plt.plot(range(12),error_val,label="Cross Validation",color="r"

时间: 2023-12-29 14:04:03 浏览: 54
This code is used to plot a line graph with the x-axis ranging from 0 to 11 and the y-axis representing the error values. The label "Cross Validation" is added to the legend of the graph, and the color of the line is set to red. However, this code snippet is incomplete and requires additional code to display the graph. Here's an example of how to complete the code: ``` import matplotlib.pyplot as plt # assuming 'error_val' is a list of error values plt.plot(range(12), error_val, label="Cross Validation", color="r") plt.xlabel("X-axis label") plt.ylabel("Y-axis label") plt.title("Title of the graph") plt.legend() plt.show() ``` This code will display a line graph with the x-axis labeled as "X-axis label", the y-axis labeled as "Y-axis label", and the title of the graph set to "Title of the graph". The legend will display the label "Cross Validation" for the red line.
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense,LSTM,Dropout from keras.models import Sequential # 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(5, 109))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=109, activation='linear')) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何用返回序列修改这段程序

plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense,LSTM,Dropout from keras.models import Sequential # 加载数据 X = np.load("X_od.npy") Y = np.load("Y_od.npy") # 数据归一化 max = np.max(X) X = X / max Y = Y / max # 划分训练集、验证集、测试集 train_x = X[:1000] train_y = Y[:1000] val_x = X[1000:1150] val_y = Y[1000:1150] test_x = X[1150:] test_y = Y # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=109, input_shape=(5,109),return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 原为Dense(units=109) model.summary() # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(val_x, val_y), verbose=1, shuffle=False) # 评估模型 test_loss = model.evaluate(test_x, test_y) print('Test loss:', test_loss) # 模型预测 train_predict = model.predict(train_x) val_predict = model.predict(val_x) test_predict = model.predict(test_x) # 预测结果可视化 plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(train_y[-100:], label='true') plt.plot(train_predict[-100:], label='predict') plt.legend() plt.title('Training set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(val_y[-50:], label='true') plt.plot(val_predict[-50:], label='predict') plt.legend() plt.title('Validation set') plt.show() plt.figure(figsize=(20, 8)) plt.plot(test_y[:50], label='true') plt.plot(test_predict[:50], label='predict') plt.legend() plt.title('Test set') plt.show()如何修改这一代码的数据维度让其可以正常运行

根据代码，输入数据的shape应该为(样本数, 时间步长, 特征数)，...val_x = val_x.reshape(val_x.shape[0], 5, 109) test_x = test_x.reshape(test_x.shape[0], 5, 109) 这样就可以将数据reshape成正确的shape了。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1, 1) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用LSTM神经网络模型对车辆速度进行预测的例子。它首先读取了一个名为"车辆：274序：4结果数据.csv"的数据集文件，然后使用pandas库将其转换为DataFrame格式。接下来，它将数据集分为训练集和测试集，并...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D # 生成正弦函数数据 x = np.linspace(0, 100, 1000) y = np.sin(2*x) # 将数据转换为卷积神经网络需要的格式 X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(100, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 打印模型结构 model.summary() # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型并可视化损失函数 history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs = range(1, len(loss)+1) plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # 预测并可视化结果 y_pred = model.predict(X) plt.plot(x, y, label='true') plt.plot(x, y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show()把卷积结果输出

要输出卷积结果，可以在模型中添加一个新的层来获取卷积结果。例如，在上面的代码中，在卷积层后面添加一个新的层即可： model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D from keras import backend as K # 生成正弦函数数据 x = np.linspace(0, 100, 1000) y = np.sin(2*x) # 将数据转换为卷积神经网络需要的格式 X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(100, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 打印模型结构 model.summary() # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型并可视化损失函数 history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs = range(1, len(loss)+1) plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # 预测并可视化结果 y_pred = model.predict(X) plt.plot(x, y, label='true') plt.plot(x, y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show()把卷积池化的特征图输出

for i in range(32): plt.subplot(4, 8, i+1) plt.imshow(features[0,:,i].reshape((5,2)), cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 该代码将输出卷积池化后的 32 个特征图，每个特征图的大小为 (5, 2)，...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据集 data = pd.read_csv('img_16_10k.txt') X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 将标签进行one-hot编码 n_classes = len(np.unique(y)) y = np.eye(n_classes)[y] # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.1) # 搭建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(128, input_dim=X.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(n_classes, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 epochs = 50 batch_size = 32 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_val, y_val)) # 绘制损失值变化图像和准确率变化图像 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss') plt.legend() plt.show() plt.plot(history.history['accuracy'], label='train_acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc') plt.legend() plt.show()从绘制的可视化途中看得出预测的模型过拟合，帮我重新优化模型，处理过拟合问题

plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc') plt.legend() plt.show() 在上面的代码中，我们增加了Dropout层来减少过拟合的风险，在每个Dense层后添加了kernel_regularizer参数来进行L2正则化...

def compile_train(model, data_train, data_label,data_val,label_val, deep=True): if (deep == True): import matplotlib.pyplot as plt model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer = 'Adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit(data_train, data_label,validation_data=(data_val,label_val) ,epochs=10, batch_size=256,verbose=1) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Verification Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() print('Model Compiled and Trained') return model改成应用于模型本身

plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Validation Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', ...

import tensorflow as tf import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt # 从Excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('E:\学习\python\data2.xlsx', engine='openpyxl') input_data = data.iloc[:, :12].values #获取Excel文件中第1列到第12列的数据 output_data = data.iloc[:, 12:].values #获取Excel文件中第13列到最后一列的数据 # 数据归一化处理 scaler_input = MinMaxScaler() scaler_output = MinMaxScaler() input_data = scaler_input.fit_transform(input_data) output_data = scaler_output.fit_transform(output_data) # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(input_data, output_data, test_size=0.1, random_state=42) # 定义神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(12,)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.1)), tf.keras.layers.Dense(8, activation='linear') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') # 定义学习率衰减 def scheduler(epoch, lr): if epoch % 50 == 0 and epoch != 0: return lr * 0.1 else: return lr callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=200, batch_size=50, callbacks=[callback]) # 导出损失函数曲线 plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.savefig('loss_curve.png')

这段代码使用TensorFlow和Keras框架，用一个神经网络模型来预测Excel文件中的数据。首先，通过pandas库读取Excel文件的数据，并使用sklearn库的MinMaxScaler函数进行数据归一化处理。然后，使用train_test_split函数...

plt.plot(range(12),error_val,label="Cross Validation",color="r")

这段代码使用了Matplotlib库中的plot函数，...函数的参数中，range(12)表示x轴的数据，error_val表示y轴的数据，label="Cross Validation"表示图例的标签文字为"Cross Validation"，color="r"表示折线的颜色为红色。

plt.plot(range(12),error_val,label="Cross Validation",color="r"什么意思

- plt.plot 表示绘制折线图。 - range(12) 表示 x 轴上的数据点，取值为 0 到 11。 - error_val 表示 y 轴上的数据点，即误差值，具体取决于代码实现。 - label 表示图例标签，即图中的线条名称。 - color...

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_...

解释一下这段代码：import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(128, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500,batch_size=128, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码实现了使用 ResNet18 模型对图像进行分类和训练。首先通过导入 TensorFlow 和相关模块，加载训练和测试数据。之后，使用 ResNet18 模型构建一个神经网络，并编译模型，设置优化器和损失函数。...
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C#实现modbusRTU(实现了01 3 05 06 16等5个功能码)

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【创新未发表】基于matlab粒子群算法PSO-PID控制器优化【含Matlab源码 9659期】.zip

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化PID系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化PID 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化PID 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化PID 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化PID 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化PID 4.4.6 其他优化算法优化PID
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WordPress作为新闻管理面板的实现指南

资源摘要信息: "使用WordPress作为管理面板" WordPress，作为当今最流行的开源内容管理系统（CMS），除了用于搭建网站、博客外，还可以作为一个功能强大的后台管理面板。本示例展示了如何利用WordPress的后端功能来管理新闻或帖子，将WordPress用作组织和发布内容的管理面板。 首先，需要了解WordPress的基本架构，包括它的数据库结构和如何通过主题和插件进行扩展。WordPress的核心功能已经包括文章（帖子）、页面、评论、分类和标签的管理，这些都可以通过其自带的仪表板进行管理。 在本示例中，WordPress被用作一个独立的后台管理面板来管理新闻或帖子。这种方法的好处是，WordPress的用户界面（UI）友好且功能全面，能够帮助不熟悉技术的用户轻松管理内容。WordPress的主题系统允许用户更改外观，而插件架构则可以扩展额外的功能，比如表单生成、数据分析等。 实施该方法的步骤可能包括： 1. 安装WordPress：按照标准流程在指定目录下安装WordPress。 2. 数据库配置：需要修改WordPress的配置文件（wp-config.php），将数据库连接信息替换为当前系统的数据库信息。 3. 插件选择与定制：可能需要安装特定插件来增强内容管理的功能，或者对现有的插件进行定制以满足特定需求。 4. 主题定制：选择一个适合的WordPress主题或者对现有主题进行定制，以实现所需的视觉和布局效果。 5. 后端访问安全：由于将WordPress用于管理面板，需要考虑安全性设置，如设置强密码、使用安全插件等。 值得一提的是，虽然WordPress已经内置了丰富的管理功能，但在企业级应用中，还需要考虑性能优化、安全性增强、用户权限管理等方面。此外，由于WordPress主要是作为内容发布平台设计的，将其作为管理面板可能需要一定的定制工作以确保满足特定的业务需求。 【PHP】标签意味着在实现该示例时，需要使用PHP编程语言。WordPress本身是由PHP语言开发的，因此开发者可能需要具备PHP开发能力，或至少能够理解PHP代码基础，以便对WordPress进行定制和扩展。 最后，【压缩包子文件的文件名称列表】中的"dctb-wp-as-admin-panel-master"暗示了这是一个存放所有相关文件的主目录，包括源代码、配置文件、模板文件、资源文件等，这些文件是安装和运行WordPress管理面板所必需的。在实际部署时，开发者需要上传这些文件到服务器，按照文档说明进行配置和安装。 总之，本示例提供了一个通过WordPress来搭建一个简单新闻或帖子管理系统的思路，展示了如何利用现有的开源工具来实现特定的业务需求。开发者需要有相应的PHP和WordPress知识，以及对网络安全和性能优化的基本了解。
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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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函数与模块化编程宝典：J750编程高效之路

![函数与模块化编程宝典：J750编程高效之路](https://github.blog/wp-content/uploads/2021/12/python-intermediate-update.png?resize=1024%2C494) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 函数与模块化编程基础 ## 1.1 编程中的函数基础 函数是编程的基础构件，它允许将代码块组织成可重复使用的组件。在函数中封装特定的逻辑
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用C语言求有4个圆塔，圆心分别为（2，2)，(2，-2)，(-2，2)，(-2，-2)圆半径为1， 这4个塔的高度为10m 塔以外无建筑物接输入任意点的坐标 求该点的建筑高度（塔外的高度为零)的程序

在C语言中，你可以编写一个简单的函数来解决这个问题。首先，你需要确定每个圆是否包含了给定的点。如果包含，则返回塔高10米，如果不包含则返回0。这里提供一个基本的伪代码思路： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> // 定义圆的结构体 typedef struct { double x, y; // 圆心坐标 int radius; // 半径 } Circle; // 函数判断点是否在圆内 int is_point_in_circle(Circle circle, double px, double py) { d
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NPC_Generator：使用Ruby打造的游戏角色生成器

资源摘要信息:"NPC_Generator是一个专门为角色扮演游戏（RPG）或模拟类游戏设计的角色生成工具，它允许游戏开发者或者爱好者快速创建非玩家角色（NPC）并赋予它们丰富的背景故事、外观特征以及可能的行为模式。NPC_Generator的开发使用了Ruby编程语言，Ruby以其简洁的语法和强大的编程能力在脚本编写和小型项目开发中十分受欢迎。利用Ruby编写的NPC_Generator可以集成到游戏开发流程中，实现自动化生成NPC，极大地节省了手动设计每个NPC的时间和精力，提升了游戏内容的丰富性和多样性。" 知识点详细说明: 1. NPC_Generator的用途： NPC_Generator是用于游戏角色生成的工具，它能够帮助游戏设计师和玩家创建大量的非玩家角色（Non-Player Characters，简称NPC）。在RPG或模拟类游戏中，NPC是指在游戏中由计算机控制的虚拟角色，它们与玩家角色互动，为游戏世界增添真实感。 2. NPC生成的关键要素： - 角色背景故事：每个NPC都应该有自己的故事背景，这些故事可以是关于它们的过去，它们为什么会在游戏中出现，以及它们的个性和动机等。 - 外观特征：NPC的外观包括性别、年龄、种族、服装、发型等，这些特征可以由工具随机生成或者由设计师自定义。 - 行为模式：NPC的行为模式决定了它们在游戏中的行为方式，比如友好、中立或敌对，以及它们可能会执行的任务或对话。 3. Ruby编程语言的优势： - 简洁的语法：Ruby语言的语法非常接近英语，使得编写和阅读代码都变得更加容易和直观。 - 灵活性和表达性：Ruby语言提供的大量内置函数和库使得开发者可以快速实现复杂的功能。 - 开源和社区支持：Ruby是一个开源项目，有着庞大的开发者社区和丰富的学习资源，有利于项目的开发和维护。 4. 项目集成与自动化： NPC_Generator的自动化特性意味着它可以与游戏引擎或开发环境集成，为游戏提供即时的角色生成服务。自动化不仅可以提高生成NPC的效率，还可以确保游戏中每个NPC都具备独特的特性，使游戏世界更加多元和真实。 5. 游戏开发的影响： NPC_Generator的引入对游戏开发产生以下影响： - 提高效率：通过自动化的角色生成，游戏开发团队可以节约大量时间和资源，专注于游戏设计的其他方面。 - 增加多样性：自动化的工具可以根据不同的参数生成大量不同的NPC，为游戏世界带来更多的故事线和交互可能性。 - 玩家体验：丰富的NPC角色能够提升玩家的沉浸感，使得玩家在游戏中的体验更加真实和有吸引力。 6. Ruby在游戏开发中的应用： 虽然Ruby不是游戏开发中最常用的编程语言，但其在小型项目、原型设计、脚本编写等领域有其独特的优势。一些游戏开发工具和框架支持Ruby，如Ruby on Rails可以在Web游戏开发中发挥作用，而一些游戏开发社区也在探索Ruby的更多潜力。 7. NPC_Generator的扩展性和维护： 为了确保NPC_Generator能够长期有效地工作，它需要具备良好的扩展性和维护性。这意味着工具应该支持插件或模块的添加，允许社区贡献新功能，并且代码应该易于阅读和修改，以便于未来的升级和优化。 综上所述，NPC_Generator是一款利用Ruby编程语言开发的高效角色生成工具，它不仅提高了游戏开发的效率，而且通过提供丰富多样的NPC角色增加了游戏的深度和吸引力。随着游戏开发的不断发展，此类自动化工具将变得更加重要，而Ruby作为一种支持快速开发的编程语言，在这一领域有着重要的应用前景。