def parrot(voltage, state=’a stiff’, action=’voom’, type=’Norwegian Blue’):

这是一个 Python 函数定义，名为 parrot，它接受四个参数：voltage、state、action 和 type。其中 voltage 参数是必须提供的，而其他三个参数则有默认值。

函数实现的功能是模拟鹦鹉的状态，输出鹦鹉的状态和动作。例如，当调用 parrot(1000) 时，函数将输出：

This parrot wouldn't voom if you put 1000 volts through it.
Lovely plumage, the Norwegian Blue.

相关问题

https://github.com/parrot-office/tesseract 已经无效了

非常抱歉，我的回答已经过时了。您是正确的，https://github.com/parrot-office/tesseract 这个项目已经不再维护了。如果您需要使用 Tesseract OCR 引擎，可以从以下渠道获取：

1. 从 Tesseract OCR 的官方代码库下载源代码，并自行编译为可执行文件。编译 Tesseract OCR 需要一定的编程和系统知识，如果您不熟悉这些内容，可能会比较困难。

2. 从第三方网站下载预编译的 Tesseract OCR 可执行文件。请注意，从第三方网站下载的文件可能存在安全风险，建议仔细核实文件来源和完整性。以下是一些可能有用的网站：

- https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki - 该网站提供了 Windows 和 Linux 下的安装包和便携版。
- https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ - 该网站提供了 Tesseract OCR 的 Windows 和 Linux 下的便携版，包括最新版本和旧版本。
- https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/ - 该网站提供了 Tesseract OCR 的一些旧版本可执行文件的下载。

请注意，使用 Tesseract OCR 引擎进行 OCR 识别时，需要使用相应的语言训练数据文件才能获得更好的识别效果。您可以从 Tesseract OCR 官网（https://github.com/tesseract-ocr/tessdata）下载所需的语言训练数据文件，将其放到 Tesseract OCR 引擎的 `tessdata` 目录下即可。例如，如果您需要识别中文简体文字，可以下载 `chi_sim.traineddata` 文件，并将其放到 `tessdata` 目录下。

clear; clc; addpath('libsvm-3.25/matlab'); load DATA_PCA_2445M_100.mat; num_DJI_Mavic_2_ZOOM=100; num_DJI_Phantom_4Pro=100; num_Parrot_ANAFI=100; num_XIRO=100; features=data_PCA; %特征 class=[ones(num_DJI_Mavic_2_ZOOM,1);ones(num_DJI_Phantom_4Pro,1)+1;ones(num_Parrot_ANAFI,1)+2;ones(num_XIRO,1)+3]; %类型 这是我准备在matlab中使用的SVM模型去给数据DATA_PCA_2445M_100.mat进行分类操作的，并且得到识别的准确度，请给出我完整的代码

你可以使用以下代码来使用SVM模型对数据进行分类并计算分类准确度：

clear;
clc;
addpath('libsvm-3.25/matlab');
load DATA_PCA_2445M_100.mat;

num_DJI_Mavic_2_ZOOM = 100;
num_DJI_Phantom_4Pro = 100;
num_Parrot_ANAFI = 100;
num_XIRO = 100;

features = data_PCA; % 特征
class = [ones(num_DJI_Mavic_2_ZOOM,1); ones(num_DJI_Phantom_4Pro,1)+1; ones(num_Parrot_ANAFI,1)+2; ones(num_XIRO,1)+3]; % 类型

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.7; % 训练集比例
[train_indices, test_indices] = crossvalind('Holdout', class, train_ratio);

train_features = features(train_indices,:);
train_class = class(train_indices);

test_features = features(test_indices,:);
test_class = class(test_indices);

% 训练SVM模型
model = svmtrain(train_class, train_features, '-s 0 -t 0');

% 预测测试集
[predicted_class, accuracy, decision_values] = svmpredict(test_class, test_features, model);

% 输出分类准确度
fprintf('分类准确度: %.2f%%\n', accuracy(1));

请确保你已经将libsvm的MATLAB接口添加到MATLAB搜索路径中，并且替换`DATA_PCA_2445M_100.mat`为你的数据文件路径。这段代码将会将数据分为训练集和测试集，并使用SVM模型对测试集进行预测，并输出分类的准确度。