VAR.select_order()用法

在机器学习和深度学习中，选择一个好的优化算法和调整算法的超参数是非常重要的。在PyTorch中，我们可以使用torch.optim模块中提供的各种优化算法来训练我们的模型。对于给定的优化器，我们还可以通过调整它的超参数来提高性能。

在这里，我假设您指的是VAR模型，VAR.select_order()是用于选择VAR模型的最佳滞后阶数的方法。它采用信息准则（如AIC，BIC）来确定模型的最佳滞后阶数。

使用方法如下：

model = VAR(data)
best_order = model.select_order()

其中，data是一个numpy数组或pandas DataFrame，包含我们要拟合VAR模型的时间序列数据。best_order是一个整数，表示选择的最佳滞后阶数。

注意：由于VAR.select_order()使用了多个模型来选择最佳滞后阶数，因此它可能需要一些时间来运行。

相关问题

func PostFeedBackList(a *decorator.ApiBase, data *adminStruct.FeedBackList) error { logger.AccessLogger.Info("PostFeedBackList...") res := adminStruct.AfterSaleResp{} f := []adminStruct.AFeedBackList{} query := a.Ts.Table("feedback a"). Select("a.fid,a.gid,m.star,u.user_name,a.appraise_time,boi.order_no,m.shop_id"). Joins("left join reply_temp m on a.mid=m.mid"). Joins("left join business_order_info boi on boi.uid=a.uid"). Joins("left join user_base u on u.uid=a.uid ") if len(data.ShopId) > 0 { query = query.Where("m.shop_id like ?", data.ShopId) } if data.Gid > 0 { query = query.Where("a.gid like ?", data.Gid) } if len(data.OrderNo) > 0 { query = query.Where("boi.order_no like ?", data.OrderNo) } if len(data.UserName) > 0 { query = query.Where("u.user_name like ?", data.UserName) } if data.Star > 0 { query = query.Where("m.star like ?", data.Star) } if data.AppraiseTime > 0 { query = query.Where("a.appraise_time like ? ", data.AppraiseTime) } utils.Error(query.Find(&res.Data).Error) var fids []int64 for _, i := range res.Data { fids = append(fids, i.Fid) } utils.Error(a.Ts.Table("feedback a"). Select("g.image,g.gname,boi.order_no,u.user_name,m.star,a.appraise_time,a.appraise_text,m.country,m.shop_id"). Joins("left join goods_base g on a.gid=g.gid"). Joins("left join reply_temp m on a.mid=m.mid"). Joins("left join business_order_info boi on boi.uid=a.uid"). Joins("left join user_base u on u.uid=a.uid "). Where("a.fid like ?", fids). Find(&f). Error) return a.ReturnSuccessCustomResponse(res) }

为了在`PostFeedBackList`函数中添加商家名称的搜索显示功能，可以按照以下步骤进行修改：

1. 在`data`结构体中添加一个名为`BusinessName`的字符串字段，用于接收商家名称作为搜索条件。

type FeedBackList struct {
	// ...
	BusinessName string `json:"businessName"`
	// ...
}

2. 在查询语句中添加一个条件，根据商家名称进行模糊匹配。可以使用`LIKE`关键字和`%`通配符来实现模糊搜索。

query := a.Ts.Table("feedback a").
   Select("a.fid, a.gid, m.star, u.user_name, a.appraise_time, boi.order_no, m.shop_id").
   Joins("left join reply_temp m on a.mid = m.mid").
   Joins("left join business_order_info boi on boi.uid = a.uid").
   Joins("left join user_base u on u.uid = a.uid")

if len(data.BusinessName) > 0 {
   query = query.Where("m.shop_id LIKE ?", "%"+data.BusinessName+"%")
}

在上述代码中，我们使用`Where`方法添加了一个条件，使用`LIKE`和通配符进行模糊匹配，并将商家名称作为参数传递给了`Where`方法。

这样，当调用`PostFeedBackList`函数时，可以通过传递`BusinessName`字段作为参数来进行商家名称的搜索，例如：

data := &adminStruct.FeedBackList{
   // ...
   BusinessName: "商家名称",
   // ...
}
err := PostFeedBackList(a, data)

请注意，这只是一个示例修改，具体的实现可能因为代码结构和需求的不同而有所调整。

func AppOperateOrderList(a *decorator.ApiBase, data *appStruct.AppOperateOrdersListRequest) error { logger.AccessLogger.Info("AppOperateOrderList...") var err error var boids []int64 //where := map[string]interface{}{} resp := appStruct.OperateOrderListResponse{} //orderMains := []appStruct.OperateOrderList{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() query := rds.DB.Table("business_order_info as a"). Select(`a.boid, a.contract_no, a.bid, b.bname, s.sid, s.sname, w.wid, w.wname, a.order_no, a.ctime, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.proc_status, a.status, a.remark`). Joins("left join supplier_base as s on s.sid=a.sid"). Joins("left join business_base as b on b.bid=a.bid"). Joins("left join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Not("a.status=?", model.Delete)

在这段代码中，函数AppOperateOrderList接受了两个参数`a`和`data`，类型分别为`*decorator.ApiBase`和`*appStruct.AppOperateOrdersListRequest`。这个函数的目的是操作订单列表。

首先，通过日志记录了函数的开始。

然后定义了一些变量，其中`boids`是一个int64类型的切片。接下来，创建了一个空的`OperateOrderListResponse`结构体类型的变量`resp`，并为其`ResponseCommon`字段赋值为`a.NewSuccessResponseCommon()`。

接下来，使用`rds.DB.Table`创建了一个查询对象`query`，并使用`Select`方法指定了需要查询的字段。在这里，查询了一些订单信息，并使用多个`Joins`方法进行了多表连接。

最后，使用`Not`方法排除了状态为删除的订单信息。

以上是函数`AppOperateOrderList`的部分代码。