loss = (5，4，3) , parameter_X = [(3,2,1),(2,1,0)]。我要将这loss和parameter_X用pandas库写入某个csv文件，如何实现？

时间: 2023-04-02 22:01:40 浏览: 77
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使用pandas库对csv文件进行筛选保存

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可以使用pandas的DataFrame将loss和parameter_X转换为表格形式，然后再将表格写入csv文件。具体实现代码如下： import pandas as pd loss = [5, 4, 3] parameter_X = [[3, 2, 1], [2, 1, ]] df = pd.DataFrame({'loss': loss, 'parameter_X': parameter_X}) df.to_csv('filename.csv', index=False) 其中，pd.DataFrame()函数用于将loss和parameter_X转换为DataFrame格式，'loss'和'parameter_X'分别为列名，df.to_csv()函数用于将DataFrame写入csv文件，index=False表示不写入行索引。
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net = LeNet5() paddle.summary(net,(-1,1,img_size,img_size)) from paddle.metric import Accuracy save_dir = "model/lenet_2" epoch = 5 lr = 0.01 weight_decay = 5e-4 batch_size = 64 model = paddle.Model(net) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr,parameter=model.parameters(),weight_decay=weight_decay) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),paddle.nn.Accuracy()) model.fit(train_dataset,epochs=epoch,batch_size=batch_size,save_dir=save_dir,verbose=1) best_model_path = "model/lenet_2/final.pdparams" net = LeNet5() model = paddle.Model(net) model.load(best_model_path) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),Accuracy()) results = model.evaluate(test_dataset,batch_size=batch_size,verbose=1) print(results)在pytorch中如何表示

x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x train_dataset = # 加载训练数据集 test_dataset = # 加载测试数据集 batch_size = 64 epoch...

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B，所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

这段代码定义了一个 GATrainer 类，用于训练图像转换模型 CycleGAN 中的生成器模型 g_A。在初始化函数中，它使用 PaddlePaddle 框架的 fluid.default_main_program() 函数克隆默认的主程序，并使用 with fluid....

def adversarial(x, model, loss_func, c=1e-4, kappa=0, num_iter=100, lr=0.01): """ Create adversarial examples using CW algorithm Args: - x: input image - model: the neural network model - loss_func: the loss function to use - c: the weight for the L2 regularization term (default=1e-4) - kappa: the confidence parameter (default=0) - num_iter: number of iterations for the algorithm (default=100) - lr: learning rate for the optimization (default=0.01) Returns: - x_adv: adversarial example """ x_adv = x.clone().detach().requires_grad_(True) for i in range(num_iter): output = model(x_adv) loss = loss_func(output, torch.tensor([kappa]), x, x_adv, c) model.zero_grad() loss.backward() with torch.no_grad(): x_adv += lr * x_adv.grad x_adv = torch.max(torch.min(x_adv, x + 0.35), x - 0.35) x_adv = torch.clamp(x_adv, 0, 1) x_adv.requires_grad_() return x_adv.detach()上述代码出现TypeError: ce_loss() takes 2 positional arguments but 5 were given错误，请改正

def adversarial(x, model, loss_func, c=1e-4, kappa=0, num_iter=100, lr=0.01): """Create adversarial examples using CW algorithm Args: - x: input image - model: the neural network model - loss_...

def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, learning_rate, lambda_, test_data): """ train_data: list of tuples, length 50000. tuple[0]: vectorized image np_array: shape(784, 1) tuple[1]: one-hot encoded label np_array: shape(10, 1) epochs: number of epochs to train. mini_batch_size: size of mini batch. learning_rate: learning rate. lambda_: regularization parameter. test_data: list of tuples, length 10000. """ l = len(training_data) test_acc_list = [] loss_list = [] for j in range(epochs): random.shuffle(training_data) cost_j = 0 mini_batches = [training_data[i:i + mini_batch_size] for i in range(0, l, mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batches: x, y = self.merge(mini_batch) c_j = self.gradient_descent(x, y, learning_rate, lambda_) cost_j += c_j cost_j /= (l / mini_batch_size) loss_list.append(cost_j) test_acc = self.evaluate(test_data) / len(test_data) test_acc_list.append(test_acc) print('Epoch_{}: loss:{:.2f} accuracy:{:.2f}%' .format(j, cost_j, test_acc * 100)) if j > 10: if (abs(test_acc_list[j] - test_acc_list[j - 1]) <= 5e-5) \ & (abs(test_acc_list[j - 1] - test_acc_list[j - 2]) <= 5e-5): break draw_acc_loss(test_acc_list, loss_list, j + 1)

5. 对于每个mini_batch，将输入数据x和标签y合并，并使用梯度下降算法进行参数更新，计算并累计损失值cost_j。 6. 计算每个epoch的平均损失cost_j，并将其添加到损失列表中。 7. 计算测试数据的准确率，并将其添加到...

We can now use a method to plot the loss surface of the network by projecting the parameter updates into two dimensions. You can find more information on that here. But you can just use the provided code. The contour plot will show how the loss will change if you would follow the two main directions of the past parameter updates. Think about the challenges and the optimization process of this landscape. What could impede the convergence of the net? # project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x # the directions are calculated using the last sample as a reference directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) # compute the losses over the main directions of the gradient updates x, y, Z, _ = get_loss_grid(net, data_loader, loss_fn, directions=directions, resolution=(20, 20), scale=loss_coordinates.abs().max().item()) # plot the landscape as a contour plot fig = plot_contour(np.copy(x), np.copy(y), np.copy(Z), scale=True) fig.add_traces(go.Scatter(x=np.copy(loss_coordinates[0].cpu().numpy()), y=np.copy(loss_coordinates[1].cpu().numpy()))) print('loss samples:', np.array(losses)[state_ids]) conf_pltly() init_notebook_mode(connected=False) iplot(fig) --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-62-26d05ea2d790> in <cell line: 3>() 1 # project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x 2 # the directions are calculated using the last sample as a reference ----> 3 directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) 4 5 # compute the losses over the main directions of the gradient updates <ipython-input-60-6cc4aad7dcda> in get_state_directions(states, n_states, start_from, reference_id) 15 params.append(param.view(-1)) 16 ---> 17 params = torch.stack(params, dim=0) 18 reference = params[-1] 19 RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [200704] at entry 0 and [256] at entry 1这个错误怎么改

这个错误是由于在进行 torch.stack(params, dim=0) 操作时，params 中的张量维度不一致导致的。可以通过使用 torch.cat() 来代替 torch.stack()，将 params 列表中的张量按照指定维度拼接起来，从而避免这个错误。...

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.unsqueeze(0)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 上述代码报错： ValueError: optimizer got an empty parameter list 怎么修改？

self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) 这样应该就可以解决这个问题了。

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_4 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64,activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']在该模型中加入early stopping，使用monitor='loss', patience = 2设置代码

Sure, here is the updated code with ... We set the monitor parameter to 'loss' and the patience parameter to 2. This means that training will stop if the loss does not improve after 2 epochs.

class AAMsoftmax(nn.Module): def __init__(self, n_class, m, s): super(AAMsoftmax, self).__init__() self.m = m self.s = s self.weight = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(n_class, 256), requires_grad=True) self.ce = nn.CrossEntropyLoss() nn.init.xavier_normal_(self.weight, gain=1) self.cos_m = math.cos(self.m) self.sin_m = math.sin(self.m) self.th = math.cos(math.pi - self.m) self.mm = math.sin(math.pi - self.m) * self.m def forward(self, x, label=None): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt((1.0 - torch.mul(cosine, cosine)).clamp(0, 1)) phi = cosine * self.cos_m - sine * self.sin_m phi = torch.where((cosine - self.th) > 0, phi, cosine - self.mm) one_hot = torch.zeros_like(cosine) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1), 1) output = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) output = output * self.s loss = self.ce(output, label) prec1 = accuracy(output.detach(), label.detach(), topk=(1,))[0]

该模型的 forward 函数中，首先对输入的特征 x 进行归一化，然后通过线性变换将 x 投影到一个维度为 256 的空间中，得到一个 cosine 矩阵。接下来通过一系列的数学计算，将 cosine 转化为一个 phi 矩阵，使得在 phi ...

帮我把def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n_x = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigmoid = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(sigmoid, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n_x # 除以 n 是为了消除样本数量的影响，使得不同样本数量的训练集可以进行比较 return ObjVal 依据上面的传递一下y和beta

x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = np.array([0, 1, 0]) beta = np.array([0.5, 0.5]) loss = ObjFun(x, y, beta) print(loss) 这里我们创建了一个2维的特征矩阵x，一个标签向量y，以及一个模型参数...

import lightgbm as lgb from lightgbm import LGBMClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier() # 设置参数空间 params = { 'boosting_type': 'gbdt', #'boosting_type': 'dart', 'objective': 'multiclass', 'metric': 'multi_logloss', 'min_child_weight': 1.5, 'num_leaves': 2**5, 'lambda_l2': 10, 'subsample': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'learning_rate': 0.03, 'seed': 2017, "num_class": 2, 'silent': True, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params) # 使用训练集对新模型进行拟合 # X_train = np.array(X_train) # pdb.set_trace() lgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = lgb_model.predict(X_test)改为svm模型

svm_model = GridSearchCV(svm_model, params, cv=5) # 使用训练集对新模型进行拟合 svm_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = svm_model.predict(X_test) 注意，SVM模型的参数设置有...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[10], line 30 27 net = Net() 29 criterion = nn.CrossEntropyLoss() ---> 30 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 32 folder_path = 'random_matrices2' 34 # 创建空的tensor File C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\optim\sgd.py:105, in SGD.__init__(self, params, lr, momentum, dampening, weight_decay, nesterov, maximize, foreach) 103 if nesterov and (momentum <= 0 or dampening != 0): 104 raise ValueError("Nesterov momentum requires a momentum and zero dampening") --> 105 super(SGD, self).__init__(params, defaults) File C:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\optim\optimizer.py:49, in Optimizer.__init__(self, params, defaults) 47 param_groups = list(params) 48 if len(param_groups) == 0: ---> 49 raise ValueError("optimizer got an empty parameter list") 50 if not isinstance(param_groups[0], dict): 51 param_groups = [{'params': param_groups}] ValueError: optimizer got an empty parameter list ​

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) ...

如何在model.compile里的loss='categorical_crossentropy'的基础上利用loss_weights加上源域为Xs，目标域为Xt的MMD损失

tf.reshape(X_sqnorms, (-1, 1)) - 2 * XY + tf.reshape(Y_sqnorms, (1, -1)))) 然后，在 model.compile 中加入 MMD 损失： python model.compile(optimizer=optimizer, loss={'output': 'categorical_...

def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] #? sigm

oid = 1 / (1 + np.exp(-x @ beta)) # 计算sigmoid函数的值 loss = -np.sum(y * np.log(sigmoid) + (1 - y) * np.log(1 - sigmoid)) / n # 计算损失值 return loss 这是一个用于逻辑回归的目标函数，其中x是特征...

#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) # 随机噪声epsilon?? #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1) # 将生成的样本存储在一个n\times (p+1)的numpy数组data中，其中第i行表示第i个样本的特征向量和目标变量值 def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ # sp.log()表示求自然对数，1/(1 + sp.exp(-X.dot(beta)))表示逻辑函数， # (i, 0, X.shape[0]-1)表示对i从0到n-1进行求和，最后除以样本个数求平均得到总体损失值。 CurrX = np.array(x) # 把列表转化为数组 n = len(CurrX) ObjVal = -sp.summation( #使用logist y * sp.log(1 / (1 + sp.exp(-x.dot(beta)))) + (1 - y) * sp.log(1 - 1 / (1 + sp.exp(-x.dot(beta)))), (i, 0, x.shape[0] - 1)) / x.shape[0] # shape读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。 return ObjVal print(ObjFun(X,Y,beta))

Y 是一个形状为 (n,) 的 numpy 数组，表示每个样本的类别标签，取值为 0 或 1；beta 是一个长度为 p 的 numpy 数组，表示 logistic regression 的参数向量。函数的返回值是一个标量，表示当前 beta 下的 logistic ...
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使用pandas将numpy中的数组数据保存到csv文件的方法

今天小编就为大家分享一篇使用pandas将numpy中的数组数据保存到csv文件的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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使用Python(pandas库)处理csv数据

(注：本文写于做毕设期间，有处理大量csv文件的需要，故使用python强大的库资源来处理数据，希望对有需要的你提供帮助和启发） 使用Python(pandas)处理数据 原始数据和处理之后的样式 图中为一个csv文件，待处理的csv文件总共有2410个 原始数据 处理样式 1.导入os、pandas和numpy库 import os import pandas as pd import numpy as np 2.筛选出csv文件中的指定行（列） time = pd.read_csv(info, skiprows=[0], nrows=1, usecols=[6], header=Non
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高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
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SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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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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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层