知道每个Epoch的Recall如何计算总的Recall

时间: 2024-04-21 09:28:56 浏览: 108
PDF

在keras里面实现计算f1-score的代码

每个Epoch的Recall是通过计算模型在该Epoch中正确预测出的正样本数量与实际正样本数量的比例得出的。如果要计算总的Recall，可以先将所有Epoch中正确预测出的正样本数量累加起来，再将其除以所有Epoch中实际正样本数量的总和。这样就可以得到总的Recall。公式如下： 总的Recall = (∑每个Epoch中正确预测出的正样本数量) / (∑每个Epoch中实际正样本数量)
阅读全文

相关推荐

pdf

在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例

同时，由于数据是按batch处理的，我们需要使用+=操作累加每个batch的统计结果，并在每个epoch开始前清零这些计数器。 总的来说，了解和正确计算这些评估指标对于深度学习模型的优化至关重要。通过调整模型参数或...
pdf

使用Keras画神经网络准确性图教程

fit()方法在训练期间返回一个历史对象(history)，其中包含了每轮训练和验证的准确性(acc)和损失(loss)。 为了绘制准确性图，我们需要从history对象中提取训练和验证的准确性数据，这可以通过history.history...

在计算机视觉任务中，对于在二阶段检测算法中的第一阶段训练结果的评估中所得到的recall-epoch曲线，我们应该关注这种曲线中的什么元素，是最大值还是epoch最大时的recall值呢，为什么？

在计算机视觉任务中，对于二阶段检测算法中的第一阶段训练结果的评估，recall-epoch曲线是一个非常重要的指标。在这个曲线中，我们通常关注的是最大值，而不是epoch最大时的recall值。 最大值：recall-epoch曲线的...

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

这段代码是一个训练神经网络的过程，其中的 loss 表示模型在训练数据上的损失，map 表示平均精度均值，prec@1-10 和 recall@1-10 分别表示模型在预测前1-10个结果时的准确率和召回率。通过观察这些指标的变化，可以...

for epoch in range(1, num_epochs + 1): train(model, device, train_loader, optimizer, epoch) test_loss, test_acc, pred, target = test(model, device, test_loader) Recall = recall_score(target, pred, average='macro') Precision = precision_score(target, pred, average='macro') F1_score = f1_score(target, pred, average='macro') kappa_score=cohen_kappa_score(target, pred) test_Loss_list.append(test_loss) test_Accuracy_list.append(test_acc) Recall_list.append(Recall) Precision_list.append(Precision) F1_score_list.append(F1_score) kappa_list.append(kappa_score) Loss.append(test_Loss_list) Accuracy.append(test_Accuracy_list) Recall_test.append(Recall_list) Precision_test.append(Precision_list) F1_score_test.append(F1_score_list) kappa_test.append(kappa_list)

在每个epoch中，模型会通过train函数进行训练，然后通过test函数计算测试集上的损失、准确率、召回率、精确率、F1分数和Kappa分数。这些指标值会被保存到相应的列表中。最后，这些列表会被保存到Loss、...

# 打印当前epoch的损失和评估指标 print("-" * 70) print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}] ") print(f" Train Loss: {train_loss:.4f} Validation Loss: {val_loss:.4f} ") print(f" Accuracy: {avg_accuracy:.4f}",f" Recall: {avg_recall:.4f}", f" F1 Score: {avg_f1:.4f}", f" IoU: {avg_iou:.4f}") 让这个输出优雅点

以下是一个示例，演示如何使用字符串格式化使输出更整齐： python print("-" * 70) print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}]") print(f"Train Loss: {train_loss:.4f}\tValidation Loss: {val_loss:.4f}") ...

给出完整的用于3d图像分类的3d resnet18网络的python代码，包括数据处理（分成训练、验证、测试三部分）、训练以及训练结果评估（输出训练每个epoch的loss、acc，并进行prc、roc、混淆矩阵评估）

为了提供一个完整的3D ResNet-18网络应用于3D图像分类的Python代码示例，我们将使用PyTorch库。首先，确保已经安装了torch、torchvision和其他必要的库。下面是一个简化的示例，包含数据预处理、模型训练、验证和...

class Metrics(Callback): def __init__(self,validation_data): super().__init__() self.validation_data= validation_data def on_train_begin(self, logs={}): self.val_f1s = [] self.val_recalls = [] self.val_precisions = [] def on_epoch_end(self, epoch, validation_data,logs={}): # print("logs",logs) # print("self.validation_data[0]",validation_data[0]) val_predict = (np.asarray(self.model.predict(self.validation_data[0]))).round() val_targ = self.validation_data[1] _val_f1 = f1_score(val_targ, val_predict) _val_recall = recall_score(val_targ, val_predict) _val_precision = precision_score(val_targ, val_predict) self.val_f1s.append(_val_f1) self.val_recalls.append(_val_recall) self.val_precisions.append(_val_precision) # print(" — val_f1: % f — val_precision: % f — val_recall % f" % (_val_f1, _val_precision, _val_recall)) return

- on_epoch_end(self, epoch, validation_data, logs={}): 在每个 epoch 结束时调用，计算模型在验证集上的 F1 分数、召回率和精确率，并将它们添加到列表中。 在这个 Callback 类中，我们使用了 scikit-learn 库中...

给出gpu上训练 CIFAR10 ，计算ACC PRECISION F1 RECALL AUC 及每一类ROC曲线的 pytorch 代码

好的，以下是给出GPU上训练CIFAR10并计算指标的PyTorch代码： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ...这段代码会输出ACC PRECISION F1 RECALL AUC以及每一类ROC曲线的值。

yolo如何提高recall

1. 调整模型参数，例如Epoch/batch_size的调整，防止出现过拟合，当然也不能出现欠拟合。同时，要保证数据集具有特征的多样性，同种类别也要有足够的数量，主要的重点类别之间数量要均衡。这样训练出的模型具更广泛...

epoch, train/box_loss, train/obj_loss, train/cls_loss, metrics/precision, metrics/recall, metrics/mAP_0.5,metrics/mAP_0.5:0.95, val/box_loss, val/obj_loss, val/cls_loss, x/lr0, x/lr1, x/lr2表示什么

- epoch: 表示训练到第几轮； - train/box_loss: 表示训练集中bounding box回归损失的平均值； - train/obj_loss: 表示训练集中objectness损失的平均值； - train/cls_loss: 表示训练集中分类损失的平均值； - ...

# Fit the model epochs = 60 batch_size = 16 history = model.fit_generator(datagen.flow(x_train,y_train, batch_size=batch_size), epochs = epochs, validation_data = (x_validate,y_validate), verbose = 1, steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size , callbacks=[learning_rate_reduction]) from tensorflow.keras.metrics import Recall from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix代码段的作用是什么

这段代码的作用是训练一个深度学习模型，并对模型进行评估。具体来说，它使用了Keras中...其中Recall是一个指标，用于评估模型的召回率，classification_report和confusion_matrix则用于生成模型的分类报告和混淆矩阵。

torch.save(model.state_dict(), r'./saved_model/' + str(args.arch) + '_' + str(args.batch_size) + '_' + str(args.dataset) + '_' + str(args.epoch) + '.pth') # 计算GFLOPs flops = 0 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[ 0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn.Linear): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_features start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start_event.record() with torch.no_grad(): output = UNet(args,3,1).to(device) end_event.record() torch.cuda.synchronize() elapsed_time_ms = start_event.elapsed_time(end_event) gflops = flops / (elapsed_time_ms * 10 ** 6) print("GFLOPs: {:.2f}".format(gflops)) return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops出现错误 best_iou,aver_iou,aver_dice,aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, FPS, parameters, gflops = val(model,best_iou,val_dataloader) File "D:/BaiduNetdiskDownload/0605_ghostv2unet _tunnelcrack/ghostunet++/UNET++/main.py", line 143, in val return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops UnboundLocalError: local variable 'gflops' referenced before assignment怎么修改

这个错误是因为在函数中定义了 gflops 变量，但是在函数返回时并没有为它赋值，导致出现了未赋值的情况。可以将 gflops 变量在函数一开始就赋一个初始值，比如设为0。代码修改如下： def val(model, best_...

lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000204.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000205.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000206.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000207.bin eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:07, 8.56it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]Traceback (most recent call last): File "eval_rcnn.py", line 908, in <module> eval_single_ckpt(root_result_dir) File "eval_rcnn.py", line 771, in eval_single_ckpt eval_one_epoch(model, test_loader, epoch_id, root_result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 694, in eval_one_epoch ret_dict = eval_one_epoch_rpn(model, dataloader, epoch_id, result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 143, in eval_one_epoch_rpn for data in dataloader: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __next__ lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000208.bin data = self._next_data() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1085, in _next_data return self._process_data(data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1111, in _process_data data.reraise() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0.

根据打印信息，可以看到 get_lidar 方法中的打印语句已经生效，输出了每个样本的 lidar_file 路径。但是，在处理第 208 个样本时，程序出现了 AssertionError 异常，可能是因为对应的 lidar_file 文件不存在...

生成一段代码，要求用神经网络模型，划分训练集，测试集和验证集，对分类器进行调参，获取最优模型，对获得的模型计算测试集上的Acc值，Precision值，Recall值，PR曲线，F1值，TPR值，FPR值，ROC曲线，AUC值并对数据进行预处理

好的，我可以为您生成这段代码，以下是一个示例： python import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing...

怎么将csv文件中perfor列（这一列的数字只有1，2，3这三个数值）作为因变量，'target_num','support_num', 'p_num','bg_score','update_score','text_acc','update_acc','similarity', 'topic', 'update'作为自变量，使用CNN,LSTM,XGBoost构建三分类预测模型，并画出loss曲线图，同时计算AUC,accuracy,recall和f1值

接下来，我们可以对模型进行训练和评估，并计算AUC、accuracy、recall和f1值。 python from sklearn.metrics import roc_auc_score, accuracy_score, recall_score, f1_score from keras.utils import to_...

训练cifar10，输出Accuracy (ACC), Precision, Recall, F1 Score (F1),AUC,并画 ROC曲线pytorch代码

训练完成后，我们可以计算模型的准确率、精度、召回率、F1值和AUC，并绘制ROC曲线： python from sklearn.metrics import roc_curve, auc, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # Test ...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv", header=None) data_ = np.array(data_).astype('float...
rar

【创新未发表】Matlab实现花朵授粉优化算法FPA-Kmean-Transformer-BiLSTM负荷预测算法研究.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手

最新推荐

recommend-type

在keras里面实现计算f1-score的代码

最后，我们可以将`Metrics`实例作为回调函数传递给`model.fit()`，这样在训练过程中，F1分数和其他指标就会在每个周期结束后自动计算和记录。 ```python metrics = Metrics() model.fit(train_instances.x, train_...
recommend-type

【创新未发表】Matlab实现花朵授粉优化算法FPA-Kmean-Transformer-BiLSTM负荷预测算法研究.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
recommend-type

综合糖尿病健康数据集.zip

## **背景描述** 糖尿病是一种影响全球数百万人的慢性疾病，对公共健康构成重大威胁。准确预测糖尿病的发病风险对于早期干预和预防至关重要。通过机器学习模型分析影响糖尿病的主要因素，可以帮助医疗从业者更好地了解病因和风险因素，从而制定有效的预防和治疗策略。 本数据集来自Kaggle，包含了患者的各项健康指标及其是否患有糖尿病的标签。数据集的主要目标是通过机器学习模型预测糖尿病的发病风险，并分析影响糖尿病的主要健康因素。 ## **数据说明** | 字段名 | 说明 | | --- | --- | | PatientID | 患者ID | | Age | 年龄（岁） | | Gender | 性别，0：男，1：女 | | Ethnicity | 种族，0：白种人，1：非裔美国人，2：亚洲人，3：其他| | SocioeconomicStatus | 社会经济地位，0：低，1：中，2：高 | | EducationLevel | 教育水平，0：无，1：高中，2：学士学位，3：更高 | | BMI | 体质指数（体重(kg)/身高(m)^2） | | Smoking | 吸烟状况 |
recommend-type

端口扫面软件，自动检索出服务器开放的所有端口

端口扫面软件，自动检索出服务器开放的所有端口
recommend-type

Android圆角进度条控件的设计与应用

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。
recommend-type

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
recommend-type

【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
recommend-type

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(
recommend-type

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。
recommend-type

"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