psnger_total = 80; taxi_total = 152; r_valid = 2/10; %% %无补贴情况 sum=0; for o=1:100 for i=1:psnger_total passengers1(i,:)=gen_passenger(); end for i=1:taxi_total taxis1(i,:)=gen_taxi(); end a1=calcuate_b(passengers1, taxis1); sum=sum+a1; end average1=sum/100; %% %有补贴情况 m1=10.6; m2=10.8925; r1=1-exp(0.09395*m1); %乘客使用软件比率 r2=1-exp(0.013413*m2); %司机使用软件比率 sum2=0 %% for g=1:100 %人员生成 for q=1:round(psnger_total*r1) passengers2_1(q,:)=gen_passenger(); %使用软件的乘客 end for p=1:round(taxi_total*r2) taxis2_1(p,:)=gen_taxi(); %使用软件的司机 end for q=1:round(psnger_total*(1-r1)) passengers2_2(q,:)=gen_passenger(); %不使用软件的乘客 end for p=1:round(taxi_total*(1-r2)) taxis2_2(p,:)=gen_taxi(); %不使用软件的司机 end %乘客不使用软件 taxis3=[taxis2_1,taxis2_2]; [a2_1,a2_2]=calcuate_b2(passengers2_2,taxis3); %乘客使用软件 %司机不使用软件 [a3_1,a3_2]=calcuate_b2(passenger2_1,taxis2_2); %司机使用软件 sum=0; n=1; r_valid2=0.2+1.709*10.8925; for i=1:length(passenger2_1) x=passenger2_1(i,1);y=passenger2_1(i,2); for n=1:length(taxis2_2) if (taxis2_2(n,1)<(x+r_valid2)) && (taxis2_2(n,2)<(y+r_valid2)) sum=sum+1; end end end a4_1=sum; a4_2=length(passenger2_1); if a4_1<0.7*passengers1 sum2=sum2+(a2_2+a3_2+a4_2)/(a2_1+a3_1+a4_1); else sum2=sum2+(passengers2_1+passengers2_2)/(taxis2_1+taxis2_2); end end average2=sum2/100; averge1,average2

时间: 2024-04-17 17:23:24 浏览: 162
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stock-demo-Total股票数据集

这代码的主要功能是模拟乘客使用软件约出租车的情况，然后计算在有无补贴的情况下，乘客和司机的平均效用。 代码首先定义了一些变量，如乘客总数（psnger_total）、出租车总数（taxi_total）和有效范围比率（r_valid）。然后使用两个嵌套的循环生成乘客和出租车的数据，并通过调用函数`calcuate_b`计算效用值，将所有的效用值求和并计算平均值。 代码接下来定义了一些变量（m1、m2、r1、r2），然后使用另一个嵌套循环生成乘客和出租车的数据，并根据不同情况调用函数`calcuate_b2`计算效用值。然后根据一定规则判断乘客和司机的平均效用值，并将所有的平均效用值求和并计算最终的平均值。 最后一行代码是输出变量`averge1`和`average2`，可能是想要显示不同情况下的平均效用值。不过需要注意的是，在这段代码中，并没有定义变量`averge1`和`average2`，因此代码会报错。 如果您有具体的问题或需要更详细的解释，请告诉我。
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TVMADA: Total Variation Minimization的增强Lagrangian和交替方向算法

资源摘要信息:"TVMADA.zip_TV Minimization_algorithms_terribleh4l_total Lagrangi" 标题中提到的"TVMADA.zip_TV Minimization_algorithms_terribleh4l_total Lagrangi"包含了几个关键的概念，它们分别涉及到了...

def sum_of_sum(n): total_sum=0 for i in range (1,n+1): sub_total=0 for j in range (1,i+1): sub_total+=j total_sum+=sub_total a=6 print('sum',sum_of_sum(a)) return total_sum

total_sum = 0 for i in range (1, n+1): sub_total = 0 for j in range (1, i+1): sub_total += j total_sum += sub_total return total_sum a = 6 print('sum', sum_of_sum(a)) 这个函数的功能是计算...

{% with total_sum=0 %} {% for num in numbers %} {% with total_sum=total_sum+num %} {% endfor %} Total Sum: {{ total_sum }} {% endwith %} 报错

根据你提供的代码，看起来你正在使用Django模板引擎。... total_sum = 0 for num in numbers: total_sum += num return total_sum 然后，在你的模板中加载自定义模板过滤器，并使用它进行累加操作： django

改写以下代码，使其计算准确率时将误报计算为非有效诊断：accTest1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1)/sum(testYreal==1); accTest2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2)/sum(testYreal==2); accTest3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3)/sum(testYreal==3); accTest4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4)/sum(testYreal==4);

total_diagnosis = sum(testYreal==1) + sum(testYreal==2) + sum(testYreal==3) + sum(testYreal==4) correct_diagnosis = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1) + sum(testYreal_out==2 & testYreal==2) + sum...

def anova(data): """ :param data: list, 分组数据 :return: F值 """ # 计算总体均值 total_mean = sum(data) / len(data) print("总体均值：", total_mean) # 计算组内均值 group_means = [] for group in data: group_mean = sum(group) / len(group) group_means.append(group_mean) print("组内均值：", group_means) # 计算组间平方和 group_ss = 0 for group in data: group_ss += len(group) * (sum(group) / len(group) - total_mean) ** 2 print("组间平方和：", group_ss) # 计算组内平方和 error_ss = 0 for group in data: for value in group: error_ss += (value - sum(group) / len(group)) ** 2 print("组内平方和：", error_ss) # 计算总和平方和 total_ss = 0 for group in data: total_ss += sum([(value - total_mean) ** 2 for value in group]) print("总和平方和：", total_ss) # 计算F值 group_df = len(data) - 1 error_df = sum([len(group) - 1 for group in data]) group_mean_square = group_ss / group_df error_mean_square = error_ss / error_df F_value = group_mean_square / error_mean_square return F_value # 计算组间均方差和组内均方差 between_group_dof = len(data) - 1 within_group_dof = sum([len(group) - 1 for group in data]) between_group_mean_square = group_ss / between_group_dof within_group_mean_square = sum(error_ss) / within_group_dof

这是一个计算单因素方差分析（ANOVA）的函数，它可以接收一个包含多个组数据的列表作为参数。函数首先计算总体均值和每个组的均值，然后计算组间平方和、组内平方和和总和平方和。接着，函数通过计算组间均方差和组...

改写以下代码，使其能够实现“准确率 = （真阳性数 + 真阴性数）/ 总样本数”的功能：[~,trainYreal_out] = max(trainY_out'); trainYreal_out = trainYreal_out'; % 计算四种故障类型的准确率 accTrain1 = sum(trainYreal_out==trainYreal & trainYreal==1)/sum(trainYreal==1); accTrain2 = sum(trainYreal_out==trainYreal & trainYreal==2)/sum(trainYreal==2); accTrain3 = sum(trainYreal_out==trainYreal & trainYreal==3)/sum(trainYreal==3); accTrain4 = sum(trainYreal_out==trainYreal & trainYreal==4)/sum(trainYreal==4);

tp = sum(trainYreal_out == trainYreal & trainYreal_out == 1); % 第一类故障 tn = sum(trainYreal_out == trainYreal & trainYreal_out ~= 1); % 非第一类故障（包括正确诊断为非故障） total = length...

@echo off set /a total_time=0 set /a slide_time=0 set /a swipe_speed=400 :loop set /a slide_time=%random% %% 3 + 3 set /a total_time=%total_time% + %slide_time% echo %slide_time% seconds slide, total %total_time% seconds adb shell input swipe 100 500 1000 500 %slide_time% %swipe_speed% timeout /t %slide_time% >nul if %total_time% leq 12600 goto loop echo Done! 给代码加上指定连接的设备功能

可以在代码前面加上以下命令，指定连接的设备： adb devices adb -s 设备ID号 shell "your command" 其中，设备ID号为连接设备的唯一标识符，可以在运行adb devices命令后查看。将"your command"...

import time from concurrent import futures def sum_range(start, end): total = 0 for i in range(start, end): total += i return total if __name__ == '__main__': start_time = time.time() with futures.ProcessPoolExecutor(2) as executor: task1 = executor.submit(sum_range,1,50000001) task2 = executor.submit(sum_range,50000001,100000001) result = [task1.result(), task2.result()] total = sum(result) end_time = time.time() print("并行总和为:", total) print("并行用时:", end_time - start_time, "秒") start_time = time.time() result = sum_range(1,100000001) end_time = time.time() print("串行总和为:", result) print("串行用时:", end_time - start_time, "秒")

程序中定义了一个函数sum_range，它会计算从start到end的整数的总和。在主函数中，我们使用concurrent.futures模块中的ProcessPoolExecutor来创建一个进程池，然后使用executor.submit方法提交两个任务...

@echo off set /a total_time=0 set /a slide_time=0 :loop set /a slide_time=%random% %% 3 + 3 set /a total_time=%total_time% + %slide_time% echo %slide_time% seconds slide, total %total_time% seconds adb shell input swipe 1000 500 100 500 %slide_time% timeout /t %slide_time% >nul if %total_time% leq 12600 goto loop echo Done!

set /a total_time=0 set /a slide_time=0 set /a slide_distance=0 set /a slide_count=0 :loop set /a slide_time=%random% %% 3 + 3 set /a total_time=%total_time% + %slide_time% rem 计算每个小段需要滑动...

#!/bin/bash MINUS_THRESHOLD=-10 PLUS_THRESHOLD=10 PRECISION=3 SUM_SEND_PREV=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments received)') SUM_RECV_PREV=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments sent out)') TOTAL_PREV=0 # 打印第一个时刻初始为0的统计数据 CURRENT_DATETIME=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M") echo ${CURRENT_DATETIME} "0 0 0" sleep 60 while true do # 此两行的第一段文本，即对应项目的数值 SUM_SEND=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments received)') SUM_RECV=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments sent out)') CURRENT_DATETIME=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M") # 使用bc运算此一分钟内的发送接收量，并计算I/O总和 SEND_RECORD=$(echo "scale=${PRECISION}; ${SUM_SEND} - ${SUM_SEND_PREV}" | bc -l) RECV_RECORD=$(echo "scale=${PRECISION}; ${SUM_RECV} - ${SUM_RECV_PREV}" | bc -l) TOTAL=$(echo $SEND_RECORD + $RECV_RECORD | bc -l) # 计算差值 DIFF=$(echo $TOTAL - $TOTAL_PREV | bc -l) LOG_STAT="${CURRENT_DATETIME} ${SEND_RECORD} ${RECV_RECORD} ${TOTAL}" # 判断差值落在(10, +∞) [-10, 10] (-∞, -10)中的哪个区间内 if [[ $(echo "${DIFF} > ${PLUS_THRESHOLD}" | bc -l) ]]; then SIGN="+" elif [[ $(echo "${DIFF} < ${MINUS_THRESHOLD}" | bc -l) ]]; then SIGN="-" else SIGN=" " fi # DEBUG语句 # echo # echo $SUM_SEND $SUM_RECV $SUB_VALUE echo $LOG_STAT # 更新参照数据 SUM_SEND_PREV=${SUM_SEND} SUM_RECV_PREV=${SUM_RECV} TOTAL_PREV=${TOTAL} # 遵照要求睡眠60秒 sleep 60 done这段代码报错(standard_in) 2: syntax error

1. 未定义变量：MINUS_THRESHOLD、PLUS_THRESHOLD、PRECISION、SUM_SEND_PREV、SUM_RECV_PREV、TOTAL_PREV、SUM_SEND、SUM_RECV、CURRENT_DATETIME、SEND_RECORD、RECV_RECORD、TOTAL、DIFF、SIGN都需要在代码中对其...

使用数据 [11, 7 6]、[8, 14, 12]、[8, 8, 9]在以下代码中运行def anova(data): """ :param data: list, 分组数据 :return: F值 """ # 计算总体均值 total_mean = sum(data) / len(data) print("总体均值：", total_mean) # 计算组内均值 group_means = [] for group in data: group_mean = sum(group) / len(group) group_means.append(group_mean) print("组内均值：", group_means) # 计算组间平方和 group_ss = 0 for group in data: group_ss += len(group) * (sum(group) / len(group) - total_mean) ** 2 print("组间平方和：", group_ss) # 计算组内平方和 error_ss = 0 for group in data: for value in group: error_ss += (value - sum(group) / len(group)) ** 2 print("组内平方和：", error_ss) # 计算总和平方和 total_ss = 0 for group in data: total_ss += sum([(value - total_mean) ** 2 for value in group]) print("总和平方和：", total_ss) # 计算F值 group_df = len(data) - 1 error_df = sum([len(group) - 1 for group in data]) group_mean_square = group_ss / group_df error_mean_square = error_ss / error_df F_value = group_mean_square / error_mean_square return F_value # 计算组间均方差和组内均方差 between_group_dof = len(data) - 1 within_group_dof = sum([len(group) - 1 for group in data]) between_group_mean_square = group_ss / between_group_dof within_group_mean_square = sum(error_ss) / within_group_dof

within_group_dof = sum([len(group) - 1 for group in data]) between_group_mean_square = group_ss / between_group_dof within_group_mean_square = sum(error_ss) / within_group_dof print("组间均方差：", ...

解释每一行df.info() total_survived_sum = df['Survived'].sum() total_nosurvived_sum =891 - df['Survived'].sum() print("幸存者为%d,遇难者为%d"%(total_survived_sum,total_nosurvived_sum))

total_nosurvived_sum =891 - df['Survived'].sum() 这行代码将遇难者的总数计算为数据框df中'Survived'列中所有值为0的行的数量之和。由于总人数是固定的891，因此我们可以通过891减去幸存者的总数得到遇难者的...

select (select 0+cast(IFNULL(sum(x.total_amount),0)AS CHAR) from po_order x where x.is_valid = 1 and x.status=2 and x.pay_status= 3 <if test="dto.shopClassRecordId != null and dto.shopClassRecordId != ''"> and x.shop_class_record_id = #{dto.shopClassRecordId} </if> )AS totalAmount, 0+cast(IFNULL(sum( CASE WHEN (b.pay_type =2 or b.pay_type =3 or b.pay_type =99 )and b.pay_amount>0 THEN b.pay_amount ELSE 0 END ),0)AS CHAR) AS scanAmount, 0+cast(IFNULL(sum( CASE WHEN b.pay_type =4 and b.pay_amount>0 THEN b.pay_amount ELSE 0 END ),0)AS CHAR) AS cardPayAmount, 0+cast(IFNULL(sum( CASE WHEN b.pay_type =1 and b.pay_amount>0 THEN b.pay_amount ELSE 0 END ),0)AS CHAR) AS cashAmount, (select 0+cast(IFNULL(sum(x.pay_amount),0)AS CHAR) from po_order_pay x left join po_order y on x.po_order_id = y.id where x.is_valid = 1 and x.pay_status = 3 and x.receipt_type = 3 and x.is_auto_confirm =1 and x.pay_type=1 AND y.is_valid = 1 AND y.pay_status = 3 <if test="dto.shopClassRecordId != null and dto.shopClassRecordId != ''">

其中，totalAmount 表示 po_order 表中 total_amount 字段的总和，scanAmount 表示 po_order_pay 表中 pay_type 为 2、3 或 99 的记录的 pay_amount 字段的总和，cardPayAmount 表示 po_order_pay 表中 pay_type 为 ...

SELECT users.username, SUM(orders.order_total) AS total_order_amount, SUM(orders.order_total) / total_sum_order_total.sum_order_total * 100 AS order_percent FROM users INNER JOIN orders ON users.user_id = orders.user_id CROSS JOIN (SELECT SUM(order_total) AS sum_order_total FROM orders) AS total_sum_order_total GROUP BY users.user_id ORDER BY order_percent DESC; 为什么要用到cross join

在 SELECT 子句中，我们可以使用 total_sum_order_total 子查询中的 sum_order_total 列来计算每个用户的订单总金额与所有订单总金额的比例。由于只有一个行，我们使用 CROSS JOIN 来将它与 users 表和 orders 表...

import time from multiprocessing import Process from multiprocessing import Manager def sum_range(start, end): total = 0 for i in range(start, end): total += i return total class MyProcess(Process): def __init__(self,st, end, result): self.st = st self.end = end self.result = result super().__init__() def run(self) -> None: total = 0 for i in range(self.st, self.end): total += i self.result.append(total) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() manager = Manager() result = manager.list() t1 = MyProcess(1, 50000001,result) t2 = MyProcess(50000001,100000001,result) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() total = sum(result) end_time = time.time() print("并行总和为:", total) print("并行用时:", end_time - start_time, "秒") start_time = time.time() total = sum_range(1,100000001) end_time = time.time() print("串行总和为:", total) print("串行用时:", end_time - start_time, "秒")

它首先定义了一个 sum_range 函数，该函数接受两个参数 start 和 end，然后使用一个 for 循环计算这个范围内所有整数的和，并返回结果。然后它定义了一个名为 MyProcess 的子类，该类继承自 multiprocessing.Process...

def days(year, month, day): if year % 4 == 0 and year % 100 == 0 or year % 400 == 0: day_second = 29 else: day_second = 28 days_month = (31, day_second, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31) total_days = 0 total_days += sum(days_month[:month - 1]) total_days += day print(total_days) year,month,day=input().split('/') days(year, month, day)修正错误

total_days += sum(days_month[:month - 1]) total_days += day print(total_days) year, month, day = input("请输入日期（格式为YYYY/MM/DD）：").split('/') days(year, month, day) 在修正后的代码中，...

CREATE PROCEDURE CalculateSum @pnum CHAR(10) AS BEGIN SET NOCOUNT ON; DECLARE @sum_total INT; SELECT @sum_total = SUM(subquery.total) FROM ( SELECT SOLDIER.FNAME * SOLDIERCAMP.SQUAN AS total FROM SOLDIER, SOLDIERCAMP WHERE SOLDIER.SNUM = SOLDIERCAMP.SNUM AND SOLDIERCAMP.PNUM = @pnum GROUP BY SOLDIER.SNUM, SOLDIER.FNAME, SOLDIERCAMP.SQUAN ) subquery; SELECT @sum_total AS sum_total; END;将这个存储过程修改为一个函数

SELECT @sum_total = SUM(subquery.total) FROM ( SELECT SOLDIER.FNAME * SOLDIERCAMP.SQUAN AS total FROM SOLDIER, SOLDIERCAMP WHERE SOLDIER.SNUM = SOLDIERCAMP.SNUM AND SOLDIERCAMP.PNUM = @pnum ...

根据“对于此运算，数组大小不兼容”这句话，改善这个代码。% 读入图像 img = imread('D:\tupian\zuoye31.jpg'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 计算灰度图像的直方图 histogram = imhist(gray_img); % 计算图像像素总数 total_pixels = numel(gray_img); % 初始化变量 max_var = 0; threshold = 0; % 遍历灰度级别，计算类间方差 for i = 1:256 % 计算背景像素数量 bg_pixels = sum(histogram(1:i)); % 计算前景像素数量 fg_pixels = total_pixels - bg_pixels; % 计算背景平均灰度值 bg_mean = sum((0:i-1) .* histogram(1:i)) / bg_pixels; % 计算前景平均灰度值 fg_mean = sum((i:255) .* histogram(i+1:end)) / fg_pixels; % 计算类间方差 var_between = bg_pixels * fg_pixels * power(bg_mean - fg_mean,2); % 更新阈值和最大类间方差 if var_between > max_var max_var = var_between; threshold = i - 1; end end % 用OTSU算法得到的阈值对图像进行二值化处理 binary_img = imbinarize(gray_img, threshold/255); % 显示原图和二值化后的图像 subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原图'); subplot(1, 2, 2), imshow(binary_img), title('二值化后的图像');

<form action="/delete" method="post"> 删除数据：</h2> <label>ID：</label> <input type="text" name="id"> <input type="submit" value="提交"> </form> <根据“对于此运算，数组大小不兼容”这句话，...

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资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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