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1. 配置文件概述： 应用程序配置文件是标准的 XML 文件， XML 标记和属性是区分大小写的。它是可以按需要更改的，开发人员可以使用配置文件来更改设置，而不必重编译应用程序。配置文件的根节点是 configuration 。我们经常访问的是 appSettings ，它是由 .Net 预定义配置节。我们经常使用的配置文件的架构是象下面的形式。先大概有个印象，通过后面的实例会有一个比较清楚的认识。下面的“配置节”可以理解为进行配置一个 XML 的节点。 常见配置文件模式： <configuration> <configSections> // 配置节声明区域，包含配置节和命名空间声明 <section> // 配置节声明 　 <sectionGroup> // 定义配置节组 　　 <section> // 配置节组中的配置节声明 <appSettings>// 预定义配置节 <Custom element for configuration section> // 配置节设置区域 2. 只有 appSettings 节的配置文件及访问方法 下面是一个最常见的应用程序配置文件的例子，只有 appSettings 节。 <? xml version = " 1.0 " encoding = " utf-8 " ?> < configuration > < appSettings >

import paddle.fluid as fluid import paddle import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib def menu(): print("*" * 100) print("1.数据处理") print("2.模型设计") print("3.训练配置") print("4.训练过程") print("5.保存并测试") print("*" * 100) def draw_train_process(iters, train_costs): title = "training cost" plt.title(title, fontsize=24) plt.xlabel("iter", fontsize=14) plt.ylabel("cost", fontsize=14) plt.plot(iters, train_costs, color='red', label='training cost') plt.grid() # plt.show() matplotlib.use('Agg') plt.savefig('./1.png') # 绘制真实值和预测值对比图 def draw_infer_result(groud_truths,

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一、功能描述： 通过ssh反向代理服务器使得没有公网ip的Linux服务器可以被外网访问。 1、实验主机ip： （1）终端1（192.168.1.101）：在局域网内，可以访问外网，无公网ip （2）终端2（192.168.1.102）：在局域网内，可以访问外网，无公网ip （3）反向代理服务器（58.23.223.90）：具有公网ip，可以从互联网访问 2、实验步骤： （1）通过ssh登陆终端1并且执行如下命令： ssh -fCNR 12000:localhost:22 -p 22 -i ./test.key test@58.23.223.90 说明：反向代理服务器是密钥登陆方式，test.key是私钥。 执行完上述命令后，在反向代理服务器上执行：netstat -anlp |grep 12000命令会有如下结果： netstat -anlp |grep 12000 tcp 0 0 127.0.0.1:12000 0.0.0.0: LISTEN 6907/sshd tcp 0 0 ::1:12000 ::: LISTEN 6907/sshd （2）通过ssh登陆终端2并且执行如下命令： ssh -fCNR 12001:localhost:22 -p 22 -i ./test.key test@58.23.223.90 说明：反向代理服务器是密钥登陆方式，test.key是私钥。

问题描述与目标 希望通过建立预测模型预测河流中有害海藻的数量。同时了解藻类的频率和水样的某些化学性质以及其他特征。 数据说明 本文采用R语言里面自带的海藻数据样本共200个，有以下几种因素影响海藻的生长，用summary对数据进行整合，如图所示。 图 每个记录有11个变量，其中3个变量是名义变量，它们分别描述水样收集的季节、收集河流的大小和河水速度。余下的8个变量是所观察水样的不同化学参数，即最大pH值、最小含氧量（O2）、平均氯化物含量(cl)、平均硝酸盐含量(NO3)、平均氨含量(NH4)、平均正磷酸含量(PO4)、平均磷酸盐含量(PO4)、平均叶绿素含量。与这些参数相关的是7种不同有害藻类在相应水样中的频率数目。并未提供所观察藻类的名称的有关信息。 数据处理 画出海藻mxPH的频数直方图、密度图。 图 我们可以从图中得到一些信息。左边的MxPH的直方图，同时显示了变量分布的核密度。右边是QQ图，绘制正态分布的散点图，虚线显示95%置信区间，可以看出上图符合正态分布。 为了了解不同河流区域PH值在不同水体中分布情况 图 但是我们从图一可以看出有许多没有用的数据，因此我们必须对数据进行清洗。剔除掉无效数据184组数据。因所以需要对数据进行填补。 填补缺失数据最简便和便捷的方法是使用一些代表中心趋势的值。代表中心趋势的值反映了变量分布的最常见值。有多个代表数据中心趋势的指标