：LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

train_aucs.append(np.max(best_lda_train_aucs)) test_aucs.append(best_lda_test_aucs[np.argmax(best_lda_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_lda_train_scores[np.argmax(best_lda_train_aucs)]) ...

x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result))

测试集中的图像数量为1000张，并且你对每张图像进行了预测，并将预测结果存储在了一个名为"predict_result"的列表中。你使用了softmax函数将预测结果转换为概率分布，并选择具有最高概率的类别作为预测结果。最后，...

最新推荐

recommend-type

数据库基础测验20241113.doc

数据库基础测验20241113.doc
recommend-type

微信小程序下拉选择组件

微信小程序下拉选择组件
recommend-type

DICOM文件+DX放射平片-数字X射线图像DICOM测试文件

DICOM文件+DX放射平片—数字X射线图像DICOM测试文件，文件为.dcm类型DICOM图像文件文件,仅供需要了解DICOM或相关DICOM开发的技术人员当作测试数据或研究使用，请勿用于非法用途。
recommend-type

Jupyter Notebook《基于双流 Faster R-CNN 网络的 图像篡改检测》+项目源码+文档说明+代码注释

<项目介绍> - 基于双流 Faster R-CNN 网络的 图像篡改检测 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
recommend-type

黑板风格计算机毕业答辩PPT模板下载

资源摘要信息:"创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板" 在当前数字化教学与展示需求日益增长的背景下，PPT模板成为了表达和呈现学术成果及教学内容的重要工具。特别针对计算机专业的学生而言，毕业设计的答辩PPT不仅仅是一个展示的平台，更是其设计能力、逻辑思维和审美观的综合体现。因此，一个恰当且创意十足的PPT模板显得尤为重要。 本资源名为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板”，这表明该模板具有以下特点： 1. **创意设计**：模板采用了“黑板风格”的设计元素，这种风格通常模拟传统的黑板书写效果，能够营造一种亲近、随性的学术氛围。该风格的模板能够帮助展示者更容易地吸引观众的注意力，并引发共鸣。 2. **适应性强**：标题表明这是一个毕业答辩用的模板，它适用于计算机专业及其他相关专业的学生用于毕业设计课题的汇报。模板中设计的版式和内容布局应该是灵活多变的，以适应不同课题的展示需求。 3. **动态效果**：动态效果能够使演示内容更富吸引力，模板可能包含了多种动态过渡效果、动画效果等，使得展示过程生动且充满趣味性，有助于突出重点并维持观众的兴趣。 4. **专业性质**：由于是毕业设计用的模板，因此该模板在设计时应充分考虑了计算机专业的特点，可能包括相关的图表、代码展示、流程图、数据可视化等元素，以帮助学生更好地展示其研究成果和技术细节。 5. **易于编辑**：一个良好的模板应具备易于编辑的特性，这样使用者才能根据自己的需要进行调整，比如替换文本、修改颜色主题、更改图片和图表等，以确保最终展示的个性和专业性。 结合以上特点，模板的使用场景可以包括但不限于以下几种： - 计算机科学与技术专业的学生毕业设计汇报。 - 计算机工程与应用专业的学生论文展示。 - 软件工程或信息技术专业的学生课题研究成果展示。 - 任何需要进行学术成果汇报的场合，比如研讨会议、学术交流会等。 对于计算机专业的学生来说，毕业设计不仅仅是完成一个课题，更重要的是通过这个过程学会如何系统地整理和表述自己的思想。因此，一份好的PPT模板能够帮助他们更好地完成这个任务，同时也能够展现出他们的专业素养和对细节的关注。 此外，考虑到模板是一个压缩文件包（.zip格式），用户在使用前需要解压缩，解压缩后得到的文件为“创意经典黑板风格毕业答辩论文课题报告动态ppt模板.pptx”，这是一个可以直接在PowerPoint软件中打开和编辑的演示文稿文件。用户可以根据自己的具体需要，在模板的基础上进行修改和补充，以制作出一个具有个性化特色的毕业设计答辩PPT。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

提升点阵式液晶显示屏效率技术

![点阵式液晶显示屏显示程序设计](https://iot-book.github.io/23_%E5%8F%AF%E8%A7%81%E5%85%89%E6%84%9F%E7%9F%A5/S3_%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E5%BC%8F/fig/%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E6%A0%87%E7%AD%BE.png) # 1. 点阵式液晶显示屏基础与效率挑战 在现代信息技术的浪潮中，点阵式液晶显示屏作为核心显示技术之一，已被广泛应用于从智能手机到工业控制等多个领域。本章节将介绍点阵式液晶显示屏的基础知识，并探讨其在提升显示效率过程中面临的挑战。 ## 1.1 点阵式显
recommend-type

在SoC芯片的射频测试中，ATE设备通常如何执行系统级测试以保证芯片量产的质量和性能一致？

SoC芯片的射频测试是确保无线通信设备性能的关键环节。为了在量产阶段保证芯片的质量和性能一致性，ATE（Automatic Test Equipment）设备通常会执行一系列系统级测试。这些测试不仅关注芯片的电气参数，还包含电磁兼容性和射频信号的完整性检验。在ATE测试中，会根据芯片设计的规格要求，编写定制化的测试脚本，这些脚本能够模拟真实的无线通信环境，检验芯片的射频部分是否能够准确处理信号。系统级测试涉及对芯片基带算法的验证，确保其能够有效执行无线信号的调制解调。测试过程中，ATE设备会自动采集数据并分析结果，对于不符合标准的芯片，系统能够自动标记或剔除，从而提高测试效率和减少故障率。为了
recommend-type

CodeSandbox实现ListView快速创建指南

资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
recommend-type

"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