import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd import numpy as np # 假设数据加载和预处理已完成 # data = pd.read_csv('your_data.csv') # train, test = train_test_split(data, test_size=0.056, random_state=42) # train_X_np = train[["A","B","C", "D"]].to_numpy() # test_X_np = test[["A","B", "C", "D"]].to_numpy() # train_Y_np = train[["label"]].to_numpy() # test_Y_np = test[["label"]].to_numpy() # train_X = torch.tensor(train_X_np, dtype=torch.float32) # test_X = torch.tensor(test_X_np, dtype=torch.float32) # train_Y = torch.tensor(train_Y_np, dtype=torch.float32) # test_Y = torch.tensor(test_Y_np, dtype=torch.float32) # train_dataset = TensorDataset(train_X, train_Y) # batch_size = 64 # train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) class SimpleClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size): super(SimpleClassifier, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size1) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size1, hidden_size2) self.relu2 = nn.ReLU() self.fc3 = nn.Linear(hidden_size2, output_size) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.relu1(self.fc1(x)) x = self.relu2(self.fc2(x)) x = self.sigmoid(self.fc3(x)) return x # input_size = train_X.shape[1] # hidden_size1 = 64 # hidden_size2 = 32 # output_size = 1 # model = SimpleClassifier(input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size) # criterion = nn.BCELoss() # optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # # 原始PyTorch训练循环中的评估部分（存在错误） # num_epochs = 50 # for epoch in range(num_epochs): # # ... (训练代码略) # with torch.no_grad(): # model.eval() # predictions = model(test_X).squeeze() # predictions_binary = (predictions.round()).float() # accuracy = torch.sum(predictions_binary == test_Y) / (len(test_Y) * 100) # 错误在此行 # if(epoch%25 == 0): # print("Epoch " + str(epoch) + " passed. Test accuracy is {:.2f}%".format(accuracy))PyTorch模型使用nn.BCELoss作为损失函数，optim.Adam作为优化器。
避免将项目放在系统保护目录（如 C:\Program Files）。
最常见的方法是将其转换为列表：car = { "brand": "Ford", "model": "Mustang", "year": 1964 } # 获取键的静态列表副本 static_keys = list(car.keys()) print("初始静态键列表:", static_keys) # 输出: 初始静态键列表: ['brand', 'model', 'year'] # 更新字典 car["color"] = "white" # 再次打印静态键列表 print("更新字典后的静态键列表:", static_keys) # 输出: 更新字典后的静态键列表: ['brand', 'model', 'year'] (不会包含 'color') # 打印动态视图进行对比 dynamic_keys_view = car.keys() print("更新字典后的动态键视图:", dynamic_keys_view) # 输出: 更新字典后的动态键视图: dict_keys(['brand', 'model', 'year', 'color'])通过list(car.keys())，我们强制将视图对象的内容转换为一个新的列表对象。
解决方案 要解决这个问题，你需要确保 JupyterLab 使用的 Python 环境与你安装 textract 模块的环境一致。
过大的buffer可能占用过多内存，掩盖背压问题，甚至导致延迟升高。
它有效地比较了订单中的产品分类列表和预定义的目标分类列表。
<pre class="brush:php;toolbar:false;">std::vector<std::string> splitManual(const std::string& str, char delim) {<br> std::vector<std::string> tokens;<br> size_t start = 0;<br> for (size_t i = 0; i <= str.size(); ++i) {<br> if (i == str.size() || str[i] == delim) {<br> if (i > start) { // 忽略空段<br> tokens.push_back(str.substr(start, i - start));<br> }<br> start = i + 1;<br> }<br> }<br> return tokens;<br>} 优点：控制力强，可跳过空字符串、处理转义字符等。
此外，不要在客户端代码中硬编码敏感的API密钥或认证Token，而是应该通过环境变量、配置文件或更安全的密钥管理服务来获取。
注意事项 始终遵循 PEP 8 规范，将导入语句放置在模块文档字符串之后。
所以，不要过度优化，除非你真的遇到了性能问题。
如果看到404、500或者MIME类型不对，那问题就很明确了。
如果路径中没有点，或者点是路径的第一个字符，则返回空字符串。
因此，尝试将其与nil比较会导致编译错误，与0比较也无意义。
strict_mode：是否启用严格模式（必须是关键字参数）。
利用 decimal 模块实现整数尾数科学计数法 Python的 decimal 模块提供了对定点数和浮点数算术的精确控制，它能够精确表示十进制数，避免了标准浮点数（float 类型）可能引入的精度问题。
- 调用 connection.BeginTransaction() 创建事务。
优先使用jsoniter或ffjson替代标准库encoding/json，性能可提升30%-50% 避免频繁反射：提前定义结构体字段tag，减少运行时类型判断 对响应数据做必要裁剪，只返回前端需要的字段 考虑使用Protocol Buffers替代JSON用于内部服务通信 启用压缩与静态资源优化 网络传输往往是延迟的主要来源，压缩能显著降低带宽占用。
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希望本教程能够帮助读者更好地处理和分析XML数据。
接口探测：判断类是否支持begin()、operator*等，用于定制算法行为。

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