qtableview双击获取当前行数据 c++写法

非常感谢您的提问，以下是我的回答：为了使用 Keras 调用序列的方法进行鸢尾花分类，您可以使用以下代码： ```python # 导入所需库 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 将数据集按照 7:3 的比例划分为训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3) # 将标签进行编码 enc = OneHotEncoder() y_train = enc.fit_transform(y_train[:, None]).toarray() # 构建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=10, input_dim=4)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(units=3)) model.add(Activation('softmax')) # 编译模型，设定损失函数和优化器 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=100) # 在测试集上进行评估，输出准确率 y_test = enc.transform(y_test[:, None]).toarray() accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)[1] print('Accuracy:', accuracy) ``` 接下来，您可以通过改变超参数进行对比实验，例如： 1. 改变隐藏层的单元数 ```python model.add(Dense(units=20, input_dim=4)) # 改为 20 个单元 ``` 2. 改变激活函数 ```python model.add(Activation('tanh')) # 改为 tanh 激活函数 ``` 请注意，您需要根据实验设计选定合适的超参数，以便获得最好的模型性能。关于 "lua closure factory 完整代码" 和 "中文加密" 的问题，我会根据我的能力尽力回答，谢谢。