def get_algo_sequence(farm_id, start_time, end_time): path = f'forecast/forecast_LGB_MEDIUM/{farm_id}.csv'

时间: 2024-03-26 09:36:37 浏览: 162
RAR

Algo_performnce_TIME-SERIES.rar_time series

这个函数接受三个参数：`farm_id`、`start_time`和`end_time`。它定义了一个名为`path`的变量，其值是一个字符串，包含了一个文件路径，这个路径包含了`farm_id`作为文件名的一部分，同时指定了一个目录名。具体来说，这个路径是`'forecast/forecast_LGB_MEDIUM/' + farm_id + '.csv'`，其中`'forecast/forecast_LGB_MEDIUM/'`是目录路径，用于指定这个文件所在的文件夹，`.csv`是文件扩展名，用于指定这个文件的格式。这个函数似乎没有返回值，它只是定义了一个名为`path`的局部变量。
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OFDM系统的自适应功率和比特分配算法，实现系统资源的自适应分配（4)－－原创

if __name__ == '__main__': farm_ids = ['CGNWF0102'] file_name = '安务中广' start_time = datetime(2023,6,8,16) end_time = datetime(2023,6,18,16) for farm_id in farm_ids: print(farm_id) get_algo_sequence(farm_id, start_time, end_time)

最后，使用for循环遍历farm_ids列表中的元素，并对每个元素调用名为get_algo_sequence的函数，该函数接受三个参数：farm_id、start_time和end_time。在每次循环时，farm_id变量被设置为当前遍历的列表...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\liqiang.yang\PycharmProjects\pythonProject2\yangliqiang\yangliqiang.py", line 66, in <module> get_algo_sequence(farm_id, start_time, end_time) File "C:\Users\liqiang.yang\PycharmProjects\pythonProject2\yangliqiang\yangliqiang.py", line 23, in get_algo_sequence tmp_power = res['projectPower'] TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这个错误通常发生在你试图从 NoneType 变量中获取值时。在你的代码中，出现了一个名为 'res' 的变量，但它的值为 NoneType，因此无法进行子脚本操作。你需要确认这个变量是否被正确地初始化或设置了值。...

Linux中的shell中export LD_LIBRARY_PATH=/lib:/usr/lib:/root/algo:/root/applib:/root/modules/4.9.84:/root/modules/sdkmod有什么用

该命令用于设置环境变量LD_LIBRARY_PATH，该...在这个例子中，LD_LIBRARY_PATH被设置为/lib、/usr/lib、/root/algo、/root/applib、/root/modules/4.9.84和/root/modules/sdkmod，这些路径中包含了程序需要的共享库。
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（Sort、QuickSelect、Medium of Mediums）——实现所有三种方式 排列 子集 Dijkstra's Algorithm（只需学习想法 - 无需实施） 树遍历——BFS、DFS（中序、前序、后序）：实现递归和迭代 ——没有实施； 只知道这个...

路径的格式使用是正确的，但还是报错，请帮我根据以下信息分析该如何解决：F:\onekey_envs\lib\site-packages\onekey_algo\custom\components\Radiology.py in get_image_mask_from_dir(path, images, masks) 27 28 def get_image_mask_from_dir(path, images=None, masks=None): ---> 29 items = os.listdir(path) 30 images = images or 'images' 31 masks = masks or 'masks' OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确。: 'r"E:\\\\liver\\\\CT\\\\artrial"'

根据提供的错误信息，问题出现在路径 'r"E:\\\\liver\\\\CT\\\\artrial"' 上。根据错误提示，文件名、目录名或卷标语法不正确。 首先，路径前面的 'r' 是用来指示该字符串是原始字符串，不需要转义字符。...

File "C:\Users\liqiang.yang\PycharmProjects\pythonProject2\yangliqiang\yangliqiang.py", line 23, in get_algo_sequence tmp_power = res['projectPower']

这行代码尝试从一个名为'res'的变量中获取键值为'projectPower'的值。但是，由于'res'变量为NoneType，不能进行子脚本操作，因此该行代码出现错误。要解决这个问题，你需要检查'res'变量是否已被正确地初始化并设置...

void Work_State(void) { if (Show.mode != MODE_SET_ONLINE && Show.mode != MODE_SET_TX && Show.mode != MODE_SET_RX) Show_Duty(); switch (Show.mode) { Select_Mode(); break; case MODE_SET_ONLINE: //有线仿真模式 当正常DAP使用 if (hid_len) { usbd_hid_process_online(); } if (cdc_len) { tusb_cdc_device_send(&cdc_dev, cdc_buf, cdc_len); // while (HAL_UART_Transmit(&huart2, cdc_buf, cdc_len, 1000) != HAL_OK) // ; cdc_len = 0; } HAL_UART_Receive_DMA(&huart2, rx_buffer, BUFFER_SIZE); if (recv_end_flag == 1) { recv_end_flag = 0; tusb_cdc_device_send(&cdc_dev, rx_buffer, rx_len); } tusb_msc_device_loop(&msc_dev); break; case MODE_SET_OFFLINE: //脱机烧录模式 自动烧录 选择文件和下载算法 Select_Offline(); Auto_Fash(); break; case MODE_SET_ALGO: //选择烧录算法（也就是目标芯片） break; case MODE_SET_FILE: //选择下载文件 break; case MODE_SET_WIRELESS: //无线模式选择模式 Select_WL_MODE(); break; case MODE_SET_TX: //无线发射端模式 HAL_UART_Receive_DMA(&huart1, rx_buffer, BUFFER_SIZE); usbd_hid_process_wireless_tx(); break; case MODE_SET_RX: //无线接收端模式 HAL_UART_Receive_DMA(&huart1, rx_buffer, BUFFER_SIZE); usbd_hid_process_wireless_rx(); break; default: break; } }分析这段代码

5. case MODE_SET_ALGO:：如果Show.mode的值等于MODE_SET_ALGO，将执行紧随其后的代码块。在这个模式下，可以选择烧录算法（目标芯片）。 6. case MODE_SET_FILE:：如果Show.mode的值等于MODE_SET_FILE...

Algorithm 1 GHCN graph diffusion operator pruning algo- rithm Input: Graph G = (V, E) and corresponding adjacency matrix A; depth k; pruning function Φ(·) Output: Pruned Graph diffusion operators Aˆ pruned 1: for k = 0, 1, . . . do 2: Calculating k-hop adjacency matrix Ak. 3: Get neighbor set Nk of Ak. 4: if k = 0 then 5: Aˆ 0 pruned = I 6: else 7: Aˆ k pruned = Φ( ˆAk). 8: end if 9: end for 10: return { ˆA0 pruned, ˆA1 pruned, . . . , ˆAk pruned} 请问这是伪代码吗？还是其他的什么

是的，这是伪代码。伪代码是一种近似于编程语言的描述方式，用于描述算法的逻辑流程，而不关注具体的语法细节。伪代码通常使用自然语言和简单的符号来表示算法的步骤和操作，以便更清晰地表达算法的思想和逻辑。...

static void SetKeyLength(HcfAlgParaValue value, void *cipher) { CipherAttr *cipherAttr = (CipherAttr *)cipher; cipherAttr->keySize = value; switch (value) { case HCF_ALG_AES_128: case HCF_ALG_AES_192: case HCF_ALG_AES_256: cipherAttr->algo = HCF_ALG_AES; break; case HCF_ALG_3DES_192: cipherAttr->algo = HCF_ALG_DES; break; case HCF_OPENSSL_RSA_512: case HCF_OPENSSL_RSA_768: case HCF_OPENSSL_RSA_1024: case HCF_OPENSSL_RSA_2048: case HCF_OPENSSL_RSA_3072: case HCF_OPENSSL_RSA_4096: case HCF_OPENSSL_RSA_8192: cipherAttr->algo = HCF_ALG_RSA; break; default: LOGE("Invalid algo %u.", value); break; } }代码解析

然后根据 value 的值，判断算法类型并赋值给 cipherAttr 指向的 CipherAttr 结构体的 algo 成员变量。最后，如果 value 的值不属于预定义的算法类型，则输出一条错误日志。 在代码中，HCF_ALG_AES_128、HCF_ALG_AES...

def Land_cover_pred_plot(array_folder,raster_file, reference_file,ML_algo, plot = False): df_train , train_array = get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file) df_train = df_train.dropna() print(df_train) train_array = np.array(train_array, dtype=object) tile_df = pd.DataFrame() for i, array in enumerate(train_array[0]): # print(train_array[i], train_array_name[i]) tile_df[train_array[1][i]] = np.nan_to_num(array.ravel(), copy=False) # print(train_array[0][i], train_array[1][i]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train.drop('type' , axis = 1),df_train['type'],test_size = 0.1) print(X_train) ML_algo.fit(X_train,y_train) test_pred = ML_algo.predict(X_test) confusion_mat = confusion_matrix(y_test,test_pred) classification_repo = classification_report(y_test, test_pred) test_acc = accuracy_score(y_test, test_pred) print("Confusion Matri : \n", confusion_mat) print("Classification Report : \n", classification_repo) print("Accuracy on Test : ", test_acc) pred_array = ML_algo.predict(tile_df) mask_array = np.reshape(pred_array, train_array[0][0].shape) class_sum = [] for i,j in enumerate(df_train['type'].unique()): sum = (mask_array == j).sum() class_sum.append([j,sum]) print(class_sum) print(mask_array) if plot == True: arr_f = np.array(mask_array, dtype = float) arr_f = np.rot90(arr_f, axes=(-2,-1)) arr_f = np.flip(arr_f,0) plt.imshow(arr_f) plt.colorbar() return mask_array

函数调用 get_data_eval 函数来获取训练数据，并使用 train_test_split 函数将其分成训练集和测试集。然后，使用机器学习算法来拟合训练数据，预测测试数据，并计算准确度、混淆矩阵和分类报告。最后，使用训练后的...

class SR_net { public: SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda = true); private: vector<int64_t> Gdims; int Gfp32; Env env = Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "RRDB"); SessionOptions session_options = SessionOptions(); Session* Gsession = nullptr; vector<const char*> Ginput_names; vector<const char*> Goutput_names; vector<int> Ginput_size = {}; }; SR_net::SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda) { this->Ginput_size = input_size; this->Gfp32 = fp32; clock_t startTime_, endTime_; startTime_ = clock(); session_options.SetIntraOpNumThreads(6); if (cuda) { OrtCUDAProviderOptions cuda_option; cuda_option.device_id = 0; cuda_option.arena_extend_strategy = 0; cuda_option.cudnn_conv_algo_search = OrtCudnnConvAlgoSearchExhaustive; cuda_option.gpu_mem_limit = SIZE_MAX; cuda_option.do_copy_in_default_stream = 1; session_options.AppendExecutionProvider_CUDA(cuda_option); } wstring widestr = wstring(path.begin(), path.end()); this->Gsession = new Session(env, widestr.c_str(), this->session_options); this->session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL); AllocatorWithDefaultOptions allocator; this->Ginput_names = { "input" }; this->Goutput_names = { "output" }; endTime_ = clock(); cout << " The model loading time is:" << (double)(endTime_ - startTime_) / CLOCKS_PER_SEC << "s" << endl; } int main() { vector<int> input_shape = {}; SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true); }，在这段代码中，我如何把SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true);这一行写到主函数的外面？

具体代码如下： c++ ...public: SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda = true); ... ... vector<int64_t> Gdims;... Env env = Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "RRDB");... SessionOptions ...

以下这段代码是关于CatBoost模型的超参数调整，但里面好像不是在五倍交叉验证下做的分析，请问应该怎么加上五倍交叉验证呢？import os import time import pandas as pd from catboost import CatBoostRegressor from hyperopt import fmin, hp, partial, Trials, tpe,rand from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score as CVS, train_test_split as TTS 自定义hyperopt的参数空间 space = {"iterations": hp.choice("iterations", range(1, 30)), "depth": hp.randint("depth", 16), "l2_leaf_reg": hp.randint("l2_leaf_reg", 222), "border_count": hp.randint("border_count", 222), 'learning_rate': hp.uniform('learning_rate', 0.001, 0.9), } data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = TTS(X_wrapper,y,test_size=0.2,random_state=100) def epoch_time(start_time, end_time): elapsed_secs = end_time - start_time elapsed_mins = elapsed_secs / 60 return elapsed_mins, elapsed_secs 自动化调参并训练 def cat_factory(argsDict): estimator = CatBoostRegressor(loss_function='RMSE', random_seed=22, learning_rate=argsDict['learning_rate'], iterations=argsDict['iterations'], l2_leaf_reg=argsDict['l2_leaf_reg'], border_count=argsDict['border_count'], depth=argsDict['depth'], verbose=0) estimator.fit(Xtrain, Ytrain) val_pred = estimator.predict(Xtest) mse = mean_squared_error(Ytest, val_pred) return mse

要在这段代码中添加五倍交叉验证，你...best = fmin(fn=cat_factory, space=space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) 这样，你就在代码中添加了五倍交叉验证来评估CatBoost模型的超参数调整效果。

def plot(self): self.is_running = False pwd_path = os.getcwd() script_path = os.path.join(pwd_path, 'algo_galileo_2e235eb933c9_deg90\\An_test') folder_path = os.path.join(pwd_path, 'source\\Test_Source_Data') os.chdir(script_path) os.system('powershell -Command "./csv_output.sh {0}"'.format(folder_path)) time.sleep(30) 这段代码中，怎么把路径pwd_path改为os.getcwd()的上级目录

可以使用os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), ".."))来获取当前工作目录的上级目录，然后将其赋值给pwd_path。所以，可以将第三行代码改为： pwd_path = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), ".....

./csv_output.sh F:/Workspace/callisto-test-tool/algo_galileo_2e235eb933c9_deg90/d1mm这行代码是在vscode终端中跑的，怎么写出python代码来实现相同的功能

command = ['./csv_output.sh', 'F:/Workspace/callisto-test-tool/algo_galileo_2e235eb933c9_deg90/d1mm'] # 运行脚本并传入参数 subprocess.run(command) 在这个示例代码中，我们构造运行.sh文件的命令，并...

def batch_analysis(base_info): """ 算法模块调用函数 :param base_info: :return: """ # set uni-result output headers with open('../../utils/outputs.yaml', 'r') as f: out_headers = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader)['algo_module_output'] result_to_classification = {} sns.set_theme(style="white", palette=None) switches = base_info['switches'] solarPV = LfpData(base_info['FileName'], base_info['paths'][0], base_info['paths'][1], base_info['BattMaker'], base_info['BattType']) vin, equipment_result_path, report_path, abnormal_path, stat_path = solarPV.initialization() temp, SOC, OCV, paths = solarPV.get_data(equipment_result_path, base_info['date_assign'][0], base_info['date_assign'][1]) cluster_name = temp['cluster'] print(f"\033[0;31;42m cluster {cluster_name} data imported. \033[0m") # 重点信息【数据已经导入完成】：红色字体绿色背景 # analysis on module data for m_esn in tqdm(temp['modules'].keys()): data_module = {'mod_esn': m_esn, 'data': temp['modules'][m_esn], 'n_volt_probe': temp['n_volt_probe'], 'n_temp_probe': temp['n_temp_probe']} print(f"module_id: {m_esn}, total rows: {len(data_module['data'])}") print(f'\033[0;31;42m module {m_esn} start process... \033[0m') # module全生命周期可视化 lifecycle_visual(m_esn, data_module, paths, switches) # 一致性算法模块 ica_analysis(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 阈值告警算法 threshold_warning(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 采样异常检测算法 # 内/外短路算法 # 故障分类分级算法 del data_module print(f"\033[0;31;42m Module {m_esn}: Cloud BMS Analysis completed. \033[0m") del temp return

这是一个 Python 函数，名为 batch_analysis，它接受一个参数 base_info，并返回一个结果。该函数包括几个步骤，主要是对输入数据进行处理和分析。具体来说，它会从 base_info 中读取一些参数，然后使用这些...

优化代码def batch_analysis(base_info): """ 算法模块调用函数 :param base_info: :return: """ # set uni-result output headers with open('../../utils/outputs.yaml', 'r') as f: out_headers = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader)['algo_module_output'] result_to_classification = {} sns.set_theme(style="white", palette=None) switches = base_info['switches'] solarPV = LfpData(base_info['FileName'], base_info['paths'][0], base_info['paths'][1], base_info['BattMaker'], base_info['BattType']) vin, equipment_result_path, report_path, abnormal_path, stat_path = solarPV.initialization() temp, SOC, OCV, paths = solarPV.get_data(equipment_result_path, base_info['date_assign'][0], base_info['date_assign'][1]) cluster_name = temp['cluster'] print(f"\033[0;31;42m cluster {cluster_name} data imported. \033[0m") # 重点信息【数据已经导入完成】：红色字体绿色背景 # analysis on module data for m_esn in tqdm(temp['modules'].keys()): data_module = {'mod_esn': m_esn, 'data': temp['modules'][m_esn], 'n_volt_probe': temp['n_volt_probe'], 'n_temp_probe': temp['n_temp_probe']} print(f"module_id: {m_esn}, total rows: {len(data_module['data'])}") print(f'\033[0;31;42m module {m_esn} start process... \033[0m') # module全生命周期可视化 lifecycle_visual(m_esn, data_module, paths, switches) # 一致性算法模块 ica_analysis(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 阈值告警算法 threshold_warning(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 采样异常检测算法 # 内/外短路算法 # 故障分类分级算法 del data_module print(f"\033[0;31;42m Module {m_esn}: Cloud BMS Analysis completed. \033[0m") del temp return

logging.info(f"module_id: {m_esn}, total rows: {len(data_module['data'])}") logging.info(f'module {m_esn} start process...') # module全生命周期可视化 lifecycle_visual(m_esn, data_module, paths, ...
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资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
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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