enc_pred, _ = enc.predict([sequence_input_train[:,:,i] for cat,i in map_col.items()] + [sequence_target_drop_train])

时间: 2024-06-06 22:08:14 浏览: 57
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cpp.zip_Lame-enc_lame_enc windows_lame_enc.dll

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逐句翻译代码def load_trained_modules(model: torch.nn.Module, args: None): enc_model_path = args.enc_init enc_modules = args.enc_init_mods main_state_dict = model.state_dict() logging.warning("model(s) found for pre-initialization") if os.path.isfile(enc_model_path): logging.info('Checkpoint: loading from checkpoint %s for CPU' % enc_model_path) model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu') modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules) partial_state_dict = OrderedDict() for key, value in model_state_dict.items(): if any(key.startswith(m) for m in modules): partial_state_dict[key] = value main_state_dict.update(partial_state_dict) else: logging.warning("model was not found : %s", enc_model_path)

model_state_dict = torch.load(enc_model_path, map_location='cpu')将指定路径的模型加载到model_state_dict变量中，并指定将其加载到CPU上。 modules = filter_modules(model_state_dict, enc_modules)将...

请解释以下代码：class AE(nn.Module): def __init__(self, n_enc_1, n_enc_2, n_enc_3, n_dec_1, n_dec_2, n_dec_3, n_input, n_z): super(AE, self).__init__() self.enc_1 = Linear(n_input, n_enc_1) self.enc_2 = Linear(n_enc_1, n_enc_2) self.enc_3 = Linear(n_enc_2, n_enc_3) self.z_layer = Linear(n_enc_3, n_z) self.dec_1 = Linear(n_z, n_dec_1) self.dec_2 = Linear(n_dec_1, n_dec_2) self.dec_3 = Linear(n_dec_2, n_dec_3) self.x_bar_layer = Linear(n_dec_3, n_input) def forward(self, x): enc_h1 = F.relu(self.enc_1(x)) enc_h2 = F.relu(self.enc_2(enc_h1)) enc_h3 = F.relu(self.enc_3(enc_h2)) z = self.z_layer(enc_h3) dec_h1 = F.relu(self.dec_1(z)) dec_h2 = F.relu(self.dec_2(dec_h1)) dec_h3 = F.relu(self.dec_3(dec_h2)) x_bar = self.x_bar_layer(dec_h3) return x_bar, z

- 网络架构：这个自动编码器的结构为三个编码层(enc_1, enc_2, enc_3)，一个表示特征的向量层(z_layer)，三个解码层(dec_1, dec_2, dec_3)和一个表示重构数据的层(x_bar_layer)组成，每个层都是一个线性层。...

解释代码all_weights['dec_w1'] = tf.get_variable("dec1_w1", shape=[self.kernel_size[1], self.kernel_size[1], self.n_hidden[0], self.n_hidden[1]], initializer=layers.xavier_initializer_conv2d()) all_weights['dec_b1'] = tf.Variable(tf.zeros([self.n_hidden[0]], dtype=tf.float32)) all_weights['dec_w2'] = tf.get_variable("dec1_w2", shape=[self.kernel_size[0], self.kernel_size[0], 1, self.n_hidden[0]], initializer=layers.xavier_initializer_conv2d()) all_weights['dec_b2'] = tf.Variable(tf.zeros([1], dtype=tf.float32)) all_weights['enc_w3'] = tf.get_variable("enc_w3", shape=[self.kernel_size[3], self.kernel_size[3], self.n_hidden[2], self.n_hidden[3]], initializer=layers.xavier_initializer_conv2d()) all_weights['enc_b3'] = tf.Variable(tf.zeros([self.n_hidden[3]], dtype=tf.float32)) all_weights['Coef'] = tf.Variable(1.0e-4 * tf.ones([self.test_size, self.train_size], tf.float32), name='Coef') return all_weights

这段代码定义了模型中所有的权重参数，包括卷积层和全连接层的...稀疏编码器中的系数矩阵被初始化为一个大小为 (test_size, train_size) 的全一矩阵乘以 $10^{-4}$。最后，函数返回一个字典，包含了所有的权重参数。

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

这段代码是使用随机森林分类器对一个约会节目的参赛者进行分类的，根据他们的年龄、职业、决策等信息，将他们的状态（是否找到约会对象）进行预测。代码中使用了OneHotEncoder和LabelEncoder对分类变量进行编码，...

class Baseline(nn.Module): def __init__(self, img_channel=3, width=16, middle_blk_num=1, enc_blk_nums=[], dec_blk_nums=[], dw_expand=1, ffn_expand=2): super().__init__() self.intro = nn.Conv2d(in_channels=img_channel, out_channels=width, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.ending = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=img_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.encoders = nn.ModuleList() self.decoders = nn.ModuleList() self.middle_blks = nn.ModuleList() self.ups = nn.ModuleList() self.downs = nn.ModuleList()代码中文含义

- enc_blk_nums 和 dec_blk_nums 分别表示编码器和解码器中使用的块的数量（默认为空）； - dw_expand 和 ffn_expand 分别表示块中深度扩展和前馈扩展的倍数（默认为 1 和 2）。 该模型包含以下层： - intro：输入...

class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

参数包括dec_inputs（解码器的输入序列）、enc_inputs（编码器的输入序列）和enc_outputs（编码器的输出）。具体的计算过程如下： - 将解码器的输入序列通过词嵌入层进行词嵌入表示，得到dec_outputs； - ...

def forward(self, test_input): enc_output = self.embedding(test_input) for enc_layer in self.encoders: enc_output = enc_layer(enc_output) class_token_embed = enc_output[:, 0]

在这个forward函数中，首先将输入test_input通过embedding层进行编码得到enc_output。然后通过遍历encoders列表，将enc_output输入到每个encoder层中进行编码。最后，取出enc_output中的第一个位置的token（class_...

def slice_enc(data, slice_rate=rate[1] + rate[2]): """将数据切分为前面多少比例，后面多少比例. :param data: 单挑数据 :param slice_rate: 验证集以及测试集所占的比例 :return: 切分好的数据 """ keys = data.keys() Train_Samples = {} Test_Samples = {} for i in keys: slice_data = data[i] all_lenght = len(slice_data) end_index = int(all_lenght * (1 - slice_rate)) samp_train = int(number * (1 - slice_rate)) # 700 Train_sample = [] Test_Sample = [] if enc: enc_time = length // enc_step samp_step = 0 # 用来计数Train采样次数 for j in range(samp_train): random_start = np.random.randint(low=0, high=(end_index - 2 * length)) label = 0 for h in range(enc_time): samp_step += 1 random_start += enc_step sample = slice_data[random_start: random_start + length] Train_sample.append(sample) if samp_step == samp_train: label = 1 break if label: break是做什么

函数中通过计算数据长度和slice_rate来确定切分位置，将数据分成训练集和测试集，然后在训练集中进行数据采样，其中samp_train表示训练集的长度，enc_time表示采样次数，samp_step用来计算采样次数，enc_...

Traceback (most recent call last): File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_all_train.py", line 171, in <module> train_loss_ep = train_a_model(train_net, num_ep=ep) File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_all_train.py", line 37, in train_a_model fut_pred = model_to_tr(data.to(args['device'])) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_heat_g_model.py", line 53, in forward fwd_Hist_Enc = self.RNN_Encoder(data_pyg.x, data_pyg.veh_mask, data_pyg.ped_mask) # Encode File "/home/yjy/Documents/code/MATP-with-HEAT/it_base_model.py", line 39, in RNN_Encoder _, veh_Hist_Enc = self.veh_enc_rnn(self.leaky_relu(self.ip_emb(Hist))) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/linear.py", line 94, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "/home/yjy/anaconda3/envs/MATP/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1753, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2320x4 and 128x32)

这个错误是由于你的代码中进行了矩阵乘法操作，但是两个矩阵的维度不匹配。根据错误信息，第一个矩阵的大小是2320x4，而第二个矩阵的大小是128x32。矩阵乘法要求第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等。...

class TranslateDataSet(Data.Dataset): def __init__(self, enc_input_all, dec_input_all, dec_output_all): self.enc_input_all = enc_input_all self.dec_input_all = dec_input_all self.dec_output_all = dec_output_all def __len__(self): # return dataset size return len(self.enc_input_all) def __getitem__(self, item): return self.enc_input_all[item], self.dec_input_all[item], self.dec_output_all[item]

它有三个参数：enc_input_all、dec_input_all和dec_output_all，分别表示编码器输入、解码器输入和解码器输出。在初始化函数__init__中，将这三个参数赋值给类的属性。在__len__函数中，返回数据集的长度。

engs = [’go .’, "i lost .", ’he\’s calm .’, ’i\’m home .’] fras = [’va !’, ’j\’ai perdu .’, ’il est calme .’, ’je suis chez moi .’] for eng, fra in zip(engs, fras): translation, dec_attention_weight_seq = d2l.predict_seq2seq(net, eng, src_vocab, tgt_vocab, num_ steps, device, True) print(f’{eng} => {translation}, ’,f’bleu {d2l.bleu(translation, fra, k=2):.3f}’) go . => va !, bleu 1.000 i lost . => j’ai perdu ., bleu 1.000 he’s calm . => il est calme ., bleu 1.000 i’m home . => je suis chez moi ., bleu 1.000 enc_attention_weights = torch.cat(net.encoder.attention_weights, 0).reshape((num_layers, num_heads, -1, num_steps)) enc_attention_weights.shape torch.Size([2, 4, 10, 10])

在循环中，调用d2l.predict_seq2seq函数对每个英文句子进行预测翻译。该函数会返回翻译结果和解码器的注意力权重序列。然后，打印出英文句子、翻译结果和使用BLEU分数衡量的翻译准确度。其中，BLEU分数的计算使用...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from utils import * from Network import * %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt #hyperparams enc_seq_len = 6 dec_seq_len = 2 output_sequence_length = 1 dim_val = 10 dim_attn = 5 lr = 0.002 epochs = 20 n_heads = 3 n_decoder_layers = 3 n_encoder_layers = 3 batch_size = 15 #init network and optimizer t = Transformer(dim_val, dim_attn, 1,dec_seq_len, output_sequence_length, n_decoder_layers, n_encoder_layers, n_heads) optimizer = torch.optim.Adam(t.parameters(), lr=lr) #keep track of loss for graph losses = []

接下来，设置了一些超参数，如编码序列长度（enc_seq_len）、解码序列长度（dec_seq_len）、输出序列长度（output_sequence_length）等。这些参数将用于定义Transformer模型的输入和输出。 然后，定义了一些...

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class DecoderBlock(nn.Module): """解码器中第i个块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, i, **kwargs): super(DecoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.i = i self.attention1 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.attention2 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN(ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm3 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, state): enc_outputs, enc_valid_lens = state[0], state[1] # 训练阶段，输出序列的所有词元都在同一时间处理， # 因此state[2][self.i]初始化为None。 # 预测阶段，输出序列是通过词元一个接着一个解码的， # 因此state[2][self.i]包含着直到当前时间步第i个块解码的输出表示 if state[2][self.i] is None: key_values = X else: key_values = torch.cat((state[2][self.i], X), axis=1) state[2][self.i] = key_values if self.training: batch_size, num_steps, _ = X.shape # dec_valid_lens的开头:(batch_size,num_steps), # 其中每一行是[1,2,...,num_steps] dec_valid_lens = torch.arange( 1, num_steps + 1, device=X.device).repeat(batch_size, 1) else: dec_valid_lens = None # 自注意力 X2 = self.attention1(X, key_values, key_values, dec_valid_lens) Y = self.addnorm1(X, X2) # 编码器－解码器注意力。 # enc_outputs的开头:(batch_size,num_steps,num_hiddens) Y2 = self.attention2(Y, enc_outputs, enc_outputs, enc_valid_lens) Z = self.addnorm2(Y, Y2) return self.addnorm3(Z, self.ffn(Z)), state decoder_blk = DecoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5, 0) decoder_blk.eval() X = torch.ones((2, 100, 24)) state = [encoder_blk(X, valid_lens), valid_lens, [None]] decoder_blk(X, state)[0].shape torch.Size([2, 100, 24])

在预测阶段，解码器块会逐个词元地解码输出序列，因此state[2][self.i]包含了当前时间步之前的解码器块的输出表示。 如果是训练阶段，会根据输入张量X的形状创建一个有效长度张量dec_valid_lens。如果是预测阶段，...

enc_data_str = ''.join(format(byte, '08b') for byte in enc_data)的反功能代码

解密的代码应该是将二进制字符串enc_data_str转换回原来的字节串enc_data： enc_data = bytes(int(enc_data_str[i:i+8], 2) for i in range(0, len(enc_data_str), 8))

if args.data in data_parser.keys(): data_info = data_parser[args.data] args.data_path = data_info['data'] args.target = data_info['T'] args.enc_in, args.dec_in, args.c_out = data_info[args.features] args.detail_freq = args.freq args.freq = args.freq[-1:] print('Args in experiment:') print(args)

如果是，就将data_parser[args.data]的值赋给data_info，并将data_info中的'data'值赋给args.data_path，将'T'值赋给args.target，将[args.features]对应的值赋给args.enc_in、args.dec_in和args.c_out。然后将args....

class SFPVNet(nn.Module): def __init__(self, nOut=256, **kwargs): super(SFPVNet, self).__init__() self.modality = kwargs["modality"].lower() self.nOut = nOut self.filters = kwargs["filters"] if "wav" in self.modality: self.aud_enc = ResNetSE(SEBasicBlock, [3, 4, 6, 3], self.filters, nOut, **kwargs) if "rgb" in self.modality: self.rgb_enc = ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], self.filters, nOut, **kwargs) if "wav" in self.modality and "rgb" in self.modality: self.fc = nn.Linear(nOut * 2, 2) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x, eval_mode): if "wav" in self.modality and "rgb" in self.modality: x1 = x[0] x2 = x[1] x1 = self.aud_enc(x1) x2 = self.rgb_enc(x2, eval_mode) e = torch.cat((x1, x2), 1) a = self.fc(e) alpha = self.softmax(a) x = torch.mul(e[:, :x1.shape[1]].T, alpha[:, 0]).T x = x + torch.mul(e[:, x2.shape[1]:].T, alpha[:, 1]).T elif "wav" in self.modality: x = self.aud_enc(x) elif "rgb" in self.modality: x = self.rgb_enc(x, eval_mode) return x

这是一个 PyTorch 的神经网络模型，名为 SFPVNet，用于多模态输入数据的特征提取和分类任务。它包含了两个分支，一个是处理音频数据的分支，另一个是处理图像数据的分支。如果模态中包含了这两种数据，它会将它们的...

/** * * Base64 encode / decode * http://www.webtoolkit.info/ * **/ var Base64 = { // private property _keyStr : "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/=", // public method for encoding encode : function (input, binary) { binary = (binary != null) ? binary : false; var output = ""; var chr1, chr2, chr3, enc1, enc2, enc3, enc4; var i = 0; if (!binary) { input = Base64._utf8_encode(input); } while (i < input.length) { chr1 = input.charCodeAt(i++); chr2 = input.charCodeAt(i++); chr3 = input.charCodeAt(i++); enc1 = chr1 >> 2; enc2 = ((chr1 & 3) << 4) | (chr2 >> 4); enc3 = ((chr2 & 15) << 2) | (chr3 >> 6); enc4 = chr3 & 63; if (isNaN(chr2)) { enc3 = enc4 = 64; } else if (isNaN(chr3)) { enc4 = 64; } output = output + this._keyStr.charAt(enc1) + this._keyStr.charAt(enc2) + this._keyStr.charAt(enc3) + this._keyStr.charAt(enc4); } return output; }, // public method for decoding decode : function (input, binary) { binary = (binary != null) ? binary : false; var output = ""; var chr1, chr2, chr3; var enc1, enc2, enc3, enc4; var i = 0; input = input.replace(/[^A-Za-z0-9\+\/\=]/g, ""); while (i < input.length) { enc1 = this._keyStr.indexOf(input.charAt(i++)); enc2 = this._keyStr.indexOf(input.charAt(i++)); enc3 = this._keyStr.indexOf(input.charAt(i++)); enc4 = this._keyStr.indexOf(input.charAt(i++)); chr1 = (enc1 << 2) | (enc2 >> 4); chr2 = ((enc2 & 15) << 4) | (enc3 >> 2); chr3 = ((enc3 & 3) << 6) | enc4; output = output + String.fromCharCode(chr1); if (enc3 != 64) { output = output + String.fromCharCode(chr2); } if (enc4 != 64) { output = output + String.fromCharCode(chr3); } } if (!binary) { output = Base64._utf8_decode(output); } return output; }, // private method for UTF-8 encoding _utf8_encode : function (string) { string = string.replace(/\r\n/g,"\n"); var utftext = ""; for (var n = 0; n < string.length; n++) { var c = string.charCodeAt(n); if (c < 128) { utftext += String.fromCharCode(c); } else if((c > 127) && (c < 2048)) { utftext += String.fromCharCode((c >> 6) | 192); utftext += String.fromCharCode((c & 63) | 128); } else { utftext += String.fromCharCode((c >> 12) | 224); utftext += String.fromCharCode(((c >> 6) & 63) | 128); utftext += String.fromCharCode((c & 63) | 128); } } return utftext; }, // private method for UTF-8 decoding _utf8_decode : function (utftext) { var string = ""; var i = 0; var c = c1 = c2 = 0; while ( i < utftext.length ) { c = utftext.charCodeAt(i); if (c < 128) { string += String.fromCharCode(c); i++; } else if((c > 191) && (c < 224)) { c2 = utftext.charCodeAt(i+1); string += String.fromCharCode(((c & 31) << 6) | (c2 & 63)); i += 2; } else { c2 = utftext.charCodeAt(i+1); c3 = utftext.charCodeAt(i+2); string += String.fromCharCode(((c & 15) << 12) | ((c2 & 63) << 6) | (c3 & 63)); i += 3; } } return string; } }

这段代码是一个用于Base64编码和解码的工具类。它提供了两个方法：encode和decode。encode方法用于将输入的字符串进行Base64编码，decode方法用于将Base64编码的字符串解码为原始字符串。 在encode方法中，首先判断...

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资源摘要信息:"SSM动力电池数据管理系统（源码+数据库）301559" 该动力电池数据管理系统是一个完整的项目，基于Java的SSM（Spring, SpringMVC, Mybatis）框架开发，集成了前端技术Vue.js，并使用Redis作为数据缓存，适用于电动汽车电池状态的在线监控和管理。 1. 系统架构设计： - **Spring框架**：作为整个系统的依赖注入容器，负责管理整个系统的对象生命周期和业务逻辑的组织。 - **SpringMVC框架**：处理前端发送的HTTP请求，并将请求分发到对应的处理器进行处理，同时也负责返回响应到前端。 - **Mybatis框架**：用于数据持久化操作，主要负责与数据库的交互，包括数据的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 2. 数据库管理： - 系统中包含数据库设计，用于存储动力电池的数据，这些数据可以包括电池的电压、电流、温度、充放电状态等。 - 提供了动力电池数据格式的设置功能，可以灵活定义电池数据存储的格式，满足不同数据采集系统的要求。 3. 数据操作： - **数据批量导入**：为了高效处理大量电池数据，系统支持批量导入功能，可以将数据以文件形式上传至服务器，然后由系统自动解析并存储到数据库中。 - **数据查询**：实现了对动力电池数据的查询功能，可以根据不同的条件和时间段对电池数据进行检索，以图表和报表的形式展示。 - **数据报警**：系统能够根据预设的报警规则，对特定的电池数据异常状态进行监控，并及时发出报警信息。 4. 技术栈和工具： - **Java**：使用Java作为后端开发语言，具有良好的跨平台性和强大的生态支持。 - **Vue.js**：作为前端框架，用于构建用户界面，通过与后端进行数据交互，实现动态网页的渲染和用户交互逻辑。 - **Redis**：作为内存中的数据结构存储系统，可以作为数据库、缓存和消息中间件，用于减轻数据库压力和提高系统响应速度。 - **Idea**：指的可能是IntelliJ IDEA，作为Java开发的主要集成开发环境（IDE），提供了代码自动完成、重构、代码质量检查等功能。 5. 文件名称解释： - **CS741960_***：这是压缩包子文件的名称，根据命名规则，它可能是某个版本的代码快照或者备份，具体的时间戳表明了文件创建的日期和时间。 这个项目为动力电池的数据管理提供了一个高效、可靠和可视化的平台，能够帮助相关企业或个人更好地监控和管理电动汽车电池的状态，及时发现并处理潜在的问题，以保障电池的安全运行和延长其使用寿命。
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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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MapReduce分区机制揭秘：作业效率提升的关键所在

![MapReduce分区机制揭秘：作业效率提升的关键所在](http://www.uml.org.cn/bigdata/images/20180511413.png) # 1. MapReduce分区机制概述 MapReduce是大数据处理领域的一个核心概念，而分区机制作为其关键组成部分，对于数据处理效率和质量起着决定性作用。在本章中，我们将深入探讨MapReduce分区机制的工作原理以及它在数据处理流程中的基础作用，为后续章节中对分区策略分类、负载均衡、以及分区故障排查等内容的讨论打下坚实的基础。 MapReduce的分区操作是将Map任务的输出结果根据一定规则分发给不同的Reduce
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在电子商务平台上，如何通过CRM系统优化客户信息管理和行为分析？请结合DELL的CRM策略给出建议。

构建电商平台的CRM系统是一项复杂的任务，需要综合考虑客户信息管理、行为分析以及与客户的多渠道互动。DELL公司的CRM策略提供了一个绝佳的案例，通过它我们可以得到构建电商平台CRM系统的几点启示。 参考资源链接：[提升电商客户体验：DELL案例下的CRM策略](https://wenku.csdn.net/doc/55o3g08ifj?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，CRM系统的核心在于以客户为中心，这意味着所有的功能和服务都应该围绕如何提升客户体验来设计。DELL通过其直接销售模式和个性化服务成功地与客户建立起了长期的稳定关系，这提示我们在设计CRM系统时要重
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R语言桑基图绘制与SCI图输入文件代码分析

资源摘要信息:"桑基图_R语言绘制SCI图的输入文件及代码" 知识点: 1.桑基图概念及其应用 桑基图（Sankey Diagram）是一种特定类型的流程图，以直观的方式展示流经系统的能量、物料或成本等的数量。其特点是通过流量的宽度来表示数量大小，非常适合用于展示在不同步骤或阶段中数据量的变化。桑基图常用于能源转换、工业生产过程分析、金融资金流向、交通物流等领域。 2.R语言简介 R语言是一种用于统计分析、图形表示和报告的语言和环境。它特别适合于数据挖掘和数据分析，具有丰富的统计函数库和图形包，可以用于创建高质量的图表和复杂的数据模型。R语言在学术界和工业界都得到了广泛的应用，尤其是在生物信息学、金融分析、医学统计等领域。 3.绘制桑基图在R语言中的实现 在R语言中，可以利用一些特定的包（package）来绘制桑基图。比较流行的包有“ggplot2”结合“ggalluvial”，以及“plotly”。这些包提供了创建桑基图的函数和接口，用户可以通过编程的方式绘制出美观实用的桑基图。 4.输入文件在绘制桑基图中的作用 在使用R语言绘制桑基图时，通常需要准备输入文件。输入文件主要包含了桑基图所需的数据，如流量的起点、终点以及流量的大小等信息。这些数据必须以一定的结构组织起来，例如表格形式。R语言可以读取包括CSV、Excel、数据库等不同格式的数据文件，然后将这些数据加载到R环境中，为桑基图的绘制提供数据支持。 5.压缩文件的处理及文件名称解析 在本资源中，给定的压缩文件名称为"27桑基图"，暗示了该压缩包中包含了与桑基图相关的R语言输入文件及代码。此压缩文件可能包含了以下几个关键部分： a. 示例数据文件：可能是一个或多个CSV或Excel文件，包含了桑基图需要展示的数据。 b. R脚本文件：包含了一系列用R语言编写的代码，用于读取输入文件中的数据，并使用特定的包和函数绘制桑基图。 c. 说明文档：可能是一个Markdown或PDF文件，描述了如何使用这些输入文件和代码，以及如何操作R语言来生成桑基图。 6.如何在R语言中使用桑基图包 在R环境中，用户需要先安装和加载相应的包，然后编写脚本来定义桑基图的数据结构和视觉样式。脚本中会包括数据的读取、处理，以及使用包中的绘图函数来生成桑基图。通常涉及到的操作有：设定数据框（data frame）、映射变量、调整颜色和宽度参数等。 7.利用R语言绘制桑基图的实例 假设有一个数据文件记录了从不同能源转换到不同产品的能量流动，用户可以使用R语言的绘图包来展示这一流动过程。首先，将数据读入R，然后使用特定函数将数据映射到桑基图中，通过调整参数来优化图表的美观度和可读性，最终生成展示能源流动情况的桑基图。 总结：在本资源中，我们获得了关于如何在R语言中绘制桑基图的知识，包括了桑基图的概念、R语言的基础、如何准备和处理输入文件，以及通过R脚本绘制桑基图的方法。这些内容对于数据分析师和数据科学家来说是非常有价值的技能，尤其在需要可视化复杂数据流动和转换过程的场合。
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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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如何优化MapReduce分区过程：掌握性能提升的终极策略

![如何优化MapReduce分区过程：掌握性能提升的终极策略](https://img-blog.csdnimg.cn/20200727174414808.png) # 1. MapReduce分区过程概述 在处理大数据时，MapReduce的分区过程是数据处理的关键环节之一。它确保了每个Reducer获得合适的数据片段以便并行处理，这直接影响到任务的执行效率和最终的处理速度。 ## 1.1 MapReduce分区的作用 MapReduce的分区操作在数据从Map阶段转移到Reduce阶段时发挥作用。其核心作用是确定Map输出数据中的哪些数据属于同一个Reducer。这一过程确保了数据
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对于Java初学者来说，如何从源代码层面深入理解Java编程基础和项目实践的核心概念？

理解并分析一个Java项目的源代码对于初学者来说是一个挑战，但也是一个很好的学习过程。为了帮助你更好地从源代码层面深入理解Java编程基础和项目实践的核心概念，以下是分析步骤和关键点： 参考资源链接：[Java初学者入门项目源代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/6tj2ijjzbg?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要准备Java开发环境，安装JDK并配置好环境变量。选择一个集成开发环境（IDE），比如IntelliJ IDEA，它可以帮助你更快地浏览项目结构、代码提示和调试。 接着，浏览整个项目的文件结构，理解src/main/