压缩文件 'Final_test.zip' 的解析与应用

需积分: 0 0 下载量 32 浏览量 更新于2024-09-30 收藏 26.73MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Final_test.zip文件的详细知识点" 1. 文件命名规则和文件类型 - 文件名称为"Final_test.zip"，这表明该文件是一个压缩包文件。".zip"是压缩文件的常见扩展名，表示该文件采用了ZIP压缩格式。ZIP格式是一种广泛使用的数据压缩和文件存储格式，能够将多个文件或文件夹压缩成一个单一的压缩包，以便于传输和存储。这种格式被多种操作系统平台支持，包括Windows、macOS和Linux。 2. 压缩和解压的重要性 - 压缩技术在IT行业中非常重要，尤其是在数据存储和网络传输方面。它允许用户减少文件大小，节省存储空间，降低传输成本，加快文件传输速度。解压则是压缩的逆过程，是指将压缩包中的文件或文件夹还原到原始状态的过程。 3. ZIP文件压缩原理 - ZIP文件采用的是无损压缩算法，这意味着压缩过程中数据不会丢失。常见的ZIP压缩技术包括Deflate、LZMA、PPMd和Bzip2等。这些算法通过查找文件中重复的数据块并仅存储它们一次，或者通过预测数据来减少文件大小。 4. 压缩工具和软件 - 创建ZIP文件通常需要使用压缩工具软件。在Windows操作系统中，自带的文件资源管理器就可以创建ZIP文件。其他常见的跨平台压缩软件包括WinRAR、7-Zip、PeaZip等。这些工具通常还支持多种不同的压缩格式，并提供加密、分割压缩包等功能。 5. 文件安全性和加密 - 在某些情况下，ZIP文件可以被加密，以确保文件内容的安全性。用户可以设置密码保护ZIP文件，这样只有知道密码的人才能访问或解压缩文件中的内容。这对于保护敏感数据尤其重要。 6. 文件传输和存储 - ZIP文件广泛用于文件的备份、存储和传输。由于其高度的兼容性和压缩率，它可以用于电子邮件附件、云存储服务或物理介质（如U盘、硬盘）来传输数据。 7. 压缩文件的潜在问题 - 尽管ZIP文件有诸多优点，但也存在潜在的问题。例如，某些恶意软件可能会隐藏在看似无害的ZIP文件中，当用户解压时可能会被感染。因此，下载和解压来自不可靠来源的ZIP文件时应当格外小心。 8. 文件名称的意义和识别 - 文件名"Final_test"可以表明这个压缩包可能包含与某个项目的最终测试相关的文件。这可能意味着文件中包含了测试脚本、测试数据、测试结果或其他相关的文档。文件命名的一般规则是要简洁明了，能够反映出文件的内容或用途，以便用户能够快速识别。 总结而言，"Final_test.zip"是一个ZIP格式的压缩包，它可能包含了与某个项目最终测试相关的文件。这类文件涉及了数据压缩和解压的知识，使用了无损压缩技术，并可能采用密码保护来确保数据安全。ZIP文件的创建和提取广泛应用于数据管理、文件传输和存储，在IT行业中扮演了重要的角色。用户在处理ZIP文件时应确保来源可靠，防止潜在的安全风险。

openjdk-7-fcs-src-b147-27_jun_2011.zip

743 浏览量
"openjdk-7-fcs-src-b147-27_jun_2011.zip"这个压缩包包含了OpenJDK 7的最终候选版本（Final Candidate Stage）源代码，发布日期为2011年6月27日，版本号为b147。 OpenJDK 7是Java SE 7的主要开发平台，它引入了...

GTSRB_Final_Test_Images.zip

2020-06-08 上传
该数据集由多个子文件组成，其中"Final_Test_Images.zip"包含了测试集的部分，是评估模型性能的关键部分。 测试集的构成： GTSRB测试集包含大量真实世界中的交通标志图像，旨在模拟实际应用环境。这些图像来源于...

random_params = {'n_estimators': randint(low=80, high=121), 'max_features': randint(low=5, high=10)} forset_reg = RandomForestRegressor(random_state=2020) random_search_forest = RandomizedSearchCV(forest_reg, param_distributions=random_params, n_iter=20, scoring='neg_mean_squared_error', cv=15, random_state=2020) random_search_forest.fit(housing_prepares, housing_label) print('随机搜索下最佳参数', random_search_forest.best_params_) print('随机搜索下最佳评估器', random_search_forest.best_estimator_) final_model1 = random_search_forest.best_estimator_ y_predict = final_model1.predict(x_test) final_mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) final_rmse = np.sqrt(final_mse) print(final_rmse) display(final_rmse) cvrus = random_search_forest.cv_results_ for mean_score, params in zip(cvrus['mean_test_score'], cvrus['params']): print(np.sqrt(-mean_score), params) 将以上代码绘图实现

2023-06-12 上传
test_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_predict)) cv_rmse = [np.sqrt(-x) for x in random_search_forest.cv_results_['mean_test_score']] params = [str(x) for x in random_search_forest.cv_...

final_valid_predictions = pd.DataFrame.from_dict(final_valid_predictions, orient="index").reset_index() final_valid_predictions.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] final_valid_predictions.to_csv(r"oof.csv", index=False) test_dict = {} test_dict.update(dict(zip(test.Id.values.tolist(), test_preds))) submission = pd.DataFrame.from_dict(test_dict, orient="index").reset_index() submission.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] submission.to_csv(r"submission.csv", index=False) submission

2023-07-08 上传
首先，将final_valid_predictions转换为DataFrame格式，并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1'，然后将其保存为名为'oof.csv'的文件。接着，将test_dict转换为DataFrame格式，并设置列名为'Id', 'class_0', 'class...

final_valid_predictions = {} final_test_predictions = [] scores = [] log_losses = [] balanced_log_losses = [] weights = [] for fold in range(5): train_df = df[df['fold'] != fold] valid_df = df[df['fold'] == fold] valid_ids = valid_df.Id.values.tolist() X_train, y_train = train_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), train_df['Class'] X_valid, y_valid = valid_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), valid_df['Class'] lgb = LGBMClassifier(boosting_type='goss', learning_rate=0.06733232950390658, n_estimators = 50000, early_stopping_round = 300, random_state=42, subsample=0.6970532011679706, colsample_bytree=0.6055755840633003, class_weight='balanced', metric='none', is_unbalance=True, max_depth=8) lgb.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_valid, y_valid), verbose=1000, eval_metric=lgb_metric) y_pred = lgb.predict_proba(X_valid) preds_test = lgb.predict_proba(test_df.drop(['Id'], axis=1).values) final_test_predictions.append(preds_test) final_valid_predictions.update(dict(zip(valid_ids, y_pred))) logloss = log_loss(y_valid, y_pred) balanced_logloss = balanced_log_loss(y_valid, y_pred[:, 1]) log_losses.append(logloss) balanced_log_losses.append(balanced_logloss) weights.append(1/balanced_logloss) print(f"Fold: {fold}, log loss: {round(logloss, 3)}, balanced los loss: {round(balanced_logloss, 3)}") print() print("Log Loss") print(log_losses) print(np.mean(log_losses), np.std(log_losses)) print() print("Balanced Log Loss") print(balanced_log_losses) print(np.mean(balanced_log_losses), np.std(balanced_log_losses)) print() print("Weights") print(weights)

2023-07-08 上传
这段代码是一个基于LightGBM模型的5折交叉验证训练过程，其中使用了加权的log loss作为评价...这里的final_valid_predictions是每个样本在验证集上的预测概率，final_test_predictions是每个样本在测试集上的预测概率。

给出python实现BP神经网络的代码，不使用sklearn库，完成对鸢尾花数据集的分类

2023-04-18 上传
for input_data, target_data in zip(inputs, targets): self.backpropagation(input_data.reshape(-1, 1), target_data.reshape(-1, 1)) # 定义预测函数 def predict(self, inputs): predictions = [] for ...

利用BP网络实现一个预测案例,写出python代码

2023-05-26 上传
for inputs, targets in zip(train_inputs, train_targets): nn.train(inputs, targets) # 预测新数据 test_inputs = np.array([[0, 1], [1, 0], [0, 0], [1, 1]]) for inputs in test_inputs: print(nn.predict...

总成绩=作业成绩×20%+小则成绩×30%+期末考式成绩×50%Python怎么写

2024-09-12 上传
在Python中，你可以使用简单的... return sum(weight * grade for weight, grade in zip(total_weighting.values(), (homework, test1, final_exam))) # 调用函数并传入分数 calculate_total_score(90, 85, 95) ```

有没有transformer的例子

2023-04-07 上传
super(TransformerModel, self).__init__() self.encoder = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model) self.pos_encoding = positional_encoding(input_vocab_size, d_model) self.transformer_...

代码 for epoch in range(50): for step,(x,y) in enumerate(dataprep.train_data): with tf.GradientTape() as tape: # [batch,32,32,3] --->> [batch,1,1,512] out = TCNetwork(x) # flatten to [batch,512] out = tf.reshape(out,[-1, 64]) # get the final probability logits = FCNetwork(out) loss = tf.losses.mse(y,logits) # get derivation of all layers' weights grads = tape.gradient(loss, variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, variables)) del tape history = TCNetwork.fit(dataprep.X_train, dataprep.Y_train, epochs=150, batch_size=128, validation_data=(dataprep.X_test, dataprep.Y_test), verbose=2,shuffle=False) 有什么问题

2023-07-14 上传
这段代码存在一些问题： 1. 缺少对变量 `variables` 的定义，你需要确保在代码的其他部分中定义了这个变量。 2. 在 `TCNetwork` 和 `FCNetwork` 中缺少对网络结构的定义。你需要确保在代码的其他部分中定义了这些...
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