float inverse

时间: 2024-08-04 10:00:24 浏览: 144
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S7-200SMART 双精度浮点型数据转换为单精度浮点型的方法.pdf

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`inverse`这个词在数学和计算机编程中可能有不同的含义，具体取决于上下文。如果你是在谈论浮点数的逆运算（通常指的是除法的反操作），那么在数学上，"float inverse"通常指的是求解某个浮点数的倒数。在编程中，特别是涉及到数值计算库，如Python的`math`模块或C++的`std::numeric_limits<float>::inv()`，这表示计算浮点数的倒数函数。 例如，在Python中，你可以这样操作： ```python import math float_value = 3.5 inverse_value = 1 / float_value # 或者用math.frecp(float_value) ``` 在C++中，可能类似这样： ```cpp #include <cmath> float float_value = 3.5f; float inverse_value = 1.0f / float_value; // 或者std::numeric_limits<float>::epsilon() * inverse_value ```
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//Square root function float sqrt_f(float x); float invSqrt(float x); #define PI 3.1415926535f #define DPI 6.2831853071f //Sine function float sin_f(float x); //cosine function float cos_f(float x); //arctangent inverse tangent float atan2_f(float y, float x); // arcsin inverse sine float asin_f(float x); float fast_pow(float x, float y); void baro_klmInit(void); void baro_klm(float acc,float high,float time); void baro_alt(float *Pos,float *Vel,float *Offset); float baro_getAlt(void); float baro_calculate(float err,float vel);分析全部函数c语言代码实现并逐行注释说明

This is a declaration of an inverse square root function that takes a float argument x and returns a float value. c #define PI 3.1415926535f #define DPI 6.2831853071f These are preprocessor ...

y_test = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1)) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.reshape(-1, 1)).astype(float)输出维度

在这段代码中，y_test和y_pred都是经过scaler缩放后的数据，因此在进行输出前需要先进行逆缩放，将数据还原到原始的数值范围。reshape(-1, 1)是将y_test和y_pred从原来的一维数组转换成二维数组，其中一维的长度为1...

解释代码：static int quick_sort_indice_inverse(std::vector<float>& input, int left, int right, std::vector<int>& indices) { float key; int key_index; int low = left; int high = right; if (left < right) { key_index = indices[left]; key = input[left]; while (low < high) { while (low < high && input[high] <= key) { high--; } input[low] = input[high]; indices[low] = indices[high]; while (low < high && input[low] >= key) { low++; } input[high] = input[low]; indices[high] = indices[low]; } input[low] = key; indices[low] = key_index; quick_sort_indice_inverse(input, left, low - 1, indices); quick_sort_indice_inverse(input, low + 1, right, indices); } return low; }

这段代码实现了一个快速排序算法，并且在排序过程中记录了元素的索引。具体解释如下： 函数参数： - input：输入的浮点数向量，即待排序的元素。 - left：当前待排序子数组的左边界。 - right：当前待排序子...

帮我改写成c++ ComplexSignal Y = fft.transform(y); ComplexSignal H = fft.transform(h); ComplexSignal A = Operations.delta(gamma, H); ComplexSignal G = Operations.multiplyConjugate(gamma, H, Y); SignalCollector.free(Y); SignalCollector.free(H); ComplexSignal Z = G.duplicate(); RealSignal x = fft.inverse(G); RealSignal z = x.duplicate(); float threshold = (float)(lambda*gamma*0.5); RealSignal buffer = y.duplicate(); while(!controller.ends(x)) { fft.transform(x, Z); Z.times(A); Z.plus(G); fft.inverse(Z, z); wavelets.shrinkage(threshold, z, x, buffer); }

float threshold = (float)(lambda*gamma*.5); 实数信号 buffer = y_duplicate(); while(!controller_ends(x)) { fft_transform(x, Z); Z.times(A); Z.plus(G); fft_inverse(Z, z); wavelets_shrinkage...

对上述代码进行如下修改，是否改变基本功能：tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale)，基本功能并没有改变。该函数仍然实现了目标检测的后处理，根据输入的 int8_t ...

net.eval() with torch.no_grad(): x = torch.from_numpy(test_data[-seq_length:].reshape(1, seq_length, -1)).float() y_pred = net(x) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.numpy()) print('Predicted price:', y_pred[0][0])

这段代码的作用是使用训练好的神经网络模型net对测试数据进行预测，并将预测结果反归一化得到...- y_pred = scaler.inverse_transform(...)表示将y_pred反归一化，得到实际的预测价格。 - 最后，将预测结果打印输出。

paddlepaddle框架下 改下下面代码：import tensorflow as tf import inverse_isp import os import glob from PIL import Image import numpy as np os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' def read_jpg(filename): """Read an 8-bit JPG file from disk and normalizes to [0, 1].""" image_file = tf.read_file(filename) image = tf.image.decode_jpeg(image_file, channels=3) return tf.cast(image, tf.float32) / 255.0 def read_img(filename): """Read an image in most formats.""" image_file = tf.read_file(filename) image = tf.image.decode_image(image_file, channels=3) return tf.cast(image, tf.float32) / 255.0

return image.astype('float32') / 255.0 def read_img(filename): """Read an image in most formats.""" image = cv2.imread(filename) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式转换为...

def deskew(img): m = cv2.moments(img) if abs(m['mu02']) < 1e-2: return img.copy() skew = m['mu11'] / m['mu02'] M = np.float32([[1, skew, -0.5 * SZ * skew], [0, 1, 0]]) img = cv2.warpAffine(img, M, (SZ, SZ), flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP | cv2.INTER_LINEAR) return img

这是一个用于图像去斜的函数，主要使用了图像的矩来计算倾斜角度，然后使用仿射变换将图像进行...需要注意的是，函数中的WARP_INVERSE_MAP和INTER_LINEAR参数分别表示反向映射和双线性插值，在进行仿射变换时非常重要。

解释代码saver = tf.train.Saver() model_path = "tttf_model-14/bp_model.ckpt" save_path = saver.save(sess,model_path) #计算真实误差#用的测试数据 prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x1, ys: y1}) #real_pre = scaler_y.inverse_transform(prediction_value) print("绝对误差",y1-prediction_value) result = (y1 - prediction_value)/y1 MSE=sess.run(loss, feed_dict={xs: x1, ys: y1}) RMSE=math.sqrt(MSE) re = [] re_sum = 0; for i in range(0,30): re_sum = re_sum + abs(round(float(result[i]),8)) re.append(round(float(result[i]),8)) #print(re_sum/5) print(re_sum/30) print(re) print(MSE) print(RMSE)

这段代码是基于TensorFlow框架进行模型训练和预测，并计算真实误差的操作。 首先，saver = tf.train.Saver()用于创建一个Saver对象，用于保存和加载模型的参数。 接下来，model_path = "tttf_model-14/bp_model...

def deskew(img): m = cv2.moments(img) if abs(m['mu02']) < 1e-2: return img.copy() skew = m['mu11']/m['mu02'] s=img.shape[0] M = np.float32([[1, skew, -0.5*s*skew], [0, 1, 0]]) affine_flags = cv2.WARP_INVERSE_MAP|cv2.INTER_LINEAR size=img.shape[::-1] img = cv2.warpAffine(img,M,size,flags=affine_flags) return img代码含义

这段代码实现了一个函数 deskew(img)，它可以将输入的图像进行纠倾处理。首先，通过计算图像的矩阵来计算图像的倾斜程度，如果程度很小，则直接返回原图像副本。否则，通过计算仿射矩阵来对图像进行纠倾处理。...

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重写warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP效果通过SSE2指令集加速

M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]]) start = time.time() dst1 = cv2.warpAffine(src, M, src.shape[:2][::-1], flags=cv2.WARP_INVERSE_MAP) end = time.time() print('cv2.warpAffine time:', end - ...

srcImg = cv.copyMakeBorder(img1, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) testImg = cv.copyMakeBorder(img2, top, bot, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 0)) img1gray = cv.cvtColor(srcImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) img2gray = cv.cvtColor(testImg, cv.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() height = srcImg.shape[0] width = srcImg.shape[1] if len(good) > MIN_MATCH_COUNT: src_pts = np.float32([ kp1[m.queryIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([ kp2[m.trainIdx].pt for m in good ]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv.findHomography(src_pts, dst_pts, cv.RANSAC, 5.0) warpImg = cv.warpPerspective(testImg, M, (testImg.shape[1], testImg.shape[0]), flags=cv.WARP_INVERSE_MAP) # 查找左边界 left = next((col for col in range(width) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) # 查找右边界 right = next((col for col in range(width-1, -1, -1) if srcImg[:, col].any() and warpImg[:, col].any()), None) res = np.zeros([height, width, 3], np.uint8) for row in range(0, height): for col in range(0, width): if not srcImg[row, col].any(): res[row, col] = warpImg[row, col] elif not warpImg[row, col].any(): res[row, col] = srcImg[row, col] else: srcImgLen = float(abs(col - left)) testImgLen = float(abs(col - right)) alpha = srcImgLen / (srcImgLen + testImgLen) res[row, col] = np.clip(srcImg[row, col] * (1-alpha) + warpImg[row, col] * alpha, 0, 255) 中的srcImg和testImg究竟是什么

在这段代码中，srcImg和testImg分别是img1和img2经过边界扩展后的图像。通过使用cv.copyMakeBorder函数，我们可以将原始图像的边界扩展一定的像素数，从而避免在后续的处理中出现边界不足的问题。...

arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr2 = np.array(input("请输入连续24个月的车辆销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr0, arr1, arr2, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['num', 'month', 'car sales', 'sales']) data = data[['month', 'car sales', 'sales']] train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data_scaled) * 0.7) test_size = len(data_scaled) - train_size train, test = data_scaled[0:train_size,:], data_scaled[train_size:len(data_scaled),:] def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), :]) Y.append(dataset[i+look_back, :]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 3))) model.add(Dense(3)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=0) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) Y_train = scaler.inverse_transform(Y_train) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) last_month = data_scaled[-look_back:] last_month = last_month.reshape((1, look_back, 3))#1，12，3 next_month = model.predict(last_month) next_month = scaler.inverse_transform(next_month) print('下个月的预测结果是:', round(next_month[0][2])),如何将以下代码插入，def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平：{},预测准确率：{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

可以将以下代码插入到代码中： python def comput_acc(real, predict, level): num_error = 0 for i in range(len(real)): if abs(real[i] - predict[i]) / real[i] > level: num_error += 1 ...

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![L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）](https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2022/10/lr_lev_inf-1024x578.jpg) # 1. L1正则化模型概述 L1正则化，也被称为Lasso回归，是一种用于模型特征选择和复杂度控制的方法。它通过在损失函数中加入与模型权重相关的L1惩罚项来实现。L1正则化的作用机制是引导某些模型参数缩小至零，使得模型在学习过程中具有自动特征选择的功能，因此能够产生更加稀疏的模型。本章将从L1正则化的基础概念出发，逐步深入到其在机器学习中的应用和优势
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如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，同时确保业务连续性规划的有效性，你需要从以下几个方面入手：（详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略） 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时，首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义，理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南，帮助你
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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。