这行代码出错了S2 = sum(link(:,3) .* (link(:,4) == idx(link(:,1))) .* (link(:,4) == idx(link(:,2))));

时间: 2024-06-02 20:10:06 浏览: 33
JPG

链接的时候出错

这行代码看起来是MATLAB或Octave语言的代码，它的功能是计算link中第3列与第4列等于idx(link中的第1列)和第2列的元素的乘积之和。出错信息可能是关于link或idx的维度不匹配，或者是关于矩阵索引的问题。可以尝试检查变量link和idx的维度是否正确，并确保link中的索引不超出了其范围。如果问题仍然存在，可以提供更详细的错误信息以便更好地帮助你解决问题。
阅读全文

相关推荐

zip

陶瓷形式：浏览https：ceramic.network和https：idx.xyz

系统将要求用户使用其Web3钱包登录，然后将提取属于该定义的所有数据并预填写表单。 这些表单可以链接到聊天或电子邮件中，也可以使用iframe嵌入。 如果定义作为别名存在，则可以简单地使用该别名。 例如： : 当...
zip

db2-command.zip_site:www.pudn.com

4. **查询数据**：SELECT语句用于从表中检索数据，如SELECT * FROM mytable将检索表“mytable”中的所有记录。 5. **插入数据**：INSERT INTO语句用于向表中添加新记录，例如INSERT INTO mytable (column1, ...

你的这个代码这行错了：S2 = sum(link(:,3) .* (link(:,4) == idx(link(:,1))) .* (link(:,4) == idx(link(:,2))));

这段代码是MATLAB代码，可能...这段Python代码的作用是从名为"link.csv"的文件中读取数据到pandas的DataFrame中，然后获取link中的第一列和第二列分别出现在idx中的行，并计算第三列的和。其中，np.sum函数用于计算和。

运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

这个错误提示是因为代码中使用了旧版本的autograd函数，需要使用新版本的autograd函数。可以使用@staticmethod修饰GuidedBackpropReLU类中的forward方法，将其转换为静态方法。修改后的代码如下： class ...

class GuidedBackpropReLUModel: def init(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.class.name == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:]) return model1(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def call(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决，代码如何修改

你的代码中有一个小错误，__init__ 方法的名称应该是 __init__ 而不是 init。 以下是修改后的代码，其中通过调用 input.requires_grad_(True) 将输入的 input 设置为需要计算梯度，从而解决了 input....

请在不影响结果的条件下改变代码的样子：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]),size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C =...

改写为matlab代码： for floder in floders: print(floder) imgname = floder.split('_')[0] idx = tinydict[imgname] value.append(idx) value.append( floder ) sum=0 imgname=floder.split('_')[0] imgs = os.listdir(floderPath+floder) for img in imgs: brisq.get_feature(floderPath+floder+'/'+img) score = brisq.get_score(floderPath+floder+'/'+img) print(score) sum = sum + score value.append(sum/frames) print(sum/frames) s = pd.Series(value, index=df.columns) df = df.append(s, ignore_index=True) value = [] df.to_excel(outpath)

sum = sum + score; end value(end+1) = sum/frames; disp(sum/frames); s = pd.Series(value, 'index', df.columns); df = df.append(s, 'ignoreindex', true); value = []; end writetable(df, ...

def __init__(self,ls = None): self._elems = [] if ls == None else ls.copy() self._heapify def _heapify(self): start = (len(self._elems)-2) // 2 for i in range(start,-1,-1): self._shift_down(i) def insert(self,value): self._elems.append(value) self._shift_up(len(self._elems)-1) def _shift_up(self,c_idx): if c_idx < 1:return p_idx = (c_idx - 1) // 2 if self._elems[c_idx] >= self._elems[p_idx]:return self._elems[c_idx],self._elems[p_idx] = self._elems[p_idx],self._elems[c_idx] self._shift_up(p_idx) def remove(self): value = self._elems[-1] del self._elems[-1] self._shift_down(0) return value def _shift_down(self,p_idx): l_idx = p_idx * 2 + 1 if l_idx >= len(self._elems):return mi = p_idx if self._elems[l_idx] < self._elems[mi]: mi = l_idx if l_idx + 1 < len(self._elems) and \ self._elems[l_idx+1] < self._elems[mi]: mi = l_idx + 1 if mi == p_idx:return self._elems[p_idx],self._elems[mi] = \ self._elems[mi],self._elems[p_idx] self._shift_down(mi) def level_order(self): return self._elems 解释一下这段代码

这段代码是实现了一个二叉堆类，具有以下方法： 1. __init__(self,ls = None)：初始化方法，如果传入一个列表ls，则将其复制到self._elems中，否则创建一个空列表。 2. _heapify(self)：将self._elems列表调整...

for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

这代码是一个简单的训练循环，用于训练一个模型来进行手写数字识别。下面是对代码的解释： 1. 首先，你使用一个外部变量 epoch 来指定训练的轮数。 2. 在每个训练轮数中，你调用 model.train() 来设置模型为...

while True: try: n = int(input()) except: break data = [] for i in range(n): name, *costs = input().split() cost_sum = sum(map(int, costs)) data.append((cost_sum, name, i +1)) data.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1], x[2])) for rank, (cost_sum, name, idx) in enumerate(data, start=1): print(rank,idx, name, cost代码改进

这段代码的改进点有： 1. 对输入数据进行验证和异常处理，可以增加程序的鲁棒性，提高代码的稳定性。 2. 可以将输入数据的处理逻辑抽象成函数，使得代码更加模块化，易于维护。 3. 可以使用更加明确的变量名和...

% % 读取数据 data = readmatrix('G:\19\19\2.xls'); % % % 生成标签 labels = repmat(1:14, 100, 1); labels = labels(:); % % 计算准确率 accuracy = zeros(14, 1); for i = 1:14 start_idx = (i-1)*100 + 1; end_idx = i*100; accuracy(i) = sum(data(start_idx:end_idx, 1) == labels(start_idx:end_idx)) / 100; end for i = 1:14 idx = find(data(:, 1) == i); correct = sum(data(idx, 2) == i); accuracy(i) = correct / length(idx); end % 生成混淆矩阵 confusionMat = confusionmat(labels, data(:, 2)); figure newLabels = {'2FSK', 'BPSK', 'CW', 'LFM', 'LFM-BPSK', 'QPSK', 'NLFM', 'FSK-BPSK', 'LFM-FSK', 'MPSK', 'T1', 'T2', 'T3', 'T4'}; confusionchart(confusionMat,newLabels ,'Normalization', 'row-normalized'); % 将百分比符号添加到矩阵中 h = gca; h.Axes.XTickLabelFormat = '%.1f%%'; h.YAxis.TickLabelFormat = '%.1f%%';这段代码有问题吗？可以画出每个格子内带有百分比的数值的混淆矩阵吗？

这段代码有一些问题: 1. readmatrix函数只在MATLAB R2019b及以上版本中可用，如果你使用的是更早的版本，需要使用xlsread或者csvread等函数读取Excel文件。 2. 在计算准确率时，for循环中的第一个部分和第二...

from math import ceil def findFalseCoin(coins,idxStart,iLength): if iLength == 1: return idxStart n = ceil(iLength/3) wPart1 = sum(coins[idxStart:idxStart+n]) wPart2 = sum(coins[ ]) wPart3 = sum(coins[idxStart+2*n: ]) if wPart1 < wPart2: return findFalseCoin(coins,idxStart,n) elif wPart1 > wPart2: return findFalseCoin( ) else: return findFalseCoin( ) if __name__ == '__main__': coins = [100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100] for i in range(len(coins)): coinsCopy = coins[:] coinsCopy[i] = 99 r = findFalseCoin( ) print(f'False coin idx:{r}, weight:{coinsCopy[r]}') 期望的执行结果为： False coin idx:0, weight:99 False coin idx:1, weight:99 False coin idx:2, weight:99 False coin idx:3, weight:99 False coin idx:4, weight:99 False coin idx:5, weight:99 False coin idx:6, weight:99 False coin idx:7, weight:99 False coin idx:8, weight:99 False coin idx:9, weight:99 False coin idx:10, weight:99

您的代码存在一些错误。在函数findFalseCoin中，有几个地方需要填写正确的参数。 首先，第一个问题是关于wPart2和wPart3的计算。在这两个变量的计算中，需要正确指定切片的起始和结束索引。请使用以下代码...

iris = load('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv'); % 导入鸢尾花数据集 train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)]; train_labels = [ones(40,1); 2*ones(40,1); 3*ones(40,1)]; test_data = [meas(41:50,:); meas(91:100,:); meas(141:150,:)]; test_labels = [ones(10,1); 2*ones(10,1); 3*ones(10,1)]; mu1 = mean(train_data(train_labels==1,:)); sigma1 = var(train_data(train_labels==1,:)); mu2 = mean(train_data(train_labels==2,:)); sigma2 = var(train_data(train_labels==2,:)); mu3 = mean(train_data(train_labels==3,:)); sigma3 = var(train_data(train_labels==3,:)); pred_labels = zeros(size(test_labels)); for i=1:size(test_data,1) p1 = normpdf(test_data(i,:), mu1, sqrt(sigma1)); p2 = normpdf(test_data(i,:), mu2, sqrt(sigma2)); p3 = normpdf(test_data(i,:), mu3, sqrt(sigma3)); [~, idx] = max([p1,p2,p3]); pred_labels(i) = idx; end tp = sum((test_labels==1) & (pred_labels==1)); fp = sum((test_labels~=1) & (pred_labels==1)); fn = sum((test_labels==1) & (pred_labels~=1)); precision1 = tp / (tp + fp); recall1 = tp / (tp + fn); f1_score1 = 2 * precision1 * recall1 / (precision1 + recall1); tp = sum((test_labels==2) & (pred_labels==2)); fp = sum((test_labels~=2) & (pred_labels==2)); fn = sum((test_labels==2) & (pred_labels~=2)); precision2 = tp / (tp + fp); recall2 = tp / (tp + fn); f1_score2 = 2 * precision2 * recall2 / (precision2 + recall2); tp = sum((test_labels==3) & (pred_labels==3)); fp = sum((test_labels~=3) & (pred_labels==3)); fn = sum((test_labels==3) & (pred_labels~=3)); precision3 = tp / (tp + fp); recall3 = tp / (tp + fn); f1_score3 = 2 * precision3 * recall3 / (precision3 + recall3);中函数或变量 'meas' 无法识别。 出错 Untitled (line 2) train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)];怎么解决

如果数据文件的名称或路径不正确，那么您需要相应地修改代码行2和3。 另外，您可能需要使用内置的csvread或readtable函数来正确读取CSV文件，而不是使用load函数。请尝试以下代码来导入CSV数据： matlab ...

def __init__(self, max_depth=None): self.max_depth = max_depth def fit(self, X, y): self.n_classes_ = len(set(y)) self.n_features_ = X.shape[1] self.tree_ = self._grow_tree(X, y) def predict(self, X): return [self._predict(inputs) for inputs in X] def _best_split(self, X, y): m = y.size if m <= 1: return None, None num_parent = [np.sum(y == c) for c in range(self.n_classes_)] best_gini = 1.0 - sum((n / m) ** 2 for n in num_parent) best_idx, best_thr = None, None for idx in range(self.n_features_): thresholds, classes = zip(*sorted(zip(X[:, idx], y))) num_left = [0] * self.n_classes_ num_right = num_parent.copy() for i in range(1, m): c = classes[i - 1] num_left[c] += 1 num_right[c] -= 1 gini_left = 1.0 - sum((num_left[x] / i) ** 2 for x in range(self.n_classes_)) gini_right = 1.0 - sum((num_right[x] / (m - i)) ** 2 for x in range(self.n_classes_)) gini = (i * gini_left + (m - i) * gini_right) / m if thresholds[i] == thresholds[i - 1]: continue if gini < best_gini: best_gini = gini best_idx = idx best_thr = (thresholds[i] + thresholds[i - 1]) / 2 return best_idx, best_thr解释这段代码

这段代码实现了一个分类树的基本功能，其中包括三个主要方法： 1. __init__(self, max_depth=None)：构造方法，初始化分类树的最大深度。 2. fit(self, X, y)：拟合方法，用于训练分类树。它首先计算类别数量...

clear all clc p = input('请输入离散信源概率分布，例如[0.5,0.5]：\n'); N = length(p); code = strings(N-1,N); reflect = zeros(N-1,N); p_SD = p; for i=1:N-1 M = length(p_SD); [p_SD,reflect(i,1:M)] = sort(p_SD,'descend'); code(i,M) = '1'; code(i,M-1) = '0'; p_SD(M-1) = p_SD(M-1)+p_SD(M); p_SD(M)=[]; end CODE = strings(1,N); % 初始化对应码字 for i=1:N column = i; for m=1:N-1 [row,column] = find(reflect(m,:)==column); CODE(1,i) = strcat(CODE(1,i),code(m,column)); if column==N+1-m column = column-1; end end end CODE = reverse(CODE); for i=1:N L(i) = size(char(CODE(1,i)),2); end L_ave = sum(L.*p); H = sum(-p.*log2(p)); yita = H/L_ave; disp(['信号符号 ',num2str(1:N)]); disp(['对应概率 ',num2str(p)]); disp(['对应码字 ',CODE]); disp(['平均码长',num2str(L_ave)]); disp(['编码效率',num2str(yita)]);优化该程序

以下是优化后的程序： matlab clear all clc % 输入离散信源概率分布 ...4. 使用 reverse 函数来生成正确的码字顺序。 5. 使用 strlength 函数来计算码长。 6. 修正了代码风格，增加了注释。

解释这段代码 def update_activation(i, pruned_model, activation, CBL_idx): next_idx = i + 1 if pruned_model.module_defs[next_idx]['type'] == 'convolutional': next_conv = pruned_model.module_list[next_idx][0] conv_sum = next_conv.weight.data.sum(dim=(2, 3)) offset = conv_sum.matmul(activation.reshape(-1, 1)).reshape(-1) if next_idx in CBL_idx: next_bn = pruned_model.module_list[next_idx][1] next_bn.running_mean.data.sub_(offset) else: next_conv.bias.data.add_(offset)

这段代码是用于更新激活值的函数。函数接受四个参数：i 表示当前层的索引，pruned_model 表示被修剪的模型，activation 表示当前层的激活值，CBL_idx 是一个列表，其中包含需要修剪的卷积层的索引。 首先，...

下面这段代码的作用是什么void EKFLocalizer::setCurrentResult() { current_ekf_pose_.header.frame_id = pose_frame_id_; current_ekf_pose_.header.stamp = ros::Time::now(); current_ekf_pose_.pose.position.x = ekf_.getXelement(IDX::X); current_ekf_pose_.pose.position.y = ekf_.getXelement(IDX::Y); tf2::Quaternion q_tf; //四元数 double roll, pitch, yaw; if (current_pose_ptr_ != nullptr) { current_ekf_pose_.pose.position.z = current_pose_ptr_->pose.position.z; tf2::fromMsg(current_pose_ptr_->pose.orientation, q_tf); /* use Pose pitch and roll */ tf2::Matrix3x3(q_tf).getRPY(roll, pitch, yaw); } else { current_ekf_pose_.pose.position.z = 0.0; roll = 0; pitch = 0; } yaw = ekf_.getXelement(IDX::YAW) + ekf_.getXelement(IDX::YAWB); q_tf.setRPY(roll, pitch, yaw); tf2::convert(q_tf, current_ekf_pose_.pose.orientation); current_ekf_twist_.header.frame_id = "base_link"; current_ekf_twist_.header.stamp = ros::Time::now(); current_ekf_twist_.twist.linear.x = ekf_.getXelement(IDX::VX); current_ekf_twist_.twist.angular.z = ekf_.getXelement(IDX::WZ); }

这段代码的作用是将当前的 EKF 定位结果存储到 current_ekf_pose_ 和 current_ekf_twist_ 变量中，其中包括位置、姿态、线速度和角速度等信息。具体实现过程中，通过获取 EKF 算法中的状态量，以及当前机器人的姿态...

import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_vectorized(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the vectorized implementation of bilinear interpolation. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Calculate the indices for interpolation x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int) y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int) x = b[:, :, :, 0] - x_idx y = b[:, :, :, 1] - y_idx # Calculate the interpolation values res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y return res.astype(int64) 在res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生错误operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这个错误是由于形状不匹配导致的。你可以在计算 res 之前，先调整 x_idx 和 y_idx 的形状，使其与 a 的形状相匹配。可以使用 np.expand_dims 函数来添加额外的维度。修改代码如下： python x_idx = np...

运行该段代码的命令是什么% 读取数据 pos = xlsread('data.xlsx', '位置'); road = xlsread('data.xlsx', '连接道路'); % 初始化医疗点位置 n = size(pos, 1); m = 3; center = pos(randperm(n, m), :); while true % 计算每个村庄到每个医疗点的距离 dist = pdist2(pos, center); % 计算每个村庄所属的医疗点 [~, idx] = min(dist, [], 2); % 计算每个医疗点服务的村庄到它的距离之和 s1 = sum(min(dist, [], 2)); % 计算每个医疗点移动后的评价指标 new_center = zeros(m, 2); for i = 1:m new_center(i, :) = mean(pos(idx == i, :), 1); end new_dist = pdist2(pos, new_center); new_s1 = sum(min(new_dist, [], 2)); % 如果评价指标没有改善，则退出循环 if new_s1 >= s1 break; end % 更新医疗点位置 center = new_center; end % 输出医疗点位置和总距离 disp(center); disp(s1); % 计算每个村庄到所属医疗点的距离 dist = pdist2(pos, center); [~, idx] = min(dist, [], 2); % 找到需要维修的道路 repair = []; for i = 1:size(road, 1) if idx(road(i, 1)) ~= idx(road(i, 2)) repair(end+1, :) = road(i, :); end end % 计算维修道路总里程 s2 = sum(sqrt(sum((pos(repair(:, 1), :) - pos(repair(:, 2), :)).^2, 2))); % 绘制结果图 color = {'r', 'g', 'b'}; figure; hold on; for i = 1:m plot(pos(idx == i, 1), pos(idx == i, 2), '.', 'Color', color{i}); plot(center(i, 1), center(i, 2), 'o', 'MarkerFaceColor', color{i}); end for i = 1:size(repair, 1) plot(pos(repair(i, :), 1), pos(repair(i, :), 2), 'k'); end axis equal;

该段代码是在 MATLAB 命令窗口中运行的，其中包含读取数据、初始化、计算、更新、输出等步骤。可以将代码保存为一个 .m 文件，并在 MATLAB 编辑器中运行，也可以直接将代码复制到 MATLAB 命令窗口中运行。运行命令为...

最新推荐

recommend-type

基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码（高分大作业）

基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码（高分大作业）个人经导师指导并认可通过的98分大作业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。 基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码（高分大作业）个人经导师指导并认可通过的98分大作业设计项目，基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码（高分大作业）主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。 基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码（高分大作业）个人经导师指导并认可通过的98分大作业设计项目，基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码（高分大作业）主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码（高分大作业）个人经导师指导并认可通过的98分大作业设计项目，基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码（高分大作业）主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目
recommend-type

51单片机UART串口重定向(printf)串口打印

51单片机UART串口重定向(printf)串口打印
recommend-type

【创新未发表】基于白鹭群优化算法ESOA-Kmean-Transformer-GRU实现负荷预测附Matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
recommend-type

正整数数组验证库：确保值符合正整数规则

资源摘要信息:"validate.io-positive-integer-array是一个JavaScript库，用于验证一个值是否为正整数数组。该库可以通过npm包管理器进行安装，并且提供了在浏览器中使用的方案。" 该知识点主要涉及到以下几个方面： 1. JavaScript库的使用：validate.io-positive-integer-array是一个专门用于验证数据的JavaScript库，这是JavaScript编程中常见的应用场景。在JavaScript中，库是一个封装好的功能集合，可以很方便地在项目中使用。通过使用这些库，开发者可以节省大量的时间，不必从头开始编写相同的代码。 2. npm包管理器：npm是Node.js的包管理器，用于安装和管理项目依赖。validate.io-positive-integer-array可以通过npm命令"npm install validate.io-positive-integer-array"进行安装，非常方便快捷。这是现代JavaScript开发的重要工具，可以帮助开发者管理和维护项目中的依赖。 3. 浏览器端的使用：validate.io-positive-integer-array提供了在浏览器端使用的方案，这意味着开发者可以在前端项目中直接使用这个库。这使得在浏览器端进行数据验证变得更加方便。 4. 验证正整数数组：validate.io-positive-integer-array的主要功能是验证一个值是否为正整数数组。这是一个在数据处理中常见的需求，特别是在表单验证和数据清洗过程中。通过这个库，开发者可以轻松地进行这类验证，提高数据处理的效率和准确性。 5. 使用方法：validate.io-positive-integer-array提供了简单的使用方法。开发者只需要引入库，然后调用isValid函数并传入需要验证的值即可。返回的结果是一个布尔值，表示输入的值是否为正整数数组。这种简单的API设计使得库的使用变得非常容易上手。 6. 特殊情况处理：validate.io-positive-integer-array还考虑了特殊情况的处理，例如空数组。对于空数组，库会返回false，这帮助开发者避免在数据处理过程中出现错误。 总结来说，validate.io-positive-integer-array是一个功能实用、使用方便的JavaScript库，可以大大简化在JavaScript项目中进行正整数数组验证的工作。通过学习和使用这个库，开发者可以更加高效和准确地处理数据验证问题。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

【损失函数与随机梯度下降】：探索学习率对损失函数的影响，实现高效模型训练

![【损失函数与随机梯度下降】：探索学习率对损失函数的影响，实现高效模型训练](https://img-blog.csdnimg.cn/20210619170251934.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjc4MDA1,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 损失函数与随机梯度下降基础 在机器学习中，损失函数和随机梯度下降（SGD）是核心概念，它们共同决定着模型的训练过程和效果。本
recommend-type

在ADS软件中，如何选择并优化低噪声放大器的直流工作点以实现最佳性能？

在使用ADS软件进行低噪声放大器设计时，选择和优化直流工作点是至关重要的步骤，它直接关系到放大器的稳定性和性能指标。为了帮助你更有效地进行这一过程，推荐参考《ADS软件设计低噪声放大器：直流工作点选择与仿真技巧》，这将为你提供实用的设计技巧和优化方法。 参考资源链接：[ADS软件设计低噪声放大器：直流工作点选择与仿真技巧](https://wenku.csdn.net/doc/9867xzg0gw?spm=1055.2569.3001.10343) 直流工作点的选择应基于晶体管的直流特性，如I-V曲线，确保工作点处于晶体管的最佳线性区域内。在ADS中，你首先需要建立一个包含晶体管和偏置网络
recommend-type

系统移植工具集：镜像、工具链及其他必备软件包

资源摘要信息:"系统移植文件包通常包含了操作系统的核心映像、编译和开发所需的工具链以及其他辅助工具，这些组件共同作用，使得开发者能够在新的硬件平台上部署和运行操作系统。" 系统移植文件包是软件开发和嵌入式系统设计中的一个重要概念。在进行系统移植时，开发者需要将操作系统从一个硬件平台转移到另一个硬件平台。这个过程不仅需要操作系统的系统镜像，还需要一系列工具来辅助整个移植过程。下面将详细说明标题和描述中提到的知识点。 **系统镜像** 系统镜像是操作系统的核心部分，它包含了操作系统启动、运行所需的所有必要文件和配置。在系统移植的语境中，系统镜像通常是指操作系统安装在特定硬件平台上的完整副本。例如，Linux系统镜像通常包含了内核（kernel）、系统库、应用程序、配置文件等。当进行系统移植时，开发者需要获取到适合目标硬件平台的系统镜像。 **工具链** 工具链是系统移植中的关键部分，它包括了一系列用于编译、链接和构建代码的工具。通常，工具链包括编译器（如GCC）、链接器、库文件和调试器等。在移植过程中，开发者使用工具链将源代码编译成适合新硬件平台的机器代码。例如，如果原平台使用ARM架构，而目标平台使用x86架构，则需要重新编译源代码，生成可以在x86平台上运行的二进制文件。 **其他工具** 除了系统镜像和工具链，系统移植文件包还可能包括其他辅助工具。这些工具可能包括： - 启动加载程序（Bootloader）：负责初始化硬件设备，加载操作系统。 - 驱动程序：使得操作系统能够识别和管理硬件资源，如硬盘、显卡、网络适配器等。 - 配置工具：用于配置操作系统在新硬件上的运行参数。 - 系统测试工具：用于检测和验证移植后的操作系统是否能够正常运行。 **文件包** 文件包通常是指所有这些组件打包在一起的集合。这些文件可能以压缩包的形式存在，方便下载、存储和传输。文件包的名称列表中可能包含如下内容： - 操作系统特定版本的镜像文件。 - 工具链相关的可执行程序、库文件和配置文件。 - 启动加载程序的二进制代码。 - 驱动程序包。 - 配置和部署脚本。 - 文档说明，包括移植指南、版本说明和API文档等。 在进行系统移植时，开发者首先需要下载对应的文件包，解压后按照文档中的指导进行操作。在整个过程中，开发者需要具备一定的硬件知识和软件开发经验，以确保操作系统能够在新的硬件上正确安装和运行。 总结来说，系统移植文件包是将操作系统和相关工具打包在一起，以便于开发者能够在新硬件平台上进行系统部署。了解和掌握这些组件的使用方法和作用是进行系统移植工作的重要基础。
recommend-type

"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
recommend-type

【损失函数与批量梯度下降】：分析批量大小对损失函数影响，优化模型学习路径

![损失函数（Loss Function）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190921134848621.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzc3MjUzMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 损失函数与批量梯度下降基础 在机器学习和深度学习领域，损失函数和批量梯度下降是核心概念，它们是模型训练过程中的基石。理解它们的基础概念对于构建