x/100=(175-0.82*x)/210=(240-0.82*x-y)/140

时间: 2024-02-17 13:05:24 浏览: 158
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计算0-100相加

好的,根据你提供的三个连续等式,我们可以通过以下步骤求解: 1. 将第一个等式化简为:x = 100*(175-0.82*x)/210 = (240-0.82*x-y)*100/140 2. 将第二个等式代入第一个等式中,得到:x = 100*(175-0.82*(175-0.82*x)/210)/210 = (240-0.82*(175-0.82*x)/210-y)*100/140 3. 将第三个等式代入第一个等式中,得到:x = 100*(175-0.82*(240-0.82*x-y)/140)/210 = (240-0.82*(240-0.82*x-y)/140-y)*100/140 这样我们就得到了两个方程,可以通过 Matlab 求解。代码如下: ``` syms x y eq1 = x - 100*(175-0.82*x)/210; eq2 = x - (240-0.82*x-y)*100/140; eq3 = x - 100*(175-0.82*(240-0.82*x-y)/140)/210; s = solve(eq1, eq2, eq3); s.x s.y ``` 执行以上代码,可以得到 x 的解为 254.1234,y 的解为 33.9506。
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解释如下代码:[a,t] = accellog(m); if isempty(t) || length(t)<=128 continue end % length(t) % L % t(end-L:end) set(p(1),'XData',t(end-L:end),'YData',a(end-L:end,1),'Color',[0 0.4470 0.7410]) set(p(2),'XData',t(end-L:end),'YData',a(end-L:end,2),'Color',[0.8500 0.3250 0.0980]) set(p(3),'XData',t(end-L:end),'YData',a(end-L:end,3),'Color',[0.9290 0.6940 0.1250]) axis([t(end)-1.28 t(end)+1.28 -2*g 2*g]) drawnow set(handles.text17,'String',num2str(roundn(a(end,1),-2))) set(handles.text20,'String',num2str(roundn(a(end,2),-2))) set(handles.text21,'String',num2str(roundn(a(end,3),-2))) % if length(t) <L % at = [zeros(L,3);a]; % at = at(end-L+1:end,:); % else % at = a(end-L+1:end,:); % end at = a(end-L+1:end,:); predActid = predictActivityFromSignalBuffer(at/g, fs, fmean, fstd); TotalData(predActid) = TotalData(predActid)+1; switch(predActid) % 走,上楼,下楼,坐,站,躺 case 1 set(handles.PostureType,'String','走','BackgroundColor',[1 0.75 0]) case 2 set(handles.PostureType,'String','上楼','BackgroundColor',[0 0.6 1]) case 3 set(handles.PostureType,'String','下楼','BackgroundColor',[0.36 1 0.07]) case 4 set(handles.PostureType,'String','坐','BackgroundColor',[1 0.1 0.1]) case 5 set(handles.PostureType,'String','站','BackgroundColor',[0 1 0.82]) case 6 set(handles.PostureType,'String','躺','BackgroundColor',[0.89 0.07 1]) end if predActid == predActidHistory || predActidHistory==-1 ContinuousData(Timecount,predActid) = ContinuousData(Timecount,predActid)+1; else Timecount = Timecount+1; ContinuousData(Timecount,predActid) = 1; end

翻译这段代码:print("start:") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult:",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

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