select * from radius.checksums where master_cnt <> this_cnt OR master_crc <> this_crc OR ISNULL(master_crc) <> ISNULL(this_crc)

这是一个 SQL 查询语句，用于查询 `radius.checksums` 表中 `master_cnt`、`this_cnt`、`master_crc`、`this_crc` 四个字段的值是否匹配。如果这四个字段的值不匹配，或者 `master_crc` 为 NULL 而 `this_crc` 不为 NULL，那么这条查询语句就会返回这条记录。

具体来说，这个查询语句的含义如下：

- `master_cnt` 表示主服务器上这个记录的计数器值。
- `this_cnt` 表示当前服务器上这个记录的计数器值。
- `master_crc` 表示主服务器上这个记录的校验和值。
- `this_crc` 表示当前服务器上这个记录的校验和值。
- `ISNULL(master_crc) <> ISNULL(this_crc)` 表示如果主服务器上这个记录的校验和值为 NULL，而当前服务器上这个记录的校验和值不为 NULL，就返回这条记录。

如果这条查询语句返回了一些记录，说明这些记录在主服务器和当前服务器上的计数器值或校验和值不一致，需要进一步检查和处理。

相关问题

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()` 方法去重。修改代码如下所示：

# 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), :]

# 转换为 DataFrame 对象
y_pred_filtered = pd.DataFrame(y_pred_filtered, columns=data.columns[:5])

# 去除重复的行
y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates()

这样就可以将 `y_pred_filtered` 转换为 DataFrame 对象并进行去重操作。

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 numpy as np
# ... 其他代码 ...

# 对 y_pred 进行过滤和去重
row_sums = np.sum(y_pred, axis=1)
y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 24), :]
y_pred_filtered_df = pd.DataFrame(data=y_pred_filtered, columns=data.columns[:8])
y_pred_filtered_df.drop_duplicates(inplace=True)

# 打印预测结果
print('Predicted values with probabilities:')
print(y_pred_filtered_df)

这应该可以解决你遇到的问题。