在加入到数据库的时候，对应的字段是代码编号，但是查询的时候，我们要展示，不能只是展示编号，要展示的是编号对应的具体的值，所以，我们需要在xml里面进行套语句。
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
文章目录 一、以异步返回返回多个返回值 二、同步调用返回多个值的弊端 三、尝试在 sequence 中调用挂起函数返回多个返回值 四、协程中调用挂起函数返回集合 一、以异步返回返回多个返回值 ----...在 Kotlin 协程 Coroutine 中 , 使用 suspend 挂起函数 以异步的方式 返回单个返回值肯定可以实现 , 参考 【Kotlin 协程】协程的挂起和恢复 ① ( 协程的挂起和恢复概念...| 协程的 suspend 挂起函数 ) 博客 ; 如果要 以异步的方式 返回多个元素的返回值 , 可以使用如下方案 : 集合 序列 Suspend 挂起函数 Flow 异步流 二、同步调用返回多个值的弊端...---- 尝试使用 挂起函数 kotlinx.coroutines.delay 进行休眠 , 这样在挂起时 , 不影响主线程的其它操作 , 此时会报如下错误 ; Restricted suspending...---- 如果要 以异步方式 返回多个返回值 , 可以在协程中调用挂起函数返回集合 , 但是该方案只能一次性返回多个返回值 , 不能持续不断的 先后 返回 多个 返回值 ; 代码示例 : package
如果你经常使用Python的第三方科学计算库或者AI库，你会发现这些库的一些方法喜欢一次性返回非常多的值，像下面这样： >>> def calc(): ....... >>> calc() (1, 2, 3, 4, 6) 这是一种严重违背Python编码规范的写法，所以我非常不建议各位跟着数据工程师或者人工智能研究员学习Python入门，这帮人会毁了你的Python...那么如果一个第三方库已经这样写了，而你只想要它返回的前两个数字怎么办？...File "", line 1, in ValueError: too many values to unpack (expected 2) 此时，你可以使用*来把多余的值封装到一个单独的变量中
目录 一、注意 二、V函数 1.做一个变量的引用 2.用V函数 3.注意 三、总结 一、注意 jmeter中，做功能测试、自动化测试时，你可以使用Beanshell元件。...以Beanshell开头的所有元件的性能都比较差。 做功能测试的时候不需要考虑性能。...2.用V函数 得到了这样一个V函数：${__V(var_${__counter(,)},)} 这个V函数把它的这个(var_${__counter(,)},)整体进行计算，计算完毕后，得到一个var_...然后再使用$符号和大括号扩起来，进行了变量引用，这样才得到想要的结果值。 http请求：修改了名称和消息体数据 运行成功 3.注意 取样器在运行的时候，HTTP请求里的名称也会进行代码的运算。...这个脚本就会返回多个name值， 我用table_name这个变量来接收这几个值。
, tf.float32) # from_tensor_slices函数使输入特征和标签值一一对应。...通过前向传播计算，即从输入层到输出层迭代计算，预测出是那个类别的鸢尾花，对比是否预测正确（通过损失函数计算出 预测值和真实值的偏差，这个偏差越小代表预测越接近真实；最终选择最优的参数）。...为了修正这一结果，我们用 损失函数，定义预测值 y 和标准答案(标签)_y 的差距，损失函数可以定量的判断当前这组参数 w 和 b 的优劣，当损失函数最小时，即可得到最优 w 的值和 b 的值。..., tf.float32) # from_tensor_slices函数使输入特征和标签值一一对应。...pred = tf.argmax(y, axis=1) # 返回y中最大值的索引，即预测的分类 # 将pred转换为y_test的数据类型 pred = tf.cast
函数ksvm()功能更强大，但函数svm()相对更简单。下面我们用函数svm()对示例数据进行了建立SVM模型。最终结果如图1所示。从结果来看，SVM的预测准确率还不错。...经典决策树以一个二元输出变量（与示例数据中的变量class对应）和一组预测变量（对应其它变量）为基础。R中的rpart包支持函数rpart()构造决策树，函数prune()对决策树进行剪枝。...函数rpart()返回的cptable值中包括不同大小的树对应的预测误差，因此可用于辅助设定最终的树的大小（如图4）。...同时也可以用函数plotcp()画出交叉验证误差与复杂度参数的关系图, 从图像来看，应选择虚线下最左侧cp值对应的树（如图5）。 图4，函数rpart()返回的cptable值。 ?...相较于其他分类方法，随机森林的分类准确率通常更高。另外，随机森林算法可处理大规模问题(即多样本单元、多变量)，可处理训练集中有大量缺失值的数据，也可应对变量远多于样本单元的数据。
作者开发的用户友好型的工具框架，支持用户模型的定制化需求，以更好地应对相关数据快速增加而带来的挑战。在实验数据集和独立数据集的评估下，相对于其它工具，Anthem获得了更高的总体相似度和AUC值。...待预测的数据格式支持FASTA和肽序列格式，其它具体细节可登录网站查看。...三、实验结果 在独立测试集中，实验选用了112个HLA-I的同类异型体的87035可结合肽作为正样本，同时随机选取了一系列负样本。...各工具测试的AUC值对比结果如图2，四个其他指标的对比如图3。 ? 图2. 各工具测试的AUC值对比结果 ? 图3. 各工具测试的其他指标对比结果 另外，实验还使用了实验数据集进行测试。...四、总结 本文在肽与HLA-I分子的结合预测任务中，基于五种评分函数和AODE聚合方法构建预测模型，使预测的性能有所提高，同时开发了用户定制型的框架Anthem，便于用户训练自己的模型进行数据预测。
在进行任何操作之前，最好先设置随机数种子，以确保我们的结果可重复。...让我们准备训练和测试数据集以进行建模。...准备好之后，将数据绘制成图表，以蓝色显示原始数据集，以绿色显示训练数据集的预测，以红色显示看不见的测试数据集的预测。...在上一节中创建的 create_dataset（）函数使我们可以通过将look_back 参数从1增加到3来创建时间序列问题。...LSTM网络可以以与其他层类型堆叠相同的方式堆叠在Keras中。所需配置的一个附加函数是，每个后续层之前的LSTM层必须返回序列。
使用训练数据集构建模型，然后对测试数据集进行预测。 我们将使用滚动预测的方式，也称为步进式模型验证。 以每次一个的形式运行测试数据集的每个时间步。...注意，由于不存在用于计算差分值的先前观察值，因此须略过该序列中的第一个观察值。 ? 为了使差分序列的预测恢复至原始的区间内，我们还需要逆转这个流程。...在这种情况下，它将是一个单值数组，前一时间步的观察值。 predict() 函数返回一列预测，提供的每个输入行对于一个预测。因为我们提供的是一个单一输入，输出将是单值的二维NumPy数组。...给定一个合适的模型，拟合模型（例1）时的一批数据和一行测试数据，该函数将从测试数据行中分离出输入数据，对其进行改造，然后以单一浮点值的形式返回预测。 ?...得出稳定的结果 神经网络的一个难题是初始条件不同，它们给出结果就不同。 一种解决办法是修改Keras使用的随机数种子值以确保结果可复制。另一种办法是使用不同的实验设置控制随机初始条件。
以每次一个的形式运行测试数据集的每个时间步。使用模型对时间步作出预测，然后收集测试组生成的实际预期值，模型将利用这些预期值预测下一时间步。...注意，由于不存在用于计算差分值的先前观察值，因此须略过该序列中的第一个观察值。 为了使差分序列的预测恢复至原始的区间内，我们还需要逆转这个流程。...在这种情况下，它将是一个单值数组，前一时间步的观察值。 predict() 函数返回一列预测，提供的每个输入行对于一个预测。因为我们提供的是一个单一输入，输出将是单值的二维NumPy数组。...给定一个合适的模型，拟合模型（例1）时的一批数据和一行测试数据，该函数将从测试数据行中分离出输入数据，对其进行改造，然后以单一浮点值的形式返回预测。...一种解决办法是修改Keras使用的随机数种子值以确保结果可复制。另一种办法是使用不同的实验设置控制随机初始条件。
如果可迭代对象至少包含一个 True 元素，则 any（） 返回 True;否则，它将返回 False。它接受一个可迭代对象作为输入。它对于确定条件是否适用于集合中的某个元素很有用。...若要描述更高级别函数的目标和行为，请使用适当的变量和函数名称。如果函数执行任何复杂的逻辑或转换，请添加注释来解释它们。 将困难的活动分解为更小的、可重复使用的功能，以实现模块化设计。...由于鼓励代码重用和可维护性，因此测试和调试单个组件变得更加简单。 高阶函数可实现有效的函数组合，其中一个函数的结果充当另一个函数的输入。接受此策略，因为它鼓励代码重用、模块化和声明性编程方法。...注意状态和副作用：为了保证可预测性和可维护性，理想情况下，高阶函数应该是无状态的，没有副作用。使用可更改的数据结构或更改超出函数范围的变量时，请谨慎行事。在可行的情况下，支持不变性和功能纯度。...单元测试：为了保证高阶函数按预期执行，请对其进行广泛测试。若要验证其功能，请创建跨越各种情况和边缘环境的测试用例。如果需要，模拟外部依赖项以隔离和测试某些例程。
两个凸函数相加（比如，L2 损失函数+L1 正则化函数）后仍然是凸函数。 深度模型通常是非凸的。出乎意料的是，以凸优化的形式设计的算法通常都能在深度网络上工作的很好，虽然很少能找到最小值。...L L1 损失函数（L1 loss） 损失函数基于模型对标签的预测值和真实值的差的绝对值而定义。L1 损失函数比起 L2 损失函数对异常值的敏感度更小。...Sigmoid 函数（sigmoid function） 把 logistic 或多项式回归输出（对数几率）映射到概率的函数，返回的值在 0 到 1 之间。sigmoid 函数的公式如下： ?...TensorFlow Serving 帮助训练模型使之可部署到产品中的平台。 测试集（test set） 数据集的子集。模型经过验证集初步测试之后，使用测试集对模型进行测试。...可与验证集和测试集对照阅读。 真负类（true negative，TN） 被模型正确地预测为负类的样本。例如，模型推断某封电子邮件不是垃圾邮件，然后该电邮真的不是垃圾邮件。
两个凸函数相加（比如，L2 损失函数+L1 正则化函数）后仍然是凸函数。 深度模型通常是非凸的。出乎意料的是，以凸优化的形式设计的算法通常都能在深度网络上工作的很好，虽然很少能找到最小值。...L L1 损失函数（L1 loss） 损失函数基于模型对标签的预测值和真实值的差的绝对值而定义。L1 损失函数比起 L2 损失函数对异常值的敏感度更小。...Sigmoid 函数（sigmoid function） 把 logistic 或多项式回归输出（对数几率）映射到概率的函数，返回的值在 0 到 1 之间。...TensorFlow Serving 帮助训练模型使之可部署到产品中的平台。 测试集（test set） 数据集的子集。模型经过验证集初步测试之后，使用测试集对模型进行测试。...可与验证集和测试集对照阅读。 真负类（true negative，TN） 被模型正确地预测为负类的样本。例如，模型推断某封电子邮件不是垃圾邮件，然后该电邮真的不是垃圾邮件。
在进行任何操作之前，最好先设置随机数种子，以确保我们的结果可重复。# 随机种子以提高可重复性numpy.random.seed(7)我们还可以使用上一部分中的代码将数据集作为Pandas数据框加载。...让我们准备训练和测试数据集以进行建模。...由于数据集的准备方式，我们必须移动预测，以使它们在x轴上与原始数据集对齐。准备好之后，将数据绘制成图表，以蓝色显示原始数据集，以绿色显示训练数据集的预测，以红色显示看不见的测试数据集的预测。...在上一节中创建的 create_dataset（） 函数使我们可以通过将look_back 参数从1增加到3来创建时间序列问题。...LSTM网络可以以与其他层类型堆叠相同的方式堆叠在Keras中。所需配置的一个附加函数是，每个后续层之前的LSTM层必须返回序列。
预测训练数据的后者更好，因为这种方法不需要对网络权重进行任何修改，并且对于存入文件夹的不变网络而言它可以作为可重复步骤。...以每次一个的形式运行测试数据集的每个时间步。使用模型对时间步作出预测，然后收集测试组生成的实际预期值，模型将利用这些预期值预测下一时间步。...这模拟了现实生活中的场景，新的洗发水销量观察值会在月底公布，然后被用于预测下月的销量。 训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。我们将一步生成所有的预测。...具体来说，就是将数据缩放带 -1至1的区间内，以满足LSTM模型默认的双曲正切激活函数。 LSTM模型 使用的 LSTM模型将能有效进行预测但是未经调整。...代码编写 为了使你能重复利用这个试验设置，关键的模块化行为被分为可读性好的函数和可测试性好的函数。 experiment()函数描述了各方案的参数。 完整的代码编写如下方所示： ? ? ? ?
预测训练数据的后者更好，因为这种方法不需要对网络权重进行任何修改，并且对于存入文件夹的不变网络而言它可以作为可重复步骤。...我们将使用训练数据集创建模型，然后对测试数据集进行预测。 模型评测 我们将使用滚动预测的方式，也称为步进式模型验证。 以每次一个的形式运行测试数据集的每个时间步。...具体来说，就是将数据缩放带 -1至1的区间内，以满足LSTM模型默认的双曲正切激活函数。 LSTM模型 使用的 LSTM模型将能有效进行预测但是未经调整。...代码编写 为了使你能重复利用这个试验设置，关键的模块化行为被分为可读性好的函数和可测试性好的函数。 experiment()函数描述了各方案的参数。 完整的代码编写如下方所示： 5....也许选择的模型配置使创建的模型过小而使得预测前初始化状态种子的优点无法在序列和内部状态上显示出来。也可能需要进行更大型的试验。 延伸 令人意外的结果为进一步试验创造了条件。
然后通过对测试数据进行预测并计算MSE来验证这个模型。 我们定义了一个自定义函数来计算MSE。请注意，可以一次性完成预测和MSE计算。...最后，我们将我们的因变量（TRIM32基因表达）的预测值与我们测试集的实际观察值进行对比。...我们可以使用predict函数并指定s参数（在这种情况下设置lambda）来对测试数据进行预测。 向下滑动查看结果▼ 对岭回归做同样的处理。...lambda.1se: γ的最大值，使MSE在交叉验证的最佳结果的1个标准误差之内。 我们在这里使用lambda.min来拟合最终的模型并在测试数据上生成预测。...我们可以使用predict函数并指定s参数（在这种情况下混乱地设置lambda）来对测试数据进行预测。
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