2023年6月网络金融中心共计发送短信120批次2446.4万条，较上月短信发送量减少15.6%；覆盖693.7万手机银行客户,较上月覆盖增加10.5%；短信发送当天及第二天促活登录客户156.6万户，较上月减少11.9%；平均促活率6.40%

感谢提供数据！根据你提供的信息，我可以得出以下总结：

1. 短信发送情况：
- 2023年6月共发送了120批次，累计发送短信2446.4万条。
- 相较于上个月，短信发送量减少了15.6%。

2. 客户覆盖情况：
- 2023年6月，网络金融中心覆盖了693.7万手机银行客户。
- 相较于上个月，覆盖增加了10.5%。

3. 促活登录客户情况：
- 在短信发送当天及第二天，共有156.6万户客户进行了促活登录。
- 相较于上个月，促活登录客户减少了11.9%。

4. 平均促活率：
- 2023年6月的平均促活率为6.40%。

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for i in range(0, num_samples, batch_size):
    batch = x_data[i:i + batch_size]
    if i + batch_size > num_samples:
        batch_size = num_samples - i
    if batch_size == 1:  # 处理批次大小为1的情况
        feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_size)
    else:
        feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size)
    features.append(feature_batch)

这里使用了reshape()函数，将单个样本的形状从(10,)变为(1,10)，以适应batch_size=1的情况。

options = trainingOptions('adam', ... %解算器 'MaxEpochs',maxEpochs, ... %最大迭代次数 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... %最小批次 'InitialLearnRate',0.01, ... %初始学习率 'GradientThreshold',inf, ... %梯度阈值 'Shuffle','every-epoch', ... %打乱顺序 'Plots','training-progress',... %画图 'Verbose',0);

您好，这是一个MATLAB中用于定义训练选项的代码。其中，使用了Adam优化算法作为解算器，设置了最大迭代次数为maxEpochs，最小批次为miniBatchSize，初始学习率为0.01。同时，梯度阈值设置为正无穷大，即不对梯度进行截断。打乱顺序设置为每个迭代周期都打乱数据顺序，这有助于提高训练的泛化能力。最后，将训练过程的可视化设置为每个迭代周期都画出训练进度图，并且关闭了详细信息输出。