fobj_list = [fobj(x[i, ...]) for i in range(n)] fx = [f() for f in fobj_list]代码解释

时间: 2024-05-02 11:21:44 浏览: 9
以下是使用Vue3实现切割图片的示例代码: ```html <template> <div> <input type="file" @change="onFileChange" accept="image/*" /> <div v-if="selectedImage"> <img :src="selectedImage" ref="image" /> <div class="crop-box" ref="cropBox"></div> <button @click="cropImage">Crop Image</button> <button @click="resetImage">Reset Image</button> </div> </div> </template> <script> import { ref } from 'vue'; import Cropper from 'cropperjs'; export default { name: 'ImageCropper', setup() { const selectedImage = ref(null); const cropper = ref(null); const onFileChange = (event) => { const selectedFile = event.target.files[0]; const reader = new FileReader(); reader.onload = (e) => { selectedImage.value = e.target.result; initCropper(); }; reader.readAsDataURL(selectedFile); }; const initCropper = () => { cropper.value = new Cropper(refs.image, { aspectRatio: 1, viewMode: 1, background: false, zoomable: false, cropBoxResizable: false, cropBoxMovable: false, ready: () => { const cropBoxData = cropper.value.getCropBoxData(); const cropBoxEl = cropper.value.getCropBoxElement(); refs.cropBox.style.width = `${cropBoxData.width}px`; refs.cropBox.style.height = `${cropBoxData.height}px`; refs.cropBox.style.left = `${cropBoxEl.offsetLeft}px`; refs.cropBox.style.top = `${cropBoxEl.offsetTop}px`; }, crop: () => { const cropBoxData = cropper.value.getCropBoxData(); const cropBoxEl = cropper.value.getCropBoxElement(); refs.cropBox.style.width = `${cropBoxData.width}px`; refs.cropBox.style.height = `${cropBoxData.height}px`; refs.cropBox.style.left = `${cropBoxEl.offsetLeft}px`; refs.cropBox.style.top = `${cropBoxEl.offsetTop}px`; }, }); }; const cropImage = () => { const croppedCanvas = cropper.value.getCroppedCanvas(); const croppedImage = croppedCanvas.toDataURL(); selectedImage.value = croppedImage; cropper.value.destroy(); cropper.value = null; }; const resetImage = () => { cropper.value.reset(); const cropBoxData = cropper.value.getCropBoxData(); const cropBoxEl = cropper.value.getCropBoxElement(); refs.cropBox.style.width = `${cropBoxData.width}px`; refs.cropBox.style.height = `${cropBoxData.height}px`; refs.cropBox.style.left = `${cropBoxEl.offsetLeft}px`; refs.cropBox.style.top = `${cropBoxEl.offsetTop}px`; }; return { selectedImage, cropper, onFileChange, initCropper, cropImage, resetImage, }; }, }; </script> <style> .crop-box { position: absolute; border: 1px dashed #ccc; pointer-events: none; } </style> ``` 在这个示例中,我们使用了`Cropper.js`这个库来实现图片切割的功能。我们在`setup()`函数中定义了一些变量和方法,包括: - `selectedImage`:用于存储选择的图片的数据URL。 - `cropper`:用于存储`Cropper.js`实例的引用。 - `onFileChange`:当用户选择了一个图片文件时触发,将图片的数据URL存储到`selectedImage`中,并初始化`Cropper.js`实例。 - `initCropper`:初始化`Cropper.js`实例,并设置一些选项和回调函数,用于在切割框发生变化时更新UI。 - `cropImage`:当用户点击“Crop Image”按钮时触发,将切割后的图片数据URL存储到`selectedImage`中,并销毁`Cropper.js`实例。 - `resetImage`:当用户点击“Reset Image”按钮时触发,将`Cropper.js`实例重置为初始状态,并更新切割框的UI。 在组件的模板中,我们提供了一个文件选择框和一个`<img>`元素来展示选择的图片。当用户选择了一个图片文件后,我们会显示切割框和“Crop Image”和“Reset Image”按钮。我们在切割框和按钮上添加了一些事件处理程序,用于触发相应的方法。 最后,我们还提供了一些CSS样式,用于美化切割框的外观。

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current_iter=0; % Loop counter while current_iter < max_iter for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X,input_train,output_train); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F if current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end a=unifrnd(-2,2,1,1)*((sin((pi/2)*(current_iter/max_iter))^gamma)+cos((pi/2)*(current_iter/max_iter))-1); P1=(2*rand+1)*(1-(current_iter/max_iter))+a; % Update the location for i=1:size(X,1) current_vulture_X = X(i,:); % pick the current vulture back to the population F=P1*(2*rand()-1); random_vulture_X=random_select(Best_vulture1_X,Best_vulture2_X,alpha,betha); if abs(F) >= 1 % Exploration: current_vulture_X = exploration(current_vulture_X, random_vulture_X, F, p1, upper_bound, lower_bound); elseif abs(F) < 1 % Exploitation: current_vulture_X = exploitation(current_vulture_X, Best_vulture1_X, Best_vulture2_X, random_vulture_X, F, p2, p3, variables_no, upper_bound, lower_bound); end X(i,:) = current_vulture_X; % place the current vulture back into the population end current_iter=current_iter+1; convergence_curve(current_iter)=Best_vulture1_F; X = boundaryCheck(X, lower_bound, upper_bound); % fprintf('In Iteration %d, best estimation of the global optimum is %4.4f \n ', current_iter,Best_vulture1_F ); end end

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

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