@Controlr@RecquestMappingvalue = "regster" public lass RegisterControle (@Recqu stMapingivale = /showi(uelflowd , met od = Requestilehocd.ET pubie Stinoshow()0}, show方法能够处理?

这是一个Java类，使用了Spring框架的注解来处理HTTP请求。@RequestMapping(value="/register")注解表示这个类能够处理URI为/register的请求。而@show方法使用了@RequestMapping(value="/show", method=RequestMethod.GET)注解，表示这个方法能够处理URI为/show的GET请求。

具体来说，当客户端向服务器发送一个URI为/register的请求时，Spring框架会调用这个类的无参构造函数创建一个实例，然后调用show方法来处理这个请求。而当客户端向服务器发送一个URI为/show的GET请求时，Spring框架也会调用同一个实例的show方法来处理这个请求。

相关问题

from sklearn.linear_model import Lasso lass = Lasso(alpha=0.01, max_iter=3000) lass.fit(x_train, np.log(y_train)) predt = lass.predict(x_test) mean_squared_log_error(np.exp(predt),y_test, squared=False)

在这段代码中存在两个问题：

1. 缺少导入必要的模块：在代码的开头应该加上 `import numpy as np`，因为代码中使用了 `np.log()` 和 `np.exp()` 两个函数。如果没有导入 `numpy`，会导致这两个函数无法使用。

2. 函数调用错误：最后一行代码的函数名应该是 `mean_squared_error()` 而不是 `mean_squared_log_error()`。因为该代码中使用的是 Lasso 回归模型，不需要对预测结果进行对数转换，所以应该使用均方误差（MSE）而不是均方对数误差（MSLE）来评估模型表现。

修改后的代码如下所示：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso 

lass = Lasso(alpha=0.01, max_iter=3000) 
lass.fit(x_train, np.log(y_train)) 
predt = lass.predict(x_test) 
mse = mean_squared_error(np.exp(predt), y_test) 
rmse = np.sqrt(mse)

其中 `rmse` 表示均方根误差，是一个更为常用的回归模型评估指标。

lass AverageMeter(object): def __init__(self): self.sum = 0 self.count = 0 def update(self, val, n=1): self.sum += val * n self.count += n def result(self): return self.sum / self.count

这段代码定义了一个名为 `AverageMeter` 的类，用于计算和存储数值的平均值。

在类的初始化方法 `__init__` 中，创建了两个实例变量 `sum` 和 `count`，分别用于保存累加和和累计次数的初始值为0。

类中还定义了一个 `update` 方法，用于更新累加和和累计次数。它接受一个值 `val` 和一个可选参数 `n`，默认为1。方法将传入的值乘以 `n` 后加到累加和 `sum` 上，并将 `n` 加到累计次数 `count` 上。

最后，类还定义了一个 `result` 方法，用于计算并返回平均值。它将累加和 `sum` 除以累计次数 `count`，得到平均值。

通过使用 `AverageMeter` 类的实例，可以调用 `update` 方法来更新累加和和累计次数，并通过调用 `result` 方法来获取平均值。这在计算各种指标的平均值时非常有用。