I think I can describe police work in one word: variety. Sometimes it’s ph__ dangerous because we often got into fight with criminals.划横线的地方填什么
时间: 2024-03-31 16:36:37 浏览: 7
正确的填空应该是 "physically"。句子的正确写法是:"I think I can describe police work in one word: variety. Sometimes it’s physically dangerous because we often get into fights with criminals."。
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try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()
这段代码是一个Python脚本,包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说,它包含了以下函数:
- import thop:导入PyTorch的模块thop,用于计算模型的FLOPs和参数数量。
- torch_distributed_zero_first:用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。
- init_torch_seeds:用于初始化PyTorch的随机数种子。
- select_device:用于选择PyTorch的设备,可以选择CPU或GPU。
- time_synchronized:用于在CPU和GPU之间同步时间。
这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数,可以大大简化代码编写。
def datadeal(data): data.describe() if 'Unnamed: 0' in data.columns: data.drop(data['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data.drop(data['编号']) # 对数据进行标准化 normalized_data = data.fit_transform(data) print(normalized_data) 改错
有几个问题需要修正:
1. `data` 是一个,应该是一个 DataFrame 类型的对象,所以在代码开头应该导入 pandas 库并将 `data` 视为 DataFrame 对象。
2. `data.describe()` 只是计算数据的统计摘要,没有对原始数据进行修改,所以不需要将其赋值给任何变量。
3. 在删除列时,应该使用 `data.drop(columns=['Unnamed: 0'])` 或 `data.drop(columns=['编号'])`,并且需要指定 `columns` 参数。
4. 对数据进行标准化时,需要实例化 `StandardScaler` 对象并调用其 `fit_transform` 方法,而不是直接调用 DataFrame 的方法。
下面是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def datadeal(data):
# 数据描述
data.describe()
# 删除列
if 'Unnamed: 0' in data.columns:
data = data.drop(columns=['Unnamed: 0'])
elif '编号' in data.columns:
data = data.drop(columns=['编号'])
# 实例化 StandardScaler 对象
scaler = StandardScaler()
# 对数据进行标准化
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
print(normalized_data)
```
请注意,这只是修改了代码中的一些错误,但无法确保代码在整体上与您的需求相匹配。您可能需要根据实际情况进一步调整代码。