mydata1 <- setwd("E://ZHY.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8")

时间: 2023-07-19 09:13:34 浏览: 156
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将csv文件ANSI格式转UTF-8

setwd() 函数是用来设置工作目录的，它的参数应该是一个目录的路径，而不是文件的路径。如果你想读取文件，应该使用 read.csv() 函数，例如： ``` mydata1 <- read.csv("E://ZHY.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8") ``` 这行代码会将 "E://ZHY.csv" 这个文件读入到 mydata1 这个变量中。请确保文件路径和文件名正确，并且文件存在。
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dingtalk-sdk-java.zip

先把dingtalk-sdk-java安装到本地的 maven库...mvn install:install-file -Dfile=/Users/dufuzhong/MyData/MyCode/demo/dingtalk-sdk-java/taobao-sdk-java-auto_1479188381469-20200703.jar -DgroupId=dingding -Darti

下面哪条命令可以实现对数据库的导出（1 分） A．mysqld -uroot -p mydata > c:/1.sql B．mysqldump -uroot -p mydata > c:/1.sql C．mysql -uroot -p mydata > c:/1.sql D．source -uroot -p mydata > c:/1.sql

例如，以下命令可以将名为 mydata 的数据库导出到文件 c:/1.sql 中： mysqldump -uroot -p mydata > c:/1.sql 在上面的命令中，-uroot 参数表示使用 root 用户登录 MySQL，-p 参数表示需要输入...

请用docker-compose写出下面这串代码： docker run --name es-s2 --restart=always -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -v /mydata/se_cluster/es-s2/config:/usr/share/elasticsearch/config -v /mydata/se_cluster/es-s2/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mydata/se_cluster/es-s2/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -v /mydata/se_cluster/es-s2/logs:/usr/share/elasticsearch/logs -e TAKE_FILE_OWNERSHIP="true" -d elasticsearch:7.9.0

- TAKE_FILE_OWNERSHIP=true volumes: - /mydata/se_cluster/es-s2/config:/usr/share/elasticsearch/config - /mydata/se_cluster/es-s2/data:/usr/share/elasticsearch/data - /mydata/se_cluster/es-s2/...

library(raster) # 输入路径 in_path <- "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118x/" # 输出路径 out_path <- "E:/LAI/GLASS_LAI/IWEMS_LAI/8118s/" # 读取8天一个的tif文件 r <- raster(paste0(in_path, "/19810101.tif")) # 获取每小时的时间戳 times <- seq(as.POSIXct('2022-01-01 00:00:00'), as.POSIXct('2022-01-08 23:00:00'), by = 'hour') # 新建一个空白矩阵 new_r <- raster(nrow = nrow(r), ncol = ncol(r), xmn = extent(r)[1], xmx = extent(r)[2], ymn = extent(r)[3], ymx = extent(r)[4], crs = proj4string(r)) # 将每小时的值设置为第一天的值 for (i in seq_along(times)) { new_r[[i]] <- r[[1]] } # 设置时间属性 names(new_r) <- format(times, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 导出为tif文件 writeRaster(new_r, filename = paste0(out_path, "/hourly_data.tif"), format = "GTiff", overwrite = TRUE)请修改以上代码

以上的代码是用来将一天的栅格数据扩展到一...writeRaster(new_r, filename = "D:/mydata/output/new_data.tif", format = "GTiff", overwrite = TRUE) 这些代码片段可以帮助你修改原始代码以适应你的数据和需求。

<html> <head> <script src="/libs/adapter.min.js"></script> <script src="/webrtcstreamer.js"></script> <script src="https://cdn" .bootcdn.net/ajax/libs/socket.io/4.6.1/socket.io.js"></script> <canvas id="canvas"></canvas> <script> var webRtcServer = null; window.onload = function () { webRtcServer = new WebRtcStreamer("video1", "http://192.168.6.199:8000"); //这里填写你自己部分的WebRtcStreamer服务地址 webRtcServer.connect("rtsp://admin:ztjg1234@183.67.25.102:8554/Streaming/Channels/2501", "", "rtptransport=tcp&timeout=60"); //这里填可以经常预览的rtsp地址，可以先使用vlc或者其他软件测试一下地址的有效 }; 窗户。onbeforeunload = function () { webRtcServer.disconnect(); }; </script> </head> <body> </body> </html> <script> var socket = null; function initWebSocket() { socket = io.connect("ws://192.168.6.199:5001/echo", { timeout: 300000, }); socket.on("connect", () => { console.log("建立链接"); socket.emit("videocv", {data: "我已连接！",sid:socket.id,url: 'rtsp://admin:ztjg1234@183.67.25.102:8554/Streaming/Channels/2501'}); }); socket.on("disconnect", () => { console.log("连接断开"); }); socket.on("mydata", (msg) => { // 接收数据 console.log(msg); }); } initWebSocket(); </script>这是一段yolov5前端接收数据的代码，如何利用传出的数据画出密码框，写出对应代码

socket.on("mydata", (msg) => { // 解析数据 var data = JSON.parse(msg); // 绘制识别框 for (var i = 0; i < data.length; i++) { var obj = data[i]; var x = obj.xmin * canvas.width; var y = obj....

把这串代码用docker run写出来： nacos-s3: image: nacos/nacos-server container_name: nacos-s3 hostname: nacos-s3 # restart: always volumes: - /etc/localtime:/etc/localtime - /mydata/nacos-s3/logs:/home/nacos/logs environment: PREFER_HOST_MODE: ip MODE: cluster NACOS_SERVERS: "192.168.2.100:8849 192.168.2.100:8848 192.168.2.100:8847" SPRING_DATASOURCE_PLATFORM: mysql MYSQL_SERVICE_HOST: 192.168.2.102 MYSQL_SERVICE_USER: root MYSQL_SERVICE_PASSWORD: 123456 MYSQL_SERVICE_DB_NAME: nacos-conf ports: - "8847:8848"

-v /mydata/nacos-s3/logs:/home/nacos/logs \ -e PREFER_HOST_MODE=ip \ -e MODE=cluster \ -e NACOS_SERVERS="192.168.2.100:8849 192.168.2.100:8848 192.168.2.100:8847" \ -e SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=mysql...

<html> <head> <script src="/libs/adapter.min.js"></script> <script src="/webrtcstreamer.js"></script> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/socket.io/4.6.1/socket.io.js"></script> <canvas id="canvas"></canvas> <script> var webRtcServer = null; window.onload = function () { webRtcServer = new WebRtcStreamer("video1", "http://192.168.6.199:8000"); //这里填你自己部署的WebRtcStreamer服务地址 webRtcServer.connect("rtsp://admin:ztjg1234@183.67.25.102:8554/Streaming/Channels/2501", "", "rtptransport=tcp&timeout=60"); //这里填可以正常预览的rtsp地址，可以先使用vlc或其他软件测试一下地址的有效性 }; window.onbeforeunload = function () { webRtcServer.disconnect(); }; </script> </head> <body> </body> </html> <script> var socket = null; function initWebSocket() { socket = io.connect("ws://192.168.6.199:5001/echo", { timeout: 300000, }); socket.on("connect", () => { console.log("建立链接"); socket.emit("videocv", {data: "I'm connected!",sid:socket.id,url:'rtsp://admin:ztjg1234@183.67.25.102:8554/Streaming/Channels/2501'}); }); socket.on("disconnect", () => { console.log("连接断开"); }); socket.on("mydata", (msg) => { // 接受数据 console.log(msg); }); } initWebSocket(); </script>这是一段yolov5前端接收数据的代码，如何利用传出的数据画出识别框，写出相应代码

i < data.length; i++) { var obj = data[i]; var x = obj.xmin * canvas.width; var y = obj.ymin * canvas.height; var w = (obj.xmax - obj.xmin) * canvas.width; var h = (obj.ymax - obj.ymin) * canvas...

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这看起来像是一些关于数据集的信息，你的数据集有三个子集：train、val和test，其中train.txt是用于训练的图像文件列表，val.txt是用于...此外，你的数据集中有两个类别：person和car，0代表person类别，1代表car类别。

data=read.csv("D:/rowdata/data.csv") mydata1=ts(data[,2],start=1995) diff_data1=diff(mydata1)怎么对差分后的数据进行var模型建立，绘制脉冲响应函数？

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mydata1<-read.table(file="clipboard",header=TRUE哪错了？

缺少文件路径或文件名。应该将文件路径或文件名作为字符串传递给file参数。例如： mydata1 <- read.table(file = "C:/Users/UserName/Documents/data.txt", header = TRUE)

错误: 意外的')'在"myData = read.table("D:/QQ下载/myData.txt", header = T))"里

是的，这个错误是因为你在读取数据时，多了一个右括号，导致代码语法错误。你需要将代码修改为： ...myData <- read.table("D:/QQ下载/myData.txt", header = T) 这样就可以正确读取数据了。

Get() { console.log("'--get--'"); this.MyData.timeStamp = GetTime(); this.MyData.nonceStr = GetRandonNum(); const data = Object.keys(this.MyData).map(key => { return encodeURIComponent(key) + '=' + encodeURIComponent(this.MyData[key]); }).join('&'); this.MyKey = GetSign(data); const newData = data + "&sign=" + this.MyKey; Post('https://api.dwith.cn/gateway/parking/list.action', newData) .then(response => { this.Arr = response; }); },

<button @click="refresh">刷新页面</button> 这样，当你点击按钮时，refreshPage 的值将被设置为 true，并触发 Get() 方法刷新页面并重新获取数据。请注意，在重新获取数据后，将 refreshPage 设置为 ...

###Logistic ##数据集划分 set.seed(1) train_id=sample(1:nrow(data),0.7*nrow(data)) train=data[train_id,] test=data[-train_id,] write.csv(train,file = "train.csv") write.csv(test,file="tset.csv") ###logistics和列线图 anyNA(train) mydata <- train install.packages("rms") library(rms) library(Hmisc) attach(mydata) dd <- datadist(mydata) options(datadist='dd') fit0 <- lrm(outcom~BMI+fus+lym+mon+alt+ast+ldh+ na+crp+aptt+inr+sssj+pzsxj+mmzj+pmzj+xxbbhz +shmmzj ,data=mydata,x=T,y=T)#lasso回归中筛选出的变量 fit0 nom0 <- nomogram(fit0,fun=plogis,fun.at = c(.001,.01,.05,.5, .95, .99,.999), lp=T,funlabel="thrombus rate") plot(nom0) fit1 <- lrm(outcom ~ BMI+lym+fus +aptt+sssj+mmzj, data = mydata,x=T,y=T)#对于不显著的指标予以剔除 fit1 summary(fit1) ##nomogram nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") plot(nom1) ###predict预测并做ROC install.packages("rms") library(rms) install.packages("tidyverse") library(tidyverse) anyNA(train) fit1 gd <- predict(fit1, newdata = train, se.fit = FALSE, dispersion = NULL, terms = FALSE, na.action = na.pass) gd2 <- predict(fit1,newdata=test, se.fit=FALSE,dispersion=NULL,terms=NULL, na.action=na.pass)

nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") plot(nom1) ###predict预测并做ROC install.packages("tidyverse") ...

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"<NetWt xsi:nil=\"true\" /></root>"; XmlMapper xmlMapper = new XmlMapper(); MyData data = xmlMapper.readValue(xml, MyData.class); System.out.println(data.getLevyBlAmt()); // null System.out....

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snps = mydata$SNP, # 提取 mydata 数据框的 SNP 列 outcomes = 'ieu-a-1127', proxies = FALSE, maf_threshold = 0.01, access_token = NULL ) 另外，你在上面的代码中使用了 asm_1 数据框，但是它没有...

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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。