d_nonelite = cuda.to_device(ranking[num_elites:]) 关于这段代码的含义

时间: 2024-05-23 19:10:45 浏览: 117
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cuda by example 中英文及代码

这段代码是将一个Python列表中除去前num_elites个元素之外的所有元素都复制到GPU上的一个设备数组中。其中，cuda.to_device()是一个PyCUDA库的函数，用于将Python对象复制到GPU上的设备内存中。在这里，列表ranking[num_elites:]是被复制到GPU上的对象，d_nonelite是分配给设备数组的内存指针。因此，这段代码的含义是将非精英个体的排名从CPU上的列表复制到GPU上的设备数组中，以便在GPU上执行并行化计算。
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import mifs import pandas as pd image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0) x=image_data[image_data.columns[1:]] label = pd.read_csv('D:/smoth/label.csv', header=0) y = label['label'] feat_selector = mifs.MutualInformationFeatureSelector('MRMR', k=1) feat_selector.fit(x, y) # call transform() on X to filter it down to selected features X_filtered = feat_selector.transform(x.values) # Create list of features feature_name = x.columns[feat_selector.ranking_] print(feature_name) # Write selected features to CSV file selected_features = x[feature_name] selected_features.to_csv(r'D:\smoth\3D_res34_mrmr.csv', index=None) 将这段代码修改一下保留第一列

修改后的代码如下所示，已保留第一列： python import mifs import pandas as pd image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0) x = image_data.iloc[:, 1:] # 保留第一列之后的所有...

import numpy as np import tensorflow as tf from SpectralLayer import Spectral mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 flat_train = np.reshape(x_train, [x_train.shape[0], 28*28]) flat_test = np.reshape(x_test, [x_test.shape[0], 28*28]) model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(28*28), dtype='float32')) model.add(Spectral(2000, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, diag_regularizer='l1', use_bias=False, activation='tanh')) model.add(Spectral(10, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, use_bias=False, activation='softmax')) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.003) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() epochs = 10 history = model.fit(flat_train, y_train, batch_size=1000, epochs=epochs) print('Evaluating on test set...') testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000) eig_number = model.layers[0].diag.numpy().shape[0] + 10 print('Trim Neurons based on eigenvalue ranking...') cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] · for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个使用Spectral Layer的神经网络模型对MNIST数据集进行训练和评估的示例。首先，代码加载了MNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。然后，代码定义了一个包含两个Spectral层的Sequential模型。每个...

def deduplicate(self, df: DataFrame) -> DataFrame: key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns] if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)

根据代码中的注释，这段代码实现了数据去重功能。具体实现方式是：首先按照指定的 key_columns 进行分组，再按照 deduplication_order_columns 进行排序，排序方式可以是升序或降序，根据 deduplicate_order_by_type...

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、...

if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)将这个转为sql形式

将这段 Python 代码转换成 SQL 代码的大致形式如下： IF self.config.deduplicate_order_by_type = "asc" THEN SET @order_by_columns = CONCAT_WS(',', column_name1, column_name2, ...); ELSEIF self....

## 上面的代码都一样， page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout) page.add( page(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)), bar_film(), line_ranking(), pie_circletype(), WordCloud_wc(), Map_worldmap(), ) page.render("page_draggable_layout.html")中的 page(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK))这句语句怎么修改不会出现'Page' object is not callable这样的错误

'Page' object is not callable 错误通常是由于将 Page 对象当作函数进行调用而导致的。在这里，Page 是一个类，而不是一个函数，因此不能像函数一样进行调用。...这将在创建 Page 对象时设置主题为“CHALK”。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

这段代码是用于特征标准化、随机森林回归模型训练、模型评估和特征重要性可视化的代码。 首先，通过导入StandardScaler库，使用fit方法对特征X进行标准化处理，然后使用transform方法对特征进行转换得到X_...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(X) X_s= scaler.transform(X) X_s[:3] from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=5000, max_features=int(X.shape[1] / 3), random_state=0) model.fit(X_s,y) model.score(X_s,y) pred = model.predict(X_s) plt.scatter(pred, y, alpha=0.6) w = np.linspace(min(pred), max(pred), 100) plt.plot(w, w) plt.xlabel('pred') plt.ylabel('y_test') plt.title('Comparison of GDP fitted value and true value') print(model.feature_importances_) sorted_index = model.feature_importances_.argsort() plt.barh(range(X.shape[1]), model.feature_importances_[sorted_index]) plt.yticks(np.arange(X.shape[1]),X.columns[sorted_index],fontsize=14) plt.xlabel('X Importance',fontsize=12) plt.ylabel('covariate X',fontsize=12) plt.title('Importance Ranking Plot of Covariate ',fontsize=15) plt.tight_layout()

这段代码是一个机器学习模型的训练和评估过程，其中使用了StandardScaler对特征进行标准化处理，然后使用RandomForestRegressor模型进行训练，并计算了模型在训练数据上的得分（score）。接着对预测值和真实值进行了...

from django.views.generic import ListView class RankingList(ListView): context_object_name = 'dynamics' template_name = 'ranking.html' def get_queryset(self): t = self.request.GET.get('type', '') if t: dynamics = Dynamic.objects.select_related('video').filter(video__label=t).order_by('-plays').all()[:10] else: dynamics = Dynamic.objects.select_related('video').order_by('-plays').all()[:10] return dynamics def get_context_data(self, **kwargs): context = super().get_context_data(**kwargs) context['searchs'] = Dynamic.objects.select_related('video').order_by('-search').all()[:4] context['labels'] = Label.objects.all() return context

这段代码定义了一个名为 RankingList 的类视图，继承自 Django 中的 ListView。其中，context_object_name 属性指定了返回给模板的查询结果的上下文变量名为 dynamics，template_name 属性指定了使用的模板文件为 ...

import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后，看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名，特征得分越低（1最好），表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

这段代码主要实现的功能是特征筛选，其中使用了随机森林分类器（RandomForestClassifier）和递归特征消除算法（RFE），以提高模型的准确性和降低过拟合的风险。 具体流程为：首先将读取的excel数据转换为矩阵形式，...

if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted"

这段代码主要是对选择的排序方式进行判断，并且选择相应的列名。如果 self.config.deduplicate_order_by_type 的值是 "asc"，则表示需要按照升序排序，此时 order_by_columns 列表中存储的是需要排序的列名对应...

CREATE VIEW fist_day_glucose AS ( SELECT subject_id, stay_id, charttime, glucose FROM ( SELECT ie.subject_id, ie.stay_id, le.charttime, le.glucose, RANK ( ) OVER ( PARTITION BY ie.stay_id ORDER BY le.charttime ) AS ranking FROM mimiciv_icu.icustays ie INNER JOIN mimiciv_derived.chemistry le ON le.subject_id = ie.subject_id AND le.charttime >= ie.intime AND le.charttime <= DATETIME_ADD ( ie.intime, INTERVAL '1' DAY ) WHERE le.glucose IS NOT NULL ORDER BY ie.subject_id ASC, ie.stay_id ASC ) fist_day_glucose WHERE ranking = 1 )

这是一个 SQL 查询语句，它创建了一个名为 "fist_day_glucose" 的视图。视图中包含了每个 ICU 患者在其入住第一天内血糖检测结果。具体来说，它从 "mimiciv_icu.icustays" 和 "mimiciv_derived.chemistry" 表中选择...

1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'FROM games JOIN ranking ON games.HOME_TEAM_ID = ranking.TEAM_ID AND games.GAME_D' at line 2

根据你提供的错误信息，这个SQL查询语句语法错误。根据错误信息来看，可能是在第2行附近有一个问题。然而，由于你没有完整地提供你的SQL查询语句，我无法确定具体的错误所在。 请确保你的SQL查询语句的语法正确，...
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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

资源摘要信息:"connections:https" ### 标题解释 标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。 ### 描述分析 描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。 描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。 ### 功能介绍 connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。 ### 安装说明 描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。 ### 标签解读 标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词： - "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。 - "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。 - "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。 - "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。 - "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。 - "R" 代表R语言社区或R语言本身。 ### 压缩包文件名称列表分析 文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。 ### 总结 综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
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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
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