Model 3400HT
时间: 2024-06-17 16:06:36 浏览: 10
Model 3400HT是一种可抽取式传感器,配备球阀可以在不停产的情况下方便的从过程中抽出。该产品系列还包括其他三款型号,分别是Model 3400HTVP、Model 3300HT和Model 3300HTVP。其中Model 3400HT和Model 3400HTVP都是可抽取式传感器,而Model 3300HT和Model 3300HTVP则不包含可抽取式传感器特性。[^1]
相关问题
new ht.widget.TreeView(dataModel)反显功能如何实现
HT在TreeView组件中提供了反显功能的实现方式。
反显功能可以在TreeView中选中一个节点时,将该节点高亮显示。以下是一个简单的实现示例:
```javascript
// 创建一个数据模型
var dataModel = new ht.DataModel();
// 添加一些数据
var rootNode = new ht.Node();
rootNode.setName('Root');
dataModel.add(rootNode);
var childNode1 = new ht.Node();
childNode1.setName('Child1');
rootNode.addChild(childNode1);
var childNode2 = new ht.Node();
childNode2.setName('Child2');
rootNode.addChild(childNode2);
// 创建一个TreeView,并绑定数据模型
var treeView = new ht.widget.TreeView(dataModel);
// 添加选中事件监听器
treeView.getSelectionModel().addSelectionChangeListener(function(event) {
// 获取选中的节点
var node = event.data[0];
// 反显该节点
treeView.getDataModel().sm().ss(node);
});
// 将TreeView添加到页面中
document.body.appendChild(treeView.getView());
```
在以上示例中,我们创建了一个数据模型并添加了一些数据,然后创建了一个TreeView并绑定了数据模型。我们添加了一个选中事件监听器,在选中节点时,我们获取选中的节点并使用`ht.DataModel`的`sm`和`ss`方法来反显该节点。
你可以根据自己的需求在选中事件监听器中实现反显功能。另外,HT还提供了其他一些方法来操作数据模型和TreeView组件,你可以查看官方文档以了解更多信息。
#y2 = Dense(1,name='CT' )(x) #y3 = Dense(1,name='HT' )(x) model = Model(inputs=model_input, outputs = output_layers) model.summary() model.compile(loss='mse',optimizer = 'adam',metrics=[ 'mae' ,'mse']) #model = KerasRegressor(build_fn=grid_model,verbose=1,validation_data=(testX,testY)) history = model.fit(trainX,trainY,epochs=300,validation_data=(testX,testY),batch_size=128,verbose=1)#{'EG':'mse','CT': 'mse'}什么意思
这段代码的第一行 `#y2 = Dense(1,name='CT' )(x)` 是一个注释,表示该代码行被注释掉了,不会被执行。第二行 `#y3 = Dense(1,name='HT' )(x)` 也是一个注释,表示该代码行也被注释掉了。这里作者可能在尝试不同的模型架构,但最终没有采用这部分代码。
接下来,代码定义了一个完整的神经网络模型 `model`,其中 `inputs=model_input` 表示该模型的输入层为 `model_input`,`outputs=output_layers` 表示该模型的输出层为 `output_layers`。然后,代码使用 `model.summary()` 打印模型的概要,包括每一层的名称、输出形状和参数数量等信息。
接着,代码使用 `model.compile()` 编译模型,其中 `loss='mse'` 表示使用均方误差作为损失函数,`optimizer='adam'` 表示使用 Adam 优化器进行训练,`metrics=['mae', 'mse']` 表示评估指标包括平均绝对误差和均方误差。
最后,代码使用 `model.fit()` 对模型进行训练,其中 `trainX` 和 `trainY` 分别表示训练数据集的特征和标签,`epochs=300` 表示训练 300 轮,`validation_data=(testX,testY)` 表示使用测试数据集进行验证,`batch_size=128` 表示每个 mini-batch 的大小为 128,`verbose=1` 表示显示训练进度条。注释 `#{'EG':'mse','CT': 'mse'}` 可能是作者在尝试不同的评估指标,但最终没有采用这部分代码。
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