结合之前几段代码，解释adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]* freqs[np.newaxis, :])

时间: 2024-01-17 14:08:05 浏览: 91
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Asjusted-rand-index.zip_Adjusted Rank index_Asjusted rand index_

在这段代码中，首先使用了之前处理得到的pitch_freqs_smoothed数组，这个数组包含了每一帧的基频对应的频率，然后使用了numpy的广播机制，将其转化为一个二维数组，其中每一行都是pitch_freqs_smoothed数组。另外，使用了freqs数组，这个数组包含了每一个FFT bin的分辨率，即每个bin对应的频率值，它是一个一维数组。 接下来，对于每一帧，在每个FFT bin的位置上，乘以一个复数值，这个复数值的实部是1，虚部是2π乘以相应的频率值，这个频率值是pitch_freqs_smoothed数组中对应帧的值。这个复数可以看作是一个旋转因子，它的幅度为1，相位随着频率的变化而变化，这个过程可以看作是在对FFT frame做频率变换。最后，将经过变换的FFT frame乘以mag_frames，这个mag_frames是之前计算得到的原始FFT frame的幅度信息，这样可以得到经过调整的FFT frame，其中包含了音高的信息。
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5.20.27 xe4 ! Defined names with non-... When inserting rows, not all formulas where adjusted. ! Problem with hyperlinks to local files. ! Comments XLS files where not accessible the Comments property.

所以我只需要将adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis] * freqs[np.newaxis, :])这段代码替换成pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])就行了吗

adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :]) 这个修改后的代码会将 pitch_freqs_smoothed 转换为一个形状为 (198, 882) 的数组，然后使用...
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互信息计算matlab代码-adjusted_mutual_information:R代码，用于在聚类之间快速且并行地计算调整后的互信息

互信息计算matlab代码计算聚类之间的调整后的相互信息 该存储库包含用于在R中的聚类之间快速且并行地计算调整后的相互信息（AMI），归一化的相互信息（NMI）和调整后的兰德指数（ARI）的代码。 NMI和ARI被广泛使用...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = pd.read_csv('iris_pca.csv') X = iris.iloc[:, :-1] y = iris.iloc[:, -1] # PCA降维 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # DBSCAN聚类 def dbscan(X, eps=0.5, min_samples=5): m, n = X.shape visited = np.zeros(m, dtype=bool) labels = np.zeros(m, dtype=int) cluster_id = 1 for i in range(m): if not visited[i]: visited[i] = True neighbors = get_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples) cluster_id += 1 return labels def get_neighbors(X, i, eps): dists = np.sum((X - X[i]) ** 2, axis=1) neighbors = np.where(dists < eps ** 2)[0] return neighbors def expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples): labels[i] = cluster_id for j in neighbors: if not visited[j]: visited[j] = True new_neighbors = get_neighbors(X, j, eps) if len(new_neighbors) >= min_samples: neighbors = np.union1d(neighbors, new_neighbors) if labels[j] == 0: labels[j] = cluster_id labels = dbscan(X_pca, eps=0.5, min_samples=5) # 簇的总数 n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) print("簇的总数：", n_clusters) # 各样本所归属簇的编号 print("各样本所归属簇的编号：", labels) # 外部指标 from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, fowlkes_mallows_score ri = adjusted_rand_score(y, labels) fmi = fowlkes_mallows_score(y, labels) print("RI：", ri) print("FMI：", fmi) # 内部指标 from sklearn.metrics import davies_bouldin_score dbi = davies_bouldin_score(X_pca, labels) print("DBI：", dbi) # 可视化输出 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.show(),请为我分析这段代码的运行结果

这段代码首先使用PCA对iris数据集进行降维，将数据降到了2维。然后使用自己实现的DBSCAN聚类算法对降维后的数据进行聚类，其中eps和min_samples是DBSCAN算法的超参数。聚类完成后，输出簇的总数和各样本所归属簇的...

find bug and fix it: def mean_shift2(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: """ Implement a variant of mean-shift algorithm, with unchanged kernel matrix :param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, including 'rbf', 'gate', 'triangle', 'linear' :param bandwidth: the hyperparameter controlling the width of rbf/gate/triangle kernels :return: the estimated means with size (N, D) """ # TODO: change the code below and implement the modified mean-shift kappa = kernel(xs, y=None, k_type=k_type, bandwidth=bandwidth) D = np.diag(kappa.sum(axis=1)) L = D - kappa D_inv_sqrt = np.diag(1 / np.sqrt(np.diag(D))) L_norm = D_inv_sqrt @ L @ D_inv_sqrt for i in range(xs.shape[0]): x = xs[i] for j in range(num_iter): ms = L_norm @ x x = ms / np.linalg.norm(ms) xs[i] = x return xs

bandwidth = np.sqrt(np.median(np.sum((xs - xs.mean(axis=0)) ** 2, axis=1))) / 1.34 kappa = kernel(xs, y=None, k_type=k_type, bandwidth=bandwidth) for i in range(num_iter): ms = kappa @ xs ms_norm...

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import adjusted_rand_score vectorizer = TfidfVectorizer() #X = vectorizer.fit_transform(documents) X = vectorizer.fit_transform(df['content']) #按照5簇进行聚类 true_k = 5 model = KMeans(@@@@) model.fit(X) print("Top terms per cluster:") order_centroids = model.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1] terms = vectorizer.get_feature_names() for i in range(true_k): print("Cluster %d:" % i), for ind in order_centroids[i, :10]: print(' %s' % terms[ind], end=','), print('\n')

这是一个使用sklearn库中的TfidfVectorizer和KMeans算法进行文本聚类的示例代码，具体如下： 1. 导入TfidfVectorizer、KMeans和adjusted_rand_score类。 from sklearn.feature_extraction.text import ...

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn import datasets X,y=datasets.make_s_curve(n_samples=300)dbscan=DBSCAN(eps=0.2,min_samples=2,metric='euclidean').fit(X_2d) DBlabels=dbscan.labels_ metrics.adjusted_rand_score(y,DBlabels) 这段代码为什么会报错

这段代码可能会报错，因为你定义的变量名为X和y，但是在使用时使用了X_2d而不是X，导致X_2d没有被定义，报错了。另外，KMeans没有被使用，因此也可以从代码中删除。你可以尝试修改代码如下： from ...

在我的代码中，方差会等于一个很小很小的负数，我这样做了限制后， var43 = (1 / dta1 ** 2) * var3 def adjust_variance(variance): if variance <= 0 and variance > -0.01: return 1e-8 else: return variance adjusted_var43 = adjust_variance(var43) TW43 = (math.log(dta3) - math.log(dta1)) / math.sqrt(adjusted_var43)得到的结果正确吗？

根据您提供的代码片段，我可以看到您对方差进行了限制，当方差小于等于0且大于-0.01时，将其调整为1e-8。然后，您使用调整后的方差计算了TW43。从代码上看，这个过程是合理的。 然而，我无法判断结果是否正确，因为...

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import load_iris X=load_iris().data kmeans_model = KMeans(n_clusters=3,random_state=1).fit(X) labels=kmeans_model.labels_ print("=======K均值聚类的ARI和轮廓系数分别是：========") dbscan= db_labels print("=======DBSCAN均值聚类的ARI和轮廓系数分别是：========")

这段代码存在一个问题，就是 dbscan 变量没有定义或赋值，因此会出现 NameError 错误。如果您想要计算 DBSCAN 聚类的 ARI 和轮廓系数，可以按照以下步骤进行： python from sklearn.cluster import DBSCAN ...

在下面代码中添加一个可视化图，用来画出r经过t_sne之后前15行数据的图 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

你可以在以下代码中添加一个可视化图来画出r经过t_sne之后前15行数据的图： python import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from ...

修改下面代码，另画一张可视化图展示出t_sne里面的数据每15行数据个用一种颜色画出。 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

修改后的代码如下所示： python import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn....

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.import metrics from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data KMeans_model =kmeans(n_clusters=3,random_state-1).fit(X) labels = KMeans_model.labels_ print("=======k均值聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======") dbscan = db_labels print("=======DBSCAN聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======")

你的代码中有几个小错误，我来指出一下。第一个是在导入 metrics 时，写成了 sklearn.import metrics ，应该是 from sklearn import metrics 。第二个是在 KMeans 模型的定义中，等号写成了连字符，应该是 = 。第三...

在下面代码中修改添加一个可视化图，用来画出r经过t_sne之后前15行和15到30行数据的可视化图。import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) plt.clf() '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

您可以使用以下代码来添加可视化图来画出经过t-sne处理后的前15行和15到30行数据的可视化...这段代码会生成两个可视化图，一个是前15行数据的图（保存为png_file），另一个是15到30行数据的图（保存为png_file1）。

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义参数空间 param_grid = { 'n_clusters': [2, 3, 4, 5, 6], 'affinity': ['euclidean', 'manhattan', 'cosine'], 'linkage': ['ward', 'complete', 'average'] } scoring = ['adjusted_rand_score', 'adjusted_mutual_info_score', 'homogeneity_score'] # 构建模型 model = AgglomerativeClustering() # 网格搜索 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=10,scoring=scoring) grid_search.fit(X) # 输出最优参数组合 print(grid_search.best_params_) # 训练模型 best_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=grid_search.best_params_['n_clusters'], affinity=grid_search.best_params_['affinity'], linkage=grid_search.best_params_['linkage']) best_model.fit(X) # 预测并计算MSE y_pred = best_model.fit_predict(X) mse = mean_squared_error(y_pred, iris.target) print("MSE: ", mse)这段代码为什么报错？请解释原因，并给出正确的可运行的代码

这段代码报错是因为在使用 GridSearchCV 进行网格搜索时，需要传入一个打分器（scorer）参数，用于指定评估模型性能的指标，而代码中没有指定。正确的代码如下： from sklearn.cluster import ...

解释下面这段代码，并说明哪些参数是可调整的：def adjust_predicts(score, label, threshold, pred=None, calc_latency=False): """ Calculate adjusted predict labels using given score, threshold (or given pred) and label. Args: score (np.ndarray): The anomaly score label (np.ndarray): The ground-truth label threshold (float): The threshold of anomaly score. A point is labeled as "anomaly" if its score is lower than the threshold. pred (np.ndarray or None): if not None, adjust pred and ignore score and threshold, calc_latency (bool): Returns: np.ndarray: predict labels Method from OmniAnomaly (https://github.com/NetManAIOps/OmniAnomaly) """ if label is None: predict = score > threshold return predict, None if pred is None: if len(score) != len(label): raise ValueError("score and label must have the same length") predict = score > threshold else: predict = pred actual = label > 0.1 anomaly_state = False anomaly_count = 0 latency = 0 for i in range(len(predict)): if any(actual[max(i, 0) : i + 1]) and predict[i] and not anomaly_state: anomaly_state = True anomaly_count += 1 for j in range(i, 0, -1): if not actual[j]: break else: if not predict[j]: predict[j] = True latency += 1 elif not actual[i]: anomaly_state = False if anomaly_state: predict[i] = True if calc_latency: return predict, latency / (anomaly_count + 1e-4) else: return

- score：np.ndarray 类型，表示每个时间步的异常分数； - label：np.ndarray 类型，表示每个时间步的真实标签； - threshold：float 类型，表示异常分数的阈值。如果一个点的分数低于阈值，则将其标记为...

f(x) = a*exp(b*x) Coefficients (with 95% confidence bounds): a = 0.003231 (0.002873, 0.003589) b = 0.03553 (0.0351, 0.03595) Goodness of fit: SSE: 0.4229 R-square: 0.9998 Adjusted R-square: 0.9998 RMSE: 0.2056 可以解释一下上述的代码吗

上述代码是利用Matlab进行指数拟合的示例。假设你有一组数据，其中x值存储在名为x的向量中，y值存储在名为y的向量中。 matlab % 数据准备 x = data(:, 1); % 假设x数据在第一列 y = data(:, 2); % 假设y数据在第...

import cv2 import numpy as np # 定义线性变换函数 def linear_transform(image, alpha=1.0, beta=0): new_image = alpha * image + beta # 对像素值进行截断处理，保证像素值在0-255之间 new_image = np.clip(new_image, 0, 255).astype(np.uint8) return new_image # 读取图像并显示 image = cv2.imread('原图.jpg') cv2.imshow('original image', image) # 对比度调节 alpha = 2.0 # 对比度增强倍数，大于1表示增强，小于1表示降低 beta = 50 # 亮度调节参数，可以为负数，表示降低亮度 new_image = linear_transform(image, alpha=alpha, beta=beta) cv2.imshow('adjusted image', new_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了对图像的线性变换，即图像的对比度和亮度调节。具体来说： - import cv2 和 import numpy as np 导入了需要用到的库。 - linear_transform 函数实现了对图像的线性变换，其中 alpha 表示对比度增强...

void paint(QPainter* painter, const QStyleOptionViewItem& option, const QModelIndex& index) const override { if (index.column() == 0) { QTreeWidget* treeWidget = qobject_cast<QTreeWidget*>(index.data(Qt::UserRole).value<void*>()); if (treeWidget) { painter->save(); // 设置绘制区域 QRect rect = option.rect.adjusted(2, 2, -2, -2); painter->setClipRect(rect); painter->translate(rect.topLeft()); // 绘制树形控件 treeWidget->resize(rect.size()); treeWidget->render(painter, QPoint(), QRegion(), QWidget::DrawChildren); painter->restore(); return; } } QStyledItemDelegate::paint(painter, option, index); }

这段代码是一个自定义的委托类的 paint 函数，用于在 QTableWidget 控件中第一列绘制嵌套的 QTreeWidget 控件。 在该函数中，首先判断当前绘制的是第一列，并尝试将 Qt::UserRole 角色的数据转换成 ...

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病房呼叫系统设计基础：7个关键架构策略让你一步入门

![病房呼叫系统设计基础：7个关键架构策略让你一步入门](https://zektek.com.mx/wp-content/uploads/2021/03/diagram-enfermeria.jpg) # 摘要 本文对病房呼叫系统进行了深入的概述、需求分析、架构设计、功能实现以及实践应用案例的探讨。通过分析系统架构的重要性、设计原则、模块划分和数据流，确保了系统的高效运行和优化。本文进一步探讨了呼叫信号传输技术、显示与反馈机制、系统安全性与可靠性设计，并分析了系统部署环境、安装调试流程和维护升级策略。最后，文章展望了病房呼叫系统的未来发展趋势，包括智能化、技术融合以及法规遵从与伦理考量，并
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Selenium如何获取Shadow DOM下的元素属性？

在Selenium中，获取Shadow DOM下的元素属性通常涉及到两步：首先找到元素，然后访问它的属性。由于Shadow DOM元素默认是不可见的（对于非JavaScript开发者），所以我们需要用JavaScript脚本来获取其内容。 下面是一个示例，展示如何通过Selenium的`execute_script`函数获取Shadow DOM元素的属性： ```python from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from sel
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分享个人Vim与Git配置文件管理经验

资源摘要信息:"conffiles:我的vim和git配置文件" 在给定的文件信息中，我们可以梳理出一些关键知识点，这些知识点主要涉及到了Vim编辑器和Git版本控制系统，同时涉及到了Linux环境下的一些文件操作知识。 首先，文件标题提到了"conffiles"，这通常是指配置文件（configuration files）的缩写。配置文件是软件运行时用于读取用户设置或其他运行参数的文件，它们允许软件按照用户的特定需求进行工作。在本例中，这些配置文件是与Vim编辑器和Git版本控制系统相关的。 Vim是一种流行的文本编辑器，是UNIX系统中vi编辑器的增强版本。Vim不仅支持代码编辑，还支持插件扩展、多种模式（命令模式、插入模式、视觉模式等）和高度可定制化。在这个上下文中，"我的vim"可能指的是使用者为Vim定制的一套配置文件，这些配置文件可能包含键位映射、颜色主题、插件设置、用户界面布局和其他个性化选项。 Git是一个版本控制系统，用于跟踪计算机文件的更改和协作。Git是分布式版本控制，这意味着每个开发者都有一个包含完整项目历史的仓库副本。Git常用于代码的版本控制管理，它允许用户回滚到之前的版本、合并来自不同贡献者的代码，并且有效地管理代码变更。在这个资源中，"git conffiles"可能表示与Git用户相关的配置文件，这可能包括用户凭证、代理设置、别名以及其他一些全局Git配置选项。 描述部分提到了使用者之前使用的编辑器是Vim，但现在转向了Emacs。尽管如此，该用户仍然保留了以前的Vim配置文件。接着，描述中提到了一个安装脚本命令"sh ./.vim/install.sh"。这是一个shell脚本，通常用于自动化安装或配置过程。在这里，这个脚本可能用于创建符号链接（symbolic links），将旧的Vim配置文件链接到当前使用的Emacs配置文件夹中，使用户能够继续使用他们熟悉且习惯的Vim配置。 标签"Vimscript"表明这是一个与Vim脚本相关的资源，Vim脚本是一种专门用于自定义和扩展Vim功能的编程语言。Vimscript可以用于编写宏、自定义函数、插件等。 最后，文件名称列表"conffiles-master"可能表明这个压缩包文件包含了一系列的主配置文件。在Git版本控制的术语中，"master"（现在通常称为"main"）分支是项目仓库的默认分支。这暗示了这些配置文件可能是该用户项目的主配置文件，这些配置文件被包含在名为"conffiles-master"的压缩包中。 综上所述，这个资源可能是一个集合了Vim编辑器和Git版本控制系统的个人配置文件的压缩包，附带一个用于符号链接旧Vim配置的安装脚本，它能够帮助用户在转向其他工具时仍然能够使用之前的个性化设置。这个资源对于想要了解如何管理和迁移配置文件的用户具有一定的参考价值。
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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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【Genesis 2000教程】：7个技巧助你精通界面布局与操作

![技术专有名词：Genesis 2000](http://intewellos.com/uploadfiles/2023/03/20230321111815165.png) # 摘要 本文全面介绍了Genesis 2000软件的界面布局基础、操作技巧、视觉效果调整、高级功能应用以及综合案例分析，旨在帮助用户高效利用该软件提升工作效率和设计质量。文章首先从界面元素和布局优化入手，讲述了如何定制面板、工具栏以及管理窗口与视图。接着，探讨了通过快捷键和搜索功能实现的高效导航与搜索技巧。第三章强调了视觉效果与图形、文本处理的重要性，并提供实现高级视觉效果的技巧。第四章详细介绍了插件集成、参数化设计
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求出所有100到200以内的偶数，并放在数组中，按照每行5个输出

为了求出100到200之间所有的偶数并将它们放入数组中，然后每行打印5个，你可以按以下步骤操作： 1. 创建一个空数组，用于存储偶数。 2. 使用一个for循环，从100开始，每次增加2，直到达到200（包括200）。 - 对于每个数字，检查它是否是偶数（除以2余数为0）。 - 如果是偶数，则添加到数组中。 3. 当找到一个偶数后，检查数组的长度。如果到达或超过5个元素，就开始一个新的行并清空数组，只保留最后一个偶数。 4. 循环结束后，无论数组是否满5个元素，都需要打印剩余的偶数。 这是一个伪代码示例： ```python array = [] num = 100 whil
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文本动画新体验：textillate插件功能介绍

资源摘要信息:"textillate是一个文本动画插件，主要应用于前端开发中，为网页上的文字元素添加动态的动画效果。textillate插件通常用于实现文字的淡入淡出、滑动、旋转等多种动画效果，增强用户界面的交互体验。该插件支持HTML5和CSS3，可以轻松集成到现有的网页项目中，无需复杂配置即可使用。textillate插件主要面向设计师和前端开发者，通过简单的JavaScript代码，即可实现复杂且美观的文本动画效果。 textillate插件的使用通常结合了jQuery库，因此在使用前需要确保页面已经加载了jQuery。该插件的安装包中可能包含有多种文件，如JavaScript、CSS和可能的文档说明等。安装后，开发者需要在HTML文档中引入相关文件，然后通过简单的API调用来应用动画效果到指定的文本元素。 textillate插件的核心功能包括但不限于： 1. 支持多种动画类型：包括但不限于淡入淡出、缩放、摇动、翻转、旋转等。 2. 自定义动画序列：开发者可以定义动画的播放顺序，以及每个动画的持续时间等参数。 3. 支持链式调用：可以将多个动画效果串联起来，实现复合的动画序列。 4. 响应式设计支持：确保在不同屏幕尺寸和分辨率的设备上都能保持良好的动画效果。 5. 轻量级性能：虽然提供了丰富的动画效果，但textillate插件经过优化，不会对页面的加载和性能产生明显影响。 开发者在使用textillate时，应阅读相关文档，了解如何正确引用插件文件、如何初始化插件以及如何自定义动画参数等。此外，了解与textillate配合使用的其他前端技术，如CSS预处理器、JavaScript模块加载器等，也有助于更好地发挥textillate插件的性能。 textillate作为一款流行的文本动画插件，非常适合用于制作网页上的宣传动画、产品介绍动画或者页面过渡动画。通过为文本元素添加动画，可以使网页更加生动有趣，提升用户体验。同时，插件提供的灵活性允许设计师和开发者创造出个性化的动画效果，满足不同项目的需求。 在选择使用textillate插件时，开发者应当注意兼容性问题，确保所使用的浏览器版本支持HTML5和CSS3的相关特性。此外，对于动画效果较多或复杂的页面，还应该评估动画对页面性能的影响，避免影响用户访问速度和页面交互流畅度。"
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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