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R1-3学习打卡

news 来源：原创 2025/7/17 4:44:02

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊

RNN心脏病识别

导入数据
数据预处理
标准化
模型训练
模型评估
个人总结

import tensorflow        as tfgpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")if gpus:gpu0 = gpus[0]                                        #如果有多个GPU，仅使用第0个GPUtf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True)  #设置GPU显存用量按需使用tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")gpus

[]

导入数据


import pandas as pd
import numpy as npdf = pd.read_csv(r"C:\Users\11054\Desktop\kLearning\R123\heart.csv")
df

	age	sex	cp	trestbps	chol	fbs	restecg	thalach	exang	oldpeak	slope	ca	thal	target
0	63	1	3	145	233	1	0	150	0	2.3	0	0	1	1
1	37	1	2	130	250	0	1	187	0	3.5	0	0	2	1
2	41	0	1	130	204	0	0	172	0	1.4	2	0	2	1
3	56	1	1	120	236	0	1	178	0	0.8	2	0	2	1
4	57	0	0	120	354	0	1	163	1	0.6	2	0	2	1
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
298	57	0	0	140	241	0	1	123	1	0.2	1	0	3	0
299	45	1	3	110	264	0	1	132	0	1.2	1	0	3	0
300	68	1	0	144	193	1	1	141	0	3.4	1	2	3	0
301	57	1	0	130	131	0	1	115	1	1.2	1	1	3	0
302	57	0	1	130	236	0	0	174	0	0.0	1	1	2	0

303 rows × 14 columns

# 检查是否有空值
df.isnull().sum()

age         0
sex         0
cp          0
trestbps    0
chol        0
fbs         0
restecg     0
thalach     0
exang       0
oldpeak     0
slope       0
ca          0
thal        0
target      0
dtype: int64

数据预处理


from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_splitX = df.iloc[:,:-1]
y = df.iloc[:,-1]X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.1, random_state = 1)

X_train.shape, y_train.shape

((272, 13), (272,))

标准化

# 将每一列特征标准化为标准正太分布，注意，标准化是针对每一列而言的
sc      = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test  = sc.transform(X_test)X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)
X_test  = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)

import tensorflow
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,LSTM,SimpleRNNmodel = Sequential()
model.add(SimpleRNN(200, input_shape= (13,1), activation='relu'))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()

C:\Users\11054\.conda\envs\tf39\lib\site-packages\keras\src\layers\rnn\rnn.py:204: UserWarning: Do not pass an `input_shape`/`input_dim` argument to a layer. When using Sequential models, prefer using an `Input(shape)` object as the first layer in the model instead.super().__init__(**kwargs)

Model: "sequential_2"

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Layer (type)                         ┃ Output Shape                ┃         Param # ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ simple_rnn_2 (SimpleRNN)             │ (None, 200)                 │          40,400 │
├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤
│ dense_4 (Dense)                      │ (None, 100)                 │          20,100 │
├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤
│ dense_5 (Dense)                      │ (None, 1)                   │             101 │
└──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘

 Total params: 60,601 (236.72 KB)

 Trainable params: 60,601 (236.72 KB)

 Non-trainable params: 0 (0.00 B)

模型训练


opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4)model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=opt,metrics=['accuracy'])
epochs = 100history = model.fit(X_train, y_train,epochs=epochs,batch_size=128,validation_data=(X_test, y_test),verbose=1)

Epoch 1/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m1s[0m 93ms/step - accuracy: 0.5453 - loss: 0.6920 - val_accuracy: 0.4516 - val_loss: 0.6892
Epoch 2/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.5724 - loss: 0.6806 - val_accuracy: 0.5484 - val_loss: 0.6757
Epoch 3/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.5508 - loss: 0.6761 - val_accuracy: 0.5806 - val_loss: 0.6621
Epoch 4/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.5803 - loss: 0.6686 - val_accuracy: 0.7097 - val_loss: 0.6493
Epoch 5/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 20ms/step - accuracy: 0.6259 - loss: 0.6600 - val_accuracy: 0.7419 - val_loss: 0.6377
Epoch 6/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.6521 - loss: 0.6524 - val_accuracy: 0.7742 - val_loss: 0.6270
Epoch 7/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.7017 - loss: 0.6459 - val_accuracy: 0.7742 - val_loss: 0.6166
Epoch 8/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.7033 - loss: 0.6409 - val_accuracy: 0.7742 - val_loss: 0.6064
Epoch 9/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.7209 - loss: 0.6337 - val_accuracy: 0.7742 - val_loss: 0.5962
Epoch 10/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 20ms/step - accuracy: 0.7111 - loss: 0.6282 - val_accuracy: 0.7742 - val_loss: 0.5851
Epoch 11/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.7254 - loss: 0.6212 - val_accuracy: 0.8065 - val_loss: 0.5732
Epoch 12/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.7557 - loss: 0.6125 - val_accuracy: 0.8065 - val_loss: 0.5611
Epoch 13/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.7681 - loss: 0.6058 - val_accuracy: 0.8387 - val_loss: 0.5486
Epoch 14/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.7688 - loss: 0.6011 - val_accuracy: 0.8387 - val_loss: 0.5352
Epoch 15/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.7824 - loss: 0.5899 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.5210
Epoch 16/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.7812 - loss: 0.5804 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.5058
Epoch 17/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 16ms/step - accuracy: 0.7879 - loss: 0.5700 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.4898
Epoch 18/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.7869 - loss: 0.5580 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.4728
Epoch 19/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 31ms/step - accuracy: 0.7840 - loss: 0.5494 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.4558
Epoch 20/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.7908 - loss: 0.5339 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.4379
Epoch 21/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 31ms/step - accuracy: 0.8005 - loss: 0.5173 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.4192
Epoch 22/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8060 - loss: 0.5147 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.4008
Epoch 23/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 21ms/step - accuracy: 0.8012 - loss: 0.4986 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3824
Epoch 24/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.7907 - loss: 0.4896 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3638
Epoch 25/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 32ms/step - accuracy: 0.8089 - loss: 0.4668 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3451
Epoch 26/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 32ms/step - accuracy: 0.8003 - loss: 0.4653 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3275
Epoch 27/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.7934 - loss: 0.4620 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3126
Epoch 28/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8051 - loss: 0.4373 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.2993
Epoch 29/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 20ms/step - accuracy: 0.7791 - loss: 0.4399 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.2880
Epoch 30/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8080 - loss: 0.4224 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.2817
Epoch 31/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8108 - loss: 0.4114 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2772
Epoch 32/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 26ms/step - accuracy: 0.8146 - loss: 0.4190 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.2708
Epoch 33/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8192 - loss: 0.4095 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.2687
Epoch 34/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 10ms/step - accuracy: 0.8154 - loss: 0.3996 - val_accuracy: 0.8387 - val_loss: 0.2698
Epoch 35/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8116 - loss: 0.4052 - val_accuracy: 0.8387 - val_loss: 0.2676
Epoch 36/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 21ms/step - accuracy: 0.8107 - loss: 0.4004 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.2619
Epoch 37/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8268 - loss: 0.3980 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2591
Epoch 38/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 21ms/step - accuracy: 0.8208 - loss: 0.3948 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2586
Epoch 39/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8343 - loss: 0.3842 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2586
Epoch 40/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8429 - loss: 0.3873 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2612
Epoch 41/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8323 - loss: 0.3854 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2559
Epoch 42/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 16ms/step - accuracy: 0.8246 - loss: 0.3750 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2536
Epoch 43/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 15ms/step - accuracy: 0.8323 - loss: 0.3777 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.2566
Epoch 44/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8179 - loss: 0.3889 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2586
Epoch 45/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8295 - loss: 0.3767 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2631
Epoch 46/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8224 - loss: 0.3760 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2713
Epoch 47/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8459 - loss: 0.3678 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2754
Epoch 48/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 13ms/step - accuracy: 0.8372 - loss: 0.3651 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2713
Epoch 49/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8371 - loss: 0.3692 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2633
Epoch 50/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 14ms/step - accuracy: 0.8535 - loss: 0.3444 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2626
Epoch 51/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8389 - loss: 0.3682 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2644
Epoch 52/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8370 - loss: 0.3691 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2661
Epoch 53/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8482 - loss: 0.3693 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2685
Epoch 54/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8521 - loss: 0.3515 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2743
Epoch 55/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 10ms/step - accuracy: 0.8504 - loss: 0.3456 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2798
Epoch 56/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8553 - loss: 0.3351 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2785
Epoch 57/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 32ms/step - accuracy: 0.8657 - loss: 0.3317 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2773
Epoch 58/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 31ms/step - accuracy: 0.8562 - loss: 0.3383 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2802
Epoch 59/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8628 - loss: 0.3463 - val_accuracy: 0.8387 - val_loss: 0.2841
Epoch 60/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 9ms/step - accuracy: 0.8569 - loss: 0.3483 - val_accuracy: 0.8387 - val_loss: 0.2835
Epoch 61/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 29ms/step - accuracy: 0.8675 - loss: 0.3362 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2820
Epoch 62/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8473 - loss: 0.3377 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2854
Epoch 63/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8675 - loss: 0.3280 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2920
Epoch 64/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8626 - loss: 0.3382 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2953
Epoch 65/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8618 - loss: 0.3182 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2951
Epoch 66/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 16ms/step - accuracy: 0.8702 - loss: 0.3271 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2951
Epoch 67/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8673 - loss: 0.3294 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.2977
Epoch 68/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8635 - loss: 0.3200 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.3028
Epoch 69/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8723 - loss: 0.3158 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.3083
Epoch 70/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8771 - loss: 0.3153 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.3101
Epoch 71/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8683 - loss: 0.3253 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.3085
Epoch 72/100
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Epoch 73/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 27ms/step - accuracy: 0.8720 - loss: 0.3280 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3030
Epoch 74/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8690 - loss: 0.3192 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3043
Epoch 75/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 28ms/step - accuracy: 0.8768 - loss: 0.3114 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.3111
Epoch 76/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 22ms/step - accuracy: 0.8761 - loss: 0.3024 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.3173
Epoch 77/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8617 - loss: 0.3163 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.3179
Epoch 78/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8914 - loss: 0.2921 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3168
Epoch 79/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 20ms/step - accuracy: 0.8751 - loss: 0.2908 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3156
Epoch 80/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8855 - loss: 0.3034 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3149
Epoch 81/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8739 - loss: 0.3021 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3168
Epoch 82/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8682 - loss: 0.3094 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3213
Epoch 83/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8816 - loss: 0.2977 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3280
Epoch 84/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8942 - loss: 0.2852 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3302
Epoch 85/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8960 - loss: 0.2807 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3282
Epoch 86/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 27ms/step - accuracy: 0.8997 - loss: 0.2902 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3313
Epoch 87/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8919 - loss: 0.2955 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3350
Epoch 88/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8928 - loss: 0.2953 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3369
Epoch 89/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 10ms/step - accuracy: 0.8919 - loss: 0.2931 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3398
Epoch 90/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 32ms/step - accuracy: 0.8958 - loss: 0.2817 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3417
Epoch 91/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 18ms/step - accuracy: 0.8968 - loss: 0.2933 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.3443
Epoch 92/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 19ms/step - accuracy: 0.8922 - loss: 0.2758 - val_accuracy: 0.9032 - val_loss: 0.3459
Epoch 93/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 16ms/step - accuracy: 0.8872 - loss: 0.2865 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3443
Epoch 94/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.9008 - loss: 0.2677 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3408
Epoch 95/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 17ms/step - accuracy: 0.8957 - loss: 0.2822 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3352
Epoch 96/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 11ms/step - accuracy: 0.8940 - loss: 0.2733 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3328
Epoch 97/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 10ms/step - accuracy: 0.9007 - loss: 0.2686 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3295
Epoch 98/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 14ms/step - accuracy: 0.8996 - loss: 0.2729 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3316
Epoch 99/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 16ms/step - accuracy: 0.8874 - loss: 0.2709 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3394
Epoch 100/100
[1m3/3[0m [32m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━[0m[37m[0m [1m0s[0m 20ms/step - accuracy: 0.8807 - loss: 0.2768 - val_accuracy: 0.8710 - val_loss: 0.3405

模型评估


import matplotlib.pyplot as pltacc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']epochs_range = range(epochs)plt.figure(figsize=(14, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

在这里插入图片描述

scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

compile_metrics: 87.10%

个人总结

RNN 的核心思想是通过引入循环结构来捕捉序列数据中的时间依赖性。
RNN 的每个隐藏层单元不仅接收当前时间步的输入，还接收前一时间步隐藏层的状态作为输入。

在这里插入图片描述
$s_t$ 是 $t$ 时刻的隐藏状态。它是网络的“记忆”。 $s_t$ 的计算依赖于前一个时刻的状态和当前时刻的输入：
$s_t = f(Ux_t + W s_{t-1})$
函数 $f$ 通常是诸如 $t anh$ 或者 $R e LU$ 的非线性函数。

$s_{-1}$ 是用来计算第一个隐藏状态，通常可以初始化成 $0$ 。

R1-3学习打卡

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 RNN心脏病识别导入数据数据预处理标准化模型训练模型评估个人总结 import tensorflow as tfgpus tf.config.list_physical_devices("GPU")…...

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Vue.js组件开发-实现无感刷新Token

在Vue.js应用中，实现无感刷新Token涉及到在用户的会话Token即将过期或已经过期时自动获取新的Token，而不影响用户的操作体验。需要通过拦截器（interceptors）来处理API请求，并在检测到Token过期或无效时自动进行刷新。 …...

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可编辑31页PPT | 大数据湖仓一体解决方案

荐言分享：在当今数字化时代，大数据已成为企业决策和业务优化的关键驱动力。然而，传统的数据处理架构，如数据仓库和数据湖，各自存在局限性，难以满足企业对数据高效存储、灵活处理及实时分析的综合需求。因此…...

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如何实现一个充满科技感的官网（二）

背景在上一篇文章《如何实现一个充满科技感的官网（一）》中，我们初步了解了该官网的整体设计，并与大家探讨了它的视觉呈现和用户体验。我们前期的内部设计偏向简洁，所以开始思考如何提升网站的整体设计感。这些尝…...

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深度学习算法：从基础到实践

简介深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在多个领域取得了显著的成就。本文将从基础概念出发，探讨深度学习算法的核心原理，并介绍一些实际应用案例。深度学习算法的核心概念深度学习算法基于人工神经网络，通过构…...

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等价和划分

例子：学生分组假设我们有一个班级，班级里有10名学生，我们想要根据他们的年龄来分组。我们可以定义一个关系 ( R ) 在学生集合 ( A ) 上，其中 ( A {s_1, s_2, …, s_{10}} )，并且 ( s_i ) 和 ( s_j ) 之间有关系 ( R…...

编程日记 2025/7/17 4:41:45

电商项目-数据同步解决方案（三）商品上架同步更新ES索引库

一、需求分析和业务逻辑主要应用技术有：Feign远程调用， 消息队列-RabbitMQ ，分布式搜索引擎-ElasticSearch，Eureka，Canal 商品上架将商品的sku列表导入或者更新索引库。数据监控微服务需要定义canal监听器&#x…...

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MySQL数据库笔记——多版本并发控制MVCC

大家好，这里是Good Note，关注公主号：Goodnote，本文详细介绍MySQL的并发控制：多版本并发控制MVCC。文章目录背景介绍数据库并发控制——锁机制悲观锁和乐观锁悲观锁乐观锁数据库并发控制——MVCC 的引入MVCC 和锁机…...

编程日记 2025/7/17 3:52:36

【LLM综述】29种大模型Prompt Engineering技术

note 从零样本（Zero-shot）提示到最新进展的各种提示技术，包括推理和逻辑链（Chain-of-Thought, CoT）提示、自动链式思考（Auto-CoT）提示、自我一致性（Self-Consistency）提…...

编程日记 2025/7/17 4:17:15

MySQL高级关联查询与复杂关系的处理

在关系型数据库的操作中，复杂关联查询和多层次关系建模是非常重要的技能。无论是在数据分析、业务数据处理，还是在数据可视化等各个方面，处理多表数据关联都是不可或缺的部分。通过高效的关联查询，可以在不同表之间建立关系，查询并整合多张表的数据，避免数据冗余并提升查…...

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URL Moniker API

1. urlmon 介绍 urlmon 是指 URL Moniker API，它是 Microsoft Windows 操作系统中的一部分，通常用于处理 URL 和相关的任务。urlmon.dll 是其动态链接库，提供了一系列函数和接口，主要用于以下目的： URL 分析和处理&a…...

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单元测试3.0+ @RunWith(JMockit.class)+mock+Expectations

Jmockit使用笔记_基本功能使用Tested_Injectable_Mocked_Expectations_jmockit.class-CSDN博客测试框架Jmockit集合junit使用 RunWith(JMockit.class) 写在测试案例类上的注解 Tested 在测试案例中,写在我们要测试的类上面, 一般用实现类 Injectable 在测试案例中声明…...

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halcon中图像滤波分为空间域和频域两种方法

均值滤波是一种线性平滑滤波。基本思想是用某像素邻域几个像素的平均值代替此像素原来的灰度值。高斯滤波是用某像素邻域几个像素的加权平均值代替此像素的原有灰度值。总结：图像滤波分为空间域和频域两种方法。空间域滤波主要是对像素的直接处理，它将…...

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maxminddb地理信息库–C语言

原文地址：maxminddb地理信息库–C语言 – 无敌牛欢迎参观我的个人博客：无敌牛 – 技术/著作/典籍/分享等 maxminddb 是一个 IP 的地理信息库，可以根据 IP 地址给出对应的地理位置信息。下载离线库 maxminddb提供在线查询，也…...

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Keil中的gcc

文章目录一、IDE背后的命令1.1 IDE是什么1.2 IDE的背后是命令1.3 有两套主要的编译器二、准备工作2.1 arm-linux-gcc和gcc是类似的2.2 Code::Blocks2.2.1 设置windows环境变量2.2.2 命令行示例三、gcc编译过程详解3.1 程序编译4步骤3.2 gcc的使用方法3.2.1 gcc使用示例3.2.2…...

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【Java数据结构】栈和队列相关算法

第一题：改变元素的序列例1：若进栈序列为1，2，3，4，进栈过程中可以出栈，则下列不可能一个出栈序列（）； A：1，4，3&#xff0c…...

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LoRA微调系列笔记

系列文章目录第一章：LoRA微调系列笔记第二章：Llama系列关键知识总结第三章：LLaVA模型讲解与总结文章目录系列文章目录LoRA：Low-Rank Adaptation of Large Language Models目的：依据：优势：…...

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Linux（Ubuntu）下ESP-IDF下载与安装完整流程（3）

接前一篇文章：Linux（Ubuntu）下ESP-IDF下载与安装完整流程（2）本文主要看参考官网说明，如下：快速入门 - ESP32-S3 - — ESP-IDF 编程指南 latest 文档 Linux 和 macOS 平台工具链的标准设置 - ESP32-S3 - — ESP-IDF 编程指南 latest 文档一、安装准备 1. Linux用...

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【C++】22___STL常用算法

目录一、常用遍历算法二、常用查找算法 2.1 find 2.2 其它查找算法三、常用排序算法 3.1 sort 3.2 其它排序算法四、拷贝 & 替换 4.1 copy 4.2 其它算法五、常用的算数生成算法 5.1 accumulate 5.2 fill 六、常用集合算法 6.1 set_intersection 6…...

编程日记 2025/7/17 4:06:16

linux 批量替换文件指定字符串

启发：数据库连接串的用户名需要从sa修改为sasa find . -type f -name mssql.json -exec sed -i s/IDsa;/IDsasa;/g {}...

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List接口（源码阅读）

文章目录 1.List接口常用方法1.代码2.结果 2.ArrayList底层机制1.结论2.ArrayList底层源码1.代码2.debug添加第一个元素1.进入2.elementData数组存储ArrayList的数据3.初始化为空数组4.首先确保使用size1来计算最小容量5.如果elementData为空，最小容量就是106.modCo…...

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股市学习 seekingalpha tradingview

EMA EMA（Exponential Moving Average）是一种技术分析中常用的指标，用于平滑股价或其他资产价格的波动，以帮助分析价格走势的趋势和方向。EMA与简单移动平均（SMA）类似，但对最新价格的权重更大&a…...

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用再生龙备份和还原操作系统（三）

续上篇《用再生龙备份和还原操作系统（二）》三，用再生龙将镜像文件还原到硬盘将再生龙工具盘、待还原系统的硬盘（与源盘一样大或更大）、镜像文件所在磁盘（如果是U盘，也可以后插）安…...

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FaceFusion 从0开始本地部署，RTX4060

FaceFusion 从0开始本地部署指南一、环境准备 1. 基础工具安装 1.1 Git 安装使用管理员权限打开 PowerShell执行安装命令： winget install -e --id Git.Git验证安装： git --version1.2 FFmpeg 安装使用管理员权限打开 PowerShell执行安装命令&…...

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Swift Combine 学习（六）：自定义 Publisher 和 Subscriber

Swift Combine 学习（一）：Combine 初印象Swift Combine 学习（二）：发布者 PublisherSwift Combine 学习（三）：Subscription和 SubscriberSwift Combine 学习（四&…...

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服务器网卡绑定mode和交换机的对应关系

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)： Sheet 模式类别网卡绑定mode共有七种(0~6): bond0、bond1、bond2、bond3、bond4、bond5、bond6 mode详解 mode0 ，即:(balance-rr) Round-robin policy(平衡轮循环策略，需要配置交换机静态聚合) mode…...

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【动手学轨迹预测】2.4 考虑地图拓扑关系的表征方法

上一节我们介绍了VectorNet提出了矢量化场景表征方法, 大幅提高了预测网络编码性能. 但是VectorNet对地图数据的编码是基于无向无权图的, 并没有考虑到地图的拓扑关系. 显然在预测中, 地图的拓扑关系应该被考虑到. 于是在VectorNet的基础上, LaneGCN提出一种将地图车道作为节点…...

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ChatGLM3模型搭建(踩坑记录版)

参考魔搭社区 https://zhuanlan.zhihu.com/p/720148240 智谱AI通用大模型：本地部署ChatGLM3-6B开源大模型 - 编程库说明搭建方式多篇文章结合着看； 模型下载强烈推荐魔塔社区下载ZhipuAI/chatglm3-6b； 官方github指定清华的模型没有…...

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基于 Python Django 的花卉商城系统的研究与实现

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇…...

编程日记 2025/7/16 17:16:31

Spring Boot 3 文件下载、多文件下载以及大文件分片下载、文件流处理、批量操作和分片技术

在 Spring Boot 3 中，实现文件下载、多文件下载以及大文件分片下载需要结合以下功能：文件流处理、批量操作和分片技术。以下是详细实现方案： 1. 单文件下载基础的单文件下载实现，可以参考以下代码： GetMapping(&…...

编程日记 2025/7/17 6:40:50

什么是事件循环（Event Loop）？请谈谈它在 JavaScript 中的作用？

事件循环（Event Loop）是什么？ 事件循环（Event Loop）是JavaScript运行时环境（如浏览器或Node.js）中的一个核心机制，用于处理异步操作和事件。它负责协调代码的执行、事件的处理、以…...

编程日记 2025/7/15 14:37:06

Lua : Coroutine（协程）

Lua 协程（coroutines）是一种强大的控制结构，允许函数在执行过程中暂停并在稍后恢复。与线程不同，协程是非抢占式的，这意味着它们不会被操作系统调度，而是由程序显式地切换。协程在 Lua 中非常有用&#xff…...

编程日记 2025/7/16 23:09:23

【2024华为OD-E卷-200分-跳格子2】（题目+思路+JavaC++Python解析)

题目描述在一个二维平面上，有一个 n x m 的网格，每个格子有一个非负整数。你从左上角 (0, 0) 开始，每次只能向右或向下移动，目标是到达右下角 (n-1, m-1)。在移动过程中，你需要记录经过的格子中，最大数…...

编程日记 2025/7/12 14:40:53

【仓颉语言基础】语言概念、环境配置与语法解析

华为仓颉语言是一门专为分布式系统设计的现代编程语言，以简洁的语法和强大的分布式能力为核心，提供高效的资源管理和任务调度方案。本篇文章将带您从概念入手，逐步掌握环境配置与语法基础，为分布式开发奠定坚实基础。文章目录一…...

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LeetCode - 初级算法数组（删除排序数组中的重复项）

免责声明：本文来源于个人知识与公开资料，仅用于学术交流。删除排序数组中的重复项这篇文章讨论如何从一个非严格递增的数组 nums 中删除重复的元素，使每个元素只出现一次，并返回新数组的长度。因为数组是排序的，只要是相同的肯定是挨着的，所以我们需要遍历所有数组，然…...

编程日记 2025/7/11 11:18:54

SpringMVC进阶（自定义拦截器以及异常处理）

文章目录 1.自定义拦截器 1.基本介绍 1.说明2.自定义拦截器的三个方法3.流程图 2.快速入门 1.Myinterceptor01.java2.FurnHandler.java3.springDispatcherServlet-servlet.xml配置拦截器4.单元测试 3.拦截特定路径 1.拦截指定路径2.通配符配置路径 4.细节说明5.多个拦截器 1.执…...

编程日记 2025/7/17 7:01:46

2 秒杀系统架构

第一步思考面临的问题和业务场景秒杀系统面临的问题: 短时间内并发非常高，如果按照秒杀的并发做相应的承载会造成大量资源的浪费。第二解决超卖的问题。第二步思考目前的处境和解决方案因为秒杀系统属于短时间内的高并发问题，我们不可能使用那么…...

编程日记 2025/7/17 7:00:29

C++如何遍历数组vector

在C中，vector是一个可变数组。那么怎么遍历它呢？我们以for循环为例（while循环，大家自己脑补）。方法一： 基于范围的for循环，这是C11新引入的。 std::vector<int> v {1, 2, 3, 4, 5, 6…...

编程日记 2025/7/17 8:21:19

ubuntu非root用户操作root权限问题-virbox挂在共享文件夹

首先讲一下，virtuallbox 挂在文件夹，操作的时候总是需要root权限，比较费劲。这一操作其实也正对着我们在Ubuntu上的操作。前段时间我想在ubuntu正常用户下去操作i2c，也出现了类似的问题。后来把正常的操作加到组里面也解决了类…...

编程日记 2025/7/17 6:42:01

大模型推理：vllm多机多卡分布式本地部署

文章目录 1、vLLM分布式部署 docker镜像构建通信环境配置 2、其他大模型部署工具3、问题记录参考文献单台机器GPU资源不足以执行推理任务时，一个方法是模型蒸馏量化，结果就是会牺牲些效果。另一种方式是采用多台机器多个GPU进行推理，资源不…...

编程日记 2025/7/17 6:11:19

WFP Listbox绑定数据后，数据变化的刷新

Listbox绑定数据通过ItemsSource来的，如果绑定的是普通的List<数据>，不会自己刷新。使用ObservableCollection集合解决问题的方法: 将数组替换为 ObservableCollection ObservableCollection 是专为绑定设计的集合类型，可以通知 W…...

编程日记 2025/7/15 7:31:59

AI + 爬虫：智能化数据采集的未来

随着人工智能（AI）技术的不断进步，传统的网络爬虫正经历一场前所未有的变革。从规则驱动到智能化演变，AI 的引入不仅提高了爬虫的效率和适应性，更为大规模数据采集提供了全新思路。本文将深入探讨 AI 与爬虫的结合&…...

编程日记 2025/7/15 6:12:37

人工智能知识分享第五天-正则化.损失函数案例

正则化欠拟合与过拟合过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据 (体现在准确率下降)，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合：一个假设在训…...

编程日记 2025/7/14 23:12:58

WebRTC的线程事件处理

1. 不同平台下处理事件的API： Linux系统下，处理事件的API是epoll或者select；Windows系统下，处理事件的API是WSAEventSelect，完全端口；Mac系统下，kqueue 2. WebRTC下的事件处理类： …...

编程日记 2025/7/13 21:32:00

C++软件设计模式之迭代器模式

迭代器模式是一种行为设计模式，它允许你顺序访问一个聚合对象的元素，而不暴露其底层表示。在C软件设计中，迭代器模式的主要目的是将数据的遍历行为与数据结构本身分离，使得数据结构的修改不会影响到遍历代码。目的和意图解耦遍…...

编程日记 2025/7/16 1:41:06

git reset --hard（重置到当前提交，所有未提交的更改都会被永久丢弃）

git reset --hard 是一个强大的命令，它会将你的工作目录、暂存区和当前分支的 HEAD 指针重置到指定的提交状态，所有未提交的更改都会被永久丢弃。因此，使用这个命令时需要非常小心。基本用法重置到当前提交（丢弃所有未提交的更…...

编程日记 2025/7/12 5:47:13

三分钟在你的react项目中引入tailwindcss

前言：在vite搭建的react项目中引入并使用tailwindcss 一、初始化react项目 1、创建项目在文件夹下右键打开终端并输入命令使用vite创建项目 pnpm create vite react-tailwind选择reactjavascript，并输入命令安装依赖并启动 2、安装tailwind pnpm …...

编程日记 2025/7/14 1:37:47

Android Studio学习笔记

01-课程前面的话 02-Android 发展历程 03-Android 开发机器配置要求 04-Android Studio与SDK下载安装 05-创建工程与创建模拟器...

编程日记 2025/7/1 18:25:45

19712 数字接龙

/*我觉得重要的理解点：1.四维数组白表示一个点从另一个点沿对角线的方式进行移动，如果这个元素的值为真则表示这样的移动存在。 2.按照0->k-1的顺序移动。这个要求的实现方法也值得学习 3.count和index的含义： index表示索引，表…...

编程日记 2025/7/14 1:16:37

【图像去噪】论文复现：大道至简！ZS-N2N的Pytorch源码复现，跑通源码，获得指标计算结果，补充保存去噪结果图像代码，代码实现与论文理论对应！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底…...

编程日记 2025/7/15 15:13:22

	age	sex	cp	trestbps	chol	fbs	restecg	thalach	exang	oldpeak	slope	ca	thal	target
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...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
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