本文利用鸿蒙开发板HI3861在鸿蒙1.0.0源码下利用蜂鸣器播放音乐。

一般来说，一个app在第一次进入时需要进行注册和登录的操作，之后再打开无需再登录即可直接进入app，即保持登录状态。此处使用微信小程序的数据缓存来做到登陆状态的保持。

微信小程序开屏广告即打开微信小程序后全屏展示的广告图片。用户可点击“跳过”按钮跳过广告，或者广告展示一段时间过后进入微信小程序。并可以显示广告的剩余时间。效果图如下（背景图是网图，界面用了colorui组件库）：点击“跳过广告”，会直接进入小程序，否则将等按钮上的倒计时结束后再进入小程序。一、页面设计这里使用了微信小程序中的<wx:if>,<wx:else>。<wx:

1.模型结构Attention-LSTM模型分为输入层、LSTM 层、Attention层、全连接层、输出层五层。LSTM 层的作用是实现高层次特征学习；Attention 层的作用是突出关键信息；全连接层的作用是进行局部特征整合，实现最终的预测。这里解决的问题是：使用Attention-LSTM模型进行数据的预测。完整的代码在文末展示。1.输入层输入层是全部特征进行归一化之后的序列。归一化的目的

与上一次汇报相比，进行了数据分析，分析了变量间的相互关系以及变量与预测值之间的关系，还进行了交叉验证，获得了目前为止最优的模型选择与参数选择。接下来的学习中，要分析添加异常检测后过拟合现象出现的原因并进行改进，还要在特征工程上进行进一步的学习。

首先附上可以正常输出中文的完整代码。汉字乱码输出的解决方法是pd.read_csv函数要多携带一个参数encoding='gbk'，指明编码方式。import pandas as pdimport osimport jieba.analysepinglun = " "# 全部评论内容组合__all__ = []for filename in os.listdir(os.path.dirname(_

解决方法，在Design界面（可视化编辑）中，右击每一个组件，点击Constrain，依次设置parent top、parent start、parent end三个约束。这样页面在真机中就可以展示成与虚拟机相同的效果。

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1.模型结构Attention-LSTM模型分为输入层、LSTM 层、Attention层、全连接层、输出层五层。LSTM 层的作用是实现高层次特征学习；Attention 层的作用是突出关键信息；全连接层的作用是进行局部特征整合，实现最终的预测。这里解决的问题是：使用Attention-LSTM模型进行数据的预测。完整的代码在文末展示。1.输入层输入层是全部特征进行归一化之后的序列。归一化的目的