\min\below{Z_1}=\sum_{j=1}^{n}{\alpha_j\frac{N_j-y_j}{N_j}}

这个式子是一个最小化目标函数，其中 $Z_1$ 是要最小化的函数值，$\alpha_j$ 是权重，$N_j$ 是样本 $j$ 的总数，$y_j$ 是样本 $j$ 中目标事件的数量。

这个式子的意义是希望找到一组权重 $\alpha_j$，使得通过加权后的样本数量与实际目标事件数量之间的差异最小化。也就是说，我们希望通过加权的方式来更准确地估计目标事件的发生率。

具体来说，式子中 $\frac{N_j-y_j}{N_j}$ 表示样本 $j$ 中未发生目标事件的比例，而 $\alpha_j$ 则表示对样本 $j$ 的重要程度。因此，整个式子的含义就是将所有样本的加权未发生目标事件的比例求和，从而得到一个总的未发生目标事件的比例，我们希望通过最小化这个比例来提高目标事件的准确率。

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請問有甚麼辦法不使用floor函數 然後功能跟下列代碼功能一樣 module float_to_fixed(input [31:0] f, output reg [31:0] q); reg [31:0] i; reg [31:0] f_int; reg [31:0] f_frac; reg [31:0] q_int; reg [31:0] q_frac; always @(*) begin i = 0; f_int = 0; f_frac = 0; q_int = 0; q_frac = 0; // 将浮点数分解为整数部分和小数部分 if (f < 0) begin f_int = -floor(-f); f_frac = -f - f_int; end else begin f_int = floor(f); f_frac = f - f_int; end // 计算整数部分的定点数值 while (f_int > 0) begin q_int = (q_int << 1) | (f_int & 1); f_int = f_int >> 1; i = i + 1; end // 计算小数部分的定点数值 while (i < 16) begin f_frac = f_frac * 2; q_frac = (q_frac << 1) | (floor(f_frac) & 1); f_frac = f_frac - floor(f_frac); i = i + 1; end // 合并整数部分和小数部分得到最终结果 q = (q_int << 16) | q_frac; end endmodule

可以使用以下代码替换其中的floor函数：

if (f < 0) begin
  f_int = -f;
  f_frac = -f - f_int;
end else begin
  f_int = f;
  f_frac = f - f_int;
end

// 将浮点数分解为整数部分和小数部分
if (f_frac < 0) begin
  f_int = f_int - 1;
  f_frac = f_frac + 1;
end

// 计算整数部分的定点数值
while (f_int > 0) begin
  q_int = (q_int << 1) | (f_int & 1);
  f_int = f_int >> 1;
  i = i + 1;
end

// 计算小数部分的定点数值
while (i < 16) begin
  f_frac = f_frac * 2;
  q_frac = (q_frac << 1) | ((f_frac >= 1) ? 1 : 0);
  if (f_frac >= 1) begin
    f_frac = f_frac - 1;
  end
  i = i + 1;
end

在该替换代码中，首先通过判断浮点数f是否小于0将其分解为整数部分和小数部分。然后通过判断小数部分是否小于0将其转换为正数。接着，在计算小数部分的定点数值时，使用了条件运算符 (?:) 替代了floor函数的作用，以判断当前小数部分是否大于等于1。

$$ f_1=\beta C_2\sum_{k=1}^K{\sum_{j=1}^J{\left( \frac{V_{kj}t_k}{2} \right)}} \\ f_2=\alpha C_1L\sum_{k=1}^K{\frac{1}{t_k}} $$python numpy表示

可以使用NumPy来进行表示，代码如下所示：

import numpy as np

# 数据
K = 10
J = 5
V = np.random.rand(K, J)
t = np.random.rand(K)
C1 = 1.5
C2 = 2.0
L = 3.0
alpha = 0.8
beta = 0.6

# 计算f1
f1 = beta * C2 * np.sum(V * t.reshape(-1, 1) / 2)

# 计算f2
f2 = alpha * C1 * L * np.sum(1 / t)

print("f1 =", f1)
print("f2 =", f2)

其中，`np.random.rand(K, J)`生成一个大小为`(K, J)`的随机矩阵，`t.reshape(-1, 1)`将`t`转换为一个列向量，`*`表示矩阵对应元素相乘，`np.sum()`表示对矩阵中所有元素求和。