{"success":true,"message":null,"code":0,"data":[{"LotNr":"H73228_44","PartName":"TCS3449","SerialNr":"3D09402250","FmtVer":"v1.0.6","c_time":"Fri-Jan-13-08:29:00-2023","ATIME":"9","AGAIN":"11","ATIME_calib":"9","AGAIN_calib":"11","Peak_shift_F1":"0.1","Peak_shift_F2":"-0.7","Peak_shift_FZ":"0.1","Peak_shift_F3":"-0.7","Peak_shift_F4":"-1.3","Peak_shift_FY":"-0.5","Peak_shift_F5":"-2.2","Peak_shift_FXI":"-0.1","Peak_shift_F6":"-1.1","Peak_shift_F7":"-3.1","Peak_shift_Clear":"-0.9","Peak_shift_IR":"0.2","Peak_shift_Flicker":"-0.8","s_cks":"11.0","responsitivity_F1":"0.959","responsitivity_F2":"1.014","responsitivity_FZ":"1.073","responsitivity_F3":"1.0659999999999998","responsitivity_F4":"1.054","responsitivity_FY":"1.0590000000000002","responsitivity_F5":"1.011","responsitivity_FXI":"1.007","responsitivity_F6":"0.993","responsitivity_F7":"1.032","responsitivity_Clear":"1.004","responsitivity_IR":"0.997","responsitivity_Flicker":"1.01","r_cks":"-13.279000000000002","G31":"1.01","G32":"0.999","G33":"1.024","G34":"0.978","G35":"1.025","G36":"0.982","g3_cks":"-6.018","G41":"0.978","G42":"0.98","G43":"0.994","G44":"0.978","G45":"0.981","G46":"0.982","g4_cks":"-5.893","G51":"0.978","G52":"0.989","G53":"0.979","G54":"0.994","G55":"0.992","G56":"0.982","g5_cks":"-5.914","G61":"0.994","G62":"0.994","G63":"0.994","G64":"0.994","G65":"0.997","G66":"0.991","g6_cks":"-5.964","G71":"0.998","G72":"1.004","G73":"1.002","G74":"1.002","G75":"1.003","G76":"1.0","g7_cks":"-6.009","G81":"1.0","G82":"1.0","G83":"1.0","G84":"1.0","G85":"1.0","G86":"1.0","g8_cks":"-6.0","G91":"1.02","G92":"1.023","G93":"1.019","G94":"1.021","G95":"1.024","G96":"1.036","g9_cks":"-6.143","Ga1":"1.0590000000000002","Ga2":"1.065","Ga3":"1.064","Ga4":"1.065","Ga5":"1.0659999999999998","Ga6":"1.105","g10_cks":"-6.424","Gb1":"1.045","Gb2":"1.051","Gb3":"1.033","Gb4":"1.022","Gb5":"1.04","Gb6":"1.0759999999999998","g11_cks":"-6.267","Gc1":"1.102","Gc2":"1.113","Gc3":"1.067","Gc4":"1.046","Gc5":"1.063","Gc6":"1.1740000000000002","g12_cks":"-6.565","Gd1":"1.304","Gd2":"1.283","Gd3":"1.13","Gd4":"1.09","Gd5":"1.112","Gd6":"1.493","g13_cks":"-7.412000000000001"}],"useTime":88,"srvTime":1686040244843}

时间: 2023-08-11 20:03:03 浏览: 532
这是一个JSON格式的字符串。它包含一个名为"data"的数组，数组中包含一个对象，该对象有许多键和值。如果你想从这个JSON字符串中获取特定的值，可以使用JSON解析器将其转换为一个QJsonObject对象，然后使用QJsonObject的value()函数获取该对象中特定键的值。例如，如果你想获取LotNr的值，可以这样做： ```c++ #include <QJsonDocument> #include <QJsonObject> #include <QJsonArray> QString jsonString = "{\"success\":true,\"message\":null,\"code\":0,\"data\":[{\"LotNr\":\"H73228_44\",\"PartName\":\"TCS3449\",\"SerialNr\":\"3D09402250\",\"FmtVer\":\"v1.0.6\",\"c_time\":\"Fri-Jan-13-08:29:00-2023\",\"ATIME\":\"9\",\"AGAIN\":\"11\",\"ATIME_calib\":\"9\",\"AGAIN_calib\":\"11\",\"Peak_shift_F1\":\"0.1\",\"Peak_shift_F2\":\"-0.7\",\"Peak_shift_FZ\":\"0.1\",\"Peak_shift_F3\":\"-0.7\",\"Peak_shift_F4\":\"-1.3\",\"Peak_shift_FY\":\"-0.5\",\"Peak_shift_F5\":\"-2.2\",\"Peak_shift_FXI\":\"-0.1\",\"Peak_shift_F6\":\"-1.1\",\"Peak_shift_F7\":\"-3.1\",\"Peak_shift_Clear\":\"-0.9\",\"Peak_shift_IR\":\"0.2\",\"Peak_shift_Flicker\":\"-0.8\",\"s_cks\":\"11.0\",\"responsitivity_F1\":\"0.959\",\"responsitivity_F2\":\"1.014\",\"responsitivity_FZ\":\"1.073\",\"responsitivity_F3\":\"1.0659999999999998\",\"responsitivity_F4\":\"1.054\",\"responsitivity_FY\":\"1.0590000000000002\",\"responsitivity_F5\":\"1.011\",\"responsitivity_FXI\":\"1.007\",\"responsitivity_F6\":\"0.993\",\"responsitivity_F7\":\"1.032\",\"responsitivity_Clear\":\"1.004\",\"responsitivity_IR\":\"0.997\",\"responsitivity_Flicker\":\"1.01\",\"r_cks\":\"-13.279000000000002\",\"G31\":\"1.01\",\"G32\":\"0.999\",\"G33\":\"1.024\",\"G34\":\"0.978\",\"G35\":\"1.025\",\"G36\":\"0.982\",\"g3_cks\":\"-6.018\",\"G41\":\"0.978\",\"G42\":\"0.98\",\"G43\":\"0.994\",\"G44\":\"0.978\",\"G45\":\"0.981\",\"G46\":\"0.982\",\"g4_cks\":\"-5.893\",\"G51\":\"0.978\",\"G52\":\"0.989\",\"G53\":\"0.979\",\"G54\":\"0.994\",\"G55\":\"0.992\",\"G56\":\"0.982\",\"g5_cks\":\"-5.914\",\"G61\":\"0.994\",\"G62\":\"0.994\",\"G63\":\"0.994\",\"G64\":\"0.994\",\"G65\":\"0.997\",\"G66\":\"0.991\",\"g6_cks\":\"-5.964\",\"G71\":\"0.998\",\"G72\":\"1.004\",\"G73\":\"1.002\",\"G74\":\"1.002\",\"G75\":\"1.003\",\"G76\":\"1.0\",\"g7_cks\":\"-6.009\",\"G81\":\"1.0\",\"G82\":\"1.0\",\"G83\":\"1.0\",\"G84\":\"1.0\",\"G85\":\"1.0\",\"G86\":\"1.0\",\"g8_cks\":\"-6.0\",\"G91\":\"1.02\",\"G92\":\"1.023\",\"G93\":\"1.019\",\"G94\":\"1.021\",\"G95\":\"1.024\",\"G96\":\"1.036\",\"g9_cks\":\"-6.143\",\"Ga1\":\"1.0590000000000002\",\"Ga2\":\"1.065\",\"Ga3\":\"1.064\",\"Ga4\":\"1.065\",\"Ga5\":\"1.0659999999999998\",\"Ga6\":\"1.105\",\"g10_cks\":\"-6.424\",\"Gb1\":\"1.045\",\"Gb2\":\"1.051\",\"Gb3\":\"1.033\",\"Gb4\":\"1.022\",\"Gb5\":\"1.04\",\"Gb6\":\"1.0759999999999998\",\"g11_cks\":\"-6.267\",\"Gc1\":\"1.102\",\"Gc2\":\"1.113\",\"Gc3\":\"1.067\",\"Gc4\":\"1.046\",\"Gc5\":\"1.063\",\"Gc6\":\"1.1740000000000002\",\"g12_cks\":\"-6.565\",\"Gd1\":\"1.304\",\"Gd2\":\"1.283\",\"Gd3\":\"1.13\",\"Gd4\":\"1.09\",\"Gd5\":\"1.112\",\"Gd6\":\"1.493\",\"g13_cks\":\"-7.412000000000001\"}],\"useTime\":88,\"srvTime\":1686040244843}"; QJsonDocument doc = QJsonDocument::fromJson(jsonString.toUtf8()); QJsonObject obj = doc.object(); QJsonArray dataArray = obj.value("data").toArray(); QJsonObject dataObject = dataArray.at(0).toObject(); QString lotNr = dataObject.value("LotNr").toString(); ``` 现在，变量lotNr包含了LotNr的值"H73228_44"。
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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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【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。