隐私政策
我们尊重并保护所有使用服务用户的个人隐私权。为了给您提供更准确，更有个性化的服务，我们会按照本隐私权政策的规定使用和披露您的个人信息。但我们将以高度的勤勉，审慎义务对待这些信息。除本隐私权政策另有规定外，在未征得您事先许可的情况下，我们不会将这些信息对外披露或向第三方提供.我们会不时更新本隐私权政策。

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2.信息使用

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b）我们亦不允许任何第三方以任何手段收集，编辑，出售或者无偿传播您的个人信息。任何我们平台用户如从事上述活动，壹经发现，我们有权立即终止与该用户的服务协议。

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3.信息披露

在如下情况下，我们将依据您的个人意愿或法律的规定全部或部分的披露您的个人信息：a）经您事先同意，向第三方披露;

b）为提供您所要求的产品和服务，而必须和第三方分享您的个人信息;

c）根据法律的有关规定，或者行政或司法机构的要求，向第三方或者行政，司法机构披露;

d）如您出现违反中国有关法律，法规或者我们服务协议或相关规则的情况，需要向第三方披露;

e）如您是适格的知识产权投诉人并已提起投诉，应被投诉人要求，向被投诉人披露，以便双方处理可能的权利纠纷;

f）在我们平台上创建的某壹交易中，如交易任何壹方履行或部分履行交易义务并提出信息披露请求的，我们有权决定向该用户提供其交易对方的联络方式等必要信息，以促成交易的完成或纠纷的解决。

g）其它我们根据法律，法规或者网站政策认为合适的披露。

4.信息存储和交换

我们收集的有关您的信息和资料将保存在我们及（或）其关联公司的服务器上，这些信息和资料可能传送至您所在国家，地区或我们收集信息和资料所在地的境外并在境外被访问，存储和展示。

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6.信息安全

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import tensorflow as tf

# 指定checkpoint文件和meta文件的路径
checkpoint_path = '/Users/mac/Desktop/model/checkpoint-25'
meta_path = '/Users/mac/Desktop/model/checkpoint-25.meta'

# 创建一个新的图
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 使用tf.compat.v1来访问旧的API
    with tf.compat.v1.Session() as sess:
        # 导入meta文件中的图结构
        saver = tf.compat.v1.train.import_meta_graph(meta_path, clear_devices=True)
        
        # 恢复模型的权重
        saver.restore(sess, checkpoint_path)
        
        # 指定输出节点
        output_node_names = 'input,value_targets'  # 你需要指定你的模型的输出节点名称
        
        # 将变量转换为常量，并保存为pb文件
        output_graph_def = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants(
            sess,
            sess.graph_def,
            output_node_names.split(',')
        )
        
        # 保存为.pb文件
        with tf.io.gfile.GFile('/Users/mac/Desktop/model/frozen_model.pb', 'wb') as f:
            f.write(output_graph_def.SerializeToString())

例如：Y=w11+w22+b


import pandas as pd

data=pd.read_csv('/Users/mac/Desktop/Keras/000.数据+课件+代码【下部分】/小型数据集/Advertising.csv')

data.head()

x=data[data.columns[1:-1]]

x

y=data.iloc[:,-1]

y

import keras

import keras.layers as layers

model=keras.Sequential()

model.add(layers.Dense(1,input_dim=3))

model.summary()

model.compile(optimizer='adam',loss='mse')

model.fit(x,y,epochs=2000)

使用梯度下降算法

keras.Sequential() #顺序模型

model.add(layers.Dense(1,input_dim=1)) #输入数据1维，输出也是1维

import keras

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.linspace(0,100,30)

y=3*x+7+np.random.randn(30)*8

x

y

plt.scatter(x,y)

model=keras.Sequential()

from keras import layers

model.add(layers.Dense(1,input_dim=1)) 

model.summary()

#编译模型，损失函数，使得损失函数越小越好,adam:梯度下降算法，mse：均方差

model.compile(optimizer='adam',loss='mse')

#训练模型

model.fit(x,y,epochs=3000)

model.predict(x)

plt.scatter(x,y,c='r')
plt.plot(x,model.predict(x))

model.predict([150])


#!/bin/bash

# 定义源文件夹和目标文件夹
src_dir="path/to/source_directory"
dest_dir="path/to/destination_directory"

# 创建目标文件夹（如果不存在）
mkdir -p "$dest_dir"

# 循环处理源文件夹中的所有文件
for file in "$src_dir"/*
do
    # 检查文件是否是普通文件
    if [ -f "$file" ]; then
        # 获取文件名
        filename=$(basename "$file")
        
        # 使用 iconv 将文件从 GBK 转换为 UTF-8 并写入目标文件夹
        iconv -f GBK -t UTF-8 "$file" > "$dest_dir/$filename"
        
        echo "Converted $filename from GBK to UTF-8"
    fi
done

echo "Conversion complete!"
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