分析代码：Float approx_1 = dr::fmadd(0.0636f, inv_eta, dr::fmadd(eta, dr::fmadd(eta, -1.4399f, 0.7099f), 0.6681f));

时间: 2024-02-26 11:57:11 浏览: 180
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《计算方法》课件：Ch6_1 插值型求积公式.ppt

这段代码使用了两次 `dr::fmadd` 函数进行浮点数计算，其中第一个计算结果作为第二个计算的输入。 `dr::fmadd` 函数用于计算三个浮点数的乘积和和一个浮点数的加法，其函数原型为： ```c++ template <typename T> DRAGOON_INLINE T fmadd(const T &a, const T &b, const T &c); ``` 函数接受三个类型为 `T` 的常量引用参数 `a`、`b`、`c`，返回值类型为 `T`。函数返回 `a * b + c` 的计算结果，但它可能会使用硬件的 FMA（Fused Multiply-Add）指令，提高计算的精度和效率。 对于给定的代码，它的计算过程如下： 1. 计算 `eta * (eta * -1.4399f + 0.7099f) + 0.6681f` 的结果，其中 `eta` 是一个浮点数变量，`-1.4399f`、`0.7099f` 和 `0.6681f` 是常量。 2. 计算 `0.0636f * inv_eta + (1)` 的结果，其中 `0.0636f` 是一个常量，`inv_eta` 是一个浮点数变量，`(1)` 表示常数 1。 3. 将第一步的结果作为第二步的输入，计算 `approx_1 = (2) * (3)` 的结果，其中 `(2)` 表示第二步计算的结果。 最终，`approx_1` 存储了该代码段的计算结果。需要注意的是，该代码段的目的并不明确，无法提供更多上下文来解释其含义和用途。
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详细解释一下这个代码 def error_in_sigfigs(approx, exact): approx_str = "{:.20f}".format(approx) exact_str = "{:.20f}".format(exact) approx_sigfigs = len(approx_str) - len(approx_str.rstrip("0")) exact_sigfigs = len(exact_str) - len(exact_str.rstrip("0")) return np.abs(approx_sigfigs - exact_sigfigs)

这个代码定义了一个名为 error_in_sigfigs 的函数，该函数用于计算一个数的有效数字位数与另一个数的有效数字位数之间的差值。具体来说，这个函数接收两个参数，分别是 approx 和 exact，分别表示近似值和精确值。 ...

import cv2 import os import numpy as np dataset_path = 'Potato_healthy_leaves' # 数据集路径 total_width = 0 total_height = 0 image_count = 0 for image_file in os.listdir(dataset_path): image_path = os.path.join(dataset_path, image_file) image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行物体检测或图像分割，得到物体边界 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 计算物体的宽度和长度 contours, res = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_width = 0 max_height = 0 for contour in contours: x, y, width, height = cv2.boundingRect(contour) if width > max_width: max_width = width if height > max_height: max_height = height # # 显示结果 # cv2.imshow('Segmented Image', thresh) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() print("Max width: ", max_width) print("Max height: ", max_height) # 更新总宽度和总长度 total_width += max_width total_height += max_height image_count += 1 # 计算平均宽度和平均长度 average_width = total_width / image_count average_height = total_height / image_count print("Average width: ", average_width) print("Average height: ", average_height) 如何加入计算物体的面积以及平均面积

将以下代码添加到您的循环中： python # 计算物体的面积 area = cv2.contourArea(contour) print("Area: ", area) 要计算平均面积，您可以添加一个变量来跟踪总面积，并在循环结束后除以图像数量。将以下...

def detect_shapes(frame): # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) red_mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) red_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) red_mask = red_mask1 + red_mask2 # 蓝色范围 lower_blue = np.array([90, 100, 100]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask + blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 计算轮廓的近似形状 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) # 根据轮廓的顶点数和颜色进行分类 if len(approx) == 3: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Triangle" else: shape_label = "Blue Triangle" elif len(approx) == 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Square" else: shape_label = "Blue Square" elif len(approx) > 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Circle" else: shape_label = "Blue Circle" else: shape_label = "Unknown" # 在图像上绘制边界框和标签https://cdn-static-devbit.csdn.net/ai100/chat/imgs/icon-send-active.png cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, shape_label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0),

这段代码是一个用于检测图像中形状函数。它首先将图像转换为HSV颜色空间，然后定义了红色和蓝色的颜色范围，并通过调用cv2.inRange()函数创建了红色和蓝色的掩膜。 接下来，它通过调用cv2.findContours()函数...

解释这行代码： contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这行代码使用OpenCV中的函数cv2.findContours来查找二进制图像中的轮廓(contours)。它需要三个参数： 1. 输入图像：这里指的是二进制图像，一般是经过阈值处理后的图像，变成只有黑白两种颜色的图片。 2. 轮廓检索...

import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None) data = np.array(data) cluster = [] # 按第二个到第十四个标签分类 for i in range(178): if len(cluster) == 0: cluster.append([0]) else: m = 0 for j in range(len(cluster)): n = 0 for x in range(1, 14): if data[i][x] == data[j][x]: n = n + 1 if n == 2: cluster[j].append(i) m = 1 if m == 0: cluster.append([i]) for i in range(len(cluster)): for j in range(len(cluster)): if cluster[i] == cluster[j] and i != j: cluster[j] = 0 # 定义函数来判断两个集合是否相似 def is_similar(set1, set2): for item in set1: if item not in set2: return False return True xiu1 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) # 输出xiu1, xiu2, xiu3在所有13个条件属性下的下近似集合 for col in range(1, 14): for x in xiu1: approx_xiu1 = [t for t in xiu1 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14])] for x in xiu2: approx_xiu2 = [t for t in xiu2 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14])] for x in xiu3: approx_xiu3 = [t for t in xiu3 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) ] print(f"xiu1 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu1) print(f"xiu2 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu2) print(f"xiu3 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu3)

if data[t][0] == 1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) # 输出xiu1, xiu2, xiu3在...

myimage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, img1 = cv.threshold(myimage, 100, 255, cv.THRESH_BINARY_INV) # cv.namedWindow('img1',0) # cv.resizeWindow('img1',600,600) # cv.imshow('img1',img1) # print(type(img1)) # print(img1.shape) # print(img1.size) # cv.waitKey(2) kernel1 = np.ones((10, 10), np.uint8) # 做一次膨胀 img2 = cv.dilate(img1, kernel1) # cv.namedWindow('img2', 0) # cv.resizeWindow('img2', 600, 600) # cv.imshow('img2', img2) contours, hierarchy = cv.findContours(img2, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_NONE) # print(len(contours),hierarchy) for i in range(len(contours)): area = cv.contourArea(contours[i]) if area < 150: # '设定连通域最小阈值，小于该值被清理' cv.drawContours(img2, [contours[i]], 0, 0, -1) # import pdb;pdb.set_trace() # cv.imwrite('yuchuli.jpg', img2) ###########预处理 # import pdb;pdb.set_trace() not_row = img2[[not np.all(img2[i] == 0) for i in range(img2.shape[0])], :] bot_col = not_row[:, [not np.all(not_row[:, i] == 0) for i in range(not_row.shape[1])]] # import pdb;pdb.set_trace() # print(bot_col.shape) if bot_col.shape[0] > bot_col.shape[1]: if bot_col.shape[1] % 2 == 0: img_new = np.concatenate((np.zeros([bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1]) / 2)]), bot_col, np.zeros([bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1]) / 2)])), 1) if bot_col.shape[1] % 2 == 1: img_new = np.concatenate((np.zeros( [bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1] - 1) / 2)]), bot_col, np.zeros( [bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1] + 1) / 2)])), 1) cv.imwrite('fenge.jpg', img_new) ###########分割 file_path = 'fenge.jpg' return file_path这个具体以何种方法进行分割的

if bot_col.shape[1] % 2 == 1: img_new = np.concatenate((np.zeros( [bot_col.shape[0], int((bot_col.shape[0] - bot_col.shape[1] - 1) / 2)]), bot_col, np.zeros( [bot_col.shape[0], int((bot_col.shape...

优化这段代码import cv2 import imutils import numpy as np img = cv2.imread('D:\pycharm\PycharmProjects\pythonProject\p1\p1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.resize(img, (600, 400)) cv2.imshow('Origin image', img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 13, 15, 15) img_edged = cv2.Canny(img_gray, 30, 200) cv2.imshow('edged image', img_edged) img_contours = cv2.findContours(img_edged.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_contours = imutils.grab_contours(img_contours) img_contours = sorted(img_contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] screenCnt = None for c in img_contours: peri = cv2.arcLength(c, True) approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.018 * peri, True) if len(approx) == 4: screenCnt = approx break if screenCnt is None: detected = 0 print("No contour detected") else: detected = 1 if detected == 1: cv2.drawContours(img, [screenCnt], -1, (0, 0, 255), 3) mask = np.zeros(img_gray.shape, np.uint8) new_image = cv2.drawContours(mask, [screenCnt], 0, 255, -1, ) cv2.imshow('mask_image', new_image) new_image = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) (x, y) = np.where(mask == 255) (topx, topy) = (np.min(x), np.min(y)) (bottomx, bottomy) = (np.max(x), np.max(y)) cropped = img_gray[topx:bottomx + 1, topy:bottomy + 1] cropped = cv2.resize(cropped, (400, 200)) cv2.imshow('Cropped', cropped) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

1. 将代码拆分成多个函数，增加代码的可读性和可维护性。 2. 将文件路径字符串改为使用原始字符串（raw string），以避免转义字符带来的问题。 3. 考虑使用命令行参数或配置文件来指定输入文件路径和其他参数，以...

import cv2 # 读取分割图像 seg_image = cv2.imread('F:/ultralytics-v8/segmentation_images.png') # 将分割图像转换为二值图像 gray_image = cv2.cvtColor(seg_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 提取轮廓 contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 计算面积 total_area = 0 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) total_area += area print('分割图像的面积为：', total_area)正确吗

这段代码的大致流程是读取分割图像，将其转换为二值图像，提取轮廓并计算总面积。代码看起来没有明显的错误，但需要注意以下几点： 1. 请确保分割图像的路径是正确的，否则会导致读取失败。 2. 如果分割图像是灰度...

red_contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) blue_contours, _ = cv2.findContours(blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) green_contours, _ = cv2.findContours(green_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) yellow_contours, _ = cv2.findContours(yellow_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这段代码使用OpenCV库的findContours函数来检测每个颜色掩码中的轮廓。以下是代码示例： python import cv2 red_contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('123.jpg') new_size=(600,700) img=cv2.resize(img,new_size) # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊 Gaussian = cv2.GaussianBlur(gray,(9,9),2) cv2.imwrite('gaosi.jpg',Gaussian) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(Gaussian, 100, 200) cv2.imwrite('bianyuan.jpg',edges) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到最大轮廓 max_area = 0 max_contour = None for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > max_area: max_area = area max_contour = contour # 计算矩形边界框 rect = cv2.minAreaRect(max_contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算变换矩阵 width = int(rect[1][0]) height = int(rect[1][1]) src_pts = box.astype("float32") dst_pts = np.array([[0, height-1], [0, 0], [width-1, 0], [width-1, height-1]], dtype="float32") M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts) # 进行透视变换 result = cv2.warpPerspective(img, M, (width, height)) # 显示结果 cv2.imshow('input', img) cv2.imshow('output', result) cv2.imwrite('result.jpg',result) cv2.waitKey(0)用到的函数解释

这段代码是使用OpenCV库对给定的图片进行透视变换，具体解释如下： 1. cv2.imread('123.jpg')：读取名为'123.jpg'的图片。 2. cv2.resize(img,new_size)：将图片进行缩放，大小变为(600,700)。 3. cv2....

修改为contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]，程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

在这个代码中，可能是在调用 cv2.findContours 函数时出现了这个错误。 如果你的代码运行出现 "ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)" 的错误，说明 cv2.findContours 函数返回的值不是...

程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

在这个代码中，可能是在调用 cv2.findContours 函数时出现了这个错误。 cv2.findContours 函数返回两个值，一个是轮廓线的数组，另一个是轮廓线的层级信息。如果你使用的是 OpenCV 4 或更高版本，可能返回的是三个...

import json import base64 from PIL import Image import io import cv2 from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon", }) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)还缺哪些包和库

根据你提供的代码，缺少以下库和包： 1. numpy：用于处理数组和矩阵操作。你可以使用pip install numpy安装它。 2. ultralytics：用于YOLO模型的推理和结果处理。你可以使用pip install ultralytics安装它...

import cv2 import numpy as np img = cv2. imread(' blood. BMP',-1) cv2. imshow("source".img) dst = cv2.blur(img,(3,3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2. imshow("thresh".thresh) kernel = np.ones((4,4),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx (thresh,cv2. MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3).np.uint8) close = cv2.morphologyEx(openning,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1) cv2. imshow("opening",close) temp = close.copy () h, w = close. shape[:2] mask= np.zeros((h+2,w+2).np.uint8) cv2.floodFill(temp,mask,(230,145),255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close|temp_inv cv2. imshow("result",result) contours, hirearchy = cv2. findContours(result,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i)>73: area+=cv2.contourArea(i) count+=1 count1 = 0 for i in contours: if cv2. contourArea(i)>73: count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(1.25*area/count): count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(2.1*area/count): count1+=1 print("细胞有%d个"%count1) cv2. waitKey(0)

这段代码中有一些语法错误和拼写错误。以下是修正后的代码： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('blood.BMP', -1) cv2.imshow("source", img) dst = cv2.blur(img, (3, 3)) ret, thresh = cv2....

程序执报错ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 提取骨架线 skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) # 获取骨架线路径 _, contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] # 确定骨架线的宽度 width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

你可以尝试修改解包语句 _, contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)，将其改为 contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2....

import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None) data = np.array(data) cluster = [] 按第二个到第十四个标签分类 for i in range(178): if len(cluster) == 0: cluster.append([0]) else: m = 0 for j in range(len(cluster)): n = 0 for x in range(1, 14): if data[i][x] == data[j][x]: n = n + 1 if n == 2: cluster[j].append(i) m = 1 if m == 0: cluster.append([i]) for i in range(len(cluster)): for j in range(len(cluster)): if cluster[i] == cluster[j] and i != j: cluster[j] = 0 定义函数来判断两个集合是否相似 def is_similar(set1, set2): for item in set1: if item not in set2: return False return True xiu1 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) #修改代码，输出xiu1, xiu2, xiu3在同时满足13个条件属性下的下近似集合 approx_xiu2 = [t for t in xiu2 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu2] approx_xiu3 = [t for t in xiu3 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu3] print(f"xiu1 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu1) print(f"xiu2 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu2) print(f"xiu3 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu3)

approx_xiu1 = [t for t in xiu1 if all(is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu1)] approx_xiu2 = [t for t in xiu2 if all(is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu2)] approx_xiu...

import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv("data/预处理.csv", header=None) data = np.array(data) cluster = [] # 按第二个到第十四个标签分类 for i in range(178): if len(cluster) == 0: cluster.append([0]) else: m = 0 for j in range(len(cluster)): n = 0 for x in range(1, 14): if data[i][x] == data[j][x]: n = n + 1 if n == 2: cluster[j].append(i) m = 1 if m == 0: cluster.append([i]) for i in range(len(cluster)): for j in range(len(cluster)): if cluster[i] == cluster[j] and i != j: cluster[j] = 0 # 定义函数来判断两个集合是否相似 def is_similar(set1, set2): for item in set1: if item not in set2: return False return True xiu1 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 1: xiu1.append(t) xiu2 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 2: xiu2.append(t) xiu3 = [] for t in range(178): if data[t][0] == 3: xiu3.append(t) #修改代码，输出xiu1, xiu2, xiu3在满足13个条件属性下的下近似集合 approx_xiu2 = [t for t in xiu2 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu2] approx_xiu3 = [t for t in xiu3 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu3] print(f"xiu1 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu1) print(f"xiu2 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu2) print(f"xiu3 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu3)

approx_xiu3 = [t for t in xiu3 if is_similar(data[t][1:14], data[x][1:14]) for x in xiu3] print(f"xiu1 在第{col}个条件属性下的下近似集合：", approx_xiu1) print(f"xiu2 在第{col}个条件属性下的下近似...
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【中国房地产业协会-2024研报】2024年第三季度房地产开发企业信用状况报告.pdf

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JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一：荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU（约翰霍普金斯大学）的荣誉单变量微积分课程，主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识，包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL（Inquiry-Based Learning）格式进行教学，即学生先自行解决问题，然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二：IBL教学法 IBL教学法，即问题导向的学习方法，是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下，学生在教师的引导下，通过提出问题、解决问题来获取知识，从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索，教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三：课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题，难度较大，学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释，难度相对降低，更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发，逐步深入理解微积分理论，提高学习效率。 知识点四：课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算，即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前，先完成一些基础演算的入门课程，并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容，提高学习效果。 知识点五：TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式，广泛应用于学术出版物的排版，特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性，适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
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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
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【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
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如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
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Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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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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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

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