summary_metric = {} raw_metrics = utils.init_metrics(sample=sample)

时间: 2024-05-26 20:13:09 浏览: 163
ZIP

draw_metric:draw_snmp_metrics

这看起来像是 Python 代码中的两行声明语句。第一行创建了一个空字典 `summary_metric`，而第二行调用了一个 `utils` 模块中的函数 `init_metrics()`，将返回值赋给了变量 `raw_metrics`。根据函数名和参数名，可以猜测这个函数的作用是初始化一些度量指标，例如用于评估模型性能的精度、召回率等指标。`sample` 参数可能是一个数据样本，用于计算这些指标。
阅读全文

相关推荐

rar

tcp_metrics.rar_V2

在这个"tcp_metrics.rar_V2"压缩包中，包含的文件"tcp_metrics.h"和"tcp_metrics.c"很可能是实现或操作这个接口的源代码头文件和实现文件。 TCP Metrics接口提供了访问内核TCP连接状态和性能数据的能力，这对于系统...
txt

一个典型的Haproxy_exporter的监控metric例子.txt

一个典型的Haproxy_exporter的监控metric例子 包含指标 haproxy_backend_bytes_in_total haproxy_backend_bytes_out_total haproxy_backend_client_aborts_total haproxy_backend_compressor_bytes_bypassed_total ...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型，使用不同数量的训练数据（5000，10000，15000，…，60000,公差=5000的等差数列），绘制训练集和测试集准确率（纵轴）关于训练数据大小(横轴)的曲线

metrics = ['accuracy'] ) # Store the training history train_acc = [] test_acc = [] for i in range(5000,65000,5000): print('Training on',i,'samples') History = MLP_3.fit(train_data[:i],train_...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_4 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64,activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']在该模型中加入early stopping，使用monitor='loss', patience = 2设置代码

metrics = ['accuracy'] ) ## Add early stopping early_stop = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='loss', patience=2) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], batch_size...

解释metric_logger = utils.MetricLogger(delimiter=" ")

这行代码定义了一个 MetricLogger 类型的变量 metric_logger，并将其初始化为一个新的 MetricLogger 对象。 具体来说，这个 MetricLogger 类型的对象是通过 utils.MetricLogger() 创建的，其中 utils ...
-

零基础掌握***mon.base库：核心组件使用秘籍大公开

!...# 1. mon.base库概述 mon.base库作为现代IT基础设施中的关键组件，它集成了数据处理、事件控制和监控等多种功能，旨在为开发者提供一个高效、可靠的编程框架。本章节将简要介绍mon.base库的背景，其在现代软件...

ModuleNotFoundError: No module named 'py_sod_metrics'

根据提供的引用内容，出现...可以使用相对路径或绝对路径导入模块，例如：from utils.py_sod_metrics import metric_name。 如果以上两种方法都无法解决问题，那么可能需要检查代码中是否存在拼写错误或其他语法错误。

怎么用Java实现，kafka的metric

props.put("kafka.metrics.reporters", "kafka.metrics.KafkaCSVMetricsReporter"); props.put("kafka.csv.metrics.dir", "/tmp/kafka-metrics"); VerifiableProperties verifiableProps = new ...

在天池实验室基于cifar10数据集建立alexnet结构并用d2l中的d2l.train_ch6函数显示

model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[metric]) 然后，我们可以使用d2l中的d2l.train_ch6函数来训练模型： python train_iter = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, ...

给我一份完整的去掉注意力机制的correction_gan的代码

super(UNet, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=...
zip

go 生成基于 graphql 服务器库.zip

格奇尔根 首页 > 文件 > gqlgen是什么？gqlgen是一个 Go 库，用于轻松构建 GraphQL 服务器。gqlgen 基于 Schema 优先方法— 您可以使用 GraphQL Schema 定义语言来定义您的 API 。gqlgen 优先考虑类型安全— 您永远不应该看到map[string]interface{}这里。gqlgen 启用 Codegen — 我们生成无聊的部分，以便您可以专注于快速构建您的应用程序。还不太确定如何使用gqlgen？将gqlgen与其他 Go graphql实现进行比较快速启动初始化一个新的 go 模块mkdir examplecd examplego mod init example添加github.com/99designs/gqlgen到项目的 tools.goprintf '//go:build tools\npackage tools\nimport (_ "github.com/99designs/gqlgen"\n _ "github.com/99designs/gqlgen
zip

基于JAVA+SpringBoot+Vue+MySQL的社区物资交易互助平台 源码+数据库+论文(高分毕业设计).zip

项目已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载 技术组成 语言：java 开发环境：idea 数据库：MySql8.0 部署环境：maven 数据库工具：navicat
zip

法研杯2021类案检索赛道三等奖方案源码+项目说明+数据.zip

法研杯2021类案检索赛道三等奖方案源码+项目说明+数据.zip是一个专为计算机相关专业（如计科、信息安全、数据科学与大数据技术等）学生设计的宝贵学习资源。该压缩包包含了完整的项目源码、详细的项目说明文档以及用于训练和测试的数据集，旨在帮助参赛者深入理解并掌握类案检索的相关技术和方法。该项目通过实际案例，展示了如何运用自然语言处理和机器学习技术对法律案件进行智能检索和匹配。项目内容涵盖了从数据预处理、特征提取到模型训练和评估的全过程，为学习和研究类案检索技术提供了全面的参考。本项目不仅适合作为课程设计、期末大作业或毕设项目的参考，也是企业员工提升技能、进行实践操作的优质学习资料。通过实际操作和学习该项目，用户可以加深对类案检索技术的理解，并在实践中不断提升自己的技能水平。请注意，由于该资源包含完整的项目源码和数据集，下载和使用时请确保遵守相关法律法规和道德规范，尊重知识产权和隐私权。同时，建议用户在使用前仔细阅读项目说明文档，了解项目的整体架构和使用方法，以便更好地利用该资源进行学习和研究。
zip

基于Cesium实现的对倾斜摄影模型的单体化分层方案源码.zip

本资源提供了基于Cesium实现的倾斜摄影模型单体化分层方案的完整源码，旨在帮助开发者深入理解并实践三维地理空间数据的处理与展示。通过Cesium平台，用户能够将倾斜摄影获取的高精度三维模型进行单体化和分层处理，实现对模型中每个独立元素的精细管理和交互操作。该资源适合具备一定计算机编程基础的学习者，特别是对Cesium感兴趣的学生、研究人员及GIS行业从业者。通过下载并学习这些源码，用户可以掌握倾斜摄影模型在Cesium中的加载、单体化以及分层显示等关键技术，进而提升自己在三维地理信息系统开发领域的技能水平。
zip

Go 的 PostgreSQL 驱动程序和工具包.zip

Go 的 PostgreSQL 驱动程序和工具包 pgx - PostgreSQL 驱动程序和工具包pgx 是 PostgreSQL 的纯 Go 驱动程序和工具包。pgx 驱动程序是一个低级、高性能接口，它公开了 PostgreSQL 特定的功能，例如LISTEN/ NOTIFY和COPY。它还包括一个标准database/sql接口的适配器。工具包组件是一组相关的软件包，用于实现 PostgreSQL 功能，例如解析线路协议以及 PostgreSQL 与 Go 之间的类型映射。这些底层软件包可用于实现替代驱动程序、代理、负载均衡器、逻辑复制客户端等。示例用法package mainimport ( "context" "fmt" "os" "github.com/jackc/pgx/v5")func main() { // urlExample := "postgres://username:password@localhost:5432/database_name" conn, err := pgx.Connect(context.B
rar

C#ASP.NET中小型超市管理系统源码数据库 SQL2012源码类型 WinForm

ASP.NET中小型超市管理系统源码 超市管理系统是专门为中小型超市打造的管理系统，可以方便管理时更加准确清晰的查看商品信息， 仓库出售与进货的信息，还有每一个部门员工的信息，也更加直观的体现出每一阶段的商品销售情况； 从而提高项目管理水平，实现了工作的协同化、提高了工作效率 二、功能介绍 1.1 UI Requirements界面要求 (1)界面美观，给用户一种很舒心的感觉。 (2)界面所体现出的功能清晰明了，让用户一目了然。 (3)界面的背景颜色搭配符合超市管理系统界面的设计理念。 1.2 UI Requirements界面要求 (1) 使用ADO.NET与数据库交互制作 (2) 使用Visual Studio设计窗体布局 (3) 使用提供的用控件快速开发 1.3 Development Environment 开发环境 (1) 开发工具：Visua
zip

毕设&课程作业_基于C#的易知仓库管理系统.zip

计算机系毕业设计
zip

Go 编程教程的主列表、其撰写、其源代码以及其当前构建状态！.zip

教程边缘TutorialEdge.net Go 教程 ‍‍欢迎来到 TutorialEdge Go 存储库！此 repo 的目标是能够跟踪所有 Go 教程及其各自的 github repo 位置和构建状态。这些将在 Go 最新版本发布时更新和运行。目录初学者教程中级教程高级教程DevOps项目数据格式并发教程挑战初学者教程这些教程主要针对那些希望提高对 Go 语言工作原理的基本理解的语言新手！教程标题 教程边缘 Github 构建状态 更新日期01 - Go 入门 阅读教程 TutorialEdge/getting-started-with-go 不适用02 - Go 基本类型教程 阅读教程 TutorialEdge/go-basic-types-tutorial 不适用03 - Go 复合类型教程 阅读教程 TutorialEdge/go-complex-types-tutorial 不适用04 - Go 函数教程 阅读教程 TutorialEdge/go-functions-tutorial 2019 年 3 月 27 日
zip

基于JAVA+SpringBoot+Vue+MySQL的敬老院管理系统 源码+数据库(高分毕业设计).zip

项目已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载 技术组成 语言：java 开发环境：idea 数据库：MySql8.0 部署环境：maven 数据库工具：navicat

最新推荐

recommend-type

go 生成基于 graphql 服务器库.zip

格奇尔根 首页 > 文件 > gqlgen是什么？gqlgen是一个 Go 库，用于轻松构建 GraphQL 服务器。gqlgen 基于 Schema 优先方法— 您可以使用 GraphQL Schema 定义语言来定义您的 API 。gqlgen 优先考虑类型安全— 您永远不应该看到map[string]interface{}这里。gqlgen 启用 Codegen — 我们生成无聊的部分，以便您可以专注于快速构建您的应用程序。还不太确定如何使用gqlgen？将gqlgen与其他 Go graphql实现进行比较快速启动初始化一个新的 go 模块mkdir examplecd examplego mod init example添加github.com/99designs/gqlgen到项目的 tools.goprintf '//go:build tools\npackage tools\nimport (_ "github.com/99designs/gqlgen"\n _ "github.com/99designs/gqlgen
recommend-type

WordPress作为新闻管理面板的实现指南

资源摘要信息: "使用WordPress作为管理面板" WordPress，作为当今最流行的开源内容管理系统（CMS），除了用于搭建网站、博客外，还可以作为一个功能强大的后台管理面板。本示例展示了如何利用WordPress的后端功能来管理新闻或帖子，将WordPress用作组织和发布内容的管理面板。 首先，需要了解WordPress的基本架构，包括它的数据库结构和如何通过主题和插件进行扩展。WordPress的核心功能已经包括文章（帖子）、页面、评论、分类和标签的管理，这些都可以通过其自带的仪表板进行管理。 在本示例中，WordPress被用作一个独立的后台管理面板来管理新闻或帖子。这种方法的好处是，WordPress的用户界面（UI）友好且功能全面，能够帮助不熟悉技术的用户轻松管理内容。WordPress的主题系统允许用户更改外观，而插件架构则可以扩展额外的功能，比如表单生成、数据分析等。 实施该方法的步骤可能包括： 1. 安装WordPress：按照标准流程在指定目录下安装WordPress。 2. 数据库配置：需要修改WordPress的配置文件（wp-config.php），将数据库连接信息替换为当前系统的数据库信息。 3. 插件选择与定制：可能需要安装特定插件来增强内容管理的功能，或者对现有的插件进行定制以满足特定需求。 4. 主题定制：选择一个适合的WordPress主题或者对现有主题进行定制，以实现所需的视觉和布局效果。 5. 后端访问安全：由于将WordPress用于管理面板，需要考虑安全性设置，如设置强密码、使用安全插件等。 值得一提的是，虽然WordPress已经内置了丰富的管理功能，但在企业级应用中，还需要考虑性能优化、安全性增强、用户权限管理等方面。此外，由于WordPress主要是作为内容发布平台设计的，将其作为管理面板可能需要一定的定制工作以确保满足特定的业务需求。 【PHP】标签意味着在实现该示例时，需要使用PHP编程语言。WordPress本身是由PHP语言开发的，因此开发者可能需要具备PHP开发能力，或至少能够理解PHP代码基础，以便对WordPress进行定制和扩展。 最后，【压缩包子文件的文件名称列表】中的"dctb-wp-as-admin-panel-master"暗示了这是一个存放所有相关文件的主目录，包括源代码、配置文件、模板文件、资源文件等，这些文件是安装和运行WordPress管理面板所必需的。在实际部署时，开发者需要上传这些文件到服务器，按照文档说明进行配置和安装。 总之，本示例提供了一个通过WordPress来搭建一个简单新闻或帖子管理系统的思路，展示了如何利用现有的开源工具来实现特定的业务需求。开发者需要有相应的PHP和WordPress知识，以及对网络安全和性能优化的基本了解。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

函数与模块化编程宝典：J750编程高效之路

![函数与模块化编程宝典：J750编程高效之路](https://github.blog/wp-content/uploads/2021/12/python-intermediate-update.png?resize=1024%2C494) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 函数与模块化编程基础 ## 1.1 编程中的函数基础 函数是编程的基础构件，它允许将代码块组织成可重复使用的组件。在函数中封装特定的逻辑
recommend-type

用C语言求有4个圆塔，圆心分别为（2，2)，(2，-2)，(-2，2)，(-2，-2)圆半径为1， 这4个塔的高度为10m 塔以外无建筑物接输入任意点的坐标 求该点的建筑高度（塔外的高度为零)的程序

在C语言中，你可以编写一个简单的函数来解决这个问题。首先，你需要确定每个圆是否包含了给定的点。如果包含，则返回塔高10米，如果不包含则返回0。这里提供一个基本的伪代码思路： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> // 定义圆的结构体 typedef struct { double x, y; // 圆心坐标 int radius; // 半径 } Circle; // 函数判断点是否在圆内 int is_point_in_circle(Circle circle, double px, double py) { d
recommend-type

NPC_Generator：使用Ruby打造的游戏角色生成器

资源摘要信息:"NPC_Generator是一个专门为角色扮演游戏（RPG）或模拟类游戏设计的角色生成工具，它允许游戏开发者或者爱好者快速创建非玩家角色（NPC）并赋予它们丰富的背景故事、外观特征以及可能的行为模式。NPC_Generator的开发使用了Ruby编程语言，Ruby以其简洁的语法和强大的编程能力在脚本编写和小型项目开发中十分受欢迎。利用Ruby编写的NPC_Generator可以集成到游戏开发流程中，实现自动化生成NPC，极大地节省了手动设计每个NPC的时间和精力，提升了游戏内容的丰富性和多样性。" 知识点详细说明: 1. NPC_Generator的用途： NPC_Generator是用于游戏角色生成的工具，它能够帮助游戏设计师和玩家创建大量的非玩家角色（Non-Player Characters，简称NPC）。在RPG或模拟类游戏中，NPC是指在游戏中由计算机控制的虚拟角色，它们与玩家角色互动，为游戏世界增添真实感。 2. NPC生成的关键要素： - 角色背景故事：每个NPC都应该有自己的故事背景，这些故事可以是关于它们的过去，它们为什么会在游戏中出现，以及它们的个性和动机等。 - 外观特征：NPC的外观包括性别、年龄、种族、服装、发型等，这些特征可以由工具随机生成或者由设计师自定义。 - 行为模式：NPC的行为模式决定了它们在游戏中的行为方式，比如友好、中立或敌对，以及它们可能会执行的任务或对话。 3. Ruby编程语言的优势： - 简洁的语法：Ruby语言的语法非常接近英语，使得编写和阅读代码都变得更加容易和直观。 - 灵活性和表达性：Ruby语言提供的大量内置函数和库使得开发者可以快速实现复杂的功能。 - 开源和社区支持：Ruby是一个开源项目，有着庞大的开发者社区和丰富的学习资源，有利于项目的开发和维护。 4. 项目集成与自动化： NPC_Generator的自动化特性意味着它可以与游戏引擎或开发环境集成，为游戏提供即时的角色生成服务。自动化不仅可以提高生成NPC的效率，还可以确保游戏中每个NPC都具备独特的特性，使游戏世界更加多元和真实。 5. 游戏开发的影响： NPC_Generator的引入对游戏开发产生以下影响： - 提高效率：通过自动化的角色生成，游戏开发团队可以节约大量时间和资源，专注于游戏设计的其他方面。 - 增加多样性：自动化的工具可以根据不同的参数生成大量不同的NPC，为游戏世界带来更多的故事线和交互可能性。 - 玩家体验：丰富的NPC角色能够提升玩家的沉浸感，使得玩家在游戏中的体验更加真实和有吸引力。 6. Ruby在游戏开发中的应用： 虽然Ruby不是游戏开发中最常用的编程语言，但其在小型项目、原型设计、脚本编写等领域有其独特的优势。一些游戏开发工具和框架支持Ruby，如Ruby on Rails可以在Web游戏开发中发挥作用，而一些游戏开发社区也在探索Ruby的更多潜力。 7. NPC_Generator的扩展性和维护： 为了确保NPC_Generator能够长期有效地工作，它需要具备良好的扩展性和维护性。这意味着工具应该支持插件或模块的添加，允许社区贡献新功能，并且代码应该易于阅读和修改，以便于未来的升级和优化。 综上所述，NPC_Generator是一款利用Ruby编程语言开发的高效角色生成工具，它不仅提高了游戏开发的效率，而且通过提供丰富多样的NPC角色增加了游戏的深度和吸引力。随着游戏开发的不断发展，此类自动化工具将变得更加重要，而Ruby作为一种支持快速开发的编程语言，在这一领域有着重要的应用前景。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南

![流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南](https://d1g9li960vagp7.cloudfront.net/wp-content/uploads/2018/10/While-Schleife_WP_04-1024x576.png) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 流程控制与循环结构的编程基础 编程中，流程控制和循环结构是构建有效程序逻辑的核心元素。本章将带你从基础概念出发，逐步深入理解
recommend-type

python实现生成一个窗口，其窗口题目为“二冷配水模型模型”，窗口中包含八个输入栏，三个按钮，每个按钮点击后会产生一个不同的页面

在Python中，尤其是使用Tkinter库可以方便地创建图形用户界面(GUI)。为了实现你所描述的功能，我们可以创建一个简单的窗口，并添加相应的组件。以下是一个基本的例子： ```python import tkinter as tk def button_click_1(): # 这里可以编写打开新页面的逻辑，这里仅作示例 new_window = tk.Toplevel() new_window.title("新页面1") # 添加其他元素到新窗口... def button_click_2(): new_window = tk.Toplev
recommend-type

MATLAB实现变邻域搜索算法源码解析

资源摘要信息:"变邻域搜索算法matlab代码-SNAP:折断" 变邻域搜索算法（Variable Neighborhood Search，VNS）是一种启发式算法，主要用于解决组合优化问题。它通过系统地改变问题的邻域结构来跳出局部最优解，从而增加找到全局最优解的概率。VNS算法的基本思想是在当前解的邻域内进行局部搜索，如果在该邻域内找不到更好的解，就增加邻域的规模（即改变邻域结构），重复搜索过程，直到满足停止条件。 SNAP（Stanford Large Network Dataset Collection）是一个大型网络数据集的集合，由斯坦福大学网络分析项目提供，包含了各种类型的网络数据，例如社交网络、引文网络、生物网络等。 SNAP数据集广泛应用于网络分析、图挖掘、复杂网络研究等领域。 在本次提供的资源中，标题表明了存在一段用Matlab编写的变邻域搜索算法代码，并且与SNAP数据集有关联。尽管没有明确的描述具体的算法实现细节，我们可以合理推测代码应该是针对某种优化问题设计的，且利用SNAP中的数据进行测试或验证。描述中简短提及“SNAP:折断”，这可能意味着在SNAP数据集中选取特定的网络结构或问题实例，或是指算法中涉及到对网络结构进行“折断”操作来探索不同的邻域结构。 根据提供的文件标签“系统开源”，我们可以推断这段Matlab代码应该是公开可访问的。这意味着研究者和实践者可以从代码中学习算法实现，并且可以自由地使用、修改和分发这段代码，用于教育、研究或商业用途。开源代码的优势在于促进知识共享，加速技术进步，并为其他研究人员提供一个可验证、可扩展的算法实现基础。 文件名称列表中的“SNAP-master”可能指的是一系列与SNAP数据集相关的Matlab脚本、函数和数据文件。"master"一词通常在版本控制系统中用来表示主分支或主版本，暗示这些文件包含了最新或最完整的代码。这些文件可能包含了实现变邻域搜索算法的各种函数，以及与SNAP数据集交互的接口代码。 综合上述信息，以下是变邻域搜索算法及其在Matlab中的应用知识点： 1. 变邻域搜索算法基础：介绍VNS算法的概念、发展历史、算法流程以及在组合优化问题中的应用。 2. VNS算法的工作原理：详细说明在局部搜索和邻域结构变化中的步骤，包括邻域结构如何系统改变、何时改变以及如何评估解决方案的优劣。 3. Matlab实现要点：解释如何用Matlab语言编写VNS算法，包括数据结构的选择、算法流程的控制、局部搜索策略的实现等。 4. SNAP数据集介绍：描述SNAP数据集的背景、数据结构、数据类型以及如何通过Matlab访问和处理这些数据。 5. 算法与数据集的结合：讨论如何将VNS算法应用到SNAP数据集上的具体问题，例如网络结构优化、社区检测等，并说明如何在Matlab中进行实验设计和结果分析。 6. 开源代码的优势：探讨开源代码对算法研究和实践的积极影响，以及如何在学术界和工业界中贡献和利用开源资源。 7. 折断操作在VNS中的作用：分析在变邻域搜索过程中“折断”操作的意义，以及如何通过“折断”来探索不同的邻域结构，提高算法效率和解的质量。 以上知识点不仅覆盖了算法和数据集的理论和实践方面，还包括了开源文化和科研协作的重要概念。掌握了这些知识，研究者和开发者能够更好地利用变邻域搜索算法和SNAP数据集进行高性能计算和复杂网络分析。