history.history.get

时间: 2023-12-12 08:03:54 浏览: 86
DAT

History.dat

根据提供的引用内容，history.history.get是一个API接口，用来获取历史数据。根据官方请求参数，可以看到该接口的请求参数包括output、history、itemids、sortfield、sortorder和limit等字段。其中，history字段对应item.get接口返回值中的value_type。 所以，要解决history.history.get的问题，可以将item.get接口返回值中的value_type的值取出，然后替换history字段即可。 具体的步骤如下： 1. 调用item.get接口，获取value_type的值。 2. 将value_type的值替换到history字段中。 3. 调用history.history.get接口，获取历史数据。 这样就可以成功获取到history.history.get接口的数据了。
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react使用hashHistory实现类似get方法带参数跳转

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history.history.keys() plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy') plt.legend()

plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy')使用matplotlib库绘制了训练准确率（accuracy）随时间的变化曲线。history.epoch表示训练的迭代次数，history.history.get('...

plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss') plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss') plt.legend()

plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss')绘制了训练损失随时间的变化曲线。history.epoch表示训练的迭代次数，history.history.get('loss')获取了训练过程中记录的损失值的数值。...

plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss'))

history.epoch表示历史数据中的每个epoch的编号，history.history.get('loss')表示历史数据中每个epoch的损失值。plt.plot()函数则是用来绘制图像的函数，其中第一个参数是X轴的数据，第二个参数是Y轴的数据。这段...

out = history.history.get('loss')

这行代码是从 Keras 的 History 对象中获取训练过程中的损失值（loss）的列表。...history.history.get('loss') 语句即是从 history.history 字典中获取键为 'loss' 的值，即训练集上的损失值列表。

import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 data=pd.read_csv('Advertisement.csv') x=data.iloc[:,:-1] y=data.iloc[:,-1] print(data.head(5)) #建立模型 model=tf.keras.Sequential() #10个神经元 model.add(tf.keras.layers.Dense(10,input_shape=(3,))) model.add(tf.keras.layers.Dense(1)) model.compile(optimizer='adam',loss='mse')#optimizer = history=model.fit(x,y,epochs=2500) plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss')) plt.show() test_data=data.iloc[:3,:-1] result=model.predict(test_data) print(result) print(data.iloc[:3,-1].values)解释每行代码

14. plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss'))：绘制训练历史记录中的损失值随时间的变化曲线。 15. plt.show()：显示绘制的曲线。 16. test_data=data.iloc[:3,:-1]：从 DataFrame 中选择前 3 ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential # 导入keras from keras.layers import Dense plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' df = pd.read_csv("gdpcost.csv") print(df, df.shape) x_data = df.iloc[:, 1] y_data = df.iloc[:, 2] X = x_data Y = y_data plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.scatter(X, Y) plt.show() model = Sequential() model.add(Dense(10, input_shape=(1,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练2500次 history = model.fit(X, Y, epochs=250) # 绘制损失函数图像g plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss')) plt.show() Y_fit = model.predict(X) w = model.layers[0].get_weights() b = model.layers[1].get_weights() print('weights:', w) print('bias:', b) # plot fit plt.scatter(X, Y, c='r', marker='s') plt.plot(X, Y_fit, c='b', marker='o') plt.legend(['蓝色：拟合点', '红色：散点图']) plt.show()请解释每行代码

21. plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss')): 绘制损失函数随时间的变化图像。 22. plt.show(): 显示图形。 23. Y_fit = model.predict(X): 使用训练好的模型对X进行预测并将结果存储到Y_fit中...

data=pd.read_csv('boston_house_prices.csv') x=data.iloc[:,:-1] y=data.iloc[:,-1] print(data.head(5)) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y,\ test_size=0.2, random_state=8) # 测试集占20%，随机数种子：8 # 建立模型 model=Sequential() # 10个神经元进行线性拟合 model.add(Dense(10,input_shape=(13,))) # 输出层 model.add(Dense(1)) # 定义梯度下降算法和损失函数 model.compile(optimizer='adam',loss='mse') # 训练2500次 history=model.fit(x_train,y_train,epochs=250) # 绘制损失函数图像 plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss')) plt.show() # 测试 y_fit=model.predict(x_test) plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' plt.figure(figsize=(8,5)) plt.plot(np.arange(len(y_test)),y_test,color='r') plt.plot(np.arange(len(y_fit)),y_fit,color='b',linestyle=':') plt.show()请解释每行代码

11. plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss')): 绘制损失函数随时间的变化图像。 12. plt.show(): 显示图形。 13. y_fit=model.predict(x_test): 使用训练好的模型对x_test进行预测并将结果存储到...

R语言，训练完的神经网络定义一个history = [] get_weights_callback = callbacks.LambdaCallback( on_epoch_end=lambda epoch, logs: history.append(model.get_weights()))回调函数，可以调用每个epoch的权重值

是的，您可以使用该回调函数在每个epoch结束时获取... callbacks = list(get_weights_callback) ) # 查看所有epoch的权重 for (i in 1:length(history)) { cat("Epoch", i, "weights:\n") print(history[[i]]) }

umi history.go语法

resp, err := http.Get("https://www.universalmusic.co.id/tentang-kami/") if err != nil { log.Fatal(err) } defer resp.Body.Close() } 这段代码会向 UMI 的官方网站发起请求，然后获取历史页面的内容...

public class DocumentService extends ServiceImpl<DocumentMapper, Document> { @Resource private DocumentMapper documentMapper; @Resource private CateMapper cateMapper; @Resource private HistoryMapper historyMapper; public List<Document> listDocument(PageInfo<?> pageInfo, Document document) { PageHelper.startPage(pageInfo.getCurrent(), pageInfo.getPageSize()); List<Document> documentList = documentMapper.selectList(Wrappers.<Document>lambdaQuery() .like(StringUtils.isNotBlank(document.getTitle()), Document::getTitle, document.getTitle()) .like(StringUtils.isNotBlank(document.getSummary()), Document::getSummary, document.getSummary()) .eq(document.getCateId() != null, Document::getCateId, document.getCateId()) .eq(document.getDeptId() != null, Document::getDeptId, document.getDeptId()) .eq(document.getActive() != null, Document::getActive, document.getActive()) .eq(document.getRecommend() != null, Document::getRecommend, document.getRecommend()) .eq(document.getCarousel() != null, Document::getCarousel, document.getCarousel()) .orderByDesc(Document::getDateTime) ); if (!documentList.isEmpty()) { List<Long> documentIdList = documentList.stream().map(Document::getCateId).collect(Collectors.toList()); Map<Long, Cate> cateMap = cateMapper.selectBatchIds(documentIdList).stream().collect(Collectors.toMap(Cate::getId, e -> e, (e1, e2) -> e2)); for (Document documentItem : documentList) { documentItem.setCate(cateMap.get(documentItem.getCateId())); } } return documentList; } public Document getDocumentById(Long id, HttpServletRequest request) { Document document = documentMapper.selectById(id); if (document == null) { return null; } document.setHits(document.getHits() + 1); documentMapper.updateById(document); document.setCate(cateMapper.selectById(document.getCateId())); History history = new History(); history.setDocumentId(id); history.setDateTime(LocalDateTime.now()); history.setUserId(Long.valueOf((String) StpUtil.getLoginId())); history.setIp(request.getRemoteAddr()); historyMapper.insert(history); return document; } public List<Document> listRecommend(Long id) { //Todo 推荐 return new ArrayList<>(); } public Boolean copyDocument(Long id) { Document document = documentMapper.selectById(id); if (document == null) { return false; } document.setDateTime(LocalDateTime.now()); document.setId(null); document.setDeptId(StpUtil.getSession().getModel(SaSession.USER, User.class).getBelongDeptId()); document.setHits(0L); document.setActive(false); document.setRecommend(false); int result = documentMapper.insert(document); return result == 1; } }

这是一个Java类的示例代码，名为DocumentService，它是一个服务类，提供了一些操作文档的方法。该类使用了Spring框架的一些注解，如@Resource和@Autowired来进行依赖注入。 在该类中，有一些方法可以执行不同...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras import layers from keras import regularizers import os import keras import keras.backend as K import numpy as np from keras.callbacks import LearningRateScheduler data = "data.csv" df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0) df1 = df.drop(["y"], axis=1) lbls = df["y"].values - 1 wave = np.zeros((11500, 178)) z = 0 for index, row in df1.iterrows(): wave[z, :] = row z+=1 mean = wave.mean(axis=0) wave -= mean std = wave.std(axis=0) wave /= std def one_hot(y): lbl = np.zeros(5) lbl[y] = 1 return lbl target = [] for value in lbls: target.append(one_hot(value)) target = np.array(target) wave = np.expand_dims(wave, axis=-1) model = Sequential() model.add(layers.Conv1D(64, 15, strides=2, input_shape=(178, 1), use_bias=False)) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(5, activation="softmax")) model.summary() save_path = './keras_model3.h5' if os.path.isfile(save_path): model.load_weights(save_path) print('reloaded.') adam = keras.optimizers.adam() model.compile(optimizer=adam, loss="categorical_crossentropy", metrics=["acc"]) # 计算学习率 def lr_scheduler(epoch): # 每隔100个epoch，学习率减小为原来的0.5 if epoch % 100 == 0 and epoch != 0: lr = K.get_value(model.optimizer.lr) K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.5) print("lr changed to {}".format(lr * 0.5)) return K.get_value(model.optimizer.lr) lrate = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = model.fit(wave, target, epochs=400, batch_size=128, validation_split=0.2, verbose=2, callbacks=[lrate]) model.save_weights(save_path) print(history.history.keys()) # summarize history for accuracy plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # summarize history for loss plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

这段代码是用来训练一个深度学习模型的代码，使用了Keras和Tensorflow进行模型的搭建、训练和保存。该模型包含了卷积层、批量归一化层、Dropout层、LSTM层和全连接层，并且最终使用softmax激活函数得到预测的类别。...

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以上问题使用不使用useEffect，使用history.location实现

const message = query.get('message'); if (message) { // 执行相应的操作 console.log(Received message: ${message}); } }, [location]); return <div>My Component; } 在上面的代码中，我们使用...

注释代码：def get_list(request): # 列表 body = request.json pagesize = body.get("pagesize", 10) page = body.get("page", 1) orderby = body.get("orderby", "-id") notin = ["pagesize", "page", "total", "orderby"] query = { k: v for k, v in body.items() if k not in notin and (v != "" and v is not None) } q = Q(**query) objs = Rental.objects.filter(q).order_by(orderby) paginator = Paginator(objs, pagesize) pg = paginator.page(page) result = to_dict(pg.object_list) return JsonResponse( { "total": paginator.count, "result": result, } ) def get_detail(request): # 详情 body = request.json id = body.get("id") o = Rental.objects.get(pk=id) his = History.objects.filter(userId=request.user.id).order_by("-createTime").first() if not (his and his.rentalId == o.id): History(userId=request.user.id, rentalId=o.id).save() return JsonResponse(to_dict([o])[0])

这段代码是一个 Django 的视图函数，包含两个函数：get_list 和 get_detail。 get_list 函数用于获取一个租赁列表，接收一个 HTTP 请求对象 request 作为参数。首先从请求的 JSON 数据中获取 pagesize、...

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Runtime.Remoting.Messaging; using System.Web; using System.Web.Mvc; using textbook2.Models; namespace textbook2.Controllers { public class aegisterController : Controller { private textEntities db = new textEntities(); // GET: aegister public ActionResult Index() { return View(); } [HttpPost] public ActionResult Index(login u) { login info = db.login.FirstOrDefault(p => p.username == u.username); if (info!= null) { return Content("<script>alert('用户名已存在！');window.history.back(-1);</script>"); } db.login.Add(u); db.SaveChanges(); return Content("<script>alert('注册成功！');window.history.back(-1);</script>"); } } }

Index() 方法是一个 HTTP GET 请求处理程序，返回一个视图（View），在这个例子中是一个用于用户注册的表单页面。 Index(login u) 方法是一个 HTTP POST 请求处理程序，用于处理用户提交的注册表单数据。它首先查询...

#include<iostream> using namespace std; class CStudent { private: char name[20]; int num; int Chinese, Physical, History; public: CStudent(); //无参构造函数的声明 CStudent(char* pName, int n, int C, int P, int History) ; //有参构造函数的声明 CStudent(const CStudent &stu) //拷贝构造函数 { strcpy(name, stu.name); num = stu.num; Chinese = stu.Chinese; Physical = stu.Physical; this->History = stu.History; } ~CStudent() {} char* getName() { return name; } int getNum() { return num; } int getChinese() { return Chinese; } int getPhysical() { return Physical; } int getHistory() { return History; } void operator=(CStudent stu); }; #include"student.h" #include <string> CStudent::CStudent(char *pName, int n, int C, int P, int History) { strcpy(name, pName); num = n; Chinese =C; Physical = P; this->History = History; } void CStudent::operator=(CStudent stu) { strcpy(name, stu.name); num = stu.num; Chinese = stu.Chinese; Physical = stu.Physical; History = stu.History; } int main() { cout << "用不带参数的构造函数创建对象：" << endl; CStudent s1; cout << sizeof(s1) << endl; cout << s1.getName() << " " << s1.getNum() << " " << s1.getChinese() << " " << s1.getHistory() << " " << s1.getPhysical() << endl; cout << "用带参数的构造函数创建对象：" << endl; CStudent s2("顾斌", 221404205, 120, 98, 70); cout << sizeof(s2) << endl; cout << s2.getName()<< "顾斌" << s2.getNum() << " " << s2.getChinese() << " " << s2.getHistory() << " " << s2.getPhysical() << endl; cout << "用拷贝初始化构造函数创建对象：" << endl; CStudent s3(s2); cout << sizeof(s3) << endl; cout << s3.getName()<< " " << s3.getNum() << " " << s3.getChinese() << " " << s3.getHistory() << " " << s3.getPhysical()<< endl; cout << "用=给对象赋值：" << endl; CStudent s4; s4 = s2; cout << s4.getName()<< " " << s4.getNum() << " " << s4.getChinese() << " " << s4.getHistory() << " " << s4.getPhysical() << endl; return 1; }

在这段代码中，CStudent 类的成员变量有 name、num、Chinese、Physical 和 History，分别表示学生的姓名、学号、语文成绩、物理成绩和历史成绩。CStudent 类的成员函数包括了构造函数、拷贝构造函数、析构函数、获取...

from tkinter import * import time class ChatInterface(Frame): def __init__(self, master=None): Frame.__init__(self, master) self.master = master self.initialise() def initialise(self): self.grid() self.entry = Entry(self) self.entry.bind("<Return>", self.send) self.entry.grid(row=0, column=0, sticky=NSEW) self.submit_button = Button(self, text="Send", command=self.send) self.submit_button.grid(row=0, column=1) self.message_box = Text(self, state=DISABLED) self.message_box.grid(row=1, column=0, columnspan=2, sticky=NSEW) class ChatBot: def __init__(self): self.chat_history = [] self.current_question = "" self.response = "" def get_response(self, user_input): # Your code for generating a response goes here return response def send(self, event=None): message = self.entry.get() chat_bot.chat_history.append("You: " + message) self.message_box.configure(state=NORMAL) self.message_box.insert(END, "You: " + message + "\n") self.entry.delete(0, END) self.message_box.configure(state=DISABLED) time.sleep(0.5) self.message_box.configure(state=NORMAL) chat_bot_response = chat_bot.get_response(message) self.message_box.insert(END, "ChatBot: " + chat_bot_response + "\n") chat_bot.chat_history.append("ChatBot: " + chat_bot_response) self.message_box.configure(state=DISABLED) root = Tk() root.title("ChatBot") chat_bot = ChatBot() ChatInterface(root) root.mainloop()

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