看一下问题可能出在哪里：出错 svmceshi5 (line 32) [xOpt, fval]= ga(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options); 原因: Failure in initial user-supplied fitness function evaluation. GA cannot continue.

时间: 2023-08-18 22:45:28 浏览: 350
ZIP

梯度下降优化：两个变量函数的最优梯度算法的实现。-matlab开发

这个错误提示是在使用MATLAB自带的遗传算法函数`ga`时出现的。根据错误提示，是初始的适应度函数计算出错导致的。建议检查适应度函数的代码是否正确，包括输入输出参数的类型和维度是否与`ga`函数要求一致，以及适应度函数本身的计算是否正确。另外，也可以尝试调整`ga`函数的参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等，以寻找更优的参数组合。
阅读全文

相关推荐

zip

基于分位数回归的长短期记忆网络QRLSTM的数据回归区间预测,多输入单输出模型 （Matlab完整程序和数据）

MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络分位数回归多输入单输出, 基于分位数回归的长短期记忆网络QRLSTM的数据回归区间预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）（Matlab完整程序和数据）
zip

ppso:使用全局粒子群优化算法查找函数的最小值。-matlab开发

原型： [xopt, fval, exitflag, output] = ppso(func,npars,lb,ub) 或[xopt, fval, exitflag, output] = ppso(func,npars,lb,ub,options) 或[xopt, fval, exitflag, output] = ppso(func,npars,lb,ub,options,...

[xopt, fval, exitflag, output] = ga(@(x) objectiveFunction(x, R, T, wb), 2, [], [], [], [], [0.01, 0.01], [10.0, 1.0], [], options);

调用ga函数后，会返回优化的结果，分别是最优变量xopt、最优目标函数值fval、退出标志exitflag以及输出信息output。 ### 回答3： 这行代码是使用遗传算法（GA）来优化目标函数。在这行代码中，有几个输入参数。...

在LMI工具箱的使用中，n = decnbr(lmisys); c = zeros(n,1); for j=1:n [r1j]=defcx(lmisys,j,r1); c(j)=trace(r1j); end [copt,xopt]=mincx(lmisys,c, [0 0 0 0 0]); 以上代码的含义是什么

以上代码的含义是： 1. 第一行代码将 LMI 表示 lmisys 转换为十进制数表示，并将结果赋值给变量 n。...5. 最终，函数返回了最小的满足所有 LMI 约束的 trace 值（copt），以及对应的矩阵变量（xopt）。

% 导入数据 data = xlsread('数据.xlsx'); x = data(:, 2); y = data(:, 3); % 定义目标函数 dist = @(x0, y0) sum(min(sqrt((x - x0).^2 + (y - y0).^2))); obj = @(x) dist(x(1), x(2)) + dist(x(3), x(4)) + dist(x(5), x(6)); % 定义约束条件 nonlcon = @(x) [ x(1) >= 0, x(1) <= 10000, x(2) >= 0, x(2) <= 10000, ... x(3) >= 0, x(3) <= 10000, x(4) >= 0, x(4) <= 10000, ... x(5) >= 0, x(5) <= 10000, x(6) >= 0, x(6) <= 10000, ... dist(x(1), x(2)) + dist(x(3), x(4)) + dist(x(5), x(6)) <= 3 * sum(sqrt(x.^2 + y.^2))]; % 定义初始点 x0 = [20, 20, 50, 50, 80, 80]; % 求解优化问题 [xopt, fopt] = fmincon(obj, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon); disp('Optimal solution:'); disp(xopt); disp('Minimum distance:'); disp(fopt);

具体来说，该问题要求确定三个点在二维平面上的位置，使得这三个点到数据集中所有点的距离之和最小，并且三个点之间的距离不能太大。 参数 x0 是初始点，即每个点的初始位置。通过 fmincon 函数求解该问题，返回最...

xopt, fopt = pso(func=best_model, lb=lowerb, ub=upperb, maxiter=6, swarmsize=2)

不过，根据您提供的代码片段，我猜测您可能在使用Python中的PSO（粒子群算法）优化器进行函数优化。 具体来说，这段代码中的参数意义如下： - func: 要优化的目标函数，即best_model - lb: 参数的下限（lower ...

Traceback (most recent call last): File "D:\untitled\粒子群优化算法.py", line 34, in <module> xopt, fopt = pso(loss_function, bounds=bounds, args=(X, y)) TypeError: pso() got an unexpected keyword argument 'bounds' Process finished with exit code 1

w1 = np.array([xopt[0], xopt[1]]).reshape(2, 1) w2 = np.array([xopt[2], xopt[3]]).reshape(1, 2) b1 = 0 b2 = 0 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(1,), activation='tanh', solver='lbfgs', random_...

from pyswarm import pso import numpy as np def f(x): x1, x2 = x return 3 * np.cos(x1 * x2) + x1 + x2**2 lb = [-4, -4] ub = [4, 4] xopt, fopt = pso(f, lb, ub, swarmsize=100, maxiter=100) print("最小值为：", fopt) print("最优解为：", xopt)如何在输出最小值的同时输出迭代次数

你可以在调用 pso 函数时添加一个回调函数（callback function），该回调函数会在每次迭代时被调用。在这个回调函数中，你可以记录迭代次数并将其输出。下面是修改后的代码示例： from pyswarm import pso ...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.neural_network import MLPRegressor from pyswarm import pso file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file # 数据预处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data) X = data_scaled[:, :-1] y = data_scaled[:, -1] # 定义BP神经网络模型 def neural_network(w): clf = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(8, 4), activation='relu', solver='lbfgs') clf.fit(X, y) return clf.predict(X) # 定义粒子群算法目标函数 def objective_function(w): return ((neural_network(w) - y) ** 2).mean() # 使用粒子群算法优化BP神经网络模型 lb = np.zeros(8) ub = np.ones(8) xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, maxiter=100) # 输出预测结果 predicted = neural_network(xopt) predicted = scaler.inverse_transform(np.concatenate((X, predicted.reshape(-1, 1)), axis=1))[:, -1] print(predicted)

这段代码是一个简单的使用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络模型预测的例子。首先，读取名为"zhong.xlsx"的Excel文件，并对数据进行归一化处理。然后，定义了一个包含两个隐藏层的BP神经网络模型，其中第一个隐藏层有...

clc disp('Optimal fish Harvest example with use of EV option') c1=1.15; c2=0.15; recruitment = @(S,A) c1*S./(1+c2*S).*(1-A); harvest = @(S,A) c1*S./(1+c2*S).*A; ns=126; smax=1.25; na=50; s=linspace(0,smax,ns)'; a=linspace(0,1,na)'; X=rectgrid(s,a); [Ix,S]=getI(X,1); Splus=recruitment(X(:,1),X(:,2)); EV = @(V) pchip(s,V,Splus); g = @(X) recruitment(X(:,1),X(:,2)); clear options options.algorithm='f'; options.modpol=500; options.getAopt=1; clear model1 model1.name='Fish EV demo - uses pchip interpolation to compute E[V+|X]'; model1.X=X; model1.P=EV; model1.EV=true; model1.R=harvest(X(:,1),X(:,2)); model1.discount=0.99; model1.ns=ns; model1.Ix=Ix; tic results1=mdpsolve(model1,options); toc v1=results1.v; a1=results1.Xopt(:,2); model2=model1; model2.name='Fish EV demo - uses g2P to compute P matrix'; model2.P=g2P(g,s,X); model2.EV=false; tic results2=mdpsolve(model2,options); toc v2=results2.v; a2=results2.Xopt(:,2); fprintf('Maximum difference in value function: %1.4e\n',max(abs(v1-v2))) fprintf('Maximum difference in strategy: %1.4e\n',max(abs(a1-a2))) ss=linspace(0,1.5,16)'; figure(1) plot(ss,g([ss,zeros(size(ss,1),1)]),'-k.',ss,ss,'k') set(gca,'Xtick',ss,'YTick',ss) grid on xlabel('S') ylabel('S^*') figure(2) plot(s,[v1 v2]) xlabel('population size (S)') ylabel('value (V)') figure(3) plot(s,[a1 a2]) xlabel('population size (S)') ylabel('optimal harvest rate (A)')

这是一个 MATLAB 脚本，用于演示一个渔业资源管理的最优捕问题。具体来说，脚本中包括以下部分： - clc 和 disp：清除命令窗口并输出一行文字。 - c1=1.15; c2=0.15;：定义两个常数。 - recruitment 和 ...

错误使用 dec2mat DECVARS must be a vector of length 43 出错 main1 (第 150 行) uopt=dec2mat(lmisys,xopt,UU);

这个错误提示说明了在调用 dec2mat 函数时，传入的第一个参数 lmisys 中 DECVARS 这个域的长度不为 43，而是一个非向量的值。因此，你需要检查一下 lmisys 的定义是否正确，确保其中的 DECVARS 是一个长度...

上面代码[xopt, fopt] = fmincon(obj, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon);为什么报错

出现错误的原因可能有很多，需要具体分析错误提示信息和代码逻辑来确定。一般来说，常见的错误包括： 1. 输入参数不符合要求：fmincon函数需要输入多个参数，包括目标函数句柄obj、初始变量值x0、约束函数句柄...

请详细解释：VehiSteer(xirand, Cveh, T, Pval) xnearest←Nearest(T, xirand) xnew = Kine Drive(xnearest, xirand, Cveh) σnew = Trajectory(xnew, xnearest) g(xnew) = g(xnearest) + c(xnew, xnearest) if ObstacleFree(σnew) then for xnear ∈ Xfeasible do C(xnew, xnear) = kdd + ka∑ki=1Δα + kP∑ki=1pi if g(xnew) > g(xnearest) + c(xnew, xnear) g(xnew) = g(xnearest) + c(xnew, xnear) xopt←xnear,σnew←Connection(xnear, xopt) V←V ∪ {xnew}, E←E ∪ {σnew} xopt←Parent(xnew) if xnew ∈ Xdes then xdes←xnew σ = Parental\_Nodes\_Connection(xdes, xstart, T) cdes = g(xdes) end if end if end for else next\_sample end if Return xnew, σnew

16. xopt←xnear, σnew←Connection(xnear, xopt)：寻找当前最佳状态xopt和代价路径σnew。 17. V←V ∪ {xnew}, E←E ∪ {σnew}：将新状态和路径添加到图中的节点和边列表中。 18. xopt←Parent(xnew)：将当前...

利用matlab编码，计算下列函数的极值，并将所有极值点进行标记：f(x,y)=x^2+y^2-10*cos(2*pi*x)-10*cos(2*pi*y),提供示例代码

接下来，让我们看一下示例代码： matlab % 定义函数 handle f = @(x) x(1)^2 * x(2)^2 - 10 * cos(2 * pi * x(1)) - 10 * cos(2 * pi * x(2)); % 初始点 x0 = [0, 0]; % 最优化选项 options = optimoptions('...

解释下这段代码function lh = matlabUpdatePlotapp(lh,xopt,idxs,stopsLat,stopsLon, app)

这段代码是一个 MATLAB 函数，它的...其中，lh 是一个图形句柄，xopt 是一个优化变量，idxs 是一个索引向量，stopsLat 和 stopsLon 是一组经纬度坐标，app 是一个绘图应用程序对象。具体的实现细节需要查看完整的代码。

用MATLAB编写程序求解以下问题，并给出代码已知w=[0,1,1,1,1,1,1,1],h=[0,1.083,0.875,0.875,0.83,1.25,0.875,1.125],d=[520,370,551,5300,1000,2400,1300],tmin=[0,1.5,3.1,4.3,19,22.5,29,33],tmax=[0,2.5,4.5,6,23,25,30,34],V=[17,14,17,14,12,16,15],β=[72,40,75,42,38,60,50],vmin=[8.67,9.8,7.6,8.1,7.3,6.9, 6.5],vmax=[18,19.2,18.7,25.2,23.4,23.7,22],A=480,B=720,C=2.7,D=125000.设七个未知量分别为x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7.未知量需要满足vmin(i)≤x(i)≤vmax(i).令 t1=0, t2(x1)=t1+w(2)+d(1)/(24*x1), t3(x1,x2)=t2(x1)+h(2)+w(3)+d(2)/(24*x2), t4(x1,x2,x3)=t3(x1,x2)+h(3)+w(4)+d(3)/(24*x3), t5(x1,x2,x3,x4)=t4(x1,x2,x3)+h(4)+w(5)+d(4)/(24*x4), t6(x1,x2,x3,x4,x5)=t5(x1,x2,x3,x4)+h(5)+w(6)+d(5)/(24*x5), t7(x1,x2,x3,x4,x5,x6)=t6(x1,x2,x3,x4,x5)+h(6)+w(7)+d(6)/(24*x6), t8(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=t7(x1,x2,x3,x4,x5,x6)+h(7)+w(7)+w(8)+d(7)/(24*x7), T(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=t8(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)+h(8)， t(i)需要满足tmin(i)≤t(i)(x1,......,xi)≤tmax(i)，函数T(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)≤40 第一个函数为f1(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=A*∑((β(i)*d(i)*x(i))/(24*V(i)^3)+(D/720)*∑(d(i)/x(i))+B*T(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)*C，求出它的最大值f1max和最小值f1min,命令新函数f11(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=(f1(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)-f1min)/(f1max-f1min),求f11的最小值。

t(6) = t(5) + h(5) + w(6) + d(5)/(24*x(5)); t(7) = t(6) + h(6) + w(7) + d(6)/(24*x(6)); t(8) = t(7) + h(7) + w(7) + w(8) + d(7)/(24*x(7)); c = [tmin-t(1:7); t(1:7)-tmax]; ceq = []; end

用matlab 求解在城市绿化建设中，现在需要确定在一个 500 米×500 米的土地上，最多可 以种植多少棵树，同时满足以下条件： （1）每棵树需要占地 10 平方米，并且不能与其他树的占地重叠。 每棵树的树冠可以提供覆盖面积，但是每棵树的覆盖面积是有限的。树冠的 面积与树的高度有关，且高度越高，覆盖面积越大。假设树的高度在 1-10 米之 间，不同高度树对应的冠幅如表 1 所示。 表 1 不同高度树对应的冠幅 高度（米） 5 10 15 20 25 冠幅(m) 2.8 5.5 8.5 11.9 14.5 （2）树冠不能超出土地边界。 （3）树的树干必须有一定的间隔，树的树干之间需要留出一个半径为 2.5 米的安全距离，不能相互重叠。 （4）树的种植应该尽量避免地形高低差异的影响，即所有树的高度应该尽 量相同。 （5）每棵树的种植成本不同，假设每棵树的种植成本等于 10×树高（米） +10 元。 你需要解决如下问题： （1）建立一个数学模型，以确定在这个土地上可以种植的最多树木数目， 同时满足以上所有条件。请给出你的模型和解释

为了求解该问题，我们可以采用整数规划的方法建立模型。具体来说，我们可以将每个小正方形上是否种植树木表示为一个整数变量，用 0 表示该小正方形为空地，用 1 表示该小正方形上已经种植了树。我们假设总共可以种植...

from pyswarm import pso import numpy as np def f(x): x1, x2 = x return 3 * np.cos(x1 * x2) + x1 + x2**2 lb = [-4, -4] ub = [4, 4]

根据您提供的代码，可以看出这是一个二元函数优化问题，目标是最小化函数 $f(x_1, x_2) = 3 \cos(x_1 x_2) + x_1 + x_2^2$。其中 $x_1$ 和 $x_2$ 的取值范围分别为 $[-4, 4]$。 该函数的最小值是 $-4.15$，是在第 $...

import matplotlib.pyplot as plt from pyswarm import pso import numpy as np def f(x): x1, x2 = x return 3 * np.cos(x1 * x2) + x1 + x2**2 lb = [-4, -4] ub = [4, 4]

这段代码中定义了一个函数 f(x)，其中 x 是一个二元组，表示函数的自变量。函数的形式为： ...可以看出，PSO 算法在 100 次迭代后收敛到最优解，最优解为 x1=pi，x2=-pi/2，对应的适应度值为 -10。

最新推荐

recommend-type

若依管理存在任何文件读取漏洞检测系统，渗透测试.zip

若依管理存在任何文件读取漏洞检测系统，渗透测试若一管理系统发生任意文件读取若依管理系统存在任何文件读取免责声明使用本程序请自觉遵守当地法律法规，出现一切后果均与作者无关。本工具旨在帮助企业快速定位漏洞修复漏洞，仅限安全授权测试使用！严格遵守《中华人民共和国网络安全法》，禁止未授权非法攻击站点！由于作者用户欺骗造成的一切后果与关联。毒品用于非法一切用途，非法使用造成的后果由自己承担，与作者无关。食用方法python3 若依管理系统存在任意文件读取.py -u http://xx.xx.xx.xxpython3 若依管理系统存在任意文件读取.py -f url.txt
recommend-type

C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
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

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
recommend-type

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
recommend-type

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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

PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号
recommend-type

https://www.lagou.com/wn/爬取该网页职位名称，薪资待遇，学历，企业类型，工作地点数据保存为CSV文件的python代码

首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi
recommend-type

钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。