# 获取平安银行股票代码security = jqdatasdk.normalize_code('000001.XSHE')# 获取平安银行 2015 年至 2019 年的 ROE 数据roe_data = jqdatasdk.get_fundamentals(jqdatasdk.query( jqdatasdk.indicator.code, jqdatasdk.indicator.roe).filter( jqdatasdk.indicator.code == security,).order_by( # 使用 period_date 表示 ROE 数据的公布日期 jqdatasdk.indicator.period_date.desc()).limit( None), start_date='2015-01-01', end_date='2019-12-31')# 将 ROE 数据转换为 DataFrame 格式roe_data = pd.DataFrame(roe_data).set_index('pub_date')['roe']# 输出 ROE 数据print(roe_data)报错AttributeError Traceback (most recent call last)C:\Users\THUNDE~1\AppData\Local\Temp/ipykernel_13868/815225579.py in <module> 10 ).order_by( 11 # 使用 period_date 表示 ROE 数据的公布日期---> 12 jqdatasdk.indicator.period_date.desc() 13 ).limit( 14 NoneAttributeError: type object 'FinancialIndicatorDay' has no attribute 'period_date'

脚本见附件, 只修改了一行代码, df = pd.json_normalize(dc['data'])

MODE_NORMALIZE.zip_normalize mode_risingqpo_归一化_振型归一化_数据归一化

数据模型归一化，模态振动，数据分析，将振型与模态数据归一化，各种归一化方法

guiyihua.rar_guiyihua_guiyihua.rar_matlab 归一化_归一化 matlab_数据归一化

在IT领域，尤其是在数据分析和机器学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤，其中归一化是一种常见的技术。本文将深入探讨归一化在MATLAB环境中的应用，以及它的重要性。归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个...

上面代码又报错TypeError Traceback (most recent call last) C:\Users\THUNDE~1\AppData\Local\Temp/ipykernel_13868/2136795466.py in <module> 3 4 # 获取平安银行 2015 年至 2019 年的 ROE 数据 ----> 5 roe_data = jqdatasdk.get_fundamentals(jqdatasdk.query( 6 jqdatasdk.indicator.code, 7 jqdatasdk.indicator.roe).filter( D:\Anaconda\lib\site-packages\jqdatasdk\utils.py in _wrapper(*args, **kwargs) 306 raise Exception("Please run jqdatasdk.auth first") 307 else: --> 308 return func(*args, **kwargs) 309 return _wrapper 310 TypeError: get_fundamentals() got an unexpected keyword argument 'start_date'

# 获取平安银行 2015 年至 2019 年的 ROE 数据 roe_data = jqdatasdk.get_fundamentals(jqdatasdk.query( jqdatasdk.valuation.code, jqdatasdk.indicator.roe).filter( jqdatasdk.valuation.code == security)....

上面代码报错 File "C:\Users\THUNDE~1\AppData\Local\Temp/ipykernel_13868/4212125776.py", line 14 roe_data = pd.DataFrame(roe_data).set_index('day')['roe'] ^ SyntaxError: invalid syntax

# 获取平安银行 2015 年至 2019 年的 ROE 数据 roe_data = jqdatasdk.get_fundamentals(jqdatasdk.query( jqdatasdk.valuation.code, jqdatasdk.indicator.roe).filter( jqdatasdk.valuation.code == security)....

import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog # 定义全局变量 file_path = "" def import_csv_data(): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() # 读取CSV文件并显示在Text控件上 data = pd.read_csv(file_path) # 获取前5行数据 top_5 = data.head() # 将前5行数据插入到Text控件 txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 修改2：使用全局变量 # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))这段代码后面的# 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("file.csv") # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))的这段代码怎么改才能跑通

这段代码需要将读取CSV文件的路径改为全局变量 file_path，因为在之前的代码中已经将选择的文件路径存储在了 file_path 变量中，标准化数值型数据的代码需要使用该路径来读取文件。修改后的代码如下： import ...

def init_datasets(self): """ Init self.dataset_train, self.dataset_train_iter, self.dataset_val. """ dataset_parameters = dict(base_folder=self.local_base_folder, image_size=self.image_size, image_spacing=self.image_spacing, normalize_zero_mean_unit_variance=False, cv=self.cv, heatmap_sigma=3.0, generate_spine_heatmap=True, use_variable_image_size=True, valid_output_sizes_x=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_y=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_z=[32, 64, 96, 128], output_image_type=np.float16 if self.use_mixed_precision else np.float32, data_format=self.data_format, save_debug_images=self.save_debug_images)

这个方法名为init_datasets，用于初始化self.dataset_train、self.dataset_train_iter和self.dataset_val。在方法内部，通过一个参数...具体的数据集对象和数据处理逻辑可能需要根据具体的代码实现来确定。

如何在import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog from sklearn.preprocessing import StandardScaler,LabelEncoder # 定义全局变量 file_path = "" # 导入数据集 def import_csv_data(): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() # 读取CSV文件并显示在Text控件上 data = pd.read_csv(file_path) # 获取前5行数据 top_5 = data.head() # 将前5行数据插入到Text控件 txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))这段代码后学些一段代码实现设置填空按钮，可设置训练集测试集比例，按后完成指定划分的功能

下面是一个示例代码，实现了设置填空按钮，可设置训练集测试集比例，按后完成指定划分的功能： import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog from sklearn.preprocessing import ...

import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 定义全局变量 file_path = "" def import_csv_data(): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() # 读取CSV文件并显示在Text控件上 data = pd.read_csv(file_path) # 获取前5行数据 top_5 = data.head() # 将前5行数据插入到Text控件 txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 修改2：使用全局变量 # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) 这段代码后的def encode_categorical_data(): # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("file.csv") # 提取类别型数据 categorical_data = data.select_dtypes(include=['object']) # 编码数据 encoder = LabelEncoder() encoded_data = categorical_data.apply(encoder.fit_transform) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, categorical_data.columns] = encoded_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "编码类别型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))这段代码怎么改能跑通

修改后的代码如下： def encode_categorical_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取类别型数据 categorical_data = data.select_dtypes(include=['object']) # ...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

好的，以下是使用LDAM损失函数训练模型的Pytorch代码： python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from torchvision import datasets, transforms from ...

import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors # 读取音频文件 audio_file = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" signal, sr = librosa.load(audio_file) # 计算梅尔倒频谱 mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(signal, sr=sr, n_mels=128) # 将梅尔倒频谱转换为对数刻度 log_mel_spec = librosa.power_to_db(mel_spec, ref=np.max) # 设置颜色映射 cmap = plt.get_cmap('coolwarm') norm = colors.Normalize(vmin=log_mel_spec.min(), vmax=log_mel_spec.max()) # 可视化梅尔倒频谱 librosa.display.specshow(log_mel_spec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel', cmap=cmap, norm=norm) plt.title('Mel spectrogram') plt.show()

然后，代码使用matplotlib库中的get_cmap()函数获取一个颜色映射对象，并使用matplotlib.colors库中的Normalize()函数创建一个归一化对象，用于将梅尔倒频谱的值映射到颜色空间中的颜色。最后，使用librosa....

def normalize_numeric_data(): global file_path data = pd.read_csv(file_path) numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) 请用中文解释每一句代码含义

1. def normalize_numeric_data(): - 定义一个名为normalize_numeric_data的函数。 2. global file_path - 声明file_path是一个全局变量，可以在代码的任何地方使用。 3. data = pd.read_csv(file_path) -...

def filterNormalization(self, block_size=64, all_at_once = False): """ Normalize signal intensity. @block_size (integer) A block size determining the divided volume size. This argument is passed to the block_separator function. @all_at_once (bool) A flag determining all-at-onec processing. This argument is passed to the block_separator function. """ print("Intensity normalization") if self.peak_air == None: raise Exception('Call the calculateNormalizationParam in ahead.') maxid = [self.peak_air, self.peak_soil] maxid = [i-self.hist_x[0] for i in maxid] plt.figure() plt.plot(self.hist_x, self.hist_y) plt.plot(self.hist_x[maxid], self.hist_y[maxid],'ro') plt.xlabel('intensity') plt.ylabel('count') plt.pause(.01) i_block = self.block_separator(overlapping = 1, block_size = block_size, all_at_once = all_at_once) for blocks, indexes in i_block: blocks = tqdm_multiprocessing(functools.partial(normalizeIntensity, peak_air=self.peak_air, peak_soil=self.peak_soil), blocks) self.updateStack(blocks, indexes, overlapping = 1, block_size = block_size) return请完整详细解释每一行的代码意思

Normalize signal intensity. @block_size (integer): A block size determining the divided volume size. This argument is passed to the block_separator function. @all_at_once (bool): A flag ...

# 导入数据集 def import_csv_data(): global file_path, df, txt_data file_path = filedialog.askopenfilename() df = pd.read_csv(file_path) df = df.fillna(0) top_5 = df.head() txt_data.delete('1.0', tk.END) txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 划分训练集和测试集 def split_train_test(): global file_path, train_ratio # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 划分数据集 train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) # 显示训练集和测试集大小 text_output.insert(tk.END, "训练集大小：{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小：{}\n".format(len(test)))续写代码实现“模型下拉菜单，可选择相应模型，选择后，对相应模型进行训练，测试”的功能

在原有代码的基础上，可以添加一个下拉菜单组件，用于选择机器学习模型，以及相应的训练和测试函数。具体代码如下： # 导入机器学习模型库 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn....

def train(**kwargs): for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device = t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') if opt.vis: from visualize import Visualizer vis = Visualizer(opt.env) # 数据 transforms = tv.transforms.Compose([ tv.transforms.Resize(opt.image_size), tv.transforms.CenterCrop(opt.image_size), tv.transforms.ToTensor(), tv.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) dataset = tv.datasets.ImageFolder(opt.data_path, transform=transforms) dataloader = t.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=opt.batch_size, shuffle=True, num_workers=opt.num_workers, drop_last=True )的含义

这段代码是一个用于训练神经网络的函数，其具体含义如下： 1. 函数的参数通过kwargs传入，然后使用setattr函数将参数的值设置为opt的属性。opt是一个命名空间，包含了训练中需要的各种参数。 2. 根据opt.gpu的取值...

详细解释代码import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader # 图像预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载数据集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=0) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=0) # 构建模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self): super(RNNModel, self).init() self.rnn = nn.RNN(input_size=3072, hidden_size=512, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): # 将输入数据reshape成(batch_size, seq_len, feature_dim) x = x.view(-1, 3072, 1).transpose(1, 2) x, _ = self.rnn(x) x = x[:, -1, :] x = self.fc(x) return x net = RNNModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 loss_list = [] acc_list = [] for epoch in range(30): # 多批次循环 running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 获取输入 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播，反向传播，优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total acc_list.append(acc) loss_list.append(running_loss / len(trainloader)) print('[%d] loss: %.3f, acc: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), acc)) print('Finished Training') torch.save(net.state_dict(), 'rnn1.pt') # 绘制loss变化曲线和准确率变化曲线 import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10)) axs[0].plot(loss_list) axs[0].set_title("Training Loss") axs[0].set_xlabel("Epoch") axs[0].set_ylabel("Loss") axs[1].plot(acc_list) axs[1].set_title("Training Accuracy") axs[1].set_xlabel("Epoch") axs[1].set_ylabel("Accuracy") plt.show() # 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

这段代码是一个基于RNN（循环神经网络）的模型来对CIFAR-10数据集进行分类。以下是详细的解释： 1. 导入需要的库： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision ...

model = SAC( #CnnPolicy, CnnPolicy, env, policy_kwargs = dict(normalize_images=False), verbose=2, #seed=seed, device='cuda', tensorboard_log='./sem_SAC01', action_noise=NormalActionNoise(mean=np.array([0.3, 0]), sigma=np.array([0.5, 0.1])) )里面的policy_kwargs = dict(normalize_images=False),这句写的对吗

假设 SAC 类允许传递 policy_kwargs 参数，那么这句话的含义是将一个字典 {'normalize_images': False} 作为 policy_kwargs 参数传递给 SAC 类。这个字典中的键值对 normalize_images: False 表示不对...

normalize_data = normalize_data[:, np.newaxis] # 增加维度

normalize_data = normalize_data[:, np.newaxis] 是一行代码，用于对数据进行维度变换的操作。其中，normalize_data 是一个二维的数据矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表该样本的一个特征。而 normalize_data...

class Entity(pygame.sprite.Sprite): def init(self,groups): super().init(groups) self.frame_index = 0 self.animation_speed = 0.15 self.direction = pygame.math.Vector2() def move(self,speed): if self.direction.magnitude() != 0: self.direction = self.direction.normalize() self.hitbox.x += self.direction.x * speed self.collision('horizontal') self.hitbox.y += self.direction.y * speed self.collision('vertical') self.rect.center = self.hitbox.center def collision(self,direction): if direction == 'horizontal': for sprite in self.obstacle_sprites: if sprite.hitbox.colliderect(self.hitbox): if self.direction.x > 0: # moving right self.hitbox.right = sprite.hitbox.left if self.direction.x < 0: # moving left self.hitbox.left = sprite.hitbox.right if direction == 'vertical': for sprite in self.obstacle_sprites: if sprite.hitbox.colliderect(self.hitbox): if self.direction.y > 0: # moving down self.hitbox.bottom = sprite.hitbox.top if self.direction.y < 0: # moving up self.hitbox.top = sprite.hitbox.bottom def wave_value(self): value = sin(pygame.time.get_ticks()) if value >= 0: return 255 else: return 0对该代码进行注释

self.direction = self.direction.normalize() # 根据方向和速度调整 hitbox 的 x 坐标 self.hitbox.x += self.direction.x * speed # 检测水平方向的碰撞 self.collision('horizontal') # 根据方向和速度调整...

def _get_log_p(self, fixed, state, normalize=True): # Compute query = context node embedding query = fixed.context_node_projected + \ self.project_step_context(self._get_parallel_step_context(fixed.node_embeddings, state)) # Compute keys and values for the nodes glimpse_K, glimpse_V, logit_K = self._get_attention_node_data(fixed, state) # Compute the mask mask = state.get_mask() # Compute logits (unnormalized log_p) log_p, glimpse = self._one_to_many_logits(query, glimpse_K, glimpse_V, logit_K, mask) if normalize: log_p = torch.log_softmax(log_p / self.temp, dim=-1) assert not torch.isnan(log_p).any() return log_p, mask

这是一个Python类方法，名称为"_get_log_p"，它的参数包括"fixed"、"state"和"normalize"，其中"fixed"和"state"是模型状态的固定值，"normalize"是一个布尔值，表示是否进行标准化。该方法的作用是计算模型的对数...

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上面代码报错 File "C:\Users\THUNDE~1\AppData\Local\Temp/ipykernel_13868/4212125776.py", line 14 roe_data = pd.DataFrame(roe_data).set_index('day')['roe'] ^ SyntaxError: invalid syntax

normalize_data = normalize_data[:, np.newaxis] # 增加维度

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