WordPress主题检查动作 此代码操作运行各种测试套件，以帮助WordPress主题开发。 要求 节点 NPM 码头工人 扳机 NPX GitHub动作 在本地 通过NPX运行 在您的WordPress主题文件夹中，运行npx wordpress-theme-check-action 。 输出位置：控制台 当前不支持Windows。 通过GitHub Actions运行 您可以在GitHub上运行此项目。 这是一个示例GitHub动作工作流文件： name: Test My Theme on: push: branches: [ main ] ## Change the branch name to match yours pull_request: branches: [ main ] ## Change the branch name to matc

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项目1 使用Python和JavaScript进行网络编程 文件及其内容 文档名称 目的 描述 app.py 包含烧瓶应用程序 app.py在注释的帮助下将路由分为多个部分。主要部分包括：帮助程序功能，登录路由，Api和Goodreads路由，身份验证路由 import.py 包含将csv导入数据库的python代码 包含csv模块的使用以及少量列表和生成器表达式。这有助于将数据上传到数据库。该文件还包含sqlalchemy模块，以便执行数据库查询。 books.csv 书籍和作者数据 该文件位于项目1的默认模板zip文件夹中。 程序文件 适用于heroku的设置应用 该文件有助于将应用程序托管在heroku上。 requirements.txt 该文件包含运行项目所需的所有依赖关系的列表。该文件是使用pip Frozen> requirements.txt生成的 模板/ 包含html

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使用双向LSTM的IMDB项目 在构建此项目时，我们的目标是根据“评论”和“情感”等给定功能预测不同电影上的人的情绪（积极，1 /消极，0）。 我已经执行了从数据收集到模型部署的所有步骤。 在模型（神经网络）评估期间，我根据precision_score指标创建并比较了深度学习层的各种组合，并找到了最佳组合，我发现仅在神经网络中添加简单层并不能给我那么多val_accuracy（与双向LSTM层（val_accuracy约为85-86％）相比，则约为75-80％）。 因此，在此模块中，我已使用双向LSTM神经网络在“ IMDB电影评论数据集”上预测了该人的情绪是否乐观。

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