data WORK.NEW; do i=1,2,3; Next=cats('March'||i); infile 'D:\sasdata\RAWDATA.txt' filevar=Next end=Eof; do until (Eof); input Dept $ Sales; end; end; run; 为什么出现

时间: 2024-02-14 19:23:04 浏览: 57
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cats-nio-file:基于Cats-effect的Java NIO.2的薄scala包装器

这段代码有一些错误，无法运行。首先，在do循环中，需要使用逗号（,）而不是分号（;）来分隔循环变量的步长。其次，在读取文件时，需要使用一个有效的文件路径，例如'D:\sasdata\RAWDATA.txt'。最后，在读取文件时，需要使用一个有效的文件变量名，例如filevar=Next，其中Next是一个字符变量。请修复这些错误并尝试再次运行代码。
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redis4cats：基于Cats Effect，Fs2和生菜构建的Redis客户端

import cats.effect.IO import com.redis4cats.data._ import com.redis4cats.fs2._ val redisClient = RedisClient[IO]("localhost", 6379) val setValue = redisClient.use(_.set("key", "value")) val getValue...

data WORK.NEW; do i=1, 2, 3; Next=cats('March' || i ); infile XYZ filevar=Next end=Eof; do until (Eof); input Dept $ Sales; end; end; INFILE语句中的 FILEVAR=选项的作用是指定新文件的输出位置 run; 帮我讲解一下这段代码

2. do i=1, 2, 3;：循环变量i从1开始，每次增加3，直到i大于3时退出循环。 3. Next=cats('March' || i );：将'March'字符串和循环变量i连接起来，并将结果赋值给变量Next。 4. infile XYZ filevar=Next end=...

def load_data(file_dir): all_num = 4000 train_num = int(all_num * 0.75) cats = [] label_cats = [] dogs = [] label_dogs = [] for file in os.listdir(file_dir): file="\\"+file name = file.split(sep='.') if 'cat' in name[0]: cats.append(file_dir + file) label_cats.append(0) else: if 'dog' in name[0]: dogs.append(file_dir + file) label_dogs.append(1) image_list = np.hstack((cats,dogs)) label_list = np.hstack((label_cats, label_dogs)) temp = np.array([image_list, label_list])

接着，使用 os.listdir(file_dir) 函数遍历 file_dir 目录下的所有文件，并将其中的猫和狗的图片路径和标签分别存储到 cats、label_cats、dogs、label_dogs 中。这里使用了字符串操作和列表操作，通过判断文件名中...

import os import cv2 import numpy as np def load_data(file_dir): all_num = 4000 train_num = int(all_num * 0.75) cats = [] label_cats = [] dogs = [] label_dogs = [] for file in os.listdir(file_dir): file="\\"+file name = file.split(sep='.') if 'cat' in name[0]: cats.append(file_dir + file) label_cats.append(0) else: if 'dog' in name[0]: dogs.append(file_dir + file) label_dogs.append(1) image_list = np.hstack((cats,dogs)) label_list = np.hstack((label_cats, label_dogs)) temp = np.array([image_list, label_list]) # 矩阵转置 temp = temp.transpose() # 打乱顺序 np.random.shuffle(temp) # print(temp) # 取出第一个元素作为 image 第二个元素作为 label image_list = temp[:, 0] label1_train = temp[:train_num, 1] # print(label1_train) # 单出，去掉单字符 label_train = [int(y) for y in label1_train] # print(label_train) label1_test = temp[train_num:, 1] label_test = [int(y) for y in label1_test] data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test) return data_train,label_train,data_test, label_test

这段代码是定义了一个函数load_data，用来加载数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。函数接收一个参数file_dir，表示数据集所在的路径。首先，定义了all_num和train_num两个变量，用来表示数据集的总数和训练集...

More cats! Fill in this implemention of a class called NoisyCat, which is just like a normal Cat. However, NoisyCat talks a lot -- twice as much as a regular Cat! We may change the implementation of Pet and Cat while testing your code, so make sure you use inheritance correctly.其中class Pet: def init(self, name, owner): self.is_alive = True self.name = name self.owner = owner def eat(self, thing): print(self.name + " ate a " + str(thing) + "!") def talk(self): print(self.name) class Cat(Pet): def init(self, name, owner, lives=9): super().init(name, owner) self.lives = lives def talk(self): print(self.name + " says meow!") def eat(self, thing): super().eat(thing) def lose_life(self): if self.lives > 0: self.lives -= 1 if self.lives == 0: self.is_alive = False else: print(self.name + " has no more lives to lose.")

") * 2) NoisyCat 类继承自 Cat 类，并重写了 talk() 方法。在 NoisyCat 中，talk() 方法会调用 Cat 中的 talk() 方法，并将其输出内容重复一遍。这样，NoisyCat 对象的 talk() 方法输出的内容就是 Cat 对象的...

class RNN: def init(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化参数 self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入层到隐藏层的权重矩阵 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到隐藏层的权重矩阵 self.Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到输出层的权重矩阵 self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐藏层偏置 self.by = np.zeros((output_size, 1)) # 输出层偏置 # 初始化隐藏状态 self.h = np.zeros((hidden_size, 1)) def forward(self, x): # 更新隐藏状态 self.h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, self.h) + self.bh) # 计算输出 y = np.dot(self.Why, self.h) + self.by # 返回输出和隐藏状态 return y, self.h def backward(self, x, y, target, learning_rate): # 计算输出误差 dy = y - target # 计算隐藏状态误差 dh = np.dot(self.Why.T, dy) * (1 - self.h ** 2) # 计算权重和偏置的梯度 dWhy = np.dot(dy, self.h.T) dby = np.sum(dy, axis=1, keepdims=True) dWxh = np.dot(dh, x.T) dWhh = np.dot(dh, self.h.T) dbh = np.sum(dh, axis=1, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.Why -= learning_rate * dWhy self.by -= learning_rate * dby self.Wxh -= learning_rate * dWxh self.Whh -= learning_rate * dWhh self.bh -= learning_rate * dbh 帮写一下用online_shopping_10_cats数据集训练以上模型的代码和步骤

好的，以下是使用online_shopping_10_cats数据集训练以上模型的代码和步骤： 1. 数据预处理 首先，需要对数据集进行预处理，将每个商品评论转换为数字序列，并将其填充到相同的长度，以便于输入到模型中。可以使用...

def on_btn_Recognize_Clicked(self): savePath = "text.png" image = self.__paintBoard.GetContentAsQImage() image.save(savePath) print(savePath) # 加载图像 img = keras.preprocessing.image.load_img(savePath, target_size=(28, 28)) img = img.convert('L') x = keras.preprocessing.image.img_to_array(img) x = abs(255 - x) # x = x.reshape(28,28) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = x / 255.0 new_model = keras.models.load_model('shuzishibiemodel.h5') #new_model = keras.models.load_model('cats_and_dogs_small_1.h5') prediction = new_model.predict(x) output = np.argmax(prediction, axis=1) print("手写数字识别为：" + str(output[0]))

使用 np.argmax(prediction, axis=1) 找到预测结果中概率最大的类别索引。然后，打印出手写数字识别的结果。 这段代码的目的是处理按钮点击事件，将画板上的手写数字图像进行预处理，然后使用事先训练好的模型...

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(), ...

def getImgIds(self, imgIds=[], catIds=[]): ''' Get img ids that satisfy given filter conditions. :param imgIds (int array) : get imgs for given ids :param catIds (int array) : get imgs with all given cats :return: ids (int array) : integer array of img ids ''' imgIds = imgIds if _isArrayLike(imgIds) else [imgIds] catIds = catIds if _isArrayLike(catIds) else [catIds] if len(imgIds) == len(catIds) == 0: ids = self.imgs.keys() else: ids = set(imgIds) for i, catId in enumerate(catIds): if i == 0 and len(ids) == 0: ids = set(self.catToImgs[catId]) else: ids &= set(self.catToImgs[catId]) return list(ids)

这段代码是 COCO 数据集的一个方法，用于根据给定的筛选条件获取符合条件的图片 ID 列表。其中 imgIds 和 catIds 分别是要筛选的图片 ID 和类别 ID 列表，如果不传入则默认为空列表。当两个列表都为空时，则返回...

使用kotlin解决这个问题：139. 单词拆分 中等 2.1K 相关企业 给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s 。 注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。 示例 1： 输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"] 输出: true 解释: 返回 true 因为 "leetcode" 可以由 "leet" 和 "code" 拼接成。 示例 2： 输入: s = "applepenapple", wordDict = ["apple", "pen"] 输出: true 解释: 返回 true 因为 "applepenapple" 可以由 "apple" "pen" "apple" 拼接成。 注意，你可以重复使用字典中的单词。 示例 3： 输入: s = "catsandog", wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"] 输出: false 提示： 1 <= s.length <= 300 1 <= wordDict.length <= 1000 1 <= wordDict[i].length <= 20 s 和 wordDict[i] 仅有小写英文字母组成 wordDict 中的所有字符串 互不相同

对于每个 i，我们需要枚举 s 的前 j (j < i) 个字符是否可以拆分成单词，如果可以拆分，那么我们就需要判断 s[j+1,i] 是否出现在字典中，如果出现，则 dp[i] 可以从 dp[j] 转移而来，即 dp[i] = dp[j] && check(s[j+...

这段代码使用的卷积神经网络吗import glob import numpy as np from PIL import Image from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 定义图像文件夹路径和类别 cat_path = "cats/" dog_path = "dogs/" cat_label = 0 dog_label = 1 # 定义图像预处理函数 def preprocess_image(file_path): img = Image.open(file_path).convert('L').resize((100, 100)) return np.array(img).flatten() # 读取猫和狗的图像并转换成 Numpy 数组 X = [] y = [] for file_path in glob.glob(cat_path + "*.jpg"): X.append(preprocess_image(file_path)) y.append(cat_label) for file_path in glob.glob(dog_path + "*.jpg"): X.append(preprocess_image(file_path)) y.append(dog_label) X = np.array(X) y = np.array(y) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 训练 SVM 分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算测试集上的准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print("Accuracy:", accuracy) # 显示测试集中的前 16 张图像和它们的预测结果 fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8)) for i, ax in enumerate(axes.flat): # 显示图像 ax.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray') # 设置图像标题为预测结果 if y_pred[i] == cat_label: ax.set_title("Cat") elif y_pred[i] == dog_label: ax.set_title("Dog") # 隐藏坐标轴 ax.axis('off') plt.show()

是的，这段代码中没有使用卷积神经网络，而是使用了支持向量机（SVM）分类器进行图像分类。预处理函数将图像转换为灰度图像并调整大小，然后将其展平为一维向量。接着使用 glob 模块获取图像文件路径，将图像数据和...

cats = cell(1,nCls); for i=1:numel(tmp) t = strsplit(tmp{i}); cats{i} = t{2};

这段代码主要是根据输入的字符串 tmp，将每个字符串按照空格分割成若干个子字符串，然后将其中第二个子字符串存储到 cats 数组对应的位置中。 具体来说，代码首先创建了一个长度为 nCls 的 cell 数组 cats...

FileNotFoundError: class CustomDataset in mmpretrain/datasets/custom.py: [Errno 2] No such file or directory: '../data/cats_dogs_dataset/training_set/'

根据您提供的错误信息FileNotFoundError: class 'CustomDataset' in mmpretrain/datasets/custom.py: \[Errno 2\] No such file or directory: '../data/cats_dogs_dataset/training_set/'，看起来是找不到../...

cat_image_paths = 'dog vs cat/dataset/training_set/cats' cat_images = os.listdir(cat_image_paths) new_style = {'grid': False} plt.rc('axes', **new_style) _, ax = plt.subplots(3, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(12, 12)) for i in range(9): image = cat_images[i] img = plt.imread( cat_image_paths + '/' + image) ax[i // 3, i % 3].imshow(img)

最后，使用 for 循环遍历前 9 张猫的图片，使用 plt.imread 函数读取该图片，并使用 ax[i // 3, i % 3].imshow(img) 将该图片显示在第 i // 3 行、第 i % 3 列的子图上。 需要注意的是，这段代码中 cat_...

% 将名字分离出来 cats = cell(1,nCls); for i=1:numel(tmp) t = strsplit(tmp{i}); cats{i} = t{2}; end

- t{2} 表示获取 t 中的第二个元素，即分隔后得到的第二个子字符串。 - 将获取到的子字符串存储到 cats 数组中。最终，cats 数组中的每个元素都是一个字符串，表示对应字符串在第二个空格后的子字符串。

优化代码import numpy as np from PIL import Image from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import os import matplotlib.pyplot as plt # 定义图像文件夹路径和类别 cat_path = "cats/" dog_path = "dogs/" cat_label = 0 dog_label = 1 # 定义图像预处理函数 def preprocess_image(file_path): # 读取图像并转换为灰度图像 img = Image.open(file_path).convert('L') # 调整图像尺寸 img = img.resize((100, 100)) # 将图像转换为 Numpy 数组 img_array = np.array(img) # 将二维数组展平为一维数组 img_array = img_array.reshape(-1) return img_array # 读取猫和狗的图像并转换成 Numpy 数组 X = [] y = [] for file_name in os.listdir(cat_path): file_path = os.path.join(cat_path, file_name) img_array = preprocess_image(file_path) X.append(img_array) y.append(cat_label) for file_name in os.listdir(dog_path): file_path = os.path.join(dog_path, file_name) img_array = preprocess_image(file_path) X.append(img_array) y.append(dog_label) X = np.array(X) y = np.array(y) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 训练 SVM 分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算测试集上的准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print("Accuracy:", accuracy) # 显示测试集中的前 16 张图像和它们的预测结果 fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8)) for i, ax in enumerate(axes.flat): # 显示图像 ax.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray') # 显示预测结果和标签 if y_pred[i] == 0: ax.set_xlabel("Cat") else: ax.set_xlabel("Dog") ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) plt.show()

2. 在预处理函数中，可以将调整图像尺寸和转换为 Numpy 数组合并为一步，以减少代码行数。 3. 在循环读取图像并转换为 Numpy 数组时，可以使用列表推导式代替 for 循环，以提高代码效率。 4. 在计算准确率时，可以...
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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