2021-04-07

最新推荐文章于 2021-11-04 09:08:34 发布
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电脑出了点问题，请求延期到周日

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CVE-2021-22205——Gitlab 远程命令执行漏洞复现
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Pipeline-Trigger-2021-04-07T23-24-34.883Z:为工具链创建
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2021-04-14
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2021-01-04
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2021-04-26
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2021-07-18 Debug
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今天发现了一个低级错误 [Error] ld returned 1 exit status 回去查发现是写错了主函数名称 我是sb
2021-11-04
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kettle发送邮件失败 《数据清洗》黑马程序员编著第三章实操。 报错如下 发送邮件 - ERROR (version 9.0.0.0-423, build 9.0.0.0-423 from 2020-01-31 04.53.04 by buildguy) : Problem while sending message: javax.mail.MessagingException: Could not connect to SMTP host: smtp.qq.com, port: 465, respons
2021-07-04
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2021-01-18
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找程序猿哥哥！！！！编制App或者小程序
2021-03-15
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标题中的“Toolint-tests-Empty-TC-Add-Tools-2021-04-07T15-40-16.889Z”似乎是一个项目或者任务的标识，它包含了时间戳“2021-04-07T15-40-16.889Z”，这表示该任务是在2021年4月7日15点40分16秒889毫秒进行的。...
gtk3-runtime-3.24.29-2021-04-29-ts-win64.exe
07-10
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liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip
12-23
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Android中获取应用程序列表信息
12-23
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器，不需要越狱！ ！ ！ ) 不需要越狱，调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用，删除应用，应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示（LSApplicationProxy） [ ] 定制喜欢的字段，展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表（应用icon+应用名） 为了提供思路，这里只用伪代码，具体的私有代码调用请查看： 获取应用实例： 获取应用名和应用的icon： 应用列表界面展示： 应用列表 应用运行时详情 打开应用： 卸载应用： 获取info.plist文件： 应用运行时详情界面展示： 应用运行时详情 右上角，从左往右第一个按钮用来打开应用；第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法，将LSApplicationProxy类，转换成了字典。 转换规则是：属性名为key，属性值为value，如果value是一个可解析的类（除了NSString,NSNumber...等等）或者是个数组或字典，则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析，superClass如...
戴尔U2417h校色文件
12-23
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf9738e1fcec ICC-vx2478-4k 校色文件 这是一个使用SpyderX校色过的icc文件，根据自己的需要食用。
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-23
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO），并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中，通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性，提升LSTM模型在分类任务中的性能表现，尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用，并提供了可复现的Matlab代码，属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群：具备一定机器学习和优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度；②研究混合智能优化算法（如GA与PSO结合）在神经网络超参数优化中的应用；③实现高精度分类预测模型，适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节，重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式，同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
输出结果datetime64[ns] 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns]
11-05
你已经成功将 `Date` 列转换为 `datetime64[ns]` 类型，并且输出如下： ``` 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns] ``` ✅ **这说明日期解析完全正确！** 接下来你应该执行： ```python df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 确保时间顺序正确 ``` 然后进入主逻辑，使用我们之前修复过的区间筛选函数（作用于索引）即可正常运行。 --- ### ✅ 当前状态确认清单 | 检查项 | 是否完成 | 说明 | |--------|----------|------| | ✔️ `Date` 列是否为 `datetime64[ns]`？ | ✅ 是 | 输出已验证 | | ✔️ 是否设置为索引？ | ⚠️ 需手动执行 | 必须调用 `set_index` | | ✔️ 时间是否升序排列？ | ⚠️ 建议排序 | 使用 `sort_index()` 更安全 | | ✔️ 区间过滤函数是否作用于 `index`？ | ✅ 是 | 否则会出错 | --- ### ✅ 推荐后续代码（确保流程完整） ```python # 设置索引并排序 df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 查看数据类型和前几行 print("Index dtype:", df.index.dtype) print("Data head:") print(df.head()) ``` 此时你的 `df.index` 是一个有序的 `DatetimeIndex`，可以安全用于以下操作： ```python intervals = { 'YTD': lambda idx: idx >= pd.Timestamp(year=idx[-1].year, month=1, day=1), '1Y': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(years=1), '6M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=6), '3M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=3), '1M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=1), } ``` 因为 `idx[-1]` 就是最后一个交易日，比如 `2024-03-28`，它是一个 `pd.Timestamp`，支持 `.year`、`.month` 等属性，不会再报错！ --- ### ✅ 示例：查看当前 YTD 起始日 你可以加一段调试代码来验证逻辑是否正确： ```python # 调试：打印各个区间的起始时间（以最后一个日期为基准） last_date = df.index[-1] print(f"最新交易日: {last_date}") print("各区间起始日:") print("YTD:", pd.Timestamp(year=last_date.year, month=1, day=1)) print("1Y: ", last_date - pd.DateOffset(years=1)) print("6M: ", last_date - pd.DateOffset(months=6)) print("3M: ", last_date - pd.DateOffset(months=3)) print("1M: ", last_date - pd.DateOffset(months=1)) ``` 输出示例： ``` 最新交易日: 2024-03-28 各区间起始日: YTD: 2024-01-01 1Y: 2023-03-28 6M: 2023-09-28 3M: 2024-01-28 1M: 2024-02-28 ``` 这些日期就是每个区间的“开始日”，之后用它们做布尔索引就能提取对应时间段的数据。 --- ### ✅ 总结：你现在可以继续了！ 只要你完成了以下几步： 1. ✅ 成功将 `Date` 转为 `datetime64[ns]` 2. ✅ 执行了 `df.set_index('Date')` 和 `sort_index()` 3. ✅ 使用基于 `idx`（即 DatetimeIndex）的过滤函数 那么之前的两个错误（`float64 has no attribute year` 和 `>= not supported`）都已彻底解决，现在可以放心运行完整的绩效分析代码。 --- ###
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