import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.subplot(233) plt.plot(1,c='r') plt.subplot(234) plt.plot((0,1),(1,2),c='b') plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.6) plt.show()

时间: 2023-10-11 11:09:41 浏览: 130
PY

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

这段代码使用了Matplotlib库来绘制图形，首先导入Matplotlib和NumPy库，然后使用subplot函数来创建一个2x3的子图数组，并选择第2行第3列作为当前子图。接着在该子图上使用plot函数绘制一条红色的直线。 接下来选择第3行第4列作为当前子图，并使用plot函数绘制一个由两个点连成的蓝色线段。最后使用subplots_adjust函数来调整子图之间的间距，并使用show函数显示图形。
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def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，修改将多个函数绘制于横坐标相同的，放在一张子图里的代码z

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl mpl.style.use('seaborn') fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(15, 10), sharex=True) # 绘制第一个函数 df_q = pd....

请分析为什么两段代码输出的结果不同，第一段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet") ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 第二段：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x, y = np.meshgrid(np.arange(88), np.arange(88)) z = my_array fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') #ax.plot_surface(x, y, z, cmap="hot") #plt.show() print(x)

ax.plot_surface(x, y, z, cmap="jet", rstride=1, cstride=1) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 第一段代码输出的结果是一个平滑的曲面，而第二段代码输出...

在下面代码中加入接收端的收到的复信号的时域图，再加一个隔直流的代码，用python import time import adi import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal # Create radio sdr = adi.Pluto() # Configure properties sdr.rx_rf_bandwidth = 4000000 sdr.rx_lo = 1900000000 sdr.tx_lo = 2000000000 sdr.tx_cyclic_buffer = True sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -30 sdr.gain_control_mode_chan0 = "slow_attack" # Read properties print("RX LO %s" % (sdr.rx_lo)) print(sdr.sample_rate) # Create a sinewave waveform fs = int(sdr.sample_rate) N = 1024 fc = int(3000000 / (fs / N)) * (fs / N) ts = 1 / float(fs) t = np.arange(0, N * ts, ts) i = np.cos(2 * np.pi * t * fc) * 2 ** 14 q = np.sin(2 * np.pi * t * fc) * 2 ** 14 i=i+2**15 q=q+2**15 iq = i + 1j * q # Send data sdr.tx(iq) # Collect data for r in range(20): x = sdr.rx() print(x) y=abs(x) print(y) print('------------------------') plt.figure(0) plt.plot(y) f, Pxx_den = signal.periodogram(x, fs) #plt.clf() # plt.figure(1) plt.semilogy(f, Pxx_den) plt.ylim([1e-7, 1e4]) plt.xlabel("frequency [Hz]") plt.ylabel("PSD [V**2/Hz]") plt.draw() plt.pause(0.05) time.sleep(0.1) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal # Create radio sdr = adi.Pluto() # Configure properties sdr.rx_rf_bandwidth = 4000000 sdr.rx_lo = 1900000000 sdr.tx_lo = ...

import sys import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("Excel Data Plot") self.setGeometry(100, 100, 800, 600) self.fig = plt.Figure() self.canvas = FigureCanvas(self.fig) self.setCentralWidget(self.canvas) # 读取Excel文件 data = pd.read_excel("C:\\Users\\快乐DE骚年\\Desktop\\Python\\五指键盘\\五指键盘数据.xlsx") # 遍历每一列数据，生成一张子图 for i, column in enumerate(data.columns[1:6]): x_data = data[column].tolist() # 获取当前列数据 y_data = list(range(1, len(data)+1)) # 生成横坐标数据 ax = self.fig.add_subplot(2, 3, i+1) ax.plot(x_data, y_data) ax.set_xlabel(column) ax.set_ylabel("Column Number") self.fig.tight_layout() if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())解释一下代码

首先，我们导入所需的库和模块，包括PyQt5、Matplotlib、Pandas和NumPy。 接着，定义一个名为MainWindow的类，继承自QMainWindow类。在__init__方法中，设置了主窗口的标题、大小和位置，并创建了一个Figure对象和...

请优化下面这段代码：import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) value = cs["G12_S5"] my_array = np.array(value) x = np.zeros((88,88)) y = np.zeros((88,88)) for i in range(88): for j in range(88): x[i][j] = j+1 for i in range(88): for j in range(88): y[i][j] = i+1 x = x.flatten() y = y.flatten() z = my_array.flatten() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(x, y, z,cmap="jet") ax.legend() plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import json import numpy as np from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D with open('zdt.json') as f: cs=json.load(f) ...

详细解释一下代码各行的意思import numpy import matplotlib.pyplot as plt from tslearn.clustering import KShape from tslearn.datasets import CachedDatasets from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance seed = 0 numpy.random.seed(seed) X_train, y_train, X_test, y_test = CachedDatasets().load_dataset("Trace") # Keep first 3 classes and 50 first time series X_train = X_train[y_train < 4] X_train = X_train[:50] numpy.random.shuffle(X_train) # For this method to operate properly, prior scaling is required X_train = TimeSeriesScalerMeanVariance().fit_transform(X_train) sz = X_train.shape[1] # kShape clustering ks = KShape(n_clusters=3, verbose=True, random_state=seed) y_pred = ks.fit_predict(X_train) plt.figure() for yi in range(3): plt.subplot(3, 1, 1 + yi) for xx in X_train[y_pred == yi]: plt.plot(xx.ravel(), "k-", alpha=.2) plt.plot(ks.cluster_centers_[yi].ravel(), "r-") plt.xlim(0, sz) plt.ylim(-4, 4) plt.title("Cluster %d" % (yi + 1)) plt.tight_layout() plt.show()

1. import numpy import matplotlib.pyplot as plt from tslearn.clustering import KShape from tslearn.datasets import CachedDatasets from tslearn.preprocessing import TimeSeriesScalerMeanVariance：导入...

import scipy.signal as signal import numpy as np import pylab as pl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) ''' 一阶滞后滤波法 a: 滞后程度决定因子，0~1 ''' def FirstOrderLag(inputs,a): tmpnum = inputs[0] #上一次滤波结果 for index,tmp in enumerate(inputs): inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum tmpnum = tmp return inputs path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x1= list(data_B.iloc[::, 0]) x2= list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] y=FirstOrderLag(x1,0.48) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x2, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 将python代码转化成matlab代码

import numpy as np import scipy.io a = 0.48 def first_order_lag(inputs, a): tmpnum = inputs[0] for index, tmp in enumerate(inputs): inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum tmpnum = tmp return ...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='polar') # 绘制螺旋线 ax.plot(theta, r, label='Archimedean spiral') # 设置极坐标刻度 ax.set_rticks([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3]) # 计算注释的位置 index = np.argmin((np.pi / 6 - theta) % (0.2*np.pi)) x = theta[index] y = r[index] # 添加文本和注释 ax.annotate('Intersection', xy=(x, y), xytext=(2 * np.pi / 3, 2.5), textcoords='polar', fontsize=12, arrowprops=dict(facecolor='red', arrowstyle='->')) ax.text(2 * np.pi, r[-1], 'End', ha='center', va='center', fontsize=12) # 美化图形 ax.grid(True) line[0].set_color('gray') line[0].set_linestyle('--') ax.spines['polar'].set_visible(False) # 显示图形 plt.show()修改注释的位置使其在相交点上

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造极坐标数据 r = np.arange(0, 3, 0.002) theta = 2 * np.pi * r # 创建画布和坐标系 fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, ...

优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noi

plt.show() # 进行傅里叶变换 fft_x_noisese = np.fft.fft(x_noise) freqs = np.fft.fftfreq(len(x_noise)) # 绘制频谱图 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(freqs, np.abs(fft_x_noisese)) plt.xlabel('...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t) t1=np.arange(0.0,5.0,0.1) t2=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k') plt.subplot(212) plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),'r--') plt.show()

这是一段 Python 代码，使用了 numpy 和 matplotlib.pyplot 两个库。这段代码定义了一个函数 f(t)，并使用该函数在两个子图中绘制了不同的图形。 第一个子图中使用蓝色圆点（bo）绘制了 t1 范围内的 f(t1) 值，以及...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] tag = ['性别', '家庭条件', '年龄', '体重', '身高', '其他'] # 标签 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(tag), endpoint=False) # 将圆根据标签的个数等比分 tag = np.concatenate((tag, [tag[0]])) # 解决报错 valuep= [4, 6, 5, 4, 3, 2] # 数据 theta = np.concatenate((theta, [theta[0]])) # 闭合 valuep = np.concatenate((valuep, [valuep[0]])) # 闭合 ax = plt.subplot(111, projection='polar') # 构建图例 ax.plot(theta, valuep, "b", lw=1, alpha=0.75) # 绘图 ax.fill(theta, valuep, "b", alpha=0.35) # 填充 plt.thetagrids(theta * 180 / np.pi, tag) # 替换标签名称 ax.set_ylim(1, 7) # 设置极轴的区间 plt.yticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']) # 设置y轴刻度名称 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极轴方向 ax.set_title('六维图', fontsize=20) # 添加图描述 plt.legend(['乘客'], loc='best') # 添加图例 plt.show()请解释这段代码，解释每个函数的使用方法的意义

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] tag = ['性别', '家庭条件', '年龄', '体重', '身高', '其他'] # 标签 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(tag), endpoint=...

可不可以解释一下以下的代码from matplotlib import cbook from matplotlib import cm from matplotlib.colors import LightSource import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np dem = cbook.get_sample_data('jacksboro_fault_dem.npz', np_load=True) z = dem['elevation'] nrows, ncols = z.shape x = np.linspace(dem['xmin'], dem['xmax'], ncols) y = np.linspace(dem['ymin'], dem['ymax'], nrows) x, y = np.meshgrid(x, y) region = np.s_[5:50, 5:50] x, y, z = x[region], y[region], z[region] fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='3d')) ls = LightSource(270, 45) rgb = ls.shade(z, cmap=cm.gist_earth, vert_exag=0.1, blend_mode='soft') surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, facecolors=rgb, linewidth=0, antialiased=False, shade=False) plt.show()

这段代码是用来创建一个三维曲面图的，它从文件中获取数据，然后使用LightSource函数创建RGB（红色、绿色和蓝色）颜色，使用plot_surface函数绘制曲面，最后通过plt.show（）函数显示绘制的曲面图。

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np if __name__ == '__main__': fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 大半球 theta1 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi1 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X1 = 30*np.sin(theta1)*np.cos(phi1) Y1 = 30*np.sin(theta1)*np.sin(phi1) z1 = 30*np.cos(theta1)+30 ax.plot_surface(X1, Y1, z1, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 小半球 theta2 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi2 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.cos(phi2) Y2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.sin(phi2) z2 = 0.534 * 30 * np.cos(theta2) + 30 ax.plot_surface(X2, Y2, z2, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 抛物面 theta3 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(64, 1) u = np.linspace(-15, 15, 64).reshape(1, 64) X3 = u*np.sin(theta3) Y3 = u*np.cos(theta3) z3 = (2-np.sqrt(3))/15*u**2 ax.plot_surface(X3, Y3, z3, cmap=cm.coolwarm) plt.axis('square') plt.show()如何绘制投影

z1_projected = np.zeros_like(z1) # 绘制等高线图作为投影 ax.contour(X1_projected, Y1_projected, z1_projected, colors='black') 这将在原始三维图形下添加一个黑色的大半球投影。同样的方法也可以用于小...

import numpy as np from matplotlib import cm import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3,3,delta) y = np.arange(-3,3,delta) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z=X2 +Y2 x= X.flattenen() y= Y.flattenen() z= Z.flattenen() fig =plt.figaspect(figsize= (12,6)) ax1 = fig.add_subplot(121,projection = '3d') ax1.plot_trisurf(x,y,z, cmap = cm.jet ,linewidth = 0.01) plt.title("3D") ax2 = fig.add_subplot(122) cs = ax2.contour(X,Y,Z,15,camp = 'jet') ax2.clabel(cs,line = True ,fontsize = 10, fmt= '%1.1f' ) plt.title("Contour") plt.show() 这段代码运行是否有误

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D delta = 0.2 x = np.arange(-3, 3, delta) y = np.arange(-3, 3, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = X**2 + Y**2 x = X.flatten() y...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。...请注意，这段代码假设你已经安装了相关的库（如numpy、matplotlib、pandas、scikit-learn和graphviz），并且已经有了'BostonHousing2.csv'文件作为数据源。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import pi from sklearn.cluster import KMeans k = 5 #数据个数 plot_data = kmodel.cluster_centers_ color = ['b', 'g', 'r', 'c', 'y'] #指定颜色 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, k, endpoint=False) plot_data = np.concatenate((plot_data, plot_data[:,[0]]), axis=1) # 闭合 features = np.concatenate((features, features[0:1])) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(features), endpoint=False) angles = angles.astype(np.float16) fig=plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) center_num = r.values feature = ["入会时间", "飞行次数", "平均每公里票价", "总里程", "时间间隔差值", "平均折扣率"] N =len(feature) for i, v in enumerate(center_num): # 设置雷达图的角度，用于平分切开一个圆面 angles=np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) # 为了使雷达图一圈封闭起来，需要下面的步骤 center = np.concatenate((v[:-1],[v[0]])) angles=np.concatenate((angles,[angles[0]])) # 绘制折线图 ax.plot(angles, center, 'o-', linewidth=2, label = "第%d簇人群,%d人"% (i+1,v[-1])) # 填充颜色 ax.fill(angles, center, alpha=0.25) # 添加每个特征的标签 # 设置雷达图的范围 ax.set_ylim(min-0.1, max+0.1) # 添加标题 plt.title('客户群特征分析图', fontsize=20) # 添加网格线 ax.grid(True) # 设置图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3,1.0),ncol=1,fancybox=True,shadow=True) # 添加标题和图例 plt.title('Feature Radar Chart') plt.legend(loc='best') # 显示图形 plt.show()代码纠错

import matplotlib.pyplot as plt from math import pi from sklearn.cluster import KMeans # 定义数据和k值 X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [4, 5, 2, 1, 3, 6], [2, 1, 4, 6, 5, 3], [5, 6, 3, 2, 4, 1]]...
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![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
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如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
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Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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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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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
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如何在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，并使用Vue.js与ElementUI进行界面开发？

要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001