Start | |__ Initialize an empty list called preds | |__ Loop 104 times: | | | |__ Select the most recent 104 days of the training set and add any previous predictions to it | | | |__ Calculate the sum of the closing prices of these 104 days and add to the sum of previous predictions | | | |__ Calculate the average by dividing the sum by 103 | | | |__ Add the average to the list preds | |__ Calculate the root mean squared error (RMSE) between the predicted values and the actual values of the validation set | End翻译成中文
时间: 2023-08-21 12:25:06 浏览: 36
开始 | |__ 初始化一个名为 preds 的空列表 | |__ 循环 104 次: | | | |__ 选择最近的 104 天作为训练集,并将之前的预测结果添加到其中 | | | |__ 计算这 104 天的收盘价总和,并将其与之前的预测结果相加 | | | |__ 通过将总和除以 103 来计算平均值 | | | |__ 将平均值添加到列表 preds 中 | |__ 计算预测值与验证集实际值之间的均方根误差 (RMSE) | 结束
相关问题
fatal error: session_start(): failed to initialize storage module: user (pat
这个错误提示告诉我们在调用 session_start() 函数时,初始化存储模块失败,具体原因是因为 User 命名空间出问题。
要解决这个问题需要先了解一下 session_start() 函数的作用以及存储模块的机制。session_start() 函数是 PHP 中用于开启一个新的或者复用已有的 session 的函数。而 session 的存储是通过存储模块来实现的。PHP 提供了多种存储模块,一般有文件存储、数据库存储等方式。
出现上述错误的原因可能是 session 存储的文件或者数据库出现了问题,或者存储模块的配置有误。针对这种问题,我们需要先确定问题所在,进一步排查具体的原因。比如,检查 session 存储目录是否存在、是否有写入权限,或者检查数据库服务器的连接情况。此外,也需要检查代码中关于 session 的操作是否正确,比如是否重复调用了 session_start() 函数等。
最后,需要注意的是,如果上述原因都不存在,还是出现了错误,那么可能是 PHP 执行环境配置方面的问题。此时,需要联系服务器管理员或者 PHP 开发者进行进一步的排查并解决问题。
terminate called after throwing an instance of 'boost::python::error_already_set'
这个错误通常是由于在使用 Boost.Python 时出现了异常,但是没有正确处理导致的。这种情况下,Boost.Python 会将异常转换为 `boost::python::error_already_set` 异常抛出。
要解决这个问题,可以尝试以下步骤:
1. 确保 Python 环境正确初始化。在使用 Boost.Python 之前,必须通过 `Py_Initialize()` 函数初始化 Python 环境。在程序结束时,应调用 `Py_Finalize()` 函数清理 Python 环境。
2. 确认 Python 代码没有语法错误。如果 Python 代码中存在语法错误,将会导致异常抛出。可以在 Python 中使用 `python -m py_compile example.py` 命令检查代码是否存在语法错误。
3. 在调用 Python 函数时,要使用 `try...except...` 语句捕获异常。例如:
```
try {
int result = py::extract<int>(add_func(1, 2));
} catch (const boost::python::error_already_set& e) {
PyErr_Print();
}
```
在上面的例子中,如果 `add_func` 函数调用抛出了异常,将会捕获 `boost::python::error_already_set` 异常并使用 `PyErr_Print()` 函数打印异常信息。
4. 尝试使用 GIL。Python 的 GIL(全局解释器锁)是一种多线程机制,用于保护 Python 对象免受并发访问的影响。如果在多线程环境中使用 Boost.Python,需要使用 GIL 来保护 Python 对象。可以使用 `py::gil_scoped_acquire` 和 `py::gil_scoped_release` 类来获取和释放 GIL。例如:
```
py::gil_scoped_acquire acquire;
// 调用 Python 函数
py::gil_scoped_release release;
```
在上面的例子中,使用 `acquire` 对象获取 GIL,然后调用 Python 函数,最后使用 `release` 对象释放 GIL。
通过以上步骤,可以尝试解决 `boost::python::error_already_set` 异常。如果问题仍然存在,可以尝试查看异常信息并进行进一步排查。