dte = datetime.now()

时间: 2023-09-13 19:12:52 浏览: 193
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DateTime.Now函数

这行代码是在Python中使用datetime库获取当前的日期和时间，并将其存储在dte变量中。datetime.now()函数返回一个datetime对象，该对象包含当前日期和时间的信息，包括年、月、日、时、分、秒、微秒等。你可以使用dte对象来执行各种日期和时间计算，例如比较日期、计算时间差、格式化日期等。需要注意的是，当前的日期和时间是根据系统时钟和时区来确定的，因此它可能会受到不同的时间设置和本地化的影响。
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Python库 | dte-0.0.6.tar.gz

资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：dte-0.0.6.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

def train(): Dtr, Val, Dte = load_data() print('train...') epoch_num = 30 best_model = None min_epochs = 5 min_val_loss = 5 model = cnn().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0008) criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # criterion = nn.BCELoss().to(device) for epoch in tqdm(range(epoch_num), ascii=True): train_loss = [] for batch_idx, (data, target) in enumerate(Dtr, 0): try: data, target = Variable(data).to(device), Variable(target.long()).to(device) # target = target.view(target.shape[0], -1) # print(target) optimizer.zero_grad() output = model(data) # print(output) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() train_loss.append(loss.cpu().item()) except: continue # validation val_loss = get_val_loss(model, Val) model.train() if epoch + 1 > min_epochs and val_loss < min_val_loss: min_val_loss = val_loss best_model = copy.deepcopy(model) torch.save(best_model.state_dict(), r"E:\dataset\Airbnb\training_data\model\cnn.pkl")

它的输入是经过处理的数据集 Dtr, Val, Dte，其中 Dtr 是训练集，Val 是验证集，Dte 是测试集。模型的优化器采用 Adam 算法，损失函数采用交叉熵损失。 在每个 epoch 中，模型会对训练集 Dtr 进行迭代，计算损失并...

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def init(self, data): self.data = data def getitem(self, item): return self.data[item] def len(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这写代码分别是什么意思

这段代码主要是数据处理部分，包括读取数据、分割数据集、归一化、构建数据集和构建数据加载器等。...- Dtr、Val、Dte：分别表示训练集、验证集和测试集的DataLoader对象。 - m、n：表示数据集的最大值和最小值。

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, item): return self.data[item] def __len__(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这是关于什么的代码

这是一个关于神经网络序列预测的代码，它将数据集加载并进行预处理，然后将其分为训练、验证和测试集。代码中的 load_data 函数用于加载数据文件，MyDataset 类用于创建数据集对象，nn_seq_us 函数则用于对数据进行...

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, item): return self.data[item] def __len__(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n分别解释一下每行代码都是什么意思

这段代码是一个数据处理的程序，主要包括以下几个部分： 1. load_data(file_name) 函数用于读取...4. Dtr, Val, Dte, m, n 是函数的返回值，分别表示训练集、验证集、测试集、负载数据的最大值和最小值。
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Python库 | dte-0.0.1.tar.gz

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翻译 data = r'{"fingerprint":"{\"datatype\":\"aimt_datas\",\"id_ver\":\"Android_1.0.1\",\"rdata\":\"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\",\"rk\":\"UaywI2vLDuU0ZLrPZIRCADXL6gQhRq4xFSul8wAGYcOZdEkUpw1\/x9XOCcJ0NNnxLaRoSLGg42FOfsL6KonaQ9cChmBd2aNI9049gv+Rild3c+qtNqbnLcY+8zR6qaI5CHcLYi6blBY8Yn7Ul6R9I24DpfcM1j9VjSee4Dpxp84=\"}","key-version":"1678779904"}' print(json.loads(data)) data = aes_en(data, key='0199bec97dfa5e0d', iv='0199bec97dfa5e0d') print(data) # print(json.loads(data['fingerprint'])) response = requests.post(url, headers=headers, data=data) print(aes_de(response.text, key='0199bec97dfa5e0d', iv='0199bec97dfa5e0d').decode()) res = json.loads(aes_de(response.text, key='0199bec97dfa5e0d', iv='0199bec97dfa5e0d').decode()) global key, key_version, iv key = res['data']['key'] key_version = res['data']['key-version'] iv = key return key, key_version

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