Fit_new.append(fit_min)绘制Fit_new

时间: 2024-10-18 20:08:36 浏览: 11
PDF

浅谈keras通过model.fit_generator训练模型(节省内存)

在Python中，`fit_new.append(fit_min)` 是一种将 `fit_min` 追加到列表 `Fit_new` 的操作。这里假设 `fit_min` 是一个数据点（可能是最小值或者其他你需要添加的数据），而 `Fit_new` 是一个空的或已经存在的列表，用于存储一系列类似的数据。 这段代码执行后，`Fit_new` 列表就会增加一个新的元素 `fit_min`。如果你之前没有定义 `Fit_new`，这行代码会先创建一个列表 `Fit_new = []`，然后添加 `fit_min`。 如果 `Fit_new` 是已有的列表，`fit_min` 将会被添加到列表的末尾，除非 `fit_min` 已经存在于列表中（在这种情况下不会重复添加）。 为了更好地理解这个操作，你可以想象一下这是在进行数据分析或者图形绘制中，每次找到一个新的最小值或满足特定条件的数据点时，就把它加入到 `Fit_new` 中，用来记录这些关键点。 下面是简单的一段示例代码： ```python # 假设 fit_min 是我们找的一个最小值 fit_min = min_value # 如果 Fit_new 不存在，创建一个空列表 if 'Fit_new' not in locals(): Fit_new = [] # 向 Fit_new 添加 fit_min Fit_new.append(fit_min) # 现在 Fit_new 包含了所有找到的最小值 ```
阅读全文

相关推荐

py

new_append_passwd.py

通过此部分小程序可实现通过代码往excel表格中记录一些个人重要的内容。只需按照提示输入内容即可，不用再人工找到表格，打开，写入，保存，关闭等。
sql

inceptor_ora_template_f2_append.sql

inceptor_ora_template_f2_append.sql

Fit_new.append(fit_min)绘制Fit_new的数据图

当你使用Fit_new.append(fit_min)将fit_min添加到列表Fit_new中后，这意味着你正在收集多个拟合结果（可能是对数据的不同处理或模型的不同参数设置）。fit_min可能表示当前找到的最佳拟合值或其他关键结果。...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('D:/TJU/交通数据/obike_1.csv', encoding='gb18030') # 绘制样本点分布图 plt.scatter(df['olgt'], df['olat'], s=5) plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show() # 进行聚类 eps_values = [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05] # eps值列表 min_samples_values = [5, 10, 15, 20, 25] # min_samples值列表 silhouette_scores = [] # 轮廓系数列表 for eps in eps_values: for min_samples in min_samples_values: dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples) labels = dbscan.fit_predict(df[['olgt', 'olat']]) n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 计算聚类的簇数 if n_clusters > 1: silhouette_scores.append(metrics.silhouette_score(df[['olgt', 'olat']], labels)) else: silhouette_scores.append(-1) # 将轮廓系数置为-1 # 绘制关于eps的折线图 plt.plot(eps_values, silhouette_scores) plt.xlabel('Eps') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.show() 报错ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (5,) and (25,) 给出修改后的代码解决问题

修改后的代码如下： python ...同时，修改了绘图部分的代码，通过 enumerate 函数获取到当前循环的 min_samples 值的下标 i，然后绘制对应的线条，添加了图例，以便区分不同的 min_samples 值。

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 对数据进行归一化处理 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train = min_max_scaler.fit_transform(X_train) X_test = min_max_scaler.transform(X_test) y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred)画它的loss曲线

history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt....

分析这段代码，def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show()

- 接着使用 cdist() 函数计算每个数据点到其对应的聚类中心的距离，然后使用 np.min() 函数取每个数据点到所有聚类中心的最小值，最后使用 sum() 函数求和，并除以数据集的大小，得到 SSE。 - 将 SSE 添加到 sse_...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('D:/TJU/交通数据/obike_1.csv',encoding='gb18030') # 绘制样本点分布图 plt.scatter(df['olgt'], df['olat'], s=5) plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show() # 进行聚类 eps_values = [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05] # eps值列表 min_samples_values = [5, 10, 15, 20, 25] # min_samples值列表 silhouette_scores = [] # 轮廓系数列表 for eps in eps_values: for min_samples in min_samples_values: dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples) labels = dbscan.fit_predict(df[['olgt', 'olat']]) silhouette_scores.append(metrics.silhouette_score(df[['olgt', 'olat']], labels)) # 绘制关于eps的折线图 plt.plot(eps_values, silhouette_scores) plt.xlabel('Eps') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.show()，报错ValueError: Number of labels is 1. Valid values are 2 to n_samples - 1 (inclusive)，给出修改后的代码解决该问题

labels = dbscan.fit_predict(df[['olgt', 'olat']]) n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 计算聚类的簇数 if n_clusters > 1: silhouette_scores.append(metrics.silhouette_score...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

最后，使用 matplotlib 绘制聚类散点图，其中每个数据点的颜色、形状表示它所属的聚类类别，聚类中心用星号标出。 在绘制完聚类散点图之后，代码使用肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。具体来说，肘部...
docx

1_题目.docx

wcss.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 11), wcss) plt.title('Elbow Method') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('WCSS') plt.show() # K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, ...

修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

x = min_max_scaler.fit_transform(x) # define k-fold cross-validation kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0) # initialize lists to store results reports = [] matrices = []...

sales = list(np.diff(data["#Passengers"])) data2 = { "Month":data1.index[1:], #1月1日是空值，从1月2号开始取 "#Passengers":sales } df = pd.DataFrame(data2) df['Month'] = pd.to_datetime(df['Month']) #df[''date]数据类型为“object”，通过pd.to_datetime将该列数据转换为时间类型，即datetime。 data_diff = df.set_index(['Month'], drop=True) #将日期设置为索引 data_diff.head() print(data_diff) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data_diff,lags=20,ax=ax1) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data_diff,lags=20,ax=ax2) plt.show() # 为了控制计算量，我们限制AR最大阶不超过6，MA最大阶不超过4。 sm.tsa.arma_order_select_ic(data_diff,max_ar=100,max_ma=4,ic='aic')['aic_min_order'] # AIC ''' #对模型进行定阶 pmax = int(len(df) / 10) #一般阶数不超过 length /10 qmax = int(len(df) / 10) bic_matrix = [] for p in range(pmax +1): temp= [] for q in range(qmax+1): try: temp.append(ARIMA(data, (p, 1, q)).fit().bic) except: temp.append(None) bic_matrix.append(temp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) #将其转换成Dataframe 数据结构 p,q = bic_matrix.stack().idxmin() #先使用stack 展平， 然后使用 idxmin 找出最小值的位置 print(u'BIC 最小的p值 和 q 值：%s,%s' %(p,q)) # BIC 最小的p值 和 q 值：0,1 #所以可以建立ARIMA 模型，ARIMA(0,1,1) ''' model = ARIMA(data, (0,1,1)).fit() #model.summary2() predictions_ARIMA_diff = pd.Series(model.fittedvalues, copy=True) print("========") print(predictions_ARIMA_diff.head()) exit() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(predictions_ARIMA_diff,label="forecast_diff") plt.plot(data_diff,label="diff") plt.xlabel('日期',fontsize=12,verticalalignment='top') plt.ylabel('销量差分',fontsize=14,horizontalalignment='center') plt.legend() plt.show()

然后，代码绘制了差分后销量数据的自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）图。图形显示了滞后项与自相关系数/偏自相关系数之间的关系。 接下来，代码使用ARMA模型的AIC准则进行了模型定阶。限制了AR最大阶不超过6，MA...

#程序文件ti11_1.py import numpy as np import pylab as plt import scipy.cluster.hierarchy as sch from sklearn.cluster import KMeans a=np.loadtxt('ti11_1.txt') z=sch.linkage(a,method='complete',metric='mahalanobis') sch.dendrogram(z, labels=np.arange(1,18)) b=(a-a.min(axis=0))/(a.max(axis=0)-a.min(axis=0)) SSE=[]; K=np.arange(1,9) for i in K: md=KMeans(i).fit(b) SSE.append(md.inertia_) plt.figure(2); plt.plot(K, SSE, '*-'); plt.show() md4=KMeans(4).fit(b) #聚类成4类 labels=md4.labels_+1 #提取聚类标签 print('聚类结果为：', labels) for i in range(1,5): print(i,'类：', np.where(labels==i)[0]+1)

b = (a - a.min(axis=0)) / (a.max(axis=0) - a.min(axis=0)) 5. 进行 K 均值聚类，并绘制 SSE-K 曲线： python SSE = [] K = np.arange(1, 9) for i in K: md = KMeans(i).fit(b) SSE.append(md.inertia...

K = range(1, 18) meanDispersions = [] for k in K: kemans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++') kemans.fit(df_normalized_data) # 计算平均离差 m_Disp = sum(np.min(cdist(df_normalized_data, kemans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / df_normalized_data.shape[0] meanDispersions.append(m_Disp) plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使折线图显示中文 plt.plot(K, meanDispersions, 'bx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel('平均离差') plt.title('') plt.show()

这段代码是使用K-means算法计算不同聚类数量（k）下的平均离差，并绘制折线图来选择最佳的聚类数量。 在代码中，你需要确保以下几点： 1. 你已经导入了所需的库，如numpy、matplotlib.pyplot和sklearn.cluster...

编写Python代码，利用决策树方法进行最高天气预测 注意不可以使用sklearn训练模型 year,moth,day,week分别表示的具体的时间 temp_2：前天的最高温度值 temp_1：昨天的最高温度值 average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值 actual：标签值，当天的真实最高温度 其中，原始数据中在week列中并不是一些数值特征，而是表示周几的字符串，需要进行数据预处理，使用编码方式：One-Hot Encoding，one-hot 编码类似于虚拟变量，是一种将分类变量转换为几个二进制列的方法。其中 1 代表某个输入属于该类别。数据集为temps.csv。使用创建三个python包第一个命名为"decision_tree_base.py"第二个名为"decision_tree_classifier.py"第三个命名为"random_forest_ classifier.py"最后使用graphviz画图

super().__init__(max_depth, min_samples_split, criterion) def fit(self, X, y): y = pd.factorize(y)[0] # 将分类标签转换为数值 super().fit(X, y) def predict(self, X): y_pred = super().predict...

dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY)以这段代码为基础写预测正弦函数的RNN代码，绘图真实值和预测值

好的，以下是基于给出代码完成预测正弦函数的RNN代码： import numpy as np import math import tensorflow as tf ...最后，我们使用模型对测试集进行预测，并将预测结果和真实值绘制在同一张图上，以便进行比较。

根据以下代码，利用shap库写出绘制bar plot图的代码“def five_fold_train(x: pd.DataFrame, y: pd.DataFrame, model_class: type, super_parameters: dict = None, return_model=False): """ 5折交叉验证训练器 :param x: :param y: :param model_class: 学习方法类别，传入一个类型 :param super_parameters: 超参数 :param return_model: 是否返回每个模型 :return: list of [pred_y,val_y,auc,precision,recall] """ res = [] models = [] k_fold = KFold(5, random_state=456, shuffle=True) for train_index, val_index in k_fold.split(x, y): #即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据 train_x, train_y, val_x, val_y = x.iloc[train_index], y.iloc[train_index], x.iloc[val_index], y.iloc[val_index] if super_parameters is None: super_parameters = {} model = model_class(**super_parameters).fit(train_x, train_y) pred_y = model.predict(val_x) auc = metrics.roc_auc_score(val_y, pred_y) precision = metrics.precision_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) recall = metrics.recall_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) res.append([pred_y, val_y, auc, precision, recall]) models.append(model) # print(f"fold: auc{auc} precision{precision} recall{recall}") if return_model: return res, models else: return res best_params = { "n_estimators": 500, "learning_rate": 0.05, "max_depth": 6, "colsample_bytree": 0.6, "min_child_weight": 1, "gamma": 0.7, "subsample": 0.6, "random_state": 456 } res, models = five_fold_train(x, y, XGBRegressor, super_parameters=best_params, return_model=True)”

# 选择需要绘制的模型 model_index = 0 # 获取特征重要性信息 explainer = shap.TreeExplainer(models[model_index]) shap_values = explainer.shap_values(x) # 绘制bar plot shap.summary_plot(shap_values, x, ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) def dbscan(X, eps, min_samples): labels = np.zeros(len(X)) C = 0 visited = set() for i in range(len(X)): if i not in visited: visited.add(i) neighbors = find_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: C += 1 labels[i] = C expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited) return labels def find_neighbors(X, i, eps): neighbors = [] for j in range(len(X)): if np.linalg.norm(X[i] - X[j]) < eps: neighbors.append(j) return neighbors def expand_cluster(X, labels, i, neighbors, C, eps, min_samples, visited): for j in neighbors: if j not in visited: visited.add(j) neighbors_j = find_neighbors(X, j, eps) if len(neighbors_j) >= min_samples: neighbors.extend(neighbors_j) if labels[j] == 0: labels[j] = C eps = 0.5 min_samples = 5 labels = dbscan(X_pca, eps, min_samples) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.xlabel('PCA Component 1') plt.ylabel('PCA Component 2') plt.title('DBSCAN Clustering with PCA') plt.show()将上述代码解读并加以注释

它使用scatter函数在2D平面上绘制PCA降维后的数据集X_pca，颜色由聚类标签决定。代码还为图表添加了标题和轴标签。 python plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.xlabel('PCA Component 1') plt...

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = np.loadtxt(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv", encoding='gbk') # 定义肘部法函数 def find_best_k(data): SSE = [] for k in range(1, 11): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) SSE.append(estimator.inertia_) X = range(1, 11) plt.xlabel('k') plt.ylabel('SSE') plt.plot(X, SSE, 'o-') plt.show() # 计算轮廓系数 def calculate_silhouette_score(data, k): estimator = KMeans(n_clusters=k) estimator.fit(data) score = silhouette_score(data, estimator.labels_) return score # 调用函数 find_best_k(data) score = calculate_silhouette_score(data, 3) print(score)代码改进

SSE.append(estimator.inertia_) # 绘制肘部法图表 plt.plot(range(1, 11), SSE, 'o-') plt.xlabel('k') plt.ylabel('SSE') plt.title('Elbow method') plt.legend(['SSE']) plt.show() # 计算最佳 ...

%matplotlib inline from sklearn.cluster import KMeans#导入sklearn中kmeans聚类包 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import sklearn.datasets as datasets iris=datasets.load_iris() #1 查看iris包括哪些信息，比如数据，label等。将这些信息打印出来； #2 信息中是否已包含每一样本所属的类？没聚类之彰，是否可以打印iris每一个label的样本个数; #3 画出第一类label的前两列的散点图； #4 用KMeans对数据进行聚类； #5 打印各聚类中心； #6 打印聚类后几个点的类标号； #7 打印迭代次数； #8 说明以下代码的作用： data=iris.data k=[] for i in range(1,20): km=KMeans(n_clusters=i,init='random',n_init=10,max_iter=200,tol=1e-04,random_state=0) km.fit(data) # inertia_:Sum of squared distances of samples to their closest cluster center. k.append(km.inertia_) plt.plot(range(1,20),k,marker='o') plt.xlabel('Number of cluster') plt.ylabel('Distorton') #9 使用BIRCH算法对iris进行了聚类,将同一类中的前两维用相同的颜色画出来。 #10 使用DBSCAN算法对iris进行了聚类,将同一类中的前两维用相同的颜色画出来。

8. 以下代码的作用是绘制不同聚类数目下，样本到最近聚类中心的距离之和的变化曲线，用于寻找最佳聚类数目。 python data = iris.data k = [] for i in range(1, 20): km = KMeans(n_clusters=i, init='random'...

最新推荐

recommend-type

Pytorch版代码幻灯片.zip

Jupyter-Notebook
recommend-type

Jupyter_Chat甄嬛是利用甄嬛传剧本中所有关于甄嬛的台词和语句基于ChatGLM2进行LoRA微调得到的模仿甄.zip

Jupyter-Notebook
recommend-type

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
recommend-type

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
recommend-type

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

![DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输](https://res.cloudinary.com/witspry/image/upload/witscad/public/content/courses/computer-architecture/dmac-functional-components.png) # 1. DMA技术概述 DMA（直接内存访问）技术是现代计算机架构中的关键组成部分，它允许外围设备直接与系统内存交换数据，而无需CPU的干预。这种方法极大地减少了CPU处理I/O操作的负担，并提高了数据传输效率。在本章中，我们将对DMA技术的基本概念、历史发展和应用领域进行概述，为读
recommend-type

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
recommend-type

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
recommend-type

"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
recommend-type

【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
recommend-type

如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。