# 定义目标函数 def func(x): return np.sum(x ** 2)

时间: 2023-10-13 08:04:30 浏览: 41
替换后的代码如下： ``` function dz = Fish_SEIR(t, z, k) beta1 = k(1); mu1 = k(2); gamma1 = k(3); delta1 = k(4); xi = k(5); dz = zeros(5, 1); dz(1) = -beta1 * z(1) * z(3) - xi * z(1); dz(2) = beta1 * z(1) * z(3) + xi * z(1) - mu1 * z(2); dz(3) = mu1 * z(2) - gamma1 * z(3); dz(4) = gamma1 * z(3) - delta1 * z(4); dz(5) = delta1 * z(4); end function y = Func_to_optimize(k0, z0, tspan0) load('fishdata.mat') T = tspan0(1):0.1:tspan0(2); [t, y] = ode45(@Fish_SEIR, T, z0, [], k0); cdata = cumsum(data); e = y(1:10:end) - cdata; y = sum(e.^2); end ``` 这里将原来的函数名 `Diff_report` 改为了 `Func_to_optimize`，并且在函数体内计算了模拟结果与数据之间的残差平方和，作为目标函数的返回值。

相关推荐

pdf

tensorflow2.x学习笔记十六：使用tf.function和Autograph提高代码性能

一、基本概念  AutoGraph是TF提供的一个非常具有前景的工具, 它能够将一... 在TF 2.x中, 由于默认为动态图, 计算会直接被执行, 也就是说, 我们不需要再进行以下操作： 定义计算图 会话执行 参数初始化 用scope定义
zip

func_vt.zip_site:www.pudn.com

针对硬件的测试程序，用于测试某种IC的功能测试，
pdf

Python 中 function(#) (X)格式 和 (#)在Python3.*中的注意事项

python 的语法定义和C++、matlab、java 还是很有区别的。 1. 括号与函数调用 def devided_3(x): return x/3. print(a) #不带括号调用的结果： print(a(3)) #带括号调用的结果：1 不带括号时，调用的是函数在内...

import numpy as np from scipy.optimize import minimize from scipy.stats import norm # 定义测试函数 def test_func(t): return np.sum(t**2 - 10 * np.cos(2 * np.pi * t) + 10) # 生成200个随机数据点 np.random.seed(42) X = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(200, 10)) y = np.apply_along_axis(test_func, 1, X) # 定义高斯模型 class GaussianProcess: def __init__(self, kernel, noise=1e-10): self.kernel = kernel self.noise = noise def fit(self, X, y): self.X = X self.y = y self.K = self.kernel(X, X) + self.noise * np.eye(len(X)) self.K_inv = np.linalg.inv(self.K) def predict(self, X_star): k_star = self.kernel(self.X, X_star) y_mean = k_star.T @ self.K_inv @ self.y y_var = self.kernel(X_star, X_star) - k_star.T @ self.K_inv @ k_star return y_mean, y_var # 定义高斯核函数 def rbf_kernel(X1, X2, l=1.0, sigma_f=1.0): dist = np.sum(X1**2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(X2**2, 1) - 2 * np.dot(X1, X2.T) return sigma_f**2 * np.exp(-0.5 / l**2 * dist) # 训练高斯模型 gp = GaussianProcess(kernel=rbf_kernel) gp.fit(X, y) # 预测新数据点 X_star = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(1, 10)) y_mean, y_var = gp.predict(X_star) # 计算精确值 y_true = test_func(X_star) # 输出结果 print("预测均值：", y_mean) print("预测方差：", y_var) print("精确值：", y_true) print("预测误差：", (y_true - y_mean)**2) print("预测方差是否一致：", np.isclose(y_var, gp.kernel(X_star, X_star)))

1. 首先定义了测试函数 test_func，用于计算输入向量的函数值。 2. 然后生成200个随机数据点，分别作为输入向量 X，并计算对应的函数值 y。 3. 定义了高斯过程模型 GaussianProcess，其中 kernel 参数指定...

import numpy as np import math from scipy import integrate def f(x): return math.sin(x)*math.sin(x) #复化梯形法 def func(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码1): 补充代码2 return sum1

补充代码2应该是sum1 += (f(x[i])+f(x[i+1]))*h/2，即每次计算两个端点的函数值并累加到总和中。最后返回总和sum1即可。 完整代码如下： import numpy as np import math from scipy import integrate def f...

# 定义昂贵的函数 def expensive_func(t): return np.sum(t**2 - 10*np.cos(2*np.pi*t) + 10) # 定义高斯核函数 def gaussian_kernel(x, y, theta): return np.exp(-theta * cdist(x, y)**2) # 定义对数似然函数 def log_likelihood(params, x, y): theta, sigma = params k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return -np.inf alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) return -0.5*y.T.dot(alpha) - np.sum(np.log(np.diag(L))) - 0.5*len(x)*np.log(2*np.pi) # 定义预测函数 def predict(x, y, x0, theta, sigma): k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) k0 = gaussian_kernel(x, x0.reshape(1, -1), theta) k00 = gaussian_kernel(x0.reshape(1, -1), x0.reshape(1, -1), theta) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return np.nan, np.nan alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) mu = k0.T.dot(alpha) v = k00 - k0.T.dot(np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, k0))) return mu, v # 生成随机数据 np.random.seed(666) X = np.random.uniform(-20, 20, size=(200, 10)) y = np.array([expensive_func(x) for x in X]) # 优化超参数 initial_params = [1, 1] bounds = [(1e-5, None), (1e-5, None)] res = minimize(lambda params: -log_likelihood(params, X, y), initial_params, bounds=bounds) theta, sigma = res.x # 在随机点上进行预测 x0 = np.random.uniform(-20, 20, size=(1, 10)) mu, v = predict(X, y, x0, theta, sigma) # 计算误差 exact_val = expensive_func(x0) error = (exact_val - mu)**2 print("预测误差:", error) print("预测方差:", v)注释一下

其中定义了一个昂贵的函数 expensive_func，该函数实现了在给定输入的情况下进行昂贵计算的功能。然后定义了一个高斯核函数 gaussian_kernel，用于计算输入数据的协方差矩阵。接着定义了对数似然函数 log_...

解释这段代码 def func(x, A, b): # 计算目标函数的值 return np.linalg.norm(np.dot(A, x) - b)

这段代码定义了一个函数func，用于计算无约束优化问题的目标函数值。该函数的输入参数包括优化变量x、系数矩阵A和常数向量b，输出为目标函数的值。 在该函数中，通过np.dot(A, x) - b计算了目标函数的...

请在不影响结果的条件下改变代码的样子：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return func(x1,x2); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]),...

import numpy as np from scipy.optimize import fmin_tnc # 定义目标函数 def negative_log_likelihood(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算负对数似然函数 neg_log_likelihood = -np.sum(y*np.log(y_pred) + (1-y)*np.log(1-y_pred)) return neg_log_likelihood # 定义计算梯度的函数 def gradient(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算梯度 grad = np.dot(X.T, y_pred - y) return grad # 定义计算海森矩阵的函数 def hessian(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算海森矩阵 H = np.dot(X.T * y_pred * (1 - y_pred), X) return H # 定义信赖域和局部线性近似方法 def trust_region_newton(theta_init, X, y, radius=0.1, max_iter=100): theta = theta_init for i in range(max_iter): # 计算梯度和海森矩阵 grad = gradient(theta, X, y) H = hessian(theta, X, y) # 使用信赖域方法求解更新量 p = fmin_tnc(func=lambda p: np.dot(grad, p) + 0.5*np.dot(p.T, np.dot(H, p)), x0=np.zeros_like(theta), fprime=lambda p: np.dot(H, p) + grad, args=(X, y), bounds=None) # 更新参数 theta += p[0] return theta # 生成随机数据集 n_samples, n_features = 1000, 10 X = np.random.normal(size=(n_samples, n_features)) y = np.random.binomial(1, 0.5, size=n_samples) # 初始化参数 theta_init = np.zeros(n_features) # 求解最大似然估计 theta_ml = trust_region_newton(theta_init, X, y) print("最大似然估计的参数为：", theta_ml)

这段代码主要是用信赖域和局部线性近似方法求解...具体来说，模型预测值为sigmoid函数(np.dot(X, theta))，而负对数似然函数则是对y_pred进行了sigmoid函数的逆变换，即-y*np.log(y_pred) - (1-y)*np.log(1-y_pred)。

import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('file.xlsx') # 定义多项式拟合函数 def poly_func(x, *coefficients): return sum([c * x ** i for i, c in enumerate(coefficients)]) # 存储拐点坐标的列表 turning_points = [] # 遍历每一行数据 for index, row in df.iterrows(): # 跳过空行 if pd.isnull(row).all(): continue # 获取当前行的数据 x = np.arange(len(row)) y = row.values # 进行多项式拟合 coefficients, _ = curve_fit(poly_func, x, y) # 寻找拐点 turning_point_indices = np.where(np.diff(np.sign(np.diff(y))) != 0)[0] + 1 turning_point_coordinates = [(x[i], y[i]) for i in turning_point_indices] # 添加到拐点列表 turning_points.append(turning_point_coordinates) # 创建新的DataFrame用于存储拐点坐标 new_df = pd.DataFrame(turning_points, columns=[f'拐点{i+1}坐标' for i in range(len(turning_points[0]))]) # 将结果保存到新的Excel文件 new_df.to_excel('拐点坐标.xlsx', index=False) 用Python写一段代码实现一下功能：对file.xlsx文件进行按行读取，自动跳过空行，对每行用六次多项式拟合，求出每行的拐点。将每行的拐点坐标存到新的Excel文件中

return sum([c * x ** i for i, c in enumerate(coefficients)]) # 存储拐点坐标的列表 turning_points = [] # 遍历每一行数据 for index, row in df.iterrows(): # 跳过空行 if pd.isnull(row).all(): ...

import numpy as np import math from scipy import integrate#复化辛普森法 def func1(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码3): 补充代码4 return sum1

补充代码3应该是 n，因为需要对区间 [a,b] 进行 n 段划分。 补充代码4应该是 sum1 += f(x[i])，因为... sum1 += f(x[i]) + 4*f((x[i]+x[i+1])/2) + f(x[i+1]) return sum1*h/6 其中 f 是被积函数。

#复化辛普森法 def func1(a,b,n,f): x = np.linspace(a,b,n+1) sum1 = 0 h =(b-a)/n for i in range(补充代码3): 补充代码4 return sum1

sum1 += 2*f(x[i]) 这里使用了复化辛普森公式来进行数值积分，对于区间[a,b]，将其等分成n个小区间，每个小区间的长度为h=(b-a)/n，然后在每个小区间上分别使用三点公式计算积分，最终得到数值积分的近似值。

import numpy as np from scipy.optimize import minimize # 定义罚函数 def obj_func(x, A, b, lam):     return np.linalg.norm(A @ x - b) ** 2 + lam * np.sum(np.maximum(0, -x)) # 定义罚函数的梯度 def grad_obj_func(x, A, b, lam):     return 2 * A.T @ (A @ x - b) - lam * np.array([1 if i < 0 else 0 for i in x]) # 定义追踪函数 def basis_pursuit(A, b, lam):     n = A.shape[1]     x0 = np.zeros(n)     res = minimize(obj_func, x0, args=(A, b, lam), method='L-BFGS-B', jac=grad_obj_func)     return res.x # 测试代码 A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) b = np.array([6, 15, 24]) lam = 0.1 x = basis_pursuit(A, b, lam) print(x)

其中 obj_func 是罚函数，grad_obj_func 是罚函数的梯度，basis_pursuit 是基础追踪算法的实现函数。在测试代码部分，定义了一个 3x3 的系数矩阵 A 和一个长度为 3 的常数向量 b，以及一个正则化参数 lam。调用 ...

python代码用遗传算法求y=sin(x)的最小值(-np.pi<x<np.pi)

return int((x + np.pi) / (2 * np.pi) * (2**16 - 1)) def decode(x): # 将编码后的整数映射回[-pi, pi]的实数范围内 return (x / (2**16 - 1)) * 2 * np.pi - np.pi # 定义遗传算法参数 POP_SIZE = 100 # ...

def create_laplacian_dict(self): # 拉普拉斯字典 def symmetric_norm_lap(adj): # rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0 d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt) norm_adj = d_mat_inv_sqrt.dot(adj).dot(d_mat_inv_sqrt) return norm_adj.tocoo() def random_walk_norm_lap(adj): # 传入邻接矩阵 rowsum = np.array(adj.sum(axis=1)) # 行总和 d_inv = np.power(rowsum, -1.0).flatten() d_inv[np.isinf(d_inv)] = 0 d_mat_inv = sp.diags(d_inv) norm_adj = d_mat_inv.dot(adj) return norm_adj.tocoo() # 归一化的邻接稀疏矩阵 if self.laplacian_type == 'symmetric': # 解释器默认的是random—walk norm_lap_func = symmetric_norm_lap elif self.laplacian_type == 'random-walk': norm_lap_func = random_walk_norm_lap # 拉普拉斯的功能就用这个 else: raise NotImplementedError self.laplacian_dict = {} for r, adj in self.adjacency_dict.items(): self.laplacian_dict[r] = norm_lap_func(adj) A_in = sum(self.laplacian_dict.values()) self.A_in = self.convert_coo2tensor(A_in.tocoo())

如果选择对称归一化，就使用函数symmetric_norm_lap，如果选择随机游走归一化，就使用函数random_walk_norm_lap。然后遍历邻接矩阵字典，对每一个邻接矩阵都进行相应的归一化操作，最后将所有的归一化邻接矩阵相加，...

编写一个程序，要求用Simpson法则计算Jm(x)的值，Jm(x)函数为一个对o的积分，积分函数为cos(m*o-x*sin(o)),积分上下限分别为3.1416和0，取N=1000，在一幅图中分别画出m=0，m=1，m=2时的Jm(x)函数图像，x的取值范围是0到20.

return h/3 * (y[0] + 4*np.sum(y[1:N:2]) + 2*np.sum(y[2:N-1:2]) + y[N]) # 计算Jm(x)的值 def Jm(m, x): a = 0 b = np.pi N = 1000 return simpson(lambda o: func(o, m, x), a, b, N) # 绘制图像 x = np....

随机向量x 服从 p 元正态分布 ，回归系数b=(1,2,3.....p) , 给定 x的条件下，y是0或1，y取1的概率是标准正态发布到bx上的积分，从上述模型中产生独立同分布观测样本 .用下降搜索算法goldstein和牛顿方向全部结合算出b的极大似然估计（b的范围在（1，2，3，。。。。p)附近）的python代码以及运算结果

alpha = np.sum(r**2) / np.sum(p * func(p, x)) x = x + alpha * p r_next = r - alpha * func(p, x) beta = np.sum(r_next**2) / np.sum(r**2) p = r_next + beta * p r = r_next if np.sum(r**2) < tol: ...

以下代码有什么问题def cal_total_distance(routine): '''The objective function. input routine, return total distance. cal_total_distance(np.arange(num_points)) ''' num_points, = routine.shape return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 蚁群算法 from sko.ACA import ACA_TSP aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=200, distance_matrix=distance_matrix) best_x, best_y = aca.run() fig, ax = plt.subplots(1, 2) best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]]) best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :] ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r') pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1]) plt.show() print(best_points_) print(best_y)

1. 在函数 cal_total_distance 中，变量 num_points 没有定义，应该在调用该函数之前定义该变量。 2. 在代码中缺少必要的库导入，如 numpy 和 matplotlib 库，需要在代码开头导入这些库。 下面是修改后的...

Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/例子.py", line 53, in <module> theta_ml = trust_region_newton(theta_init, X, y) File "D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/例子.py", line 37, in trust_region_newton p = minimize(lambda p: np.dot(grad, p) + 0.5*np.dot(p.T, np.dot(H, p)), File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\scipy\optimize\_minimize.py", line 626, in minimize constraints = standardize_constraints(constraints, x0, meth) File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\scipy\optimize\_minimize.py", line 987, in standardize_constraints constraints[i] = old_constraint_to_new(i, con) File "D:\pycharm\projects\venv\lib\site-packages\scipy\optimize\_constraints.py", line 549, in old_constraint_to_new raise ValueError("Unknown constraint type '%s'." % con['type']) ValueError: Unknown constraint type 'trust-region'.

# 定义目标函数 def negative_log_likelihood(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算负对数似然函数 neg_log_likelihood = -np.sum(y*np.log(y_pred) + (1-y)*np.log(1-y_pred)) ...

最新推荐

recommend-type

yolov5-face-landmarks-opencv

yolov5检测人脸和关键点，只依赖opencv库就可以运行，程序包含C++和Python两个版本的。 本套程序根据https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face 里提供的训练模型.pt文件。转换成onnx文件， 然后使用opencv读取onnx文件做前向推理，onnx文件从百度云盘下载，下载 链接：https://pan.baidu.com/s/14qvEOB90CcVJwVC5jNcu3A 提取码：duwc 下载完成后，onnx文件存放目录里，C++版本的主程序是main_yolo.cpp，Python版本的主程序是main.py 。此外，还有一个main_export_onnx.py文件，它是读取pytorch训练模型.pt文件生成onnx文件的。 如果你想重新生成onnx文件，不能直接在该目录下运行的，你需要把文件拷贝到https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face 的主目录里运行，就可以生成onnx文件。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

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
recommend-type

实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势： - **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。 - **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2． 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"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
recommend-type

实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
recommend-type

导入numpy库，创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵，将两个矩阵分别打印出来，计算两个数组的点积并打印出来。（random.randn()、dot（）函数）

可以的，以下是代码实现： ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。