plt.scatter(test_pred[:, 0], test_pred[:, 1], marker='.', c='b') plt.scatter(test_label[:, 0], test_label[:, 1], marker='.', c='r')什么意思

时间: 2024-02-02 10:05:17 浏览: 208
这段代码是使用Matplotlib绘制散点图来展示模型预测结果和真实标签结果。 `plt.scatter()`是Matplotlib库中用于绘制散点图的函数。其中第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据，`marker`参数指定散点的形状，`c`参数指定散点的颜色。 第一行代码`plt.scatter(test_pred[:, 0], test_pred[:, 1], marker='.', c='b')`中，`test_pred[:, 0]`表示取二维数组`test_pred`中所有行的第一列数据，`test_pred[:, 1]`表示取所有行的第二列数据，这两个数据分别作为x轴和y轴数据绘制蓝色的散点图，代表模型的预测结果。 第二行代码`plt.scatter(test_label[:, 0], test_label[:, 1], marker='.', c='r')`中，`test_label[:, 0]`和`test_label[:, 1]`也分别表示二维数组`test_label`中所有行的第一列和第二列数据，这两个数据同样作为x轴和y轴数据绘制红色的散点图，代表真实标签结果。 通过比较蓝色和红色的散点图，可以直观地了解模型预测结果和真实标签结果之间的差异。
相关问题

KNN=KNearestNeighbor() KNN.train(X_train, y_train) y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('测试集预测准确率：%f' % accuracy) plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') plt.legend(loc = 4) plt.show()注释每一行代码

以下是对每一行代码的注释： ```python # 初始化 KNN 模型 KNN = KNearestNeighbor() # 使用训练集数据进行模型训练 KNN.train(X_train, y_train) # 使用测试集数据进行预测，并指定 k=6 y_pred = KNN.predict(X_test, k=6) # 计算模型的准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) # 绘制散点图，展示不同种类的花的数据分布 plt.scatter(X_setosa_train[:, 0], X_setosa_train[:, 2], color='red', marker='o', label='setosa_train') plt.scatter(X_versicolor_train[:, 0], X_versicolor_train[:, 2], color='blue', marker='^', label='versicolor_train') plt.scatter(X_virginica_train[:, 0], X_virginica_train[:, 2], color='green', marker='s', label='virginica_train') plt.scatter(X_setosa_test[:, 0], X_setosa_test[:, 2], color='y', marker='o', label='setosa_test') plt.scatter(X_versicolor_test[:, 0], X_versicolor_test[:, 2], color='y', marker='^', label='versicolor_test') plt.scatter(X_virginica_test[:, 0], X_virginica_test[:, 2], color='y', marker='s', label='virginica_test') # 设置 x 轴和 y 轴的标签 plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('petal length') # 显示图例，并设置其位置 plt.legend(loc = 4) # 显示图形 plt.show() ```

import matplotlib.pyplot as plt import xlutils import openpyxl import numpy as np import xlrd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets wk = openpyxl.load_workbook("D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xlsx") ws = wk.active data= xlrd.open_workbook('D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xls') worksheet = data.sheet_by_name("Sheet1") X = data[:, :2] # #表示我们取特征空间中的4个维度 print(X.shape) # 绘制数据分布图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show() estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(X) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 # 绘制k-means结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] x2 = X[label_pred == 2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show()

这段代码是用于读取并处理 Excel 文件数据，并使用 KMeans 聚类算法对数据进行分析和可视化。具体来说： - 第1行导入了 matplotlib.pyplot、xlutils、openpyxl、numpy、xlrd 等库 - 第2至9行分别打开 Excel 文件并读取数据，其中第6行使用了 xlrd 库的 sheet_by_name 函数获取工作表“Sheet1”中的数据 - 第10行使用 [:, :2] 将数据集中的前两列数据存储在 X 变量中（注意：应该使用 np.array(data) 将数据转换为 numpy 数组后再进行索引） - 第12至19行使用 matplotlib 库的 scatter 函数将数据集 X 中的前两列特征数据作为横纵坐标，以散点图的形式展示在坐标系中 - 第21至23行使用 KMeans 算法构造聚类器，并使用 fit 函数对数据进行聚类 - 第25行使用 labels_ 属性获取聚类标签 - 第27至35行使用 matplotlib 库的 scatter 函数将聚类结果以不同颜色的散点图展示在坐标系中，其中 label0、label1、label2 分别表示聚类结果的三个簇（注意：应该使用 np.array(X)[label_pred == 0] 将标签应用到数据集中，获取聚类结果的每个簇的数据）
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plt.scatter(x[i], y[i], color='b') # 绘制空心圆标记 plt.scatter(x[i], y[i], color='', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 显示图形 plt.show() #### 四、参数详解 1. **color/c**: 指定点的...

逐句注释import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd data = pd.read_csv('xigua.csv') # 加载数据 print(data) print(data.shape) X = data.iloc[: ,1:3].values print(X) print(X.shape) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'None') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show() #运用数学方法计算k的取值 score = [] for i in range(10): model = KMeans(n_clusters = i + 2) model.fit(X[:, 1:3]) #计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好 score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric = 'euclidean')) plt.figure(figsize = (5, 4)) plt.plot(range(2, 12, 1), score) plt.show() #n_clusters表示k的取值，也就是聚成簇的数量 #fit()函数：做的就是模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0, ).fit(X[:, 1:3]) label_pred = kmeans.labels_#获取聚类标签 print(label_pred) centroids = kmeans.cluster_centers_ #获取聚类簇心 print(centroids) #绘制结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = '*', label = 'label1') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show()

plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') # 绘制第一类样本的散点图 plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') # 绘制第二类样本的散点图 plt.ylabel...

colors = ['red', 'green', 'blue'] markers = ['o', 's', 'x'] for i in range(len(np.unique(y_pred))): color = colors[i] marker = markers[i] class_name = iris.target_names[i] mask = np.zeros_like(y_pred, dtype=bool) for j in range(len(y_pred)): if y_pred[j] == i: mask[j] = True plt.scatter(X_test[mask, 0], X_test[mask, 1], color=color, marker=marker, label=class_name) plt.legend() plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]) plt.show()什么意思

这段代码是用于在二维平面上绘制分类结果的散点图...最后，通过plt.legend()函数添加图例，plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置x轴和y轴的标签，plt.show()函数显示图形。该图形可以帮助我们直观地了解模型的分类效果。

from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 创建KNN分类器，K=3 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = knn.score(X_test, y_test) print("准确率为：", accuracy) # 绘制分类分布结果的二维图 colors = ['red', 'green', 'blue'] markers = ['o', 's', 'x'] for i, color, marker in zip(np.unique(y_pred), colors, markers): plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=color, marker=marker, label=iris.target_names[i]) plt.legend() plt.xlabel(iris.feature_names[0]) plt.ylabel(iris.feature_names[1]) plt.show()

这段代码使用了scikit-learn库中的K近邻算法实现对鸢尾花数据集的分类。首先，通过导入数据集并将其分为训练集和测试集。然后创建了一个KNeighborsClassifier对象，其中传递参数n_neighbors=3表示使用3个邻居来进行...

上面代码报错E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:47: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], E:/python3.9-workspace/python-learn/softmax regression.py:50: MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later. plt.show()

这是由于 Matplotlib ... plt.scatter(X_test[y_pred == i, 0], X_test[y_pred == i, 1], color=colors[i], marker=markers[i], label=iris.target_names[i]) plt.legend() plt.show() 这样就不会再出现警告了。

plt.scatter(x[label_pred==0,0],x[label_pred==0,1], c='blue', marker='s', label='葡萄酒1',s=160)

这段代码使用了 matplotlib 库的 scatter 函数来绘制散点图...c 参数指定了散点的颜色，marker 参数指定了散点的形状，这里使用了正方形作为形状。label 参数是图例上显示的标签，s 参数指定了散点的大小。

data = pd.read_csv('/home/w123/Documents/fatigue_detecting-master/TXT-data/5.14/2/Eye aspect ratio.txt') y = data.iloc[:, :-1].values.reshape(-1, 1) X = data.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1) regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y) y_pred = regressor.predict(X) print("Regression Function: y = {:.2f} + {:.2f}x".format(regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0])) plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, y_pred, color='red') plt.title('Linear Regression') plt.xlabel('Independent Variable') plt.ylabel('Dependent Variable') plt.legend(['Regression Line', 'Observations']) plt.show()改成三列数据分析

ax.scatter(data['X1'], data['X2'], data['Y'], c='blue', marker='o') ax.plot_trisurf(data['X1'], data['X2'], y_pred.flatten(), color='red', alpha=0.5) ax.set_xlabel('Independent Variable 1') ax.set_...

使用以下代码生成数据集 def generate_data(): import numpy as np # 生成正类和负类数据点各100个，每个数据点有两个特征X1和X2 positive_class = np.random.normal(loc=[0.5, 0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) negative_class = np.random.normal(loc=[-0.5, -0.5], scale=[1, 1], size=(100, 2)) # 向正类数据点添加噪声 positive_noise = np.random.normal(loc=[1., 1], scale=[1, 1], size=(10, 2)) positive_class = np.concatenate([positive_class, positive_noise], axis=0) # 向负类数据点添加噪声 negative_noise = np.random.normal(loc=[-1.5, -1.5], scale=[1, 1], size=(10, 2)) negative_class = np.concatenate([negative_class, negative_noise], axis=0) # 将正类和负类数据点组合成一个数据集 X = np.concatenate([positive_class, negative_class], axis=0) # 创建标签y，其中前110个数据点为正类，后110个数据点为负类 y = np.concatenate([np.ones(110), np.zeros(110)]) return X, y 2. 对该数据集进行可视化 3. 使用合适的比例对数据集进行划分 4. 使用感知机模型，调整参数，使模型在测试集上准确率大于0.8 5. 绘制test数据集 6. 绘制在test集上的预测结果

plt.scatter(X_test[misclassified, 0], X_test[misclassified, 1], marker='x', s=100, c='k', label='Misclassified') plt.xlabel('X1') plt.ylabel('X2') plt.legend() plt.show() 这段代码会生成一个散点...

已知分类预测值y_pred以及标签y_test,画出他们两个的散点图

plt.scatter(y_test, y_pred, c='r', alpha=0.7, marker='o') # 使用红色圆点表示 plt.xlabel('真实标签 (y_test)') plt.ylabel('预测值 (y_pred)') plt.title('真实标签与预测值的散点图') # 显示图像 plt.show() ...

实验目的： 会用Python创建KMeans聚类分析模型； 使用KMeans模型对航空公司客户价值进行聚类分析； 会对聚类结果进行分析。 实验内容： 使用sklearn.cluester的KMeans类对航空公司客户数据进行聚类分析，把乘客分到不同的类别中。 数据集：air_data.csv 数据集大小：62052条不重复数据 原数据有40个属性，为了大家训练模型方便，本实验使用预处理后的标准化数据，该数据有5个属性。 数据说明： ZL：入会至当前时长，反应可能的活跃时间 ZR：最近消费时间间隔，反应最近一段时间活跃程度 ZF：消费频次，反应客户忠诚度 ZM：消费里程总额，反应客户对乘机的依赖程度 ZC：舱位等级对应折扣系数，一般舱位等级越高，折扣系数越大 载入训练数据、显示读入数据的前5行 训练KMeans聚类模型，把数据聚成5类 from sklearn.cluster import KMeans k = 5 model = … KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=5, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto',random_state=None, tol=0.0001,verbose=0) 检查每个聚类类别样本数、每个聚类类别中心点，统计聚类个数及中心点 画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图，并按统一类别把聚类中心用线连接起来 分析聚类结果

plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=300, marker='*', c='red') plt.title('KMeans Clustering') plt.xlabel('ZL') plt.ylabel('ZR') plt.show() # 画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图 fig, ax = plt...

1.生成聚类数据集：样本数>500,4个聚类 2.对样本做归一化处理 3.划分测试训练样本集 3.选用伯努利，高斯，多项式朴素贝叶斯算法 4，画图展示分类结果

好的，以下是针对你的问题的解答： 1. 生成聚类数据集：可以使用make_blobs()... plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis', marker='x') plt.show() 希望这些代码能对你有所帮助！

基于欧式距离，建立一个 k 近邻分类器利用下列语句建立训练数据集 X_train1、X_labels1 和测试数据集 Y_test1 作为测试数据集 1，验证建立的 k 近邻分类器性能： X_train1=np.array([[1.1,2.1],[1.2,0.1],[0.1,1.4],[0.3,3.5], [1.1,1.0],[0.5,1.5]]) ; X_labels1 = np.array(['A','A','B','B','A','B']) ; Y_test1 = np.array([[1.0,2.1],[0.4,2.0]]) ;利用建立的 k 近邻分类器对测试数据集进 行分类，输出分类结果，并且进行数据可视化，将标题命名为学号，验证分类 结果是否正确

plt.scatter(Y_test1[:, 0], Y_test1[:, 1], c=Y_pred1, marker='x') plt.title('2021012345') plt.show() 运行结果如下： ['A' 'B'] 从结果可以看出，测试数据集中的第一个样本被分类为 A 类，第二...

基于欧式距离，建立一个 k 近邻分类器；利用下列语句建立训练数据集 X_train1、X_labels1 和测试数据集 Y_test1 作为测试数据集 1，验证建立的 k 近邻分类器性能： X_train1=np.array([[1.1,2.1],[1.2,0.1],[0.1,1.4],[0.3,3.5], [1.1,1.0],[0.5,1.5]]) ; X_labels1 = np.array(['A','A','B','B','A','B']) ; Y_test1 = np.array([[1.0,2.1],[0.4,2.0]]) ;建立一个测试数据集 1，利用建立的 k 近邻分类器对测试数据集进 行分类，输出分类结果，并且进行数据可视化，将标题命名为学号，验证分类 结果是否正确。

plt.scatter(Y_test1[:, 0], Y_test1[:, 1], c=y_pred, marker='x') plt.title("181220164 KNN分类结果") plt.show() 执行上述代码，输出的结果为： 分类结果： ['A' 'B'] 可以看到，第一个测试样本...

已知数据集为用X,Y = make_moons(n_samples=400,shuffle=True,noise=0.1,random_state=136)，其标签为0或1。用手写K-Means++算法进行模型构建，写出代码。并绘制聚类结果的散点图，写出代码。并分别用轮廓系数和准确率进行评估。写出代码

ax.scatter(kmeans.centers[:, 0], kmeans.centers[:, 1], marker='*', s=200, c='black', label='Centroids') ax.set_xlabel('Feature 1') ax.set_ylabel('Feature 2') ax.set_title('KMeans++ Clustering Result')...

A11Data,mat中共有九种类别的数据，每种类别包含1000个样本，每个样本数据的维度是256维，即9000*256。label,mat中包含A11Data对应的标签，数值范围是从0-9，即第一类数据的对应的标签为0，第二类数据对应的标签为1...以此类推。作业要求如下：。总体要求：选择两类数据与其对应的标签作为训练数据和训练标签，训练-个SVM模型，并用测试数据测试模型分类的准确率。具体如下：。1.对于A11Data中的数据，选择其中两类数据作为训练数据，同时选择对应的标签。如：选择第1和第3类数据作为训练数据，则标签应该为0和2。。2.对于每类训练数据，随机选取200-个样本作为训练数据，存放在变量名为Xtrain的变量中；随机选取100个样本作为测试数据，存放在变量名为Xtest的变量中。即Xtrain和Xtest的数据维度分别是400*256和200*256。*3.对于标签，每类样本选择200个标签作为训练样本对应的标签，存放在变量名为Ytrain的变量中；同时每类样本选择100个标签作为测试样本的标签，变量名为Ytest。"4.使用Xtrain和Ytrain.训练SVM模型，并用Xtest和Ytest进行测试。核函数自选。。5.尝试对分类结果进行可视化，要求可视化图包含样本点、超平面、支

ax.scatter(X_test_vis[:, 0], X_test_vis[:, 1], X_test_vis[:, 2], c=y_test, cmap='viridis', marker='x', label='Test') ax.set_xlabel('Dimension 1') ax.set_ylabel('Dimension 2') ax.set_zlabel('Dimension ...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,2:] KMeans1 =KMeans(n_clusters=3) KMeans1.fit(X) label_pred=KMeans1.labels_ x0 =X[label_pred==0] x1 =x[label_pred==1] x2=x[label_pred==2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="r", marker='D', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="g", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x3[:, 1], c="b", marker='+', label='label2') plt.xlabel('petal length') plt.ylabel('petal width') plt.legend() plt.show()

这段代码使用了KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类，并将聚类结果可视化。具体步骤如下： 1. 载入必要的Python库：matplotlib.pyplot、...注意：代码中有一处错误，应将x[label_pred==1]改为X[label_pred==1]。

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资源摘要信息:"CarMarker-Animation是一个开源库，旨在帮助开发者在谷歌地图上实现平滑的标记动画效果。通过该库，开发者可以实现标记沿路线移动，并在移动过程中根据道路曲线实现平滑转弯。这不仅提升了用户体验，也增强了地图应用的交互性。 在详细的技术实现上，CarMarker-Animation库可能会涉及到以下几个方面的知识点： 1. 地图API集成：该库可能基于谷歌地图的API进行开发，因此开发者需要有谷歌地图API的使用经验，并了解如何在项目中集成谷歌地图。 2. 动画效果实现：为了实现平滑的动画效果，开发者需要掌握CSS动画或者JavaScript动画的实现方法，包括关键帧动画、过渡动画等。 3. 地图路径计算：标记在地图上的移动需要基于实际的道路网络，因此开发者可能需要使用路径规划算法，如Dijkstra算法或者A*搜索算法，来计算出最合适的路线。 4. 路径平滑处理：仅仅计算出路线是不够的，还需要对路径进行平滑处理，以使标记在转弯时更加自然。这可能涉及到曲线拟合算法，如贝塞尔曲线拟合。 5. 地图交互设计：为了与用户的交互更为友好，开发者需要了解用户界面和用户体验设计原则，并将这些原则应用到动画效果的开发中。 6. 性能优化：在实现复杂的动画效果时，需要考虑程序的性能。开发者需要知道如何优化动画性能，减少卡顿，确保流畅的用户体验。 7. 开源协议遵守：由于CarMarker-Animation是一个开源库，开发者在使用该库时，需要遵守其开源协议，合理使用代码并遵守贡献指南。 此库的文件名'CarMarker-Animation-master'表明这是一个主分支的项目，可能包含源代码文件、示例项目、文档说明等资源。开发者可以通过下载解压缩后获得这些资源，并根据提供的文档来了解如何安装和使用该库。在使用过程中，建议仔细阅读开源项目的贡献指南和使用说明，以确保库的正确集成和使用，同时也可以参与开源社区，与其他开发者共同维护和改进这一项目。"
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5G核心网元性能瓶颈揭秘

![5G核心网元性能瓶颈揭秘](https://www.telecomhall.net/uploads/db2683/original/3X/4/a/4a76a0c1d1594eec2d2f7cad1a004b9f60e3a825.png) # 摘要 随着5G技术的发展和应用，其核心网的性能优化成为了行业关注的焦点。本文首先概述了5G核心网的架构，并对性能瓶颈进行深入分析，识别了关键的性能指标和瓶颈识别方法。通过案例分析，展示了核心网元常见的性能问题及其诊断和解决过程。随后，文章提出了多项性能优化策略，包括网络设计、系统配置调整以及新技术的应用。此外，本文探讨了安全挑战如何影响核心网的性能，
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stm32连接红外传感器并将gsm900a短信收发实现报警

在STM32上连接红外传感器并通过GSM900A模块实现短信报警功能，可以按照以下步骤进行： ### 硬件连接 1. **红外传感器连接**： - 将红外传感器的VCC连接到STM32的3.3V或5V电源（根据传感器规格）。 - 将GND连接到STM32的地线。 - 将GSM900A的VCC连接到外部电源（通常需要2A电流，3.4V-4.4V）。 - 将GND连接到STM32的地线。 - 将TXD引脚连接到STM32的一个UART RX引脚（例如PA10）。 - 将RXD引脚连接到STM32的一个UART TX引脚（例如PA9）。 - 如果需要，可
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C语言时代码的实现与解析

资源摘要信息:"在本次提供的文件信息中，有两个关键的文件：main.c 和 README.txt。标题和描述中的‘c代码-ce shi dai ma’可能是一个笔误或特定语境下的表述，其真实意图可能是指 'C代码 - 测试代码'。下面将分别解释这两个文件可能涉及的知识点。 首先，关于文件名 'main.c'，这很可能是源代码文件，使用的编程语言是C语言。C语言是一种广泛使用的计算机编程语言，它以其功能强大、表达能力强、能够进行底层操作和高效的资源管理而著称。C语言广泛应用于操作系统、嵌入式系统、系统软件、编译器、数据库系统以及各种应用软件的开发。C语言程序通常包含一个或多个源文件，这些源文件包含函数定义、变量声明和宏定义等。 在C语言中，'main' 函数是程序的入口点，即程序从这里开始执行。一个标准的C程序至少包含一个 main 函数。该函数可以有两种形式： 1. 不接受任何参数：`int main(void) { ... }` 2. 接受命令行参数：`int main(int argc, char *argv[]) { ... }` main 函数应该返回一个整数，通常用0表示程序正常结束，非0值表示出现错误。 'c代码-ce shi dai ma' 中的 'ce shi dai ma' 部分，可能是对 '测试代码' 的音译或笔误。在软件开发中，测试代码是用来验证程序功能正确性的代码片段或测试套件。测试代码的目的是确保程序的各个部分按照预期工作，包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等。 接下来是文件 'README.txt'，这通常是一个文本文件，包含项目或软件的说明信息。虽然名称暗示了这是一个简单的说明文件，但它可能包含以下内容： - 软件或项目的简短描述 - 如何安装或部署软件的说明 - 如何运行程序或测试的步骤 - 软件或项目的许可证和使用条款 - 作者信息和联系方法 - 更多文档的链接或引用 在处理 README.txt 文件时，读者应该能够了解到程序的基本概念、如何编译运行程序以及可能遇到的问题及其解决方案。此外，它还可能详细说明了main.c文件中所包含的测试代码的具体作用和如何对其进行测试验证。 综上所述，两个文件共同为我们提供了一个C语言项目的概览：一个实际的源代码文件main.c，和一个说明性文档README.txt。了解这些文件将帮助我们理解项目的基础结构、测试策略和使用方法。"
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5G SA核心网元性能问题分析

![5G SA核心网元性能问题分析](https://www.alepo.com/wp-content/uploads/2021/08/PCF.png) # 摘要 随着5G技术的快速发展，独立组网（SA）核心网已成为关键的网络架构组成部分，其性能直接关系到用户体验和网络服务质量。本文首先概述了5G SA核心网的基本概念及其性能指标，继而详细分析了网络架构与数据流，性能测试方法，并探讨了性能问题的案例。在此基础上，本文进一步研究了性能保障技术，如网络切片和人工智能技术的应用，并提出了性能优化实践操作指南。通过案例分析，本文总结了性能优化策略，评估了优化效果，并展望了未来技术的发展方向，旨在为5
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数据集yorkurban怎么跑

运行数据集yorkurban通常涉及到以下几个步骤，具体操作可能会根据你的研究或应用目的有所不同。以下是一个通用的流程： 1. **下载数据集**： 首先，你需要从官方网站或其他可信的数据集资源下载yorkurban数据集。通常，数据集会以压缩文件的形式提供。 2. **解压文件**： 下载完成后，解压文件到一个你方便访问的目录。 3. **安装必要的软件**： 根据数据集的格式和你的应用需求，安装必要的软件和库。例如，如果数据集是图像数据，你可能需要安装OpenCV或Pillow等图像处理库。 4. **加载数据集**： 使用编程语言（如Python）加载数据