for epoch in range(1000): y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred,y_data) print(epoch, loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

时间: 2024-04-20 21:25:13 浏览: 98
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PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法

这是一个简单的训练循环。在每个epoch中，模型首先通过输入数据x_data生成预测值y_pred。然后，计算损失函数loss，该函数将预测值与真实值y_data进行比较。接下来，通过调用optimizer的zero_grad()方法将优化器的梯度缓冲区清零，然后通过调用loss的backward()方法计算梯度，最后通过调用optimizer的step()方法更新模型的参数。在每个epoch结束时，打印出当前epoch和损失值loss.item()。 这段代码是一个简单的训练循环，用于训练一个模型并打印每个epoch的损失值。
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keras model.fit 解决validation_spilt=num 的问题

hist = model.fit(x, y, epochs=epoch_num, batch_size=32, callbacks=[early_stopping], validation_split=0.004, shuffle=True) 这里，x和y分别代表训练数据和标签，epochs是训练轮数，batch_size...

import torch import matplotlib.pyplot as plt x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) list1=[] list2=[] class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel,self).__init__() self.linear=torch.nn.Linear(1,1) def forward(self,x): y_pred=self.linear(x) return y_pred model = LinearModel() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(100): y_pred=model(x_data) loss=criterion(y_pred,y_data) print(epoch,loss.item()) list1.append(loss.item()) list2.append(epoch) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('w=',model.linear.weight.item()) print('b=',model.linear.bias.item()) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) ax.set(title='Adagrad',ylabel='loss',xlabel='time') ax.plot(list1,list2) x_test=torch.Tensor([[4.0]]) y_test=model(x_test) print('y_pred=',y_test.data) plt.show()给我讲一下这个代码

首先，定义了输入数据x_data和对应的输出数据y_data。然后，定义了一个继承自torch.nn.Module的线性模型LinearModel，其中包括一个线性层self.linear。forward函数用于计算模型的输出y_pred。接下来，定义了损失函数...

给我讲讲以下这段代码并且生成一段稿子，import torch import matplotlib.pyplot as plt x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) list1=[] list2=[] class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel,self).__init__() self.linear=torch.nn.Linear(1,1) def forward(self,x): y_pred=self.linear(x) return y_pred model = LinearModel() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(100): y_pred=model(x_data) loss=criterion(y_pred,y_data) print(epoch,loss.item()) list1.append(loss.item()) list2.append(epoch) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('w=',model.linear.weight.item()) print('b=',model.linear.bias.item()) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) ax.set(title='Adagrad',ylabel='loss',xlabel='time') ax.plot(list1,list2) x_test=torch.Tensor([[4.0]]) y_test=model(x_test) print('y_pred=',y_test.data) plt.show()

其中，x_data和y_data代表模型的训练数据集，list1和list2用于存储损失函数的数据。LinearModel类定义了一个简单的一维线性模型，包括一个全连接层和一个线性函数，forward函数用于计算模型的预测值。接着，使用MSE...

请解释这段代码：import torch # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # def gradient(x,y): def sigmoid(x): return 1/(1 + 2.71828**x) x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]]) y_data = torch.Tensor([[0.], [0.], [1.], [1.]]) class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) def forward(self, x): y_pred = sigmoid(self.linear(x)) return y_pred model = Model() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average = False) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 1) for epoch in range(1000): y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred, y_data) print(epoch, loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() hour_var = torch.Tensor([[1.0]]) print("predict 1 hours", 1.0, model(hour_var).item() > 0.5) hour_var = torch.Tensor([[7.0]]) print("predict 7 hours", 7.0, model(hour_var).item() > 0.5)

3. 定义输入数据(x_data)和目标数据(y_data)： - x_data是一个列向量，包含了四个输入样本。 - y_data是一个列向量，包含了对应的目标标签。 4. 定义模型类(Model)： - 模型类继承自torch.nn.Module类，用于构建...

for i, data in enumerate(train_loader): x_data, y_data = data # forward y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred, y_data) print(epoch(), loss.data.item()) epoch_list.append(epoch) loss_list.append(loss.data()) # backward optimizer.zero_grad() loss.backward() # update optimizer.step()

print(epoch, loss.data.item()) 此外，loss.data() 也可能会引起错误。正确的写法应该是 loss.data，因为 loss.data 是一个张量，而不是一个函数。 如果你的代码仍然出现问题，请提供更多的代码细节，...

检查一下：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.metrics import roc_auc_score # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 32) self.fc3 = nn.Linear(32, 1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.sigmoid(x) return x # 加载数据集 data = torch.load('data.pt') x_train, y_train, x_test, y_test = data train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_dataset = TensorDataset(x_test, y_test) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 net = Net() for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() # 在测试集上计算AUC y_pred = [] y_true = [] with torch.no_grad(): for data in test_loader: inputs, labels = data outputs = net(inputs) y_pred += outputs.tolist() y_true += labels.tolist() auc = roc_auc_score(y_true, y_pred) print('Epoch %d, loss: %.3f, test AUC: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader), auc))

for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss....

# training model = CNNmodel() print(model) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 50 model.train() start_time = time.time() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_data: # The gradient is zeroed and initialized before each parameter update optimizer.zero_grad() # reshape # convert to conv1d input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1,1,-1)) loss = criterion(y_pred, y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch: {epoch+1:2} Loss: {loss.item():10.8f}') print(f'\nDuration: {time.time() - start_time:.0f} seconds')报错name 'train_data' is not defined

这个错误说明变量train_data未定义，你需要确认是否已经定义了train_data变量并将其赋值为训练数据。如果没有定义，你需要定义train_data并将其赋值为你的训练数据。例如： train_data = DataLoader(dataset, ...

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码，并写出预测值和真实值的代码

for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'....

# training model = CNNmodel() print(model) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 350 model.train() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_set: # The gradient is zeroed and initialized before each parameter update optimizer.zero_grad() # reshape # convert to conv1d input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1,1,-1)) loss = criterion(y_pred, y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch: {epoch+1:2} Loss: {loss.item():10.8f}')报错cannot unpack non-iterable numpy.float64 object

for seq, y_train in train_set: 你可以检查一下train_set的数据类型，看看是否与你预期的一致。如果train_set是一个numpy array，你可以尝试使用numpy中的enumerate函数来遍历数据集： python for i, (seq...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn import pdb from torch.autograd import Variable import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) # 对训练集测试集划分,划分比例0.8 train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # 补充forward函数 out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) # print("output的形状", out.shape) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()画出预测值真实值图

dataY_plot = data_Y.reshape(-1) data_predict_plot = data_predict.reshape(-1) plt.plot(dataY_plot, label='real') plt.plot(data_predict_plot, label='predict') plt.legend() plt.show()

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) # 定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" # 定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} # 将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) # 定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 # 初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() # 训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码缩进有误，请给出正确的缩进

for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx...

数据训练 torch.manual_seed(101) model = CNNnetwork() 设置损失函数 均方差损失 criterion = nn.MSELoss() 设置优化函数、学习率 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 100 # 训练周期 model.train() start_time = time.time() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_data: # 每次更新参数前都梯度归零和初始化 optimizer.zero_grad() # 注意这里要对样本进行reshape， # 转换成conv1d的input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1, 1, -1)) loss = criterion(y_pred,y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch:{epoch+1:2} Loss:{loss.item():10.8f}') print(f'\nDuration:{time.time() - start_time:.0f} seconds') 数据预测 future = 12 选取序列最后12个值进行预测 preds = train_norm[-window_size:].tolist() 设置成eval模式 model.eval() 循环的每一步表示时间序列向后滑动一格 for i in range(future): seq = torch.FloatTensor(preds[-window_size:]) with torch.no_grad(): preds.append(model(seq.reshape(1, 1, -1)).item()) 返归一化还原真实值 true_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(preds[window_size:]).reshape(-1,1)) 对比真实值与预测值 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) x = np.arange('2018-02-01', '2019-02-01', dtype='datetime64[M]').astype('datetime64[D]') plt.plot(x,true_predictions) plt.show()

这段代码完成了对时间序列数据的训练和预测。首先，设置了随机种子并创建了一...请注意，这段代码中使用了一些未定义的变量（例如train_data、train_norm、window_size），你需要在之前的代码中定义和初始化这些变量。

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor model2 = DecisionTreeRegressor(random_state=0) model2.fit(x_train, Y_train) y_pred2=model2.predict(x_test) assessing(Y_test,y_pred2)，对以上代码调用的模型换成PyTorch模型

for epoch in range(num_epochs): # Forward pass outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) # Backward and optimize optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if ...

def train_one_epoch(epoch): logger.info('Start training process in epoch {}.'.format(epoch + 1)) if Ir_scheduler is not None: logger.info('Learning rate: {}.'.format(Ir scheduler.get last Ir())) model.train) losses = [ with tqdm(train_dataloader) as pbar: for data dict in pbar: optimizer.zero_grad() data_dict = to_device (data_dict, device) res = model (data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth scale = data dict[ 'depth max'] - data dict['depth min'] res = res * depth_scale.reshape(-1, 1, 1) + data_dict ['depth_min'].reshape(-1, 1, 1) data dict[ 'pred'] = res loss_dict = criterion (data_dict) loss = loss dict['loss'] loss.backward() optimizer.step() if 'smooth' in loss_dict.keys (): pbar.set_description('Epoch (}, loss: (:.8f}, smooth loss: {:.8f}'.format(epoch + 1, loss.item(), loss_dict['smooth'].item())) else: pbar.set_description('Epoch (), loss: (:.8f]'.format(epoch + 1, loss.item ())) losses.append(loss.mean) .item)) mean loss = np.stack(losses).mean() logger.info('Finishtrainingprocessinepochf},meantraining1oss:{:.8f}'.format(epoch+1,mean_1oss))改进这段代码

logger.info('Finish training process in epoch {} at {}, mean training loss: {:.8f}'.format(epoch + 1, datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), mean_train_loss)) if val_dataloader: model.eval...
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精细金属掩模板（FMM）作为OLED蒸镀工艺中的核心消耗部件，负责沉积RGB有机物质形成像素。材料由Frame、Cover等五部分组成，需满足特定热膨胀性能。制作工艺包括蚀刻、电铸等，影响FMM性能。适用于显示技术研究人员、产业分析师，旨在提供FMM材料技术发展、市场规模及产业链结构的深入解析。
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C#实现modbusRTU(实现了01 3 05 06 16等5个功能码)

资源包括 modbuspoll 虚拟串口软件vspd modsim32和modscan32 以及C#版的modbus程序 打开modsim32连接串口2 打开程序连接串口3 即可和Mdosim32进行读写通信。 本代码为C# winform程序，实现了01 03 05 06 16总共五个功能码的功能。 备注: 01功能码：读线圈开关。 03功能码： 读寄存器值。 05功能码：写线圈开关。 06功能码：写单个寄存器值。 16功能码：写多个寄存器值。
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资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
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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）

![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