hp1 = Heatmap(mat1,heatmap_legend_param=list(title="-log10(p.value)"), column_title = '', col=col_fun, rect_gp = gpar(type = "none"), #cell_fun = cell_fun, layer_fun = layer_fun, row_names_gp = gpar(fontsize = 7), column_names_gp = gpar(fontsize = 7), border = "black", row_gap = unit(0.1, "mm"), column_gap = unit(0.1, "mm"), height= unit(18,'cm'), width = unit(8,'cm') ) draw(hp1, annotation_legend_list = lgd_list1) 怎么让annotation_legend_list 和heatmap_legend_param离右侧y坐标远点不重叠

时间: 2024-02-14 20:13:59 浏览: 123
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3d_heatmap-master.zip_3D heatmap_python 3D热力图_python热力图_quietly1

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可以通过调整heatmap的宽度和legend的位置来避免重叠。可以尝试调整heatmap的宽度，例如将宽度从'unit(8,"cm")'调整为'unit(10,"cm")'，或者通过调整legend的位置使其远离heatmap。例如，将legend的位置从默认值'bottomright'更改为'bottom'或'right'可能会有所帮助。可以使用annotation_legend_params参数来更改legend的位置，例如： ``` annotation_legend_params = list(x=0.9, y=0.5) ``` 这将把legend移动到右侧heatmap的中间位置。可以根据需要进行微调。
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rar

heatmap.rar_R_language__R_language_

1. heatmap()函数使用： - 数据准备：首先，你需要一个矩阵或者数据框，矩阵的行和列分别代表样本和变量，数值表示它们之间的关系强度。 - 调用函数：heatmap(matrix, Rowv = NA, Colv = NA, ...)，其中...
zip

用R语言中的heatmap.2画热图_heatmap.zip

用R语言中的heatmap.2画热图_heatmap

self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

这些参数包括num_filters_base表示基础滤波器数量，activation表示激活函数，dropout_ratio表示随机失活比率，num_levels表示网络的层数，heatmap_initialization表示是否对热图进行初始化，data_format...

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

这段代码是在MainLoop类的...包括num_filters_base、activation、dropout_ratio、num_levels、heatmap_initialization和data_format等参数。 这些参数和网络参数将在训练过程中使用。如果你还有其他问题，请继续提问。

def init_datasets(self): """ Init self.dataset_train, self.dataset_train_iter, self.dataset_val. """ dataset_parameters = dict(base_folder=self.local_base_folder, image_size=self.image_size, image_spacing=self.image_spacing, normalize_zero_mean_unit_variance=False, cv=self.cv, heatmap_sigma=3.0, generate_spine_heatmap=True, use_variable_image_size=True, valid_output_sizes_x=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_y=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_z=[32, 64, 96, 128], output_image_type=np.float16 if self.use_mixed_precision else np.float32, data_format=self.data_format, save_debug_images=self.save_debug_images)

- generate_spine_heatmap：是否生成脊柱热图。 - use_variable_image_size：是否使用可变大小的图像。 - valid_output_sizes_x、valid_output_sizes_y、valid_output_sizes_z：有效的输出大小，用于指定...

import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import HeatMap# 假设 risk_factor_df 是已经读入的 DataFrame 对象risk_factor_df.fillna(0, inplace=True)# 将 DataFrame 转换为字符串，并去除两端的空格risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()# 将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("//", "0")risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("?", "0")# 将字符串转换为 DataFramerisk_factor_df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(risk_factor_df1))# 计算相关系数矩阵corr_matrix = risk_factor_df2.corr()# 将矩阵转换为列表corr_matrix_list = corr_matrix.values.tolist()# 绘制热力图heatmap = HeatMap()heatmap.add_xaxis(list(corr_matrix.columns))heatmap.add_yaxis("", list(corr_matrix.index), corr_matrix_list)heatmap.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factor Correlation Heatmap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True, min_=corr_matrix.min().min(), max_=corr_matrix.max().max()))heatmap.render("correlation_heatmap.html")代码运行结果

同时，热力图还会有一个标题，标题为 "Risk Factor Correlation Heatmap"。在绘制热力图之前，代码还进行了一些数据预处理的操作，包括将 DataFrame 对象中的空值填充为 0，将 DataFrame 对象转换为字符串并去除两端...

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show()这段代码的意思

1. data["Risk_Flag"].value_counts()：统计数据集中 Risk_Flag 列中每个不同取值的出现次数，并按照数量从大到小进行排序。 2. fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) )：创建一个大小为 12x8 的新图表...

heatmap = heatmap * (heatmap == local_max)这代码是什么意思

然后将这个布尔型数组转换为整型数组（True 会转为 1，False 会转为 0），并与 heatmap 相乘，这样就会将不等于 local_max 的元素置为 0。这样处理后，heatmap 中只剩下与 local_max 相等的元素，即只有...

risk_factor_df= pd.read_csv("kag_risk_factors_cervical_cancer(1).csv") diagnoses_num_partner_compare_cols = ['Dx:Cancer', 'Dx:HPV', "Number_of_sexual_partners",] corr_matrix = risk_factor_df[diagnoses_num_partner_compare_cols].corr() print(corr_matrix) diagnoses_num_partner_heatmap = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto", color_continuous_scale="gnbu", text_auto=True) diagnoses_num_partner_heatmap.show()用pyecharts绘图

title_opts=opts.TitleOpts(title="Correlation Heatmap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( min_=-1, max_=1, is_piecewise=True, pos_top="10%", pos_right="5%" ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts...

cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T) hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True) threshold = 0.5 corrmat = train_data.corr() top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold] plt.figure(figsize=(10,10)) g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") corr_matrix = data_train1.corr().abs() drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].indextrain_x = train_data.drop(['target'], axis=1) train_x = train_data.drop(['target'], axis=1) data_all = pd.concat([train_x,test_data]) data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True) data_all.head() cols_numeric=list(data_all.columns) def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min()) data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0) data_all[cols_numeric].describe() 解释每一句代码

1. cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index：这行代码是找到与目标变量（'target'）相关性最高的k个特征，然后返回这些特征的列名，并将其存储在cols变量中。 2. cm = np.corrcoef(train_data...

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

1. 对数据进行复制，以免影响原始数据。 2. 定义一个函数 perform_one_hot_encoding，用于对指定的列进行独热编码，并返回处理后的数据。 3. 对数据中的 'gender' 和 'smoking_history' 列进行独热编码。 4. 计算...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from einops import rearrange class ViTGradCAM: def __init__(self, model): self.model = model self.feature_maps = None self.gradient = None def save_feature_maps(self, module, input, output): self.feature_maps = output.detach() def save_gradient(self, grad): self.gradient = grad[0].detach() def register_hooks(self): target_layer = self.model.blocks[-1] # 修改为您希望可视化的目标层 target_layer.register_forward_hook(self.save_feature_maps) target_layer.register_backward_hook(self.save_gradient) def generate_heatmap(self, input_image, target_class=None): self.model.zero_grad() output = self.model(input_image) if target_class is None: target_class = torch.argmax(output) output[0, target_class].backward() weights = F.adaptive_avg_pool2d(self.gradient, 1) heatmap = torch.mul(self.feature_maps, weights).sum(dim=1, keepdim=True) heatmap = F.relu(heatmap) heatmap /= torch.max(heatmap) ＊＊＊可以帮我解释一下这段代码吗

- heatmap /= torch.max(heatmap)对热力图进行归一化，使得最大值为1。 这样，通过调用generate_heatmap方法，可以生成对输入图像的Grad-CAM热力图。 希望这个解释对您有帮助！如果您有任何其他问题，请随时...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\azhe.py", line 63, in <module> sns.heatmap(data.corr()) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10054, in corr mat = data.to_numpy(dtype=float, na_value=np.nan, copy=False) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1838, in to_numpy result = self._mgr.as_array(dtype=dtype, copy=copy, na_value=na_value) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 1732, in as_array arr = self._interleave(dtype=dtype, na_value=na_value) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 1794, in _interleave result[rl.indexer] = arr ValueError: could not convert string to float: 'PAYMENT'

这个错误的意思是说在使用sns.heatmap()函数时，出现了ValueError，原因是无法将字符串类型的数据转换成浮点数类型。这个错误一般出现在数据中存在字符串类型的列，例如，在使用Pandas的corr()函数计算数据集...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost ...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_csv("./HR.csv") dp_indices=df.groupby(by="department").indices sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values technical_vlues=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values dp_keys=list(dp_indices.keys()) dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys)],[len(dp_keys)]) for i in range(len(dp_keys)): for j in range(len(dp_keys)): p_vlaue=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values,\ df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1] dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys) plt.show()提示Field elements must be 2- or 3-tuples, got '10'

这个错误信息提示说期望的输入应该是2-或3元组，但是你传入的是一个整数'10'。根据你的代码，这个错误很可能是由于你在创建dp_t_mat数组的时候，使用了不正确的方式来指定数组的形状。 可以看到，你创建dp_t_mat...

def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")

这段代码是用来测试 Mobilenet 模型在花卉数据集上的表现的。首先，使用 data_load 函数加载数据集，然后使用 tf.keras.models.load_model 函数加载预训练好的 Mobilenet 模型。接着，使用 model.evaluate ...

# 加载 十一五-十四五产业规划 语料库 import pickle text_corpus=pickle.load(open('/Users/hh/Desktop/11_14/十一五-十四五产业规划bow.pkl',mode='rb')) # for text in text_corpus: # print(text) # print('%'*20) # 十一五-十四五产业规划 产业规划 词典 import gensim dictionary = gensim.corpora.Dictionary(text_corpus) print(dictionary.token2id) # bag of word 模型，文档向量化 bow_corpus=[] for bow in text_corpus: bow_corpus.append(dictionary.doc2bow(bow)) # print(bow_corpus[0]) # 展示 十一五-十四五产业规划 主要产业 from pyecharts.charts import HeatMap from pyecharts import options as opts import random !pip install matplotlib import matplotlib x = ['十一五','十二五','十三五','十四五'] y = list(dictionary.token2id.keys()) import copy value = copy.deepcopy(bow_corpus) # 补充 十一五-十四五 空产业 0 key_set=set(range(0,len(dictionary))) for i in range(0,len(x)): if len(value[i]) !=14: bow_set=set([ele[0] for ele in value[i] ]) minus_set= key_set - bow_set # print(list(minus_set)) for ele in minus_set: value[i].insert(ele,(ele, 0)) # 展示 十一五-十四五产业规划 变迁 value_heatmap= [[i,j,value[i][j][1]] for i in range(0,len(x)) for j in range(0,len(y))] heatmap= ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px")) .add_xaxis(x) .add_yaxis("主要产业", y, value_heatmap,label_opts=opts.LabelOpts(position="middle")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0,max_=50), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross")) ) heatmap.render_notebook() %matplotlib inline plt.show()

最后，使用heatmap.render_notebook()方法将热力图渲染到Notebook中，并使用plt.show()方法显示热力图。 请确保你已经安装了所需的库，并将代码中的文件路径替换为你实际的文件路径。如果还有其他问题，请随时提问...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_csv("./HR.csv") dp_indices=df.groupby(by="department").indices sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values technical_vlues=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values dp_keys=list(dp.indices.keys()) dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys)],[len(dp_keys)]) for i in range(len(dp_keys)): for j in range(len(dp_keys)): p_vlaue=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values),\ df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values[1] dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys) plt.show()提示name 'dp' is not defined

看起来你的代码中有一个变量名错误。... dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys) plt.show() 请注意，我还更正了第10行和第12行中的变量名拼写错误。

将该改代码设置为中文def correlation_plot(): correlation = data.corr() matrix_cols = correlation.columns.tolist() corr_array = np.array(correlation) trace = go.Heatmap(z = corr_array, x = matrix_cols, y = matrix_cols, colorscale='reds', colorbar = dict() , ) layout = go.Layout(dict(title = '数据集热力图', margin = dict(r = 0 ,l = 100, t = 0,b = 100, ), yaxis = dict(tickfont = dict(size = 9)), xaxis = dict(tickfont = dict(size = 9)), ) ) fig = go.Figure(data = [trace],layout = layout) py.iplot(fig)

具体可以在 layout 中设置 xaxis、yaxis 和 title 的属性，并使用中文字符集来避免中文乱码问题，如下所示： import plotly.graph_objs as go from plotly.offline import iplot def correlation_plot(): ...

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资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括： 1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤： - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"
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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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数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率

![数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea0cc949288a77f9bc8dde5da6514979.png) # 摘要 数字信号处理作为信息科技领域的重要分支，涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。本文首先介绍了数字信号处理的基础知识，包括基本概念、时域与频域分析、以及核心算法和理论框架。接着，详细探讨了实现信号采样和量化、滤波器设计、以及信号增强和重建实践技巧。文章进一步深入到高级应用，包括信号压缩技术、多维信号处理，以及人工智能技术在信号处理中的集成。最后，本文评述了数字信号处理
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给定不超过6的正整数A，考虑从A开始的连续4个数字。请输出所有由它们组成的无重复数字的3位数。编写一个C语言程序

为了编写一个C语言程序来解决这个问题，我们需要遍历给定范围内的所有连续4个数字，并检查每个组合是否能构成一个无重复数字的三位数。这里是一个简单的示例程序： ```c #include <stdio.h> // 函数定义，用于生成并检查无重复数字的3位数 void generate_unique_3_digit(int A) { for (int i = A; i <= A + 3; i++) { int num = i * 100 + (i+1) * 10 + (i+2); if (num >= 100 && num < 1000 && is_uni
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直流无刷电机控制技术项目源码集合

资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩