preprocessed_array = preprocessing.scale(img_array)

时间: 2023-06-04 12:08:03 浏览: 144
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图像预处理.

这个问题属于机器学习/数据处理方面的问题，可以回答。preprocessing.scale() 是一个函数，用于对输入的数据进行标准化处理，即将数据缩放到均值为0，方差为1的范围内。在机器学习中，经常使用这种方式对输入数据进行预处理，以提高模型的准确性。
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import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小，与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度，与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime，加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理，需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理，并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型，还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作（如标准化、归一化等） result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码，改成可以输入电脑摄像头视频的

这段代码是用Python语言实现的，用于引入一些常用的库，例如numpy、tensorrt、pycuda等等。同时，还引入了torch库。其中，numpy是Python中用于快速处理大型数组和矩阵计算的库；tensorrt是NVIDIA推出的深度学习推理...

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

这段代码主要是定义了一些文件路径和全局变量，方便后续数据处理和模型训练使用。 首先，代码定义了一些数据文件的路径，包括训练数据文件、商品数据文件等。这些路径可以根据实际情况进行修改。...

我要读取的是一个txt文本，怎么修改以下代码，text_data = pd.read_csv('preprocessed_text_data.csv')

您可以使用以下代码来读取txt文本： with open('text_data.txt', 'r') as file: text_data = file.read() 请注意，这里使用了Python内置的open()函数来打开txt文件，并使用read()方法来读取文件内容。

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

writer = pd.ExcelWriter('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据_preprocessed.xlsx') data_1_predict.to_excel(writer, sheet_name='1小时预测数据', index=False) data_1_predict_knn.to_excel(writer, sheet...

def preprocess_data(self, x): """ Preprocesses data such that their shapes match the specified structures :param x: A data batch to preprocess :return: A preprocessed data batch """ x_shape = x.shape x = np.reshape(x, (-1, x_shape[-3], x_shape[-2], x_shape[-1])) if self.reverse_channels is True: reverse_photos = np.ones(shape=x.shape) for channel in range(x.shape[-1]): reverse_photos[:, :, :, x.shape[-1] - 1 - channel] = x[:, :, :, channel] x = reverse_photos x = x.reshape(x_shape) return x

这是一个Python函数，用于预处理数据，以使它们的形状与指定的结构匹配。该函数接受一个数据批次x作为输入，并返回一个预处理后的数据批次。具体来说，它的功能包括： 1. 获取数据批次x的形状x_shape。...

boston_xs=ss.fit_transform(boston_x)

This is a common preprocessing step in machine learning to ensure that all features are on a similar scale and to prevent features with larger magnitudes from dominating the model.

%data folder data_file = 'DATA'; data_folder='I:/sEEG_DRM_Project_final/data'; EEG_folder=[data_folder filesep 'EEG']; regions_file=[data_folder filesep 'ele_result' filesep 'ele_information_4mm.mat']; ouput_folder = [data_folder filesep 'preprocessing_' reref_type '_' hemisphere '_' ele_region '_' date]; output_filename = 'epoch_bc_preprocessed'; % %% if ~isdir([ouput_folder]) mkdir([ouput_folder] ); end load([data_folder filesep 'all_data_info.mat']); load([data_folder filesep 'all_ele_info.mat']); save([ouput_folder filesep 'parameters.mat'],'p'); badchaninfo=[20 38 139:142]; 继续解释下上述每行代码

以下是对上述每行代码的解释： 第一行：定义了一个变量data_file，它存储了数据文件的名称。 第二行：定义了一个变量data_folder，它存储了数据文件夹的路径。 第三行：定义了一个变量EEG_folder，它存储了...

请问我该如何让上面的代码和以下代码集成model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2')

from skimage import img_as_ubyte from cellpose import models # 加载Cellpose模型 model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='...

import torch from djitellopy import Tello import cv2 import numpy as np import models from models import yolo def get_model(): # 假设 'yolov5s.yaml' 是 yolov5s 模型的定义文件的路径 model = models.yolo.Model('models/yolov5s.yaml') checkpoint = torch.load('weights/yolov5s.pt') model.load_state_dict(checkpoint['model']) model.eval() return model def preprocess_frame(img): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (640, 640)) # 将图像大小调整为模型的输入大小 img = img / 255.0 # 将像素值归一化到 [0, 1] img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 将图像从 HWC 格式转换为 CHW 格式 img = torch.from_numpy(img).float() # 将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量 img = img.unsqueeze(0) # 增加一个批量维度 return img def process_frame(model, img): img_preprocessed = preprocess_frame(img) results = model(img_preprocessed) # 处理模型的输出 results = results[0].detach().cpu().numpy() # 将结果从 GPU 移动到 CPU 并转换为 Numpy 数组 for x1, y1, x2, y2, conf, cls in results: # 将坐标从 [0, 1] 范围转换回图像的像素坐标 x1, y1, x2, y2 = x1 * img.shape[1], y1 * img.shape[0], x2 * img.shape[1], y2 * img.shape[0] # 在图像上画出边界框 cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (255, 0, 0), 2) # 在边界框旁边显示类别和置信度 cv2.putText(img, f'{int(cls)} {conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Tello with YOLOv5', img) return cv2.waitKey(1) def main(): tello = Tello() tello.connect() tello.streamon() frame_read = tello.get_frame_read() model = get_model() frame_skip = 2 # 每两帧处理一次 counter = 0 while True: if counter % frame_skip == 0: # 只处理每两帧中的一帧 img = frame_read.frame process_frame(model, img) counter += 1 cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main() 修改这段代码

img_preprocessed = preprocess_frame(img) results = model(img_preprocessed) # 处理模型的输出 results = results[0].detach().cpu().numpy() # 将结果从 GPU 移动到 CPU 并转换为 Numpy 数组 for x1, y1...

E:\LSAN-master\LSAN-master\utils.py:19: YAMLLoadWarning: calling yaml.load() without Loader=... is deprecated, as the default Loader is unsafe. Please read https://msg.pyyaml.org/load for full details. return AttrDict(yaml.load(open(path, 'r'))) loading data... Traceback (most recent call last): File "E:\LSAN-master\LSAN-master\classification.py", line 11, in <module> train_loader, test_loader, label_embed,embed,X_tst,word_to_id,Y_tst,Y_trn = data_got.load_data(batch_size=config.batch_size) File "E:\LSAN-master\LSAN-master\data_got.py", line 6, in load_data X_tst = np.load(r"/data/blchen/text/preprocessed/AAPD/X_test.npy") File "D:\Anaconda3\envs\pytorchEnv\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 372, in load fid = open(file, "rb") FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/data/blchen/text/preprocessed/AAPD/X_test.npy'

具体来说，它似乎无法找到指定的文件 '/data/blchen/text/preprocessed/AAPD/X_test.npy'。这可能是由于文件名或路径错误、文件不存在或权限不足等原因引起的。您可以仔细检查文件名、文件路径和文件权限，以确保...

emg_FastICA = FastICA(n_components=20, random_state=0, max_iter=200, tol=1e-4, # whiten=ica_whiten, fun='cube', algorithm='deflation' ) print('start ICA') emg_FastICA.fit(emg_preprocessed) emg_mu = emg_FastICA.transform(emg_preprocessed)

这是一个使用FastICA算法进行独立成分分析的Python代码。参数说明如下： - n_components：独立成分的数量，这里设置为20个。 - random_state：随机数生成器的种子，这里设置为0。 - max_iter：最大迭代次数，这里...

import cv2 import numpy as np from aidlite_gpu import aidlite model = aidlite() def preprocess_image(frame): # 图像预处理操作 return preprocessed_frame def process_video_stream(): cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对帧图像进行预处理 preprocessed_frame = preprocess_image(frame) # 对预处理后的图像进行预测 predictions = model.predict(preprocessed_frame) # 根据预测结果进行后续操作，如绘制边界框或打印类别等 # 显示处理后的图像 cv2.imshow('Video', frame) # 按下 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if name == 'main': process_video_stream()这是GPU加速部署摄像头进行固液体识别的代码，请进行修改

preprocessed_frame = frame return preprocessed_frame def process_video_stream(): cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对帧图像进行预处理...

>> preprocessed_future_data = preprocess_data(future_data); % 预处理数据，得到 preprocessed_future_data 变量 函数或变量 'preprocess_data' 无法识别。

这个错误提示表示在代码中使用了一个名为 'preprocess_data' 的函数或变量，但是 MATLAB 无法识别它。这通常是由于以下几个原因之一造成的： 1. 函数或变量名称拼写错误。请检查一下代码中是否有拼写错误，确保函数...

client_datasets = train_data_preprocessed.divide(num_clients)运行该代码时，出现name 'train_data_preprocessed' is not defined错误

这个错误提示是告诉你 train_data_preprocessed 这个名称未在当前作用域中定义过，可能是因为你没有导入相关的模块或者在代码中没有定义相关的变量。你需要检查你的代码，确认你在前面有定义了 train_data_...

for fea in numerical_fea: data_train = data_train[data_train[fea+'_outliers']=='正常值'] data_train = data_train.reset_index(drop=True)

It's possible that the dataset has been preprocessed prior to this code being run, with a separate step that identifies and labels outliers for each numerical feature. Without knowing more about the ...

将下面python代码转为MATLAB格式import pandas as pd import numpy as np # 假设数据存储在名为 data.csv 的文件中 data = pd.read_excel("合并数据.xlsx") # 删除质量等级列，因为它是分类变量，不适用于线性插值 data = data.drop(columns=["质量等级"]) # 检查缺失值的情况 print("缺失值统计：") print(data.isnull().sum()) # 使用线性插值填充缺失值 data.interpolate(method='linear', inplace=True) # 再次检查缺失值的情况 print("\n填充缺失值后的统计：") print(data.isnull().sum()) # 对数据进行异常值检测和处理 def detect_outliers(data, columns, threshold=1.5): for column in columns: q1 = data[column].quantile(0.25) q3 = data[column].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - threshold * iqr upper_bound = q3 + threshold * iqr outliers = data[(data[column] < lower_bound) | (data[column] > upper_bound)] print(f"{column} 异常值数量：{len(outliers)}") # 将异常值替换为缺失值 data[column] = data[column].apply(lambda x: np.nan if (x < lower_bound) or (x > upper_bound) else x) # 检测并处理异常值 numeric_columns = ['AQI', 'PM10', 'O3', 'SO2', 'PM2.5', 'NO2', 'CO', 'V13305', 'V10004_700', 'V11291_700', 'V12001_700', 'V13003_700'] detect_outliers(data, numeric_columns) # 使用线性插值填充处理后的异常值（现已变为缺失值） data.interpolate(method='linear', inplace=True) # 将预处理后的数据保存到新的 CSV 文件 data.to_csv("preprocessed_data.csv", index=False)

import matlab.io.*; % 假设数据存储在名为 data.xlsx 的文件中 data = readtable('合并数据.xlsx'); % 删除质量等级列，因为它是分类变量...writetable(data, 'preprocessed_data.csv', 'WriteRowNames', true);

prediction = model.predict(img) if prediction > 0.5: return "白血病" else: return "健康"

preprocessed_img = preprocess_image(img) # 模型预测 prediction = model.predict(preprocessed_img) # 根据预测结果返回相应的状态 if prediction > 0.5: return "白血病" else: return "健康" 请...

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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
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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
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如何在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，并使用Vue.js与ElementUI进行界面开发？

要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001
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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩