火狐浏览器45.9.0 esr 下载

火狐浏览器45.9.0 esr是目前仍被广泛使用的一款网络浏览器，该版本的火狐浏览器主要针对企业用户或需要长期支持的用户设计，其安全性较高并提供长期维护和更新支持。如果您需要下载该版本的火狐浏览器，可以通过以下步骤实现：

首先，打开Mozilla官网，找到Firefox for Organizations页面，选择"Extended Support Release"版本，之后点击进入下载页面。

接着，根据您的电脑操作系统类型，选择对应的下载版本进行下载。注意，不同操作系统类型的版本可能存在差异。

下载完成后，双击安装包进行安装。在安装过程中，您可以选择是否把火狐浏览器设置为默认浏览器，以及是否创建快捷方式等选项。

安装完成后，打开火狐浏览器并进行设置，您可以根据自己的需要安装插件和扩展，以实现更好的上网体验。

最后，记得定期更新火狐浏览器版本，以保障您的网络安全和使用体验。

相关问题

y = [14.6,102,148.2,98.3,50.8,69.2,45.9,0] from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() scaler.fit(y) scaled_y = scaler.transform(y) print(scaled_y)报错Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.请问如何解决并给出完整代码

可以使用numpy.reshape()函数来重新调整数据的形状，完整的代码如下：import numpy as np
from sklearn.preprocessing import RobustScaler y = np.array([14.6,102,148.2,98.3,50.8,69.2,45.9,0])
y = y.reshape(-1, 1)
scaler = RobustScaler()
scaler.fit(y)
scaled_y = scaler.transform(y)
print(scaled_y)

x=c(154.6,140.4,115.9,66.6,45.9,17.9,13.4,29.2) x1=c(158.63,137.24,98.21,61.31,32.64,17.42,16.4,26.47) x2=c(167.5,147.5,110.7,72.21,48.88,20.77,12.11,26.3) x3=c(161.5,139.5,100.4,65.38,35.02,15.2,7.812,21.75) x4=c(167.7,140.8,94.47,48.42,16.47,4.05,9.09,24.88) x5=c(158.97,128.99,84.74,48.64,21.66,9.38,10.7,32.23) m=5 data=matrix(c(x1,x2,x3,x4,x5),8,5) W1=rep(1/5,5) round(data%*%W1,2)->y1 W2=W3=W4=W5=rep(0,5) E=rep(0,5) for(i in 1:5) {E[i]=sum((data[,i]-x)^2) } W2=1/E/(sum(1/E)) W3=1/sqrt(E)/(sum(1/sqrt(E))) order(E)->loc ###W2[loc]=(m:1) rev(sort(E))->a for(i in 1:5) {match(a[i],E)->weizhi W3[weizhi]=i} W4[loc]=(m:1) W4=round(W4/sum(W4),4) #W5[loc]=pbinom((m-1):0,5-1,0.5)累积分布函数 W5[loc]=dbinom((m-1):0,5-1,0.5)#分布概率 W=matrix(c(W1,W2,W3,W4,W5),5,5) y1=data%*%W1 y2=data%*%W2 y3=data%*%W3 y4=data%*%W4 y5=data%*%W5 round(data%*%W,2)->A mean(abs(A[,1]-x))逐行解读

这是一段 R 语言代码，主要实现了一些矩阵运算和数据处理。下面是逐行解读：

1. `x=c(154.6,140.4,115.9,66.6,45.9,17.9,13.4,29.2)`：定义向量 x，其中包含 8 个数值。

2. `x1=c(158.63,137.24,98.21,61.31,32.64,17.42,16.4,26.47)`：定义向量 x1。

3. `x2=c(167.5,147.5,110.7,72.21,48.88,20.77,12.11,26.3)`：定义向量 x2。

4. `x3=c(161.5,139.5,100.4,65.38,35.02,15.2,7.812,21.75)`：定义向量 x3。

5. `x4=c(167.7,140.8,94.47,48.42,16.47,4.05,9.09,24.88)`：定义向量 x4。

6. `x5=c(158.97,128.99,84.74,48.64,21.66,9.38,10.7,32.23)`：定义向量 x5。

7. `m=5`：定义变量 m，赋值为 5。

8. `data=matrix(c(x1,x2,x3,x4,x5),8,5)`：将 x1、x2、x3、x4、x5 合并成一个矩阵 data，其中有 8 行、5 列。

9. `W1=rep(1/5,5)`：定义向量 W1，其中每个元素都为 1/5。

10. `round(data%*%W1,2)->y1`：将 data 矩阵乘以 W1 向量，结果保留两位小数，然后赋值给 y1。

11. `W2=W3=W4=W5=rep(0,5)`：定义向量 W2、W3、W4、W5，每个向量都包含 5 个元素，初始值都为 0。

12. `E=rep(0,5)`：定义向量 E，包含 5 个元素，初始值都为 0。

13. `for(i in 1:5) {E[i]=sum((data[,i]-x)^2) }`：对于 1 到 5 的每个数 i，计算 data 矩阵的第 i 列与 x 向量的平方差之和，并将结果赋值给 E 向量的第 i 个元素。

14. `W2=1/E/(sum(1/E))`：将 E 向量的每个元素取倒数，然后对所有元素相加求和，再将每个元素除以这个和，得到向量 W2。

15. `W3=1/sqrt(E)/(sum(1/sqrt(E)))`：将 E 向量的每个元素开方并取倒数，然后对所有元素相加求和，再将每个元素除以这个和，得到向量 W3。

16. `order(E)->loc`：对 E 向量进行排序，并将排序后的下标赋值给 loc。

17. `rev(sort(E))->a`：将 E 向量进行排序，并将排序后的结果反转，赋值给 a 向量。

18. `for(i in 1:5) {match(a[i],E)->weizhi W3[weizhi]=i}`：对于 1 到 5 的每个数 i，在 E 向量中找到第 i 大的数值所在的下标，然后将 i 赋值给 W3 向量对应位置的元素。

19. `W4[loc]=(m:1)`：将向量 m:1（即 5 4 3 2 1）赋值给 W4 向量在 loc 位置的元素。

20. `W4=round(W4/sum(W4),4)`：将 W4 向量每个元素除以所有元素之和，然后保留四位小数。

21. `W5[loc]=dbinom((m-1):0,5-1,0.5)`：调用 dbinom 函数，计算二项分布概率，并将结果赋值给 W5 向量在 loc 位置的元素。

22. `W=matrix(c(W1,W2,W3,W4,W5),5,5)`：将 W1、W2、W3、W4、W5 合并成一个矩阵 W，其中有 5 行、5 列。

23. `y1=data%*%W1 y2=data%*%W2 y3=data%*%W3 y4=data%*%W4 y5=data%*%W5`：分别计算 data 矩阵乘以 W1、W2、W3、W4、W5 的结果，分别赋值给 y1、y2、y3、y4、y5。

24. `round(data%*%W,2)->A`：计算 data 矩阵乘以 W 矩阵的结果，保留两位小数，然后赋值给 A。

25. `mean(abs(A[,1]-x))`：计算 A 矩阵的第一列与 x 向量的绝对差之和的平均值。