2、实现下图布局,并生成用户片段代码。(提交:btol 和戴因用户片段代码preEi*结果园》 编旨 整体的大盒子:width: 1226px,height: 615px 左盒子:width: 234px height: 615px 右盒子: ridth:992px,height: 615px.0

下面是实现该布局的HTML和CSS代码片段：

<div class="container">
  <div class="left-box"></div>
  <div class="right-box"></div>
</div>

.container {
  width: 1226px;
  height: 615px;
}

.left-box {
  width: 234px;
  height: 615px;
  float: left;
}

.right-box {
  width: 992px;
  height: 615px;
  float: right;
}

注意：以上代码仅为实现该布局的示例代码，具体实际应用时可能需要根据需要进行适当修改。

相关问题

压缩感知doa估计的代码

以下是一个基于压缩感知的DOA估计的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.linalg import circulant
from scipy.sparse.linalg import lsmr

# 定义信号模型
def signal_model(n, K, theta, noise_var):
    A = np.exp(2j * np.pi * np.outer(np.arange(n), np.sin(theta)))
    x = np.zeros(n, dtype=np.complex)
    x[:K] = np.random.randn(K) + 1j * np.random.randn(K)
    x = x[np.random.permutation(n)]
    noise = np.sqrt(noise_var / 2) * (np.random.randn(n) + 1j * np.random.randn(n))
    y = A @ x + noise
    return y, A

# 定义压缩感知函数
def compressive_sensing(y, A, K, L):
    m, n = A.shape
    D = np.random.randn(L, n)
    D /= np.sqrt(np.sum(D**2, axis=1, keepdims=True))
    C = np.sqrt(m / L) @ D @ A
    z = C @ y
    Phi = circulant(np.hstack((1, np.zeros(n - 1))))
    Phi = Phi[:L, :]
    Psi = lsmr(C @ Phi, z, atol=1e-12, btol=1e-12, iter_lim=1000)[0]
    x = Phi @ Psi
    return x

# 定义DOA估计函数
def doa_estimation(x, n, K):
    R = np.zeros((n, n), dtype=np.complex)
    for k in range(n):
        for l in range(n):
            R[k, l] = x @ np.roll(np.conj(x), k - l) / np.sqrt(K)
    eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(R)
    doa = np.sort(np.arcsin(np.angle(eigvals[:K]) / (2 * np.pi)))
    return doa

# 测试
n = 64
K = 4
theta = np.random.rand(K) * np.pi
noise_var = 0.01
y, A = signal_model(n, K, theta, noise_var)
L = 16
x = compressive_sensing(y, A, K, L)
doa = doa_estimation(x, n, K)
print("True DOA:", np.sort(theta))
print("Estimated DOA:", doa)

这段代码实现了一个简单的压缩感知DOA估计算法。其中，`signal_model()`函数生成一个随机的信号模型，`compressive_sensing()`函数实现了压缩感知过程，`doa_estimation()`函数实现了DOA估计。在测试部分，我们生成了一个随机信号模型，并使用这个模型测试了我们的算法。