z = np.maximum(z, 0.)

时间: 2023-02-05 10:38:02 浏览: 50
z = np.maximum(z, 0.) 这行代码中的 np.maximum 函数会对 z 中的每一个元素取其与 0 之间的最大值。例如，如果 z 中有一个元素是 -1，那么 np.maximum(z, 0.) 将会将这个元素变为 0。 这个操作常常被称为 “ReLU 激活”，因为它是一种常用的深度学习激活函数，名为 Rectified Linear Unit (ReLU)。ReLU 将所有小于等于 0 的元素转换为 0，而其它元素保持不变。 简而言之，这行代码的作用是将 z 中的所有小于等于 0 的元素变为 0。
相关问题

z = np.maximum(x, y)

z = np.maximum(x, y) 表示将数组 x 和 y 中对应位置的元素作比较，取出较大的元素放到新数组 z 中，即： 如果 x[i] > y[i]，则 z[i] = x[i] 如果 x[i] ≤ y[i]，则 z[i] = y[i] 例如： x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = np.maximum(x, y) 则 z 的值为 [4, 5, 6]。

from bm3d import bm3d_rgb from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr from PIL import Image import argparse import os import torch import numpy as np from torchvision.utils import save_image def main(): imagename = './test_image1/(1271).jpg' save_dir = 'test_result' save_path = 'noise' y = np.array(Image.open(imagename)) / 255 noise_type = 'g3' noise_var = 0.02 seed = 0 noise, psd, kernel = get_experiment_noise(noise_type, noise_var, seed, y.shape) z = np.atleast_3d(y) + np.atleast_3d(noise) y_est = bm3d_rgb(z, psd) psnr = get_psnr(y, y_est) print("PSNR:", psnr) y_est = np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1) z_rang = np.minimum(np.maximum(z, 0), 1) z_rang = torch.from_numpy(np.transpose(z_rang, (2, 0, 1))).float() y_est = torch.from_numpy(np.transpose(y_est, (2, 0, 1))).float() denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg') save_image(y_est, denoise_img_path) noise_img_path = os.path.join(save_path, 'noise.jpg') save_image(z_rang, noise_img_path) if __name__ == '__main__': main()改为对灰度图处理

可以将代码中的`bm3d_rgb`函数改为`bm3d`函数，同时将读入图像的方式改为读入灰度图像即可。具体代码如下： ``` from bm3d import bm3d from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr from PIL import Image import argparse import os import torch import numpy as np from torchvision.utils import save_image def main(): imagename = './test_image1/(1271).jpg' save_dir = 'test_result' save_path = 'noise' y = np.array(Image.open(imagename).convert('L')) / 255 noise_type = 'g3' noise_var = 0.02 seed = 0 noise, psd, kernel = get_experiment_noise(noise_type, noise_var, seed, y.shape) z = y + noise y_est = bm3d(z, psd) psnr = get_psnr(y, y_est) print("PSNR:", psnr) y_est = np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1) z_rang = np.minimum(np.maximum(z, 0), 1) z_rang = torch.from_numpy(z_rang).unsqueeze(0).float() y_est = torch.from_numpy(y_est).unsqueeze(0).float() denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg') save_image(y_est, denoise_img_path) noise_img_path = os.path.join(save_path, 'noise.jpg') save_image(z_rang, noise_img_path) if __name__ == '__main__': main() ```

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在numpy库中，np.newaxis是一个非常有用的特性，它允许你在数组操作中添加新的轴，从而改变数组的维度。这个特性在处理多维数组时尤其有用，可以帮助我们更灵活地进行索引、拼接和计算。下面我们将深入探讨np....

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

Z = Z.reshape(xx.shape) # 绘制轮廓和训练样本 plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def ...

N = len(RV_5min) - 1 RV_real_pred = np.zeros(N+1) RV_real_uub = np.zeros(N+1) RV_real_llb = np.zeros(N+1) RV_real_pred[0] = RV_5min[0] RV_real_uub[0] = RV_5min[0] RV_real_llb[0] = RV_5min[0] alpha=0.05 z_alpha = norm.ppf(1-alpha/2) for i in range(N): RV_real_pred[i+1] = c + beta*RV_5min[i] RV_real_uub[i+1] = RV_real_pred[i+1] + z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_diff))*np.sqrt(1+beta**2) RV_real_llb[i+1] = RV_real_pred[i+1] - z_alpha*np.sqrt(np.var(RV_diff))*np.sqrt(1+beta**2) plt.plot(RV_5.index, np.maximum(0, RV_real_pred), 'k:') plt.plot(RV_5.index, np.maximum(0, RV_real_uub), 'r--', RV_5.index, np.maximum(0, RV_real_llb), 'r--') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('RV') plt.legend(['Predicted', 'Upper Bound', 'Lower Bound']) plt.show() 画图x和y的长度不一样怎么改

plt.plot(RV_5min.index, np.maximum(0, RV_real_uub), 'r--', RV_5min.index, np.maximum(0, RV_real_llb), 'r--') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('RV') plt.legend(['Predicted', 'Upper Bound', 'Lower Bound'])...

import numpy as np from scipy.stats import norm # Parameters S0 = 1.5 # initial FX rate U = 1.7 # upper barrier level L = 1.2 # lower barrier level X = 1.4 # strike price T = 1.0 # time to maturity r = 0.03 # risk-free rate rf = 0.0 # foreign interest rate sigma = 0.12 # volatility # Simulation settings M = 100000 # number of Monte Carlo simulations N = 252 # number of time steps # Time and step size dt = T / N t = np.linspace(0, T, N+1) # Simulate FX rates Z = np.random.standard_normal((M, N)) S = np.zeros((M, N+1)) S[:, 0] = S0 for i in range(N): S[:, i+1] = S[:, i] * np.exp((r-rf - 0.5*sigma**2)*dt + sigma*np.sqrt(dt)*Z[:, i]) # Compute option payoff payoff = np.zeros(M) for i in range(M): # Check if the option has knocked out if np.any((S[i, 21:126] > U) | (S[i, 201:231] < L) | (S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)): payoff[i] = 0 else: payoff[i] = np.maximum(S[i, -1] - X, 0) # Compute option price and standard deviation using Monte Carlo simulation discount_factor = np.exp(-r*T) option_price = discount_factor * np.mean(payoff) std_dev = np.std(payoff) print("Option price:", option_price) print("Standard deviation:", std_dev) # Compute option delta using finite difference method delta = np.zeros(N+1) delta[0] = norm.cdf((np.log(S0/X) + (r-rf + 0.5*sigma**2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))) for i in range(1, N+1): Si = S[:, i] Si_minus_1 = S[:, i-1] Ci = np.maximum(Si-X, 0) Ci_minus_1 = np.maximum(Si_minus_1-X, 0) delta[i] = np.mean((Ci - Ci_minus_1) / (Si - Si_minus_1)) * np.exp(-r*dt) print("Option delta:", delta[-1]) File "<ipython-input-2-57deb9637f96>", line 34, in <module> if np.any((S[i, 21:126] > U) | (S[i, 201:231] < L) | (S[i, -1] < 1.3) | (S[i, -1] > 1.8)): ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (105,) (30,)

这个错误是因为 (S[i, 201:231] ) 中的切片操作导致了形状不兼容的问题。根据你的代码，S 是一个 (M, N+1) 的数组，所以 S[i, 201:231] 的形状是 (30,)，而 (S[i, 21:126] > U) 和 (S[i, -1] ) | (S[i,...

def relu(z): """ Activate function """ return np.maximum(0, z)

在上述代码中，通过使用NumPy库的maximum函数，将输入z与0比较，取较大的值作为输出。这样可以实现输入为正数时的线性输出，而输入为负数时的输出为0。这种非线性的激活函数能够增加神经网络模型的表达能力。 在...

import numpy as np def sigmoid(x): # the sigmoid function return 1/(1+np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def get_param(self): # helper function to return the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # returns: # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the input matrix # compute the loss and return the loss X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood def compute_grad(self, X, t): # X: feature matrix of shape [N, d] # grad: shape of [d, 1] # NOTE: return the average gradient, NOT the sum. def update(self, grad, lr=0.001): # update the weights # by the gradient descent rule def fit(self, X, t, lr=0.001, max_iters=1000, eps=1e-7): # implement the .fit() using the gradient descent method. # args: # X: input feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # lr: learning rate # max_iters: maximum number of iterations # eps: tolerance of the loss difference # TO NOTE: # extend the input features before fitting to it. # return the weight matrix of shape [indim+1, 1] def predict_prob(self, X): # implement the .predict_prob() using the parameters learned by .fit() # X: input feature matrix of shape [N, d] # NOTE: make sure you extend the feature matrix first, # the same way as what you did in .fit() method. # returns the prediction (likelihood) of shape [N, ] def predict(self, X, threshold=0.5): # implement the .predict() using the .predict_prob() method # X: input feature matrix of shape [N, d] # returns the prediction of shape [N, ], where each element is -1 or 1. # if the probability p>threshold, we determine t=1, otherwise t=-1

X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood z = X_ext @ self.w y = sigmoid(z) loss = -np.mean(t * np.log(y) + (1 - t) * np.log(1 - y)) return loss...

def setgparam(self, Lx2, Ly2, Lz2, timesteps, moltypel, maxr, binsize,numsteps): # uses side lengths to set the maximum radius for box and number of bins # also sets the first line using data on firststep and number of atoms firststep = numsteps-timesteps if maxr == None: maxr = min(Lx2, Ly2, Lz2) else: maxr = float(maxr) numbins = int(np.ceil(maxr / binsize)) count = firststep g = np.zeros((len(moltypel), len(moltypel), numbins)) return maxr, numbins, count, g, firststep

其中输入的参数包括 Lx2, Ly2, Lz2，分别代表模拟系统在 x, y, z 方向上的尺寸；timesteps 代表模拟的总步数；moltypel 是一个列表，包含不同分子的类型；maxr 代表最大半径；binsize 代表每个 bin 的大小；numsteps...

Here are the detail information provided in PPTs:The option is an exotic partial barrier option written on an FX rate. The current value of underlying FX rate S0 = 1.5 (i.e. 1.5 units of domestic buys 1 unit of foreign). It matures in one year, i.e. T = 1. The option knocks out, if the FX rate:1 is greater than an upper level U in the period between between 1 month’s time and 6 month’s time; or,2 is less than a lower level L in the period between 8th month and 11th month; or,3 lies outside the interval [1.3, 1.8] in the final month up to the end of year.If it has not been knocked out at the end of year, the owner has the option to buy 1 unit of foreign for X units of domestic, say X = 1.4, then, the payoff is max{0, ST − X }.We assume that, FX rate follows a geometric Brownian motion dSt = μSt dt + σSt dWt , (20) where under risk-neutrality μ = r − rf = 0.03 and σ = 0.12.To simulate path, we divide the time period [0, T ] into N small intervals of length ∆t = T /N, and discretize the SDE above by Euler approximation St +∆t − St = μSt ∆t + σSt √∆tZt , Zt ∼ N (0, 1). (21) The algorithm for pricing this barrier option by Monte Carlo simulation is as described as follows:1 Initialize S0;2 Take Si∆t as known, calculate S(i+1)∆t using equation the discretized SDE as above;3 If Si+1 hits any barrier, then set payoff to be 0 and stop iteration, otherwise, set payoff at time T to max{0, ST − X };4 Repeat the above steps for M times and get M payoffs;5 Calculate the average of M payoffs and discount at rate μ;6 Calculate the standard deviation of M payoffs.

Ci = np.maximum(Si-X, 0) Ci_minus_1 = np.maximum(Si_minus_1-X, 0) delta[i] = np.mean((Ci - Ci_minus_1) / (Si - Si_minus_1)) * np.exp(-r*dt) print("Option delta:", delta[-1]) This code uses ...

我需要一个贝叶斯优化的代码，拟合目标函数使用高斯过程，采样函数使用期望提高算法，不要调用高斯过程和贝叶斯的包，并书写足够的注释，在最后使用所写的算法优化z=sin2x+cos2y在取值空间上的最大值

return np.sin(2 * x[0]) + np.cos(2 * x[1]) # 定义变量的取值范围 bounds = [(-5, 5), (-5, 5)] # 创建一个贝叶斯优化对象 bo = BayesianOptimization(f, bounds) # 进行优化，最大迭代次数为20次 x_opt, y_...

%AR（1）预测 % 计算AR(1)模型参数 RV_diff = diff(RV_real); X_ar = RV_real(2:end)'; Y_ar = RV_real(1:end-1)'; beta = 0.8; c = 0; RV_real_pred = zeros(1,N+1); RV_real_uub = zeros(1,N+1); RV_real_llb = zeros(1,N+1); RV_real_pred(1) = RV_real(1); RV_real_uub(1) = RV_real(1); RV_real_llb(1) = RV_real(1); for i = 1:N RV_real_pred(i+1) = c + beta*RV_real(i); RV_real_uub(i+1) = RV_real_pred(i+1) + z_alpha*sqrt(var(RV_diff))*sqrt(1+beta^2); RV_real_llb(i+1) = RV_real_pred(i+1) - z_alpha*sqrt(var(RV_diff))*sqrt(1+beta^2); end % 绘制图形 t = 0:dt:T; hold on; plot(t,max(0,RV_real_pred),'k:'); plot(t,max(0,RV_real_uub),'r--',t,max(0,RV_real_llb),'r--'); 改成python代码

plt.plot(t, np.maximum(0, RV_real_uub), 'r--', t, np.maximum(0, RV_real_llb), 'r--') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('RV') plt.legend(['Predicted', 'Upper Bound', 'Lower Bound']) plt.show()

这是functions.py文件，记录要用到的函数

return np.maximum(0, x) def softmax(x): exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True) def cross_entropy(y_pred, y_true): m = y_pred.shape[0] p = softmax(y_pred) log_...

在SVM中，linear_svm.py、linear_classifier.py和svm.ipynb中相应的代码

margins = np.maximum(0, scores - correct_scores[:, np.newaxis] + 1) margins[range(num_train), y_batch] = 0 loss = np.sum(margins) / num_train + 0.5 * self.reg * np.sum(self.W * self.W) num_pos = ...

activations.py代码

return np.maximum(0, Z) def sigmoid(Z): """ sigmoid 激活函数 """ return 1 / (1 + np.exp(-Z)) def tanh(Z): """ tanh 激活函数 """ return np.tanh(Z) 在这个示例中，我们使用 numpy 库实现了...

use python to finish this task.please show me the code 1) Replicate the same numerical experiments as the examples for pricing barrier option in the PPTs.

S0 = 100.0 # initial stock price K = 100.0 # strike price T = 1.0 # time to maturity r = 0.05 # risk-free rate sigma = 0.2 # volatility H = 90.0 # barrier level # Simulation settings M = 100000 # ...

已知一帧点云的检测结果（x， y， z， w， h， l， yaw），calib知道文件所在路径格式为kitti数据集的格式，图像的shape。要得到同一帧2D图像的检测框（x1，y1，x2，y2）保证检测框在图像内和alpha朝向角，要求用Python写出一个函数，写出代码并给出实例。

x1 = np.maximum(0, np.min(corners_2d[0, :])) y1 = np.maximum(0, np.min(corners_2d[1, :])) x2 = np.minimum(image_shape[1], np.max(corners_2d[0, :])) y2 = np.minimum(image_shape[0], np.max(corners_...

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qml+ffmpeg编写视频播放器

QML (Qt Markup Language) 和 FFmpeg 的结合可以用于创建功能丰富的视频播放器。QML 是一种声明式的、基于模型视图的用户界面语言，它是 Qt 框架的一部分，非常适合构建跨平台的应用程序。FFmpeg 则是一个强大的多媒体框架，特别擅长处理音频和视频流。 在 QML 中编写视频播放器，通常会用到以下几个步骤： 1. **设置环境**：首先确保你已经在项目中安装了 Qt 开发工具，并配置好 FFmpeg 库，这通常是通过系统库或包含 FFmpeg 源码的 build 配置完成。 2. **引入模块**：在 QML 文件中引入 `QtQuick.Controls`
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CAN总线在汽车智能换档系统中的作用与实现

"CAN总线在汽车智能换档系统中的应用" 本文主要探讨了CAN（Controller Area Network）总线在汽车智能换档系统中的应用，该系统旨在使自动变速器具备人类驾驶者的智能，能够根据行驶环境和驾驶者的需求进行自主换档。CAN总线作为一种高效的车辆通信协议，其特点包括高可靠性、低延迟和多节点通信能力，这使其成为汽车电子控制系统之间通讯的理想选择。 首先，CAN总线具有抗干扰性强、数据传输速度快、错误检测能力强等特点，适合汽车内复杂的电磁环境。其双绞线设计可以有效抑制电磁干扰，确保数据传输的准确性和稳定性。此外，CAN总线允许多个控制单元（如自动变速器ECU、电喷发动机ECU和制动防抱死ECU）同时通信，避免了信号冲突，提高了系统的响应速度。 在汽车智能换档系统中，CAN总线的应用具有重大意义。它能够实现各ECU之间的实时数据交换，例如，自动变速器ECU可以获取发动机的转速、车速以及油门深度等信息，从而判断最佳换档时机；电喷发动机ECU则可以接收变速器的状态信息，优化发动机性能；而制动防抱死ECU则可以通过CAN总线获取车轮速度，确保在紧急刹车时提供最适宜的制动力分配。 基于CAN总线的智能换档系统结构通常包括一个中央控制器和多个分布式节点。中央控制器负责协调整个系统的运行，而各个节点（如ECU）则执行特定任务，并通过CAN总线发送和接收信息。通信原则通常遵循CAN协议的仲裁、错误处理和数据帧结构，确保数据在复杂网络中的正确传输。 在数据流动结构上，自动变速器ECU会向其他ECU发送换档请求，电喷发动机ECU根据这些请求调整喷油量和点火时间，同时制动防抱死ECU监控车轮状态以防止抱死。这些数据流通过CAN总线形成一个闭环控制系统，使得汽车能够根据实时工况和驾驶者的意图做出快速、精确的反应。 CAN总线在汽车智能换档系统中的应用，显著提升了汽车电子控制系统的智能化水平，不仅增强了驾驶体验，还提高了汽车的燃油效率和安全性。随着汽车电子技术的发展，CAN总线在汽车行业的应用将更加广泛，为未来的智能交通系统奠定了坚实的基础。
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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