rowsindex=0; for i=1:rank-1 l_f=length(front(i).fr); if rowsindex+l_f>popsize Sol=chromosome_sorted(1:rowsindex+l_f,:); %normalization fobjmin=min(Sol(:,N+1:N+M)); fobjmax=max(Sol(:,N+1:N+M)); for lr=1:rowsindex+l_f Sol(lr,N+M+2:N+M+3)=(Sol(lr,N+1:N+2)-fobjmin)./(fobjmax-fobjmin); end ind_mind=zeros(1,rowsindex+l_f); disM=Inf*ones(rowsindex+l_f,rowsindex+l_f); for lp=1:rowsindex+l_f-1 for lq=lp+1:rowsindex+l_f disM(lp,lq)=norm(Sol(lp,N+M+2:N+M+3)-Sol(lq,N+M+2:N+M+3)); disM(lq,lp)=disM(lp,lq); end end for lr=1:rowsindex+l_f indlr1=find(disM(lr,:)==min(disM(lr,:)));indlr=indlr1(1); ind_mind(lr)=indlr;%与个体lr距离最小的个体为indlr chromosome_sorted(lr,N+M+4)=min(disM(lr,:)); end indb1=find(Sol(:,N+1)==min(Sol(:,N+1))); indb2=find(Sol(:,N+2)==min(Sol(:,N+2))); chromosome_sorted(indb1,N+M+4)=Inf; chromosome_sorted(indb2,N+M+4)=Inf; break; end rowsindex=rowsindex+l_f; end % chromosome_sorted(:,N+M+4)=sum(chromosome_sorted(:,N+M+2:N+M+3),2); % chromosome_sorted(:,N+M+4)=sqrt(chromosome_sorted(:,N+M+2).^2+chromosome_sorted(:,N+M+3).^2); chromosome_NDS_CD1=[chromosome_sorted(:,1:N+M) zeros(popsize1,1) chromosome_sorted(:,N+M+1) chromosome_sorted(:,N+M+4)]; % Final Output Variable end

时间: 2024-04-11 13:33:06 浏览: 26
这段代码的功能是对染色体进行排序和归一化，并计算染色体之间的距离。下面是该代码的解释： 1. 首先，定义变量rowsindex为0，用于记录已处理的染色体数量。 2. 使用循环遍历rank-1个前沿(front)。 3. 计算当前前沿的长度l_f。 4. 判断如果当前处理的染色体数量加上当前前沿长度超过了popsize（总染色体数量），则执行以下操作： - 提取已处理的染色体Sol，包括前N列（表示基因）和第N+1到N+M列（表示目标函数值）。 - 对Sol中的目标函数值进行归一化，即将目标函数值映射到[0, 1]的范围内。首先找出Sol中目标函数值的最小值和最大值，并分别存储在fobjmin和fobjmax中。然后对Sol中每个个体的目标函数值进行归一化计算，将结果存储在Sol的第N+M+2到N+M+3列中。 - 初始化变量ind_mind为长度为rowsindex+l_f的零向量，用于存储每个个体与距离最近的个体的索引。 - 初始化距离矩阵disM为(rowsindex+l_f)×(rowsindex+l_f)的全为正无穷的矩阵。 - 使用两层循环计算每对个体之间的欧氏距离，并将结果存储在disM矩阵中。 - 对于每个个体lr，找到与它距离最近的个体的索引indlr，将indlr存储在ind_mind(lr)中，并将个体lr与indlr之间的距离存储在chromosome_sorted的第N+M+4列中。 - 找出目标函数值最小的两个个体的索引，分别存储在indb1和indb2中。然后将这两个个体在chromosome_sorted的第N+M+4列中的值设为正无穷，以排除它们的影响。 - 跳出循环。 5. 如果染色体数量没有超过popsize，则将rowsindex增加l_f，继续处理下一个前沿。 6. 最后，将chromosome_sorted中的染色体基因部分、第N+M+1列（表示拥挤度）以及第N+M+4列（表示距离）提取出来，存储在chromosome_NDS_CD1中作为最终输出变量。

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一种新的稀疏矩阵，低秩矩阵的处理方法,推荐一下

请将下列shell语句转换为python语句：for ((i = 0; i < $num_gpus; ++i)); do { gpu_id=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | cut -d',' -f$[$i+1]) python wenet/bin/train.py --gpu $gpu_id \ --config $train_config \ --data_type $data_type \ --symbol_table $dict \ ${bpemodel:+--bpe_model ${bpemodel}.model} \ --train_data data/$train_set/data.list \ --cv_data data/$train_dev/data.list \ ${checkpoint:+--checkpoint $checkpoint} \ ${enc_init:+--enc_init $enc_init} \ --enc_init_mods $enc_init_mods \ --model_dir $dir \ --ddp.init_method $init_method \ --ddp.world_size $num_gpus \ --ddp.rank $i \ --ddp.dist_backend $dist_backend \ --num_workers 6 \ $cmvn_opts } & done wait

for i in range(num_gpus): gpu_id = os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"].split(',')[i] os.system(f"python wenet/bin/train.py --gpu {gpu_id} --config {train_config} --data_type {data_type} --symbol_...

train_PBAFN_stage1.py: error: unrecognized arguments: --local-rank=0

这个错误提示表明在运行 "train_PBAFN_stage1.py" 脚本时，出现了一个未识别的参数 "--local-rank=0"。请确保你使用的是正确的命令行参数，并且没有输入错误。你可以检查一下命令行中的参数拼写是否正确，并且确认该...

解释代码class UnionFindSet: def __init__(self, start, n): self.start = start self.n = n self.pre = [0 for i in range(self.n - self.start + 2)] self.rank = [0 for i in range(self.n - self.start + 2)] def init(self): for i in range(self.start, self.n + 1): self.pre[i] = i self.rank[i] = 1 def find_pre(self, x): if self.pre[x] == x: return x else: self.pre[x] = self.find_pre(self.pre[x]) return self.pre[x] def is_same(self, x, y): return self.find_pre(x) == self.find_pre(y) def unite(self, x, y): x = self.find_pre(x) y = self.find_pre(y) if x == y: return False if self.rank[x] > self.rank[y]: self.pre[y] = x else: if self.rank[x] == self.rank[y]: self.rank[y] += 1 self.pre[x] = y return True def is_one(self): temp = self.find_pre(self.start) for i in range(self.start + 1, self.n + 1): if self.find_pre(i) != temp: return False return True

其中，pre[i] 表示节点 i 的父节点，如果 pre[i] = i，则 i 为该集合的代表元素。 接下来的函数 init 用于初始化并查集，将每个节点的父节点设置为自身，深度为 1。 函数 find_pre 用于查找节点 x 的代表元素，...

def showNxt(): global current_rank,total_rank if current_rank >= total_rank: current_rank = total_rank-1 current_rank += 1 print("显示后一部电影...",current_rank) labimgconfig() labInfoConfig()解释代码

如果当前电影已经是排行榜中的最后一部电影，则将current_rank设置为total_rank-1，否则将current_rank加1。然后会输出一条提示信息，告诉用户现在显示的是哪一部电影。最后，调用labimgconfig()和labInfoConfig()...

if WORLD_SIZE > 1 and RANK == 0: IndentationError: unexpected indent

if WORLD_SIZE > 1 and RANK == 0: # 代码块的开始 do_something() # 额外的缩进 do_something_else() 在这个例子中，第 4 行代码多了一个额外的缩进，导致 Python 解释器无法理解代码的意图，报出了错误...

优化以下代码：import sys p = [0] * 6 checked = [False] * 10010 u = [None] * 10010 class User: def init(self): self.id = 0 self.perfect = 0 self.rank = 0 self.mk = -1 # 判断是否有编译通过的提交 self.grade = [0, -1, -1, -1, -1, -1] def cmp(u): return -u.grade[0], -u.perfect, u.id if name == "main": al, idx = [] N, K, M = map(int, input().split()) p[1:K + 1] = map(int, input().split()) for i in range(M): tmp, pid, tmpgrade = map(int, input().split()) if not u[tmp]: u[tmp] = User() u[tmp].id = tmp if tmpgrade != -1: u[tmp].mk = 1 else: tmpgrade = 0 if tmpgrade > u[tmp].grade[pid]: u[tmp].grade[pid] = tmpgrade if checked[tmp]: continue else: checked[tmp] = True idx.append(tmp) for i in range(len(idx)): for j in range(1, K + 1): if u[idx[i]].grade[j] >= 0: u[idx[i]].grade[0] += u[idx[i]].grade[j] if u[idx[i]].grade[j] == p[j]: u[idx[i]].perfect += 1 else: continue if u[idx[i]].mk > 0: al.append(u[idx[i]]) al = sorted(al, key=cmp) for i in range(len(al)): if i == 0: al[i].rank = 1 else: if al[i].grade[0] == al[i - 1].grade[0]: al[i].rank = al[i - 1].rank else: al[i].rank = i + 1 print("{} {:05d}".format(al[i].rank, al[i].id), end="") for j in range(K + 1): if al[i].grade[j] >= 0: print(" {:d}".format(al[i].grade[j]), end="") else: print(" -", end="") if i != len(al) - 1: print()

al = sorted([u[i] for i in idx if u[i].mk > 0]) for i in range(len(al)): if i == 0: al[i].rank = 1 else: if al[i].grade[0] == al[i - 1].grade[0]: al[i].rank = al[i - 1].rank else: al[i].rank ...

indrank1=find(parent_selected(:,N+M+2)==1); l_rank=length(indrank1); fminO=min(parent_selected(indrank1,N+1:N+M)); min_dis=Inf; for l=1:l_rank dista=norm(parent_selected(indrank1(l),N+1:N+M)-fminO); if dista<min_dis min_dis=dista; indbest=indrank1(l); end end parent_selected_best=parent_selected(indbest,:);

然后，代码计算了父代集合中满足条件的个数，并将其存储在变量l_rank中。 接下来，代码找到了父代集合中最小的目标函数值，并将其存储在变量fminO中。然后，代码初始化了一个变量min_dis，用于存储最小距离的...

if local_rank == 0: loss_history.writer.close()

因此，在这段代码中，我们会检查当前节点的 ID 是否为 0，如果是，就表示当前节点是损失记录器所在的节点，我们就可以关闭损失记录器的文件句柄，以便于后续的数据合并。如果不是，我们就不需要进行任何操作。

优化提升下列代码效率：class User: def init(self): self.id = 0 self.perfect = 0 self.rank = 0 self.mk = -1 self.grade = [0, -1, -1, -1, -1, -1] def lt(self, other): if self.grade[0] != other.grade[0]: return self.grade[0] > other.grade[0] elif self.perfect != other.perfect: return self.perfect > other.perfect else: return self.id < other.id if name == "main": N, K, M = map(int, input().split()) p = [0] + list(map(int, input().split())) u = [None] * (N + 1) idx = [] for i in range(M): tmp, pid, tmpgrade = map(int, input().split()) if not u[tmp]: u[tmp] = User() u[tmp].id = tmp if tmpgrade != -1: u[tmp].mk = 1 else: tmpgrade = 0 if tmpgrade > u[tmp].grade[pid]: u[tmp].grade[pid] = tmpgrade if not idx.contains(tmp): idx.append(tmp) for i in range(len(idx)): for j in range(1, K + 1): if u[idx[i]].grade[j] >= 0: u[idx[i]].grade[0] += u[idx[i]].grade[j] if u[idx[i]].grade[j] == p[j]: u[idx[i]].perfect += 1 al = sorted([u[i] for i in idx if u[i].mk > 0]) for i in range(len(al)): if i == 0: al[i].rank = 1 else: if al[i].grade[0] == al[i - 1].grade[0]: al[i].rank = al[i - 1].rank else: al[i].rank = i + 1 for i in range(len(al)): print("{} {:05d}".format(al[i].rank, al[i].id), end="") for j in range(K + 1): if al[i].grade[j] >= 0: print(" {:d}".format(al[i].grade[j]), end="") else: print(" -", end="") if i != len(al) - 1: print()

al = sorted([user for user in u if user and user.mk > 0], key=lambda x: (-x.grade[0], -x.perfect, x.id)) for rank, group in itertools.groupby(al, key=lambda x: (x.grade[0], x.perfect)): for user in...

if cuda and rank == -1 and torch.cuda.device_count() > 1

如果cuda可用，rank等于-1，并且torch.cuda.device_count()大于1，那么这通常表示你在使用多GPU进行训练或推理。这种情况下，你可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.DistributedDataParallel来并行化你的模型。...

解释这段代码 def unite(self, x, y): x = self.find_pre(x) y = self.find_pre(y) if x == y: return False if self.rank[x] > self.rank[y]: self.pre[y] = x else: if self.rank[x] == self.rank[y]: self.rank[y] += 1 self.pre[x] = y return True def is_one(self): temp = self.find_pre(self.start) for i in range(self.start + 1, self.n + 1): if self.find_pre(i) != temp: return False return True

这段代码是并查集的合并操作和判断是否为同一集合的操作。其中，unite() 函数用于合并元素 x 和 y 所在的集合，is_one() 函数用于判断所有元素是否在同一集合中。 在 unite() 函数中，首先使用 find_pre() 函数查找...

(scan) su@su:~/scan-project/SCAN/openselfsup$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 bash tools/dist_train.sh configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py 1 usage: launch.py [-h] [--nnodes NNODES] [--node_rank NODE_RANK] [--nproc_per_node NPROC_PER_NODE] [--master_ad

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --nnodes=1 --node_rank=0 --master_addr=localhost --master_port=1234 train.py configs/scan/sd198-20/wrn_v1.py 这里假设...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数： - import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。 - torch_distributed_zero_first：用于...

if RANK == -1 and batch_size == -1: # single-GPU only, estimate best batch size batch_size = check_train_batch_size(model, imgsz)

这段代码用于估算单个GPU上的最佳训练批次大小batch_size。首先，它检查当前是否在单GPU模式下运行，并且没有手动指定batch_size参数。如果满足条件，则使用check_train_batch_size函数估算最佳批次大小。...

import numpy as np from py2neo import Graph graph = Graph("http://23/231/23/4:7474/browser/", auth=("x", "xxx!")) # from py2neo import Node, Relationship def load_data(): query = """ MATCH (u:custom)-[]->(p:broadband) RETURN u.number, p.name, 1 """ result = graph.run(query) # 构建用户商品矩阵 users = set() products = set() data = [] for row in result: user_id = row[0] product_id = row[1] quantity = row[2] users.add(user_id) products.add(product_id) data.append((user_id, product_id, quantity)) # 构建两个字典user_index，user_index，key为名称，value为排序的0~N-1的序号 user_index = {u: i for i, u in enumerate(users)} print("user_index:",user_index) product_index = {p: i for i, p in enumerate(products)} print("product_index:",product_index) # 构建全零矩阵 np.zeros matrix = np.zeros((len(users), len(products))) # 将存在关系的节点在矩阵中用值1表示 quantity = 1 for user_id, product_id, quantity in data: matrix[user_index[user_id], product_index[product_id]] = quantity # print("matrix:",matrix) # user_names = list(user_index.keys()) # product_names = list(product_index.keys()) # print("user_names:", user_names) # print("product_names:", product_names) # 转成用户商品矩阵 # matrix 与 np.mat转化后格式内容一样 user_product_matrix = np.mat(matrix) # print(user_product_matrix) return user_product_matrix def generate_dict(dataTmp): m,n = np.shape(dataTmp) print(m,n) data_dict = {} for i in range(m): tmp_dict = {} # 遍历矩阵，对每一行进行遍历，找到每行中的值为1 的列进行输出 for j in range(n): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["D_"+str(j)] = dataTmp[i,j] print(str(j)) print(tmp_dict["D_"+str(j)]) data_dict["U_"+str(i)] = tmp_dict print(tmp_dict) print(str(i)) for j in range(n): tmp_dict = {} for i in range(m): if dataTmp[i,j] != 0: tmp_dict["U_"+str(i)] = dataTmp[i,j] data_dict["D_"+str(j)] = tmp_dict return data_dict def PersonalRank(data_dict,alpha,user,maxCycles): rank = {} for x in data_dict.keys(): rank[x] = 0 rank[user] = 1 step = 0 while step < maxCycles: tmp = {} for x in data_dict.keys(): tmp[x] = 0 for i ,ri in data_dict.items(): for j in ri.keys(): if j not in tmp: tmp[j] = 0 tmp[j] += alpha+rank[i] / (1.0*len(ri)) if j == user: tmp[j] += (1-alpha) check = [] for k in tmp.keys(): check.append(tmp[k] - rank[k]) if sum(check) <= 0.0001: break rank = tmp if step % 20 == 0: print("iter:",step) step = step + 1 return rank def recommand(data_dict,rank,user): items_dict = {} items = [] for k in data_dict[user].keys(): items.append(k) for k in rank.keys(): if k.startswith("D_"): if k not in items: items_dict[k] = rank[k] result = sorted(items_dict.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True) return result print("-------------") data_mat = load_data() print("-------------") data_dict = generate_dict(data_mat) print("-------------") rank = PersonalRank(data_dict,0.85,"U_1",500) print("-------------") result = recommand(data_dict,rank,"U_1") print(result) 优化这段代码，将U_N替换成U_NUMBER D_N替换成D_NAME

好的，以下是替换后的代码： import numpy as np from py2neo import Graph ...")) ...另外，还对generate_dict函数中的j和i进行了+1操作，因为商品和用户的编号一般从1开始，而不是从0开始。

function SuffixArray(str) { var s = str; var n = str.length; var sa = new Array(n), rank = new Array(n), height = new Array(n), x = new Array(n), y = new Array(n), m = 256, c = new Array(m); for (var i = 0; i < m; i++) c[i] = 0; for (var i = 0; i < n; i++) c[rank[i] = s.charCodeAt(i)]++; for (var i = 1; i < m; i++) c[i] += c[i - 1]; for (var i = n - 1; i >= 0; i--) sa[--c[rank[i]]] = i; for (var k = 1; k <= n; k <<= 1) { for (var i = n - k, p = 0; i < n; i++) x[p++] = i; for (var i = 0; i < n; i++) if (sa[i] >= k) x[p++] = sa[i] - k; for (var i = 0; i < m; i++) c[i] = 0; for (var i = 0; i < n; i++) c[rank[x[i]]]++; for (var i = 1; i < m; i++) c[i] += c[i - 1]; for (var i = n - 1; i >= 0; i--) sa[--c[rank[x[i]]]] = x[i]; for (var t = rank,rank = y,y = t,p = rank[sa[0]] = 0, i = 1; i < n; i++) { rank[sa[i]] = (y[sa[i]] == y[sa[i - 1]] && y[sa[i] + k] == y[sa[i - 1] + k]) ? p : ++p; } if (p >= n - 1) break; m = p + 1; } for (var k = i =0;i<n;++i){ if(rank[i]==0) continue; if(k) --k; var j=sa[rank[i]-1]; while(i+k<n && j+k<n && s.charAt(i+k)==s.charAt(j+k)) ++k; height[rank[i]]=k; } return { sa: sa, rank: rank, height: height }; } 这个函数创建后缀数组的能不能用DC3实现了，帮我修改为DC3算法可以吗

for (tmp[sa[0]] = 0, i = 1, p = 1; i ; ++i) { if (x[sa[i]] == x[sa[i - 1]] && x[sa[i] + j] == x[sa[i - 1] + j]) { tmp[sa[i]] = p - 1; } else { tmp[sa[i]] = p++; } } for (i = 0; i ; ++i) x[i] =...

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"基于单片机的瓦斯监控系统硬件设计" 在煤矿安全生产中，瓦斯监控系统扮演着至关重要的角色，因为瓦斯是煤矿井下常见的有害气体，高浓度的瓦斯不仅会降低氧气含量，还可能引发爆炸事故。基于单片机的瓦斯监控系统是一种现代化的监测手段，它能够实时监测瓦斯浓度并及时发出预警，保障井下作业人员的生命安全。 本设计主要围绕以下几个关键知识点展开： 1. **单片机技术**：单片机（Microcontroller Unit，MCU）是系统的核心，它集成了CPU、内存、定时器/计数器、I/O接口等多种功能，通过编程实现对整个系统的控制。在瓦斯监控器中，单片机用于采集数据、处理信息、控制报警系统以及与其他模块通信。 2. **瓦斯气体检测**：系统采用了气敏传感器来检测瓦斯气体的浓度。气敏传感器是一种对特定气体敏感的元件，它可以将气体浓度转换为电信号，供单片机处理。在本设计中，选择合适的气敏传感器至关重要，因为它直接影响到检测的精度和响应速度。 3. **模块化设计**：为了便于系统维护和升级，单片机被设计成模块化结构。每个功能模块（如传感器接口、报警系统、电源管理等）都独立运行，通过单片机进行协调。这种设计使得系统更具有灵活性和扩展性。 4. **报警系统**：当瓦斯浓度达到预设的危险值时，系统会自动触发报警装置，通常包括声音和灯光信号，以提醒井下工作人员迅速撤离。报警阈值可根据实际需求进行设置，并且系统应具有一定的防误报能力。 5. **便携性和安全性**：考虑到井下环境，系统设计需要注重便携性，体积小巧，易于携带。同时，系统的外壳和内部电路设计必须符合矿井的安全标准，能抵抗井下潮湿、高温和电磁干扰。 6. **用户交互**：系统提供了灵敏度调节和检测强度调节功能，使得操作员可以根据井下环境变化进行参数调整，确保监控的准确性和可靠性。 7. **电源管理**：由于井下电源条件有限，瓦斯监控系统需具备高效的电源管理，可能包括电池供电和节能模式，确保系统长时间稳定工作。 通过以上设计，基于单片机的瓦斯监控系统实现了对井下瓦斯浓度的实时监测和智能报警，提升了煤矿安全生产的自动化水平。在实际应用中，还需要结合软件部分，例如数据采集、存储和传输，以实现远程监控和数据分析，进一步提高系统的综合性能。
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"基于单片机的流量检测系统设计文档主要涵盖了从系统设计背景、硬件电路设计、软件设计到实际的焊接与调试等全过程。该系统利用单片机技术，结合流量传感器，实现对流体流量的精确测量，尤其适用于工业过程控制中的气体流量检测。" 1. **流量检测系统背景** 流量是指单位时间内流过某一截面的流体体积或质量，分为瞬时流量（体积流量或质量流量）和累积流量。流量测量在热电、石化、食品等多个领域至关重要，是过程控制四大参数之一，对确保生产效率和安全性起到关键作用。自托里拆利的差压式流量计以来，流量测量技术不断发展，18、19世纪出现了多种流量测量仪表的初步形态。 2. **硬件电路设计** - **总体方案设计**：系统以单片机为核心，配合流量传感器，设计显示单元和报警单元，构建一个完整的流量检测与监控系统。 - **工作原理**：单片机接收来自流量传感器的脉冲信号，处理后转化为流体流量数据，同时监测气体的压力和温度等参数。 - **单元电路设计** - **单片机最小系统**：提供系统运行所需的电源、时钟和复位电路。 - **显示单元**：负责将处理后的数据以可视化方式展示，可能采用液晶显示屏或七段数码管等。 - **流量传感器**：如涡街流量传感器或电磁流量传感器，用于捕捉流量变化并转换为电信号。 - **总体电路**：整合所有单元电路，形成完整的硬件设计方案。 3. **软件设计** - **软件端口定义**：分配单片机的输入/输出端口，用于与硬件交互。 - **程序流程**：包括主程序、显示程序和报警程序，通过流程图详细描述了每个程序的执行逻辑。 - **软件调试**：通过调试工具和方法确保程序的正确性和稳定性。 4. **硬件电路焊接与调试** - **焊接方法与注意事项**：强调焊接技巧和安全事项，确保电路连接的可靠性。 - **电路焊接与装配**：详细步骤指导如何组装电路板和连接各个部件。 - **电路调试**：使用仪器设备检查电路性能，排除故障，验证系统功能。 5. **系统应用与意义** 随着技术进步，单片机技术、传感器技术和微电子技术的结合使得流量检测系统具备更高的精度和可靠性，对于优化工业生产过程、节约资源和提升经济效益有着显著作用。 6. **结论与致谢** 文档结尾部分总结了设计成果，对参与项目的人表示感谢，并可能列出参考文献以供进一步研究。 7. **附录** 包含程序清单和电路总图，提供了具体实现细节和设计蓝图。 此设计文档为一个完整的机电一体化毕业设计项目，详细介绍了基于单片机的流量检测系统从概念到实施的全过程，对于学习单片机应用和流量测量技术的读者具有很高的参考价值。
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"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
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：Python环境变量配置实战：Win10系统下Python环境变量配置详解

![python配置环境变量win10](https://img-blog.csdnimg.cn/20190105170857127.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI3Mjc2OTUx,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Python环境变量配置概述 环境变量是计算机系统中存储和管理配置信息的特殊变量。在Python中，环境变量用于指定Python解释器和库的安装路径，以及其他影响
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ps -ef|grep smon

`ps -ef|grep smon` 是在Linux或Unix系统中常用的命令组合，它用于检查当前系统的进程状态（process status）。当你运行这个命令时，`ps -ef` 部分会列出所有活跃的进程（包括用户、PID、进程名称、CPU和内存使用情况等），`grep smon` 部分则会对这些结果进行筛选，只显示包含 "smon" 这个字符串的进程行。 `smon` 往往指的是Oracle数据库中的System Monitor守护进程，这个进程负责监控数据库的性能和资源使用情况。如果你看到这个进程，说明Oracle数据库正在运行，并且该进程是正常的一部分。
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基于单片机的继电器设计.doc

基于单片机的继电器设计旨在探索如何利用低成本、易于操作的解决方案来优化传统继电器控制，以满足现代自动控制装置的需求。该设计项目选用AT89S51单片机作为核心控制器，主要关注以下几个关键知识点： 1. **单片机的作用**：单片机在控制系统中的地位日益提升，它不仅因为其广泛的应用领域和经济性，还因为它改变了传统设计的思维方式，使得控制功能可以通过软件实现，如PID调节、模糊控制和自适应控制。这些技术降低了对硬件电路的依赖，提高了系统的性能。 2. **电路设计原理**：设计的核心是通过单片机的P2.0和P2.1引脚控制三极管Q1和Q2，进而控制继电器的工作状态。当单片机输出低（高）电平时，三极管导通（截止），继电器线圈得到（失去）电源，实现继电器的吸合（释放）和触点的闭合（断开）。这展示了单片机作为弱控制信号源对强执行电路（如电机）的强大驱动能力。 3. **技术发展趋势**：随着微控制技术的发展，单片机朝着高性能、低功耗、小型化和集成度高的方向发展。例如，CMOS技术的应用使得设备尺寸减小，功耗降低，而外围电路的设计也更加精简。此外，继电器在现代工业自动化和控制领域的广泛应用，使其成为电子元件市场的重要产品。 4. **市场竞争与创新**：继电器市场竞争激烈，企业不断推出创新产品，以满足不同领域的高级技术性能需求。继电器不再仅限于基本的开关功能，而是作为自动化和控制系统中的关键组件，扩展了其在复杂应用场景中的作用。 5. **技术挑战与解决方案**：课题的目标是设计一个投资少、操作简单的解决方案，解决对继电器的传统控制方式。通过巧妙地结合单片机和电子电路，实现了电动机正反转的控制，这是对传统继电器控制模式的革新尝试。 基于单片机的继电器设计是一种集成了先进技术的低成本控制方案，通过简化操作和提升系统性能，为现代自动控制装置提供了有效且高效的解决方案。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩