for i=1:s(1) a=rand; summ=0; j=0;

时间: 2024-04-28 13:18:48 浏览: 140
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和为s的两个数1

这是一个for循环语句，其中i的取值范围是1到s(1)，s(1)表示train矩阵的行数。在每次循环中，a=rand;是用来生成一个0到1之间的随机数并存储在变量a中。summ和j分别被初始化为0。 这段代码片段的作用很可能是为了对train矩阵中的每个样本进行加噪处理，具体的加噪方式可能在后续的代码中有实现。在每次循环中，变量a可能被用来控制加噪的程度。
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求解a到b内（包含a和b）所有的质数，并对每个质数的每一位数字求和。请完善程序。程序如下： import math def IsPrime(i): if i==1: return False for j in range(2,int(math.sqrt(i))+1): if____: return False return True a=int(input("请输入a:")) b=int(input("请输入b:")) summ=0 for i in range(a,b+1): if IsPrime(i): ________ while t>0: summ=summ+t%10 _________ print("数字和为:",summ)

if i == 1: return False for j in range(2, int(math.sqrt(i)) + 1): if i % j == 0: return False return True a = int(input("请输入a:")) b = int(input("请输入b:")) summ = 0 for i in range(a, b+1):...

请具体解释以下代码的功能：frame_overlap= dft_length/ 2; freq_val = (0:Fs/dft_length:Fs/2)'; half_lsb = (1/(2^nbits-1))^2/dft_length; freq= freq_val; thresh= half_lsb; crit_band_ends = [0;100;200;300;400;510;630;770;920;1080;1270;... 1480;1720;2000;2320;2700;3150;3700;4400;5300;6400;7700;... 9500;12000;15500;Inf]; imax = max(find(crit_band_ends < freq(end))); abs_thr = 10.^([38;31;22;18.5;15.5;13;11;9.5;8.75;7.25;4.75;2.75;... 1.5;0.5;0;0;0;0;2;7;12;15.5;18;24;29]./10); ABSOLUTE_THRESH = thresh.abs_thr(1:imax); OFFSET_RATIO_DB = 9+ (1:imax)'; num_bins = length(freq); LIN_TO_BARK = zeros(imax,num_bins); i = 1; for j = 1:num_bins while ~((freq(j) >= crit_band_ends(i)) & ... (freq(j) < crit_band_ends(i+1))), i = i+1; end LIN_TO_BARK(i,j) = 1; end spreading_fcn = zeros(imax); summ = 0.474:imax; spread = 10.^((15.81+7.5.summ-17.5.sqrt(1+summ.^2))./10); for i = 1:imax for j = 1:imax spreading_fcn(i,j) = spread(abs(j-i)+1); end end EX_PAT = spreading_fcn LIN_TO_BARK; DC_GAIN = spreading_fcn ones(imax,1); C = EX_PAT Sx; [num_bins num_frames] = size(Sx); k = 1/num_bins; SFM_dB = 10.log10((prod(Sx).^k)./(k.sum(Sx)+eps)+ eps); alpha = min(1,SFM_dB./-60); O_dB = OFFSET_RATIO_DB(:,ones(1,num_frames)).... alpha(ones(length(OFFSET_RATIO_DB),1),:) + 5.5; T = C./10.^(O_dB./10); T = T./DC_GAIN(:,ones(1,num_frames)); T = max( T, ABSOLUTE_THRESH(:, ones(1, num_frames))); M= LIN_TO_BARK' T;

1. 根据采样率 Fs 和离散傅里叶变换（DFT）的长度 dft_length，计算出每个频率点的频率值 freq_val，并将频率范围分割成若干个听觉临界带（crit_band_ends）。 2. 根据量化比特数（nbits）计算出量化噪声的半个最小...

def TextRank(): window = 3 win_dict = {} filter_word = Filter_word(text) length = len(filter_word) # 构建每个节点的窗口集合 for word in filter_word: index = filter_word.index(word) # 设置窗口左、右边界，控制边界范围 if word not in win_dict: left = index - window + 1 right = index + window if left < 0: left = 0 if right >= length: right = length words = set() for i in range(left, right): if i == index: continue words.add(filter_word[i]) win_dict[word] = words # 构建相连的边的关系矩阵 word_dict = list(set(filter_word)) lengths = len(set(filter_word)) matrix = pd.DataFrame(np.zeros([lengths, lengths])) for word in win_dict: for value in win_dict[word]: index1 = word_dict.index(word) index2 = word_dict.index(value) matrix.iloc[index1, index2] = 1 matrix.iloc[index2, index1] = 1 summ = 0 cols = matrix.shape[1] rows = matrix.shape[0] # 归一化矩阵 for j in range(cols): for i in range(rows): summ += matrix.iloc[i, j] matrix[j] /= summ # 根据公式计算textrank值 d = 9.85 iter_num = 700 word_textrank = {} textrank = np.ones([lengths, 1]) for i in range(iter_num): textrank = (1 - d) + d * np.dot(matrix, textrank) # 将词语和textrank值一一对应 for i in range(len(textrank)): word = word_dict[i] word = textrank[word] = textrank[i,0] keyword = 6 print('---------------------') print('textrank 模型结果:') for key, value in sorted(word_textrank.items(), key = operator.itemgetter(1),reverse = True)[:keyword]: print(key + '/', end='')

这段代码似乎是实现了一个基于TextRank算法的关键词提取模型。它的核心思想是利用词语之间的相互关系，通过构建关键词之间的图模型，计算每个关键词的重要性，最终选出一些关键词作为文本的关键词。...
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请将下面这段代码翻译为python语言#include<stdio.h> #include<math.h> int fact(int N) { int ans=1; if(N==0){ } else{ for(int i=1;i<=N;i++) { ans*=i; } } return ans; } int DP(int a,int b) { int ans; return ans=fact(a)/fact(a-b); } int main() { int n; scanf("%d",&n); for(int N=2;N<=n;N++){ int P[N],F[N]; int sum=0,summ=0; double m[N]; double fenmusum=0; for(int i=1;i<=N;i++) { F[i]=0; P[i]=DP(N,i); for(int k=0;k<=i;k++) { F[i]+=DP(i,k); } sum+=P[i]*(F[i]-1); } for(int i=1;i<=N;i++) { m[i]=(double)(F[i]-1)/(double)sum; } for(int i=1;i<=N;i++) { fenmusum+=(double)pow((double)(F[i]-1),m[i])*(double)P[i]; } double ans=log(sum)/log(fenmusum); printf("|A|=%d D=%f\n",N,ans); } }

for i in range(1, N+1): ans *= i return ans def DP(a, b): ans = fact(a) // fact(a-b) return ans if __name__ == '__main__': n = int(input()) for N in range(2, n+1): P, F = [0] * N, [0] * N ...

可以使用以下代码来使用while循环求1到100的和： sum = ; i = 1; while i <= 100 sum = sum + i; i = i + 1; end 最终，sum的值将为505，即1到100的和。 可以给我详细解释一下吗

当我们使用while循环时，我们需要首先初始化一个变量，i，在本例中，我们将i的初始值设置为1。然后，我们设置一个变量sum，初始值为0，以便...当i大于100时，循环将结束，summ的值将是1到100的所有数字的总和，即505。

function result = func1(x) summ = sum(x.^2); result = summ; end

这是一个名为 func1 的函数，它接受一个输入参数 x。函数体中的第一行 summ = sum(x.^2); 计算了参数 x 中每个元素的平方，并将所有元素的平方相加得到总和，结果保存在变量 summ 中。然后，第二行 ...

summary_loss = [] for ph in ph_summary: summary_loss.append(tf.summary.scalar(ph.name, ph)) merged_summ = tf.summary.merge(summary_loss) return merged_summ用TensorBoard 2.0及以上版本的用法重写这段代码实现相同的功能

merged_summ = sess.run(merged_summ_op, feed_dict={ph1: data1, ph2: data2}) writer.add_summary(merged_summ, i) # 启动TensorBoard %tensorboard --logdir logs/ 在这个例子中，我们首先定义了一些...

summ=-20×exp(-0.2×sqrt(1/D×sum(x.^2)))-exp(1/D×sum(cos(2×pi×x)))+20+exp(1);，其中D=30，x的范围在-32到32之间，那么summ最小值为多少，matlab完整代码

[xmin, fmin] = ga(@(x) myfun(x, D), D, [], [], [], [], lb*ones(1,D), ub*ones(1,D), [], options); fprintf('最小值: %.4f\n', fmin); function f = myfun(x, D) f1 = -20*exp(-0.2*sqrt(1/D*sum(x.^2))); ...

n = eval(input()) print("1+...+{}={}". format(n, summ(n)))

这段代码的意思是，从标准输入中获取一个数 n，然后调用 summ 函数计算从 1 到 n 的所有整数之和，并将结果格式化为字符串输出。 因为你没有提供 summ 函数的实现，我假设它的实现如下： python def summ(n): ...

根据n的输入值，编写一个能计算1+2+3+...+n的函数。函数名：summ(n)，并调用计算1-100之和。

函数summ(n)如下：def summ(n): sum = 0 for i in range(1, n+1): sum += i return sum调用计算1-100之和的结果：print(summ(100))结果为5050

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