import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd import numpy as np # 假设数据加载和预处理已完成 # data = pd.read_csv('your_data.csv') # train, test = train_test_split(data, test_size=0.056, random_state=42) # train_X_np = train[["A","B","C", "D"]].to_numpy() # test_X_np = test[["A","B", "C", "D"]].to_numpy() # train_Y_np = train[["label"]].to_numpy() # test_Y_np = test[["label"]].to_numpy() # train_X = torch.tensor(train_X_np, dtype=torch.float32) # test_X = torch.tensor(test_X_np, dtype=torch.float32) # train_Y = torch.tensor(train_Y_np, dtype=torch.float32) # test_Y = torch.tensor(test_Y_np, dtype=torch.float32) # train_dataset = TensorDataset(train_X, train_Y) # batch_size = 64 # train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) class SimpleClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size): super(SimpleClassifier, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size1) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size1, hidden_size2) self.relu2 = nn.ReLU() self.fc3 = nn.Linear(hidden_size2, output_size) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.relu1(self.fc1(x)) x = self.relu2(self.fc2(x)) x = self.sigmoid(self.fc3(x)) return x # input_size = train_X.shape[1] # hidden_size1 = 64 # hidden_size2 = 32 # output_size = 1 # model = SimpleClassifier(input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size) # criterion = nn.BCELoss() # optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # # 原始PyTorch训练循环中的评估部分（存在错误） # num_epochs = 50 # for epoch in range(num_epochs): # # ... (训练代码略) # with torch.no_grad(): # model.eval() # predictions = model(test_X).squeeze() # predictions_binary = (predictions.round()).float() # accuracy = torch.sum(predictions_binary == test_Y) / (len(test_Y) * 100) # 错误在此行 # if(epoch%25 == 0): # print("Epoch " + str(epoch) + " passed. Test accuracy is {:.2f}%".format(accuracy))PyTorch模型使用nn.BCELoss作为损失函数，optim.Adam作为优化器。
Linux: 需要安装build-essential（Debian/Ubuntu）或Development Tools（Fedora/CentOS/RHEL）等开发包。
使用 %w 保持链式结构，配合 Is 和 As 安全地检查和提取错误，就能实现清晰可靠的多层错误传递。
根据实际情况选择最合适的方案，可以使代码更加清晰、易于维护。
宏的常见用途 宏在实际开发中有多种实用场景： 通义视频 通义万相AI视频生成工具 70 查看详情 定义常量：替代 const 变量，适用于需要编译期常量的场合，如数组大小。
正是因为runtime·lock是一个C语言实现的非导出函数，且其命名方式与Go标准库中常见的sync.Mutex.Lock()不同，导致在Go源代码层面进行简单的关键词搜索时容易被遗漏。
该方法将任务发送到内部 channel，由 worker 异步消费。
选择合适缓存方式，结合业务特点控制好生命周期，PHP 函数缓存能有效降低响应时间，减轻后端压力。
此外，利用高性能存储和网络是硬件层面的优化。
它控制是否使用持久连接。
初学者经常会因为同名函数或方法的存在而感到困惑，例如在net/http包中。
未来版本可能会修复此行为，使其直接输出纯数字。
如果导入路径错误，Golang 编译器将无法找到该包。
357 查看详情 注意：不要用 c_str() 判断空字符串 有些初学者可能会尝试这样写： // 错误做法 if (str.c_str() == nullptr) { ... } // 永远不会成立 这是错误的。
通过查询用户对象，并读取其 `memberOf` 属性，可以轻松获取用户所属的组列表。
但 (?i) 这样的基本标志是支持的。
异常类型与常见场景 Web服务器可能遇到多种异常： 客户端错误：如400（请求格式错误）、404（资源不存在） 服务器错误：如500（内部错误）、502（网关错误） 代码异常：未捕获的JavaScript错误、数据库连接失败等 超时或网络中断：第三方API调用超时、客户端断开连接 针对这些情况，需在中间件中统一拦截并处理。
4. 心跳与连接状态管理 UDP无连接特性要求主动探测对端存活： 定期发送心跳包，对方回应ACK维持会话状态 连续多次未收到响应则判定连接断开 结合net.Conn封装虚拟“连接”概念，简化上层调用 可借助context.WithCancel控制读写协程生命周期，异常时统一清理资源。
比如： class Point { public: explicit Point(int x, int y) : x_(x), y_(y) {} private: int x_, y_; }; <p>Point p1 = {1, 2}; // ❌ 错误：explicit 禁止了这种隐式初始化 Point p2{1, 2}; // ✅ 正确：显式初始化，允许</p>注意：虽然 explicit 限制了赋值形式的隐式转换，但直接列表初始化（如 Point p2{1,2}）仍然合法，因为这是显式调用。
'); } } 创建购物车视图： 在resources/views/cart/index.blade.php中，你可以遍历$cartItems来显示购物车中的所有商品。

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