比较器中的这个公式：Vout = Vmax，当Vin > Vth，其中Vmax是什么

在比较器中，Vmax通常是比较器的正电源电压（Vcc）或负电源电压（Vee），取决于比较器的供电方式和输出类型。当比较器的输出为开漏输出时，Vmax通常是负电源电压Vee，当输出为推挽输出时，Vmax通常是正电源电压Vcc。

在比较器输出高电平时，通常Vout等于Vmax。因此，当输入电压Vin大于比较器的阈值电压Vth时，比较器的输出会变为高电平，Vout就等于Vmax。当输入电压Vin小于阈值电压Vth时，比较器的输出就会变为低电平，Vout就等于Vmin，即通常为0V或Vee。

需要注意的是，具体的比较器输出类型和电源电压情况可能因芯片不同而有所不同，使用前需要查阅产品手册。

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<tbody> <tr th:each="list:${pageInfo.list}"> <td th:text="${list.id}"></td> <td th:text="${list.location}"></td> <td th:text="${list.ranks}"></td> <!-- 为0则空闲。为1则使用中--> <th:block th:if="${list.status == 0}"> <td>空闲</td> </th:block> <th:block th:if="${list.status == 1}"> <td>使用中</td> </th:block> <td th:text="${list.courierNumber}"></td> <td th:text="${list.courierName}"></td> <td th:text="${list.courier.company}"></td> <td th:text="${list.courier.courierTel}"></td> <td th:text="${list.fetchCode}"></td> <td th:text="${list.consignee}"></td> <td th:text="${list.consigneeTel}"></td> <!-- 空闲则可以存入，使用中则不可以--> <th:block th:if="${list.status == 0}"> <td> <a th:href="@{/deposit/{id}(id=${list.id})}"> <button type="button">存入</button> </a> </td> </th:block> <th:block th:if="${list.status == 1}"> <td> <button disabled="disabled" style="background-color: #DDDDDD;">存入</button> </td> </th:block> </tr> </tbody>

这是一个Thymeleaf模板的代码片段，用于显示一个包含分页信息的表格。其中，`pageInfo.list`表示分页数据列表，`th:each`用于循环遍历每一个数据项，并使用`${}`语法进行数据绑定显示在表格中。在表格中还使用了`th:block`结构进行条件判断和分支控制，根据`list.status`的值来显示不同的状态信息和操作按钮。如果`list.status`的值为`0`，则显示“空闲”状态和“存入”按钮，否则显示“使用中”状态和禁用的“存入”按钮。这个模板代码看起来比较简单易懂，但具体实现还需要其他相关的代码和配置支持。

classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=20) train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) show_roc_line(classifier, x_train, y_train) =========================KNeighbors========================= >>>在训练集上的表现： 0.717852684144819 >>>在测试集上的表现： 0.7 >>>预测的 Roc_auc：0.6611 >>>混淆矩阵

这段代码中，使用了k近邻分类器进行模型训练和测试，并对模型在训练集和测试集上的表现进行了评估，同时也计算了使用ROC曲线下面积作为评价指标的预测结果。此外，还展示了混淆矩阵来分析模型的分类效果，但你并没有给出混淆矩阵的具体内容。混淆矩阵是一个2x2的矩阵，其中第一行表示真实类别为0的样本数，第二行表示真实类别为1的样本数，第一列表示模型预测类别为0的样本数，第二列表示模型预测类别为1的样本数。因此，混淆矩阵的具体内容需要看你的具体输出。从输出结果可以看出，在使用k近邻分类器进行模型训练和测试时，训练集和测试集的表现比较接近，但ROC曲线下面积的预测结果不太理想。