final_valid_predictions = pd.DataFrame.from_dict(final_valid_predictions, orient="index").reset_index() final_valid_predictions.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] final_valid_predictions.to_csv(r"oof.csv", index=False) test_dict = {} test_dict.update(dict(zip(test.Id.values.tolist(), test_preds))) submission = pd.DataFrame.from_dict(test_dict, orient="index").reset_index() submission.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] submission.to_csv(r"submission.csv", index=False) submission

时间: 2024-04-08 09:32:10 浏览: 159
RAR

f-teain.rar_Data mining_large data matlab_predictions

这段代码将验证集和测试集的预测结果保存到csv文件中。首先，将final_valid_predictions转换为DataFrame格式，并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1'，然后将其保存为名为'oof.csv'的文件。接着，将test_dict转换为DataFrame格式，并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1'，最后将其保存为名为'submission.csv'的文件。submission是保存了测试集预测结果的DataFrame。你可以将submission输出来查看结果。
阅读全文

相关推荐

rar

高级分类器：支持向量机( SVM).rar_R svm_SVM_SVM.R

confusionMatrix(predictions, test_data$target) 此外，我们还可以使用tune.svm()函数进行参数调优，寻找最佳的cost和gamma组合： R tuned_params <- tune.svm(target ~ ., data = train_data, ...
gz

tRNAscan-SE.tar.gz_One Three One_predictions_tRNA scan_tRNAsc_tR

predictions are output in standard tabular or ACeDB format. tRNAscan-SE does no tRNA detection itself, but instead combines the strengths of three independent tRNA prediction programs by negotiating ...

#scaling data x_train_scaled = scaler.fit_transform(x_train1) x_train1= pd.DataFrame(x_train_scaled) x_valid_scaled = scaler.fit_transform(x_valid1) x_valid1 = pd.DataFrame(x_valid_scaled) #using gridsearch to find the best parameter params = {'n_neighbors':[2,3,4,5,6,7,8,9]} knn = neighbors.KNeighborsRegressor() model = GridSearchCV(knn, params, cv=5) #fit the model and make predictions model.fit(x_train1,y_train1) preds = model.predict(x_valid1)解释每行代码用途

4. x_valid1 = pd.DataFrame(x_valid_scaled) - 将归一化后的验证集数据转换成 pandas DataFrame 格式，以便后续处理。 5. params = {'n_neighbors':[2,3,4,5,6,7,8,9]} - 定义超参数列表，用于在 KNN 模型中...

model = RandomForestClassifier(random_state=1, n_estimators=10, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1) model.fit(train_titanic, train_label) predictions = model.predict(df_test) result = pd.DataFrame({'PassengerId':titanic_test['PassengerId'].as_matrix(), 'Survived':predictions.astype(np.int32)}) result.to_csv("random_forest_predictions.csv", index=False) print(pd.read_csv("random_forest_predictions.csv"))

这段代码是使用随机森林算法对 Titanic 数据集进行分类，并将预测结果保存到 CSV 文件中。其中，模型的参数设置为：随机种子为 1，决策树数量为 10，最小分割样本数为 2，最小叶子节点样本数为 1。...

data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据副本3.csv', index_col=0, parse_dates=True) data.index = pd.to_datetime(data.index, unit='s') data = data.dropna() # 绘制原始时间序列图 plt.plot(data) plt.title('Original Time Series') plt.show() # 对时间序列进行平稳化处理 predictions_diff = pd.Series(data.fittedvalues, copy=True) predictions_diff_cumsum = predictions_diff.cumsum() predictions = pd.Series(data['y'].iloc[0], index=data.index) predictions = predictions.add(predictions_diff_cumsum, fill_value=0) # 绘制平稳化后的时间序列图 plt.plot(predictions) plt.title('Stabilized Time Series') plt.show(),如何修改成功运行AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'fittedvalues'

根据提示信息，这段代码出错的原因是 DataFrame 对象没有属性 'fittedvalues'。这可能是因为在对时间序列进行平稳化处理时，使用了某个模型对数据进行了拟合，但是没有将拟合后的结果保存在 DataFrame 对象中。因此...

def LocKeyJSON(self, logfldr): log.debug("Loc Keyps_Feature") keyps_feature = [] keyps_data = {} i = 0 for data in self.loc_dataloader: loc_x, loc_y = data _, _, predictions = self.model(loc_x.cuda().float()) predictions = np.array(predictions.cpu().detach().numpy()) predictions = predictions.flatten() predictions = predictions.tolist() keyps_data[i] = predictions i += 1 json.dumps(keyps_data) with open(logfldr + '/keyps_feature.json', 'a') as t: json.dump(keyps_data, t)

这段代码是用来生成一个叫做 "keyps_feature.json" 的文件，其中包含一个字典，这个字典的键为 0 到 n-1，值为一个列表，其中包含了模型对于某些输入数据的预测结果。具体来说，这个模型会读入一个叫做 "self.loc_...

final_valid_predictions = {} final_test_predictions = [] scores = [] log_losses = [] balanced_log_losses = [] weights = [] for fold in range(5): train_df = df[df['fold'] != fold] valid_df = df[df['fold'] == fold] valid_ids = valid_df.Id.values.tolist() X_train, y_train = train_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), train_df['Class'] X_valid, y_valid = valid_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), valid_df['Class'] lgb = LGBMClassifier(boosting_type='goss', learning_rate=0.06733232950390658, n_estimators = 50000, early_stopping_round = 300, random_state=42, subsample=0.6970532011679706, colsample_bytree=0.6055755840633003, class_weight='balanced', metric='none', is_unbalance=True, max_depth=8) lgb.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_valid, y_valid), verbose=1000, eval_metric=lgb_metric) y_pred = lgb.predict_proba(X_valid) preds_test = lgb.predict_proba(test_df.drop(['Id'], axis=1).values) final_test_predictions.append(preds_test) final_valid_predictions.update(dict(zip(valid_ids, y_pred))) logloss = log_loss(y_valid, y_pred) balanced_logloss = balanced_log_loss(y_valid, y_pred[:, 1]) log_losses.append(logloss) balanced_log_losses.append(balanced_logloss) weights.append(1/balanced_logloss) print(f"Fold: {fold}, log loss: {round(logloss, 3)}, balanced los loss: {round(balanced_logloss, 3)}") print() print("Log Loss") print(log_losses) print(np.mean(log_losses), np.std(log_losses)) print() print("Balanced Log Loss") print(balanced_log_losses) print(np.mean(balanced_log_losses), np.std(balanced_log_losses)) print() print("Weights") print(weights)

这段代码是一个基于LightGBM模型的5折交叉验证训练过程，其中使用了加权的log loss作为评价...这里的final_valid_predictions是每个样本在验证集上的预测概率，final_test_predictions是每个样本在测试集上的预测概率。

# 测试部分，每次喂入 batch_size 张图片 with torch.no_grad(): my_resnet.eval() # 测试模式 correct = list(0. for i in range(2)) total = list(0. for i in range(2)) for j, (inputs, label_class) in enumerate(test_loader): inputs = inputs.to(device) # 输入图像 label_class = label_class.to(device) # 类别标签 label_class = label_class.long() outputs_class = my_resnet(inputs) # （输出：类别独热码） loss = loss_func(outputs_class, label_class) valid_loss += loss.item() * inputs.size(0) ret, predictions = torch.max(outputs_class.data, 1) correct_counts = predictions.eq(label_class.data.view_as(predictions)) acc = torch.mean(correct_counts.type(torch.FloatTensor)) valid_class_acc += acc.item() * inputs.size(0) res = predictions == label_class for label_idx in range(len(label_class)): label_single = label_class[label_idx] correct[label_single] += res[label_idx].item() total[label_single] += 1 这部分代码是做什么的 介绍一下 谢谢！！

然后计算该输出与实际标签之间的损失，并将该损失值加到 valid_loss 中。接着，根据该输出预测出类别，并计算该预测的准确率。最后，根据预测的结果，统计每个类别的正确数量和总数量，以便计算每个类别的准确率。在...

#make predictions and find the rmse preds = model.predict(x_valid1) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(y_valid1)-np.array(preds)),2))) rms 。解释每行代码用途

rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(y_valid1) - np.array(preds)), 2))) # 计算预测结果与实际结果之间的均方根误差（RMSE） rms # 输出RMSE值 注释中的代码用途如下： - 第一行代码 preds = model....

#split into train and validation train1 = new_data[:2187] valid1 = new_data[2187:] x_train1 = train1.drop('close', axis=1) y_train1 = train1['close'] x_valid1 = valid1.drop('close', axis=1) y_valid1 = valid1['close'] #implement linear regression from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(x_train1,y_train1)w = model.coef_ b = model.intercept_ #得到bias值 print(len(w)) # 输出参数数目 print([round(i,2) for i in w]) #输出w列表，保留5位小数 print(b) #输出bias#make predictions and find the rmse preds = model.predict(x_valid1) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(y_valid1)-np.array(preds)),2))) rms 解释每行代码

- x_valid1 = valid1.drop('close', axis=1): 从 valid1 中删除 close 列，得到验证数据的特征矩阵 x_valid1。 - y_valid1 = valid1['close']: 将 valid1 中的 close 列提取出来，得到验证数据的目标...

import pandas as pd import joblib model = joblib.load('rf_model.pkl') data = pd.read_csv('E:\\遍历波段运算\\csv\\11.csv') X = data.drop(['Row', 'Column'], axis=1) # 使用加载的模型进行预测 y_pred = model.predict(data) print(y_pred) results = pd.DataFrame({'有机质': y_pred}) results.to_csv('predictions.csv', index=False)ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - Column - Row

results.to_csv('predictions.csv', index=False) 在修改后的代码中，我们首先通过 model.feature_names_ 获取训练数据集中的特征列名称，然后将测试数据集的特征列与训练数据集的特征列名称和顺序完全一致，...

def plot_confuse(model, x_val, y_val): predictions = model.predict_classes(x_val) truelabel = y_val.argmax(axis=-1) # 将one-hot转化为label conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions) plt.figure() plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) + 1))

这个代码将使用model的predict()方法获取模型的预测结果predictions，然后使用numpy.argmax()函数获取预测结果的类别predicted_classes。同时，使用numpy.argmax()函数将y_val从one-hot编码转化为标签形式，并保存在...

test_images = [...] # 定义测试集图像路径 test_data = [] for path in test_images: image = imageio.imread(path) image = np.expand_dims(image, axis=-1) image = image / 255.0 test_data.append(image) test_data = np.array(test_data) predictions = model.predict(test_data)测试文件路径为test,怎么改

你可以使用os模块读取test文件夹中的所有图像文件路径，然后进行预测...predictions = model.predict(test_data) # 对测试数据进行预测 注意：以上代码中的model指的是你训练好的模型，需要先加载或重新训练。

from PIL import Image import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_directory = './lty/bird-species/valid/AMERICAN BITTERN' img_size = 224 images = [] for filename in os.listdir(image_directory): path = os.path.join(image_directory, filename) img = Image.open(path) img = img.resize((img_size, img_size)) images.append(img) images = np.array([np.array(img) for img in images]) images = images / 255.0 predictions = model.predict(images) # Select image to display img_index = 0 # Get predicted class label class_label = np.argmax(predictions[img_index]) # Display image and predicted class label plt.imshow(images[img_index]) plt.axis('off') plt.title('Predicted class: ' + str(class_label)) plt.show()什么意思

这段代码是一个用于图像分类的机器学习程序，它使用了Python中的PIL库、numpy库和matplotlib库。程序读取一个指定目录下的一系列图片，并将它们的大小都调整为224x224像素。接着，程序将这些图片转换成numpy数组，并...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据，并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1)

在你的代码中，你正在尝试从 train_data 对象上调用一个名为 "predict" 的方法，而 train_data 实际上是一个 DataFrame 对象，该对象并没有 "predict" 方法。你应该使用你之前定义的随机森林分类器对象 ...

K.set_learning_phase(0) base_model = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3), ) for layer in base_model.layers: layer.trainable=False K.set_learning_phase(1) x = base_model.output x = layers.GlobalMaxPooling2D()(x) x = layers.Dense(512, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) x = layers.Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) predictions = layers.Dense(4, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) model.summary()

这段代码是使用 Keras 搭建一个基于 DenseNet121 的图像...接下来，通过两个全连接层和一个 softmax 层构建了一个分类器，最后通过 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) 创建了完整的模型。

# 将调整后的数据转换为NumPy数组并进行预测 resized_test_data = np.array(resized_test_data) predictions = model.predict(resized_test_data) for i, pred in enumerate(predictions): filename = os.listdir(test_images)[i] new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '_prediction.png' # 构造新文件名 imageio.imwrite(new_filename, pred)怎么改

predictions = model.predict(resized_test_data) for i, pred in enumerate(predictions): filename = os.listdir(test_images)[i] new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '_prediction.png' # 构造新...

df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量，使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023年求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info) mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions) 希望这些优化...

修正以下代码param_grid = { 'c': [2, 3, 4, 5], 'm': [1.1, 1.2, 1.3, 1.4], 'error': [0.001, 0.005, 0.01], 'maxiter': [500, 1000, 1500] } # 初始化模型 cmeans = fuzz.cluster.cmeans # 使用网格搜索法 clf = GridSearchCV(cmeans, param_grid) # 模型训练 test_u, _, _, _, _, _= fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=0.005, maxiter=1000) test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0) # 计算 metrics test_accuracy = accuracy_score(test_y, test_predictions) print(clf.best_params_)

from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score import skfuzzy as fuzz # 定义超参数的取值范围 param_grid = { 'c': [2, 3, 4, 5], 'm': [1.1, 1.2, 1.3, 1.4]...

最新推荐

recommend-type

java源码资源手机游戏J2ME毕业设计

java源码资源手机游戏J2ME毕业设计提取方式是百度网盘分享地址
recommend-type

基于Python和Opencv的车牌识别系统实现

资源摘要信息:"车牌识别项目系统基于python设计" 1. 车牌识别系统概述 车牌识别系统是一种利用计算机视觉技术、图像处理技术和模式识别技术自动识别车牌信息的系统。它广泛应用于交通管理、停车场管理、高速公路收费等多个领域。该系统的核心功能包括车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别。 2. Python在车牌识别中的应用 Python作为一种高级编程语言，因其简洁的语法和强大的库支持，非常适合进行车牌识别系统的开发。Python在图像处理和机器学习领域有丰富的第三方库，如OpenCV、PIL等，这些库提供了大量的图像处理和模式识别的函数和类，能够大大提高车牌识别系统的开发效率和准确性。 3. OpenCV库及其在车牌识别中的应用 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了大量的图像处理和模式识别的接口。在车牌识别系统中，可以使用OpenCV进行图像预处理、边缘检测、颜色识别、特征提取以及字符分割等任务。同时，OpenCV中的机器学习模块提供了支持向量机（SVM）等分类器，可用于车牌字符的识别。 4. SVM（支持向量机）在字符识别中的应用 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM算法的核心思想是找到一个分类超平面，使得不同类别的样本被正确分类，且距离超平面最近的样本之间的间隔（即“间隔”）最大。在车牌识别中，SVM用于字符的分类和识别，能够有效地处理手写字符和印刷字符的识别问题。 5. EasyPR在车牌识别中的应用 EasyPR是一个开源的车牌识别库，它的c++版本被广泛使用在车牌识别项目中。在Python版本的车牌识别项目中，虽然项目描述中提到了使用EasyPR的c++版本的训练样本，但实际上OpenCV的SVM在Python中被用作车牌字符识别的核心算法。 6. 版本信息 在项目中使用的软件环境信息如下： - Python版本：Python 3.7.3 - OpenCV版本：opencv*.*.*.** - Numpy版本：numpy1.16.2 - GUI库：tkinter和PIL（Pillow）5.4.1 以上版本信息对于搭建运行环境和解决可能出现的兼容性问题十分重要。 7. 毕业设计的意义 该项目对于计算机视觉和模式识别领域的初学者来说，是一个很好的实践案例。它不仅能够让学习者在实践中了解车牌识别的整个流程，而且能够锻炼学习者利用Python和OpenCV等工具解决问题的能力。此外，该项目还提供了一定量的车牌标注图片，这在数据不足的情况下尤其宝贵。 8. 文件信息 本项目是一个包含源代码的Python项目，项目代码文件位于一个名为"Python_VLPR-master"的压缩包子文件中。该文件中包含了项目的所有源代码文件，代码经过详细的注释，便于理解和学习。 9. 注意事项 尽管该项目为初学者提供了便利，但识别率受限于训练样本的数量和质量，因此在实际应用中可能存在一定的误差，特别是在处理复杂背景或模糊图片时。此外，对于中文字符的识别，第一个字符的识别误差概率较大，这也是未来可以改进和优化的方向。
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

网络隔离与防火墙策略：防御网络威胁的终极指南

![网络隔离](https://www.cisco.com/c/dam/en/us/td/i/200001-300000/270001-280000/277001-278000/277760.tif/_jcr_content/renditions/277760.jpg) # 1. 网络隔离与防火墙策略概述 ## 网络隔离与防火墙的基本概念 网络隔离与防火墙是网络安全中的两个基本概念，它们都用于保护网络不受恶意攻击和非法入侵。网络隔离是通过物理或逻辑方式，将网络划分为几个互不干扰的部分，以防止攻击的蔓延和数据的泄露。防火墙则是设置在网络边界上的安全系统，它可以根据预定义的安全规则，对进出网络
recommend-type

在密码学中，对称加密和非对称加密有哪些关键区别，它们各自适用于哪些场景？

在密码学中，对称加密和非对称加密是两种主要的加密方法，它们在密钥管理、计算效率、安全性以及应用场景上有显著的不同。 参考资源链接：[数缘社区：密码学基础资源分享平台](https://wenku.csdn.net/doc/7qos28k05m?spm=1055.2569.3001.10343) 对称加密使用相同的密钥进行数据的加密和解密。这种方法的优点在于加密速度快，计算效率高，适合大量数据的实时加密。但由于加密和解密使用同一密钥，密钥的安全传输和管理就变得十分关键。常见的对称加密算法包括AES（高级加密标准）、DES（数据加密标准）、3DES（三重数据加密算法）等。它们通常适用于那些需要
recommend-type

我的代码小部件库：统计、MySQL操作与树结构功能

资源摘要信息:"leetcode用例构造-my-widgets是作者为练习、娱乐或实现某些项目功能而自行开发的一个代码小部件集合。这个集合中包含了作者使用Python语言编写的几个实用的小工具模块，每个模块都具有特定的功能和用途。以下是具体的小工具模块及其知识点的详细说明： 1. statistics_from_scratch.py 这个模块包含了一些基础的统计函数实现，包括但不限于均值、中位数、众数以及四分位距等。此外，它还实现了二项分布、正态分布和泊松分布的概率计算。作者强调了使用Python标准库（如math和collections模块）来实现这些功能，这不仅有助于巩固对统计学的理解，同时也锻炼了Python编程能力。这些统计函数的实现可能涉及到了算法设计和数学建模的知识。 2. mysql_io.py 这个模块是一个Python与MySQL数据库交互的接口，它能够自动化执行数据的导入导出任务。作者原本的目的是为了将Leetcode平台上的SQL测试用例以字典格式自动化地导入到本地MySQL数据库中，从而方便在本地测试SQL代码。这个模块中的MysqlIO类支持将MySQL表导出为pandas.DataFrame对象，也能够将pandas.DataFrame对象导入为MySQL表。这个工具的应用场景可能包括数据库管理和数据处理，其内部可能涉及到对数据库API的调用、pandas库的使用、以及数据格式的转换等编程知识点。 3. tree.py 这个模块包含了与树结构相关的一系列功能。它目前实现了二叉树节点BinaryTreeNode的构建，并且提供了从列表构建二叉树的功能。这可能涉及到数据结构和算法中的树形结构、节点遍历、树的构建和操作等。利用这些功能，开发者可以在实际项目中实现更高效的数据存储和检索机制。 以上三个模块构成了my-widgets库的核心内容，它们都以Python语言编写，并且都旨在帮助开发者在特定的编程场景中更加高效地完成任务。这些工具的开发和应用都凸显了作者通过实践提升编程技能的意图，并且强调了开源精神，即将这些工具共享给更广泛的开发者群体，以便他们也能够从中受益。 通过这些小工具的使用，开发者可以更好地理解编程在不同场景下的应用，并且通过观察和学习作者的代码实现，进一步提升自己的编码水平和问题解决能力。"
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
recommend-type

网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法

![网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法](https://www.endace.com/assets/images/learn/packet-capture/Packet-Capture-diagram%203.png) # 1. 网络测试与性能评估基础 网络测试与性能评估是确保网络系统稳定运行的关键环节。本章节将为读者提供网络测试和性能评估的基础知识，涵盖网络性能评估的基本概念、目的以及重要性。我们将探讨为什么对网络进行性能评估是至关重要的，以及如何根据不同的业务需求和网络环境制定评估策略。 ## 1.1 网络测试与性能评估的重要性 网络性能的好坏直接影响用户体验和业务连续
recommend-type

在永磁同步电机中，如何利用有限元仿真技术模拟失磁故障对电机性能的影响？

要了解永磁同步电机（PMSM）失磁故障对性能的具体影响，有限元分析（FEA）是一种强有力的工具。通过FEA，我们可以模拟磁场变化，评估由于永磁材料部分或完全失去磁性所引起的电机性能下降。在《永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究》这份资料中，您将找到构建电机模型和进行仿真分析的详细步骤。 参考资源链接：[永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究](https://wenku.csdn.net/doc/7f9bri0z49?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，创建一个精确的电机模型至关重要。这包括电机的几何结构、材料属性以及边界条件。在这个模型中，永磁材料的退磁特性需要特别注意，
recommend-type

React初学者入门指南：快速构建并部署你的第一个应用

资源摘要信息:"MyFirstReactApp" ### 知识点一：Create React App入门 - **Create React App (CRA)** 是一个用于设置 React 单页应用程序的官方脚手架工具。它为开发者提供了快速启动和运行项目所需的所有配置，包括构建工具、开发服务器和测试运行器。 - **入门项目**通常包含一个基本的 React 应用程序结构，包括入口文件、组件模板和一些默认配置。 ### 知识点二：可用脚本 - **npm start**: 在开发模式下运行应用程序。此命令启动一个开发服务器，并且通常会自动打开默认浏览器窗口来查看应用程序。当源代码文件被修改时，应用程序会自动重新加载，并显示lint（代码质量检查工具）错误于控制台。 - **npm test**: 启动一个交互式的测试运行器，允许运行测试套件，并实时查看测试结果。此命令常用于开发过程中，以便在代码更改后快速进行测试。 - **npm run build**: 将应用程序构建为生产版本，生成优化后的代码并打包到一个名为`build`的目录中。构建过程包括代码分割、压缩和哈希命名等优化措施，以确保最终产品具有最佳性能。 - **npm run eject**: 这是一个不可逆的操作，它将所有在 CRA 创建的项目的配置文件暴露出来，包括webpack、Babel、ESLint等工具的配置，允许开发者对底层构建配置进行完全的自定义。 ### 知识点三：React 应用程序构建优化 - **生产构建优化**包括代码压缩、压缩图片、移除未使用的代码、模块热替换（HMR）和提取公共资源等。这些优化可以显著减少应用程序的负载时间，并改善用户体验。 - **构建产物的文件命名包含哈希值**是为了确保在部署后，浏览器会加载新的代码而不是使用缓存中的旧文件。 ### 知识点四：JavaScript - **JavaScript (JS)** 是一种高级的、解释型的编程语言，是Web开发中最主要的脚本语言。它用于开发网页上的交互功能，是构建现代Web应用程序不可或缺的一部分。 - **React 是使用JS编写的**，它提供了声明式视图层，允许开发者以组件的形式构建用户界面。React的应用程序是基于组件的，每个组件负责渲染一部分UI，并且可以相互嵌套。 ### 知识点五：项目目录结构 - **MyFirstReactApp-master**文件名暗示了项目可能包含以下目录结构： - **src**: 存放源代码，包括JSX文件、CSS样式文件等。 - **public**: 存放公共文件，如index.html，该文件是最终构建输出的入口点。 - **node_modules**: 存放所有npm包，这些包是项目依赖。 - **package.json**: 包含项目的配置信息、依赖和可运行脚本的入口文件。 - **build**：生产构建输出目录，包含压缩和优化后的代码文件。 通过这些知识点，我们可以了解到创建一个基础的React应用程序的过程，包括其运行环境的设置、开发和生产环境下的运行方式，以及项目构建优化的细节。同时，了解JavaScript在React应用程序中的核心地位，以及如何使用Create React App来简化开发流程。这些知识对于初学者来说是学习React及其生态系统的重要基础。