X_AXIS_STEP)

时间: 2023-08-06 12:05:13 浏览: 63
根据提供的引用内容，我无法找到与"X_AXIS_STEP"相关的信息。请提供更多的上下文或明确的问题，以便我能够帮助您。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python AttributeError: ‘int‘ object has no attribute ‘_get_axis](https://blog.csdn.net/oZuoZi123456789oo/article/details/126947223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Makerbase oDrive第七课 Step_Dir测试](https://blog.csdn.net/gjy_skyblue/article/details/114747033)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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根据tStep=0.025; %采样时间0.025s tFinal =10; %设定值 theta_last=0; x_f_last=0; %存放倒立摆数据 第一行是角度，第四行是位移 初始值 【角度，角速度，位移，线速度，力上 x0=[0,0,1,0,0]; wc(1)=x0(1)*180/pi; wx(1)=x0(3); tt=(0:tStep:tFinal); wx=(0:tStep:tFinal); wc=(0:tStep:tFinal); for tp=tStep:tStep:tFinal %模糊控制 [t,y] =ode45(@in_pendulum_zyc,[tp-tStep,tp],x0); theta =y(end,1); x_f=y(end,3); theta_v=(theta-theta_last)/tStep; x_f_v=(x_f-x_f_last)/tStep; %SIRM F=fuzzy_control_zyc([theta,theta_v,x_f,x_f_v]); x0=[y(end,1:4),F]; theta_last = theta; x_f_last = x_f; wc(int32(tp/tStep)+1)=theta*180/pi; %画图数据 wx(int32(tp/tStep)+1) =x_f; end figure plotyy(tt,wc,tt,wx); subplot(211) plot(tt,wc,'r-LineWidth',2); axis([0 tFinal-3030]);%设置坐标轴在指定的区间%ylabel('angle');% title('angle'); subplot(212) plot(tt,wx,'b-','LineWidth',2); axis([0 tFinal-1 1]);%设置坐标轴在指定的区间% ylabel('x); title(position');

这段代码中涉及到了一些变量和函数，例如 tStep、tFinal、theta_last、x_f_last、x0、wc、wx、tt 等等。 根据代码逻辑，你需要定义一个名为 in_pendulum_zyc 的函数来计算倒立摆的微分方程。在这...

% 定义常数 G = 6.67e-11; % 万有引力常数 M_sun = 1.989e30; % 太阳质量 M_earth = 5.972e24; % 地球质量 M_moon = 7.342e22; % 月球质量 D_es = 1.49598e11; % 地-太距离 D_ms = 3.844e8; % 月-太距离 % 初始位置和速度 x_earth = [D_es, 0]; % 地球初始位置 x_moon = [D_es+D_ms, 0]; % 月球初始位置 v_earth = [0, 29.78e3]; % 地球初始速度 v_moon = [0, (29.78e3+1022)]; % 月球初始速度 % 时间间隔和步长 t_start = 0; t_end = 365*24*3600;% 一年的时间 dt = 3600; % 时间步长 % 初始化变量 x = [x_earth,x_moon,v_earth,v_moon]; t = t_start; % 循环计算并绘图 figure while t < t_end % 计算下一个时间步长的位置 x = euler_step(@three_body, x, t, dt); t = t + dt; % 画出地球和月球的位置 subplot(1,2,1) plot(x(1), x(2), 'bo', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'b'); hold on; plot(x(3), x(4), 'ro', 'MarkerSize', 5, 'MarkerFaceColor', 'r'); xlim([-D_es*1.5, D_es*1.5]); ylim([-D_es*1.5, D_es*1.5]); xlabel('x (m)'); ylabel('y (m)'); title(['Three-body simulation (t=',num2str(t/(24*3600),'%.2f'),' days)']); subplot(1,2,2) plot(x(3)-x(1), x(4)-x(2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'b'); hold on axis([-D_ms*3 D_ms*3 -D_ms*3 D_ms*3]) drawnow; end % 定义欧拉方法函数 function x_next = euler_step(f, x, t, dt) x_next = x + dt*f(x, t); end % 定义微分方程函数 function dx_dt = three_body(x,t) G = 6.67e-11; M_sun = 1.989e30; M_earth = 5.972e24; M_moon = 7.342e22; D_es = 1.49598e11; D_ms = 3.844e8; x_earth = x(1:2); x_moon = x(3:4); v_earth = x(5:6); v_moon = x(7:8); % 地球受到的引力 F_es = G*M_sun*M_earth/norm(x_earth)^2; % 月球受到的引力 F_ms = G*M_sun*M_moon/norm(x_moon)^2; % 地球和月球之间的引力 F_em = G*M_earth*M_moon/norm(x_earth-x_moon)^2; % 地球和月球的加速度 a_earth = -F_es/M_earth*(x_earth/norm(x_earth)) - F_em/M_earth*((x_earth-x_moon)/norm(x_earth-x_moon)); a_moon = -F_ms/M_moon*(x_moon/norm(x_moon)) + F_em/M_moon*((x_earth-x_moon)/norm(x_earth-x_moon)); dx_dt = [v_earth, v_moon, a_earth, a_moon]; end该程序中地球和月球的初始位置和初始速度分别为多少

在该程序中，地球的初始位置为 [D_es, 0]，即距离太阳 D_es 的位置，位于 x 轴上，y 坐标为 0；地球的初始速度为 [0, 29.78e3]，即地球绕太阳公转的速度为 29.78 km/s，沿着 x 轴正方向。 月球的初始位置为 [D_es+D...

point_cloud = np.asarray(cloud.points) # 1、获取点云数据边界 x_min, y_min, z_min = np.amin(point_cloud, axis=0) x_max, y_max, z_max = np.amax(point_cloud, axis=0) # 2、计算格网行列数 width = np.ceil((x_max - x_min) / step) height = np.ceil((y_max - y_min) / step) print("格网的大小为： {} x {}".format(width, height)) # 3、计算每个点的格网索引 h = list() # h 为保存索引的列表 for i in range(len(point_cloud)): col = np.ceil((point_cloud[i][0] - x_min) / step) row = np.ceil((point_cloud[i][1] - y_min) / step) h.append((row-1) * width + col) h = np.array(h) # 4、计算每个格网里点的高差、坡度 h_indice = np.argsort(h) # 返回h里面的元素按从小到大排序的索引 h_sorted = h[h_indice]这段代码的计算工程

1. 获取点云数据的边界（x、y、z的最小值和最大值）。 2. 根据设定的步长step计算出网格的行列数。 3. 遍历点云数据，计算每个点所在的网格索引，将索引保存在列表h中。 4. 对列表h进行排序，得到排序后的索引...

# 训练3001个批次 for step in range(3001): # 训练一个批次数据，返回cost值 cost = model.train_on_batch(x_data,y_data) # 每1000个batch打印一次cost值 if step % 1000 == 0: # 定义一个2*2的图，当前是第i/1000+1个图 plt.subplot(2,2,step/1000+1) # 把x_data喂到模型中获得预测值 prediction_value = model.predict(x_data) # 画散点图 plt.scatter(x_data,y_data) # 画模型预测曲线图 plt.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5) # 不显示坐标 plt.axis('off') # 图片的标题设置 plt.title("picture:" + str(int(step/1000+1))) plt.show()

这段代码是一个简单的神经网络模型的训练过程，使用了3001个批次的数据进行训练...需要注意的是，此代码段缺少数据的准备部分，如x_data和y_data的赋值，以及模型的创建和编译过程。这些部分需要根据具体情况进行补充。

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x c++ opencv Eigen::Tensor如何实现

data += open_img.step; } x_sum(j) = sum; } std::vector<int> x_point; for (int j = 0; j < x_sum.size(); j++) { if (x_sum(j) > 0) { x_point.push_back(j); } } int point_x = (x_point.front() + ...

import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV，请帮我数据集和测试集分离

X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float()...

def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.dropout=nn.Dropout(0.5) self.fc4 = nn.Linear(24, 48) self.fc5 = nn.Linear(48, 96) self.fc6 = nn.Linear(96, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.dropout(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc5(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc6(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.05) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv') 如果我想要使用学习率调度器应该怎么操作

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) for epoch in range(1,50): # 预测值 y_pred=model(x_train) # 损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) # 反向传播 ...

请帮我评估一下，我一共有9000行训练数据，代码如下：def get_data(train_df): train_df = train_df[['user_id', 'behavior_type']] train_df=pd.pivot_table(train_df,index=['user_id'],columns=['behavior_type'],aggfunc={'behavior_type':'count'}) train_df.fillna(0,inplace=True) train_df=train_df.reset_index(drop=True) train_df.columns=train_df.columns.droplevel(0) x_train=train_df.iloc[:,:3] y_train=train_df.iloc[:,-1] type=torch.float32 x_train=torch.tensor(x_train.values,dtype=type) y_train=torch.tensor(y_train.values,dtype=type) print(x_train) print(y_train) return x_train ,y_train x_train,y_train=get_data(train_df) x_test,y_test=get_data(test_df) print(x_test) #创建模型 class Order_pre(nn.Module): def __init__(self): super(Order_pre, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(3) self.fc1=nn.Linear(3,6) self.fc2 = nn.Linear(6, 12) self.fc3 = nn.Linear(12, 24) self.fc4 = nn.Linear(24, 1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc4(x) return x #定义模型、损失函数和优化器 model=Order_pre() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1) #开始跑数据 for epoch in range(1,50): #预测值 y_pred=model(x_train) #损失值 loss=loss_fn(y_pred,y_train) #反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('epoch',epoch,'loss',loss) # 开始预测y值 y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.detach().numpy() y_test=y_test.detach().numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')

1. 数据处理部分：你的代码中首先对数据进行了透视操作，然后将数据分成了x_train和y_train两部分。x_train中只包含了前三列数据，而y_train中只包含了最后一列数据。这样处理可能会导致信息的丢失，因为你只考虑了...

origin_input = Input(shape=(time_step, features)) # 模型输入 time_step*(N+1),N为分解所得分量数 cominput = origin_input[:, :, 1:] # 分解所得分量构成的序列 time_step*N output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) # 拼接所得结果经全连接层进行降维&转换 res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1) output = Dense(1, activation='sigmoid')(out) model = Model(inputs=origin_input, outputs=output, name='proposed_model') opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=losses.mse, optimizer=opt) model.summary() lr_reducer = ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=5) callbacks = [lr_reducer] model.fit(x_train_scaled, y_train_scaled, epochs=100, batch_size=512, validation_split=0.1, callbacks=callbacks)

模型的输入是一个形状为(time_step, features)的张量，其中time_step表示时间步长，features表示每个时间步上的特征数。模型首先通过对输入的分解，得到分解所得分量构成的序列，然后对这些分量进行卷积操作，将卷积...

def predict(self, future_days=10): dataSetPast = self.dataset[-self.n_past: ] dataSetFuture = np.zeros((future_days, 2)) startDay = dataSetPast[-1][0]+1 dataSetFuture[:, 0] = np.arange(startDay, startDay+future_days) dataSetFull = np.concatenate((dataSetPast, dataSetFuture), axis=0) all_data = [] time_step = self.n_past for i in range(time_step, len(dataSetFull)): data_x = [] data_x.append( dataSetFull[i - time_step:i, :]) data_x = np.array(data_x) prediction = self.LSTModel.predict(data_x) all_data.append(prediction) dataSetFull[i, 1] = prediction

这是一个用于预测未来天数股票价格的函数。它的输入参数是未来的天数，即需要预测的天数。函数首先根据历史数据（self.dataset）取出最近的self.n_past个数据点（默认为10个），然后构造一个大小为(future_days, 2)...

from data_process import get_data import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from LeNet5 import LeNet5 X, y = get_data() # 获取数据【0.025，0.035】100*0.2 = 20 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 print(X_train.shape) #(1075, 227, 227, 1) 0 1 2 3 --- (1075, 1, 227, 227) 0 3 1 2 X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转成模型要求的形式 print(X_train_tensor.shape) X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.int64) train_ds = torch.utils.data.TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) # 将数据转为tensordata类型 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True) # 对数据进行分批及打乱操作 network = LeNet5() # 实例化得到一个leNet-5网络模型 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数（交差熵） optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.01) # 优化器 # 模型训练 for epoch in range(1): for image, label in train_dl: y_pre = network(image) # 模型计算(前向传播) loss = loss_fn(y_pre, label) # 计算损失值 network.zero_grad() # 将网络中的所有梯度清零 loss.backward() # 计算梯度项（反向求导） optimizer.step() # 参数优化（模型训练） print('第{}轮训练，当前批次的训练损失值为：{}'.format(epoch, loss.item())) predicted = network(X_test_tensor) # 模型预测 result = predicted.data.numpy().argmax(axis=1) # 预测标签 acc_test = (result == y_test).mean() # 模型测试精度 print(acc_test) torch.save(network.state_dict(), 'leNet5-1.pt') # 保存模型参数

这段代码是一个使用PyTorch框架实现的LeNet-5卷积神经网络模型的训练和测试过程。代码主要分为以下几个部分： 1. 数据准备部分：使用get_data函数获取数据，然后使用train_test_split将数据集划分为训练集和...

解释 import pywt import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import preprocess path = r'F:\biyesheji\4\hebingmat' x_train, y_train, x_valid, y_valid, x_test, y_test = preprocess.prepro( d_path=path, length=784, number=30, normal=True, rate=[0.6, 0.2, 0.2], enc=False, enc_step=28) for i in range(0, len(x_valid)): N = 784 fs = 12000 t = np.linspace(0, 784 / fs, N, endpoint=False) wavename = 'cmor3-3' totalscal = 256 fc = pywt.central_frequency(wavename) cparam = 2 * fc * totalscal scales = cparam / np.arange(totalscal, 1, -1) [cwtmatr, frequencies] = pywt.cwt(x_valid[i], scales, wavename, 1.0 / fs) plt.contourf(t, frequencies, abs(cwtmatr)) plt.axis('off') plt.gcf().set_size_inches(784 / 100, 784 / 100) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.gca().yaxis.set_major_locator(plt.NullLocator()) plt.subplots_adjust(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0) plt.margins(0, 0) x = r'./cwt_picture/valid/' + str(i) + '-' + str(y_valid[i]) + '.jpg' plt.savefig(x)

其中 plt.contourf 函数用于绘制等高线图，plt.axis 函数用于设置坐标轴，plt.gcf 函数用于获取当前的 figure 对象，plt.gca 函数用于获取当前的 axes 对象，plt.subplots_adjust 函数用于调整子图的...

n_classes = 3 n_estimators = 30 plot_colors = "ryb" cmap = plt.cm.RdYlBu plot_step = 0.02 # fine step width for decision surface contours plot_step_coarser = 0.5 # step widths for coarse classifier guesses RANDOM_SEED = 13 # fix the seed on each iteration iris = load_iris() plot_idx = 1 models = [DecisionTreeClassifier(max_depth=None), RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators), ExtraTreesClassifier(n_estimators=n_estimators), AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=3), 将上面的代码加上注释

xx_coarser, yy_coarser = np.meshgrid(np.arange(X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1, plot_step_coarser), np.arange(X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1, plot_step_coarser)) Z_points_coarser = model...

Optimize the following code to use the variable: variance in the code. def e_step(xs: np.ndarray, ys: np.ndarray, affine: np.ndarray, translation: np.ndarray, variance: float) -> np.ndarray: """ The e-step of the em algorithm, estimating the responsibility P=[p(y_m | x_n)] based on current model :param xs: a set of points with size (N, D), N is the number of samples, D is the dimension of points :param ys: a set of points with size (M, D), M is the number of samples, D is the dimension of points :param affine: an affine matrix with size (D, D) :param translation: a translation vector with size (1, D) :param variance: a float controlling the variance of each Gaussian component :return: the responsibility matrix P=[p(y_m | x_n)] with size (N, M), which row is the conditional probability of clusters given the n-th sample x_n """ # TODO: Change the code below and implement the E-step of GMM responsibility = np.ones((xs.shape[0], ys.shape[0])) / ys.shape[0] for n in range(xs.shape[0]): for m in range(ys.shape[0]): temp = -0.5 * np.linalg.norm(xs[n] - ys[m] @ affine - translation) ** 2 responsibility[n, m] = 1 / (2 * np.pi) ** (xs.shape[1] / 2) * np.exp(temp) return responsibility / np.sum(responsibility, axis=1, keepdims=True)

The e-step of the em algorithm, estimating the responsibility P=[p(y_m | x_n)] based on current model :param xs: a set of points with size (N, D), N is the number of samples, D is the dimension of ...

# coding: utf-8 import numpy as np def identity_function(x): return x def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_grad(x): return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x) def relu(x): return np.maximum(0, x) def relu_grad(x): grad = np.zeros(x) grad[x>=0] = 1 return grad def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size def softmax_loss(X, t): y = softmax(X) return cross_entropy_error(y, t)

其中 identity_function 表示恒等函数，step_function 表示阶跃函数，sigmoid 和 sigmoid_grad 表示 sigmoid 函数及其导数，relu 和 relu_grad 表示 ReLU 函数及其导数，softmax 表示 softmax 函数，mean_squared_...
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百度贴吧 安装包 全球最大的中文社区互动平台

百度贴吧安装包的相关信息如下： 应用介绍： 百度贴吧APP是全球最大中文社区互动平台，多样化的互动模式及板块都可自由进入，与吧友们一起互动交流。 它是一个以兴趣主题聚合志同道合者的互动平台，用户可以在这里畅所欲言，聊游戏、聊数码、聊动漫、聊收藏、聊手艺、聊运动等，满足各类用户的兴趣需求。 功能特点： 好内容，超懂你：提供专属内容推荐，根据用户兴趣推送相关贴吧和话题。 找同好，聊兴趣：用户可以轻松找到志同道合的吧友，进行深入的交流和讨论。 追热点，玩热梗：快速获取前沿热梗，与吧友一起分享讨论。 找游戏，看榜单：首页游戏中心提供丰富游戏资源和榜单，满足游戏玩家的需求。 主要功能： 兴趣频道：分类展现，精彩内容沉浸体验更过瘾。 话题热榜：热点榜单一手掌握，方便用户了解最新动态。 吧友评价：真实评价一目了然，帮助用户了解贴吧和吧友的情况。 贴吧好物：商品橱窗，吧友推荐一键购买更便捷，为用户提供购物便利。 更新日志： 百度贴吧APP不断更新优化，解决已知问题，提升用户体验。例如，增加了会员装扮升级、小尾巴、头像框等个性化设置，新增了虚拟形象、吧友互助等有趣玩法。
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BSC绩效考核指标汇总 (2).docx

BSC（Balanced Scorecard，平衡计分卡）是一种战略绩效管理系统，它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域，以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中，BSC绩效考核指标主要分为两大类：财务类和客户类。 1. 财务类指标： - 部门费用的实际与预算比较：如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用，均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量，这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标：如承保利润、赔付率和理赔统计，这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益：如人力成本与计划的比例，以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比，评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率：包括管理费用、销售费用和投资回报率，如净投资收益率、销售目标达成率等，反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标： - 客户满意度：通过包装水平客户满意度调研，了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现：通过市场销售月报和市场份额，衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标：如新契约标保完成度、续保率和出租率，体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度：通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡，通过量化这些关键指标，帮助管理层做出决策，优化资源配置，并驱动组织的整体业绩提升。同时，这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性，体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
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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
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据，因为它能够自动提取和学习局部特征，这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤： 1. **输入数据准备**：首先，你需要收集或获取一组带有标签的手势图像，作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**：对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作，以便于网络输入。 3. **卷积层（Convolutional Layer）**：这是CNN的核心部分，通过一系列可学习的滤波器（卷积核）对输入图像进行卷积，以
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"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具，它帮助企业将战略目标可视化，确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角：财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**：这是战略地图的最终目标，通常表现为股东价值的提升。例如，股东期望五年后的销售收入达到五亿元，而目前只有一亿元，那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**：为了实现财务目标，需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户，以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**：确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等，每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**：评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本，确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤： 1. **确定股东价值差距**：识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**：分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**：规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**：识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**：评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**：根据战略地图制定具体行动计划，分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素： 1. **KPI的数量及分布比例**：一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标，且在四个视角之间有均衡的分布，如财务20%，客户20%，内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**：指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面，以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图，也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献，从而提高执行力和组织协同性。
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