auc(fpr, tpr)和roc_auc_score是一样的吗

时间: 2024-01-01 12:04:15 浏览: 76
RAR

svm.rar_AUC_ROC AUC_ROC和Auc_svm roc_支持向量机

star5星 · 资源好评率100%
auc(fpr, tpr)和roc_auc_score都是用来评估二分类模型性能的指标。其中，auc(fpr, tpr)是根据模型预测的正类概率和负类概率计算出来的ROC曲线下的面积，而roc_auc_score是直接根据分类器的预测结果和真实标签计算出来的ROC曲线下的面积。因此，它们是等价的。通常情况下，我们可以使用sklearn.metrics中的roc_auc_score函数来计算模型的AUC值，这个函数会自动计算ROC曲线下的面积，并返回一个AUC值。
阅读全文

相关推荐

rar

plotroc.rar_AUC_ROC AUC_plotroc_roc_roc and auc

2. 绘制ROC曲线：使用MATLAB的plot函数在FPR和TPR之间画线。 3. 计算AUC值：可以使用MATLAB的trapezoid或integral函数对ROC曲线下的面积进行积分。 4. 显示结果：在图形窗口显示ROC曲线，并输出AUC值。 在...
zip

auc.zip_AUC_auc java_roc curve

然后，根据排序后的概率和标签，计算各个阈值下的TPR和FPR，最后用这些点来构建ROC曲线并计算AUC。 5. **代码示例**： java import weka.classifiers.Evaluation; // 假设data是带有预测结果和真实标签的...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 66 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) ---> 66 svm_fpr, svm_tpr, _ = roc_curve(y_test, svm_probs, pos_label=2) 68 softmax_auc = auc(softmax_fpr, softmax_tpr) 69 mlp_auc = auc(mlp_fpr, mlp_tpr)

这个错误可能是由于支持向量机模型的输出（svm_probs）与ROC曲线计算函数（roc_curve）的要求不符导致的。支持向量机的decision_function输出的是样本距离分类超平面的距离，而roc_curve函数需要的是样本属于正类的...

解释代码fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)

这行代码是在 Python 中利用 scikit-learn 库中的 roc_curve() 和 roc_auc_score() 函数计算二分类模型的 ROC 曲线和 AUC 值。ROC 曲线是一种用于展示分类器性能的图形，横轴是假正例率（false positive rate，FPR）...

def evaluate_model(model, test_data,vectorizer): test_vectors = [] for text in test_data['sms']: tokens = bert_tokenize(text) test_vectors.append(" ".join(tokens)) test_vectors = vectorizer.transform(test_vectors) pred_probs = model.predict_proba(test_vectors)[:, 1] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data['target'], pred_probs) auc_score = roc_auc_score(test_data['target'], pred_probs) return fpr, tpr, auc_score怎么算出KS值

KS值是通过计算ROC曲线上的最大垂直距离来得出的，公式为KS = max(TPR-FPR)，其中TPR是真正例率（True ... return fpr, tpr, auc_score, ks 其中，新增了一个变量ks来存储KS值，计算方法为max(tpr - fpr)。

fpr, tpr, thread = roc_curve(y_test, y_score) roc_auc[i] = auc(fpr, tpr)

这段代码是用于计算ROC曲线和AUC值的，其中y_test是真实标签，y_score是模型的预测值。通过roc_curve函数可以得到fpr和tpr，分别代表不同阈值下的假正率和真正率。然后可以使用auc函数计算出ROC曲线下的面积AUC。在...

逐行解释代码plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') for name, model, color in zip(['KNN', 'LightGBM', 'XGBoost', 'Random Forest'], [knn_model, lgb_model, xgb_model, rf_model], ['#0e72cc', '#6ca30f', '#f59311', '#fa4343']): y_pred_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_pred_prob) auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred_prob) plt.plot(fpr, tpr, label=f'{name} (AUC={auc_score:.4f})', color=color) plt.xlabel('False positive rate') plt.ylabel('True positive rate') plt.title('ROC curve') plt.legend() plt.show() print('KNN_AUC score:', auc_score_knn) print('LGB_AUC score:', auc_score_lgb) print('XGB_AUC score:', auc_score_xgb) print('RF_AUC score:', auc_score_rf)

在每次循环中，使用当前模型在测试集上进行预测，得到预测概率值 y_pred_prob，然后使用 roc_curve 函数计算得到真正率 tpr 和假正率 fpr，再使用 roc_auc_score 函数计算 AUC 值。最后，使用 plt.plot ...

for each class class_names = np.unique(y_train) y_scores = tree.predict_proba(X_test) y_pred = tree.predict(X_test) macro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovo', average='macro') y_test = label_binarize(y_test, classes=range(3)) y_pred = label_binarize(y_pred, classes=range(3)) micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, average='micro') #micro_auc = roc_auc_score(y_test, y_scores, multi_class='ovr', average='micro') # calculate ROC curve fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(3): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_pred[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) return reports, matrices, micro_auc, macro_auc, fpr, tpr, roc_auc根据上述代码怎么调整下列代码fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_pred.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr_avg[i] for i in range(3)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(3): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr_avg[i], tpr_avg[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= 3 fpr_avg["macro"] = all_fpr tpr_avg["macro"] = mean_tpr macro_auc_avg["macro"] = macro_auc_avg # Plot all ROC curves lw = 2 plt.figure() plt.plot(fpr_avg["micro"], tpr_avg["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(micro_auc_avg["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr_avg["macro"], tpr_avg["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(macro_auc_avg["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(3), colors): plt.plot(fpr_avg[i], tpr_avg[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc_avg[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('DF') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

根据上述代码，可以将下列代码进行如下调整： ...在计算宏平均 ROC 曲线和 ROC AUC 值时，应该使用 roc_auc_score 函数来计算。最后，在绘制 ROC 曲线时，变量名应该改为 roc_auc，而不是 roc_auc_avg。

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) auc_score = roc_auc_score(y_test, y_pred) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc_score) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

代码中，首先使用roc_curve()函数计算出了在测试集上的fpr、tpr和thresholds三个值，然后使用roc_auc_score()函数计算出了AUC（Area Under Curve）值，最后通过plt.plot()函数绘制ROC曲线并展示出来。...

for i in range(n_classes): fpr[i], tpr[i], _ = roc_auc_score(y_true[i], y_score[i],multi_class='ovr') roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

这是一个多类别分类问题的ROC曲线计算代码，其中n_classes是类别数量，y_true是真实标签，y_score是预测得分。在多类别分类问题中，可以采用一对多...最终得到每个类别的ROC曲线和AUC值数组，即fpr、tpr和roc_auc。

auc = metrics.roc_auc_score(y_true, y_prob, average='micro')含义

ROC曲线是以真阳性率（TPR）为纵轴，假阳性率（FPR）为横轴的曲线，表示在不同的分类阈值下分类器的性能。AUC的取值范围在0到1之间，AUC越接近1，分类器的性能越好。该代码中的y_true是真实的标签，y_prob是分类器的...

def plot_roc_curve(fpr,tpr): plt.plot(fpr,tpr) plt.axis([0,1,0,1]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.show() auc_roc = metrics.auc(fpr, tpr) print(auc_roc) plot_roc_curve (fpr,tpr)

在绘制完 ROC 曲线后，使用 metrics.auc() 方法计算 ROC 曲线下的面积，并将其保存在变量 auc_roc 中。最后使用 print() 方法输出 AUC 的值。 需要注意的是，在调用 plot_roc_curve() 函数时，需要传入 fpr...

# 计算ROC曲线和AUC值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC值：', roc_auc) # 计算PR曲线和AUC值 precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_pred) pr_auc = auc(recall, precision) print('PR AUC值：', pr_auc)在此代码和上述问题的基础上，也绘出ROC曲线

其中，roc_curve()函数用于计算FPR和TPR值，auc()函数用于计算ROC曲线下的面积。plt.plot()函数用于绘制ROC曲线，lw参数表示线宽，label参数表示图例标签。plt.xlim()和plt.ylim()函数用于设置坐标轴...

解释以下以下python代码fpr, tpr, thresholds = roc_curve(train_labels.values,train_pred_frame.values) #mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr) #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，通过scipy包调用interp()函数 #mean_tpr[0] = 0.0 #初始处为0 roc_auc = auc(fpr, tpr) #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC %s (area = %0.2f)' % ('train', roc_auc)) print 'thr len is ',len(thresholds),'tpr len is',len(tpr) print(thresholds[:10]) thr1=thresholds[loc] print(thr1) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(validate_labels.values,val_pred_frame.values) #mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr) #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，通过scipy包调用interp()函数 #mean_tpr[0] = 0.0 #初始处为0 roc_auc = auc(fpr, tpr) #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC %s (area = %0.2f)' % ('validate', roc_auc)) thr2=thresholds[loc] thr=0.1 plt.xlim([-0.05, 1.05]) plt.ylim([-0.05, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic example') plt.legend(loc="lower right") plt.gcf().savefig(model_path+'_'+exec_time+'/roc.png') plt.figure() plt.plot(thresholds,tpr) plt.xlim([-0.05, 1.05]) plt.ylim([-0.05, 1.05]) plt.xlabel('thresholds') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.savefig(model_path+'_'+exec_time+'/tp_thr')

首先，代码中使用roc_curve()函数计算出训练集和验证集的FPR、TPR和阈值。其中，train_labels和validate_labels是训练集和验证集的真实标签，train_pred_frame和val_pred_frame是分类器对训练集和验证集的...

y_scores = y_pred # 将多分类标签转换为二分类标签 y_true = np.argmax(y_test, axis=0) # 计算FPR和TPR fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) # 计算AUC roc_auc = auc(fpr, tpr)

y_true 变量是通过 np.argmax(y_test, axis=0) 计算得到的，用于计算 FPR 和 TPR。roc_curve 函数用于计算二分类问题的 ROC 曲线，需要传入真实标签和预测得分。在这段代码中，y_true 和 y_scores 应该都...

if len(y_true_binarized.shape) == 1: y_true_binarized = y_true_binarized.reshape(-1, 1) if len(y_score.shape) == 1: y_score = y_score.reshape(-1, 1) # 计算ROC曲线 多标签指示器格式的数据转换为二进制格式，怎么写 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true_binarized, y_score)

在这段代码中，我们可以看到两个 if 语句，用于检查 y_true_...roc_curve 函数会返回三个数组 fpr、tpr 和 thresholds，分别表示不同阈值下的假正率、真正率和阈值。这些数组可以用来绘制 ROC 曲线和计算 AUC 值。

优化代码from sklearn.metrics import classification_report, roc_curve, auc # 评估分类模型性能 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]) roc_auc = auc(fpr, tpr)出错ValueError: multiclass format is not supported

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test[:, 1], y_score[:, 1]) roc_auc = auc(fpr, tpr) 注意，这里的y_test[:, 1]表示取出one-hot编码后的第二列，即正例的概率，y_score[:, 1]表示取出分类器预测的正例...
pdf

Spring MVC架构详解与配置指南：实现Web应用的高效开发

内容概要：本文详细介绍了Spring MVC的基本概念及其核心组件的工作流程，包括DispatcherServlet、HandlerMapping、Controller、ModelAndView、ViewResolver等。此外，文章还提供了传统XML配置方法以及Spring Boot下的简化配置方式，帮助读者快速掌握Spring MVC的使用技巧，提高Web应用程序的开发效率和可维护性。 适合人群：对于希望深入理解和使用Spring MVC进行Web开发的技术人员来说非常有用，特别是具备一定Java基础的开发者。 使用场景及目标：①了解Spring MVC的核心机制和工作原理；②学会通过传统的XML配置或Spring Boot来搭建Spring MVC项目；③提升对Web开发中模型、视图和控制器分离的理解；④利用Spring MVC的优势构建高性能和易于维护的Web应用。 其他说明：本指南不仅限于理论讲解，还有实际操作的例子，帮助读者更好地将所学知识应用于实践。同时，针对Spring Boot环境下的使用做了详细介绍，有助于快速上手现代Web开发工具和技术栈。
zip

基于golang的渗透测试武器，将web打点部分与常规的漏扫部分进行整合与改进.zip

基于golang的渗透测试武器，将web打点部分与常规的漏扫部分进行整合与改进-取名灵感来源文明6中的警惕兵头像把web打点的部分功能（全是调的api嘿嘿）与漏扫部分集成在一起，附加了一些有点用的小工具代码写的比较垃圾，求大佬指点~~

最新推荐

recommend-type

Keras 利用sklearn的ROC-AUC建立评价函数详解

from sklearn.metrics import roc_auc_score from keras.callbacks import Callback class RocAucEvaluation(Callback): def __init__(self, validation_data=(), interval=1): super(Callback, self).__init__()...
recommend-type

Spring MVC架构详解与配置指南：实现Web应用的高效开发

内容概要：本文详细介绍了Spring MVC的基本概念及其核心组件的工作流程，包括DispatcherServlet、HandlerMapping、Controller、ModelAndView、ViewResolver等。此外，文章还提供了传统XML配置方法以及Spring Boot下的简化配置方式，帮助读者快速掌握Spring MVC的使用技巧，提高Web应用程序的开发效率和可维护性。 适合人群：对于希望深入理解和使用Spring MVC进行Web开发的技术人员来说非常有用，特别是具备一定Java基础的开发者。 使用场景及目标：①了解Spring MVC的核心机制和工作原理；②学会通过传统的XML配置或Spring Boot来搭建Spring MVC项目；③提升对Web开发中模型、视图和控制器分离的理解；④利用Spring MVC的优势构建高性能和易于维护的Web应用。 其他说明：本指南不仅限于理论讲解，还有实际操作的例子，帮助读者更好地将所学知识应用于实践。同时，针对Spring Boot环境下的使用做了详细介绍，有助于快速上手现代Web开发工具和技术栈。
recommend-type

基于golang的渗透测试武器，将web打点部分与常规的漏扫部分进行整合与改进.zip

基于golang的渗透测试武器，将web打点部分与常规的漏扫部分进行整合与改进-取名灵感来源文明6中的警惕兵头像把web打点的部分功能（全是调的api嘿嘿）与漏扫部分集成在一起，附加了一些有点用的小工具代码写的比较垃圾，求大佬指点~~
recommend-type

C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
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

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
recommend-type

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
recommend-type

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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

PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号