机器学习--课后作业--hw1

机器学习(课后作业–hw1)

本篇文章全文参考这篇blog

网上找了很多教程,这个是相对来说清楚的,代码可能是一模一样,只是进行了一些微调,但是一定要理解这个模型具体的处理方法,这个模型我认为最巧妙的它对于数据的处理,直接把前9天所有的参数参数当作变量,最简单粗暴的方法,,然后再是里面一些矩阵的运算,也很重要,可能直接看无法理解,那就手动创造几个数据,进行手动模拟,一定会有不小的收获的

作业介绍

题目要求:利用每天的前9个小时的18个特征(包括PM2.5),来预测第10个小时的PM2.5的值。

特征包括: AMB_TEMP, CH4, CO, NHMC, NO, NO2, NOx, O3, PM10, PM2.5, RAINFALL, RH, SO2, THC, WD_HR, WIND_DIREC, WIND_SPEED, WS_HR,总计18种。每一种都可以作为一个变量加入你的模型里面。

数据下载:Github链接

下载结束以后把文件放入对应的文件夹里面就好了
数据下载

CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见)

作业任务:根据每月的观测数据对未来进行预测

题目分析

Dataset里面我们要用的两个csv文件:数据集(train.csv)和测试集(test.csv)。
数据集中记录了12个月的前20天每天24个小时的18个物质浓度的资料,然后测试集就是剩余的数据中再取的。从上述我们可以得到以下结论:

  • 模型的输入:前9个小时的观测数据,每小时18个数据,所以输入参数有9*18个参数值
  • 模型的输出:预测第十个小时的PM2.5浓度
  • 模型:回归模型(Regression Model)
  • 要求:根据前面连续9个小时的观测数据,预测接下来一个小的PM2.5浓度
    • 每一天的信息:(18,24)(18个指标,24个小时)
    • 训练数据:

      训练数据是连续9个小时的观测数据,接下来一个小时的PM2.5作为这个训练数据集的label
      注意:每小时的数据可以作为训练数据,也可以作为label,一共12个月,每个月20天,一天24小时,每天18个观测数据,所以一共有(2024)x18个数据,而训练数据集有2024-9=471个(因为最开始的9个无法作为数据集的label)

代码解答

1. Data Preprocessing

我们需要做的第一件事就是数据的读入和预处理:

  • 按照文件路径读入
  • 去除无用数据
  • 预处理
  • 数据转化
    Rain
# 引入必要的包
import pandas as pd
import numpy as np# 读取数据保存到data中,路径根据你保存的train.csv位置而有变化
# 数据编码方式,这里选择big5,台湾是繁体字,使用utf-8可能会出现问题
data = pd.read_csv('Dataset/train.csv', encoding='big5')
# print(data)# 行保留所有,列从第三列开始往后才保留,这样去除了数据中的时间、地点、参数等信息
data = data.iloc[:, 3:]
# print(data)# 将所有NR的值全部置为0方便之后处理
data[data == 'NR'] = 0
# print(data)# 将data的所有数据转换为二维数据并用raw_data来保存
raw_data = data.to_numpy()
# print(raw_data)
# 可以每一步都打印出结果,看到数据的变化
2. Feature Engineering

按照train.csv给出的数据,肯定是无法满足我们的使用,我们在进行提取数据集的时候,把一个月的数据全部放在一起,只取连续的9个小时,不管是那一天的,使用我们原先的按天数竖着排列修改为每个月的数据按天数横着排放,这个代码进行实现其实不困,就是不好理解。
数据处理
处理以后才更方便我们提取连续的9小时数据作为数据集和接下来1小时PM2.5作为对于数据集的label

month_data = {}# month 从0-11 共12个月
# 返回一个18行480列的数组,保存一个月的data(一月20天,一天24小时)
# day从0-19 共20天
for month in range(12):sample = np.empty([18, 480])for day in range(20):# raw的行每次取18行,列取全部列。送到sample中(sample是18行480列)# 行给全部行,列只给24列,然后列往后增加sample[:, day * 24: (day + 1) * 24] = raw_data[18 * (20 * month + day): 18 * (20 * month + day + 1), :]month_data[month] = sample
  • 创建字典,month为key,sample为value
  • 循环遍历:sample和raw_data都是两个参数(行和列),行和列都在变化,但是我们都是优先是行,然后是列(这个建议自己手动演示一下,这个代码真的很奇妙)
    • month = 0,day = 0
      遍历raw_data的第0行(0到18-1)的每一列(一共24列),依次赋值给sample的第0行(一共18行)的第0到24-1列。
    • month = 0,day = 1
      遍历raw_data的第18行(18到182-1)的每一列(一共24列),依次赋值给sample的第0行(一共18行)的第24到242-1列。

真的发现自己和zz一样,python最大的优点就是神奇,python可以直接实现矩阵对应块赋值,所以我们之间进行整块转移就好了,那就很好理解了,
raw_data其实每遍历一次就是去除一天的数据量,sample其实也就是取出前一天后面那一块。

经过上面的处理,数据已经横向转化为方便我们提取训练集的数据集了
训练数据集

# 每月共480个小时,每9个小时一个数据(480列最后一列不可以计入,如果取到最后一列那么最后一个数据
# 便没有了结果{需要9个小时的输入和第10个小时的第10行作为结果}),480-1-9+1=471。
# 12个月共12*471个数据按行排列,每一行一个数据;数据每小时有18个特征,而每个数据9个小时,共18*9列
x = np.empty([12 * 471, 18 * 9], dtype=float)# 12个月共12*471个数据,每个数据对应一个结果,即第10小时的PM2.5浓度,也就是提取对应label
y = np.empty([12 * 471, 1], dtype=float)for month in range(12):  # month 0-11for day in range(20):  # day 0-19for hour in range(24):  # hour 0-23if day == 19 and hour > 14:  # 第20天的第23时continue# 取对应month:行都要取,列取9个,依次进行,最后将整个数据reshape成一行数据# (列数无所谓)。然后赋给x,x内的坐标只是为了保证其从0-471*12# vector dim:18*9x[month * 471 + day * 24 + hour, :] = month_data[month][:, day * 24 + hour: day * 24 + hour + 9].reshape(1, -1)# value,结果对应的行数一直是9行(即第10行PM2.5)然后列数随着取得数据依次往后进行y[month * 471 + day * 24 + hour, 0] = month_data[month][9, day * 24 + hour + 9]
3. Data Normalization

数据的标准化我在另外一篇博客里面提到过
数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
这里我们采用的是最简单的标准化公式:
x* = (x - μ ) / σ
其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。
标准化其实是为了让模型更快收敛

mean_x = np.mean(x, axis=0)  # 18 * 9 求均值,axis = 0表示对各列求值,返回 1* 列数 的矩阵
std_x = np.std(x, axis=0)  # 18 * 9 求标准差,axis = 0表示对各列求值,返回 1* 列数 的矩阵
for i in range(len(x)):  # 12 * 471for j in range(len(x[0])):  # 18 * 9if std_x[j] != 0:x[i][j] = (x[i][j] - mean_x[j]) / std_x[j]
4. Splitting Data

将训练数据按8:2拆成训练数据和验证数据。训练数据用于模型的训练,测试数据用于模型的检测,这样可以让我们了解自己建立的模型面对新的数据集的时候的表现。

x_train_set = x[: math.floor(len(x) * 0.8), :]
y_train_set = y[: math.floor(len(y) * 0.8), :]
x_validation = x[math.floor(len(x) * 0.8):, :]
y_validation = y[math.floor(len(y) * 0.8):, :]
5. Model Training:
5.1 Regression Model

采用最普通的线性回归模型,如下列公式所展示,我们在前面将每一组训练数据集进训练压缩,成为一行,所以这一行一共有9*18个变量,每个变量都有其对应的权重(参数),同时还设置了一个偏置(bias)
y = ∑ i = 0 9 ∗ 18 ω i ⋅ x i + b y = \sum_{i=0}^{9*18}{{\omega}_i} \cdot{x_i} + b y=i=0918ωixi+b
xi为对应训练数据集中第i个变量,wi为其对应的权重值,b为偏置项,y为该数据帧样本的预测结果。

5.2 模型训练

数据在进行了前置的处理以后,,我们就要开始训练自己的模型了,我们这里使用的是损失函数Loss和Adagrad算法对参数进行优化。
均方根误差(Root Mean Square Error)
R M S E = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2} RMSE=n1i=1n(yiy^i)2
Adagrad算法
ω t + 1 = ω t − η ∑ i = 0 t ( g i ) 2 + ϵ g t \omega^{t+1} = \omega^t - \frac{\eta}{\sqrt{\sum_{i=0}^t(g^i)^2 + \epsilon}}g^t ωt+1=ωti=0t(gi)2+ϵ ηgt
其中 η \eta η是学习率, g i g^i gi是第i次训练得到的梯度, ϵ \epsilon ϵ是一个极小正值,防止分母为0
这部分建议先对着代码看一遍,然后按照我写的过程理解一下,矩阵部分求导有点复杂,有兴趣的可以了解一下

# 用来做参数vector的维数,加1是为了对bias好处理(还有个误差项)。即h(x)=w1x1+w2x2+''+wnxn+b
dim = 18 * 9 + 1
# 生成一个dim行1列的数组用来保存参数值
w = np.ones([dim, 1])
# np.ones来生成12*471行1列的全1数组,np.concatenate,axis=1
# 表示按列将两个数组拼接起来,即在x最前面新加一列内容,之前x是12*471行
# 18*9列的数组,新加一列之后变为12*471行18*9+1列的数组'''
x = np.concatenate((np.ones([12 * 471, 1]), x), axis=1).astype(float)
learning_rate = 100  # 学习率
iter_time = 10000  # 迭代次数# 生成dim行即163行1列的数组,用来使用adagrad算法更新学习率
adagrad = np.zeros([dim, 1])# 因为新的学习率是learning_rate/sqrt(sum_of_pre_grads**2),
# 而adagrad=sum_of_grads**2,所以处在分母上而迭代时adagrad可能为0,
# 所以加上一个极小数,使其不除0
eps = 0.0000000001
for t in range(iter_time):# rmse loss函数是从0-n的(X*W-Y)**2之和/(471*12)再开根号,# 即使用均方根误差(root mean square error),具体可看公式,# /471/12即/N(次数)'''loss = np.sqrt(np.sum(np.power(np.dot(x, w) - y, 2)) / 471 / 12)if (t % 100 == 0):  # 每一百次迭代就输出其损失print(str(t) + ":" + str(loss))# dim*1 x.transpose即x的转置,后面是X*W-Y,即2*(x的转置*(X*W-Y))是梯度,# 具体可由h(x)求偏微分获得.最后生成1行18*9+1列的数组。转置后的X,其每一行# 是一个参数,与h(x)-y的值相乘之后是参数W0的修正值,同理可得W0-Wn的修正值# 保存到1行18*9+1列的数组中,即gradient# 计算梯度。梯度是损失函数对参数向量w的偏导数gradient = 2 * np.dot(x.transpose(), np.dot(x, w) - y)# adagrad用于保存前面使用到的所有gradient的平方,进而在更新时用于调整学习率adagrad += gradient ** 2w = w - learning_rate * gradient / np.sqrt(adagrad + eps)  # 更新权重
np.save('weight.npy', w)  # 将参数保存下来

训练模型

6. Model Evaluation

在前面进行数据集划分的时候,我们将数据集划分为了两部分,按照8:2的比例,分别进行训练和测试。
但是我这里采用的是全部数据进行训练,然后使用我们分出来的那部分数据进行测试,这样效果相较于其他处理方式,效果较好。
一般来说,数据集的划分比较随意,我们也习惯多次划分尝试,然后对模型得到的参数进行评估,然后选择最好的数据集划分方式。

w = np.load('weight.npy')
# 使用x_validation和y_validation来计算模型的准确率,因为X已经normalize了,
# 所以不需要再来一遍,只需在x_validation上添加新的一列作为bias的乘数即可
x_validation = np.concatenate((np.ones([1131, 1]), x_validation), axis=1).astype(float)
ans_y = np.dot(x_validation, w)
loss = np.sqrt(np.sum(np.power(ans_y - y_validation, 2)) / 1131)
print(loss)

7. Test Data Prediction

7.1 测试数据预处理

测试数据的预处理和前面的训练数据预处理很类似,直接按部就班就好了

testdata = pd.read_csv('Dataset/test.csv', header=None, encoding='big5')
test_data = testdata.iloc[:, 2:]  # 取csv文件中的全行数即第3列到结束的列数所包含的数据
test_data.replace('NR', 0, inplace=True)  # 将testdata中的NR替换为0
test_data = test_data.to_numpy()  # 将其转换为数组
# 创建一个240行18*9列的空数列用于保存textdata的输入
test_x = np.empty([240, 18 * 9], dtype=float)
for i in range(240):  # 共240个测试输入数据test_x[i, :] = test_data[18 * i: 18 * (i + 1), :].reshape(1, -1)
# 下面是Normalize,且必须跟training data是同一种方法进行Normalize
for i in range(len(test_x)):for j in range(len(test_x[0])):if std_x[j] != 0:test_x[i][j] = (test_x[i][j] - mean_x[j]) / std_x[j]
# 在test_x前面拼接一列全1数组,构成240行,163列数据
test_x = np.concatenate((np.ones([240, 1]), test_x), axis=1).astype(float)
7.2 数据预测

单纯的矩阵相乘,原理很简单,得到一个列向量,分别对应每一组数据集未来一小时的PM2.5预测值

# 进行预测 
w = np.load('weight.npy')
ans_y = np.dot(test_x, w)  # test data的预测值ans_y=test_x与W的积

8. Saving Predictions

最后一步当然是把数据存入文件里

# 将预测结果填入文件当中
import csvwith open('submit.csv', mode='w', newline='') as submit_file:csv_writer = csv.writer(submit_file)header = ['id', 'value']print(header)csv_writer.writerow(header)for i in range(240):row = ['id_' + str(i), ans_y[i][0]]csv_writer.writerow(row)print(row)

完整代码

这是我文件的一些对应存放位置,调整好了应该就可以直接运行
文件

# 引入必要的包
import pandas as pd
import numpy as np# 读取数据保存到data中,路径根据你保存的train.csv位置而有变化
# 数据编码方式,这里选择big5,台湾是繁体字,使用utf-8可能会出现问题
data = pd.read_csv('Dataset/train.csv', encoding='big5')
# print(data)# 行保留所有,列从第三列开始往后才保留,这样去除了数据中的时间、地点、参数等信息
data = data.iloc[:, 3:]
# print(data)# 将所有NR的值全部置为0方便之后处理
data[data == 'NR'] = 0
# print(data)# 将data的所有数据转换为二维数据并用raw_data来保存
raw_data = data.to_numpy()
# print(raw_data)
# 可以每一步都打印出结果,看到数据的变化month_data = {}# month 从0-11 共12个月
# 返回一个18行480列的数组,保存一个月的data(一月20天,一天24小时)
# day从0-19 共20天
for month in range(12):sample = np.empty([18, 480])for day in range(20):# raw的行每次取18行,列取全部列。送到sample中(sample是18行480列)# 行给全部行,列只给24列,然后列往后增加sample[:, day * 24: (day + 1) * 24] = raw_data[18 * (20 * month + day): 18 * (20 * month + day + 1), :]month_data[month] = sample# 每月共480个小时,每9个小时一个数据(480列最后一列不可以计入,如果取到最后一列那么最后一个数据
# 便没有了结果{需要9个小时的输入和第10个小时的第10行作为结果}),480-1-9+1=471。
# 12个月共12*471个数据按行排列,每一行一个数据;数据每小时有18个特征,而每个数据9个小时,共18*9列
x = np.empty([12 * 471, 18 * 9], dtype=float)# 12个月共12*471个数据,每个数据对应一个结果,即第10小时的PM2.5浓度,也就是提取对应label
y = np.empty([12 * 471, 1], dtype=float)for month in range(12):  # month 0-11for day in range(20):  # day 0-19for hour in range(24):  # hour 0-23if day == 19 and hour > 14:  # 第20天的第23时continue# 取对应month:行都要取,列取9个,依次进行,最后将整个数据reshape成一行数据# (列数无所谓)。然后赋给x,x内的坐标只是为了保证其从0-471*12# vector dim:18*9x[month * 471 + day * 24 + hour, :] = month_data[month][:, day * 24 + hour: day * 24 + hour + 9].reshape(1, -1)# value,结果对应的行数一直是9行(即第10行PM2.5)然后列数随着取得数据依次往后进行y[month * 471 + day * 24 + hour, 0] = month_data[month][9, day * 24 + hour + 9]mean_x = np.mean(x, axis=0)  # 18 * 9 求均值,axis = 0表示对各列求值,返回 1* 列数 的矩阵
std_x = np.std(x, axis=0)  # 18 * 9 求标准差,axis = 0表示对各列求值,返回 1* 列数 的矩阵
for i in range(len(x)):  # 12 * 471for j in range(len(x[0])):  # 18 * 9if std_x[j] != 0:x[i][j] = (x[i][j] - mean_x[j]) / std_x[j]# 将训练数据拆成训练数据:验证数据=8:2,这样用来验证
import mathx_train_set = x[: math.floor(len(x) * 0.8), :]
y_train_set = y[: math.floor(len(y) * 0.8), :]
x_validation = x[math.floor(len(x) * 0.8):, :]
y_validation = y[math.floor(len(y) * 0.8):, :]# 用来做参数vector的维数,加1是为了对bias好处理(还有个误差项)。即h(x)=w1x1+w2x2+''+wnxn+b
dim = 18 * 9 + 1
# 生成一个dim行1列的数组用来保存参数值
w = np.ones([dim, 1])
# np.ones来生成12*471行1列的全1数组,np.concatenate,axis=1
# 表示按列将两个数组拼接起来,即在x最前面新加一列内容,之前x是12*471行
# 18*9列的数组,新加一列之后变为12*471行18*9+1列的数组'''
x = np.concatenate((np.ones([12 * 471, 1]), x), axis=1).astype(float)
learning_rate = 100  # 学习率
iter_time = 10000  # 迭代次数# 生成dim行即163行1列的数组,用来使用adagrad算法更新学习率
adagrad = np.zeros([dim, 1])# 因为新的学习率是learning_rate/sqrt(sum_of_pre_grads**2),
# 而adagrad=sum_of_grads**2,所以处在分母上而迭代时adagrad可能为0,
# 所以加上一个极小数,使其不除0
eps = 0.0000000001
for t in range(iter_time):# rmse loss函数是从0-n的(X*W-Y)**2之和/(471*12)再开根号,# 即使用均方根误差(root mean square error),具体可看公式,# /471/12即/N(次数)'''loss = np.sqrt(np.sum(np.power(np.dot(x, w) - y, 2)) / 471 / 12)if (t % 100 == 0):  # 每一百次迭代就输出其损失print(str(t) + ":" + str(loss))# dim*1 x.transpose即x的转置,后面是X*W-Y,即2*(x的转置*(X*W-Y))是梯度,# 具体可由h(x)求偏微分获得.最后生成1行18*9+1列的数组。转置后的X,其每一行# 是一个参数,与h(x)-y的值相乘之后是参数W0的修正值,同理可得W0-Wn的修正值# 保存到1行18*9+1列的数组中,即gradient# 计算梯度。梯度是损失函数对参数向量w的偏导数gradient = 2 * np.dot(x.transpose(), np.dot(x, w) - y)# adagrad用于保存前面使用到的所有gradient的平方,进而在更新时用于调整学习率adagrad += gradient ** 2w = w - learning_rate * gradient / np.sqrt(adagrad + eps)  # 更新权重
np.save('weight.npy', w)  # 将参数保存下来w = np.load('weight.npy')
# 使用x_validation和y_validation来计算模型的准确率,因为X已经normalize了,
# 所以不需要再来一遍,只需在x_validation上添加新的一列作为bias的乘数即可
x_validation = np.concatenate((np.ones([1131, 1]), x_validation), axis=1).astype(float)
ans_y = np.dot(x_validation, w)
loss = np.sqrt(np.sum(np.power(ans_y - y_validation, 2)) / 1131)
print(loss)testdata = pd.read_csv('Dataset/test.csv', header=None, encoding='big5')
test_data = testdata.iloc[:, 2:]  # 取csv文件中的全行数即第3列到结束的列数所包含的数据
test_data.replace('NR', 0, inplace=True)  # 将testdata中的NR替换为0
test_data = test_data.to_numpy()  # 将其转换为数组
# 创建一个240行18*9列的空数列用于保存textdata的输入
test_x = np.empty([240, 18 * 9], dtype=float)
for i in range(240):  # 共240个测试输入数据test_x[i, :] = test_data[18 * i: 18 * (i + 1), :].reshape(1, -1)
# 下面是Normalize,且必须跟training data是同一种方法进行Normalize
for i in range(len(test_x)):for j in range(len(test_x[0])):if std_x[j] != 0:test_x[i][j] = (test_x[i][j] - mean_x[j]) / std_x[j]
# 在test_x前面拼接一列全1数组,构成240行,163列数据
test_x = np.concatenate((np.ones([240, 1]), test_x), axis=1).astype(float)# 进行预测
w = np.load('weight.npy')
ans_y = np.dot(test_x, w)  # test data的预测值ans_y=test_x与W的积# 将预测结果填入文件当中
import csvwith open('submit.csv', mode='w', newline='') as submit_file:csv_writer = csv.writer(submit_file)header = ['id', 'value']print(header)csv_writer.writerow(header)for i in range(240):row = ['id_' + str(i), ans_y[i][0]]csv_writer.writerow(row)print(row)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/15180.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Linux新手小程序——进度条

前言 目录 前言 需要先了解 1.\r和\n 2.缓冲区 一.理解字符的含义: 学习c语言时,我们可以粗略把字符分为可显字符和控制字符. 在按回车换到下一行开始的操作时,实际上是进行了两个操作:1.让光标跳到下一行(只…

Spring注解开发,bean的作用范围及生命周期、Spring注解开发依赖注入

🐌个人主页: 🐌 叶落闲庭 💨我的专栏:💨 c语言 数据结构 javaweb 石可破也,而不可夺坚;丹可磨也,而不可夺赤。 Spring注解开发 一、注解开发定义Bean二、纯注解开发Bean三…

常见的几种排序

🐶博主主页:ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ ❤️‍🔥专栏系列:线性代数,C初学者入门训练,题解C,C的使用文章,「初学」C 🔥座右铭:“不要等到什么都没有了,才下…

线程属性——线程分离应用

文章目录 相关函数初始化释放线程属性的资源获取线程分离的状态属性设置线程分离的状态属性获取线程的栈的大小线程分离应用 相关函数 可以通过man pthread_attr_然后按两次table键查询和属性相关的函数 初始化 释放线程属性的资源 获取线程分离的状态属性 设置线程分离的状…

RISCV - 4 ISA 扩展名命名约定

RISCV - 4 ISA 扩展名命名约定 1 Case Sensitivity2 Base Integer ISA3 Instruction-Set Extension Names4 Version Numbers5 Underscores6 Additional Standard Extension Names7 Supervisor-level Instruction-Set Extensions8 Hypervisor-level Instruction-Set Extensions9…

MD-MTSP:成长优化算法GO求解多仓库多旅行商问题MATLAB(可更改数据集,旅行商的数量和起点)

一、成长优化算法GO 成长优化算法(Growth Optimizer,GO)由Qingke Zhang等人于2023年提出,该算法的设计灵感来源于个人在成长过程中的学习和反思机制。学习是个人通过从外部世界获取知识而成长的过程,反思是检查个体自…

目标识别数据集互相转换——xml、txt、json数据格式互转

VOC数据格式与YOLO数据格式互转 1.VOC数据格式 VOC(Visual Object Classes)是一个常用的计算机视觉数据集,它主要用于对象检测、分类和分割任务。VOC的标注格式,也被许多其他的数据集采用,因此理解这个数据格式是很重…

EC200U-CN学习(三)

EC200U系列内置丰富的网络协议,集成多个工业标准接口,并支持多种驱动和软件功能(适用于Windows 7/8/8.1/10、Linux和Android等操作系统下的USB驱动),极大地拓展了其在M2M领域的应用范围,如POS、POC、ETC、共…

【Android知识笔记】UI体系(二)

什么是UI线程? 常说的UI线程到底是哪个线程?UI线程一定是主线程吗? 下面先给出两条确定的结论: UI线程就是刷新UI所在的线程UI是单线程刷新的关于第二条为什么UI只能是单线程刷新的呢?道理很简单,因为多线程访问的话需要加锁,太卡,所以一般系统的UI框架都是采用单线程…

用pip给python安装第三方包

2023年7月30日,周日晚上 目录 搜索包安装包升级包卸载包查看安装了哪些包查看指定的包的详细信息查看pip把某个包安装到了哪里 搜索包 现在只能去专门的网站搜索python的第三方包了 Search results PyPI 安装包 通过下面这条指令就可以安装包 pip install pac…

c/c++内存管理

我们先了解一下c/c中的程序内存区域划分: 栈——非静态局部变量、函数参数、返回值等,栈是向下增长的。 内存映射段——高效的I/O映射方式,用于装载一个共享的动态内存库。用户可使用系统接口 创建共享共享内存,做进程间通信。 …

Tomcat的基本使用,如何用Maven创建Web项目、开发完成部署的Web项目

Tomcat 一、Tomcat简介二、Tomcat基本使用三、Maven创建Web项目3.1 Web项目结构3.2开发完成部署的Web项目3.3创建Maven Web项目3.3.1方式一3.3.2方式二(个人推荐) 总结 一、Tomcat简介 Web服务器: Web服务器是一个应用程序(软件&…

android数据的储存、文件的储存、SharedPreferences储存、SQLite的基本用法

一、文件的储存 1、将数据储存到文件中 Context类中提供了openfileOutput()方法,用来获取一个文件流,这个方法接收两个参数,第一个参数是文件名,在文件创建的时候使用的就是这个名称,注意这里指定的文件名不可以包含…

FPGA XDMA 中断模式实现 PCIE3.0 AD7606采集 提供2套工程源码和QT上位机源码

目录 1、前言2、我已有的PCIE方案3、PCIE理论4、总体设计思路和方案AD7606数据采集和缓存XDMA简介XDMA中断模式QT上位机及其源码 5、vivado工程1--BRAM缓存6、vivado工程2--DDR4缓存7、上板调试验证8、福利:工程代码的获取 1、前言 PCIE(PCI Express&am…

redis之Bitmap

位图数据结构其实并不是一个全新的玩意,我们可以简单的认为就是个数组,只是里面的内容只能为0或1而已(二进制位数组)。 GETBIT用于返回位数组在偏移量上的二进制位的值。值得我们注意的是,GETBIT的时间复杂度是O(1)。 GETBIT命令的执行过程如…

matplotlib从起点出发(6)_Tutorial_6_Animations

1 在matplotlib中使用动画 基于其绘图功能,matplotlib还提供了一个使用动画模块生成动画animation的接口。动画是一系列帧,其中每个帧对应于图形Figure 上的一个绘图。本教程介绍了有关如何创建此类动画的一般准则以及可用的不同选项。 import matplot…

行为型设计模式之观察者模式【设计模式系列】

系列文章目录 C技能系列 Linux通信架构系列 C高性能优化编程系列 深入理解软件架构设计系列 高级C并发线程编程 设计模式系列 期待你的关注哦!!! 现在的一切都是为将来的梦想编织翅膀,让梦想在现实中展翅高飞。 Now everythi…

解决报错Avoid using non-primitive value as key, use string/number value instead.

找到图中画圈的文件这个错误信息的意思是要避免使用非基本值作为键&#xff0c;而是使用字符串/数字值代替。 [1] 这个错误通常出现在使用<el-select>中的<el-option>进行循环遍历值时。 [2] 这个错误的解决方案是检查是否有重复的键值&#xff0c;并确保使用字符…

【分布鲁棒、状态估计】分布式鲁棒优化电力系统状态估计研究[几种算法进行比较](Matlab代码实现)

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

基于BIM+AI的建筑能源优化模型【神经网络】

推荐&#xff1a;用 NSDT设计器 快速搭建可编程3D场景。 AEC&#xff08;建筑、工程、施工&#xff09;行业的BIM 技术&#xff0c;允许在实际施工开始之前虚拟地建造建筑物&#xff1b; 这带来了许多有形和无形的好处&#xff1a;减少成本超支、更有效的协调、增强决策权等等。…