estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name=“backdoor.linear_regression”)，因变量是整数，method_name怎样选合适

时间: 2024-10-21 21:18:22 浏览: 23
RAR

estimate_noise.rar_NOISE_Noise estimate_estimate_noise

在CausalML库中，`model.estimate_effect`方法用于估计因果效应。你提到的`method_name="backdoor.linear_regression"`表示使用后门线性回归方法进行估计。如果因变量是整数（即计数数据），这种方法可能不是最佳选择，因为它是为连续因变量设计的。 对于整数因变量，可以考虑以下几种方法： 1. **Poisson Regression (`poisson_regression`)**: 泊松回归适用于计数数据，特别是当数据较为稀疏时。如果你的因变量是计数且均值较低，泊松回归可能是一个不错的选择。 ```python estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name="backdoor.poisson_regression") ``` 2. **Negative Binomial Regression (`negative_binomial_regression`)**: 如果因变量的方差大于均值（即数据过分散），负二项回归可能比泊松回归更合适。 ```python estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name="backdoor.negative_binomial_regression") ``` 3. **Zero-Inflated Models (`zero_inflated_poisson_regression`, `zero_inflated_negative_binomial_regression`)**: 如果数据中有过多的零值，可以考虑使用零膨胀模型。这些模型允许更好地处理额外的零值。 ```python estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name="backdoor.zero_inflated_poisson_regression") ``` 具体选择哪种方法取决于你的数据特性和分布情况。建议先对数据进行可视化和统计分析，以确定最适合的模型。
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在提供的压缩包"estimate_of_DopplerCenter"中，很可能包含了实现上述步骤的MATLAB代码，例如定义信号模型、执行FFT、计算图像偏移以及估计多普勒中心频率的函数等。通过深入研究这些代码，我们可以学习到如何在实际...

estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name=“backdoor.linear_regression”)，除了backdoor.linear_regression，还有什么方法，请写出代码

estimate = model.estimate_effect(identified_estimand, method_name="instrumental_variable_regression") 3. 基于平均处理效果（Average Treatment Effect on the Treated, ATE）的方法： python ...

解释estimate_parameters = numopt(self.fun, self.grad, self.jacobian, self.x0, self.iterations, self.method, self.tol) estimate_properties = estimate_parameters[:3] est_ploar_and_orientation = self.polar_tensor_to_properties(estimate_parameters[3:]) estimate_properties = np.append(estimate_properties, est_ploar_and_orientation) self.estimate_properties = estimate_properties return estimate_properties

这段代码的作用是估计输入函数的参数。首先，使用numopt函数基于给定的函数、梯度、雅可比矩阵、初始值、迭代次数、优化方法和停止容差来...最后，将estimate_properties返回并存储在对象的estimate_properties变量中。

import open3d as op3 import numpy as np import copy def read_and_show(): pcd = op3.io.read_point_cloud("demodata/PointCloudXYZRGB.ply") return pcd def downshape(pcd): downpcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.00001) return downpcd #op3.io.write_point_cloud("pdc1",downpcd) def compute_normal_of_clound(pcd): pcd2 = copy.deepcopy(pcd) pcd2.estimate_normals(search_param=op3.geometry.KDTreeSearchParamHybrid( radius=0.01,max_nn=30)) # #op3.visualization.draw_geometries([pcd2]) return pcd2 #op3.io.write_point_cloud("pdc1",pcd2) if __name__ == "__main__": pcd = read_and_show() downpcd = downshape(pcd) op3.visualization.draw_geometries([pcd]) op3.visualization.draw_geometries([downpcd]) downpcd2 = compute_normal_of_clound(downpcd) #op3.visualization.draw_geometries([downpcd2]) print(downpcd.normals[0]) #print(downpcd2.normals[0]) print(pcd2.normals[0]) 这串代码有什么问题

这段代码使用了 open3d 库，并导入了 numpy 和 copy。read_and_show 函数读取了名为 "PointCloudXYZRGB.ply" 的点云数据，并返回了点云对象。downshape 函数将输入的点云对象进行体素下采样，并返回下采样后的点云...

def _inference_viewpoint(self, keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=False): """ Inference of the viewpoint. """ with tf.variable_scope('ViewpointNet'): # estimate rotation ux, uy, uz = self._rotation_estimation(keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=train) # assemble rotation matrix rot_mat = self._get_rot_mat(ux, uy, uz) return rot_mat注释

这段代码是一个用于推断手部视角的函数，其输入为关键点的得分图、手的侧面信息以及是否为评估模式。在该函数中，首先使用另一个函数 _rotation_estimation() 来估计手的旋转角度，其中 ux、uy、uz 分别表示...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import linear_model from sklearn.metrics import r2_score path = 'C:/Users/asus/Desktop/台区电量样本.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) data_B = data_B.iloc x = data_B.iloc[:, 1:19] y = data_B.iloc[:, 0:1] #对数据进行标准化处理 scaler=StandardScaler() scaledx=scaler.fit_transform(x) #线性回归模型 method=linear_model.LinearRegression() getmodel_1=method.fit(x,y) coef_,intercept_=getmodel_1.coef_,getmodel_1.intercept_ print('回归模型的系数为: {},截距为: {}'.format(coef_,intercept_)) #用R平方检验该模型的拟合度 predict_y=getmodel_1.predict(x) R_square=r2_score(y,predict_y) print('R_square is: ',R_square) #得到的值只有0.37，说明该模型不适合预估 #如果可行，就可以预估 把上面的pyton代码转为matlab代码

coef_ = method.Coefficients.Estimate(2:end); intercept_ = method.Coefficients.Estimate(1); fprintf('回归模型的系数为: %s, 截距为: %s\n', mat2str(coef_), num2str(intercept_)); % 用R平方检验该模型的拟...

这段代码是什么意思 def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

这段代码实现了一个人脸姿态估计的过程，包括以下几个步骤： 1. 加载图像和拟合参数。读取图像和一个.mat文件，其中包含了人脸姿态（pose_para）、形状参数（shape_para）和表情参数（exp_para）等信息。...

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

这段代码是一个函数，用于将一张人脸图像进行三维重建并生成该人脸在二维图像上的 UV 位置图。具体步骤如下： 1. 加载人脸图像和拟合参数。 2. 生成人脸三维模型，并进行变换，得到变换后的人脸模型顶点位置。...

point_cloud = point_cloud.reshape(-1, 3) pc_o3d = o3d.geometry.PointCloud(o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud)) pc_voxel_sampled = pc_o3d.voxel_down_sample(0.003) points_sampled = np.array(pc_voxel_sampled.points).astype(np.float32) points_sampled = np.concatenate([suction_points, points_sampled], axis=0) pc_voxel_sampled.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_sampled) pc_voxel_sampled.estimate_normals(o3d.geometry.KDTreeSearchParamRadius(0.015), fast_normal_computation=False) pc_voxel_sampled.orient_normals_to_align_with_direction(np.array([0., 0., -1.])) pc_voxel_sampled.normalize_normals() pc_normals = np.array(pc_voxel_sampled.normals).astype(np.float32) suction_normals = pc_normals[:suction_points.shape[0], :]

6. 使用 Open3D 库的 estimate_normals() 方法对 pc_voxel_sampled 中的点云数据进行法向量估计。 7. 使用 Open3D 库的 orient_normals_to_align_with_direction() 方法将点云数据的法向量方向对齐到 [-1, 0, 0] ...

修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 ...

修改如下代码使其能够运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull import pyntcloud def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT1 = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ1 = np.transpose(XYZT1) LAB1 = colour.XYZ_to_Lab(XYZ1) cloud = pyntcloud.PyntCloud(LAB1) cloud.estimate_normals() surface = cloud.extract_surface() ax.scatter(surface[:,1], surface[:,2], surface[:,0], c=df1_c) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB1[:,1], LAB1[:,2], LAB1[:,0], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

cloud.estimate_normals() surface = cloud.extract_surface() # 将Lab坐标转换为x、y、z坐标 X = surface[:, 0] Y = surface[:, 1] Z = surface[:, 2] # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() ax = ...

class Actor(): def __init__(self): self.actor_estimate_eval,self.actor_reality_target = ActorNet(state_number,action_number),ActorNet(state_number,action_number) self.optimizer = torch.optim.Adam(self.actor_estimate_eval.parameters(), lr=LR_A)

这是一个 Python 中定义 Actor 类的代码，其中包含了初始化函数，该函数创建了两个 ActorNet 对象，并使用 Adam 优化器对 actor_estimate_eval 进行优化，学习率为 LR_A。这是一个深度强化学习中的 Actor-Critic ...

# registration fixed_image = sitk.VectorIndexSelectionCast(fixed_rgb, 1) moving_image = sitk.VectorIndexSelectionCast(moving_rgb, 1) fixed_image = sitk.Cast(fixed_image, sitk.sitkFloat32) moving_image = sitk.Cast(moving_image, sitk.sitkFloat32) def command_iteration(method): if (method.GetOptimizerIteration() == 0): print("Estimated Scales: ", method.GetOptimizerScales()) print(f"{method.GetOptimizerIteration():3} = {method.GetMetricValue():7.5f} : {method.GetOptimizerPosition()}") pixelType = sitk.sitkFloat32 R = sitk.ImageRegistrationMethod() R.SetMetricAsCorrelation()#Use negative normalized cross correlation image metric. R.SetOptimizerAsRegularStepGradientDescent(learningRate=4.0, minStep=0.1, numberOfIterations=5000, gradientMagnitudeTolerance=1e-8)#Regular Step Gradient descent optimizer. R.SetOptimizerScalesFromIndexShift()#Estimate scales from maximum voxel shift in index space cause by parameter change. tx = sitk.CenteredTransformInitializer(fixed_image, moving_image, sitk.Similarity2DTransform()) R.SetInitialTransform(tx) R.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) R.AddCommand(sitk.sitkIterationEvent, lambda: command_iteration(R)) outTx = R.Execute(fixed_image, moving_image) print("-------") print(outTx) print(f"Optimizer stop condition: {R.GetOptimizerStopConditionDescription()}") print(f" Iteration: {R.GetOptimizerIteration()}") print(f" Metric value: {R.GetMetricValue()}") resampler = sitk.ResampleImageFilter() resampler.SetReferenceImage(fixed_image) resampler.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) resampler.SetDefaultPixelValue(1) resampler.SetTransform(outTx) out = resampler.Execute(moving_image) simg1 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(fixed_image), sitk.sitkUInt8) simg2 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(out), sitk.sitkUInt8) cimg = sitk.Compose(simg1, simg2, simg1 // 2. + simg2 // 2.) myshow(cimg)在这段代码中找到调整步长的地方

在这段代码中，调整步长的地方是在设置优化器时，使用了SetOptimizerAsRegularStepGradientDescent函数，并设置了learningRate参数为4.0，minStep参数为0.1。可以看出，这里使用的是固定步长的梯度下降优化器...

def heuristic(state, goal_state, model): features = model.predict(np.array([state])) estimate_distance = model.predict(np.array([goal_state])) - features return np.linalg.norm(estimate_distance)中节点中节点状态十个什么参数、

在这段代码中，heuristic函数接收三个参数：当前节点的状态state、目标状态goal_state和模型model。其中，state和goal_state都是表示状态的向量，而model是用来计算状态特征的模型。 具体来说，model.predict(np....

" SELECT a.id,a.inquiry_no,a.type,a.is_multi,a.status,a.bank_name,a.sub_bank_name,a.branch_bank_name,a.customer_name,a.create_time,a.buss_username,a.estimate_no,a.evaluate_purpose,a.time_length,a.business_no AS business_no,b.id as did,b.inquiry_id,b.city,b.city_id,b.full_estate_name,b.size,b.usage AS usage,b.register_price,d.inquiry_detail,d.appraiser_name AS response_username,d.appraiser_id,d.appraise_level,d.create_time AS response_time,d.assessment_price,d.assessment_all_value,d.assessment_net_worth,d.assessment_net_worth_tow,d.total_tax1,d.total_tax2,d.internal_remarks,d.id AS rid FROM pg_inquiry a LEFT JOIN pg_inquiry_detail b ON b.inquiry_id=a.id LEFT JOIN pg_return_price d ON b.id=d.inquiry_detail WHERE a.status > 0 AND a.create_time BETWEEN '2023-03-02 00:00:00' AND '2023-05-31 23:59:59' AND is_simple = 0 AND is_automatic = 0 ORDER BY a.create_time DESC,d.create_time DESC "报错：SQLSTATE[42000]: Syntax error or access violation: 1064 You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'usage, business_no, buss_username, ' at line 13，解决方法是什么

a.inquiry_no,a.type,a.is_multi,a.status,a.bank_name,a.sub_bank_name,a.branch_bank_name,a.customer_name,a.create_time,a.buss_username,a.estimate_no,a....

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_estimate); Intent intent = getIntent(); String code = intent.getStringExtra("code"); String name = intent.getStringExtra("name"); final long ranking = intent.getLongExtra("ranking",0L); final float pe = intent.getFloatExtra("pe", 0.0f); final float pb = intent.getFloatExtra("pb", 0.0f); tv_code = (TextView) findViewById(R.id.tv_code); tv_name = (TextView) findViewById(R.id.tv_name); tv_ranking = (TextView) findViewById(R.id.tv_ranking); tv_pe = (TextView) findViewById(R.id.tv_pe); tv_pb = (TextView) findViewById(R.id.tv_pb); tv_suggestEstimate = (TextView) findViewById(R.id.tv_suggestEstimate); tv_code.setText("姓名:" + code); tv_name.setText("单位:" + name); tv_ranking.setText("手机号码:" + ranking); tv_pe.setText("邮件:" + pe); tv_pb.setText("备注:" + pb); btn_estimate = (Button) findViewById(R.id.btn_estimate); btn_estimate.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { estimateResult = estimateData(ranking, pe, pb); //Log.i("EA", estimateResult) ; tv_suggestEstimate.setText("提示:" + estimateResult); } }); btn_return = (Button) findViewById(R.id.btn_return); btn_return.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { Intent intent = new Intent(); intent.putExtra("data", estimateResult); setResult(2, intent); finish(); } }); }如何去掉final

btn_estimate.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { estimateResult = estimateData(ranking, pe, pb); //Log.i("EA", estimateResult) ; tv_...

estimate = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs', max_iter=10000)这段代码具体解释

- LogisticRegression：这是一个机器学习算法，用于解决二分类或多分类问题。在这里，我们使用它来进行多分类任务。 - multi_class='multinomial'：这是一个参数，指定了多分类问题的处理方式。'multinomial'...

import randomdef estimate_pi(num_throws): num_inside = 0 for i in range(num_throws): x = random.uniform(-1, 1) y = random.uniform(-1, 1) if x**2 + y**2 <= 1: num_inside += 1 pi_estimate = 4 * num_inside / num_throws return pi_estimateprint(estimate_pi(100000))

这段代码是用蒙特卡罗方法估算圆周率的值。具体来说，它在一个正方形内随机产生若干个点，判断这些点是否落在以原点为圆心、半径为1的圆内，然后通过落在圆内的点数与总点数的比例来估算...print(estimate_pi(100000))

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estimate_percent =&gt; DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE, degree =&gt; 4, cascade =&gt; TRUE); END; ``` 在上面的示例中，我们指定了表的所有者为 TEST，表名为 STUDENT，分区名为 STUDENT，估算百分比为 DBMS_STATS.AUTO_...
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资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
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【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
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在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

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