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(_

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。

使用LM35温度传感器进行温度采集，将采集到的电压值（模拟量）经过ADC0808芯片转换成数字信号经数据总线传入8086寄存器中。

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。

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。

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。

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

本文介绍了Kubernetes(K8S)集群中，拉取本地镜像部署Pod的具体方法，实现了kubernetes集群中类似微服务，函数的实现与调用。实现了一个两数相加的具体示例。

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(_

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