ax.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1, color="r") ax.fill_between(train_sizes, test_scores_mean - test_scores_std, test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.1, color="g")

时间: 2024-04-09 15:31:17 浏览: 125
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使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证实例

这段代码是用于在图形中填充两个区域。第一个区域是训练集得分的平均值减去训练集得分的标准差和训练集得分的平均值加上训练集得分的标准差之间的区域，填充的颜色为红色。第二个区域是测试集得分的平均值减去测试集得分的标准差和测试集得分的平均值加上测试集得分的标准差之间的区域，填充的颜色为绿色。这样可以直观地显示出训练集和测试集得分的差异范围。
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rf = RandomForestClassifier(n_estimators=90, max_depth=) train_sizes, train_scores, cv_scores = learning_curve(rf,x_train,y_train,cv=5,train_sizes=np.linspace(0.01,1,100)) train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1) train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1) cv_scores_mean = np.mean(cv_scores, axis=1) cv_scores_std = np.std(cv_scores, axis=1) fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=200) ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) ax.plot(train_sizes, train_scores_mean, color='dodgerblue', alpha=0.8) ax.plot(train_sizes, cv_scores_mean, color='g', alpha=0.8) ax.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1, color="dodgerblue") ax.fill_between(train_sizes, cv_scores_mean - cv_scores_std, cv_scores_mean + cv_scores_std, alpha=0.1, color="g") ax.legend(labels=['train_set_scores', 'cross_val_scores'], loc='best') ax.set_title('Learning curve of the random forests') ax.grid(True) ax.set_xlabel('The number of training samples') ax.set_ylabel('Model score') plt.savefig('Learning curve of the random forests.jpg') plt.show()

learning_curve函数中的train_sizes参数指定了训练集的大小范围，np.linspace(0.01,1,100)表示从0.01到1均匀取100个数，即训练集大小从1%到100%。cv参数指定了交叉验证的折数，这里设置为5。最后，绘制了训练集得分...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_="players_table") rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:26]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show()对这些代码做一些小的优化

ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right'...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right'...

#模型预测 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) error = 1 - accuracy print("错误率为：", f'{error*100:.2f}%') #在测试集上进行预测 y_pred = ir.predict(X_test)#predict()函数是Python中预测函数，常用于预测测试集数据，返回预测数据 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) error = 1 - accuracy print("错误率为：", f'{error*100:.2f}%') y_pred = reg.predict(X_test) reg.coef_ scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("一般线性回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores))) #岭回归(L1) ridge = linear_model.Ridge(alpha=0.5) ridge.fit(X_train, y_train) # 训练模型 ridge.fit(X_train, y_train) #预测测试数据集 y_pred_ridge = ridge.predict(X_test) reg.coef_ reg.intercept_ scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("岭回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores))) #Lasso回归(L2) lasso = linear_model.Lasso(alpha=0.1) lasso.fit(X_train, y_train) # 训练模型 lasso.fit(X_train, y_train) # 预测测试数据集 y_pred_lasso = lasso.predict(X_test) scores = cross_val_score(reg, X_train, y_train, cv=5) print("Lasso回归（R2平均值错误率：{:.3f}，R2标准差：{:.3f}）".format(np.mean(scores), np.std(scores)))

这段代码是用于模型预测的一些操作。首先，它使用模型对测试集进行预测，并计算准确率和错误率。然后，它使用不同的回归模型（一般线性回归、岭回归和Lasso回归）对测试集进行预测，并计算R2平均值和标准差作为评估...

把这段代码的PCA换成LDA：LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

train_scores.append(best_lda_train_scores[np.argmax(best_lda_train_aucs)]) test_scores.append(best_lda_test_scores[np.argmax(best_lda_train_aucs)]) lda_comp.append(n_components[np.argmax(best_lda_...

from sklearn. model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(estimator=pipe_lr, X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=1) # scores = cross_val_score(estimator=pipe_lr, X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=-1) print("CV accuracy scores: %s" % scores) print("CV acc: %. 3f (+/- %. 3f)" % (np.mean(scores), np. std(scores)))

这段代码是使用Scikit-learn库中的cross_val_score函数进行交叉验证，并打印出结果。...print("CV acc: %.3f (+/- %.3f)" % (np.mean(scores), np.std(scores))) 这样就可以正确地打印出交叉验证的结果。

model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred))这段代码什么意思

1. clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], verbose_eval=500, early_stopping_rounds=200)：使用 LightGBM 的 train() 方法训练模型。其中参数 params 是一个字典...

def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name='lgb'): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) train = np.zeros(train_x.shape[0]) test = np.zeros(test_x.shape[0]) cv_scores = [] for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************ {} *************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'min_child_weight': 5, 'num_leaves': 2**6, 'lambda_l2': 10, 'feature_fraction': 0.9, 'bagging_fraction': 0.9, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.01, 'seed': 2021, 'nthread': 28, 'n_jobs':-1, 'silent': True, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_matrix, 50000, valid_sets=[train_matrix, valid_matrix], #categorical_feature = categorical_feature, verbose_eval=500,early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) train[valid_index] = val_pred test += test_pred / kf.n_splits cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred)) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) return train, test lgb_train, lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test)这段代码什么意思，分类标签为0和1，属于二分类，预测结果点击率的数值是怎么来的

- train_x 和 train_y 分别表示训练集的特征和标签。 - test_x 表示测试集的特征。 - clf_name 表示分类器的名称，用于输出结果时的标识。 具体流程如下： 1. 将训练集分成五份，每份作为一次验证集，其余...

from sklearn.model_selection import cross_val_score import numpy as np gs = GridSearchCV(estimator=pipe_svc, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=3) scores = cross_val_score(gs, X_train, y_train, scoring='accuracy', cv=5) print('CV accuracy: %.3f +/- %.3f' % (np.mean(scores), np.std(scores)))

这段代码是使用scikit-learn中的GridSearchCV和cross_val_score函数进行模型训练和评估的。GridSearchCV是用于参数调优的函数，通过传入一个参数空间param_grid和待调优的模型estimator来进行交叉验证，返回最佳参数...

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

mean_score = np.mean(scores) print('交叉验证 RMSE:', mean_score) 独立测试： python # 划分训练集和测试集 train_size = 0.8 n_samples = x.shape[0] n_train = int(train_size * n_samples) x_train,...

x_train = train.drop(['id','label'], axis=1) y_train = train['label'] x_test=test.drop(['id'], axis=1) def abs_sum(y_pre,y_tru): y_pre=np.array(y_pre) y_tru=np.array(y_tru) loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru))) return loss def cv_model(clf, train_x, train_y, test_x, clf_name): folds = 5 seed = 2021 kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed) test = np.zeros((test_x.shape[0],4)) cv_scores = [] onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) for i, (train_index, valid_index) in enumerate(kf.split(train_x, train_y)): print('************************************ {} ************************************'.format(str(i+1))) trn_x, trn_y, val_x, val_y = train_x.iloc[train_index], train_y[train_index], train_x.iloc[valid_index], train_y[valid_index] if clf_name == "lgb": train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y) valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'multiclass', 'num_class': 4, 'num_leaves': 2 ** 5, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 4, 'learning_rate': 0.1, 'seed': seed, 'nthread': 28, 'n_jobs':24, 'verbose': -1, } model = clf.train(params, train_set=train_matrix, valid_sets=valid_matrix, num_boost_round=2000, verbose_eval=100, early_stopping_rounds=200) val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration) test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) val_y=np.array(val_y).reshape(-1, 1) val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y) print('预测的概率矩阵为：') print(test_pred) test += test_pred score=abs_sum(val_y, val_pred) cv_scores.append(score) print(cv_scores) print("%s_scotrainre_list:" % clf_name, cv_scores) print("%s_score_mean:" % clf_name, np.mean(cv_scores)) print("%s_score_std:" % clf_name, np.std(cv_scores)) test=test/kf.n_splits return test def lgb_model(x_train, y_train, x_test): lgb_test = cv_model(lgb, x_train, y_train, x_test, "lgb") return lgb_test lgb_test = lgb_model(x_train, y_train, x_test) 这段代码运用了什么学习模型

这段代码运用了LightGBM模型（lgb）进行多分类任务的学习和预测。其中，使用了K折交叉验证（KFold）来划分训练集和验证集，避免过拟合和欠拟合。在训练过程中，使用了绝对误差和（abs_sum）作为损失函数。...

优化print("train") pd.concat(train_scores).describe() output_file = 'C:/Users/1028/Desktop/r_Python/train.csv' train.to_csv(output_file, index=False) # independent testing results print("test") pd.concat(test_scores).describe() output_file1 = 'C:/Users/1028/Desktop/r_Python/test.csv' train.to_csv(output_file1, index=False)

首先，代码使用print函数输出"train"，然后使用pd.concat(train_scores).describe()计算并输出训练结果的统计描述。train_scores是一个包含多个训练结果的列表，使用pd.concat函数将它们合并成一个DataFrame...

Traceback (most recent call last): File "F:\py\matlab\untitled0.py", line 133, in <module> plot_param_curve(plt, gammas, clf.cv_results_, xlabel='gamma'); File "F:\py\matlab\untitled0.py", line 76, in plot_param_curve train_scores_mean = cv_results['mean_train_score'] KeyError: 'mean_train_score'

如果你使用的是 Scikit-learn 的新版本，那么 mean_train_score 已经被重命名为 mean_train_score。你需要将代码中的 mean_train_score 替换为 mean_train_score，这样你的代码就可以正常运行了。

ks = range(1,300) inSampleScores = [] crossValidationScores = [] d = {} #key = k, value = cv accuracy rate for k in ks: k_clf = KNeighborsClassifier(k).fit(train_x, train_y) inSampleScores.append(k_clf.score(train_x, train_y)) from sklearn.model_selection import StratifiedKFold skf = StratifiedKFold(n_splits=3) scores = cross_val_score(k_clf, train_x, train_y, cv=skf) crossValidationScores.append(scores.mean()) d[k] = scores.mean()中的ks的范围是什么用处？

ks的范围是用来遍历不同的超参数k的取值，从而对比不同k取值下模型的性能。在这段代码中，通过遍历ks的范围，对每个k值训练KNeighborsClassifier模型，并使用交叉验证方法进行评估，得到每个k值下的交叉验证准确率。...
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![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
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Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"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
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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩