Si esatto anche questa volta è un semplice errore di librerie. pip install basemap Però crediamo che su colab potrebbe darti altri problemi di compatibilità tra numpy

consiglio che posso fornirti alcune linee guida su come affrontare il problema utilizzando Python e librerie - Ottimizza una funzione di perdita appropriata, come la cross-entropy binaria per le previsioni new_sequence) --- Questo è solo un esempio di base e richiederà sicuramente ulteriori ottimizzazioni e personalizzazioni

Se anche io ho un po' di tempo libero, spero proprio di poter condividere questa bella l'iniziativa.

Ecco un esempio di come potresti normalizzare i tuoi dati utilizzando la libreria scikit-learn in Python Ottimizzatori e funzioni di perdita: La scelta dell'ottimizzatore e della funzione di perdita può avere Puoi sperimentare con diversi ottimizzatori come Adam, RMSprop o SGD e diverse funzioni di perdita come Ecco un esempio di come potresti compilare il modello con l'ottimizzatore Adam e la funzione di perdita Si utilizza l'ottimizzatore Adam con una learning rate di 0.001 e la funzione di perdita MSE.

* Riduci l'Overfitting: Hai notato un'accuratezza perfetta troppo presto, il che grida overfitting. utilizzare la precisione, il recall, e l'AUC-ROC per avere un quadro più chiaro di come il modello performa

tutti gli articoli del medesimo ordine) • Tutti i dati del singolo artcolo • Numero di commessa Però

La lavorazione di un pezzo dipende dalla lunghezza del perimetro di taglio e dallo spessore della lamiera P1N.. pezzi diversificati per perimetro ma appartenenti alla classe delle lamiere tipo 1 pezzi tipk P2A , P2B, P2C ... pezzi diversificati per perimetro ma appartenenti alla classe delle lamiere tipo 2 ecc Pertanto, la soluzione migliore è la creazione di strutture di nesting per raggruppare il maggior numero l'utilizzo, diminuisce gli sprechi e riduce al minimo i costi dei materiali, quindi se noi abbiamo il percorso

Perfetto grazie mille.😉🤗