function x = load_distribution2(Q, Q_arr) % 获取空调数量 n = length(Q_arr); % 定义负荷率变量 syms x [1 n]; % 定义负荷分配方程 eqn = sum(x .* Q_arr) == Q; % 定义负荷率的取值范围 for i = 1:n assumeAlso(x(i) == 0 | (0.2 <= x(i) <= 1)); end % 求解负荷率 x = solve(eqn, x); % 输出求解结果 for i = 1:n disp(['空调', num2str(i), ' 的负荷率为： ', num2str(double(x(i)))]); end end

这是一个 MATLAB 函数，用于根据给定的总负荷和各个空调的负荷率范围，计算出每个空调应该承担的负荷率。具体的实现步骤如下：

1. 计算空调的数量，以及各个空调的负荷率。
2. 定义负荷分配方程，其中 x 是每个空调的负荷率，Q_arr 是每个空调的负荷率。
3. 定义每个空调负荷率的取值范围，这里假设每个空调的负荷率要么为 0，要么在 0.2 到 1 之间。
4. 解方程得到每个空调应该承担的负荷率。
5. 输出每个空调的负荷率。

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def load_dataset(seq_len,batch_size=32): note_arr = np.load("notes_array.npy") _n_notes, _n_durations = note_arr.shape[1:] offset_arr = np.load("offsets_array.npy") _n_offsets = offset_arr.shape[1] note_arr = np.reshape(note_arr, (note_arr.shape[0], -1)) note_data = np.concatenate([note_arr, offset_arr], axis=-1) _n_embeddings = note_data.shape[-1]

这段代码定义了一个名为load_dataset()的函数，用来加载音符和节奏序列数据集。它首先从文件中加载note_arr、offset_arr数组，这两个数组分别表示音符和节奏序列的二维矩阵形式。然后，通过np.concatenate()函数将这两个数组按列合并成一个新的数组note_data，其中每个元素都表示一个音符或节奏的特征向量。接着，通过np.reshape()函数将note_arr数组转换成二维矩阵形式，方便后续处理。最后，该函数返回了经过预处理和划分后的数据集dataset，以及音符、节奏和偏移量的个数n_notes、n_durations和n_offsets，以及嵌入向量的维度n_embeddings。

原生html 怎么写 for (let i = 0; i < 100; i++) { byteData[i] ^= KEY_arr[i % KEY_arr.length]; }

这段代码是一个 for 循环，循环次数为 100 次。循环体中使用了异或运算符 `^=` 对数组 `byteData` 中的每个元素进行异或操作，异或的值为密钥数组 `KEY_arr` 中对应位置的元素。

可以直接在 JavaScript 脚本中编写这段代码，例如：

for (let i = 0; i < 100; i++) {
  byteData[i] ^= KEY_arr[i % KEY_arr.length];
}

其中，`byteData` 和 `KEY_arr` 是在代码中定义的数组变量，需要确保这两个变量在循环之前已经被正确初始化。