optional的简单代码

我理解了您的问题，以下是一个简单的可选参数代码实例:

function hello(name, greeting, optional) {
  if (optional) {
    console.log(greeting + ', ' + name + ' ' + optional);
  } else {
    console.log(greeting + ', ' + name);
  }
}

hello('John', 'Hello'); // 输出 "Hello, John"
hello('Mary', 'Hi', 'how are you?'); // 输出 "Hi, Mary how are you?"

请注意，optional参数是可选的，如果未提供该参数，则函数仍将按预期工作。

相关问题

Optional-RANSAC代码

以下是一个简单的 Python 实现 Optional-RANSAC（可选 RANSAC）算法的示例代码：

import numpy as np

def optional_ransac(data, model, n, k, t, d, f):
    """
    :param data: 数据集，每一行代表一个样本
    :param model: 用于拟合数据的模型
    :param n: 最小样本数量
    :param k: 最大迭代次数
    :param t: 阈值
    :param d: 拟合模型所需样本数量
    :param f: 可接受的错误率
    :return:
    """
    best_model = None
    best_inliers = None
    best_error = np.inf
    iterations = 0

    while iterations < k:
        samples = np.random.choice(data.shape[0], n, replace=False)
        maybe_inliers = data[samples, :]
        maybe_model = model.fit(maybe_inliers)
        also_inliers = []
        for i in range(data.shape[0]):
            if i not in samples:
                if model.error(data[i], maybe_model) < t:
                    also_inliers.append(i)
        if len(also_inliers) > d:
            all_inliers = np.concatenate((samples, also_inliers))
            better_model = model.fit(data[all_inliers, :])
            this_error = model.error(data[all_inliers, :], better_model)
            if this_error < best_error:
                best_model = better_model
                best_inliers = all_inliers
                best_error = this_error
        iterations += 1
        if len(best_inliers) > (1 - f) * data.shape[0]:
            break

    if best_model is not None:
        return best_model, best_inliers
    else:
        return None, None

其中，`data` 参数是数据集，每一行代表一个样本；`model` 参数是用于拟合数据的模型；`n` 参数是最小样本数量；`k` 参数是最大迭代次数；`t` 参数是阈值；`d` 参数是拟合模型所需样本数量；`f` 参数是可接受的错误率。函数返回最佳拟合模型和内点的下标。

Optional-RANSAC MATLAB代码

以下是一个简单的 MATLAB 实现可选 RANSAC 算法的示例代码：

function [bestModel, bestInliers] = optionalRANSAC(points, modelFn, distFn, inlierThresh, prob, maxIter, minInliers)
    bestModel = [];
    bestInliers = [];
    bestScore = 0;
    
    for i = 1:maxIter
        % 随机选择一些点来拟合模型
        sample = datasample(points, modelFn.numPoints, 'Replace', false);
        model = modelFn.fit(sample);
        
        % 计算所有点到该模型的距离，并找到符合阈值的点
        distances = distFn(points, model);
        inliers = distances < inlierThresh;
        
        % 如果符合阈值的点的数量太少，则跳过该模型
        numInliers = sum(inliers);
        if numInliers < minInliers
            continue;
        end
        
        % 使用选配 RANSAC 计算置信度分数
        pInlier = numInliers / length(points);
        score = (pInlier^modelFn.numPoints) * (1 - pInlier)^(length(points) - modelFn.numPoints);
        
        % 如果当前分数比之前的最好，则更新最佳模型和内点
        if score > bestScore
            bestModel = model;
            bestInliers = inliers;
            bestScore = score;
            
            % 根据概率计算最大迭代次数
            maxIter = log(1 - prob) / log(1 - bestScore);
        end
    end
end

其中，`points` 是一个 N x D 的矩阵，表示 N 个 D 维数据点；`modelFn` 是一个结构体，其中包含一个 `fit` 函数，用于拟合模型；`distFn` 是一个函数句柄，用于计算每个点到模型的距离；`inlierThresh` 是一个阈值，用于确定哪些点应该被认为是内点；`prob` 是一个概率值，用于控制算法的最大迭代次数；`maxIter` 是一个整数，用于限制算法的最大迭代次数；`minInliers` 是一个整数，用于指定模型应至少拟合多少个内点。

该函数返回两个输出参数：`bestModel` 是一个结构体，表示找到的最佳模型；`bestInliers` 是一个布尔向量，指示哪些点是内点。