# 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred.drop_duplicates()raceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-10-b08427c8ccad>", line 58, in <module> y_pred_filtered = y_pred.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'

时间: 2024-02-23 12:59:42 浏览: 86
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Code.rar_PRED-163_matlab pred_社交网络_社交网络分析 链路预测_链路预测

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根据报错信息，你正在尝试对一个numpy数组执行drop_duplicates()函数，但是该函数不适用于numpy数组，只适用于pandas数据框。你需要将y_pred转换为pandas数据框，然后再执行drop_duplicates()函数。可以使用以下代码将numpy数组转换为pandas数据框： ``` import pandas as pd y_pred_df = pd.DataFrame(y_pred) y_pred_filtered = y_pred_df.drop_duplicates() ```
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npy

y_pred_2.npy

y_pred_2.npy

import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 将一维数组转换成二维数组 y_pred = y_pred.reshape(-1, 4) # 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :] # 打印结果 print(y_pred_filtered)需要加入去除重复行的代码

在过滤和小于6的行之后，可以使用 numpy 库的 unique 函数去除重复的行。具体实现如下： # 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :] # 去除重复...

import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求# 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量# 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)

# 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.5的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] ].index for i in low_prob_...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)

根据你之前的说明，应该是将第5行的代码从： python model = load_model('model.h5') 改为： python model = None 这样就可以重新声明一个没有用的 model 变量了。

import pandas as pd from keras.models import load_model from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) # 计算 mse y_test = data['y_true'].values mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) # 计算每个预测结果的概率并添加到 y_pred_prob 中 y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.5的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段程序中错误是由于使用了尚未拟合的MinMaxScaler实例导致的。在使用scikit-learn中的任何转换器之前，都需要先使用fit方法进行拟合，以便转换器可以学习数据的范围和分布。你需要在调用inverse_transform方法之前使用fit方法对MinMaxScaler进行拟合，代码怎么修改

# 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.5的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] ].index for i in low_prob_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

你需要将 y_pred_filtered 数组转换为 pandas DataFrame，然后再使用 drop_duplicates() 方法进行去重。你可以使用 pd.DataFrame() 将 numpy 数组转换为 DataFrame，如下所示： import pandas as pd ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据3.xlsx', sheet_name='5') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 5)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 5)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=5, input_dim=5, activation='relu')) model.add(Dense(units=12, activation='relu')) model.add(Dense(units=5, activation='relu')) model.add(Dense(units=5, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=300, batch_size=500) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1500) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:5]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过5或小于5的预测值 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 5) & (row_sums <= 5), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered) # 保存模型 model.save('D://大乐透5.h5')程序中显示Python 的错误提示，提示中提到了一个 'numpy.ndarray' 对象没有 'drop_duplicates' 属性。这可能是因为你将一个 numpy 数组传递给了 pandas 的 DataFrame.drop_duplicates() 方法，而这个方法只能用于 pandas 的 DataFrame 类型数据。你可以尝试将 numpy 数组转换为 pandas 的 DataFrame 对象，然后再进行去重操作这个怎么改

你需要将 y_pred_filtered 从 numpy 数组转换成 pandas 的 DataFrame 对象，然后再进行去重操作。可以使用 pd.DataFrame() 将 y_pred_filtered 转换成 DataFrame 对象，然后再使用 drop_duplicates() 方法...

import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) print(fuzzy_pred)获得其运行时间

抱歉，我无法获得该代码的运行时间，因为您没有在代码中包含计时器或时间测量的代码。您可以使用Python的time模块来计算代码的运行时间。例如，您可以在代码的开始和结束位置...这将打印代码的总运行时间，以秒为单位。

# 去除重复行 y_pred_filtered = np.unique(y_pred_filtered, axis=0)改成有相同的数据值只保留一组

如果要保留一组重复数据，可以使用 numpy.unique 函数的 return_index 参数和 return_inverse 参数来实现。...最后，使用 idx 数组对 y_pred_filtered 进行索引，得到只保留一组重复数据的新数组。

# 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :]需要更改成过滤掉大于6和小于6的数值

如果要过滤掉大于6和...# 去除重复行 y_pred_filtered = np.unique(y_pred_filtered, axis=0) # 打印结果 print(y_pred_filtered) 其中，(row_sums >= 6) & (row_sums <= 24) 表示只保留和在6到24之间的行。

y_pred_i = y_pred[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))重复的代码段(5 行长)怎么改

可以将这段重复的代码封装成一个函数，然后在需要重新计算 Probability 值时调用该函数即可。具体修改如下： python def calculate_prob(y_pred_i, y_test_i): mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis...

# 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :6].sum(axis=1) == 6)]

假设 y_pred_prob 是一个 DataFrame，每一行代表一个预测结果，每一列代表一个可能出现的点数，可以通过 y_pred_prob.iloc[:, :6].sum(axis=1) 计算每一行前六列的和，然后使用 ==6 条件筛选出和为 6 的行，最后使用...

Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'

这个错误是因为你正在尝试从一个 numpy...y_pred_filtered = pd.DataFrame(y_pred_filtered) # 然后使用 drop_duplicates() 方法 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() 这应该可以解决你的问题。

修正以下的代码data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] from scipy.interpolate import interp1d # 数据归一化 scaler = StandardScaler() # 将X,Y数据进行归一化 X = scaler.fit_transform(X) # 随机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, train_size=0.7) X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T # 构建深度神经模糊网络 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=X_fuzzy.shape[1]), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_fuzzy, y, epochs=10, batch_size=32) # 训练随机森林分类器 rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf_clf.fit(model.predict(X_fuzzy), y) # 预测新数据点 new_data = np.random.rand(5) new_data_fuzzy = [] for i in range(new_data.shape[0]): fuzzy_val = fuzz.interp_membership(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), fuzz.trimf(np.linspace(np.min(X[:,i]), np.max(X[:,i]), 100), [np.min(X[:,i]), np.mean(X[:,i]), np.max(X[:,i])]), new_data[i]) new_data_fuzzy.append(fuzzy_val) new_data_fuzzy = np.array(new_data_fuzzy).reshape(1,-1)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7) # 构建模糊矩阵 X_fuzzy = [] for i in range(X.shape[1]): fuzzy_vals = fuzz.trimf(X[:,i], [np.min(X[:,i]), np....

Traceback (most recent call last): File "E:\Python_study\机器学习\课程设计\NN.py", line 62, in <module> y_pred_example = y_pred = model.predict(y_test[117]) File "C:\Users\YU\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\YU\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\keras\engine\data_adapter.py", line 1082, in select_data_adapter raise ValueError( ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class 'numpy.int64'>, <class 'NoneType'> Process finished with exit code 1

你需要将 y_test[117] 转换为正确的数据类型，可以使用 numpy 库的 reshape 函数来实现。具体方法如下： python import numpy as np # 将 y_test[117] 转换为二维数组 x = np.array(y_test[117]).reshape...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[29], line 91 88 model.summary() 89 #模型训练 ---> 91 history = model.fit( 92 normed_train_data, train_labels, 93 epochs=100, validation_split=0.2, verbose=0) #verbose=表示不输出训练记录 94 #输出训练的各项指标值 95 hist = pd.DataFrame(history.history) File ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file1dq9vkey.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 298, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "sequential_21" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 14), found shape=(32, 15)

例如，如果您的输入数据是一个形状为(32, 15)的NumPy数组，您可以使用reshape()函数将其转换为形状为(32, 14)的数组，如下所示： train_data = train_data.reshape((32, 14)) 这样，您就可以将新的train_...
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1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于计算机科学与技术等相关专业，更为适合；
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LabVIEW实现NB-IoT通信【LabVIEW物联网实战】

资源说明：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/144637354 一分价钱一分货，项目代码可顺利编译运行~
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JavaScript实现的高效pomodoro时钟教程

资源摘要信息:"JavaScript中的pomodoroo时钟" 知识点1：什么是番茄工作法 番茄工作法是一种时间管理技术，它是由弗朗西斯科·西里洛于1980年代末发明的。该技术使用一个定时器来将工作分解为25分钟的块，这些时间块之间短暂休息。每个时间块被称为一个“番茄”，因此得名“番茄工作法”。该技术旨在帮助人们通过短暂的休息来提高集中力和生产力。 知识点2：JavaScript是什么 JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，它是网页开发中最主要的技术之一。JavaScript主要用于网页中的前端脚本编写，可以实现用户与浏览器内容的交云互动，也可以用于服务器端编程(Node.js)。JavaScript是一种轻量级的编程语言，被设计为易于学习，但功能强大。 知识点3：使用JavaScript实现番茄钟的原理 在使用JavaScript实现番茄钟的过程中，我们需要用到JavaScript的计时器功能。JavaScript提供了两种计时器方法，分别是setTimeout和setInterval。setTimeout用于在指定的时间后执行一次代码块，而setInterval则用于每隔一定的时间重复执行代码块。在实现番茄钟时，我们可以使用setInterval来模拟每25分钟的“番茄时间”，使用setTimeout来控制每25分钟后的休息时间。 知识点4：如何在JavaScript中设置和重置时间 在JavaScript中，我们可以使用Date对象来获取和设置时间。Date对象允许我们获取当前的日期和时间，也可以让我们创建自己的日期和时间。我们可以通过new Date()创建一个新的日期对象，并使用Date对象提供的各种方法，如getHours(), getMinutes(), setHours(), setMinutes()等，来获取和设置时间。在实现番茄钟的过程中，我们可以通过获取当前时间，然后加上25分钟，来设置下一个番茄时间。同样，我们也可以通过获取当前时间，然后减去25分钟，来重置上一个番茄时间。 知识点5：实现pomodoro-clock的基本步骤 首先，我们需要创建一个定时器，用于模拟25分钟的工作时间。然后，我们需要在25分钟结束后提醒用户停止工作，并开始短暂的休息。接着，我们需要为用户的休息时间设置另一个定时器。在用户休息结束后，我们需要重置定时器，开始下一个工作周期。在这个过程中，我们需要为每个定时器设置相应的回调函数，以处理定时器触发时需要执行的操作。 知识点6：使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势 使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势在于JavaScript的轻量级和易学性。JavaScript作为前端开发的主要语言，几乎所有的现代浏览器都支持JavaScript。因此，我们可以很容易地在网页中实现pomodoro-clock，用户只需要打开网页即可使用。此外，JavaScript的灵活性也使得我们可以根据需要自定义pomodoro-clock的各种参数，如工作时间长度、休息时间长度等。
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管理建模和仿真的文件

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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【WebLogic客户端兼容性提升秘籍】：一站式解决方案与实战案例

![WebLogic](https://docs.oracle.com/cd/F28299_01/pt857pbr3/eng/pt/tsvt/img/ia2cf27cn-7b68.png) # 摘要 WebLogic作为一款广泛使用的中间件产品，其客户端兼容性对于企业应用至关重要。本文从基本概念出发，系统地介绍了WebLogic的架构、组件以及兼容性问题的分类和影响。通过深入分析兼容性测试方法和诊断分析技术，探讨了如何有效地识别和解决客户端兼容性问题。进一步，本文提出了提升兼容性的策略，包括代码层面的设计、配置管理、补丁升级以及快速响应流程。最后，结合实战案例，本文详细说明了解决方案的实施过
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使用jupyter读取文件“近5年考试人数.csv”，绘制近5年高考及考研人数发展趋势图，数据如下（单位：万人）。

在Jupyter Notebook中读取CSV文件并绘制图表，通常需要几个步骤： 1. 首先，你需要导入必要的库，如pandas用于数据处理，matplotlib或seaborn用于数据可视化。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件： ```python df = pd.read_csv('近5年考试人数.csv') ``` 3. 确保数据已经按照年份排序，如果需要的话，可以添加这一行： ```python df = df.sor
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CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具

资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括： 1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤： - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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
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数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率

![数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea0cc949288a77f9bc8dde5da6514979.png) # 摘要 数字信号处理作为信息科技领域的重要分支，涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。本文首先介绍了数字信号处理的基础知识，包括基本概念、时域与频域分析、以及核心算法和理论框架。接着，详细探讨了实现信号采样和量化、滤波器设计、以及信号增强和重建实践技巧。文章进一步深入到高级应用，包括信号压缩技术、多维信号处理，以及人工智能技术在信号处理中的集成。最后，本文评述了数字信号处理