def plot_learning_curve(train_loss, dev_loss, title='')

时间: 2024-04-19 13:30:09 浏览: 113
DOCX

深度学习 loss

这是一个用于绘制学习曲线的函数。它接受两个参数train_loss和dev_loss，分别表示训练集和验证集的损失值。函数会根据训练步骤的数量来确定x轴的取值范围，并根据训练集的步骤数量和验证集的步骤数量来选择绘制验证集损失值的位置。函数会创建一个图形，并将训练集损失值和验证集损失值以不同的颜色绘制在图上。y轴表示损失值，x轴表示训练步骤的数量。图标题会根据传入的参数title来确定。最后，函数会显示图形。
阅读全文

相关推荐

rar

plot_PL_general.rar_Different_pathloss_pathloss matlab_plot_PL_g

matlab code for different pathloss in wireless channel
zip

plot_ps.zip_IDL plot_IDL plot 界面

标题中的"plot_ps.zip_IDL plot_IDL plot 界面"指的是一个与IDL编程语言相关的压缩包文件，其中包含了用于创建PS（PostScript）格式图形的代码和可能的用户界面元素。IDL，全称Interactive Data Language，是一种...

def plot_learning_curve(train_loss, dev_loss, title=''): total_steps = len(train_loss) x_1 = range(total_steps) x_2 = x_1[::len(train_loss) // len(dev_loss)] plt.figure(1, figsize=(6, 4)) plt.plot(x_1, train_loss, c='tab:red', label='train') plt.plot(x_2, dev_loss, c='tab:cyan', label='dev') plt.ylim(0.0, 5.) plt.xlabel('Training steps') plt.ylabel('MSE loss') plt.title('Learning curve of {}'.format(title)) plt.legend() plt.show()

它接受两个参数train_loss和dev_loss，分别表示训练集和验证集的损失值。函数会根据训练步骤的数量来确定x轴的取值范围，并根据训练集的步骤数量和验证集的步骤数量来选择绘制验证集损失值的位置。函数会创建一个...

det plot_learning_curve(train_loss,dev_loss,title=''): total _ steps = len ( train _ loss ) x _1= range ( total _ steps ) x _2= x _1[:: len ( train _ loss )// len ( dev _ loss )] plt . figure (1, figsize =(6,4)) plt . plot ( x _1, train _ loss , c =' tab : red ', label =' train ') plt . plot ( x _2, dev _ loss , c =' tab : cyan ', label =' dev ') plt . ylim (0.0,5.) plt . xlabel (' Training steps ') plt . ylabel (' MSE loss ') plt . title (' Learning curve of []'. format ( title )) plt . legend () plt . show ()

它的输入参数包括训练损失（train_loss）和验证损失（dev_loss），以及可选的标题（title）。 函数首先计算总步数（total_steps），然后创建两个x轴的范围。其中x_1的范围是从0到总步数，而x_2的范围是从x_1中按照...

def plot_learning_curve(loss_record, title=''): ''' Plot learning curve of your DNN (train & dev loss) ''' total_steps = len(loss_record['train']) x_1 = range(total_steps) x_2 = x_1[::len(loss_record['train']) // len(loss_record['dev'])] figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x_1, loss_record['train'], c='tab:red', label='train') plt.plot(x_2, loss_record['dev'], c='tab:cyan', label='dev') plt.ylim(0.0, 5.) plt.xlabel('Training steps') plt.ylabel('MSE loss') plt.title('Learning curve of {}'.format(title)) plt.legend() plt.show()

函数中的输入参数为loss_record，它是一个字典，包含了训练集和开发集的损失记录。 首先，通过获取训练集的总步数，计算出用于绘制x轴的坐标点x_1。然后，根据开发集的记录数量和训练集的总步数，计算出用于绘制...

plot_learning_curve(model_loss_record, title='deep model')

调用 plot_learning_curve() 函数来绘制学习曲线图。该函数接受 model_loss_record（模型训练过程中的损失记录）作为输入，以及可选的参数 title（图表标题，默认为 'deep model'）。 plot_learning_curve() 函数会...
rar

LLC_Gain_Curve_Plot.rar_LLC_Gain_Curve_Plot_LLC增益_llC matlab_mat

用于绘制LLC的增益曲线。把这段代码放到Matlab里，运行，就能够绘制出来LLC的增益曲线了。

如何自定义模块utils.py中的plot_learning_curve函数

def plot_learning_curve(train_data, test_data, learning_rates, epochs, save_path=None): # 函数体里包含数据预处理、模型训练过程、损失函数计算、绘制学习曲线的部分 for lr in learning_rates: model = ...

TypeError: plot_learning_curve() got an unexpected keyword argument 'figsize'

def plot_learning_curve(estimator, title, X, y, ylim=None, cv=None, n_jobs=None, train_sizes=np.linspace(.1, 1.0, 5), figsize=None): if figsize: plt.figure(figsize=figsize) plt.title(title) if ...

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码写预测代码

data_pred = (data_pred - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0) # 进行预测 y_pred = nn.forward(data_pred) y_pred = y_pred * np.std(y_train) + np.mean(y_train) print(y_pred)

def train(self, X, y, learning_rate, num_epochs): loss_history=[] for i in range(num_epochs): y_hat = self.forward(X) loss = np.mean(np.square(y_hat - y)) loss_history.append(loss) self.backward(X, y, learning_rate, num_epochs) if i % 100 == 0: print('Epoch', i, '- Loss:', loss) return loss_history # 加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.05 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history)b报错ypeError: NeuralNetwork.backward() takes 4 positional arguments but 5 were given

def train(self, X, y, learning_rate, num_epochs): loss_history=[] for i in range(num_epochs): y_hat = self.forward(X) loss = np.mean(np.square(y_hat - y)) loss_history.append(loss) self.backward...

加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values y_pred = nn.predict(X_pred)报错NameError: name 'data_pred' is not defined解决代码

loss_history = nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc...

# 加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) data_pred = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码续写预测代码

# 预测代码 # 将数据预处理后进行预测 data_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values data_pred = (data_pred - np.mean(data_pred, axis=0)) / ...y_pred = y_pred * np.std(y_train) + np.mean(y_train) print(y_pred)

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望，如果不满足，则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时，label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步，所以无需 reshape，直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

然后定义了一个包含 LSTM 层的 MyLSTMModel 模型，并在 train 函数中使用 DataLoader 加载训练数据集，采用 Adam 优化器和 MSE 损失函数进行训练。训练过程中记录了每个 epoch 的损失值，并在训练结束后保存了模型...

def train(train_dataset, val_dataset, batch_size, epochs, learning_rate, wt_decay, print_cost=True, isPlot=True): # 加载数据集并分割batch train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size) # 构建模型 model = FaceCNN() # 加载模型 # model = torch.load('./model/model-best.pth') model.to(device) # 损失函数和优化器 compute_loss = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=wt_decay) loss_values = [] train_acc_values = [] val_acc_values = [] for epoch in range(epochs): loss = 0 model.train() model = model.to(device) for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() # 梯度清零 outputs = model.forward(images.to(device)) loss = compute_loss(outputs, labels.to(device)) loss.backward() # 更新参数 optimizer.step() # 打印损失值 if print_cost: print('epoch{}: train_loss:'.format(epoch + 1), loss.item()) # 评估模型准确率 if epoch != 0: model.eval() acc_train = validate(model, train_dataset, batch_size) acc_val = validate(model, val_dataset, batch_size) print('acc_train: %.1f %%' % (acc_train * 100)) print('acc_val: %.1f %%' % (acc_val * 100)) train_acc_values.append(acc_train) val_dataset.append(acc_val) loss_values.append(loss.item()) if isPlot: plt.plot(loss_values, label='损失') plt.plot(train_acc_values, label='训练准确率') plt.plot(val_acc_values, label='验证准确率') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.show() return model

需要注意的是，这段代码中使用了一些常见的深度学习库函数和对象，如 PyTorch 的 DataLoader、CrossEntropyLoss、SGD 优化器等。此外，函数中还调用了之前定义的 validate 函数和一些绘图函数。 如果你还有其他...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

抱歉，我作为一个语言模型，无法在这里画图。不过，你可以通过以下代码来画出预测值和真实值的图： ...train_predict = net(data_X) ...plt.plot(data_predict_plot, label='predict') plt.legend() plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(100): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) # 绘制损失函数曲线 plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc') plt.plot(test_accs, label='Test Acc') plt.legend() plt.show() 图像纵坐标设置为0~1

plt.plot(train_losses, label='Train Loss') plt.plot(test_losses, label='Test Loss') plt.ylim([0, 1]) # 设置y轴范围为0~1 plt.legend() plt.show() # 绘制准确率曲线 plt.plot(train_accs, label='Train Acc'...

print(minist_model.history) Loss = minist_model.history['loss']val_loss = minist_model.history['val_loss'] accuracy = minist_model.historyl'accuracy']val_accuracy = minist_model.history['val_accuracy']print(loss) def draw_loss(loss, al_loss):

To draw the loss curve, you can use the matplotlib library in Python. Here's an example code snippet: import matplotlib.pyplot as plt def draw_loss(loss, val_loss): epochs = range(1, len(loss) ...

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gbc = GradientBoostingClassifier(loss='deviance', learning_rate=0.1, n_estimators=5, subsample=1, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, max_depth=3) gbc.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import roc_curve, auc false_positive_rate, true_positive_rate, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) roc_auc = auc(false_positive_rate, true_positive_rate) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.title('ROC') plt.plot(false_positive_rate, true_positive_rate, color='red', label='AUC = %0.2f' % roc_auc) plt.legend(loc='lower right') plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--') plt.axis('tight') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.show() gbc.fit(X_train, y_train)

其中，loss参数指定了使用的损失函数，learning_rate参数指定了学习率，n_estimators参数指定了使用的弱分类器数量，subsample参数指定了样本采样比例，min_samples_split和min_samples_leaf参数指定了决策树的最小...

最新推荐

recommend-type

Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制【curve_fit()应用】

在给定的代码示例中，`plot_test()` 函数展示了如何绘制拟合的直线、二次曲线和三次曲线。 值得注意的是，`curve_fit()` 使用了最小二乘法来确定最佳参数，即寻找使残差平方和最小的参数值。这种方法对于大部分情况...
recommend-type

jsp物流信息网建设(源代码+论文)(2024vl).7z

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于计算机科学与技术等相关专业，更为适合；
recommend-type

JavaScript实现的高效pomodoro时钟教程

资源摘要信息:"JavaScript中的pomodoroo时钟" 知识点1：什么是番茄工作法 番茄工作法是一种时间管理技术，它是由弗朗西斯科·西里洛于1980年代末发明的。该技术使用一个定时器来将工作分解为25分钟的块，这些时间块之间短暂休息。每个时间块被称为一个“番茄”，因此得名“番茄工作法”。该技术旨在帮助人们通过短暂的休息来提高集中力和生产力。 知识点2：JavaScript是什么 JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，它是网页开发中最主要的技术之一。JavaScript主要用于网页中的前端脚本编写，可以实现用户与浏览器内容的交云互动，也可以用于服务器端编程(Node.js)。JavaScript是一种轻量级的编程语言，被设计为易于学习，但功能强大。 知识点3：使用JavaScript实现番茄钟的原理 在使用JavaScript实现番茄钟的过程中，我们需要用到JavaScript的计时器功能。JavaScript提供了两种计时器方法，分别是setTimeout和setInterval。setTimeout用于在指定的时间后执行一次代码块，而setInterval则用于每隔一定的时间重复执行代码块。在实现番茄钟时，我们可以使用setInterval来模拟每25分钟的“番茄时间”，使用setTimeout来控制每25分钟后的休息时间。 知识点4：如何在JavaScript中设置和重置时间 在JavaScript中，我们可以使用Date对象来获取和设置时间。Date对象允许我们获取当前的日期和时间，也可以让我们创建自己的日期和时间。我们可以通过new Date()创建一个新的日期对象，并使用Date对象提供的各种方法，如getHours(), getMinutes(), setHours(), setMinutes()等，来获取和设置时间。在实现番茄钟的过程中，我们可以通过获取当前时间，然后加上25分钟，来设置下一个番茄时间。同样，我们也可以通过获取当前时间，然后减去25分钟，来重置上一个番茄时间。 知识点5：实现pomodoro-clock的基本步骤 首先，我们需要创建一个定时器，用于模拟25分钟的工作时间。然后，我们需要在25分钟结束后提醒用户停止工作，并开始短暂的休息。接着，我们需要为用户的休息时间设置另一个定时器。在用户休息结束后，我们需要重置定时器，开始下一个工作周期。在这个过程中，我们需要为每个定时器设置相应的回调函数，以处理定时器触发时需要执行的操作。 知识点6：使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势 使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势在于JavaScript的轻量级和易学性。JavaScript作为前端开发的主要语言，几乎所有的现代浏览器都支持JavaScript。因此，我们可以很容易地在网页中实现pomodoro-clock，用户只需要打开网页即可使用。此外，JavaScript的灵活性也使得我们可以根据需要自定义pomodoro-clock的各种参数，如工作时间长度、休息时间长度等。
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

【WebLogic客户端兼容性提升秘籍】：一站式解决方案与实战案例

![WebLogic](https://docs.oracle.com/cd/F28299_01/pt857pbr3/eng/pt/tsvt/img/ia2cf27cn-7b68.png) # 摘要 WebLogic作为一款广泛使用的中间件产品，其客户端兼容性对于企业应用至关重要。本文从基本概念出发，系统地介绍了WebLogic的架构、组件以及兼容性问题的分类和影响。通过深入分析兼容性测试方法和诊断分析技术，探讨了如何有效地识别和解决客户端兼容性问题。进一步，本文提出了提升兼容性的策略，包括代码层面的设计、配置管理、补丁升级以及快速响应流程。最后，结合实战案例，本文详细说明了解决方案的实施过
recommend-type

使用jupyter读取文件“近5年考试人数.csv”，绘制近5年高考及考研人数发展趋势图，数据如下（单位：万人）。

在Jupyter Notebook中读取CSV文件并绘制图表，通常需要几个步骤： 1. 首先，你需要导入必要的库，如pandas用于数据处理，matplotlib或seaborn用于数据可视化。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件： ```python df = pd.read_csv('近5年考试人数.csv') ``` 3. 确保数据已经按照年份排序，如果需要的话，可以添加这一行： ```python df = df.sor
recommend-type

CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具

资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括： 1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤： - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"
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
recommend-type

数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率

![数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea0cc949288a77f9bc8dde5da6514979.png) # 摘要 数字信号处理作为信息科技领域的重要分支，涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。本文首先介绍了数字信号处理的基础知识，包括基本概念、时域与频域分析、以及核心算法和理论框架。接着，详细探讨了实现信号采样和量化、滤波器设计、以及信号增强和重建实践技巧。文章进一步深入到高级应用，包括信号压缩技术、多维信号处理，以及人工智能技术在信号处理中的集成。最后，本文评述了数字信号处理
recommend-type

给定不超过6的正整数A，考虑从A开始的连续4个数字。请输出所有由它们组成的无重复数字的3位数。编写一个C语言程序

为了编写一个C语言程序来解决这个问题，我们需要遍历给定范围内的所有连续4个数字，并检查每个组合是否能构成一个无重复数字的三位数。这里是一个简单的示例程序： ```c #include <stdio.h> // 函数定义，用于生成并检查无重复数字的3位数 void generate_unique_3_digit(int A) { for (int i = A; i <= A + 3; i++) { int num = i * 100 + (i+1) * 10 + (i+2); if (num >= 100 && num < 1000 && is_uni