<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Chart</title> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/5.1.2/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div id="chart" style="width: 600px;height:400px;"></div> <script> // 将图表数据转换为 JavaScript 对象 var chartOptions = {{ chart_options|safe }}; // 初始化图表 var chart = echarts.init(document.getElementById('chart')); chart.setOption(chartOptions); // 绑定框选删除事件 chart.on('brushSelected', function(params) { // 获取选中的数据 var selectedData = params.batch[0].selected[0].dataIndex; var newData = []; for (var i = 0; i < chartOptions.xAxis[0].data.length; i++) { if (selectedData.indexOf(i) < 0) { newData.push([ chartOptions.xAxis[0].data[i], chartOptions.series[0].data[i], chartOptions.series[1].data[i], chartOptions.series[2].data[i] ]); } }

时间: 2024-02-14 08:21:06 浏览: 78
这段代码似乎没有结束，缺少一些必要的内容。不过从代码中可以看出，这是一个用于在网页上展示ECharts图表并实现框选删除的JavaScript代码。其中，`chart_options`是一个JavaScript对象，包含了图表的所有配置信息。该对象被转换为JavaScript对象后，通过ECharts库的`init`方法创建一个图表实例，然后通过`setOption`方法将配置信息传入图表实例中，从而展示出一个ECharts图表。 接下来的代码似乎是实现框选删除功能的代码。当用户在图表上进行框选操作时，会触发`brushSelected`事件，然后通过`selectedData`变量获取选中的数据。接着，通过循环将未被选中的数据存入`newData`数组中，最后再将`newData`传入`setOption`方法中，从而实现框选删除功能。
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<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>笔记本信息</title> </head> <body background="static/images/fff.jpg" style="background-size:100%; background-attachment:fixed"> <!-- ======= Counts Section ======= --> <section class="counts section-bg"> <div class="container"> <table class="table_tr" width="1000" align="center" frame="box" rules="all"> <tr align="center"> <th>商品图片</th> <th>商品地址</th> <th>价格</th> <th>商铺</th> </tr> {% for star in datalist %} <tr> <td> <img src="{{star[2]}}" target="_blank"> </img> </td> <td align="center"> <a href="/chart" target="_blank">{{star[1]}}</a> </td> <td> <a href="{{star[3]}}" target="_blank">{{star[3]}}</a> </td> <td> <a href="{{star[5]}}" target="_blank">{{star[4]}}</a> </td> </tr> {% endfor %} </table> </div> </section><!-- End Counts Section --> </body> </html>

这段代码是一个简单的HTML页面，用于展示笔记本信息。它包含了以下主要部分： 1. DOCTYPE声明：<!DOCTYPE html> 表示文档类型为HTML。 2. HTML标签：<html> 标签是HTML文档的根元素。 3. Head部分：<head> 标签内包含了页面的头部信息，如字符编码和标题等。 4. Title标签： <title> 标签用于定义页面的标题，显示在浏览器的标题栏中。 5. Body部分： <body> 标签内包含了页面的主要内容。 6. 背景图片设置：通过 background 属性和样式设置，将图片 fff.jpg 设置为页面的背景，并通过样式设置背景大小和固定背景。 7. Counts部分： <section> 标签定义了一个区块，类名为 "counts section-bg"，用于展示笔记本信息。该区块内包含了一个容器 <div>。 8. 商品信息表格： <table> 标签定义了一个表格，设置了宽度为1000，并居中对齐。其中的 <tr> 标签定义了表格的行，<th> 标签定义了表头单元格，<td> 标签定义了数据单元格。 9. 循环遍历数据：通过使用 {% for %} 和 {% endfor %} 标签对 datalist 进行遍历，在表格中生成多行数据。 10. 商品图片、商品地址、价格和商铺：通过 <img> 和 <a> 标签展示商品的图片和链接，并设置目标为 "_blank"，使链接在新窗口中打开。 总体而言，这段代码使用HTML和模板引擎（可能是Flask的模板引擎）来动态生成表格，展示笔记本的图片、地址、价格和商铺等信息。

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>后台--图书数据可视化</title> <link rel="stylesheet" href="/BookShopSystem_war/layui/css/layui.css"> <script src="/BookShopSystem_war/layui/layui.js"></script> <script src="/BookShopSystem_war/js/echarts.min.js"></script> <link rel="stylesheet" href="../../layui/css/layui.css"> <link rel="stylesheet" href="../../layui/layui.js"> <script src="../../js/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div class="layui-col-md6"> <div class="layui-card"> <div class="layui-card-header">柱状图</div> <div class="layui-card-body"> <div id="chart"></div> </div> </div> </div> </body> <script> layui.use(['echarts'], function () { var echarts = layui.echarts; // 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart')); // 指定图表的配置项和数据 var option = { title: { text: '销售统计' }, tooltip: {}, legend: { data: ['销售量'] }, xAxis: { data: ['苹果', '香蕉', '橙子', '西瓜', '葡萄'] }, yAxis: {}, series: [{ name: '销售量', type: 'bar', data: [5, 20, 36, 10, 10] }] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。 myChart.setOption(option); }); </script> </html>该代码有缺漏，请补充 该代码无法展示出图标，为什么

这段代码缺少一个layui的布局容器，需要加上一个`<div class="layui-row">`标签来包含`<div class="layui-col-md6">`标签，同时需要引入jQuery库来使echarts能够正常工作。 另外，该代码中引入了两次layui和echarts库，需要保留其中一份即可。 代码修改后如下： ``` <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>后台--图书数据可视化</title> <link rel="stylesheet" href="/BookShopSystem_war/layui/css/layui.css"> <script src="/BookShopSystem_war/layui/layui.js"></script> <script src="/BookShopSystem_war/js/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div class="layui-row"> <div class="layui-col-md6"> <div class="layui-card"> <div class="layui-card-header">柱状图</div> <div class="layui-card-body"> <div id="chart" style="width:100%;height:400px;"></div> </div> </div> </div> </div> </body> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script> <script> layui.use(['echarts'], function () { var echarts = layui.echarts; // 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart')); // 指定图表的配置项和数据 var option = { title: { text: '销售统计' }, tooltip: {}, legend: { data: ['销售量'] }, xAxis: { data: ['苹果', '香蕉', '橙子', '西瓜', '葡萄'] }, yAxis: {}, series: [{ name: '销售量', type: 'bar', data: [5, 20, 36, 10, 10] }] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。 myChart.setOption(option); }); </script> </html> ``` 如果该代码仍然无法展示出图表，可能是因为echarts库的资源文件加载出现了问题，可以在浏览器控制台查看错误信息以及资源文件加载情况，或者尝试使用cdn引入echarts库。
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩