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时间: 2023-04-07 15:04:19 浏览: 212
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SFDA.FD 5005：2020 E-Liquids and Heated Tobacco in Electronic Sys

这个问题属于技术问题，我可以尝试回答。这个错误提示意味着 Maven 在远程仓库中找不到所需的依赖项，因此它会从本地缓存中获取。如果您想强制更新依赖项，请使用 Maven 的“-U”选项或删除本地缓存中的依赖项。
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D:\深度学习\SFDA-FSM-main\dataset\YD\train_images

根据提供的引用内容，暂时无法确定它与SFDA.FD 5005：2020 E-Liquids and Heated Tobacco in Electronic Sys或SAfE: Self-Attention Based Unsupervised Road Safety Classification in Hazardous Environments之间...

# 输入特征值 x = np.array(['x.sbq':0 , 'x.tobacco':2.3 , 'x.ldl':3 , 'x.adiposity':0 , 'x.famhist':0 , 'x.typea':0 ,'x.obesity':0 ,'x.alcohol':0 ,'x.age':45]) # 使用随机森林分类器预测 pred = dec_rf.predict_proba(x)

x = np.array(['x.sbq':0 , 'x.tobacco':2.3 , 'x.ldl':3 , 'x.adiposity':0 , 'x.famhist':0 , 'x.typea':0 ,'x.obesity':0 ,'x.alcohol':0 ,'x.age':45]) # 转换为 DataFrame 对象 df = pd.DataFrame(x, index=[0...

用python对已经建立的随机森林模型dec_rf，输入真实案例的x.tobacco为2.3，x.ldl为3，x.age为45，x.famhist为1值对是否患有心脏病进行预测

x = {'tobacco': 2.3, 'ldl': 3, 'age': 45, 'famhist': 1} # 预测输出 y_pred = dec_rf.predict([list(x.values())])[0] if y_pred == 0: print('该患者没有心脏病') else: print('该患者有心脏病') 解释...

'x.sbp','x.tobacco','x.ldl','x.adiposity','x.famhist','x.typea','x.obesity','x.alcohol','x.age'特征根据重要性大小绘制柱状图

plt.xticks(range(len(sorted_indices)), ['x.'+str(i) for i in sorted_indices]) # 添加y轴标签和标题 plt.ylabel('Importance') plt.title('Feature Importances') # 显示图形 plt.show() 这会生成一个...

python中'x.sbp','x.tobacco','x.ldl','x.adiposity','x.famhist','x.typea','x.obesity','x.alcohol','x.age'决策树特征重要性怎么判断

X = np.array([x.sbp,x.tobacco,x.ldl,x.adiposity,x.famhist,x.typea,x.obesity,x.alcohol,x.age]).reshape(-1, 9) y = ... # 定义决策树模型 model = DecisionTreeRegressor() # 拟合模型 model.fit(X, y) # ...

python中预测集为y_test训练集为y_train，有九个特征x.sbp,x.tobacco,x.ldl,x.adiposity,x.famhist,x.typea,x.obesity,x.alcohol,x.age，进行逻辑回归并用用AIC准则进行特征选择准则

在Python中使用逻辑回归进行特征选择，可以使用statsmodels库来实现。下面是一个基本的代码框架： python import statsmodels.api as sm from sklearn.model_selection import train_test_split ...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 读入数据集 data = pd.read_csv('kbfz.csv') # 打印数据集的形状和前5行的内容 print(data.shape) print(data.head()) # 提取特征和目标变量 X = data[['Thought-tendency', 'gender', 'Special-behavior-trajectory', 'Tobacco-alcohol']] y = data['Terrorism'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) # 建立决策树模型，模型参数不需设置 dtc = DecisionTreeClassifier() # 训练模型 dtc.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = dtc.predict(X_test) # 计算分类准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 打印分类准确率 print("The accuracy is :" accuracy)

X = data[['Thought-tendency', 'gender', 'Special-behavior-trajectory', 'Tobacco-alcohol']] y = data['Terrorism'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_...

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4. Managing stress: Find healthy ways to manage stress, such as through exercise, mindfulness, or talking to friends and family. 5. Avoiding harmful substances: This includes avoiding tobacco, ...

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首先，我们需要定义三个信号量：tobacco, paper, match表示三个吸烟者是否拥有自己需要的物品；supply表示供应者当前有没有放置物品在桌子上；agent_signal表示当前是哪个吸烟者需要抽烟。 每个吸烟者和供应者分别是...

nginx 请求转发

- *1* [nginx实现请求转发](https://blog.csdn.net/tobacco5648/article/details/51099426)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc...

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smoking_words = ['cigarette', 'smoking', 'tobacco'] positive_words = ['happy', 'joy', 'good'] negative_words = ['sad', 'ugly', 'bad'] # 分配词汇到实验条件 go_condition_words = smoking_words + ...

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sem_t tobacco, paper, glue, agent; // 信号量 void *smoker(void *arg) { int i = *(int *)arg; while (1) { sem_wait(&agent); // 等待中介者放置材料 if (i == 0) { sem_wait(&paper); sem_wait(&glue); ...

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