运行结果：{'17/12/2023 15:15:04': '1.85', '17/12/2023 16:00:02': '1.68', '17/12/2023 16:45:04': '1.6', '17/12/2023 17:30:10': '1.47', '17/12/2023 18:15:02': '1.35'}注意事项 文件路径： 确保 open() 函数中的文件路径是正确的。
Data URI 会增加 HTML 文件的大小。
pip uninstall sklearn 使用正确的包名scikit-learn进行安装：pip install scikit-learn这将确保你安装的是官方推荐且维护的scikit-learn库版本。
例如，使用$collection->isNotEmpty()、if ($value)或optional($object)->property，以避免在数据不存在时抛出错误。
在文件上传时，通过读取当前最大编号，递增后作为新文件的编号使用。
ConfigureWebHostDefaults 方法则会配置Web服务器相关的功能，并指定 Startup 类作为应用程序的启动类。
文法定义包括终结符、非终结符、产生式规则和优先级声明。
add 函数是非导出的，因为它以小写字母 a 开头。
<strong>type Order struct { ID string Amount float64 UserID string Status string // 如 "pending", "paid", "failed" }</strong>初始状态设为 "pending"，表示待支付。
宏 vs 枚举（enum） 对于整型常量集合，可以用宏或枚举。
示例代码： #include <iostream> using namespace std; <p>int main() { int arr[] = {10, 20, 30, 40, 50}; int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>for (int* ptr = arr; ptr != arr + size; ++ptr) { cout << *ptr << " "; } cout << endl; return 0; } 说明： 指针 ptr 指向数组首地址，每次递增指向下一个元素，*ptr 获取当前值。
当作业失败时，Laravel会自动将其放回队列进行重试，直到达到最大次数或成功处理。
例如，如果 $data 只有4个元素，array_chunk($data, 3) 仍会生成 [$base, $param]，其中 $base 包含3个元素，$param 包含1个元素。
基本上就这些常见方法。
优化后的训练函数示例 综合以上修正，以下是train_one_epoch函数的一个优化版本，遵循了CrossEntropyLoss的最佳实践：import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import time # 假设 model, optimizer, dataloaders, device 已经定义 def train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device): model.train() running_loss = 0.0 start_time = time.time() total = 0 correct = 0 # 确保 data_loader 是实际的 DataLoader 对象 # 这里假设 dataloaders['train'] 是一个可迭代的 DataLoader current_data_loader = data_loader # 如果传入的是字符串'train'，需要根据实际情况获取 if isinstance(data_loader, str): current_data_loader = dataloaders[data_loader] # 假设 dataloaders 是一个全局字典 for i, (inputs, labels) in enumerate(current_data_loader): inputs = inputs.to(device) # 核心修正：确保标签是long类型 labels = labels.to(device).long() optimizer.zero_grad() # 修正：直接使用模型的原始输出（logits），不应用Softmax # 假设 model(inputs.float()) 返回的是 logits logits = model(inputs.float()) # 打印形状以调试 # print("Inputs shape:", inputs.shape) # print("Logits shape:", logits.shape) # print("Labels shape:", labels.shape) # 修正：CrossEntropyLoss的正确使用方式是 (logits, target_indices) loss = criterion(logits, labels) loss.backward() optimizer.step() # 计算准确率时，需要对logits应用argmax _, predicted = torch.max(logits.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total running_loss += loss.item() if i % 10 == 0: # print every 10 batches batch_time = time.time() speed = (i+1)/(batch_time-start_time) print('[%5d] loss: %.3f, speed: %.2f, accuracy: %.2f %%' % (i, running_loss, speed, accuracy)) running_loss = 0.0 total = 0 correct = 0验证模型函数 (val_model) 的注意事项 val_model函数在处理标签时使用了labels = labels.to(device).long()，这是正确的。
添加和管理依赖 当你在代码中导入外部包并执行构建或测试时，Go会自动下载依赖并记录到go.mod中。
基本上就这些。
注意事项与最佳实践 用户界面反馈： 除了禁用submit按钮，还可以考虑在提交过程中显示加载指示器（如加载动画或文本），提升用户体验。
如果断言失败（即err底层不是*flags.Error类型），程序会发生panic。
语法：value, ok := interfaceVar.(Type) // 或 value := interfaceVar.(Type) // 如果断言失败会panic interfaceVar：一个接口类型的变量。

本文链接：http://www.ensosoft.com/271819_894bca.html