String cate = jsonObject.getJSONObject("data").getJSONObject("sealInfo").getString("categoryType");这段代码什么意思

时间: 2024-04-27 19:24:07 浏览: 153
7Z

用于对JSON数据类型的结果进行解析

这段代码是从一个名为 jsonObject 的 JSON 对象中获取其中的 "data" 字段，然后在 "data" 字段中获取名为 "sealInfo" 的 JSON 对象，最后从 "sealInfo" 对象中获取名为 "categoryType" 的字符串类型字段，并将其赋值给一个名为 cate 的字符串变量。简单来说，这段代码是用于提取 JSON 数据中的一个字符串字段。
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使用JDBC连接数据库，将查询数据进行JSON格式化封装和解析，以及ID3算法的实现。
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js代码-实现一个函数判断数据类型

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class Hypergraph(nn.Module): def __init__(self): super(Hypergraph, self).__init__() self.adj = nn.Parameter( torch.Tensor(torch.randn([args.temporalRange, args.hyperNum, args.areaNum * args.cateNum])), requires_grad=True) self.Conv = nn.Conv3d(args.latdim, args.latdim, kernel_size=1) self.act1 = nn.LeakyReLU() def forward(self, embeds): adj = self.adj tpadj = adj.transpose(2, 1) embeds_cate = embeds.transpose(2, 3).contiguous().view(embeds.shape[0], args.latdim, args.temporalRange, -1) hyperEmbeds = self.act1(torch.einsum('thn,bdtn->bdth', adj, embeds_cate)) retEmbeds = self.act1(torch.einsum('tnh,bdth->bdtn', tpadj, hyperEmbeds)) retEmbeds = retEmbeds.view(embeds.shape[0], args.latdim, args.temporalRange, args.areaNum, args.cateNum).transpose(2, 3) return retEmbeds

这段代码定义了一个名为Hypergraph的PyTorch模块，其中包含了一个三维卷积层(Conv3d)和两个LeakyReLU激活函数。模块的输入是embeds张量，该张量在第三个和第四个维度上进行了变换，并且被传递给了两个einsum操作，...

base_model = tf.keras.applications.MobileNet(weights = "imagenet", include_top = False, input_shape = input_shape) base_model.trainable = False inputs = keras.Input(shape = input_shape) x = base_model(inputs, training = False) x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = tf.keras.layers.Dense(len(categories), activation="softmax")(x) model = keras.Model(inputs = inputs, outputs = x, name="LeafDisease_MobileNet") weight_path = os.path.join(base_dir, 'checkpoints', 'my_checkpoint') model.load_weights(weight_path) img = plt.imread(img_path) img = img / 255. img = cv2.resize(img, (224, 224)) img = img.reshape(-1, 224, 224, 3) img.astype('float32') result = model.predict(img) cate_result = categories[np.argmax(result, axis=1)[0]] return cate_result可以解释一下这段代码的具体作用吗

这段代码的作用是使用已经训练好的 MobileNet 模型对输入的图像进行分类。具体步骤如下： 1. 实例化 MobileNet 模型，并指定不包括顶部的全连接层，即 include_top = False，输入图像的形状为 input_shape。 2. 将...

base_model = tf.keras.applications.MobileNet(weights = "imagenet", include_top = False, input_shape = input_shape) base_model.trainable = False inputs = keras.Input(shape = input_shape) x = base_model(inputs, training = False) x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = tf.keras.layers.Dense(len(categories), activation="softmax")(x) model = keras.Model(inputs = inputs, outputs = x, name="LeafDisease_MobileNet") weight_path = os.path.join(base_dir, 'checkpoints', 'my_checkpoint') model.load_weights(weight_path) img = plt.imread(img_path) img = img / 255. img = cv2.resize(img, (224, 224)) img = img.reshape(-1, 224, 224, 3) img.astype('float32') result = model.predict(img) cate_result = categories[np.argmax(result, axis=1)[0]] return cate_result这段代码中的权重文件是在哪里加载的

这段代码中的权重文件是在 weight_path = os.path.join(base_dir, 'checkpoints', 'my_checkpoint') 这一行加载的。在这里，base_dir 是指程序的根目录，checkpoints 是指存放权重文件的目录，my_checkpoint...

base_model = tf.keras.applications.MobileNet(weights = "imagenet", include_top = False, input_shape = input_shape) base_model.trainable = False inputs = keras.Input(shape = input_shape) x = base_model(inputs, training = False) x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = tf.keras.layers.Dense(len(categories), activation="softmax")(x) model = keras.Model(inputs = inputs, outputs = x, name="LeafDisease_MobileNet") weight_path = os.path.join(base_dir, 'checkpoints', 'my_checkpoint') model.load_weights(weight_path) img = plt.imread(img_path) img = img / 255. img = cv2.resize(img, (224, 224)) img = img.reshape(-1, 224, 224, 3) img.astype('float32') result = model.predict(img) cate_result = categories[np.argmax(result, axis=1)[0]] return cate_result可以详细解释一下每行代码的作用吗

17. cate_result = categories[np.argmax(result, axis=1)[0]]: 取最大概率对应的类别，返回类别名称。其中np.argmax(result, axis=1)表示取每个样本预测概率最大的下标，[0]表示取第一个样本。

base_model = tf.keras.applications.MobileNet(weights = "imagenet", include_top = False, input_shape = input_shape) base_model.trainable = False inputs = keras.Input(shape = input_shape) x = base_model(inputs, training = False) x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = tf.keras.layers.Dense(len(categories), activation="softmax")(x) model = keras.Model(inputs = inputs, outputs = x, name="LeafDisease_MobileNet") weight_path = os.path.join(base_dir, 'checkpoints', 'my_checkpoint') model.load_weights(weight_path) img = plt.imread(img_path) img = img / 255. img = cv2.resize(img, (224, 224)) img = img.reshape(-1, 224, 224, 3) img.astype('float32') result = model.predict(img) cate_result = categories[np.argmax(result, axis=1)[0]] return cate_result

这段代码看起来是使用预训练的 MobileNet 模型对植物叶片疾病进行分类。首先加载了 MobileNet 模型的权重，并将其冻结以防止在训练过程中对其进行更新。然后定义了一个包含分类输出的新模型，并将该模型的权重加载为...

class tem_cnn_local(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(tem_cnn_local, self).__init__() self.temConv1 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, stride=[1, 1, 1], kernel_size=[1, args.kernelSize, args.cateNum], padding=[0, int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.temConv2 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, stride=[1, 1, 1], kernel_size=[1, args.kernelSize, args.cateNum], padding=[0, int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.temConv3 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, stride=[1, 1, 1], kernel_size=[1, args.kernelSize, args.cateNum], padding=[0, int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.temConv4 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, stride=[1, 1, 1], kernel_size=[1, args.kernelSize, args.cateNum], padding=[0, int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.act_lr = nn.LeakyReLU() self.drop = nn.Dropout(args.dropRateL) def forward(self, embeds): cate_1 = self.drop(self.temConv1(embeds)) cate_2 = self.drop(self.temConv2(embeds)) cate_3 = self.drop(self.temConv3(embeds)) cate_4 = self.drop(self.temConv4(embeds)) tem_cate = torch.cat([cate_1, cate_2, cate_3, cate_4], dim=-1) return self.act_lr(tem_cate + embeds)

这是一个使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)进行局部特征提取的模型，用于处理3D数据。它包含了四个卷积层，每个卷积层都使用了相同的卷积核(kernel)，但是使用不同的权重矩阵进行卷积计算。这种...

class spa_cnn_local(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, ): super(spa_cnn_local, self).__init__() self.spaConv1 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.spaConv2 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.spaConv3 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.spaConv4 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.drop = nn.Dropout(args.dropRateL) self.act_lr = nn.LeakyReLU() def forward(self, embeds): cate_1 = self.drop(self.spaConv1(embeds)) cate_2 = self.drop(self.spaConv2(embeds)) cate_3 = self.drop(self.spaConv3(embeds)) cate_4 = self.drop(self.spaConv4(embeds)) spa_cate = torch.cat([cate_1, cate_2, cate_3, cate_4], dim=-1) return self.act_lr(spa_cate + embeds)

这是一个定义了一个名为 spa_cnn_local 的类，继承自 nn.Module，用于实现一个卷积神经网络。构造函数 __init__ 中定义了四个卷积层 spaConv1、spaConv2、spaConv3、spaConv4，每个卷积层的输入维度为...

pool_train = cb.Pool(data = Xtrain, label = Ytrain, cat_features=cate_cols) pool_valid = cb.Pool(data = Xvalid, label = Yvalid, cat_features=cate_cols)

这段代码是使用CatBoost库创建训练和验证数据集的对象。其中，Xtrain和Ytrain表示训练数据集的特征和标签，Xvalid和Yvalid表示验证数据集的特征和标签。cat_features是一个可选参数，用于指定分类特征的列...

详细分析代码“global n_words # 处理词汇 learn = tf.contrib.learn vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(MAX_DOCUMENT_LENGTH ,min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data))) x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data))) n_words=len(vocab_processor.vocabulary_) print('Total words:%d'%n_words) cate_dic={'like':1,'nlike':0} y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , train_target) y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , test_target)”每一句代码的含义，具体作用，使用什么函数的什么参数，具体什么作用，并添加详细注释

代码实现了文本数据预处理的过程，包括： 1. 使用TensorFlow.contrib.learn中的VocabularyProcessor类将原始的文本数据转换为数字序列。 2. 根据转换后的数字序列获取词汇表大小。 3. 将标签转换为0或1。 具体步骤...

@RestController @RequestMapping("/api") @CrossOrigin(origins = "*") public class CateController { @Resource private CateService cateService; @GetMapping("/cate") public ReturnData listCate(PageInfo<?> pageInfo, Cate cate) { PageHelper.startPage(pageInfo.getCurrent(), pageInfo.getPageSize()); List<Cate> cateList = cateService.listCate(cate); return ReturnData.success().data(new PageInfo<>(cateList)); } @GetMapping("/cate/{id}") public ReturnData getCate(@PathVariable Long id) { return ReturnData.success().data(cateService.getById(id)); } @PostMapping("/cate") public ReturnData insertCate(@RequestBody Cate cate) { boolean isSuccess = cateService.save(cate); return isSuccess ? ReturnData.success() : ReturnData.error(); } @PutMapping("/cate") public ReturnData updateCate(@RequestBody Cate cate) { boolean isSuccess = cateService.updateById(cate); return isSuccess ? ReturnData.success() : ReturnData.error(); } @DeleteMapping("/cate/{id}") public ReturnData deleteCate(@PathVariable Long id) { boolean isSuccess = cateService.removeById(id); return isSuccess ? ReturnData.success() : ReturnData.error(); } }

这是一个名为 CateController 的 RestController 类，它使用 @RequestMapping("/api") 注解将该类映射到 "/api" 路径下，并使用 @CrossOrigin(origins = "*") 注解允许跨域请求。 在该类中，使用 @Resource 注解对 ...

peoples.vals= c(3,4,5,6,7,8) dummy = expand.grid(PEOPLES=peoples.vals) X.test = data.frame( median(shizheng2$age, na.rm=TRUE), median(shizheng2$internet_time, na.rm=TRUE), #median(shizheng2$familysize, na.rm=TRUE), median(shizheng2$familycollection, na.rm=TRUE), median(shizheng2$ln_inter, na.rm=TRUE), median(shizheng2$childage, na.rm=TRUE), dummy[,1], median(shizheng2$firstage, na.rm=TRUE), median(shizheng2$age2, na.rm=TRUE), median(shizheng2$ln_assets, na.rm=TRUE), median(shizheng2$parentcost, na.rm=TRUE) ) names(X.test)=1:ncol(X.test) preds.iv=predict(cf.raw,X.test,estimate.variance = TRUE) tau.hat5=preds.iv$predictions var.hat5 = preds.iv$variance.estimates output = data.frame(dummy, TAU=tau.hat5, VAR=var.hat5) write.table(output, file="familysize5.out") print(Sys.time()) df = read.table("familysize5.out") df$ub = df$TAU + sqrt(df$VAR) * qnorm(0.975) df$lb = df$TAU - sqrt(df$VAR) * qnorm(0.975) plot(df$PEOPLES, df$TAU, ylim = c(min(df$lb),max(df$ub)), type = "l", ylab = "CATE", xlab = "Familysize") lines(df$PEOPLES, df$lb, lty = 2) lines(df$PEOPLES, df$ub, lty = 2) abline(h=0, lty = 3)

这段代码是在进行统计分析，其中包含了一些数据处理和可视化的步骤。首先通过将一个数字向量赋值给peoples.vals，然后使用expand.grid函数创建一个数据框dummy，其中包含了所有可能的peoples.vals的组合。接着构建一...

package com.design.info.controller; import com.design.info.bean.Cate; import com.design.info.service.CateService; import com.design.common.utils.PageInfo; import com.design.common.utils.ReturnData; import com.github.pagehelper.PageHelper; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import javax.annotation.Resource; import java.util.List; @RestController @RequestMapping("/api") @CrossOrigin(origins = "*") public class CateController { @Resource private CateService cateService; @GetMapping("/cate") public ReturnData listCate(PageInfo<?> pageInfo, Cate cate) { PageHelper.startPage(pageInfo.getCurrent(), pageInfo.getPageSize()); List<Cate> cateList = cateService.listCate(cate); return ReturnData.success().data(new PageInfo<>(cateList)); } @GetMapping("/cate/{id}") public ReturnData getCate(@PathVariable Long id) { return ReturnData.success().data(cateService.getById(id)); } @PostMapping("/cate") public ReturnData insertCate(@RequestBody Cate cate) { boolean isSuccess = cateService.save(cate); return isSuccess ? ReturnData.success() : ReturnData.error(); } @PutMapping("/cate") public ReturnData updateCate(@RequestBody Cate cate) { boolean isSuccess = cateService.updateById(cate); return isSuccess ? ReturnData.success() : ReturnData.error(); } @DeleteMapping("/cate/{id}") public ReturnData deleteCate(@PathVariable Long id) { boolean isSuccess = cateService.removeById(id); return isSuccess ? ReturnData.success() : ReturnData.error(); } }

这段代码是一个Spring Boot的控制器类，用于处理与Cate（分类）相关的请求。具体功能如下： - listCate方法：接收一个PageInfo对象和一个Cate对象作为参数，使用PageHelper进行分页查询，调用cateService....

@RequestMapping("index.action") public String index() { this.front(); List<Cate> cateList = this.cateService.getCateFront(); List<Cate> frontList = new ArrayList<Cate>(); for (Cate cate : cateList) { List<Goods> goodsList = this.goodsService.getGoodsByCate(cate.getCateid()); cate.setGoodsList(goodsList); frontList.add(cate); } this.getRequest().setAttribute("frontList", frontList); return "users/index"; }逐句解析该段代码

这段代码是一个Spring MVC中的Controller类的一个方法，用于处理请求路径为"/index.action"的请求。具体解析如下： 1. @RequestMapping("index.action"): 使用@RequestMapping注解标注该方法可以处理的请求路径为"/...

from econml.metalearners import XLearner from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier, GradientBoostingRegressor est = XLearner(models=GradientBoostingRegressor(), propensity_model=GradientBoostingClassifier(), cate_models=GradientBoostingRegressor()) est.fit(X, Y.ravel(),X=np.hstack([X]) # 使用ravel()将y转换为一维数组 est.fit(Y, T, X=np.hstack([X])) treatment_effects = est.effect(np.hstack([X_test])) 这段代码有什么问题

这段代码有两个问题： 1. 在 fit 方法中，X 参数被传递了两次，应该只传递一次。如果想要将 X 与其他变量进行拼接，可以使用 np.concatenate() 方法。 2. 在第二个 fit 方法中，参数顺序不正确。应该是 ...

@Data @TableName("INFO_CATE") public class Cate { @JsonSerialize(using= ToStringSerializer.class) private Long id; private String name; private Integer sort; @TableField("is_active") private Boolean active; @JsonIgnore @TableField("is_deleted") private Boolean deleted; @JsonIgnore @TableField(fill = FieldFill.INSERT, select = false) private LocalDateTime createTime; @JsonIgnore @TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE, select = false) private LocalDateTime updateTime; }

这段代码是一个使用了 Lombok 注解的实体类，并且使用了 MyBatis Plus 的注解进行数据库映射。让我为您解释一下每个注解的作用： - @Data：这是 Lombok 注解之一，它会自动生成 toString()、equals()、...

dftrain,dfvalid = train_test_split(dfdata, train_size=0.75, random_state=42) Xtrain,Ytrain = dftrain.drop(label_col,axis = 1),dftrain[label_col] Xvalid,Yvalid = dfvalid.drop(label_col,axis = 1),dfvalid[label_col] cate_cols_indexs = np.where(Xtrain.columns.isin(cate_cols))[0]

这段代码是用于将原始数据集分割为训练集和验证集，并且将标签列从特征列中分离出来。其中，train_test_split()函数将数据集按照指定比例划分为训练集和验证集，并且设置了随机种子，以保证每次划分结果的一致性。...

import os import requests from bs4 import BeautifulSoup # 创建目录用于保存图片 if not os.path.exists('data'): os.mkdir('data') # 爬取网站 url = 'https://www.sucai999.com/pic/cate/263_267.html' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取图片链接并下载保存 img_tags = soup.find_all('img', class_='lazy') for index, img_tag in enumerate(img_tags[:20]): img_url = img_tag['data-original'] response = requests.get(img_url) with open(f'data/img{index}.jpg', 'wb') as f: f.write(response.content) print('图片保存完毕！')把这段代码优化成连续保存20张图片的代码

import os import requests from bs4 import BeautifulSoup # 创建目录用于保存图片 if not os.path.exists('data'): os.mkdir('data') # 爬取网站 url = '...tag['data-original'] response = requests.get(img_url) ...

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