TEC-ZCHPC1:计算机组成原理实验系统详解与教程

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本资源为《计算机组成原理实验系统TPE-ZCHPC1教材》的详细资料,由bluesky_bluesea@yeah.net作者提供。该教材针对计算机组成原理与体系结构的教学与实践,旨在帮助学生深入理解计算机内部构造和工作原理。TPE-ZCHPC1是专为教育环境设计的电脑版实验系统,它包括一套完整的实验指导,覆盖了从基础汇编语言编程到高级设计的各种课题。 实验系统由Tsinghua University Science & Technology Equipment Factory出品,提供了丰富的实验内容,如: 1. **第一章** 实验系统简介 - 对整个系统的结构、功能和使用环境进行概述,为后续操作奠定基础。 2. **第二章** 软件使用说明 - 学习如何安装和运行实验平台,以及必要的软件工具和界面操作指南。 3. **第三章** 基础汇编语言程序设计 - 通过编写简单的程序,让学生掌握汇编语言的基础概念和指令集。 4. **第四章** 运算器实验 - 研究运算器的工作原理,包括算术运算和逻辑运算,通过实际操作体验计算机核心单元的功能。 5. **第五章** 存储器实验 - 探索不同类型的存储器(如RAM和ROM)的工作原理,以及数据在内存中的组织。 6. **第六章** 输入输出(I/O)实验 - 学习设备与CPU之间的数据交换,涉及硬件接口和I/O控制。 7. **第七章** 微程序控制器实验 - 研究微程序设计,理解如何实现复杂的控制逻辑。 8. **第八章** 组合逻辑控制器实验 - 学习利用门电路和触发器构建简单控制器,理解控制逻辑的实现原理。 9. **第九章** 中断实验 - 讨论中断处理机制,如何响应外部事件并进行处理。 10. **第十章** 综合设计 - 提供一个综合项目,要求学生运用所学知识设计并实现一个小型系统或模块。 11. **第十一章** BASIC语言程序设计 - 深化对高级语言的理解,将理论知识与实际编程相结合。 此外,教材还包含了作者的联系方式(电话010-62795355)以及邮箱地址,方便读者在遇到问题时寻求帮助。作者还提供了个人微博链接,以便学生能够了解作者的最新动态和教学分享。 通过这本书,学生可以理论联系实际,加深对计算机组成原理的理解,提高动手能力和问题解决能力,为以后的专业发展打下坚实基础。

以下代码是哪出现了问题呢?为什么运行报错“subsample”:from sklearn.model_selection import cross_val_score from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials from xgboost import XGBRegressor as XGBR data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] # 定义超参数空间min_child_weight在0~40;num_boost_round的范围可以定到range(1,100,2);gamma在[20,100];lambda范围[1,2]; space = { 'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 30)), 'n_estimators':hp.quniform("n_estimators",1,100), 'learning_rate':hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 40)), 'gamma': hp.uniform('gamma', 1, 100), 'subsample': hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.1, 1) } # 定义目标函数 def hyperopt_objective(params): reg = XGBR(random_state=100, **params) scores = cross_val_score(reg, Xtrain, Ytrain, cv=5) # 五倍交叉验证 return 1 - scores.mean() # 返回平均交叉验证误差的相反数,即最小化误差 # 创建Trials对象以记录调参过程 trials = Trials() # 使用贝叶斯调参找到最优参数组合 best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) # 输出最优参数组合 print("Best parameters:", best) # 在最优参数组合下训练模型 best_params = space_eval(space, best) reg = XGBR(random_state=100, **best_params) reg.fit(Xtrain, Ytrain) # 在验证集上评估模型 y_pred = reg.predict(X_val) evaluation = evaluate_model(y_val, y_pred) # 自定义评估函数 print("Model evaluation:", evaluation)

2023-07-13 上传