一、水净化设备：清流之源，净水奇迹
二、从源头到终端：水净化设备的重要性
三、滤心技术：水净化设备的核心
四、活性炭过滤：去除异味与细菌
五、离子交换树脂：有效去除硬度矿物质
六、高效微生物处理系统：自然净化手段的现代运用
七、多级过滤系统：确保每一滴水都纯洁无瑕
八、新能源驱动型净水器：环保与高效并进
九、智能监控与自动控制系统：安全可靠的操作保障
十、大规模工业应用中的挑战与机遇
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
# 数据加载和预处理
X = np.load('data/X.npy') # 你的数据集路径
y = np.load('data/y.npy')
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64)) # 添加第一个全连接层，隐藏单元数量为64个。激活函数是relu。
model.add(Dropout(0.5)) # dropout用于防止过拟合，将50%的神经元随机丢弃。
model.add(Dense(32)) # 添加第二个全连接层，隐藏单元数量为32个。激活函数是relu。
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10)) # 输出层，有10个输出节点，因为有10类问题。
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history=model.fit(X_train,y_train,batch_size=128 epochs=20)
print("Accuracy:", history.history['accuracy'][-1])
print(classification_report(y_test,model.predict(X_test)))
// 这里写上scss代码
.test {
color: red;
}
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