optional的简单代码
时间: 2023-09-04 09:15:09 浏览: 77
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:
```python
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:
```matlab
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。
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