2014-02-26

技术实践心得

1,   在git hub上看到王垠, clone了他的几个项目,包括 pysonar, pydiff,   pydiff 使用了一下, 不错。 

       什么是  AST?  

       记录一下网址: https://github.com/yinwang0/psydiff

2, 搭建pentaho遇到问题,  

       版本:biserver-ce-5.0.1, 

       问题: 启动webserver的时候, 连接数据库表di-hibernate 失败。


3, 南京的syncclient 和syncserver 长期运行,在连接tomcat 时会失败,

       报错: 文件打开太多。

       原因: httpclient 连接打开后没有release,也没有超时机制, 导致句柄耗尽。

       方案: 每个httpclient使用后,在finally release; 请求header中 设置超时机制。  


以下是一个简单的基于Transformer算法的代码示例,可以用来预测SNumber。 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization, MultiHeadAttention, TimeDistributed, concatenate # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop(['SNumber'], axis='columns') y = data['SNumber'] # 标准化输入特征 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False) # 构建Transformer模型 def transformer_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) x = Dense(64, activation='relu')(inputs) x = LayerNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Dense(32, activation='relu')(x) x = LayerNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Dense(1)(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=x) return model # 训练模型 model = transformer_model((X_train.shape[1],)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test)) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 可视化预测结果 plt.plot(y_test.values, label='True') plt.plot(y_pred, label='Predicted') plt.legend() plt.show() ``` 需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际上可能需要进行更多的特征工程和调整模型参数来获得更好的预测结果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值