self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) )补充后续两个全连接层

时间: 2024-03-25 19:39:17 浏览: 51
VSDX

全连接层FCN的visio图

好的，可以补充两个全连接层如下： ``` self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=196, out_features=64), nn.ReLU() ) self.fc3 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=64, out_features=num_classes), nn.Softmax(dim=1) ) ``` 其中，`nn.Linear`是全连接层模块，参数`in_features`表示输入特征数，`out_features`表示输出特征数；`nn.ReLU`是激活函数模块，使用ReLU函数进行非线性变换；`nn.Softmax`是归一化函数模块，将输出转换为概率分布。在最后一层输出时，一般使用`nn.Softmax`进行归一化处理。
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self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), ) # 补充第二个全连接层... self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=196, out_features=84), nn.ReLU(), ) # 补充第三个全连接层... self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=84, out_features=n_classes), nn.ReLU(), )有什么错误吗

nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), ) # 补充第二个全连接层... self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=196, out_features=84), nn.ReLU(), ) # 补充第三个全...

self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels = 24, out_channels = 12, kernel_size= 3, stride= 1, padding=1, ), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), )这里的12*7*7是什么意思

这里的12*7*7是指在经过第二个卷积层之后，得到的特征图(feature map)的大小是 12x7x7，其中 12 是指特征图的通道数，7x7 是指特征图的空间大小。在神经网络中，特征图的大小会影响后面全连接层的输入大小，因此需要...

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)：定义第二个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)：定义第三个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - self....

# 搭建模型 class CNN(nn.Module): def __init__(self, in_channels, n_classes): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels = in_channels, out_channels = 24, kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1, ), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) # 补充第二个卷积层... self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), ) # 补充第二个全连接层... # 补充第三个全连接层... def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(-1, 12*7*7) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) output = softmax(x, 1) return output

这段代码是一个用于图像分类的卷积神经...这个模型是基于PyTorch框架实现的，其中in_channels是输入图像的通道数，n_classes是分类的类别数。你可以根据自己的需求修改模型的参数和结构，来适应不同的图像分类任务。

import torch.nn as nn num_classes = 131 class FruitsClassificationModel(nn.Module): def __init__(self): super(FruitsClassificationModel, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=5, padding=2), nn.BatchNorm2d(num_features=32), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=5, padding=2), nn.BatchNorm2d(num_features=64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=5, padding=2), nn.BatchNorm2d(num_features=128), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.fc = nn.Linear(in_features=18432, out_features=num_classes)

这段代码定义了一个卷积神经网络模型，用于水果图片的分类任务。该模型包含三个卷积层和一个全连接层，其中每个卷积层后面都跟着一个BatchNorm层和ReLU激活函数，然后是一个最大池化层，用于下采样。...

class DropBlock_Ske(nn.Module): def __init__(self, num_point, block_size=7): super(DropBlock_Ske, self).__init__() self.keep_prob = 0.0 self.block_size = block_size self.num_point = num_point self.fc_1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.fc_2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(in_features=25, out_features=25, bias=True), ) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, input, keep_prob, A): # n,c,t,v self.keep_prob = keep_prob if not self.training or self.keep_prob == 1: return input n, c, t, v = input.size() input_attention_mean = torch.mean(torch.mean(input, dim=2), dim=1).detach() # 32 25 input_attention_max = torch.max(input, dim=2)[0].detach() input_attention_max = torch.max(input_attention_max, dim=1)[0] # 32 25 avg_out = self.fc_1(input_attention_mean) max_out = self.fc_2(input_attention_max) out = avg_out + max_out input_attention_out = self.sigmoid(out).view(n, 1, 1, self.num_point) input_a = input * input_attention_out input_abs = torch.mean(torch.mean( torch.abs(input_a), dim=2), dim=1).detach() input_abs = input_abs / torch.sum(input_abs) * input_abs.numel() gamma = 0.024 M_seed = torch.bernoulli(torch.clamp( input_abs * gamma, min=0, max=1.0)).to(device=input.device, dtype=input.dtype) M = torch.matmul(M_seed, A) M[M > 0.001] = 1.0 M[M < 0.5] = 0.0 mask = (1 - M).view(n, 1, 1, self.num_point) return input * mask * mask.numel() / mask.sum()

然后，定义了两个全连接网络层fc_1和fc_2，并使用nn.Sequential组织网络层的结构。最后，使用nn.Sigmoid定义了一个Sigmoid激活函数。 在前向传播方法中，首先根据输入的keep_prob值判断是否需要执行DropBlock操作，...

class CNN(nn.Module): def __init__(self): # Inherit the parent class to the child class super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), # (i-f+2p)/s + 1 =(32-3+2)/1 + 1=32 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # (M-P)/s+1=(32-2)/2+1=16 nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.ReLU()) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=32 * 8 * 8, out_features=64), nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=64, out_features=10)) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = x.view(x.size(0), -1) # flatten the outputs of our self.conv x = self.fc(x) return x

这段代码是一个卷积神经网络（CNN）的模型定义。它包含了一个卷积层和一个全连接层，其中卷积层包含了两个卷积-池化层（Convolutional and MaxPooling layers），用于提取输入图像的特征，全连接层则用于将这些特征...

class BCNN(nn.Module): def __init__(self): nn.Module.__init__(self) self.features = torchvision.models.vgg16(pretrained = True).features self.features = nn.Sequential(*list(self.features.children())[:-1]) self.fc = nn.Linear(512 ** 2, 200) for param in self.feature.parameters(): param.requires_grad = True nn.init.kaiming_normal_(self.fc.weight.data) if self.fc.bias is not None: nn.init.constant_(self.fc.bias.data, val = 0) def forward(self, x): N = x.size()[0] assert x.size() == (N, 3, 448, 448) x = self.features(x) assert x.size() == (N, 512, 28, 28) x = x.view(N, 512, 28 ** 2) x = torch.bmm(x, torch.transpose(x, 1, 2)) / (28 ** 2) assert x.size() ==(N, 512, 512) x = x.view(N, 512 ** 2) x = torch.sqrt(x + 1e-5) x = nn.functional.normalize(x) x = self.fc(x) assert x.size() == (N, 200) return x啥意思

这是一个 PyTorch 模型定义，定义了一个叫做 BCNN 的类，继承自 nn.Module。该模型使用了预训练的 VGG16 网络，去除了最后一层全连接层，将其余层保存在 self.features 中。接着定义了一个全连接层 self.fc，输入为 ...

解释代码：class AE(nn.Module): def __init__(self, features_num=1000, is_predict=False): super(AE, self).__init__() # Encoder self.make_five_conv = nn.Sequential( BasicConv(1, 8, kernel_size=2, stride=2), # 128,128,1 -> 64,64,8 BasicConv(8, 16, kernel_size=2, stride=2), # 64,64,8 -> 32,32,16 BasicConv(16, 32, kernel_size=2, stride=2), # 32,32,16 -> 16,16,32 BasicConv(32, 32, kernel_size=2, stride=2), # 16,16,32 -> 8,8,32 BasicConv(32, 64, kernel_size=2, stride=2), # 8,8,32 -> 4,4,64 ) self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(4 * 4 * 64, features_num), nn.ReLU(), ) self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(features_num, 4 * 4 * 64), nn.ReLU(), Reshape(64,4,4),

在编码器部分的最后，使用全连接层（nn.Linear）将特征图展平，并通过一个 ReLU 激活函数进行非线性变换，得到特征向量。 解码器部分与编码器部分相对应。首先，使用一个全连接层将特征向量映射回原始特征图的大小...

class SizeBlock(nn.Module): def __init__(self, conv): super(SizeBlock, self).__init__() self.conv, inc = nc2dc(conv) self.glob = nn.Sequential( nn.Linear(2, 64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(64, 32) ) self.local = nn.Sequential( nn.Conv2d(inc, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 32, 3, padding=1) ) self.fuse = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 3 * 3 * 2, 3, padding=1) ) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x, bsize): b, c, h, w = x.shape g_offset = self.glob(bsize) g_offset = g_offset.view(b, -1, 1, 1).repeat(1, 1, h, w).contiguous() l_offset = self.local(x) offset = self.fuse(torch.cat((g_offset, l_offset), dim=1)) fea = self.conv(x, offset) return self.relu(fea)和class ResBase(nn.Module): def __init__(self, res_name): super(ResBase, self).__init__() # model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=False, norm_layer=BN_2D) model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=True) self.sizeblock = SizeBlock self.conv1 = model_resnet.conv1 self.bn1 = model_resnet.bn1 self.relu = model_resnet.relu self.maxpool = model_resnet.maxpool self.layer1 = model_resnet.layer1 self.layer2 = model_resnet.layer2 self.layer3 = model_resnet.layer3 self.layer4 = model_resnet.layer4 self.avgpool = model_resnet.avgpool self.in_features = model_resnet.fc.in_features def forward(self, x, msize): print(x.shape) # torch.Size([8, 3, 384, 384]) x = self.sizeblock(x, msize) x = self.conv1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 192, 192]) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) # x = self.self.selist[1](x, msize) x = self.maxpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 96, 96]) x = self.layer1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 256, 96, 96]) # x = self.self.selist[2](x, msize) x = self.layer2(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 512, 48, 48]) # x = self.self.selist[3](x, msize) x = self.layer3(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 1024, 24, 24]) x = self.layer4(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 12, 12]) x = self.avgpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 1, 1]) x = x.view(x.size(0), -1) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048]) a = input() return x，如何使用SizeBlock的forward函数

这是两个PyTorch的神经网络模块的定义代码。第一个模块是一个尺寸块，包含一个全局特征模块和一个本地特征模块，同时还有一个融合模块。...第二个模块是一个残差基础模块，继承了PyTorch的nn.Module类。

把后面的卷积程序改成深度可分离卷积的程序 self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=features * 4, out_channels=features * 8, kernel_size=3,padding=1,bias=False

self.fc = nn.Linear(in_features=features * 8, out_features=10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu1(x) x = self.conv2(x) x = self.avgpool(x) x = x.view(x....

class Encoder(nn.Module): def __init__(self): super(Encoder, self).__init__() self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(200, 128), nn.BatchNorm1d(num_features=128), nn.ReLU() ) self.lstm = nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=256, num_layers=2, batch_first=True) # (S,N,V) -> (N,S,V) def forward(self, x): # (N,3,42,130) -> (N,126,130) -> (N,130,126) -> (N*130,126) -> (N*130,128) -> (N,130,128) -> (N,128) -> (N,256) # (N,3,50,200) -> (N,150,200) -> (N,200,150) -> (N*200,150) -> (N*200,128) -> (N,200,128) -> (N,128) -> (N,256) x = x.reshape(-1, 150, 200).permute(0, 2, 1) x = x.reshape(-1, 150) fc1 = self.fc1(x) fc1 = fc1.reshape(-1, 200, 128) lstm, (h_n, h_c) = self.lstm(fc1, None) out = lstm[:, -1, :] return out class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=256, hidden_size=128, num_layers=2, batch_first=True) self.out = nn.Linear(128, 36) def forward(self, x): # (N,256) -> (N,7,256) -> (N,7,128) -> (N*7,128) -> (N*7,36) -> (N,7,36) # (N,256) -> (N,7,256) -> (N,7,128) -> (N*7,128) -> (N*7,36) -> (N,7,36) x = x.reshape(-1, 1, 256) x = x.expand(-1, 7, 256) lstm, (h_n, h_c) = self.lstm(x, None) y1 = lstm.reshape(-1, 128) out = self.out(y1) output = out.reshape(-1, 7, 36) return output class MainNet (nn.Module): def __init__(self): super(MainNet, self).__init__() self.encoder = Encoder() self.decoder = Decoder() def forward(self, x): encoder = self.encoder(x) decoder = self.decoder(encoder) return decoder

编码器将形状为 (N, 3, 50, 200) 的输入张量 x 通过一系列操作转换为形状为 (N, 256) 的隐状态向量，解码器则将该向量作为输入，通过 LSTM 层和全连接层将其转换为形状为 (N, 7, 36) 的输出张量。主网络将编码器和...

class ResNet_101(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(ResNet_101, self).__init__() model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) model.fc = nn.Sequential( nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes, bias=True), ) self.net = model def forward(self, img): output = self.net(img) return output如何做def state_dict(self):

def state_dict(self): state_dict = { 'model': self.net.state_dict(), } return state_dict 在这个方法中，你创建了一个名为state_dict的字典对象，并将整个模型的状态字典存储在其中的一个键值对中，...

根据提示，补充代码，构建出满足打印输出要求结当实例化结果打印时结构如下，即为通过测试： LeNet( (conv): Sequential( (0): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (1): Sigmoid() (2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (3): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (4): Sigmoid() (5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (fc): Sequential( (0): Linear(in_features=256, out_features=120, bias=True) (1): Sigmoid() (2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (3): Sigmoid() (4): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True) ) )构的 LeNet 模型。

nn.Linear(in_features=256, out_features=120), nn.Sigmoid(), nn.Linear(in_features=120, out_features=84), nn.Sigmoid(), nn.Linear(in_features=84, out_features=10) ) def forward(self, x): x = ...

self.Feature = nn.Sequential(*list(resnet.children())[:8]) Convention(1024, 512, 3, 1, 1),Convention(512, 256, 3, 1, 1),)如何在其中加入vgg16

self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(4096, 1024), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(1024, 10)) def forward(self, x): x = self.Feature(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x ...

帮我写一个搭建resnet18模型的pytorch代码，要求模型中不要引用BasicBlock类，每一层包括第一层都用self.layer=nn.sequential()写，并且不要使用AdaptiveAvgPool2d

self.fc = nn.Linear(in_features=512, out_features=num_classes) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu1(x) x = self.layer1(x) + x x = self.layer2(x) + x x = self...

x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = x.view(-1, 64*7*7)写出forward里加入dropout层的变化

nn.Linear(in_features=64*7*7, out_features=1024), nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=1024, out_features=10)) def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = self.dropout1(x) # 加入dropout层 x = ...

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资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
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![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
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在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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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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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"