tiktokv23.7.3

时间: 2023-05-04 11:06:31 浏览: 183
TikTok是一款非常受欢迎的短视频分享应用,在全球拥有大量的用户。tiktokv23.7.3是这个应用最新版本的名称,它带来了许多新的功能和升级。这个版本的更新主要是关于增强应用的性能和稳定性。此外,该版本还优化了推荐算法,以更好地向用户推荐感兴趣的内容和用户。tiktokv23.7.3的用户界面也得到了改进,使用户更方便地浏览和使用应用。在这个版本中,用户还能够使用新的滤镜和音乐来制作独特的视频内容。总的来说,tiktokv23.7.3是一款非常有价值的更新版本,它代表了TikTok的不断发展和改进,为用户提供更好的体验和更多的乐趣。
相关问题

conda 23.7.2

Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于科学计算、数据分析和机器学习。它可以帮助用户创建和管理不同的Python环境,并方便地安装、升级和管理软件包。您提到的版本号 "conda 23.7.2" 可能是指Conda软件本身的版本号。然而,目前为止,我所了解的最新版本是Conda 4.10.3。如果您有任何与Conda相关的问题,请随时提问。

aspose.word 23.7.0 jar下载

您可以通过以下步骤来下载Aspose.Words 23.7.0 jar: 1. 首先,打开Aspose官方网站。您可以通过在浏览器中搜索「Aspose官方网站」来找到它。进入官方网站后,您会看到一个搜索框和一些顶部菜单选项。 2. 在搜索框中输入「Aspose.Words」,然后点击搜索按钮。这将向您展示与Aspose.Words相关的所有结果。 3. 在搜索结果中,找到Aspose.Words jar文件下载页面。通常,这个页面会显示最新版本的Aspose.Words jar文件以及它的说明和相关链接。 4. 在Aspose.Words jar文件下载页面,您可以找到包含23.7.0版本的下载链接。点击该链接以开始下载进程。 5. 下载过程可能需要几分钟时间,具体取决于您的网络速度和文件大小。请耐心等待直到下载完成。 6. 一旦下载完成,您将得到一个Aspose.Words 23.7.0的jar文件。您可以将此文件添加到您的Java项目中,并通过import语句引入所需的类和功能。 请注意,以上步骤假定您已经具备访问Aspose官方网站的权限。如果您没有访问权限,或者在下载过程中遇到任何问题,请与Aspose支持团队联系以获取更多帮助和支持。

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import numpy as np # 定义参数 n_lags = 31 # 滞后阶数 n_vars = 6 # 变量数量 alpha = 0.05 # 置信水平 # 准备数据 data = np.array([820.95715,819.17877,801.60077,30,26164.9,11351.8], [265.5425,259.05476,257.48619,11.4,12525,4296.5], [696.9681,685.54114,663.32014,47.5,23790.484,8344.8], [4556.1091,440.58995,433.21995,24.6,12931.388,5575.4], [360.08693,353.75386,351.59186,26.9,11944.322,4523], [938.55919,922.25468,894.26468,35.3,27177.893,8287.4], [490.47837,477.35237,385.17474,24.5,14172.1,6650.4], [553.15463,452.35042,425.92277,32.9,16490.17,7795], [740.35759,721.68259,721.68259,15.5,26117.755,7511.7], [1581.99576,1579.50357,1571.23257,65.4,59386.7,15347.2], [1360.91636,1360.20825,1358.11425,66.4,57160.533,8080], [564.06146,560.91611,559.08711,35.2,22361.86,6165.4], [732.17283,727.25063,725.93863,29.7,22177.389,4393.2], [424.12777,424.10579,411.19979,21.6,14691.359,4695.6], [1439.38133,1437.85585,1436.67585,77.3,50123.672,15479], [961.92496,935.21589,931.28189,45.7,28073.9,11273.3], [881.92808,868.65804,832.44504,46.1,27409.15,11224.4], [713.32299,710.75882,707.42682,35.8,24887.111,5164.2], [2657.28891,2599.20299,2515.67859,92,94207.179,19066.4], [420.95033,418.22931,416.80631,25.6,13309.9,7020], [193.92636,193.84936,193.83836,10.9,6133,6139.5], [499.81565,493.73678,485.2468,20.9,13555.897,3412], [951.93942,939.58126,930.049,45.6,27245.608,7752.5], [309.88498,297.05055,295.69055,22.6,11929.038,3903.2], [411.87141,406.63838,389.29638,27.8,12197.085,3834.1], [45.53226,39.24379,55.34631667,7.5,1872.333333,564.3], [532.67282,524.78031,520.89851,24,18041.642,3902], [269.00374,266.96222,211.14422,20.3,7163.069,3515.4], [91.95276,88.77094,85.74583,7.7,1962.8,645.8], [120.60234,116.39872,113.85872,9.8,4227.003,1706.2], [362.98862,350.36495,318.70232,23.7,11615.383,5752.1]) # 计算VAR模型的系数 X = np.zeros((data.shape[0] - n_lags, n_lags * n_vars)) y = np.zeros((data.shape[0] - n_lags, n_vars)) for i in range(n_lags, data.shape[0]): X[i-n_lags, :] = data[i-n_lags:i, :].reshape(1, -1) y[i-n_lags, :] = data[i, :] coefficients = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y # 计算残差 residuals = y - X @ coefficients # 计算PVAR模型的紧贴矩阵 T = residuals[n_lags:, :] @ residuals[:-n_lags, :].T / (data.shape[0] - n_lags) # 计算PVAR模型的系数 u, s, vh = np.linalg.svd(T) S_inv = np.diag(np.sqrt(s[:n_vars])) @ np.linalg.inv(vh[:n_vars, :]) A = S_inv @ u[:, :n_vars].T @ residuals[n_lags:, :].T # 计算置信区间 t_value = np.abs(np.tinv(alpha/2, data.shape[0]-n_lags-n_vars)) se = np.sqrt((1/(data.shape[0]-n_lags-n_vars)) * (np.sum(residuals[n_lags:, :]**2) / (data.shape[0]-n_lags-n_vars-1))) conf_int = t_value * se print("PVAR模型的系数:\n", A) print("置信区间:[{:.4f}, {:.4f}]".format(A.mean() - conf_int, A.mean() + conf_int))这段代码有什么错误

Epoch 1 [38.4 s] loss=1.1197 [0.0 s] Epoch 2 [19.6 s] loss=0.7469, map=0.0661, prec@1=0.1755, prec@5=0.0869, prec@10=0.0630, recall@1=0.0252, recall@5=0.0613, recall@10=0.0885, [626.0 s] Epoch 3 [19.7 s] loss=0.5829 [0.0 s] Epoch 4 [19.5 s] loss=0.4982, map=0.0783, prec@1=0.1951, prec@5=0.0974, prec@10=0.0716, recall@1=0.0295, recall@5=0.0714, recall@10=0.1039, [628.0 s] Epoch 5 [23.9 s] loss=0.4435 [0.0 s] Epoch 6 [20.7 s] loss=0.4032, map=0.0830, prec@1=0.1894, prec@5=0.1039, prec@10=0.0767, recall@1=0.0295, recall@5=0.0772, recall@10=0.1125, [599.4 s] Epoch 7 [60.0 s] loss=0.3728 [0.0 s] Epoch 8 [29.7 s] loss=0.3487, map=0.0854, prec@1=0.1919, prec@5=0.1065, prec@10=0.0782, recall@1=0.0295, recall@5=0.0790, recall@10=0.1147, [588.8 s] Epoch 9 [27.3 s] loss=0.3271 [0.0 s] Epoch 10 [23.7 s] loss=0.3083, map=0.0888, prec@1=0.2027, prec@5=0.1109, prec@10=0.0806, recall@1=0.0316, recall@5=0.0831, recall@10=0.1180, [570.3 s] Epoch 11 [30.1 s] loss=0.2936 [0.0 s] Epoch 12 [25.7 s] loss=0.2786, map=0.0883, prec@1=0.1951, prec@5=0.1079, prec@10=0.0796, recall@1=0.0306, recall@5=0.0807, recall@10=0.1172, [576.2 s] Epoch 13 [50.6 s] loss=0.2659 [0.0 s] Epoch 14 [35.1 s] loss=0.2540, map=0.0918, prec@1=0.2033, prec@5=0.1119, prec@10=0.0825, recall@1=0.0321, recall@5=0.0841, recall@10=0.1213, [574.4 s] Epoch 15 [25.8 s] loss=0.2427 [0.0 s] Epoch 16 [22.4 s] loss=0.2342, map=0.0924, prec@1=0.2014, prec@5=0.1145, prec@10=0.0841, recall@1=0.0317, recall@5=0.0862, recall@10=0.1231, [575.3 s] Epoch 17 [27.1 s] loss=0.2246 [0.0 s] Epoch 18 [23.5 s] loss=0.2171, map=0.0914, prec@1=0.1972, prec@5=0.1119, prec@10=0.0827, recall@1=0.0314, recall@5=0.0847, recall@10=0.1222, [572.8 s] Epoch 19 [22.5 s] loss=0.2087 [0.0 s] Epoch 20 [21.7 s] loss=0.2027, map=0.0939, prec@1=0.2068, prec@5=0.1137, prec@10=0.0837, recall@1=0.0328, recall@5=0.0859, recall@10=0.1237, [575.0 s] Epoch 21 [23.8 s] loss=0.1962 [0.0 s] Epoch 22 [20.7 s] loss=0.1912, map=0.0949, prec@1=0.2043, prec@5=0.1154, prec@10=0.0856, recall@1=0.0327, recall@5=0.0876, recall@10=0.1269, [563.9 s] 400字结果分析

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