X_norm[:, i] = fuzz.interp_membership(X[:, i], X[:, i], [np.min(X[:, i]), np.max(X[:, i])])优化

时间: 2024-05-28 17:13:51 浏览: 107
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PL_logdist_or_norm.zip_path loss Matlab_site:www.pudn.com_对数正态衰落

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这段代码的作用是将X中第i列的数据归一化到[0, 1]的范围内。具体来说，fuzz.interp_membership函数将X[:, i]作为论域，以X[:, i]自身的最小值和最大值为两个端点，将X[:, i]中的每个值映射到[0, 1]之间。然后将这些映射后的值存储到X_norm[:, i]中，代表X中第i列的归一化后的数据。
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在MATLAB中，可以使用pdf()函数来计算各种分布的概率密度，例如对于正态分布：pdf('norm', x, mean, std)，其中mean是平均值，std是标准差。 联合概率是描述两个或更多随机变量同时发生事件的概率。它表示...

优化X_norm[:, i] = fuzz.interp_membership(X[:, i], X[:, i], [np.min(X[:, i]), np.max(X[:, i])])

可以使用Numpy中的min和max函数来计算最小值和最大值，然后将它们传递给interp_...X_norm[:, i] = fuzz.interp_membership(X[:, i], [X_min, X_max], [X_min, X_max]) 这样可以减少计算量，提高代码效率。

class UNetEx(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3, weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None): super().__init__() assert len(filters) > 0 self.final_activation = final_activation self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers) decoders = [] for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): tensors = [] indices = [] sizes = [] for encoder in self.encoder: x = encoder(x) sizes.append(x.shape) tensors.append(x) x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True) indices.append(ind) return x, tensors, indices, sizes def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes): y = [] for _decoder in self.decoders: x = _x tensors = _tensors[:] indices = _indices[:] sizes = _sizes[:] for decoder in _decoder: tensor = tensors.pop() size = sizes.pop() ind = indices.pop() # 反池化操作，为上采样 x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size) x = paddle.concat([tensor, x], axis=1) x = decoder(x) y.append(x) return paddle.concat(y, axis=1) def forward(self, x): x, tensors, indices, sizes = self.encode(x) x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 不修改上述神经网络的encoder和decoder的生成方式，用嘴少量的代码实现attention机制，在上述代码里修改。

for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): ...

完善以下代码norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True) '''print(mf_out) print(norm)''' # mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm = [] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm.append(mf_norm) #mf_norm = mf_out / norm '''print(mf_norm)''' # Flatten normalized MFs for input to output layer flat = mf_norm.reshape(len(X_batch), -1)

my_norm.append(mf_norm[i]) flat = np.array(my_norm).reshape(len(X_batch), -1) 上述代码中，我们首先计算了 norm，然后使用 np.where() 函数判断 norm 中是否有元素为 0，如果是，则将其替换为 1，...

详细解释这段代码 def forward(self, inputs, hidden_state): x = self.fc1(inputs) if self.args.layernorm: x = self.layernorm(x) x = self.hid_activation(x) h = self.hid_activation(self.fc2(x)) mean = self.mean(h)

2. if self.args.layernorm: x = self.layernorm(x)：如果模型参数args中layernorm为True，则对输出x进行Layer Normalization操作，即将每个特征维度上的数据进行归一化处理。 3. x = self.hid_activation(x)：对...

class BasicBlock(nn.Module): def __init__(self, net_depth, dim, kernel_size=3, conv_layer=ConvLayer, norm_layer=nn.BatchNorm2d, gate_act=nn.Sigmoid): super().__init__() self.norm = norm_layer(dim) self.conv = conv_layer(net_depth, dim, kernel_size, gate_act) def forward(self, x): identity = x x = self.norm(x) x = self.conv(x) x = identity + x return x转化为Paddle框架写法

class BasicBlock(fluid.dygraph.Layer): def __init__(self, net_depth, dim, kernel_size=3, conv_layer=ConvLayer, norm_layer=nn.BatchNorm2d... x = self.norm(x) x = self.conv(x) x = identity + x return x

find bug and fix it: def mean_shift2(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: """ Implement a variant of mean-shift algorithm, with unchanged kernel matrix :param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, including 'rbf', 'gate', 'triangle', 'linear' :param bandwidth: the hyperparameter controlling the width of rbf/gate/triangle kernels :return: the estimated means with size (N, D) """ # TODO: change the code below and implement the modified mean-shift kappa = kernel(xs, y=None, k_type=k_type, bandwidth=bandwidth) D = np.diag(kappa.sum(axis=1)) L = D - kappa D_inv_sqrt = np.diag(1 / np.sqrt(np.diag(D))) L_norm = D_inv_sqrt @ L @ D_inv_sqrt for i in range(xs.shape[0]): x = xs[i] for j in range(num_iter): ms = L_norm @ x x = ms / np.linalg.norm(ms) xs[i] = x return xs

for i in range(num_iter): ms = kappa @ xs ms_norm = np.linalg.norm(ms, axis=1) mask = (ms_norm > 0) ms[mask] /= ms_norm[mask].reshape(-1, 1) xs_new = kappa @ ms if np.allclose(xs, xs_new, rtol=...

优化这段代码：def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

demand_coords = np.array([[model.demand_dict[i].x_coord, model.demand_dict[i].y_coord] for i in model.demand_id_list]) for i in range(n): from_node_id = model.demand_id_list[i] demand_coord = ...

完善my_norm = [] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, i) my_norm.append(mf_norm)

my_norm.append(0) # 将除数为 0 的元素替换为 0 continue else: mf_norm = np.divide(mf_out, i) my_norm.append(mf_norm) print(my_norm) 上述代码中，我们使用循环遍历列表 norm 中的每个元素，如果...

def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True cv2.imwrite(output_path, shadow_mask.astype(np.uint8) * 255) return shadow_mask image = cv2.imread('C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG') dsm_path = 'C:/sanwei/jianmo/Productions/Production_2/Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_dataset = gdal.Open(dsm_path) output_path = 'C:\yingxiang\mask.png'这段代码为什么运行后不能将掩膜结果保存

if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True cv2.imwrite(output_path, shadow_mask.astype(np.uint8) * 255) ...

def forward(self, x): x = torch.relu(self.conv1(x)) self.conv1_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv1.weight.data), dim=(1, 2, 3)) x = torch.relu(self.conv2(x)) self.conv2_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv2.weight.data), dim=(1, 2, 3)) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x

2. self.conv1_l1norm.data = torch.sum(torch.abs(self.conv1.weight.data), dim=(1, 2, 3))：计算第一个卷积层权重 conv1.weight 的 L1 范数，并将结果保存在 conv1_l1norm 变量中。L1 范数是指向量中所有...

def DecompositionQR(A): n, p = A.shape if n != p or np.linalg.det(A) == 0: raise Exception("Les données ne sont pas correctes") AA = A.copy() O = sp.eye(n) for i in range(n): if not AA[i+1:, i].is_zero_matrix: B = AA.copy() for j in range(i): B[j, i] = 0 Ci = sp.Matrix([int(k == i) for k in range(n)]) S = mat_simp(mat(Ci-B[:, i]/B[:, i].norm())) O = S@O AA = S@AA return O.transpose(), AA把这段代码中的sp转为np

80 + (y + i + 1) * 16 + x); //设置下一行的显示地址 } LCD12864_WriteCommand(0x34); //扩展指令集 LCD12864_WriteCommand(0x36);将代码中的 sp 替换为 np 即可： import numpy as np def ...

loss_metric = 0.0 target_norm = F.normalize(target) # print('target_norm:',target_norm.size()) target_clf = self.classifier_layer(target,None) # print('target_clf:',target_clf.size()) target_logits = torch.nn.functional.softmax(target_clf, dim=1) # print(target_logits[0]) for c in range(self.num_class): logits_c = target_logits[:, c].reshape((target_logits.shape[0],1)) # (B, 1) # print('logits_c:',logits_c.size()) # print('logits_c:',logits_c[0]) # print('target_norm:',target_norm[0]) target_sample_c = logits_c * target_norm # print('target_sample_C:',target_sample_c[0]) # print('target_sample_c:',target_sample_c.size()) source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight) # print('source_w_norm:',source_w_norm.size()) source_w_norm_c = source_w_norm[c] # print('source_w_norm_c:',source_w_norm_c.size()) metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c)) # print('metric_loss_c:',metric_loss_c.size()) loss_metric += metric_loss_c metric_loss = 1 - (loss_metric / self.num_class)

9. source_w_norm_c = source_w_norm[c]：选择 source_w_norm 中的第 c 个类别的归一化权重向量。 10. metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c))：计算度量损失，通过将 ...

t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value']) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]这个是代码，AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这个是错误显示怎么改正

for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append(pd.DataFrame({...

def mat_simp(M): n, p = M.shape for i in range(n): for j in range(p): M[i, j] = M[i, j].simplify().expand().simplify() return M def mat(u): n = len(u) M = sp.zeros(n, n) for j in range(n): cj = sp.Matrix([int(i == j) for i in range(n)]) Mcj = cj-2*cj.dot(u)/u.norm()**2*u for i in range(n): M[i, j] = Mcj[i] return M def DecompositionQR(A): n, p = A.shape if n != p or A.det() == 0: raise Exception("Les données ne sont pas correctes") AA = A.copy() O = sp.eye(n) for i in range(n): if not AA[i+1:, i].is_zero_matrix: B = AA.copy() for j in range(i): B[j, i] = 0 Ci = sp.Matrix([int(k == i) for k in range(n)]) S = mat_simp(mat(Ci-B[:, i]/B[:, i].norm())) O = S@O AA = S@AA return O.transpose(), AA修改这段代码，使她可以做QR分解

S = mat_simp(mat(Ci-B[:, i]/B[:, i].norm())) Q = Q@S AA = S@AA R = AA return Q.transpose(), R 将函数名 DecompositionQR 改成了 qr_decomposition，并且修改了函数主体部分，使其能够进行 QR ...

把这段代码从python转换为matlab：“def grey_relation(X, Y, rho=0.5): X_norm = normalize(X) Y_norm = normalize(Y) n = X.shape[0] X_matrix = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): X_matrix[i][j]=(np.min([X_norm[i],Y_norm[j]])+rho*np.max([X_norm[i], Y_norm[j]])) / (1+rho) X_avg = np.mean(X_matrix, axis=1) Y_avg = np.mean(X_matrix, axis=0) r_XY = np.mean(X_avg) return r_XY # 示例 A = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) B = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) r_AB = grey_relation(A, B) print(r_AB)”

X_matrix(i,j) = (min([X_norm(i),Y_norm(j)]) + rho*max([X_norm(i), Y_norm(j)])) / (1+rho); end end X_avg = mean(X_matrix,2); Y_avg = mean(X_matrix); r_XY = mean(X_avg); end % 示例 A = [1, 2...

在“def conv2d_block(x, filters, kernel_size, padding='same', dilation_rate=1, batch_norm=True, activation='relu'): """ Applies Conv2D - BN - ReLU block. """ x = layers.Conv2D(filters, kernel_size, padding=padding, use_bias=False)(x) if batch_norm: x = layers.BatchNormalization()(x) if activation is not None: x = layers.Activation(activation)(x) return x”加入残差块

x = conv2d_block(input_tensor, filters, kernel_size, padding, dilation_rate, batch_norm, activation) x = layers.add([x, input_tensor]) return x 在该函数中，我们首先调用 conv2d_block 函数来...

batch_size = x.size(0) tlist=[] for i in range(x.size(0)): y = x[i, :, :, :] y = y.permute(1, 2, 0) y = y.squeeze(2) y = y.cpu().numpy() img_norm_int = (y * 255).astype(np.uint8) img_255 = img_norm_int / img_norm_int.max() * 255 y = img_255.astype(np.uint8) lines = self.lsd.detect(cv2.convertScaleAbs(y))[0] if len(lines)<5: lines=cut_segments(lines, 5) lines=torch.tensor(lines) lines = np.array(lines) indices = np.arange(len(lines)) np.random.shuffle(indices) indices = indices[:5] lines = lines[indices] lines = torch.from_numpy(lines) if lines.shape == [5,1,4]: lines = torch.squeeze(lines,dim=1) tlist.append(lines) x = torch.stack(tlist, dim=0)

2. 将张量沿着第一个维度进行循环，即 for i in range(x.size(0)):。 3. 将输入的 x 张量的第一个维度（batch_size）去掉，保留后面的三个维度作为一张图片的尺寸。 4. 对于每张图片，先将通道维度移到最后一...

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为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。