解释 w = @(it) ((max_iter - it) - (iw(1) - iw(2)))/max_iter + iw(2);

时间: 2023-11-03 08:04:24 浏览: 131
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G_S_ITER.rar_G-S

这是一个MATLAB中的匿名函数，用于计算一个参数w。其中it表示当前的迭代次数，max_iter和iw是事先定义好的变量。 这个函数的计算过程如下：首先用max_iter减去it得到当前迭代次数距离总迭代次数的剩余次数，然后除以max_iter得到一个0到1之间的比例值。接着，将这个比例值减去(iw(1)-iw(2))/max_iter，再加上iw(2)，就得到了最终的w值。这个w值在iw(2)和iw(1)之间变化，可以用于控制算法的收敛速度。 总之，这个函数的作用是根据当前迭代次数计算出一个在iw(2)和iw(1)之间变化的参数w，用于控制算法的收敛速度。
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k-means-master.zip_K means matlab_K._happenedzix_k-means_k-means

for iter = 1:max_iters % 分配阶段 labels = assign_cluster(data, centroids); % 更新阶段 centroids = update_centroids(data, labels, num_clusters); % 检查是否收敛 if is_converged(centroids, ...

w = @(it) ((max_iter - it) - (iw(1) - iw(2)))/max_iter + iw(2);

举个例子，如果 max_iter 是 100，iw(1) 是 0.9，iw(2) 是 0.1，那么当 it 是 0 时，w 的值是 0.1；当 it 是 50 时，w 的值是 0.5；当 it 是 99 时，w 的值是 0.9。这样可以让权重因子在迭代过程...

解释 pm = @(it) (1-(it-1)/(max_iter-1))^(1/mu);

这个函数的计算过程如下：首先用it减去1得到当前迭代次数减去1，用max_iter减去1得到总迭代次数减去1，然后将这两个值相除得到一个0到1之间的比例值。接着，用1减去这个比例值，再用1/mu次方，就得到了最终的pm值。...

pm = @(it) (1-(it-1)/(max_iter-1))^(1/mu);是什么意思

其中 max_iter 表示最大迭代次数，mu 是一个超参数，表示函数的凸度。这个函数的作用是控制迭代次数对算法优化效果的影响，随着迭代次数的增加，函数值不断减小，但是下降速度逐渐变缓，即在后期迭代时更加关注局部...

解释下codec_priority = cp_iter->second;

那么cp_iter->second就是该键值对中的“值”，即该编解码器的优先级，将其赋值给codec_priority变量。 需要注意的是，在赋值之前，应该先检查cp_iter是否指向了codec_priorities_容器中的某个有效元素。如果cp_iter...

imputer = IterativeImputer(max_iter=10, random_state=0)

- max_iter：一个整数，表示在停止之前插补器应该进行的最大迭代次数。每次迭代，每个特征都是通过所有其他特征的回归来插补的。默认值是 10。 - random_state：一个整数或一个 RandomState 实例，用于初始化...

class SeqDataLoader: #@save def __init__(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens): if use_random_iter: self.data_iter_fn = seq_data_iter_random else: self.data_iter_fn = seq_data_iter_sequential self.corpus, self.vocab = load_corpus_time_machine(max_tokens) self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_steps def __iter__(self): return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

类的输入参数包括batch_size（批量大小）、num_steps（每个序列的时间步数）、use_random_iter（是否使用随机迭代器）和max_tokens（最大标记数）。 在类的初始化函数中，根据use_random_iter的值选择seq_data_iter...

model = KMeans(n_clusters=clusters,verbose=1,max_iter=100,tol=0.01,n_init=3)

KMeans算法是一种迭代聚类算法，max_iter指定了最大迭代次数。 4. tol：迭代停止阈值。当两次迭代聚类结果的变化小于tol时，算法停止迭代。 5. n_init：初始化次数。KMeans算法采用随机初始化的方式，n_init指定了...

解释ica = mne.preprocessing.ICA(n_components=20, random_state=97, max_iter=800)

这是使用MNE-Python包中的ICA函数创建了一个ICA对象，其中参数n_components指定独立成分分解的数量，random_state用于控制随机数生成器的种子，max_iter指定在算法中使用的最大迭代次数。ICA（独立成分分析）是一种...

def beam_size(image, mask_diameters=3, corner_fraction=0.035, nT=3, max_iter=25, phi=None):

wz = w0 * sqrt(1 + pow(z/zR, 2)) * sqrt(1 + pow(std_dev/mean_value[0], 2)); // 如果计算出来的激光束尺寸与上一次迭代的结果相同，就退出迭代 if (abs(wz - wz_old) < 1e-10) { break; } wz_old = wz; ...

下列代码出现nan int错误，请解决：float smoothCot() { float err = -1; cogs.clear(); v_end = mesh.vertices_end(); // for (v_it = mesh.vertices_begin(); v_it != v_end; ++v_it) { cog[0] = cog[1] = cog[2] = valence = 0.0; //cout << valence<<"1" << endl; for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) { double cot_weight = 0.0; MyMesh::HalfedgeHandle heh = mesh.find_halfedge(*v_it, *vv_it); if (!mesh.is_boundary(heh)) { MyMesh::HalfedgeHandle prev_heh = mesh.prev_halfedge_handle(heh); MyMesh::HalfedgeHandle next_heh = mesh.next_halfedge_handle(heh); MyMesh::VertexHandle prev_vh = mesh.to_vertex_handle(prev_heh); MyMesh::VertexHandle next_vh = mesh.to_vertex_handle(next_heh); MyMesh::Point prev_p = mesh.point(prev_vh); MyMesh::Point curr_pi = mesh.point(*v_it); MyMesh::Point curr_pj = mesh.point(*vv_it); MyMesh::Point next_p = mesh.point(next_vh); double cot_alpha = cot(curr_pi - prev_p, curr_pj - prev_p); double cot_beta = cot(curr_pi - next_p, curr_pj - next_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; //cout << cot_weight<<"2" << endl; } cog += cot_weight *( mesh.point(*vv_it)-mesh.point(*v_it)); valence += cot_weight; //cout << valence<<"3" << endl; } cogs.push_back(cog / valence); } for (v_it = mesh.vertices_begin(), cog_it = cogs.begin(); v_it != v_end; ++v_it, ++cog_it) { if (!mesh.is_boundary(*v_it)) { MyMesh::Point p = mesh.point(*v_it); //*cog_it += mesh.point(*v_it); err = max(err, (p - *cog_it).norm()); mesh.set_point(*v_it, *cog_it); } } return err; }

for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) { double cot_weight = 0.0; MyMesh::HalfedgeHandle heh = mesh.find_halfedge(*v_it, *vv_it); if (!mesh.is_boundary(heh)) { MyMesh::...

请逐行解释下列代码：//cot平滑 float smoothCot() { float err = -1; cogs.clear(); v_end = mesh.vertices_end(); // for (v_it = mesh.vertices_begin(); v_it != v_end; ++v_it) { cog[0] = cog[1] = cog[2] = valence = 0.0; for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) { double cot_weight = 0.0; MyMesh::HalfedgeHandle heh = mesh.find_halfedge(*v_it, *vv_it); if (!mesh.is_boundary(heh)) { MyMesh::HalfedgeHandle prev_heh = mesh.prev_halfedge_handle(heh); MyMesh::HalfedgeHandle next_heh = mesh.next_halfedge_handle(heh); MyMesh::VertexHandle prev_vh = mesh.to_vertex_handle(prev_heh); MyMesh::VertexHandle next_vh = mesh.to_vertex_handle(next_heh); MyMesh::Point prev_p = mesh.point(prev_vh); MyMesh::Point curr_pi = mesh.point(*v_it); MyMesh::Point curr_pj = mesh.point(*vv_it); MyMesh::Point next_p = mesh.point(next_vh); double cot_alpha = cot(curr_pi - prev_p, curr_pj - prev_p); double cot_beta = cot(curr_pi - next_p, curr_pj - next_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; } cog += cot_weight * mesh.point(*vv_it); valence += cot_weight; } cogs.push_back(cog / valence); } for (v_it = mesh.vertices_begin(), cog_it = cogs.begin(); v_it != v_end; ++v_it, ++cog_it) { if (!mesh.is_boundary(*v_it)) { MyMesh::Point p = mesh.point(*v_it); err = max(err, (p - *cog_it).norm()); mesh.set_point(*v_it, *cog_it); } } return err; }

6. for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) - 遍历该顶点的所有相邻顶点。 7. double cot_weight = 0.0; - 定义一个双精度浮点型变量cot_weight，初值为0。 8. MyMesh::HalfedgeHandle ...

clf = Perceptron(fit_intercept = True, max_iter = 1000, tol = None, shuffle = True)

- max_iter=1000：指定算法运行的最大迭代次数。 - tol=None：指定算法的停止条件。当迭代过程中损失函数的变化小于等于 tol 时，算法将停止迭代。 - shuffle=True：指示在每次迭代之前是否对数据进行随机洗...

代码 arr=projected_gradient_descent(get_classifier(),x,eps=0.3,eps_iter=0.01,nb_iter=50,norm=2, loss_fn=None, clip_min=0, clip_max=1, y=None, targeted=False, rand_init=None, rand_minmax=None, sanity_checks=False)

- norm: 扰动范数的类型，取值为0、1或2。 - loss_fn: 损失函数，用于评估对抗样本的质量。默认为None，表示使用原始模型的损失函数。 - clip_min: 图像像素值的下界。 - clip_max: 图像像素值的上界。 - y: 原始...

解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取，获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1

它接收一个数据集 val_set，将其封装成一个 DataLoader 对象，并迭代 max_iter 次进行验证。如果 flag 为 False，则 max_iter 不得超过数据集的长度；否则 max_iter 不得小于数据集的长度。在每次迭代...

File "/media/linux/643A-4CF3/code/SelfDeblur-master/K-meanszengqiang.py", line 35, in <module> contrast = kmeans_contrast(image) File "/media/linux/643A-4CF3/code/SelfDeblur-master/K-meanszengqiang.py", line 10, in kmeans_contrast kmeans = cv2.KMeans(n_clusters=k, max_iter=100, n_init=10, random_state=42) AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'KMeans'

kmeans.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 1.0)) kmeans.setAttempts(10) kmeans.setFlags(cv2.KMEANS_PP_CENTERS) 这样就可以使用ml模块中的KMeans算法了。

ga_tsp = GA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=500, prob_mut=1) ga_tsp.run()

其中，cal_total_distance是计算路径总长度的函数，num_points是城市个数，size_pop是种群大小，max_iter是最大迭代次数，prob_mut是变异概率。 最后一行代码ga_tsp.run()是运行遗传算法求解TSP问题的...

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