修正self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)]

时间: 2024-02-18 14:59:54 浏览: 76
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修改结果1

这段代码中，`self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)]` 是第 `i` 个隶属度函数的参数列表。 如果要修正参数数量 `self.m`，可以修改 `self.m` 的值。如果要修正第 `i` 个隶属度函数的参数数量，可以使用以下代码： ``` # 假设要将第 i 个隶属度函数的参数数量修改为 new_m self.params['mf_params'] = np.concatenate([ self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m:self.m + i * self.m], np.zeros((new_m,)), self.params['mf_params'][self.m * (i + 1):] ]) self.m = new_m ``` 这段代码将修改后的参数列表 `new_m` 插入到 `self.params['mf_params']` 中，并更新 `self.m` 的值。需要注意的是，修改了隶属度函数的参数数量后，可能需要重新训练模型以获得更好的结果。
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mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)].reshape(self.m, 1))修正self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)]

如果要修正第 i 个隶属度函数的参数列表，可以直接修改 self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)] 中的值即可。例如，如果要将第 i 个隶属度函数的第一个参数修改为 new_value，可以...

class Adam: """Adam (http://arxiv.org/abs/1412.6980v8)""" def __init__(self, lr=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999): self.lr = lr self.beta1 = beta1 self.beta2 = beta2 self.iter = 0 self.m = None self.v = None def update(self, params, grads): if self.m is None: self.m, self.v = {}, {} for key, val in params.items(): self.m[key] = np.zeros_like(val) self.v[key] = np.zeros_like(val) self.iter += 1 lr_t = self.lr * np.sqrt(1.0 - self.beta2**self.iter) / (1.0 - self.beta1**self.iter) for key in params.keys(): #self.m[key] = self.beta1*self.m[key] + (1-self.beta1)*grads[key] #self.v[key] = self.beta2*self.v[key] + (1-self.beta2)*(grads[key]**2) self.m[key] += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key]) self.v[key] += (1 - self.beta2) * (grads[key]**2 - self.v[key]) params[key] -= lr_t * self.m[key] / (np.sqrt(self.v[key]) + 1e-7) #unbias_m += (1 - self.beta1) * (grads[key] - self.m[key]) # correct bias #unbisa_b += (1 - self.beta2) * (grads[key]*grads[key] - self.v[key]) # correct bias #params[key] += self.lr * unbias_m / (np.sqrt(unbisa_b) + 1e-7)

在初始化方法中，lr 参数表示学习率（learning rate），beta1和beta2 是用于计算指数加权移动平均的衰减因子。 iter 是迭代次数，m 和 v 是用于存储参数的一阶和二阶动量的字典。 update 方法用于...

def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.01): self.n = n_inputs self.m = n_rules self.lr = learning_rate # Initialize MF parameters using k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=1) x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans.fit([x0]) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten() sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 self.params = { "mf_params": np.random.rand(self.n*self.m*2), "out_params": np.random.rand((self.n+1)*self.m,) }修正错误

"out_params": np.random.rand((self.n+1)*self.m,) } 在修正后的代码中，我们将k-means聚类的聚类数设置为self.m，并使用随机生成的样本点x0进行聚类。然后，我们通过kmeans.cluster_centers_获取每个...

def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.01): self.n = n_inputs self.m = n_rules self.lr = learning_rate # Initialize MF parameters using k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = np.random.rand(100, self.n) # 用于聚类的样本点 kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_ # 获取聚类中心 sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 # 计算标准差 self.params = { "mf_params": np.concatenate([centroids.flatten(), sigmas.flatten()]), "out_params": np.random.rand((self.n + 1) * self.m, ) } def gaussmf(self, x, c, sigma): return np.exp(-np.power(x - c, 2.) / (2 * np.power(sigma, 2.))) def predict(self, X): mf_out = np.zeros((len(X), self.n, self.m)) for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m:])出现 operands could not be broadcast together with shapes (32,3) (0,) 修改

这是因为在计算mf_out时，对于每个输入X[:, i].reshape(-1, 1)，都需要对self.params['mf_params'][:self.m]和self.params['mf_params'][self.m:]进行高斯函数计算，而这两个数组的shape都是(0,)，无法与X[:, i]....

if self.mFlash:CanMove() then self.mTime = self.mTime - dt local pos = self.mFlash:GetPosition() -- 计算闪电的新位置 local velocity = self.mClockwise and Vec3f.right or Vec3f.left velocity = velocity:Assign(velocity) velocity = velocity:Mul(self.mCfg.Speed * dt) pos = Vec3f(pos.x + velocity.x, pos.y, pos.z + velocity.z) -- 判断是否到达时间间隔 if self.mTime and self.mTime <= 0 then self.mClockwise = not self.mClockwise self.mTime = self.mCfg.FlayPath.Time or 1 end self.mFlash:SetPosition(pos) end 以上代码出现的问题水平方向flash移动的位置有误,正常因该和垂直方向移动的路径一样,如何修正

根据代码分析，水平方向移动的位置计算代码如下： ... self.mTime = self.mCfg.FlayPath.Time or 1 end self.mFlash:SetPosition(pos) 这样修改后，水平方向和垂直方向的移动路径就会一致了。

class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(): def __init__(self,p1,p2): self.p1 = p1 self.p2 = p2 from math import sqrt def length(self): return sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2 + (self.p1,y-self.p2.y)**2)) def slope(self): if self.p1.x == self.p2.x: return None else: return (self.p1.y - self.p2.y)/(self.p1.x - self.p2.x) def __repr__(self): return ((self.p1.x,self.p2.y),(self.p2.x,self.p2.y)) line = Point((2,3),(5,9)) line.length() line.slope()

1. 在创建 line 对象时，应该使用 Line 类而不是 Point 类。所以应该改为 line = Line(Point(2,3), Point(5,9))。 2. 在 length 方法中，计算距离时应该是 (self.p1.y-self.p2.y)**2 而不是 (self.p1,...

norm = np.sum(np.dot(mf_norm[:, j, :],self.params['out_params'][k * (self.n + 1):(k + 1) * (self.n + 1)]) ,axis=1, keepdims=True)出现shapes (32,4) and (12,) not aligned: 4 (dim 1) != 12 (dim 0)修正

具体来说，你可以将第二个矩阵的形状改为(12,1)，从而使得它变成一个列向量。你可以使用np.reshape()函数来实现这一点，例如： second_matrix = np.reshape(second_matrix, (12,1)) 然后，你就可以将这两...

import random import time import pygame from pygame.constants import * from pygame.image import load as addimage class Base(object): def __init__(self, image, x, y, screen): self.x = x self.y = y self.image = image self.screen = screen self.speedx= 0 self.speedy = 0 def draw(self): self.screen.blit(self.image, (self.x, self.y)) def changespeed(self, x, y): self.speedx = x self.speedy = y def changespeedx(self, x): self.speedx = x def changespeedy(self, y): self.speedy = y def move(self): self.x += self.speedx self.y += self.speedy class Background(): def __init__(self): pygame.display.set_caption("Plane War Game") self.image1 = Base(addimage('./images/bg1.png'), 0, -1200) self.image2 = Base(addimage('./images/bg2.png'), 0, -600) self.image3 = Base(addimage('./images/bg3.png'), 0, 0) self.bgs = [] self.bgs.append(self.image1) self.bgs.append(self.image2) self.bgs.append(self.image3) self.speedy = 3 for bg in self.bgs: bg.changespeedy(self.speedy) def show(self): for bg in self.bgs: bg.move() bg.draw() if bg.y > 1200: bg.y = -600 def main(): maxsize = (800, 600) screen = pygame.display.set_mode(maxsize) a = pygame.image.load("./images/bg2.png") while True: a.show() time.sleep(0.03) if __name__ == '__main__': main()

1. 在 Base 类的构造函数中，没有设置 self.rect 属性，导致无法使用碰撞检测函数； 2. 在 Background 类的构造函数中，没有设置 self.rect 属性，同样无法使用碰撞检测函数； 3. 在 main 函数中，应该创建 ...

def update_operator(self, pop_size): """ 更新算子：更新下一时刻的位置和速度 """ c1 = 2 # 学习因子，一般为2 c2 = 2 w = 0.4 # 自身权重因子 for i in range(pop_size): # 更新速度 self.pop_v[i] = w * self.pop_v[i] + c1 * random.uniform(0, 1) * ( self.p_best[i] - self.pop_x[i]) + c2 * random.uniform(0, 1) * (self.g_best - self.pop_x[i]) # 更新位置 self.pop_x[i] = self.pop_x[i] + self.pop_v[i] # 越界保护 for j in range(self.var_num): if self.pop_x[i][j] < self.bound[0][j]: self.pop_x[i][j] = self.bound[0][j] if self.pop_x[i][j] > self.bound[1][j]: self.pop_x[i][j] = self.bound[1][j] # 更新p_best和g_best if self.fitness(self.pop_x[i]) > self.fitness(self.p_best[i]): self.p_best[i] = self.pop_x[i] if self.fitness(self.pop_x[i]) > self.fitness(self.g_best): self.g_best = self.pop_x[i]

在更新速度时，算法使用当前速度self.pop_v[i]、个体历史最优位置self.p_best[i]以及全局历史最优位置self.g_best来计算下一时刻速度的值。其中，c1和c2的作用类似于权重，用于控制个体历史最优位置和全局历史最优...

请修正以下代码class Sale: def __int__(self): self.sale_info = dict() self.sum = 0 self.n = 0 self.average = 0 def add(self,num,quantity,price): qk = [quantity,price] self.sale_info[num] = qk def show(self): print('输入的信息为：',self.sale_info) def total(self): for i in self.sale_info.values(): self.sum += i[0]*i[i] self.n = i[0] self.average = self.sum/self.n def display(self): print('当天的销售金额、平均售价为：%s,%s'%(self.sum,self.sum/self.n)) sale = Sale() sale.add(101, 100, 24) sale.add(102, 101, 22) sale.add(103, 104, 23) sale.show() sale.display()

self.sum += i[0]*i[1] self.n += i[0] self.average = self.sum/self.n def display(self): self.total() print('当天的销售金额、平均售价为：%s,%s'%(self.sum,self.average)) sale = Sale() sale.add...

mf_out = np.zeros((len(X_batch), self.n, self.m)) for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m:])修正该代码

修正后的代码主要修改了self.params['mf_params'][self.m:]这一部分的索引，改为了self.params['mf_params'][self.m+i*self.m:self.m*(i+1)]，这是因为每个属性（即self.n个）的高斯函数参数在self.params['...

修正以下python代码：class Ticket: def __init__(self, day, discount=False): self.day = day self.discount = discount def get_ticket_price(self, num): if self.day == "周一": print("博物馆周一闭馆，不提供售票服务") elif self.day == "周二" or "周三" or "周四" or "周五": if self.discount: price = 80 else: price = 100 print("总共需支付票价{}".format(num * price)) elif self.day == "周六" or "周日": if self.discount: price = 88 else: price = 110 print("总共需支付票价{}".format(num * price))

修正后的代码如下： class Ticket: def __init__(self, day, discount=False): self.day = day self.discount = discount def get_ticket_price(self, num): if self.day == "周一": print("博物馆周一...

Exception in thread Thread-1: Traceback (most recent call last): File "D:\python\python3.7\lib\threading.py", line 926, in _bootstrap_inner self.run() File "D:\python\python3.7\lib\threading.py", line 870, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "D:\python\python3.7\lib\tkinter\__init__.py", line 1489, in cget return self.tk.call(self._w, 'cget', '-' + key) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() def update_frame(queue): while True: photo = queue.get() canvas.image = photo # 保存 PhotoImage 对象到实例变量 canvas.config(image=...

修正下列代码def rule_evaluation(self, x): rule_out = np.zeros((x.shape[0], self.n_mf ** self.n_input)) for i in range(x.shape[0]): rule = np.zeros((self.n_mf, self.n_input)) for j in range(self.n_input): rule[:, j] = self.membership_function(x[i, j], self.mf_params[j, :]) rule = np.meshgrid(*rule) rule = np.stack(rule, axis=-1) rule = rule.reshape((-1, self.n_input)) rule_out[i, :] = np.min(rule, axis=1) return rule_out

elif mf_params[i, 0] == 1: mf[i] = np.exp(-0.5 * ((x - mf_params[i, 1]) / mf_params[i, 2]) ** 2) elif mf_params[i, 0] == 2: if x [i, 1]: mf[i] = 1 elif x >= mf_params[i, 2]: mf[i] = 0 else: ...

for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params /= np.sum(params) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: params = self.sparrows[j] self.scores[j] = score # 适应度修正 self.fitness_replacement() # 选择最优解 self.select_best_params()

这段代码实现了麻雀算法的核心部分，其中包括了麻雀移动、变异、分数计算、最优解更新、适应度修正和最优解选择等过程。 具体来说，每个麻雀都会在一定范围内随机移动，并进行变异操作，得到新的参数值。然后，根据...

class MonitoringProcess: def __init__(self): self.conn1, self.conn2 = Pipe() self.monitor = True self.process_start(self.detection_status) def set_monitor(self): self.com_dict.monitor = False def process_start(self, func): with Manager() as manager: self.com_dict = manager.Namespace() p = Process(target=func, args=(self.com_dict,)) p.start() def detection_status(self, com_dict): # some code ... com_dict.a = 1 Process Process-2: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 827, in _callmethod conn = self._tls.connection AttributeError: 'ForkAwareLocal' object has no attribute 'connection' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 315, in _bootstrap self.run() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\process.py", line 108, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "F:\E\python_learn\我的框架\自动化框架2\monitoring.py", line 24, in detection_status com_dict.a = 1 File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 1143, in __setattr__ return callmethod('__setattr__', (key, value)) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 831, in _callmethod self._connect() File "C:\Python38\lib\multiprocessing\managers.py", line 818, in _connect conn = self._Client(self._token.address, authkey=self._authkey) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 500, in Client c = PipeClient(address) File "C:\Python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 702, in PipeClient _winapi.WaitNamedPipe(address, 1000) FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。

self.conn1, self.conn2 = Pipe() self.monitor = True self.process_start(self.detection_status) def set_monitor(self): self.com_dict["monitor"] = False def process_start(self, func): with ...

class Student: counter = 0 def __init__(self,name,number): self.name = name self.number = number Student.counter += 1 def display(self): print("Name:", self.name, "Number:", self.number) s1 = Student("y", 211) s2 = Student("x", 212) s3 = Student("s", 213) s1.display() s2.display() s3.display() print("Total number of students:", Student.counter)纠错

这段代码存在一些小问题，可能是笔误或排版问题导致的，以下是修正后的代码： class Student: counter = 0 def __init__(self, name, number): self.name = name self.number = number Student.counter ...

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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
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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩