x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(feature, target, test_size=0.2, random_state=2021)啥意思

时间: 2023-11-14 21:09:29 浏览: 127
PY

随机划分数据集train、test、val

这是一个常用的机器学习中的数据集划分方法，将原始数据集按照一定比例分为训练集和测试集。其中，x_train和y_train是训练集的特征和标签，x_test和y_test是测试集的特征和标签。train_test_split函数的参数test_size表示测试集所占比例，random_state是随机数种子，用于保证每次划分的结果一致。
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建并训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test...

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

5. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)：使用 train_test_split 方法将 data 和 target 数据集分别划分为训练集和测试集，其中测试集占 30...

feature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(traffic_feature, traffic_target, train_size=0.8,random_state=17)

这段代码是将traffic_feature和traffic_target按照8:2的比例...train_test_split函数是用来随机划分训练集和测试集的，其中train_size参数指定训练集所占比例，random_state参数指定随机种子，保证每次划分的结果相同。

import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC data = load_wine() # 导入数据集 X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) y = pd.Series(data.target) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 构建分类模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = model.predict(X_test) #评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) report = classification_report(y_test, y_pred) print('准确率:', accuracy) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_classif, k=6) X_new = selector.fit_transform(X, y) print('所选特征:', selector.get_support()) # 模型降维 pca = PCA(n_components=2) X_new = pca.fit_transform(X_new) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2, random_state=0) def Sf(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) importance = mode.feature_importances_ print(importance) def Sf1(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) modelname='支持向量机' Sf1(SVC,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='逻辑回归' Sf1(LogisticRegression,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='高斯朴素贝叶斯算法训练分类器' Sf1(GaussianNB,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='K近邻分类' Sf1(KNeighborsClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='决策树分类' Sf(DecisionTreeClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='随机森林分类' Sf(RandomForestClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname)加一个画图展示

features = list(X.columns) plt.barh(features, importance) plt.title('Feature Importance') plt.xlabel('Importance') plt.show() 这段代码可以在Sf函数中的print(importance)下方添加，并在运行时展示特征...

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[data.feature_names], df['target'], test_size=0.2, random_state=42)与KNN中邻居数的关系

train_test_split函数是用于将数据集划分为训练集和测试集的函数，其中test_size参数指定测试集所占比例，random_state参数用于设置随机种子以确保每次运行都得到相同的结果。 而KNN算法中的邻居数是一个超...

from sklearn.datasets import fetch_20news18828 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def bayesian_demo(): ''' 朴素贝叶斯-文本分类 :return: ''' # 1. 获取数据 news = fetch_20news18828(subset='all') # 2. 划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.2) # 3. 特征工程 transfer = TfidfVectorizer() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) # 4. 朴素贝叶斯算法预估器流程 estimator = MultinomialNB() estimator.fit(x_train, y_train) # 5. 模型评估 # 5.1 直接对比真实值、预测值 y_predict = estimator.predict(x_test) print('y_predic:\n', y_predict) print('直接对比真实值与预测值：\n', y_test == y_predict) # 5.2 计算准确率 score = estimator.score(x_test,y_test) print('准确率为：\n', score) if __name__ == '__main__': bayesian_demo()

2. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 3. 使用TfidfVectorizer类将文本转换为TF-IDF特征向量。 4. 创建MultinomialNB类的实例，用fit函数对训练集进行拟合。 5. 对测试集进行预测，使用score...

在X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) 中如何定义X和y

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) 确保根据你的实际数据结构和列名称调整上述代码。如果你的数据不是CSV文件，可能需要使用其他方法加载，比如np....

如何用我的.csv文件替换下列python代码中的数据集，其中我的.csv文件含有四个变量的四列数据。 #code-4-3.py #Simple Linear Regression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. model_selection import train_test_split dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.feature_names #导入特征 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1)#选取前400个样本作为训练集 y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_test[:, 5].reshape(-1, 1)#选取剩余的样本作为训练集 y_data_test = y_test.reshape(-1, 1) simple_model = LinearRegression() #创建线性回归估计器实例 simple_model.fit(x_data_train,y_data_train)#用训练数据拟合模型 y_data_test_p = simple_model.predict(x_data_test)#用训练的模型对测试集进行预测 plt.subplot(1, 1, 1) plt.scatter(x_data_test,y_data_test,s = 20, color="r") plt.scatter(x_data_test,y_data_test_p,s = 20, color="b") plt.xlabel('Room Number') plt.ylabel('Price') plt.title(name_data[5]) plt.show() r_squared = simple_model.score(x_data_test, y_data_test) print('R2') print(r_squared)

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) x_data_train = x_train[:, 5].reshape(-1, 1) y_data_train = y_train.reshape(-1, 1) x_data_test = x_...

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer import numpy as np import pandas as pd # 准备数据 data = load_breast_cancer() # df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names) # df['target']=data.target # print(df.head()) X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, feature_names): explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=data.target_names) exp = explainer.explain_instance(x, model.predict_proba, num_features=len(feature_names)) return exp # 随机选择一个测试样本并解释 idx = np.random.randint(len(X_test)) x=X_test[idx] exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) fig=exp.as_pyplot_figure() print(f"Sample index:{idx}") fig.show()优化一下这段代码，让可视化图片不要一闪而过

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # ...

帮我优化这段代码;import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from linear_model_03.closed_form_sol.LineaRegression_CFSol import LinearRegressionClosedFormSol boston = load_boston() # 加载数据 X, y = boston.data, boston.target # 样本数据和目标值 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1, shuffle=True) lr_cfs = LinearRegressionClosedFormSol(fit_intercept=True, normalized=True) # 默认训练偏置项和进行标准化 lr_cfs.fit(X_train, y_train) # 训练模型 theta = lr_cfs.get_params() feature_names = boston.feature_names # 样本的名称 for i, fn in enumerate(feature_names): print(fn, ":", theta[0][i]) print("bias:", theta[1]) y_test_pred = lr_cfs.predict(x_test=X_test) mse, r2, r2c = lr_cfs.cal_mse_r2(y_test, y_test_pred) print("均方误差：%.5f,判决系数：%.5f,修正判决系数：%.5f" % (mse, r2, r2c)) # lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=False) lr_cfs.plt_predict(y_test, y_test_pred, is_sort=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1, shuffle=True) lr_cfs = LinearRegressionClosedFormSol(fit_intercept=True, normalized=True) lr_cfs.fit(X_train, ...

import pickle import time from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import classification_report import numpy as np with open('体育.pkl', 'rb') as f: sports_news = pickle.load(f) # 加载行政新闻数据集 with open('从政.pkl', 'rb') as f: politics_news = pickle.load(f) # 将体育新闻和行政新闻合并成一个数据集 data = np.concatenate([politics_news, sports_news]) def load_variavle(filename): f = open(filename, 'rb') r = pickle.load(f) f.close() return r news = np.concatenate([politics_news, sports_news]) print(news.data[0]) print(news.target_names) print(news.target[0:20]) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25,random_state=520) vec =TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train=vec.fit_transform(X_train) X_test=vec.transform(X_test) time_start = time.perf_counter() mnb=MultinomialNB() mnb.fit(X_train,y_train) y_predict=mnb.predict(X_test) print('训练时间',time_start) print('准确率:',mnb.score(X_test,y_test)) print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=news.target_names))

同时使用了TfidfVectorizer、train_test_split、MultinomialNB和classification_report等模块，用于数据的处理、模型的训练和评估。最后从名为“体育.pkl”的文件中读取了数据，并将其存储在变量sports_news中。

如何用我的.csv文件替换下列代码中的数据集，其中我的.csv文件是一个列数加上四个变量的五列数据，代码如下 #code-4-4.py #Multiple Linear Regression from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. model_selection import train_test_split dataset = load_boston() x_data = dataset.data # 导入所有特征变量 y_data = dataset.target # 导入目标值（房价） name_data = dataset.feature_names #导入特征 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data, y_data,test_size= 0.25,random_state= 1001) mlr_model = LinearRegression() #创建线性回归估计器实例 mlr_model.fit(x_train,y_train)#用训练数据拟合模型 y_test_p = mlr_model.predict(x_test)#用训练的模型对测试集进行预测 plt.subplot(1, 1, 1) plt.scatter(x_test[:,5],y_test,s = 20, color="r") plt.scatter(x_test[:,5],y_test_p,s = 20, color="b") plt.xlabel('Room Number') plt.ylabel('Price') plt.title(name_data[5]) plt.show() r_squared = mlr_model.score(x_test, y_test) print('R2 = %s' %r_squared )

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.25, random_state=1001) mlr_model = LinearRegression() mlr_model.fit(x_train, y_train) y_test_p = mlr_model.predict(x_...

from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 创建KNN分类器，K=3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = knn.score(X_test, y_test) print("准确率为：", accuracy) # 绘制分类分布结果的二维图 colors = ['red', 'green', 'blue'] markers = ['o', 's', 'x'] for i, color, marker in zip(np.unique(y_pred), colors, markers): plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=color, marker=marker, label=iris.target_names[i]) plt.legend() plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]) plt.show()

这段代码使用了scikit-learn库中的K近邻算法实现对鸢尾花数据集的分类。首先，通过导入数据集并将其分为训练集和测试集。然后创建了一个KNeighborsClassifier对象，其中传递参数n_neighbors=3表示使用3个邻居来进行...

通过以下代码，帮我用图形把决策树训练的模型保存成图片，用heart-tree.jpg命名。写出代码。下面是代码import pandas as pd from sklearn import tree from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np heart=pd.read_csv("D:\Anaconda1\heart.csv") heart.head() clf_tree = tree.DecisionTreeClassifier() from sklearn.model_selection import train_test_split x = heart.drop('target',axis = 1) y = heart['target'] x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,random_state=0) clf_tree.fit(x_train,y_train) print(clf_tree.score(x_train,y_train)) print(clf_tree.score(x_test,y_test))

feature_names=x.columns, class_names=['0', '1'], filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = graphviz.Source(dot_data) # 保存决策树图片 graph.format = 'jpg' graph.render('heart...

import cv2 from skimage.feature import hog # 加载LFW数据集 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4) # 将数据集划分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(lfw_people.images, lfw_people.target, test_size=0.2, random_state=42) # 图像预处理和特征提取 from skimage import exposure import numpy as np train_features = [] for i in range(X_train.shape[0]): # 将人脸图像转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(X_train[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 归一化像素值 gray_img = cv2.normalize(gray_img, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_32F) # 计算HOG特征 hog_features, hog_image = hog(gray_img, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2', visualize=True, transform_sqrt=False) # 将HOG特征作为样本特征 train_features.append(hog_features) train_features = np.array(train_features) train_labels = y_train test_features = [] for i in range(X_test.shape[0]): # 将人脸图像转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(X_test[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 归一化像素值 gray_img = cv2.normalize(gray_img, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_32F) # 计算HOG特征 hog_features, hog_image = hog(gray_img, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2', visualize=True, transform_sqrt=False) # 将HOG特征作为样本特征 test_features.append(hog_features) test_features = np.array(test_features) test_labels = y_test # 训练模型 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_features, train_labels) # 对测试集中的人脸图像进行预测 predict_labels = gnb.predict(test_features) # 计算预测准确率 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(test_labels, predict_labels) print('Accuracy:', accuracy)

这段代码是在导入Python中用于图像处理和计算机视觉的两个库：cv2和skimage.feature。从skimage.feature导入了hog函数，是用于计算图像的HOG（方向梯度直方图）特征的函数。

from sklearn.linear_model import ElasticNet from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.feature_selection import SelectFromModel # 创建Elastic Net模型实例 elastic_net = ElasticNet() # 设置超参数的候选值 param_grid = {'alpha': [0.1, 0.5, 1, 2, 5], 'l1_ratio': [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9]} # 使用网格搜索选择最优超参数 grid_search = GridSearchCV(elastic_net, param_grid, cv=5) grid_search.fit(x_train, y_train) # 输出最优超参数 print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_)) # 使用最优超参数训练模型 elastic_net_best = ElasticNet(**grid_search.best_params_) elastic_net_best.fit(x_train, y_train) # 变量选择 selector = SelectFromModel(elastic_net_best, prefit=True) x_train_selected = selector.transform(x_train) x_train_selected selector # 训练新模型 elastic_net_selected = ElasticNet(**grid_search.best_params_) elastic_net_selected.fit(x_train_selected, y_train) # 测试模型 x_test_selected = selector.transform(x_test) y_pred = elastic_net_selected.predict(x_test_selected)怎么查看筛选出的变量

在以上代码中，使用了sklearn.feature_selection模块中的SelectFromModel方法进行变量选择，其中的参数prefit=True表示输入的模型elastic_net_best已经进行了拟合，selector可以根据输入的...data['target'] = y

dyy2 = np.array(data) print(pd.DataFrame(dyy2[:,0:8])) print(pd.DataFrame(dyy2[:,8:9])) features = dyy2[:,1:8] target = dyy2[:,8:9] # 单变量特征显示，例如绘制直方图、箱线图等 plt.hist(dyy2[:,1:3]) plt.show() #特征选择 from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 # 选择与目标变量相关性最好的前k个特征 k = 7 selector = SelectKBest(chi2, k) X_selected = selector.fit_transform(features, target) #特征变换 from sklearn.decomposition import PCA # 使用PCA进行特征变换 pca = PCA(n_components=2) X_transformed = pca.fit_transform(X_selected) #样本集分割 from sklearn.model_selection import train_test_split # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_transformed, target, test_size=0.2, random_state=42)

最后，它使用train_test_split将数据集分割为训练集和测试集，其中测试集占总样本的20%。 这些操作都是数据预处理的一部分，旨在选择最相关的特征、降低数据维度并划分训练集和测试集。这些步骤通常用于机器学习...

补全以下程序，完成以下功能：使用sklearn利用波士顿房价数据集，实现多元线性回归分析。“# （1）导入库 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split __________________________________________ # 导入线性回归库 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams # （2）加载数据集 boston = load_boston() x = boston['data'] y = boston['target'] names = boston['feature_names'] # 分割数据为训练集和测试集 # 切分数据，设置测试集为所有样本数据的10%，随机数值为22 x_train, x_test, y_train, y_test = _______________________________________________ print('x_train前3行数据为：', x_train[0:3], '\n', 'y_train前3行数据为：', y_train[0:3]) # （3）创建线性回归模型对象lr # 在下面填写一行代码， 以创建线性回归模型对象lr ________________________________ # 使用训练集训练模型 __________________ # 显示模型 print(lr) # 显示模型13个系数 _______________ # 显示模型截距 _______________ # （4）使用测试集获取预测结果 # 在下面填写一个参数， 实现基于测试集中的前10个样本进行预测，输出前10个预测值。 print(lr.predict(_____________)) # （5）模型评估 # 计算并输出决定系数R2 print(lr.score(x_test, y_test))”

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.1, random_state=22) print('x_train前3行数据为：', x_train[0:3], '\n', 'y_train前3行数据为：', y_train[0:3]) # （3）创建线性回归...

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资源摘要信息: "ImagesOnGitHub-crx插件" 知识点概述： 1. 插件功能与用途 2. 插件使用环境与限制 3. 插件的工作原理 4. 插件的用户交互设计 5. 插件的图标和版权问题 6. 插件的兼容性 1. 插件功能与用途 插件"ImagesOnGitHub-crx"设计用于增强GitHub这一开源代码托管平台的用户体验。在GitHub上，用户可以浏览众多的代码仓库和项目，但GitHub默认情况下在浏览代码仓库时，并不直接显示图像文件内容，而是提供一个“查看原始文件”的链接。这使得用户体验受到一定限制，特别是对于那些希望直接在网页上预览图像的用户来说不够方便。该插件正是为了解决这一问题，允许用户在浏览GitHub上的图像文件时，无需点击链接即可直接在当前页面查看图像，从而提供更为流畅和直观的浏览体验。 2. 插件使用环境与限制 该插件是专为使用GitHub的用户提供便利的。它能够在GitHub的代码仓库页面上发挥作用，当用户访问的是图像文件页面时。值得注意的是，该插件目前只支持".png"格式的图像文件，对于其他格式如.jpg、.gif等并不支持。用户在使用前需了解这一限制，以免在期望查看其他格式文件时遇到不便。 3. 插件的工作原理 "ImagesOnGitHub-crx"插件的工作原理主要依赖于浏览器的扩展机制。插件安装后，会监控用户在GitHub上的操作。当用户访问到图像文件对应的页面时，插件会通过JavaScript检测页面中的图像文件类型，并判断是否为支持的.png格式。如果是，它会在浏览器地址栏的图标位置上显示一个小octocat图标，用户点击这个图标即可触发插件功能，直接在当前页面上查看到图像。这一功能的实现，使得用户无需离开当前页面即可预览图像内容。 4. 插件的用户交互设计 插件的用户交互设计体现了用户体验的重要性。插件通过在地址栏中增加一个小octocat图标来提示用户当前页面有图像文件可用，这是一种直观的视觉提示。用户通过简单的点击操作即可触发查看图像的功能，流程简单直观，减少了用户的学习成本和操作步骤。 5. 插件的图标和版权问题 由于插件设计者在制作图标方面经验不足，因此暂时借用了GitHub的标志作为插件图标。插件的作者明确表示，如果存在任何错误或版权问题，将会进行更改。这体现了开发者对知识产权尊重的态度，同时也提醒了其他开发者在使用或设计相关图标时应当考虑到版权法律的约束，避免侵犯他人的知识产权。 6. 插件的兼容性 插件的兼容性是评估其可用性的重要标准之一。由于插件是为Chrome浏览器的用户所设计，因此它使用了Chrome扩展程序的标准格式，即.crx文件。用户需要通过浏览器的扩展程序管理界面进行安装。尽管目前插件仅支持.png图像格式，但对于希望在GitHub上浏览.png图像文件的用户来说，已经提供了非常实用的功能。未来，若开发者计划拓展插件支持的文件格式或适用于其他浏览器，则需要考虑到对现有代码的扩展和兼容性测试。 总结： "ImagesOnGitHub-crx"插件通过创新的用户体验设计，解决了GitHub在浏览图像文件时的一些局限性，使得图像浏览更加直观和便捷。尽管目前该插件存在一些限制，如仅支持.png格式和仅在Chrome浏览器中可用，但它为用户和开发者提供了良好的思路和实践。对于希望提高效率和增强功能的用户来说，这类工具扩展了GitHub的实用性，是开发人员工具箱中的一个有益补充。
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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
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【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决

![【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决](https://www.consumerelectronicstestdevelopment.com/media/2hlomnxy/oppo.jpg?anchor=center&mode=crop&width=1002&height=564&bgcolor=White&rnd=132773815380200000) # 摘要 本文综述了OPPO手机故障诊断的技术细节，涵盖了工程指令的基础理论、实践应用、高级技巧以及未来发展方向。首先介绍了工程指令的定义、分类、执行环境及其与手机系统交互的重要性。随后，深入探讨了工程指令在初步故障诊断
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求[100，900]之间相差为12的素数对（注：要求素数对的两个素数均在该范围内）的个数

求解 [100, 900] 范围内相差为 12 的素数对，首先我们需要确定哪些数在这个区间内是素数。然后筛选出它们成对出现且差值为 12 的情况。 1. 确定素数范围内的素数：我们可以编写一个简单的程序来检查每个数字是否为素数，如果数字大于 1，并且除 2 到其平方根之间的所有整数都不能整除它，那么这个数字就是素数。 2. 遍历并寻找符合条件的素数对：从较大的素数开始向下遍历，找到的第一个素数作为“较大”素数，然后查看比它小 12 的下一个数，如果这个数也是素数，则找到了一对符合条件的素数。 3. 统计素数对的数量：统计在给定范围内找到的这种差距为 12 的素数对的数量。 由于计算素数
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Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。
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"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
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【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文