int data_out1={0};

时间: 2024-05-17 14:12:16 浏览: 8
这是一个定义了一个名为`data_out1`的变量,并将其初始化为0的语句。该变量的类型为`int`,表示它是一个整型变量。在C语言中,定义变量时可以使用初始化表达式,如果不进行初始化,变量的值将是未定义的,也就是随机值。因此,在这个语句中使用了初始化表达式`{0}`,表示将变量`data_out1`初始化为0。
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逐行翻译以下代码: clc clear Data_test=readtable(“附件2:调查数据”); Data_cell=table2cell(Data_test); LabelStr = Data_test.Properties.VariableDescriptions; [m,n] = size(Data_test); Data_out = zeros(m,n); Data_out(:,1) = 1:1:m; for i = 2:22 DataLabel = Data_cell(:,i); DataLabel_cat = categorical(DataLabel); DataLabel_int = double(DataLabel_cat); Data_out(:,i) = DataLabel_int; end mutiStr = {[a,b,c,d,e,f,g,h],[aa,bb,cc],[aaa,bbb,ccc,ddd],[aaaa,bbbb,cccc,dddd],[o,p,q,r,s,t],[oo,pp,qq],[ooo,ppp,qqq,rrr,sss],[w,x,y,z]}; Data_out2 = Data_out; Data_muti = cell(m,length(mutiStr));

该代码的功能是读取名为“附件2:调查数据”的表格文件,将其中的数据转换为数字,并将转换后的数据储存在一个名为“Data_out”的矩阵中。同时,代码还创建了一个名为“mutiStr”的单元数组,该数组包含了8个字符串数组。最后,代码还创建了一个名为“Data_muti”的单元数组,该数组大小为(m,length(mutiStr)),即行数为数据表格的行数,列数为字符串数组的个数。 逐行翻译如下: clc % 清空命令窗口 clear % 清除工作空间变量 Data_test = readtable("附件2:调查数据"); % 读取名为“附件2:调查数据”的表格文件,将数据存储在Data_test中 Data_cell = table2cell(Data_test); % 将Data_test转换为单元格数组,存储在Data_cell中 LabelStr = Data_test.Properties.VariableDescriptions; % 获取表格的变量描述信息,存储在LabelStr中 [m,n] = size(Data_test); % 获取Data_test的行列数,分别存储在m和n中 Data_out = zeros(m,n); % 创建一个大小为(m,n)的零矩阵Data_out Data_out(:,1) = 1:1:m; % 将Data_out的第一列赋值为1~m的整数 for i = 2:22 % 循环遍历Data_cell的列数,从第二列到第22列 DataLabel = Data_cell(:,i); % 获取Data_cell的第i列数据,存储在DataLabel中 DataLabel_cat = categorical(DataLabel); % 将DataLabel转换为分类数组,存储在DataLabel_cat中 DataLabel_int = double(DataLabel_cat); % 将DataLabel_cat转换为双精度数值数组,存储在DataLabel_int中 Data_out(:,i) = DataLabel_int; % 将DataLabel_int的数据赋值给Data_out的第i列 end mutiStr = {[a,b,c,d,e,f,g,h],[aa,bb,cc],[aaa,bbb,ccc,ddd],[aaaa,bbbb,cccc,dddd],[o,p,q,r,s,t],[oo,pp,qq],[ooo,ppp,qqq,rrr,sss],[w,x,y,z]}; % 创建一个大小为1x8的单元数组mutiStr,其中包含8个字符串数组 Data_out2 = Data_out; % 将Data_out赋值给Data_out2 Data_muti = cell(m,length(mutiStr)); % 创建一个大小为(m,length(mutiStr))的单元数组Data_muti

修改输出为666khz#include "config.h" #include "timer.h" #include "GPIO.h" #include "delay.h" #define Fre(X) (65536-((float)(22118400/12/100000.0)*X)) sbit F=P5^4; u16 Data_A=100; u16 Data_B; u16 Data_C; u16 Data_D; u16 Data_E; u16 Data_F; void GPIO_config(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; //结构定义 GPIO_InitStructure.Pin = GPIO_Pin_4; //指定要初始化的IO, GPIO_Pin_0 ~ GPIO_Pin_7, 或操作 GPIO_InitStructure.Mode = GPIO_OUT_PP; //指定IO的输入或输出方式,GPIO_PullUp,GPIO_HighZ,GPIO_OUT_OD,GPIO_OUT_PP GPIO_Inilize(GPIO_P5,&GPIO_InitStructure); //初始化 } /************************ 定时器配置 ****************************/ void Timer0_config(void) { TIM_InitTypeDef TIM_InitStructure; //结构定义 TIM_InitStructure.TIM_Mode = TIM_16Bit; //指定工作模式, TIM_16BitAutoReload,TIM_16Bit,TIM_8BitAutoReload,TIM_16BitAutoReloadNoMask TIM_InitStructure.TIM_Priority = Priority_0; //指定中断优先级(低到高) Priority_0,Priority_1,Priority_2,Priority_3 TIM_InitStructure.TIM_Interrupt = ENABLE; //中断是否允许, ENABLE或DISABLE TIM_InitStructure.TIM_ClkSource = TIM_CLOCK_12T; //指定时钟源, TIM_CLOCK_1T,TIM_CLOCK_12T,TIM_CLOCK_Ext TIM_InitStructure.TIM_ClkOut = DISABLE; //是否输出高速脉冲, ENABLE或DISABLE TIM_InitStructure.TIM_Value = Fre(100); //初值, TIM_InitStructure.TIM_Run = ENABLE; //是否初始化后启动定时器, ENABLE或DISABLE Timer_Inilize(Timer0,&TIM_InitStructure); //初始化Timer0 Timer0,Timer1,Timer2,Timer3,Timer4 } /******************** 主函数**************************/ void main(void) { GPIO_config(); Timer0_config(); EA = 1; while (1) { delay_ms(10); Data_A++; if(Data_A<=100) Data_A=100; if(Data_A>=1000) Data_A=100; Data_B=100000/Data_A;//频率 Data_C=Data_B/10; //高电平 Data_D=Data_B-Data_C;//低电平 Data_E=(u16)Fre(Data_D); } } /********************* Timer0中断函数************************/ void timer0_int (void) interrupt TIMER0_VECTOR { F = ~F; Data_F =Data_E; TH0=Data_F >>8; TL0=Data_F; }

你想要将输出频率修改为666kHz。为了实现这一点,你需要相应地调整定时器的配置。以下是更新后的代码: ```c #include "config.h" #include "timer.h" #include "GPIO.h" #include "delay.h" #define Fre(X) (65536 - ((float)(22118400 / 12 / 1000000.0) * X)) sbit F = P5 ^ 4; u16 Data_A = 100; u16 Data_B; u16 Data_C; u16 Data_D; u16 Data_E; u16 Data_F; void GPIO_config(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; GPIO_InitStructure.Pin = GPIO_Pin_4; GPIO_InitStructure.Mode = GPIO_OUT_PP; GPIO_Inilize(GPIO_P5, &GPIO_InitStructure); } void Timer0_config(void) { TIM_InitTypeDef TIM_InitStructure; TIM_InitStructure.TIM_Mode = TIM_16Bit; TIM_InitStructure.TIM_Priority = Priority_0; TIM_InitStructure.TIM_Interrupt = ENABLE; TIM_InitStructure.TIM_ClkSource = TIM_CLOCK_12T; TIM_InitStructure.TIM_ClkOut = DISABLE; TIM_InitStructure.TIM_Value = Fre(666); TIM_InitStructure.TIM_Run = ENABLE; Timer_Inilize(Timer0, &TIM_InitStructure); } void main(void) { GPIO_config(); Timer0_config(); EA = 1; while (1) { delay_ms(10); Data_A++; if (Data_A <= 100) Data_A = 100; if (Data_A >= 1000) Data_A = 100; Data_B = 1000000 / Data_A; // 频率 Data_C = Data_B / 10; // 高电平 Data_D = Data_B - Data_C; // 低电平 Data_E = (u16)Fre(Data_D); } } void timer0_int(void) interrupt TIMER0_VECTOR { F = ~F; Data_F = Data_E; TH0 = Data_F >> 8; TL0 = Data_F; // 输出占空比信息 printf("Output: 10%%\n"); } ``` 请注意,这里我们将频率设置为了666kHz,对应的计算公式为`Data_B = 1000000 / Data_A`。同时,我们也需要将输出占空比信息的语句保留在Timer0中断函数中。 请尝试使用这段代码,并检查输出频率是否已经被成功修改为666kHz。如果还有其他问题,请随时提问。

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下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

加一段输出占空比10%#include "config.h" #include "timer.h" #include "GPIO.h" #include "delay.h" #define Fre(X) (65536-((float)(22118400/12/100000.0)*X)) sbit F=P5^4; u16 Data_A=100; u16 Data_B; u16 Data_C; u16 Data_D; u16 Data_E; u16 Data_F; void GPIO_config(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; //结构定义 GPIO_InitStructure.Pin = GPIO_Pin_4; //指定要初始化的IO, GPIO_Pin_0 ~ GPIO_Pin_7, 或操作 GPIO_InitStructure.Mode = GPIO_OUT_PP; //指定IO的输入或输出方式,GPIO_PullUp,GPIO_HighZ,GPIO_OUT_OD,GPIO_OUT_PP GPIO_Inilize(GPIO_P5,&GPIO_InitStructure); //初始化 } /************************ 定时器配置 ****************************/ void Timer0_config(void) { TIM_InitTypeDef TIM_InitStructure; //结构定义 TIM_InitStructure.TIM_Mode = TIM_16Bit; //指定工作模式, TIM_16BitAutoReload,TIM_16Bit,TIM_8BitAutoReload,TIM_16BitAutoReloadNoMask TIM_InitStructure.TIM_Priority = Priority_0; //指定中断优先级(低到高) Priority_0,Priority_1,Priority_2,Priority_3 TIM_InitStructure.TIM_Interrupt = ENABLE; //中断是否允许, ENABLE或DISABLE TIM_InitStructure.TIM_ClkSource = TIM_CLOCK_12T; //指定时钟源, TIM_CLOCK_1T,TIM_CLOCK_12T,TIM_CLOCK_Ext TIM_InitStructure.TIM_ClkOut = DISABLE; //是否输出高速脉冲, ENABLE或DISABLE TIM_InitStructure.TIM_Value = Fre(100); //初值, TIM_InitStructure.TIM_Run = ENABLE; //是否初始化后启动定时器, ENABLE或DISABLE Timer_Inilize(Timer0,&TIM_InitStructure); //初始化Timer0 Timer0,Timer1,Timer2,Timer3,Timer4 } /******************** 主函数**************************/ void main(void) { GPIO_config(); Timer0_config(); EA = 1; while (1) { delay_ms(10); Data_A++; if(Data_A<=100) Data_A=100; if(Data_A>=1000) Data_A=100; Data_B=100000/Data_A;//频率 Data_C=Data_B/20; //高电平 Data_D=Data_B-Data_C;//低电平 Data_E=(u16)Fre(Data_D); } } /********************* Timer0中断函数************************/ void timer0_int (void) interrupt TIMER0_VECTOR { F = ~F; Data_F=Data_E; TH0=Data_F>>8; TL0=Data_F; }

import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' dataset = [] for data in np.arange(0, 3, .01): data = math.sin(data * math.pi) dataset.append(data) dataset = np.array(dataset) dataset = dataset.astype('float32') max_value = np.max(dataset) min_value = np.min(dataset) scalar = max_value - min_value print(scalar) dataset = list(map(lambda x: x / scalar, dataset)) def create_dataset(dataset, look_back=3): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): a = dataset[i:(i + look_back)] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back]) return np.array(dataX), np.array(dataY) data_X, data_Y = create_dataset(dataset) train_X, train_Y = data_X[:int(0.8 * len(data_X))], data_Y[:int(0.8 * len(data_Y))] test_X, test_Y = data_Y[int(0.8 * len(data_X)):], data_Y[int(0.8 * len(data_Y)):] train_X = train_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_Y = train_Y.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') test_X = test_X.reshape(-1, 1, 3).astype('float32') train_X = torch.from_numpy(train_X) train_Y = torch.from_numpy(train_Y) test_X = torch.from_numpy(test_X) class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size=1, num_layer=2): super(RNN, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layer = num_layer self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, h = self.rnn(x) out = self.linear(out[0]) return out net = RNN(3, 20) criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-2) train_loss = [] test_loss = [] for e in range(1000): pred = net(train_X) loss = criterion(pred, train_Y) optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if (e + 1) % 100 == 0: print('Epoch:{},loss:{:.10f}'.format(e + 1, loss.data.item())) train_loss.append(loss.item()) plt.plot(train_loss, label='train_loss') plt.legend() plt.show()请适当修改代码,并写出预测值和真实值的代码

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