Epoch 00019: val_loss did not improve from 1.18629 Epoch 20/20 - 51s - loss: 1.2196 - acc: 0.5283 - val_loss: 1.1793 - val_acc: 0.5461

时间: 2024-05-25 22:16:10 浏览: 167
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记录模型训练时loss值的变化情况

This is the log output of a neural network training process. The model is being trained for 20 epochs, and on the 19th epoch, the validation loss did not improve from the previous epoch's value of 1.18629. The model's loss and accuracy during the training process are also shown, with a final training loss of 1.2196 and accuracy of 0.5283, and a validation loss of 1.1793 and accuracy of 0.5461.
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火焰烟雾识别，使用700张张训练200代的权重，耗时10个小时，loss值降到2左右，本人亲自测试可以正常识别

60/60 [==============================] - 19s 89ms/step - loss: 229.5776 - accuracy: 0.7818 - val_loss: 75.8205 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 2/50 60/60 [==============================] - 5s 78ms/step - loss: 59.5195 - accuracy: 0.8323 - val_loss: 52.4355 - val_accuracy: 0.7152 Epoch 3/50 60/60 [==============================] - 5s 77ms/step - loss: 47.9256 - accuracy: 0.8453 - val_loss: 47.9466 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 4/50 60/60 [==============================] - 5s 77ms/step - loss: 41.7355 - accuracy: 0.8521 - val_loss: 37.7279 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 5/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 40.1783 - accuracy: 0.8505 - val_loss: 40.2293 - val_accuracy: 0.7152 Epoch 6/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 37.8785 - accuracy: 0.8781 - val_loss: 38.5298 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 7/50 60/60 [==============================] - 5s 77ms/step - loss: 37.1490 - accuracy: 0.8786 - val_loss: 37.1918 - val_accuracy: 0.2848 Epoch 8/50 60/60 [==============================] - 5s 78ms/step - loss: 34.6709 - accuracy: 0.9156 - val_loss: 34.0621 - val_accuracy: 0.2765 Epoch 9/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 35.7891 - accuracy: 0.8849 - val_loss: 37.8741 - val_accuracy: 0.7152 Epoch 10/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 34.5359 - accuracy: 0.9141 - val_loss: 35.2664 - val_accuracy: 0.7152 Epoch 11/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 34.6172 - accuracy: 0.9016 - val_loss: 34.5135 - val_accuracy: 0.6258 Epoch 12/50 60/60 [==============================] - 5s 76ms/step - loss: 34.2331 - accuracy: 0.9083 - val_loss: 34.0945 - val_accuracy: 0.9168 Epoch 13/50 60/60 [==============================] - 5s 79ms/step - loss: 37.4175 - accuracy: 0.9000 - val_loss: 37.7885 - val_accuracy: 0.7152 16/16 - 0s - loss: 34.0621 - accuracy: 0.2765 - 307ms/epoch - 19ms/step Test accuracy: 0.27650728821754456

Based on the log you provided, it seems like you have trained a machine learning model for classification. The model achieved an accuracy of 0.78 on the training set and 0.28 on the validation set ...

with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')

在每个epoch结束后，我们计算当前模型在验证集上的平均准确率val_accurate和平均损失val_loss，并将其输出到屏幕上。如果当前模型在验证集上的表现优于之前的最佳表现，则将当前模型保存到指定的路径save_path中。 ...

7/9 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.6756 - accuracy: 0.6071 Epoch 00007: val_accuracy improved from 0.46667 to 0.53333, saving model to ./saved_model/513gru\ INFO:tensorflow:Assets written to: ./saved_model/513gru\assets上述代码中7/9表明在当前epoch迭代的第7次val_accuracy就上升了，所以不该是每次迭代都会在指定的验证集上进行评估吗？

在训练神经网络时，通常需要在每个epoch结束后对模型进行验证，以便评估模型的性能。在每个epoch结束后，模型会对验证集进行评估，计算出验证集上的准确率和损失。在上述代码中，每个epoch结束后，模型会对验证集...

val_loss=[] val_epoch_loss=0 val_loss=loss_function(y_pred,y) val_epoch_loss += val_loss.item() val_epoch_loss /= step val_loss.append(val_epoch_loss)这段代码的含义

- val_epoch_loss += val_loss.item()：将当前 batch 的验证集损失加到 val_epoch_loss 变量中。 - val_epoch_loss /= step：计算当前 epoch 的平均验证集损失，其中 step 表示当前 epoch 中 batch 的数量。...

with torch.no_grad(): # validate_loader迭代器对验证集进行迭代，每次迭代都会计算模型的输出和损失，并记录最佳的准确率和模型参数 val_bar = tqdm(validate_loader, file=sys.stdout) for val_data in val_bar: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num writer.add_scalar('Loss/test', running_loss / train_steps, epoch) writer.add_scalar('Accuracy/test', val_accurate, epoch) print('[epoch %d] val_loss: %.3f val_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / train_steps, val_accurate)) if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) writer.add_graph(mynet, input) writer.close() print('Finished Training') 请详细解释这段代码

1. 使用PyTorch提供的no_grad()上下文管理器，关闭自动求导功能，避免在验证集上浪费计算资源。 2. 使用PyTorch提供的tqdm库，对验证集数据进行迭代，每次迭代都计算模型的输出和损失，并记录最佳的准确率和模型...

val _loss=[] val_loss=loss_function(y_pred,y) writer.add_scalar("val_loss", val_loss.item(), epoch+1) val_loss.append(val_loss)

writer.add_scalar是用来将损失值写入Tensorboard中，epoch+1表示当前的epoch数。最后一行代码应该是有误的，应该是val_loss.append(val_loss.item())，将当前的验证损失值添加到val_loss列表中。

def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = torch.Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging states.append(net.state_dict()) optimizer.zero_grad() output = net(batch) batch_loss = loss_function(output, batch.target) batch_loss.backward() optimizer.step() losses.append(batch_loss.item()) running_mean = (running_mean * j + batch_loss.item()) / (j + 1) if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean, "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: val_loss = 0. with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_loss) pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states net = get_OneFCNet() epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() losses, states = the_loop(net, optimizer, gd_data_loader, epochs=epochs) fig = plot_losses(losses) iplot(fig)这是之前的代码怎么修改这段代码的错误？

根据错误提示，您的模型在CPU和GPU之间切换，因此您需要确保模型和数据都在同一个设备上。您可以将数据加载器的设备设为与模型相同的设备，例如： python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_...

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

你在每次循环中都使用 torch.rand 函数生成了一个形状为 (Batch_size, 1, 3) 的随机张量 tgt_in，然后将其作为模型的输入之一。然而，这个随机张量的维度不匹配模型的期望输入维度。 为了解决这个问题，你...

详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

这段代码是一个基于PyTorch的神经网络训练过程。代码中使用了torch.optim模块中Adam优化器和...其中，avg_loss和avg_acc记录了该epoch的训练结果，avg_loss_val和avg_acc_val记录了该epoch的验证结果。

for epoch in range(n_epochs): running_loss = 0.0 correct_train = 0 correct_val = 0 # 训练集 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader, 0): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct_train += (predicted == labels).sum().item() train_acc.append(correct_train / len(train_dataset)) train_loss.append(running_loss / len(train_loader))

在循环开始时，定义了三个变量：running_loss、correct_train 和 correct_val，都初始化为 0。在循环的每一次迭代过程中，这三个变量都会被更新，记录训练过程中的损失值和正确率。n_epochs 是训练的轮数。

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 train_and_evaluate(model: torch.nn.Module, optimizer: torch.optim.Optimizer, train_loader: DataLoader, valid_loader: DataLoader, num_epochs: int, device: str): """训练和评估函数""" best_valid_loss = float("inf") for epoch in range(num_epochs): train_loss = train(model, optimizer, train_loader, device) valid_loss = evaluate(model, valid_loader, device) print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Train Loss: {train_loss:.4f}, Valid Loss: {valid_loss:.4f}") if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss torch.save(model.state_dict(), "best_model.pt") model.load_state_dict(torch.load("best_model.pt")) test_loss = evaluate(model, test_loader, device) print(f"Test Loss: {test_loss:.4f}")

在训练过程中，函数会迭代每个epoch，并在每个epoch完成后打印训练和验证损失。如果当前的验证损失比之前最佳的验证损失更小，就会保存当前模型的状态。最后，它会使用保存的最佳模型状态来计算测试集上的损失。

python,使用LSTM模型的时候Epoch 11/100 13/13 - 0s - loss: 0.1519 - 36ms/epoch - 3ms/step Epoch 12/100 13/13 - 0s - loss: 0.1434 - 43ms/epoch - 3ms/step Epoch 13/100 13/13 - 0s - loss: 0.1362 - 39ms/epoch - 3ms/s要如何不显示这个

这个输出是Keras在训练模型时默认的训练进度信息，如果你不想看到这些信息，可以在调用model.fit()方法时传入参数verbose=0，这样就会关闭训练信息的输出。示例代码如下： python model.fit(X_train, y_...

解释一下代码def train_model(train_data, dev_data, model, lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=False, n_epochs=100): """Train a model for N epochs given data and hyper-params.""" # We optimize with SGD optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, nesterov=nesterov) losses = [] accuracies = [] val_losses = [] val_accuracies = [] for epoch in range(1, n_epochs + 1): print("-------------\nEpoch {}:\n".format(epoch)) # Run **training*** loss, acc = run_epoch(train_data, model.train(), optimizer) print('Train | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(loss, acc)) losses.append(loss) accuracies.append(acc) # Run **validation** val_loss, val_acc = run_epoch(dev_data, model.eval(), optimizer) print('Valid | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(val_loss, val_acc)) val_losses.append(val_loss) val_accuracies.append(val_acc) # Save model path = './cifar_net.pth' torch.save(model.state_dict(), path) return losses,accuracies,val_losses,val_accuracies

1. train_data - 训练数据 2. dev_data - 开发数据 3. model - 模型 4. lr - 学习率，指定训练中每次迭代对权重的更新幅度 5. momentum - 动量项，指定权重更新时历史梯度的影响程度 6. nesterov - 是否使用 ...

给我讲以下代码：best_loss = 1.0 train_losses, val_losses = [], [] train_scores, val_scores = [], [] for i in range(0, NUM_EPOCHS): print('\nEpoch: {}'.format(i)) train_logs = train_epoch.run(train_loader) valid_logs = valid_epoch.run(valid_loader) train_losses.append(train_logs['dice_loss']) val_losses.append(valid_logs['dice_loss']) train_scores.append(train_logs['iou_score']) val_scores.append(valid_logs['iou_score']) if best_loss > valid_logs['dice_loss']: best_loss = valid_logs['dice_loss'] torch.save(model, os.path.join(MODEL_SAVE_DIR, 'best_model.pth')) print('Model saved!')

- best_loss 是初始化的最佳损失，用来跟踪最好的模型； - train_losses 存储每个训练时期的训练集损失； - val_losses 存储每个训练时期的验证集损失； - train_scores 存储每个训练时期的训练集 IOU 得分...

解释代码： avg_train_loss = accumulate_train_loss / len(train) avg_test_loss = accumulate_test_loss / len(test) print("{} / {} train_loss: {:.6f}".format(epoch, epochs, avg_train_loss)) print("{} / {} test_loss : {:.6f}".format(epoch, epochs, avg_test_loss)) train_loss_list.append(avg_train_loss) test_loss_list.append(avg_test_loss) if avg_test_loss < best_loss: best_loss = avg_test_loss best_model_weights = copy.deepcopy(model.state_dict()) flag = True if flag == False and epoch > 100: # 100轮未得到best_loss连续3轮则结束训练 cnt_no_increasing += 1 if cnt_no_increasing > 3: break else: cnt_no_increasing = 0

这段代码用于计算并打印每个训练周期（epoch）的平均训练损失和平均测试损失，并将它们存储在相应的列表中。此外，它还根据测试损失的表现更新最佳模型的权重。 1. avg_train_loss = accumulate_train_loss / len...

详细解释代码： def run(self, train_set, dev_set, num_epoches=20): init_loss, _ = self.validate(dev_set) logger.info("Start training for {} epoches".format(num_epoches)) logger.info("Epoch {:2d}: dev = {:.4e}".format(0, init_loss)) th.save(self.nnet.state_dict(), os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.0.pkl')) for epoch in range(1, num_epoches + 1): on_train_start = time.time() train_loss, train_num_batch = self.train(train_set) on_valid_start = time.time() valid_loss, valid_num_batch = self.validate(dev_set) on_valid_end = time.time() logger.info( "Loss(time/num-utts) - Epoch {:2d}: train = {:.4e}({:.2f}s/{:d}) |" " dev = {:.4e}({:.2f}s/{:d})".format( epoch, train_loss, on_valid_start - on_train_start, train_num_batch, valid_loss, on_valid_end - on_valid_start, valid_num_batch)) save_path = os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.{:d}.pkl'.format(epoch)) th.save(self.nnet.state_dict(), save_path) logger.info("Training for {} epoches done!".format(num_epoches))

这段代码是一个深度学习模型的训练代码，通过多个epoch来训练模型并保存中间结果。 首先，在初始化时调用了validate()函数对dev_set进行测试，得到初始的损失值init_loss。 然后进入循环，训练num_epoches次。每次...

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资源摘要信息:"Android-RoundCornerProgressBar" 在Android开发领域，一个美观且实用的进度条控件对于提升用户界面的友好性和交互体验至关重要。"Android-RoundCornerProgressBar"是一个特定类型的进度条控件，它不仅提供了进度指示的常规功能，还具备了圆角视觉效果，使其更加美观且适应现代UI设计趋势。此外，该控件还可以根据需求添加图标，进一步丰富进度条的表现形式。 从技术角度出发，实现圆角进度条涉及到Android自定义控件的开发。开发者需要熟悉Android的视图绘制机制，包括但不限于自定义View类、绘制方法（如`onDraw`）、以及属性动画（Property Animation）。实现圆角效果通常会用到`Canvas`类提供的画图方法，例如`drawRoundRect`函数，来绘制具有圆角的矩形。为了添加图标，还需考虑如何在进度条内部适当地放置和绘制图标资源。 在Android Studio这一集成开发环境（IDE）中，自定义View可以通过继承`View`类或者其子类（如`ProgressBar`）来完成。开发者可以定义自己的XML布局文件来描述自定义View的属性，比如圆角的大小、颜色、进度值等。此外，还需要在Java或Kotlin代码中处理用户交互，以及进度更新的逻辑。 在Android中创建圆角进度条的步骤通常如下： 1. 创建自定义View类：继承自`View`类或`ProgressBar`类，并重写`onDraw`方法来自定义绘制逻辑。 2. 定义XML属性：在资源文件夹中定义`attrs.xml`文件，声明自定义属性，如圆角半径、进度颜色等。 3. 绘制圆角矩形：在`onDraw`方法中使用`Canvas`的`drawRoundRect`方法绘制具有圆角的进度条背景。 4. 绘制进度：利用`Paint`类设置进度条颜色和样式，并通过`drawRect`方法绘制当前进度覆盖在圆角矩形上。 5. 添加图标：根据自定义属性中的图标位置属性，在合适的时机绘制图标。 6. 通过编程方式更新进度：在Activity或Fragment中，使用自定义View的方法来编程更新进度值。 7. 实现动画：如果需要，可以通过Android的动画框架实现进度变化的动画效果。 标签中的"Android开发"表明，这些知识点和技能主要面向的是Android平台的开发人员。对于想要在Android应用中实现自定义圆角进度条的开发者来说，他们需要具备一定的Android编程基础，并熟悉相关的开发工具和库。 在"RoundCornerProgressBar-master"压缩包文件的文件名称列表中，我们可以推测这个资源包含了完整的项目代码，包括源代码、资源文件、布局文件、可能的示例代码以及必要的文档说明。开发者通过下载和解压缩这个包，可以得到一个完整的项目，从而可以直接查看代码实现细节，或是将其集成到自己的项目中。 最终，对于希望使用"Android-RoundCornerProgressBar"的开发者，关键在于理解自定义View的创建过程、圆角图形的绘制技术，以及如何在Android应用中集成和使用这些自定义控件。通过上述知识点的学习和实践，开发者能够掌握在Android应用中创建美观且功能丰富的用户界面所需的技能。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
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【R语言lattice包实战】：从案例到技巧，图形制作不再难

![R语言数据包使用详细教程lattice](http://pfister.ee.duke.edu/images/Nguyen-arxiv11-fig2.jpg) # 1. R语言与lattice包概述 R语言作为统计分析领域内广泛应用的编程语言，凭借其强大的图形功能而受到数据科学家的青睐。在R语言中，lattice包是绘图系统的重要组成部分，它基于trellis图形系统设计，能够高效地创建多变量条件图。本章节将引导读者对lattice包有一个初步的了解，并概述其功能和应用范围。 ## 1.1 R语言中的图形系统 R语言提供了一系列的图形系统，基础图形系统（base graphics）是其
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输入正整数n.打出长度为n的菱形

好的，以下是打印菱形的代码实现： ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int n, i, j; printf("请输入一个正整数n："); scanf("%d", &n); if(n % 2 == 0) { // 如果输入的n是偶数，将其加1变成奇数 n++; } for(i = 0; i < n / 2 + 1; i++) { for(j = 0; j < n / 2 - i; j++) { printf(
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mui框架实现带侧边栏的响应式布局

资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架，它采用了类似Bootstrap的语义化标签，但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例，该布局具有侧边栏，能够实现首页内容的切换。 知识点一：mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库，它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API，便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准，使用HTML、CSS和JavaScript构建应用，它提供了一个类似于jQuery的轻量级库，方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表，通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二：mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局，开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀，如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类，比如mui-row和mui-col，用于创建灵活的栅格系统，方便开发者构建列布局。 知识点三：侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式，比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常，侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局，与主内容区分开来，并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四：首页内容切换功能 实现首页可切换的功能，通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五：mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中，"index.html"文件是项目的入口文件，它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件，它在Web应用中起到了至关重要的作用，定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件，"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件，"fonts"文件夹存放字体文件，"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六：mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发，开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目，生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后，开发者可以将项目作为一个Web应用分发，也可以将其打包为原生应用，比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七：mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑，保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面，mui提供了多种工具和最佳实践，例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架，从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互式图形】：Shiny应用中lattice包的巧妙应用指南

![R语言数据包使用详细教程lattice](https://blog.morrisopazo.com/wp-content/uploads/Ebook-Tecnicas-de-reduccion-de-dimensionalidad-Morris-Opazo_.jpg) # 1. Shiny与lattice包基础介绍 在数据科学与统计分析的世界中，可视化是一个至关重要的环节，它能够帮助我们直观地理解数据、展示研究成果并有效地传达信息。R语言作为数据分析领域的一个重要工具，其强大的图形能力得到了广泛的认可。在R语言家族中，`lattice`包和`Shiny`应用框架尤其受到关注。本章我们将简
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安装包部署到docker中

安装包部署到Docker容器中通常包含以下几个步骤： 1. **准备镜像**：首先，你需要有一个基础的Dockerfile，这个文件描述了如何从基础镜像创建一个新的镜像，并在其中安装所需的软件和服务。例如，你可以基于官方的`alpine`或`ubuntu`等轻量级镜像开始。 ```Dockerfile # 使用官方的Python运行时作为基础镜像 FROM python:3.8-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 将应用源码复制到容器内 COPY . . # 安装依赖 RUN pip install -r requirements.txt # 暴露端口 EXP