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1. DeepSeek帮我实践
1.1. 我的提问既设计方案
原有如下主页：dashboard.html，现增加“预测模型学习”，对感知机神经网络描述如下：
1、输入与输出为固定值，例如输入层215，输出层48；
2、模型为回归神经网络；
3、中层是可动态调整的，例如定义如下：第二层，200，第三层，100，则最终结果：215，200，100，48；
4、定义solver = ‘adam’, activation = ‘relu’, max_iter=100，都是可选；
5、设置好参数后，点击按钮“模型训练”，则显示训练曲线和相关的模型评价。
上述页面有输入参数，显示训练结果两部分功能，请帮在dashboard.html补充完善，并给出相应python代码。
主页：dashboard.html代码。
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>监控系统 - 主控台</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='css/main.css') }}">
</head>
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