这是什么意思：nnz_val = nnz(sparse(laplacian_matrix')(:,[row,column])); nnz_val = full(nnz_val); nnz_val = squeeze(nnz_val);

时间: 2023-07-15 16:13:03 浏览: 176
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nnz:纽尼·桑格（Nu Niet Zwanger）

这是MATLAB代码，它的作用是计算拉普拉斯矩阵的某些元素的非零数量。具体来说： 1. `sparse(laplacian_matrix')`将拉普拉斯矩阵的转置矩阵转换为稀疏矩阵。 2. `(:,[row,column])`选择稀疏矩阵的指定行和列。 3. `nnz`函数返回稀疏矩阵中非零元素的数量。 4. `full`函数将稀疏矩阵转换为完整矩阵。 5. `squeeze`函数从数组中删除单维度条目。 因此，最终，`nnz_val`将包含拉普拉斯矩阵中指定行和列的元素的非零数量。
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这段代码什么意思：Lk_tensor = {}; nbk = {}; [row, column, nnz_val] = find(laplacian_matrix'); [sorted_col_vals, sorted_col_args] = sort(column); breaks_row = find(diff(row)); breaks_col = find(diff(sorted_col_vals)); si_map = containers.Map(); for idx = 1:length(subset) k = subset(idx); if k == 1 nbk{idx} = column(1:breaks_row(k)+1)'; lk = nnz_val(sorted_col_args(1:breaks_col(k)+1)); elseif k == n_samples nbk{idx} = column(breaks_row(k-1)+1:end)'; lk = nnz_val(sorted_col_args(breaks_col(k-1)+1:end)); else nbk{idx} = column(breaks_row(k-1)+1:breaks_row(k)+1)'; lk = nnz_val(sorted_col_args(breaks_col(k-1)+1:breaks_col(k)+1)); end npair = length(nbk{idx}); rk = find(nbk{idx} == k); Lk = sparse(npair,npair); Lk = spdiags(lk,0,Lk); Lk(:,rk) = -(lk'); Lk(rk,:) = -(lk); Lk_tensor{idx} = Lk; si_map(k) = idx; end assert(length(Lk_tensor) == length(subset), 'Size of Lk_tensor should be the same as subset.'); end

这段代码实现了一个 Laplacian 矩阵的分块，其中 laplacian_matrix 是一个稀疏的 Laplacian 矩阵，subset 是一个分块的指标集合。具体实现过程如下： 1. 定义了两个空的变量 Lk_tensor 和 nbk，用于存储块状 ...

这是什么意思：nbk.append( column[:breaks_row[k]+1].T ) lk = nnz_val[np.sort(sorted_col_args[:breaks_col[k]+1]

这 Python 代码，其中 nbk 和 lk 可能是数组或矩阵对象，column 和 nnz_val 都是一维数组，breaks_row 和 breaks_col 是整数列表，sorted_col_args 是一个按列排序的索引数组。 nbk.append(column[:...

转换成matlab：nbk.append( column[:breaks_row[k]+1].T ) lk = nnz_val[np.sort(sorted_col_args[:breaks_col[k]+1]

这是 Python 代码，转换成 MATLAB 代码如下： nbk = [nbk column(:,1:breaks_row(k)+1)']; [sorted_col_args, ~] = sort(col_args); lk = nnz_val(sorted_col_args(1:breaks_col(k)+1));

转换matlab代码：lk = nnz_val(sort(sorted_col_args(1:breaks_col(k))))

这段代码的功能是计算一个矩阵中某一列（列号为 k）中非零元素的个数。 以下是 MATLAB 代码的转换： python import numpy as np # 假设 sorted_col_args 和 breaks_col 是已知的，此处不再赘述 k = 0 sorted_...

转成matlab：nbk.append( column[breaks_row[k-1]+1:].T ) lk = nnz_val[np.sort(sorted_col_args[breaks_col[k-1]+1:])]

nbk(end+1:end+length(column)-breaks_row(k-1)) = column((breaks_row(k-1)+1):end).'; sorted_col_args = find(nnz_val); lk = nnz_val(sorted_col_args(sort(breaks_col(k-1)+1):(end-1)));

转成matlab： nbk.append( column[breaks_row[k-1]+1:].T ) lk = nnz_val[np.sort(sorted_col_args[breaks_col[k-1]+1:])]

nbk = [nbk, column(breaks_row(k-1)+1:end)']; sorted_col_args = sortidx(column); nnz_val = find(column); lk = nnz_val(sort(sorted_col_args(breaks_col(k-1)+1:end)));

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\1111/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 1; y1 = 1; % x2 y2 终止点 x2 = 3; y2 = 3; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 = []; for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 0 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls');，存在那些问题，如何修改

这段代码可能存在以下问题： 1. 变量命名不够规范，建议使用有意义的变量名，避免使用单个字母的变量名，增加代码的可读性。 2. 读取文件时应该判断文件是否存在，避免出现读取不存在的文件的错误。 3. 在读取文件...

clc; clear; close all; % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\222/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'Rec-wanzheng4-0mpa-000007_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.csv'; % x1 y1 起始点 x1 = 8; y1 = 230; % x2 y2 终止点 x2 = 447; y2 = 464; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); for i = 0:length(contents)-3 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); peak_data = rr_data(x1:x2,y1:y2); abs_data=abs(abs(peak_data)); if i == 1 max_value = max(max(abs_data)); end % 减去第一个绝对值矩阵的最大值 subtracted_data = abs_data - max_value; num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1','maxnum_nonzero.xls')，存在那些问题，该如何修改

代码存在以下问题： 1. 在 for 循环中，文件夹中的第一个文件并没有经过处理，因为 if i == 1 的条件... num_nonzero1(end+1)= nnz(subtracted_data); end writematrix(num_nonzero1, 'maxnum_nonzero.xls');

cmake 链接target_link_libraries(testsoci PRIVATE SOCI::soci_core SOCI::soci_oracle clntsh nnz21) 没问题，但是运行报错 error while loading shared libraries: libclntsh.so.21.1: cannot open shared object file: No such file or directory

这个错误通常是因为系统无法找到 Oracle Instant Client 库文件 libclntsh.so.21.1。解决方法如下： 1. 确认库文件路径：首先检查库文件实际存在的位置。如果你已经安装了 Oracle Instant Client，在命令行中运行...

data_dict = dict(zip(zip(inter_M.row, inter_M.col + self.n_users), [1] * inter_M.nnz)) # .nnz矩阵非零元素的数量 # {row,col,nnz} data_dict.update(dict(zip(zip(inter_M_t.row + self.n_users, inter_M_t.col), [1] * inter_M_t.nnz))) # 更新字典A A._update(data_dict) # norm adj matrix sumArr = (A > 0).sum(axis=1)是什么意思，解释每一句的含义

这段代码是用于构建一个稀疏矩阵的代码段。下面是每一句代码的含义： 1. data_dict = dict(zip(zip(inter_M.row, inter_M.col + self.n_users), [1] * inter_M.nnz)) - 首先，代码将 inter_M.row 与 inter_M....

from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target def CalculateAccuracy(y_test,pred_label): nnz = np.shape(y_test)[0] - np.count_nonzero(pred_label - y_test) acc = 100*nnz/float(np.shape(y_test)[0]) return acc clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2) clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators = 2,random_state=1) clf3 = GaussianNB() lr = LogisticRegression() clf1.fit(X, y) clf2.fit(X, y) clf3.fit(X, y) f1 = clf1.predict(X) acc1 = CalculateAccuracy(y, f1) print("accuracy from KNN: "+str(acc1) ) f2 = clf2.predict(X) acc2 = CalculateAccuracy(y, f2) print("accuracy from Random Forest: "+str(acc2) ) f3 = clf3.predict(X) acc3 = CalculateAccuracy(y, f3) print("accuracy from Naive Bayes: "+str(acc3) ) f = [f1,f2,f3] f = np.transpose(f) lr.fit(f, y) final = lr.predict(f) acc4 = CalculateAccuracy(y, final) print("accuracy from Stacking Ensemble: "+str(acc4) )

这段代码是一个简单的机器学习分类器集成方法的实现，使用了KNN、随机森林和朴素贝叶斯三个分类器，并通过逻辑回归将它们的结果进行集成。代码的具体流程如下： 1. 导入所需的库和数据集 iris。 2. 将 iris 数据...

clc; clear; close all; mkdir('output3'); % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\output/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'diff_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.xls'; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 =[]; for i=0:length(contents) fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); num_nonzero1 = nnz(rr_data); end writematrix(num_nonzero1','num_nonzero.xls');，存在那些问题该如何修改

data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); num_nonzero1(i) = nnz(rr_data); end end writematrix(num_nonzero1, 'num_nonzero.xls'); 注意，在 Excel 文件的读取过程中，还可以通过 ...

def prepare_dgl_graph(args, dataset): """ indexed from 0 [base_u, base_u + n_user) [base_i, base_i + n_item) [base_c, base_c + n_category) base_u starts from 0 etype: 0 u-u 1 i-u 2 u-i 3 c-i 4 i-c """ src, dst, etype = [], [], [] bu = 0 bi = bu + dataset['userCount'] bc = bi + dataset['itemCount'] num_nodes = bc + dataset['categoryCount'] """ social network """ uids, fids = dataset['trust'].nonzero() src += (bu + uids).tolist() dst += (bu + fids).tolist() etype += [0] * dataset['trust'].nnz """ user-item interactions """ uids, iids = dataset['train'].nonzero() src += (bi + iids).tolist() dst += (bu + uids).tolist() etype += [1] * dataset['train'].nnz src += (bu + uids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [2] * dataset['train'].nnz """ item-categories relations """ iids, cids = dataset['category'].nonzero() src += (bc + cids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [3] * dataset['category'].nnz src += (bi + iids).tolist() dst += (bc + cids).tolist() etype += [4] * dataset['category'].nnz graph = dgl.graph((src, dst), num_nodes=num_nodes) graph.edata['type'] = torch.LongTensor(etype) return graph

这是一个名为 prepare_dgl_graph 的函数，用于为图神经网络准备 DGL 图数据。 函数首先定义了一些变量，包括 src、dst 和 etype，用于存储图的边的起始节点、目标节点和边的类型。 然后，根据数据集中的...

clc; clear; close all; mkdir('output3'); % 文件夹名字 folderPath = 'F:\wanzheng4hao-0mpa\output/'; % 表格名字数字前面的 ff = 'diff_'; % 表格名字 数字后面的 bb = '.xls'; % 获取文件夹中的所有内容 contents = dir(folderPath); num_nonzero1 =[]; for i=0:length(contents)-1 fullname = [folderPath ff num2str(i) bb]; data = readmatrix(fullname); rr_data = data(1:end,1:end); num_nonzero1(i)= nnz(rr_data); end writematrix(num_nonzero1','num_nonzero.xls');，如何修改

这段代码可以根据文件夹中的不同表格名字，读取数据并计算非零元素的个数，最终将结果写入到一个表格中。如果你想修改这段代码，可以根据自己的需求进行修改，例如更改文件夹路径，更改表格名字等等。 以下是一些...

clear; close all; clc; q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2; s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; for ii = 1:length(Eb_N0) transmit = randsrc(1,N,alpha); receive = zeros(1,N); P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2)); i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii); Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb; sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2); th=0.5*Ep(ii); for jj = 1:length(transmit) y = zeros(1,4); if transmit(jj) == 1 y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 2 y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 3 y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 4 y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); end y(find(y>th))=1; cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)]; [C, receiveindex] = max(cmetrics); receive(jj) = receiveindex; end errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); end totalError = errorCount/N代码逐句解释

这段代码实现了一个基本的QPSK数字通信系统的仿真，其中QPSK是一种调制方式，将数字信息编码成一个复数信号，其中每个复数点代表两个比特（bit）的信息。下面对代码逐句解释： clear; close all; clc; 清空...

clear; close all; clc; q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2; s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; for ii = 1:length(Eb_N0) transmit = randsrc(1,N,alpha); receive = zeros(1,N); P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2)); i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii); Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb; sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2); th=0.5*Ep(ii); for jj = 1:length(transmit) y = zeros(1,4); if transmit(jj) == 1 y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 2 y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 3 y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 4 y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); end y(find(y>th))=1; cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)]; [C, receiveindex] = max(cmetrics); receive(jj) = receiveindex; end errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); end totalError = errorCount/N；代码翻译

清空变量，关闭所有图形窗口，清空命令窗口。 定义一些常数和变量，例如电子电荷量，基极电流，载波数量，电阻等等。 设置模拟参数并初始化一些矩阵和向量。 循环遍历不同的信噪比（Eb/N0），生成随机发送序列并...

uids, iids = dataset['train'].nonzero() src += (bi + iids).tolist() dst += (bu + uids).tolist() etype += [1] * dataset['train'].nnz src += (bu + uids).tolist() dst += (bi + iids).tolist() etype += [2] * dataset['train'].nnz

这段代码用于根据训练数据集中的用户-物品交互构建边的信息。 首先，使用 nonzero() 方法找到稀疏矩阵 dataset['train'] 中非零元素的行索引和列索引。这些非零元素表示用户与物品之间的交互。 然后，将物品...

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。