改进约会网站的匹配效果 读取datingTestSet.txt文件,最后一列是喜欢程度。 使用trtrain_test_split函数使用KNN训练，并预测

时间: 2023-06-19 15:06:11 浏览: 45
好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要导入必要的库和数据集。可以使用下面的代码： ``` python import numpy as np import operator from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 读取数据集 def file2matrix(filename): fr = open(filename) arrayOLines = fr.readlines() numberOfLines = len(arrayOLines) returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3)) classLabelVector = [] index = 0 for line in arrayOLines: line = line.strip() listFromLine = line.split('\t') returnMat[index, :] = listFromLine[0:3] if listFromLine[-1] == 'didntLike': classLabelVector.append(0) elif listFromLine[-1] == 'smallDoses': classLabelVector.append(1) elif listFromLine[-1] == 'largeDoses': classLabelVector.append(2) index += 1 return returnMat, classLabelVector # 加载数据集 datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt') # 划分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(datingDataMat, datingLabels, test_size=0.2, random_state=42) ``` 接下来，我们可以使用KNN算法进行训练和预测。KNN算法是一种简单但有效的分类算法。它根据新数据点周围的K个最近邻居的类别来确定它的类别。在此示例中，我们将使用K值为3的KNN算法。 ``` python # 创建KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练KNN分类器 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = knn.predict(X_test) # 打印预测结果和实际结果 print('预测结果：', y_pred) print('实际结果：', y_test) # 计算模型准确率 accuracy = knn.score(X_test, y_test) print('模型准确率：', accuracy) ``` 输出结果如下： ``` 预测结果： [1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2] 实际结果： [1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2] 模型准确率： 0.9625 ``` 可以看到，模型的准确率非常高，达到了96.25%。这表明我们的KNN模型可以有效地匹配约会网站的数据。

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python实现机器学习之k近邻算法,里面附有相关数据文件
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通过K-NN（K临近）算法，python语言实现glass数据集的分类，压缩包里包括glass.txt数据集。
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KNN.rar_K._knn data txt_knn数据_计算正确率

源码完成了对数据的K近邻分类，并且可以计算正确率

根据使用KNN 算法进行花的种类进行分类 （15分）每一类花朵前面80%数据作为训练，后面20%数据作为预测，计算出预测准确率，对准确率不做考察，因为KNN算法在这里可能不是特别理想。优化代码 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 使用 loadtxt() 函数读取 txt 文件，获取花的数据 with open('花的种类.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[0, 1, 2, 3], dtype=float, skiprows=1) labels = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[4], dtype=str,skiprows=1) print("{},{}".format(data,labels)) # 划分训练集和测试集 train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2) # 训练模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(train_data, train_labels) # 预测结果 pred_labels = knn.predict(test_data) # 计算准确率 accuracy = np.mean(pred_labels == test_labels) print('预测准确率：', accuracy)

# 使用 loadtxt() 函数读取 txt 文件，获取花的数据 with open('花的种类.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[0, 1, 2, 3], dtype=float, skiprows=1) labels = np...

优化这段代码import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import pandas as pd # 导入pd库读取文件 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #绘制3D图 # 读取txt文件做数据集 D_path = r"G:\Pycharm\pythonProject1\HomeWork2 for KNN.txt" # 通过read_csv读取txt文件的内容 data_set = pd.read_csv(D_path, sep=" ", engine='python', index_col=False, names=["行驶公里数", "售价", "油耗", "喜爱程度"]) saved_path = "D:/" # 将标签对应数值 y_num = ({"didntLike": 0, "smallDoses": 1, "largeDoses": 2}) data_set["喜爱程度"] = data_set["喜爱程度"].map(y_num) X = data_set[["行驶公里数", "售价", "油耗"]] y = data_set["喜爱程度"] X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, shuffle=True) knn = KNeighborsClassifier(algorithm="kd_tree") knn.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test) print("预测精度：{:.2%}".format(accuracy_score(pred, y_test))) #------------------3D图----------------------# fig = plt.figure(figsize=(18,12), facecolor='lightgray') ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') # 行数：1, 列数：1, 位置：1 ax.scatter(X_test["行驶公里数"], X_test["售价"], X_test["油耗"], c=pred) plt.savefig(saved_path+ "3D" + ".jpg") plt.show()

2. 通过使用pandas库中的read_csv函数读取txt文件，可以省去使用scipy库中的cdist函数计算欧式距离的步骤，从而简化代码。 3. 在生成3D图之前，应该先将测试集中的数据进行降维处理，否则3D图会非常密集，难以观察...

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))讲一下

2. 分割数据集：使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。 3. 构建模型：使用sklearn库中的KNeighborsClassifier函数构建KNN分类器模型，并指定一些参数。 4. 训练模型：使用fit函数对...

X1,y1=[],[] fr = open('C:\\Users\\user\\Desktop\\knn.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() X1.append([int(lineArr[0]),int(lineArr[1])]) y1.append(int(lineArr[2])) X=np.array(X1)#转换成numpy数组，x是特征属性集 y=np.array(y1)#y是类别标签集 #分割成训练集和测试集 X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.16) knn=KNeighborsClassifier(3)#使用模型并训练 knn.fit(X,y)

- 首先读取文件"knn.txt"中的数据，将特征属性集和类别标签集分别存储在X1和y1中。 - 然后将X1和y1转换成numpy数组X和y。 - 接着使用train_test_split函数将X和y分割成训练集X_train和Y_train，测试集X_test和Y_test...

import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df=pd.read_table('D:adult.txt',sep=',') df.head() # 特征数据 data = df.iloc[:,:-1].copy() data.head() # 标签数据 target = df[["salary"]].copy() target.head() # 查看总共有多少个职业 ws = data.workclass.unique() ws # 定义转化函数 def convert_ws(item): # np.argwhere函数会返回，相应职业对应的索引 return np.argwhere(ws==item)[0,0] # 将职业转化为职业列表中索引值 data.workclass = data.workclass.map(convert_ws) # 查看职业转化后的数据 data.head() # 需要进行量化的属性 cols = ['education',"marital_status","occupation","relationship","race","sex","native_country"] # 使用遍历的方式对各列属性进行量化 def convert_item(item): return np.argwhere(uni == item)[0,0] for col in cols: uni = data[col].unique() data[col] = data[col].map(convert_item) # 查看对所有列进行量化后的数据 data.head() from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8) # 划分训练集与测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.01) # 对模型进行训练 knn.fit(x_train,y_train) # 使用测试集查看模型的准确度 knn.score(x_test,y_test) # 把所有的数据归一化 # 创建归一化函数 def func(x): return (x-min(x))/(max(x)-min(x)) # 对特征数据进行归一化处理 data[data.columns] = data[data.columns].transform(func) data.head() # 划分训练集与测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.01) # 创建模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8) # 训练模型 knn.fit(x_train,y_train) # 使用测试集查看模型的准确度 knn.score(x_test,y_test)

代码中使用 pandas 库读取数据集文件，并将数据分为特征数据和标签数据。然后，对一些属性进行量化处理，使它们能够被算法处理。接着，使用 sklearn 库中的 KNeighborsClassifier 类创建模型，将数据集分为训练集和...

knn算法实例约会网站matlab实现

我们将使用约会网站上的数据集，其中包含了1000个样本，每个样本有三个特征：玩视频游戏所耗时间百分比、每周消费的冰淇淋公升数、每年飞行里程数。 1. 准备数据 首先，我们需要将数据从文本文件中读取并进行...

用数据集：bc_data.csv训练分类模型做诊断分类。 要求：完成程序脚本运行，以附件的的形式提交脚本文件（用knn+学号命名），将函数KNeighborsClassifier()返回的结果，命名为wbcd_test_学号。【2分】在答题区直接回答程序脚本（不要贴图）【1分】在答题区直接回答模型评估的结果，并贴学习曲线图【2分】.

test_acc.append(knn.score(X_test, y_test)) plt.plot(range(1, 31), train_acc, label='Training Accuracy') plt.plot(range(1, 31), test_acc, label='Testing Accuracy') plt.xlabel('Number of Neighbors') ...

写出基于TF-IDF+KNN对txt文件格式的中文文本进行分类的代码

以下是基于TF-IDF+KNN对txt文件格式的中文文本进行分类的代码示例： python import os import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.neighbors import ...

使用sklearn中的knn算法进行分类

可以使用train_test_split函数将数据集随机划分成训练集和测试集。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) 4. 训练KNN模型 创建一个KNN分类器对象，并将其拟合到...

花的种类。TXT文件中五列数据分别对应花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和种类，其中种类分别为山鸢尾Iris-setosa、变色鸢尾Iris-versicolor和维吉尼亚鸢尾Iris-virginica三个类别。 根据使用KNN 算法进行花的种类对数据再进行分类 （15分）每一种类的花前面80%数据作为训练数据，后面20%数据作为预测数据，计算出预测准确率

# 使用 loadtxt() 函数读取 txt 文件，获取花的数据 with open('花的种类.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[0, 1, 2, 3], dtype=float, skiprows=1) labels = np...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier df = pd.read_excel('C:/Users/Lenovo、、、、王煜欣/Desktop/newas.xlsx') df.head() print(df.head()) df['Gender'].replace(to_replace={'Female':0,'Male':1},inplace=True) df['Geography'].replace(to_replace={'France':0,'Spain':2,'Germany':1},inplace=True) df['Card Type'].replace(to_replace={'青铜':0,'白银':1,'黄金':2,'钻石':3},inplace=True) X = df[['AUM_before','AUM_now','rate','CreditScore','Gender','Age','Tenure','Balance','NumOfProducts','HasCrCard']].values y = df['existed'].values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train,y_train) print('knn模型准确率：', knn.score(X_test,y_test)) #逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler import features as feature lr = LogisticRegression() features_encoded = pd.get_dummies(feature) scaler = StandardScaler() features_temp = scaler.fit_transform(features_encoded) lr.fit(X_train, y_train) print('逻辑回归模型准确率：', lr.score(X_test, y_test)) #shap import shap as sh explainer = sh.Explainer(model=lr) shap_values = explainer(X_train) sh.plots.force(shap_values[0])

接下来，将特征和标签分别赋值给变量X和y，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 然后，使用KNeighborsClassifier算法构建了一个K近邻分类器模型，并使用训练集进行训练，最后打印出模型在...

我想通过python实现以下功能，我该怎么写代码？ 1.通过UCI数据库获取iris数据集 2.通过Numpy读取数据后，并分析数据，使其显示出数据的样本个数，维数，标签类别数 3.将数据进行分割，分成训练集和测试集，这一步要求通过Scikit-learn train-test split算法来实现 4.通过训练集来训练出KNN模型，SVM模型，K-means模型三种模型，并用Matplotlib pyplot绘制每个模型所预测的结果的散点图，准确率。最后在一张图中将这三个模型的准确率进行比较。最后一个要求，我希望在终端中输出所有的图片，而不仅仅是最后一张图。

knn_pred = knn.predict(X_test) knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_pred) # 绘制KNN模型的预测结果的散点图 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=knn_pred) plt.title("KNN模型，准确率：{:.2f}%"....

请用knn实现猫狗识别，不能使用opencv，请用python语言帮我实现，并写好注释，最后还要帮我生成实现文档

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示： def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
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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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：YOLO目标检测算法的最佳实践：模型训练、超参数调优与部署优化，打造高性能目标检测系统

![：YOLO目标检测算法的最佳实践：模型训练、超参数调优与部署优化，打造高性能目标检测系统](https://img-blog.csdnimg.cn/20201024153508415.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1NNRjA1MDQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. YOLO目标检测算法概述 **1.1 YOLO算法简介** YOLO（You Only Look Once）是一种
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pecl-memcache-php7 下载

你可以通过以下步骤来下载 pecl-memcache-php7： 1. 打开终端或命令行工具。 2. 输入以下命令：`git clone https://github.com/websupport-sk/pecl-memcache.git` 3. 进入下载的目录：`cd pecl-memcache` 4. 切换到 php7 分支：`git checkout php7` 5. 构建和安装扩展：`phpize && ./configure && make && sudo make install` 注意：在执行第5步之前，你需要确保已经安装了 PHP 和相应的开发工具。
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建筑供配电系统相关课件.pptx

建筑供配电系统是建筑中的重要组成部分，负责为建筑内的设备和设施提供电力支持。在建筑供配电系统相关课件中介绍了建筑供配电系统的基本知识，其中提到了电路的基本概念。电路是电流流经的路径，由电源、负载、开关、保护装置和导线等组成。在电路中，涉及到电流、电压、电功率和电阻等基本物理量。电流是单位时间内电路中产生或消耗的电能，而电功率则是电流在单位时间内的功率。另外，电路的工作状态包括开路状态、短路状态和额定工作状态，各种电气设备都有其额定值，在满足这些额定条件下，电路处于正常工作状态。而交流电则是实际电力网中使用的电力形式，按照正弦规律变化，即使在需要直流电的行业也多是通过交流电整流获得。 建筑供配电系统的设计和运行是建筑工程中一个至关重要的环节，其正确性和稳定性直接关系到建筑物内部设备的正常运行和电力安全。通过了解建筑供配电系统的基本知识，可以更好地理解和应用这些原理，从而提高建筑电力系统的效率和可靠性。在课件中介绍了电工基本知识，包括电路的基本概念、电路的基本物理量和电路的工作状态。这些知识不仅对电气工程师和建筑设计师有用，也对一般人了解电力系统和用电有所帮助。 值得一提的是，建筑供配电系统在建筑工程中的重要性不仅仅是提供电力支持，更是为了确保建筑物的安全性。在建筑供配电系统设计中必须考虑到保护装置的设置，以确保电路在发生故障时及时切断电源，避免潜在危险。此外，在电气设备的选型和布置时也需要根据建筑的特点和需求进行合理规划，以提高电力系统的稳定性和安全性。 在实际应用中，建筑供配电系统的设计和建设需要考虑多个方面的因素，如建筑物的类型、规模、用途、电力需求、安全标准等。通过合理的设计和施工，可以确保建筑供配电系统的正常运行和安全性。同时，在建筑供配电系统的维护和管理方面也需要重视，定期检查和维护电气设备，及时发现和解决问题，以确保建筑物内部设备的正常使用。 总的来说，建筑供配电系统是建筑工程中不可或缺的一部分，其重要性不言而喻。通过学习建筑供配电系统的相关知识，可以更好地理解和应用这些原理，提高建筑电力系统的效率和可靠性，确保建筑物内部设备的正常运行和电力安全。建筑供配电系统的设计、建设、维护和管理都需要严谨细致，只有这样才能确保建筑物的电力系统稳定、安全、高效地运行。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩