if i% math.ceil(num_iters/10) == 0

这段代码中，%是取模运算符，i% math.ceil(num_iters/10) 意味着 i 对 math.ceil(num_iters/10) 取模，即求出 i 除以 num_iters/10 后的余数。该代码的意思是：当 i 是 num_iters/10 的整数倍时，执行后面的语句。其中，math.ceil(num_iters/10) 是向上取整函数，用于确保 num_iters 能够被 10 整除，以便把 num_iters 分成 10 个等份。整个代码的作用是将 num_iters 分成 10 个等份，每次迭代完成一个等份时，执行一次后面的语句。

相关问题

解释每行代码：def gradient_descent(X, y, w_in, b_in, cost_function, gradient_function, alpha, num_iters, lambda_): m = len(X) J_history = [] w_history = [] for i in range(num_iters): dj_db, dj_dw = compute_gradient(X, y, w_in, b_in) w_in = w_in - alpha * dj_dw b_in = b_in - alpha * dj_db if i<100000: cost = compute_cost(X, y, w_in, b_in, lambda_) J_history.append(cost) if i% math.ceil(num_iters/10) == 0 or i == (num_iters-1): w_history.append(w_in) return w_in, b_in, J_history, w_history np.random.seed(1) intial_w = 0.01 * (np.random.rand(2).reshape(-1,1) - 0.5) initial_b = -8 iterations = 10000 alpha = 0.001 w,b, J_history,_ = gradient_descent(X_train ,y_train, initial_w, initial_b, compute_cost, compute_gradient, alpha, iterations, 0) plot_decision_boundary(w, b, X_train, y_train)

这段代码定义了一个梯度下降函数 gradient_descent，其输入参数包括训练数据 X、标签 y、权重 w_in、偏置 b_in、损失函数 cost_function、梯度函数 gradient_function、学习率 alpha、迭代次数 num_iters 和正则化参数 lambda_。函数的目的是通过梯度下降算法来优化模型的参数，使得模型的损失函数最小化。

在函数内部，首先获取训练数据的样本数量 m，并定义两个空列表 J_history 和 w_history 用于存储每次迭代后的损失函数值和权重值。然后使用循环进行迭代，其中每次迭代都会计算当前的梯度，并根据梯度和学习率更新权重和偏置。

在迭代过程中，如果当前迭代次数小于 100000，则计算当前的损失函数值并将其添加到 J_history 中。另外，每隔一定的迭代次数就将当前的权重值添加到 w_history 中。

最后，函数返回更新后的权重和偏置值以及 J_history 和 w_history。

接下来，代码使用 np.random.seed(1) 来设置随机种子，然后通过 np.random.rand(2).reshape(-1,1) - 0.5 来生成一个形状为 (2,1) 的随机数组，并将其乘以 0.01 再减去 0.5 得到 initial_w。同时，将 initial_b 设置为 -8，并将 iterations 和 alpha 分别设置为 10000 和 0.001。

最后，调用 gradient_descent 函数来训练模型，并使用 plot_decision_boundary 函数来绘制决策边界。

if p.scale_adaptation % Code from DSST scale_factor = 1; base_target_sz = target_sz; scale_sigma = sqrt(p.num_scales) * p.scale_sigma_factor; ss = (1:p.num_scales) - ceil(p.num_scales/2); ys = exp(-0.5 * (ss.^2) / scale_sigma^2); ysf = single(fft(ys)); if mod(p.num_scales,2) == 0 scale_window = single(hann(p.num_scales+1)); scale_window = scale_window(2:end); else scale_window = single(hann(p.num_scales)); end; ss = 1:p.num_scales; scale_factors = p.scale_step.^(ceil(p.num_scales/2) - ss); if p.scale_model_factor^2 * prod(p.norm_target_sz) > p.scale_model_max_area p.scale_model_factor = sqrt(p.scale_model_max_area/prod(p.norm_target_sz)); end scale_model_sz = floor(p.norm_target_sz * p.scale_model_factor); % find maximum and minimum scales min_scale_factor = p.scale_step ^ ceil(log(max(5 ./ bg_area)) / log(p.scale_step)); max_scale_factor = p.scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ target_sz)) / log(p.scale_step)); end

这段代码实现的是目标跟踪算法中的尺度自适应部分。首先判断是否需要进行尺度自适应，然后计算尺度变换因子scale_factor、目标大小base_target_sz和尺度响应图的标准差scale_sigma。接着生成一组尺度因子scale_factors，用于对目标进行尺度变换。在此基础上，计算尺度响应图的权重系数ys，进行傅里叶变换，最后使用汉宁窗口函数来平滑尺度响应图。在计算过程中还进行了一些参数的限制和约束，例如限制尺度模型的面积不超过最大值、限制尺度变换因子的最大和最小值等。