PackageId=Win10SDK_10.0.14393.795;PackageAction=Install;ReturnCode=15605

时间: 2023-08-12 16:05:43 浏览: 60
这个错误代码通常表示安装程序无法找到或访问所需的文件。您可以尝试以下步骤来解决此问题: 1. 确保您的计算机已连接到互联网,并且可以访问Microsoft服务器。如果您的计算机防火墙或网络设置阻止您的计算机访问Microsoft服务器,则可能会导致此错误。 2. 尝试重新运行安装程序。有时候,重新启动安装程序可以解决此问题。 3. 检查您的计算机是否有足够的磁盘空间来安装Win10SDK。如果您的计算机磁盘空间不足,则可能会导致此错误。 4. 如果您安装了任何防病毒软件,请暂时将其禁用,并重新运行安装程序。有时,防病毒软件可能会误报某些文件,并阻止安装程序访问它们。 5. 尝试手动下载并安装Win10SDK。您可以访问Microsoft官方网站,从那里下载Win10SDK,并手动安装它。 希望这些步骤可以帮助您解决问题。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我更好地帮助您解决问题。
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Error: Package payload not found: Installers\9bfca1e044c38e04afe2363d3db899c8.cab, package: Win10SDK_10.0.18362,version=10.0.18362.0

很抱歉,但我是一个基于文本的 AI 模型,无法直接解决你的问题。根据你提供的错误信息,看起来是在安装 Windows 10 SDK 时出现了问题,缺少了一个名为 "payload" 的文件。建议你尝试以下解决方法: 1. 检查你下载的 Windows 10 SDK 安装文件是否完整且没有损坏。如果有损坏,建议重新下载并重试安装。 2. 确保你的系统满足 Windows 10 SDK 的最低要求,并且已经安装了任何必要的依赖项。 3. 尝试以管理员身份运行安装程序,以确保有足够的权限来安装 SDK。 4. 如果问题仍然存在,你可以尝试在 Microsoft 的开发者社区或者相应的技术支持渠道上寻求帮助,他们可能能够提供更具体的解决方案。 希望这些提示能对你有所帮助!

SELECT * FROM FIS_TEST_RAC3 TRCKG INNER JOIN FIS_MAINT.FIS_BAS_BL_CNTR_PACKG BL ON TRCKG.SO_BIZ_REF_UUID = BL.BL_BASIC_UUID AND TRCKG.PACKAGE_UUID = BL.PACKAGE_UUID INNER JOIN FIS_MAINT.O_CGO_CNTR_PACKG CGO ON BL.PACKAGE_UUID = CGO.PACKAGE_UUID AND BL.TRCKG_GRP_UUID = CGO.TRCKG_GRP_UUID INNER JOIN FIS_MAINT.FIS_BAS_CGO_BASIC BAS ON CGO.CGO_PACKAGE_UUID = BAS.PACKAGE_UUID AND CGO.TRCKG_GRP_UUID = BAS.TRCKG_GRP_UUID 这段sql如何添加索引

在上述 SQL 语句中,可以为以下列添加索引: - FIS_TEST_RAC3 表的 SO_BIZ_REF_UUID 和 PACKAGE_UUID 列 - FIS_MAINT.FIS_BAS_BL_CNTR_PACKG 表的 BL_BASIC_UUID 和 PACKAGE_UUID 列 - FIS_MAINT.O_CGO_CNTR_PACKG 表的 PACKAGE_UUID 和 TRCKG_GRP_UUID 列 - FIS_MAINT.FIS_BAS_CGO_BASIC 表的 PACKAGE_UUID 和 TRCKG_GRP_UUID 列 具体来说,可以按照以下步骤添加索引: 1. 为 FIS_TEST_RAC3 表的 SO_BIZ_REF_UUID 和 PACKAGE_UUID 列添加组合索引: ``` CREATE INDEX idx_fis_test_rac3_so_biz_ref_uuid_package_uuid ON FIS_TEST_RAC3 (SO_BIZ_REF_UUID, PACKAGE_UUID); ``` 2. 为 FIS_MAINT.FIS_BAS_BL_CNTR_PACKG 表的 BL_BASIC_UUID 和 PACKAGE_UUID 列添加组合索引: ``` CREATE INDEX idx_fis_bas_bl_cntr_packg_bl_basic_uuid_package_uuid ON FIS_MAINT.FIS_BAS_BL_CNTR_PACKG (BL_BASIC_UUID, PACKAGE_UUID); ``` 3. 为 FIS_MAINT.O_CGO_CNTR_PACKG 表的 PACKAGE_UUID 和 TRCKG_GRP_UUID 列添加组合索引: ``` CREATE INDEX idx_o_cgo_cntr_packg_package_uuid_trckg_grp_uuid ON FIS_MAINT.O_CGO_CNTR_PACKG (PACKAGE_UUID, TRCKG_GRP_UUID); ``` 4. 为 FIS_MAINT.FIS_BAS_CGO_BASIC 表的 PACKAGE_UUID 和 TRCKG_GRP_UUID 列添加组合索引: ``` CREATE INDEX idx_fis_bas_cgo_basic_package_uuid_trckg_grp_uuid ON FIS_MAINT.FIS_BAS_CGO_BASIC (PACKAGE_UUID, TRCKG_GRP_UUID); ``` 注意,以上只是一种可能的索引优化方案,具体索引设计需要根据实际情况进行分析和优化。

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请给我修改后的这份代码,使它的模型评价高于0.6 import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import f1_score 读取训练集和测试集数据 data_hk = pd.read_csv("员工满意度_train.csv", engine='python') 填充缺失值 data_hk.fillna(0, inplace=True) data_hk = data_hk.drop(labels=['division'],axis=1) 将分类特征进行编码 encoder = LabelEncoder() data_hk['package'] = encoder.fit_transform(data_hk['package'].astype(str)) 划分训练集和验证集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_hk.iloc[:, 0:-1], data_hk.iloc[:, -1], test_size=0.45, random_state=10) 模型训练 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4) model.fit(X_train, y_train) 读取测试集数据 forecast_hk = pd.read_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", engine='python') forecast_hk = forecast_hk.drop(labels=['division'],axis=1) forecast_hk.fillna(0, inplace=True) forecast_hk['package'] = encoder.transform(forecast_hk['package'].astype(str)) 在测试集上进行预测 y_predict = model.predict(forecast_hk) 将预测结果添加到测试集中 forecast_hk['salary'] = y_predict forecast_hk.to_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", index=False) 在验证集上进行预测和评估 y_pred_test = model.predict(X_test) score = f1_score(y_test, y_pred_test, average='macro') print("模型评价(f1-score):", score)

behavir_2c = behavir_2b['道具ID'] ic_libao_idh = ic_libaoh1[ic_libaoh1['道具ID'].isin(behavir_2c)]['package_id'] bigR_user_pac = bigR_user[bigR_user['package_id'].isin(ic_libao_idh)][['package_id']] ic_libao_idh1 = pd.merge(bigR_user_pac,ic_libaoh1,how = 'left',on = 'package_id') ic_libao_idha = ic_libao_idh1[ic_libao_idh1['道具ID'].isin(behavir_2c)].groupby('道具ID').sum().sort_values(by='道具数量',ascending=False) ic_libao_idhb = ic_libao_idha[['道具数量','道具美元']].reset_index() behavir_libaoh = pd.merge(behavir_2b,ic_libao_idhb,how = 'left',on = '道具ID').fillna(0) behavir_libaoh = pd.merge(behavir_libaoh,behavir_add_pay,how = 'left',on = '道具ID').fillna(0) behavir_libaoh = pd.merge(behavir_libaoh,behavir_add_notpay,how = 'left',on = '道具ID').fillna(0) behavir_libaoh = pd.merge(behavir_libaoh,ic_daoju_gems,how = 'left',on = '道具ID').fillna(0) behavir_libaoh['礼包道具钻石'] = behavir_libaoh['道具数量']*behavir_libaoh['道具原价'] behavir_libaoh['add_count_pay_zuan'] = behavir_libaoh['add_count_pay']*behavir_libaoh['道具原价'] behavir_libaoh['add_count_notpay_zuan'] = behavir_libaoh['add_count_notpay']*behavir_libaoh['道具原价'] behavir_libaohh = behavir_libaoh.groupby('item_class').sum().sort_values(by='add_count_pay_zuan',ascending=False).reset_index() behavir_libaohh1 = behavir_libaohh.rename(columns={'item_class': '道具类别'}) ic_daojua = behavir_libaohh1[['道具类别','del_count','道具消耗钻石','道具数量','道具美元','add_count_pay','add_count_notpay','礼包道具钻石','add_count_pay_zuan','add_count_notpay_zuan']]

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