"AK140060 // Gm10568 // predicted gene 10568 //" 按//分列

时间: 2024-02-06 11:08:15 浏览: 93
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KNN.zip_人工智能/神经网络/深度学习_Visual_C++_

"AK140060 // Gm10568 // predicted gene 10568 //" 可以按照 "//" 进行分列，得到以下三个部分： 1. AK140060: 这是一个标识符或者命名编号，可能是一个基因序列的名称或者其他标识符。 2. Gm10568: 这是一个基因的名称或者编号，通常用于标识一个特定的基因。 3. predicted gene 10568: 这是对基因的预测或者注释信息，可能表示该基因是根据某种算法或者模型进行预测得到的，并且编号为10568。
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PyTorch介绍与心得附demo代码

correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct / total}%') ### 总结 通过这个手写数字识别项目的实现，读者可以深入了解...
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pytorch实现的源代码项目

correct += (predicted == labels).sum().item() print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total)) #### 四、总结 本项目通过PyTorch实现了基于MNIST...

def fitness(individual): predicted = sum([individual[kk] * nums1[kk][:] for kk in range(gene_length)]) / gene_length mse = np.mean((predicted - target) ** 2) # 均方根误差 correlation = np.corrcoef(predicted, target)[0, 1] # 相关系数 fitness_score = correlation / (mse + 1)# 适应度函数 return fitness_score在这个适应函数中我还想让nums之和为1

predicted = sum([individual[kk] * nums1[kk][:] for kk in range(gene_length)]) / gene_length mse = np.mean((predicted - target) ** 2) correlation = np.corrcoef(predicted, target)[0, 1] fitness_...

def fitness(individual): predicted = sum([individual[kk] * nums1[kk] for kk in range(0,gene_length,1)]) / gene_length mse = np.mean((predicted - target) ** 2) # 均方根误差 correlation = np.corrcoef(predicted, target)[0, 1] # 相关系数 #total_sum = np.sum(individual) #penalty = abs(total_sum - 1) # 总和与1的差作为惩罚项 fitness_score = correlation / (mse + 1) # 适应度函数 return fitness_score #给予每个模式在格点上的权重 def init_population(pop_size, gene_length): population = [] for i in range(pop_size): individual = [random.uniform(0, 16) for bb in range(gene_length)] total_sum = sum(individual) scaling_factor = total_sum / 1.0 individual = [x / scaling_factor for x in individual] population.append(individual) return population 这段代码中加一个条件就是individual之和应该是等于gene_length

如果你想要individual的元素之和等于gene_length，可以按照如下方式修改代码： def init_population(pop_size, gene_length): population = [] for i in range(pop_size): individual = [random.uniform(0, ...

#if defined(MTK_ONLY_CHANGES) && defined(MTK_SF_MSYNC_3) if (mScheduler->isSupportContentDetection()) { // Previous alarm should be canceled first. mScheduler->cancelScheduledFrame(); // Pass the last SF's expected present time // to guess next vsync instead of using the old known timestamp. mScheduler->setNextPredictedTargetVsync(mScheduledPresentTime); // setPeriod now to update ideal period so that // next alarm would be predicted on new refresh rate. mScheduler->setPeriod(info.mode->getFps().getPeriodNsecs()); } else { scheduleComposite(FrameHint::kNone); } #else

这段代码看起来像是针对 Android 的 SurfaceFlinger 中的调度器部分的代码，其中包含了对于不同的条件进行不同的处理。具体来说，如果满足 MTK_ONLY_CHANGES 和 MTK_SF_MSYNC_3 这两个宏定义条件，并且调度器...

import pandas as pd import numpy as np # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 将数据转换为 NumPy 数组 data = data.to_numpy() # 将数据重塑为三维数组 data = data.reshape((data.shape[0], data.shape[1] // 3, 3)) # 训练模型 model = cnn_model(input_shape=data.shape[1:]) model.fit(data, data, epochs=10, batch_size=32) # 对数据进行预测 predicted_data = model.predict(data) # 计算 SNR、MSE 和 PSNR snr = np.mean(np.square(data)) / np.mean(np.square(data - predicted_data)) mse = np.mean(np.square(data - predicted_data)) psnr = 10 * np.log10(np.max(data) ** 2 / mse) # 将预测结果保存为 CSV 文件 predicted_data = predicted_data.reshape((predicted_data.shape[0], -1)) pd.DataFrame(predicted_data).to_csv('predicted_data.csv', index=False)

这段代码主要是读取 CSV 文件，并将其转换为 NumPy 数组。然后将数据重塑为三维数组，并训练一个卷积神经网络模型。模型训练完成后，使用该模型对数据进行预测，并计算预测结果与原始数据之间的 SNR、MSE 和 PSNR。...

File "D:/PycharmProjects/pythonProject1/first/test1/zuoye1.py", line 79, in linear_model1 plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nRMSE = {rmse:.2f}, " TypeError: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

plt.title("The predicted values of test samples in LinearRegression\nRMSE = {:.2f}, ".format(rmse.tolist()) + "estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, ".format(estimator.coef_[0][1][2][3...

cnn = torch.load('../CNN-LSTM-ATT/model/Densenet+bl+att.pkl') cnn = cnn.to(device) with torch.no_grad(): class_accuary_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm)修改代码

predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, ...

对这段代码使用多线程：# 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/') # 对每张图片进行预测 for image_file in image_files: # 加载图片 image = Image.open(image_file) # 预处理 input_data = transform(image).unsqueeze(0).numpy() # 运行推理 ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data} ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs) # 获取预测结果 predicted_class = np.argmax(ort_outputs[0]) print(f'Image: {image_file}') print(f'Predicted class: {predicted_class}') # 当为0时，删除图片 if predicted_class == 0: # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./del_files.txt','a') path_all_files.write(image_file+'\n') path_all_files.close() os.remove(image_file) print('Deleted')

print(f'Predicted class: {predicted_class}') # 当为0时，删除图片 if predicted_class == 0: # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./del_files.txt','a') path_all_files.write(image_file+'\n...

predicted_surv <- predict(fit, newdata = validation, type = "response") predicted_surv <- exp(-predicted_surv) test_surv_obj <- Surv(validation$month, validation$OS) brier_score <- survdiff(test_surv_obj ~ predicted_surv)$chisq / length(predicted_surv) brier_score。解释下这些代码，为什么BRIER score是2

这些代码中，首先使用拟合的 Cox 模型 fit 对验证集 validation 进行预测，得到了每个样本的生存概率 predicted_surv。然后将生存概率转化为生存率，并利用 test_surv_obj 构建了一个生存对象。最后，通过 ...

# 导入必要的库 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读入excel表格 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 定义特征变量和因变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 将特征变量和因变量分离出来，并划分训练集和验证集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data[features], data[target], test_size=0.2, random_state=42) # 训练支持向量机模型 svm_model = SVC(kernel='linear', C=1, gamma=1) svm_model.fit(x_train, y_train) # 计算模型精度 y_pred = svm_model.predict(x_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('模型精度：', accuracy) # 生成混淆矩阵图片并保存 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues') plt.xlabel('Predicted Label') plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('Actual') plt.savefig('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096/支持向量机confusion_matrix.png') # 预测新的数据 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_x = new_data[features] new_y = svm_model.predict(new_x) new_data[target] = new_y # 输出新的excel表格 new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096-支持向量机结果.xlsx', index=False)运行时间很长

这段代码看起来是一个使用支持向量机进行交通风险预测的机器学习模型。代码中先将样本数据读入，然后将特征变量和因变量分离出来，并划分训练集和验证集。接着使用线性核函数的支持向量机模型进行训练，并计算模型的...

Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/Electricity-Load-Forecasting-master/main.py", line 2, in <module> from metrics import * File "D:\PycharmProjects\TensorFlow\Load-forecasting\Electricity-Load-Forecasting-master\metrics\__init__.py", line 9 for i range(len(predicted)): ^ SyntaxError: invalid syntax

根据错误信息，问题出现在 for i range(len(predicted)): 这一行。这是一个无效的语法，应该使用 for 循环的正确语法。 您应该将该行修改为合法的语法，例如： python for i in range(len(predicted)): # ...

from PIL import Image import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_directory = './lty/bird-species/valid/AMERICAN BITTERN' img_size = 224 images = [] for filename in os.listdir(image_directory): path = os.path.join(image_directory, filename) img = Image.open(path) img = img.resize((img_size, img_size)) images.append(img) images = np.array([np.array(img) for img in images]) images = images / 255.0 predictions = model.predict(images) # Select image to display img_index = 0 # Get predicted class label class_label = np.argmax(predictions[img_index]) # Display image and predicted class label plt.imshow(images[img_index]) plt.axis('off') plt.title('Predicted class: ' + str(class_label)) plt.show()什么意思

这段代码是一个用于图像分类的机器学习程序，它使用了Python中的PIL库、numpy库和matplotlib库。程序读取一个指定目录下的一系列图片，并将它们的大小都调整为224x224像素。接着，程序将这些图片转换成numpy数组，并...

def finallmainmodel1(self,): file=pd.read_csv(self.path) print(file.shape) print(len(file)) for i in range(1, (len(file) //64) + 2): # print(i) if (i *64) < len(file): predict_data = file.values[(i - 1) *64:i *64, 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data) for i in range(len(predicted)): if predicted[i]==12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1) else: predict_data = file.values[len(file)-64:len(file), 1:] predict_data = torch.from_numpy(predict_data) predict_data = predict_data.float() predict_data = predict_data.view(predict_data.shape[0], 1, 22, 22) predicted = self.predict(predict_data, False) for i in range(len(predicted)): if predicted[i] == 12: self.predicted_all.append(0) else: self.predicted_all.append(1)

这段代码是一个Python类中的一个方法。该方法的作用是从一个CSV文件中读取数据并进行一些处理。首先，使用pandas库中的read_csv方法读取CSV文件。然后，打印数据的维度和长度。接着，使用一个循环对数据进行处理。...

Traceback (most recent call last): File "F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py", line 63, in <module> accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx', 'E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096-支持向量机结果') File "F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py", line 34, in predict_svm data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 442, in __init__ com.require_length_match(data, index) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\common.py", line 557, in require_length_match raise ValueError( ValueError: Length of values (2522) does not match length of index (10296)

从错误信息可以看出，你的预测结果长度为2522，而原始数据集的长度为10296，两者不匹配。这可能是因为在预测时使用了错误的数据集或者数据预处理的方式不一致导致的。 建议你检查一下预测时使用的数据集是否和训练...

D:\anaconda3\python.exe F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py Traceback (most recent call last): File "F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py", line 63, in <module> accuracy = predict_svm(clf, X_test, y_test, 'E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx', 'E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096-支持向量机结果') File "F:\py-workspace\py\雪灾\支持向量机预测.py", line 34, in predict_svm data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 442, in __init__ com.require_length_match(data, index) File "D:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\common.py", line 557, in require_length_match raise ValueError( ValueError: Length of values (2522) does not match length of index (10296) 进程已结束,退出代码1出错了怎么修改i

根据报错信息，问题出在 predict_svm 函数的第 5 行，也就是 data['predicted_label'] = pd.Series(y_pred, index=data.index) 这一行代码。错误信息提示长度不匹配，可能是因为 y_pred 的长度为 2522，而 ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 提取特征和标签 X = df[['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态']] y = df['交通风险'] # 划分训练集和验证集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier() # 使用训练集拟合模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测验证集的标签 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算模型的准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 输出模型的准确率 print('Accuracy:', accuracy) # 输出混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) plt.figure(figsize=(6,6)) sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues') plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.title('Confusion Matrix') plt.savefig('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/决策树confusion_matrix.png') # 读取新的Excel数据 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') # 提取特征 X_new = new_data[['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态']] # 预测新数据的标签 y_new = clf.predict(X_new) # 将预测结果输出到新的Excel文件中 new_data['交通风险预测结果'] = y_new new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096-决策树结果.xlsx', index=False)修改代码输出混淆矩阵

plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.title('Confusion Matrix') plt.savefig('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/决策树confusion_matrix.png') 修改为： plt....

for inputs, labels in val_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() val_acc.append(correct_val / len(val_dataset)) val_loss.append(running_loss / len(val_loader))

这段代码看起来像是训练模型的过程中计算验证集上的准确率和损失值，并且将计算结果加入对应的列表中。具体来说，该代码块首先从验证集加载输入和标签，然后将输入输入到模型中，在使用预定义的损失函数对模型预测...

请在代码中加入准确率：with torch.no_grad(): class_accuary_List=[] true_labels = [] predicted_labels = [] for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm) for i in range(cm.shape[0]): acc = cm[i, i] / np.sum(cm[i]) class_accuary_List.append(acc) print("Class", i, "Accuracy:", acc)

predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, ...

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为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。