error: 'optimoptions' undefined near line 1, column 11 The 'optimoptions' function belongs to the optim package from Octave Forge, which you have installed but not loaded. Run 'pkg load optim' to use 'optimoptions'. Please read <https://www.octave.org/missing.html> to learn how you can contribute missing functionality. error: Invalid call to options. Correct usage is: -- Function File: OPT = options ('KEY1', VALUE1, 'KEY2', VALUE2, ...) Additional help for built-in functions and operators is available in the online version of the manual. Use the command 'doc <topic>' to search the manual index. Help and information about Octave is also available on the WWW at https://www.octave.org and via the help@octave.org mailing list. !!! OUT OF TIME !!!

时间: 2024-04-21 11:23:43 浏览: 264
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cxl.rar_The Family

这个错误是因为你在使用 'optimoptions' 函数之前没有加载 optim 包。你可以尝试运行 'pkg load optim' 来加载该包。这样你就可以使用 'optimoptions' 函数了。如果你还需要更多帮助，可以参考 <https://www.octave.org/missing.html> 或者访问 https://www.octave.org 获取关于 Octave 的帮助和信息。
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用java写这道题Given a 0-indexed 2D grid of size m x n, you should find the matrix answer of size m x n. The value of each cell (r, c) of the matrix answer is calculated in the following way: Let topLeft[r][c] be the number of distinct values in the top-left diagonal of the cell (r, c) in the matrix grid. Let bottomRight[r][c] be the number of distinct values in the bottom-right diagonal of the cell (r, c) in the matrix grid. Then answer[r][c] = |topLeft[r][c] - bottomRight[r][c]|. Return the matrix answer. A matrix diagonal is a diagonal line of cells starting from some cell in either the topmost row or leftmost column and going in the bottom-right direction until reaching the matrix's end. A cell (r1, c1) belongs to the top-left diagonal of the cell (r, c), if both belong to the same diagonal and r1 < r. Similarly is defined bottom-right diagonal.

for (int i = r-1, j = c-1; i >= 0 && j >= 0; i--, j--) { topLeft.add(grid[i][j]); } // Calculate bottom-right diagonal for (int i = r+1, j = c+1; i ; i++, j++) { bottomRight.add(grid[i][j]); ...

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这是一个关于 MySQL 数据库的错误信息，可能是在访问集群时出现的。需要检查数据库的配置和连接方式是否正确，以及是否存在 GR（Group Replication）集群。建议您检查相应的文档和日志，以确定具体的问题和解决方法...

用JDEA编写下列题目：下面是计算英文句子中单词个数的方法头（假设字符串中的单词分割符连续出现次数小于或等于1，无中文出现）。请实现这个方法，方法头定义如下： public static int sumWord(String  s) 提示：单词分隔符是指任何标点符号和空白字符，如s=”The world belongs to you and us,but ultimately it belongs to you.”返回13

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GNU nano 2.9.3 /tmp/crontab.afdNF3/crontab # Edit this file to introduce tasks to be run by cron. # # Each task to run has to be defined through a single line # indicating with different fields when the task will be run # and what command to run for the task # # To define the time you can provide concrete values for # minute (m), hour (h), day of month (dom), month (mon), # and day of week (dow) or use '*' in these fields (for 'any').# # Notice that tasks will be started based on the cron's system # daemon's notion of time and timezones. # # Output of the crontab jobs (including errors) is sent through # email to the user the crontab file belongs to (unless redirected). # # For example, you can run a backup of all your user accounts # at 5 a.m every week with: # 0 5 * * 1 tar -zcf /var/backups/home.tgz /home/ # # For more information see the manual pages of crontab(5) and cron(8) # # m h dom mon dow command 0 12 * * * /home/sjt/work/date/0605/log.sh为哈就是一直卡在这里

看起来你正在编辑一个 crontab 文件，这个文件中包含了定时任务的配置信息。你想要添加一个定时任务，让 /home/sjt/work/date/0605/log.sh 脚本每天中午 12 点执行一次。 根据 crontab 文件的格式，你可以在文件...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[39], line 3 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 model_kmean = KMeans(n_clusters=3) ----> 3 cluster_labels_1= model_kmean.fit_predict(df1) 4 cluster_labels1=pd.DataFrame(cluster_labels_1, columns=['clusters']) 5 merge_data1=pd.concat([a, pd.Series(cluster_labels_1, index=df1.index)], axis=1) File ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1033, in _BaseKMeans.fit_predict(self, X, y, sample_weight) 1010 def fit_predict(self, X, y=None, sample_weight=None): 1011 """Compute cluster centers and predict cluster index for each sample. 1012 1013 Convenience method; equivalent to calling fit(X) followed by (...) 1031 Index of the cluster each sample belongs to. 1032 """ -> 1033 return self.fit(X, sample_weight=sample_weight).labels_

这段代码出现了一个 ValueError，可能是由于数据类型不匹配或参数设置错误导致的。建议检查一下 df1 的数据类型和值是否符合 KMeans 模型的要求。另外，也可以尝试调整一下 n_clusters 参数的值看看是否能够解决问题...

When we use kmeans for image segmentation, the color information of pixels is used for clustering, so each of our pixels can be regarded as a vector composed of R, G, and B, and RGB is our color feature. The specific process is similar to our example above, but the calculation object is changed from a scalar to a 3-dimensional vector. Please implement the kmean_color function in segmentation.py and call it to complete the segmentation of color images. (very similar to kmeans function)### Clustering Methods for colorful image def kmeans_color(features, k, num_iters=500): N=None # 像素个数 assignments = np.zeros(N, dtype=np.uint32) #Like the kmeans function above ### YOUR CODE HERE ### END YOUR CODE return assignments

The resulting segmented image will have the same shape as the original img, but each pixel will be assigned a label (0 to 4) indicating which cluster it belongs to. You can visualize the ...

Transfer the following verbal description into an ER diagram: 1. A group (gourp-ID) has several companies (comp-ID), whereas a company belongs to one group.

Sure, I can help you with ...- The relationship between Group and Company is one-to-many, indicated by the o symbol near Company. I hope this helps! Let me know if you have any more questions.

import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))这段代码出现了AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'这个错误

这个错误通常发生在尝试对一个列表对象调用 shape 属性时。在你的代码中，错误可能是由于 features 列表不是 numpy 数组而引起的。TSNE 类的 fit_transform 方法需要的输入是一个 numpy 数组，因此，将 ...
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资源摘要信息:"MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是用于MATLAB开发环境下创建多帧彩色图像阴影的一个实用工具。该函数是MULTI_FRAME_VIEW函数的扩展版本，主要用于处理彩色和灰度图像，并且能够为多种帧创建图形阴影效果。它适用于生成2D图像数据的体视效果，以便于对数据进行更加直观的分析和展示。MULTI_FRAME_VIEWRGB 能够处理的灰度图像会被下采样为8位整数，以确保在处理过程中的高效性。考虑到灰度图像处理的特异性，对于灰度图像建议直接使用MULTI_FRAME_VIEW函数。MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数的参数包括文件名、白色边框大小、黑色边框大小以及边框数等，这些参数可以根据用户的需求进行调整，以获得最佳的视觉效果。" 知识点详细说明： 1. MATLAB开发环境：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是为MATLAB编写的，MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等场合。在进行复杂的图像处理时，MATLAB提供了丰富的库函数和工具箱，能够帮助开发者高效地实现各种图像处理任务。 2. 图形阴影（Shadowing）：在图像处理和计算机图形学中，阴影的添加可以使图像或图形更加具有立体感和真实感。特别是在多帧视图中，阴影的使用能够让用户更清晰地区分不同的数据层，帮助理解图像数据中的层次结构。 3. 多帧（Multi-frame）：多帧图像处理是指对一系列连续的图像帧进行处理，以实现动态视觉效果或分析图像序列中的动态变化。在诸如视频、连续医学成像或动态模拟等场景中，多帧处理尤为重要。 4. RGB 图像处理：RGB代表红绿蓝三种颜色的光，RGB图像是一种常用的颜色模型，用于显示颜色信息。RGB图像由三个颜色通道组成，每个通道包含不同颜色强度的信息。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，可以处理彩色图像，并生成彩色图阴影，增强图像的视觉效果。 5. 参数调整：在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，用户可以根据需要对参数进行调整，比如白色边框大小（we）、黑色边框大小（be）和边框数（ne）。这些参数影响着生成的图形阴影的外观，允许用户根据具体的应用场景和视觉需求，调整阴影的样式和强度。 6. 下采样（Downsampling）：在处理图像时，有时会进行下采样操作，以减少图像的分辨率和数据量。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，灰度图像被下采样为8位整数，这主要是为了减少处理的复杂性和加快处理速度，同时保留图像的关键信息。 7. 文件名结构数组：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数使用文件名的结构数组作为输入参数之一。这要求用户提前准备好包含所有图像文件路径的结构数组，以便函数能够逐个处理每个图像文件。 8. MATLAB函数使用：MULTI_FRAME_VIEWRGB函数的使用要求用户具备MATLAB编程基础，能够理解函数的参数和输入输出格式，并能够根据函数提供的用法说明进行实际调用。 9. 压缩包文件名列表：在提供的资源信息中，有两个压缩包文件名称列表，分别是"multi_frame_viewRGB.zip"和"multi_fram_viewRGB.zip"。这里可能存在一个打字错误："multi_fram_viewRGB.zip" 应该是 "multi_frame_viewRGB.zip"。需要正确提取压缩包中的文件，并且解压缩后正确使用文件名结构数组来调用MULTI_FRAME_VIEWRGB函数。
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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
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