% 网关节点之间的退化 if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > floor(n_gateway1/2)+1 && n_gateway1 > 0 for j = 1:n_gateway1 if rand() < 0.5 && state1(gateway1(j)) == 0 state1(floor(gateway1(j))) = 2; t_degrade(gateway1(j)) = t + t_degrade; end end end什么意思

时间: 2024-02-26 11:52:11 浏览: 40
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连连看大作业_实验报告1

这段代码是一个模拟网络中网关节点之间的退化过程的部分代码。它检查当前节点i是否是网关节点集合中的一个，并且该节点与网关节点集合中的其他节点的连接状态都是3（即连接正常）。 如果满足上述条件，那么对于网关节点集合中的每个节点，它会以50%的概率检查该节点的状态是否为0（即未被占用），如果是，则将该节点的状态设置为2（即退化），并且设置一个退化时间t_degrade，以便在未来的某个时刻进行修复。 总之，这段代码是用来模拟网络中网关节点退化的过程，以便更好地了解网络的稳定性和可靠性。
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% 网关节点之间的退化 if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > floor(n_gateway1/2)+1 && n_gateway1 > 0 for j = 1:n_gateway1 if rand() < 0.5 && state1(gateway1(j)) == 0 state1(gateway1(j)) = 2; t_degrade(gateway1(j)) = t + t_degrade; end end end 位置 2 的索引无效。数组索引必须为正整数或逻辑值。 出错 oooo (line 782) if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > floor(n_gateway1/2)+1 && n_gateway1 > 0 怎么修改

在这段代码中，问题可能出现在第8行，即 state1(gateway1(j)) = 2;，因为 gateway1(j) 可能不是正整数或逻辑值。 为了解决这个问题，我们可以将 gateway1(j) 转换为整数，可以使用 round 函数或者 floor ...

位置 2 的索引无效。数组索引必须为正整数或逻辑值。 出错 oooo (line 751) if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > n_gateway/2+1file = fopen('liangcengjiedian.txt', 'r'); % 去掉空格 if file ~= -1 % 确认文件已经被正确打开 data = textscan(file, '(%f,%f,%f) to (%f,%f,%f)\n'); n_gateway = length(data{1}); gateway1 = []; gateway2 = []; for i = 1:size(data{1}, 1) x1 = data{1}(i); y1 = data{2}(i); z1 = data{3}(i); x2 = data{4}(i); y2 = data{5}(i); z2 = data{6}(i); gateway1 = [gateway1; x1, y1, z1]; gateway2 = [gateway2; x2, y2, z2]; end fclose(file); % 记得关闭文件 else disp('Error: file not found or could not be opened.'); end % 使用randperm函数随机选择n_gateway个网关 n_gateway = min(n_gateway, size(gateway1, 1)); idx = randperm(size(gateway1, 1), n_gateway); gateway1 = gateway1(idx, :); gateway2 = gateway2(idx, :); state1 = zeros(n1, 1); % 第一层节点状态 state2 = zeros(n2, 1); % 第二层节点状态 修改为正确代码

具体来说，可能是在a1(i, gateway1)这一行代码中，i取值为2，但是gateway1数组的长度小于2，导致出现了这个错误。你需要检查一下gateway1数组的长度是否正确，或者在使用这个数组之前先进行长度判断和处理。以下是...

if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > floor(n_gateway/2)+1 && n_gateway > 0 for j = 1:n_gateway if rand() < 0.5 && state1(gateway1(j)) == 0 state1(gateway1(j)) = 2; t_degrade(gateway1(j)) = t + t_degrade; end end end该代码的详细意思是什么

- 如果变量 i 是 gateway1 中的一个元素，并且 a1(i, gateway1) 中等于3的元素的个数大于 n_gateway/2+1，并且 n_gateway 大于0，则进入if语句块。 - 在if语句块中，遍历所有的网关节点，如果随机生成的一个数小于...

[gateway1, ia1] = unique(gateway1, 'rows'); [~, ia2] = unique(gateway2, 'rows'); % 注意这里只需要返回 ia2 gateway2 = gateway2(ia2, :); % 找到 gateway1 中存在但是 gateway2 中不存在的行 [~, idx] = ismember(gateway1, gateway2, 'rows'); missing_rows = find(idx == 0); % 将缺失的行添加到 gateway2 中 if ~isempty(missing_rows) gateway2 = [gateway2; gateway1(missing_rows, :)]; end % 再次去重 [gateway2, ia2] = unique(gateway2, 'rows'); gateway1 = gateway1(ia2, :); disp(gateway1); disp(gateway2);

这段代码是一种在保证 gateway1 和 gateway2 一致性的前提下对二者进行去重的方法。这里对 gateway1 进行了去重，并且只保留了 gateway2 中包含的行。然后再找到 gateway1 中存在但是 gateway2 中不存在...

function path=shortenRoute(path) % 简化路径：如果一个路径中有两个相同节点，则可以将两个相同节点之间段去掉 node=path(1,:); k = 1; while ~isequal(path(end,:),node) % 直到节点为最后节点 Id = ismember(path,node,'rows'); index=find(Id==1); if length(index)>1 % 有多个节点 path(index(1)+1:index(end),:)=[]; end k=k+1; node=path(k,:); end

在每次循环中，函数使用ismember函数查找路径中是否有和当前节点node相同的节点，如果有，则将这些节点之间的路径段去掉。简化后，将当前节点更新为下一个节点，并继续循环，直到当前节点为最后一个节点为止。 需要...

isequal(path(end,:),node) % 直到节点为最后节点 Id = ismember(path,node,'rows'); index=find(Id==1); if length(index)>1 % 有多个节点 path(index(1)+1:index(end),:)=[]; end k=k+1; node=path(k,:);

- if length(index)>1 用于判断是否存在多个相同的节点； - path(index(1)+1:index(end),:)=[] 用于删除多余的相同节点，只保留最短路径上的一个； - k=k+1; node=path(k,:) 用于将当前节点移动到路径数组 ...

while ~isequal(path(end,:),node) % 直到节点为最后节点 Id = ismember(path,node,'rows'); index=find(Id==1); if length(index)>1 % 有多个节点 path(index(1)+1:index(end),:)=[]; end k=k+1; node=path(k,:);

3. 如果当前节点在路径中出现了多次，即length(index)>1，则对于第一个出现的节点，将它后面到最后一个出现的节点之间的路径段删除； 4. 将节点索引k加1，继续处理下一个节点； 5. 重复以上步骤，直到当前节点为...

if (memberId != '' && memberId != null && memberId != undefined && openId != '' && openId != null && openId != undefined) { this.setData({ memberId, openId, isMember: true }) } else { this.setData({ isMember: false }) } 代码解释 setData() 是什么意思，将这段代码改写成uniapp 的写法

在这个例子中，如果满足条件，调用setData()方法将memberId、openId和isMember属性设置为true，如果不满足条件，则将isMember属性设置为false。这样在代码执行后，页面数据会根据设置的属性值进行更新...

优化matlab中for循环代码：N=size(x,1); Uij=zeros(N-1,N-1); for i=1:N-1 for j=1:N-1 if j==i || j==i-1 || j==i+1 || (i==1 && j==N-1) || (i==N-1 && j==1) continue end L1=[x(i) y(i) z(i);x(i+1) y(i+1) z(i+1)]; L2=[x(j) y(j) z(j);x(j+1) y(j+1) z(j+1)]; d = distance(L1, L2); if d^2<10^(-10) 1 end Uij(i,j)=norm(L1)*norm(L2)/d^2; end end

3. 将 if 语句中的 continue 改为 ismember 函数，可以减少判断次数。 4. 使用向量化的方式计算两条线段的距离，可以避免循环中的矩阵计算，提高运行速度。 5. 将 10^(-10) 改为 1e-10，可以提高代码的...

已知两个网络a1和a2,通过同配耦合形成了双层相依网络，耦合矩阵为a3，已知两层网络之间的网关节点且保存在了txt文件中。这些步骤已经用matlab实现了。现在需要研究同配耦合的双层网络的韧性： 1. 给每个节点设置四个状态：正常、故障、退化、失效。分别由由0、1、2、3表示。节点状态变化概率： 关于节点的退化：以概率p在20个时间步长后退化。 与之相连的节点若一半以上都有故障或者失效那么该节点一定会退化。 关于节点的故障：任何节点可能会有10%的故障概率 任何故障节点在一段时间内如果不维修，会100%失效。 关于节点失效： 网络中的正常节点会在一段时间后以0.5%的概率失效。 关于双层网络的网关节点：如果一半以上的网关节点之间的连接失效，其他网关节点有50%概率出现退化。如果所有网关节点故障或者失效，两层网络之间连接将会断开。退化机制： 1.节点的邻居节点的状态发生变化时，节点可能会进入退化状态。例如，当节点的邻居节点发生故障或失效时，该节点可能会进入退化状态。 2.退化节点经过30个时间步长后就会失效。需要matlab代码

if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > n_gateway/2 for j = 1:n_gateway if rand() < 0.5 && state1(gateway1(j)) == 0 state1(gateway1(j)) = 2; t_degrade(gateway1(j)) = t + t_degrade...

请将下面的matlab代码转换为python代码：function OneError=One_error(Outputs,test_target) [num_class,num_instance]=size(Outputs); temp_Outputs=[]; temp_test_target=[]; for i=1:num_instance temp=test_target(:,i); if((sum(temp)~=num_class)&(sum(temp)~=-num_class)) temp_Outputs=[temp_Outputs,Outputs(:,i)]; temp_test_target=[temp_test_target,temp]; end end Outputs=temp_Outputs; test_target=temp_test_target; [num_class,num_instance]=size(Outputs); Label=cell(num_instance,1); not_Label=cell(num_instance,1); Label_size=zeros(1,num_instance); for i=1:num_instance temp=test_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end oneerr=0; for i=1:num_instance indicator=0; temp=Outputs(:,i); [maximum,index]=max(temp); for j=1:num_class if(temp(j)==maximum) if(ismember(j,Label{i,1})) indicator=1; break; end end end if(indicator==0) oneerr=oneerr+1; end end OneError=oneerr/num_instance;

if (j + 1) in Label[i]: indicator = 1 break if indicator == 0: oneerr += 1 OneError = oneerr / num_instance return OneError 需要注意的是，matlab中的数组索引从1开始，而python中的数组索引从...

修改一下该代码中的错误function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 检查输入参数是否合法 if nargin < 4 error('输入参数不足！'); end % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = pdist2(position, position); % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads[i,j] == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent==u); pv = find(parent==v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = sum(min(dist(:,centers), [], 2)); % 计算维修道路总里程S2 is_center = ismember(1:n, centers); s2 = sum(mst(is_center(mst(:,1)) | is_center(mst(:,2)), 3)); % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = dist(i,centers); [~,c] = min(d); plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1：' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2：' num2str(s2)]); end

if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = ...

解决该代码位置2处的索引超出数组边界function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 检查输入参数是否合法 if nargin < 4 error('输入参数不足！'); end % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = pdist2(position, position); % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent==u); pv = find(parent==v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = sum(min(dist(:,centers), [], 2)); % 计算维修道路总里程S2 is_center = ismember(1:n, centers); s2 = sum(mst(is_center(mst(:,1)) | is_center(mst(:,2)), 3)); % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = dist(i,centers); [~,c] = min(d); plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1：' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2：' num2str(s2)]); end

建议检查一下centers参数是否正确传入，并确保其值在1到n之间，其中n是村庄的数量。如果centers参数正确传入，可以尝试使用disp函数输出相关变量的值，以便进一步排查问题。同时，也可以在循环中添加一些边界条件的...

A=[]; for i = 1 : size(ans1,1) for j = 1 : size(ans1,2) if ans1(i,j)>240 A=[A;i,j]; end end end h=dbscan([A(:,1),A(:,2)],7,7); gscatter(A(:,1),A(:,2),h, 'rgbcmyk','.',15*ones(1,size(A,1))); xlim([0 260]); ylim([0 346]); set(gca,'ydir','reverse'); A=[A,h]; i=1; m=[4,9,17,21,29,26,31]; while i<=size(A,1) if ~ismember(A(i,3),m) A(i,:)=[]; else i=i+1; end end picture = zeros(260,346); figure(4) for i = 1 : length(A) picture(A(i,1),A(i,2))=255; end imshow(picture); figure(2) colordef black; scatter(A(:,1),A(:,2),36,"square","white","filled"); xlim([0 260]); ylim([0 346]); set(gca,'ydir','reverse'); set(gca,'xtick',[],'ytick',[],'xcolor','black','ycolor','black') sum_cd=0; for i=1:size(m,2) A2=[]; tq=m(i); while i<=size(A,1) if ismember(A(i,3),tq) A2=[A2;A(i,:)]; A(i,:)=[]; else i=i+1; end end cd1=xxnh(A2); sum_cd=sum_cd+cd1; end disp(['总长度为',num2str(sum_cd)])

接着，通过两个嵌套循环，遍历ans1矩阵中的每个元素，如果该元素大于240，则将其坐标加入到A矩阵中。 然后，代码使用dbscan函数对A矩阵中的数据进行密度聚类分析，并将结果存储在h变量中。接下来，使用gscatter函数...

% 读取数据 position = xlsread('data.xlsx', '位置'); roads = xlsread('data.xlsx', '连接道路'); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = zeros(n, n); for i = 1:n for j = i+1:n dist(i,j) = sqrt((position(i,1)-position(j,1))^2 + (position(i,2)-position(j,2))^2); dist(j,i) = dist(i,j); end end % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = 1:n; rank = zeros(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent, u); pv = find(parent, v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 选取3个医疗点 centers = [1 2 3]; s1 = 0; for i = 1:n d = inf; for j = 1:3 d = min(d, dist(i,centers(j))); end s1 = s1 + d; end % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:3 plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = inf; c = 0; for j = 1:3 if dist(i,centers(j)) < d d = dist(i,centers(j)); c = j; end end plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 计算维修道路总里程 s2 = 0; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); if ismember(u, centers) || ismember(v, centers) s2 = s2 + w; end end disp(['总距离S1：' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2：' num2str(s2)]);

1. 从 Excel 文件中读取村庄位置信息和连接道路信息； 2. 计算各村庄之间的距离，构建边集合； 3. 使用 Kruskal 算法求解最小生成树； 4. 选取三个医疗点，并计算每个村庄到最近的医疗点的距离； 5. 绘制图形，其中...
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资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
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"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
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ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视