String[] splits = header.split(",");

时间: 2024-06-07 15:05:36 浏览: 111
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haarcascade-lefteye-2splits.xml.zip

这行代码将一个字符串 `header` 按照逗号分隔符进行分割，将分割后的结果存入一个字符串数组 `splits` 中。例如，如果 `header` 的值为 `"name,age,gender"`，则执行这行代码后，`splits` 数组中的元素依次为 `"name"`、`"age"` 和 `"gender"`。注意，这行代码假定逗号是分隔符，如果实际使用的是其他字符或字符串作为分隔符，需要相应地修改代码。
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java

public static String[] split(String s, String regex)

public static String[] split(String s, String regex) s参数为待拆分字符串， regex参数有两种格式： 单字符的字符串（长度1），功能如下：split(“ab#12#453”, “#”) 返回带5个元素的数组：ab, #, 12, #, 453 ...

splits = re.split(r'(\d.*)', op)

This regular expression splits a string "op" into two groups based on the pattern "(\d.*)": 1. The first group includes any digits that appear at the beginning of the string. This group is enclosed ...

String attendanceid = s.split("=")[1]

The "split" method splits the string into an array of two strings, using the "=" character as the separator. The second element of the array (index 1), which contains the value of the attendance ID, ...

spx = tf.split(x0, num_or_size_splits = scale, axis=2)

具体来说，这段代码使用了tf.split函数来将张量x0沿着第二维度（axis=2）拆分成scale个子张量。拆分后的结果将保存在名为spx的列表中。 每个子张量的大小将根据num_or_size_splits参数确定。如果num_or_...

RDD[String] = data.flatMap(_.split(" "))

In this case, the function is _.split(" "), which splits each input string by whitespace and returns the resulting collection of words. The underscore _ is a placeholder for the input element, ...

List<BookNew> historyList = new ArrayList<BookNew>(); List<Integer> historyListid = new ArrayList<Integer>(); Cookie[] cookies = request.getCookies();//从cookie中获取用户最近浏览过的书籍 System.out.println("浏览过的商品数为：" + cookies.length + "--- " + cookies.toString()); if (cookies != null) { for (Cookie cookie : cookies) { if ("pids".equals(cookie.getName())) { String pids = cookie.getValue(); String[] splits = pids.split("-"); for (int i = 0; i < splits.length; i++) {//遍历得到的书籍 String pid = splits[i]; int mm = scoreService.getNumByBookId(Integer.valueOf(pid)); if (mm == 1) { long[] bookIdList = myItemBasedRecommender.myItem(Long.valueOf(pid));//计算其相似书籍 System.out.println("书籍 " + pid + "的相似书籍有：" + bookIdList.length + " " + bookIdList.toString()); for (long l : bookIdList) { historyListid.add((int) l); } } else { continue; }

这段代码是一个Java Web应用程序中的一部分，其中包含了一些获取用户最近浏览过的书籍的逻辑。具体来说，它首先从请求中获取Cookie，然后遍历这些Cookie以获取用户最近浏览过的书籍的ID。接下来，它利用这些书籍的ID...

ValueError: k-fold cross-validation requires at least one train/test split by setting n_splits=2 or more, got n_splits=1.

这个错误通常是由于交叉验证中的n_splits参数设置不正确造成的。在使用sklearn中的交叉验证方法时，可以指定n_splits参数来设置数据集的划分数量。如果将n_splits设置为1，则会出现这个错误。 解决这个问题的方法是...

number_string=str(input()) number=int(number_string) n=number.split(',') print(max(n))

This code first reads a string from the user input, splits it into a list of strings using the comma as separator, converts each string to an integer, and then finds the maximum value in the list ...

f = line.split()[0:3]

This is a line of code that splits a string variable called "line" into a list of substrings using whitespace as the delimiter, and then selects the first three substrings using slicing. The resulting...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.svm import SVR train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # 分离数据集 X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values y_train_c = train['CLASS'].values X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values nfold = 5 kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 result1 = np.round(prediction1) id_ = range(210, 314) df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False)

kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i ...

#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() # self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): # x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] # 将数据集分成10份 skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) # 遍历每一份数据，并训练模型 for train_index, test_index in skf.split(df1, df2): train_x, test_x = df1.iloc[train_index], df1.iloc[test_index] train_y, test_y = df2.iloc[train_index], df2.iloc[test_index] train_x = torch.tensor(train_x.values, dtype=torch.float32) train_y = torch.tensor(train_y.values, dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model = Wine_net() loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1) print(train_x) for epoch in range(1,10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失 print('Epoch:',epoch, 'Train Loss:', loss.item())

这段代码实现了一个简单的分类模型，使用 Wine 数据集进行训练。首先将数据集分成 10 份，然后遍历每一份数据，并使用该份数据进行训练。每一份数据都被分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估...

let code = q.split('/').pop();

This code takes a string q that represents a URL and splits it into an array by the forward slash character ('/'). It then uses the pop() method to remove the last element of the array and assigns...

String[] s = reader.readLine().split(" ");

This line of code reads a line of input from the user using the BufferedReader object "reader" and then splits the line into an array of strings using the space character as the delimiter. The ...

strat_shuff_split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=2504, random_state=42) # Get the index values from the generator train_idx, test_idx = next(strat_shuff_split.split(df[feature_cols], df['Attrition_Flag'])) # Create the data sets x_train = df.loc[train_idx, feature_cols] y_train = df.loc[train_idx, 'Attrition_Flag'] x_test = df.loc[test_idx, feature_cols] y_test = df.loc[test_idx, 'Attrition_Flag'] x_train 这段代码是要做什么

- n_splits 参数表示要划分的数据集的个数。 - test_size 参数表示测试集的大小，这里是将数据集按照 2504: (总样本数 - 2504) 的比例进行划分。 - random_state 参数是为了保证每次运行代码时，划分的结果...

a = input().split('\n') b = input().split('\n') c = a.count(b) print(c)

This code takes two inputs from the user, splits them into lists using the newline character as the delimiter, counts the number of times the second list appears in the first list, and then prints ...

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

5. test += test_pred / kf.n_splits：将测试集的预测结果 test_pred 按照交叉验证的比例进行加权平均，并加到总的预测结果 test 上。 6. cv_scores.append(roc_auc_score(val_y, val_pred))：计算当前模型...

word, score = line.strip().split('\t')

2. .split('\t') - This method splits the resulting string into two parts based on the tab character \t, which separates the word and score values. 3. word, score = - This is tuple unpacking ...

String[] split = splits[0].split("-");

这段代码是将字符串 splits[0] 按照 "-" 进行分割，将分割后的结果存储在一个字符串数组 split 中。具体来说，split 数组的长度就是分割后得到的子串的个数。例如，如果 splits[0] 是 "hello-world-how-are-...

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