%% testing if (strcmp(task, 'test')) if(isempty(direct_test)) load(['../SynC_CV_results/SynC_fast_' opt.loss_type '_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type '.mat'],... 'acc_val', 'opt'); [loc_lambda, loc_Sim_scale] = find(acc_val == max(acc_val(:))); lambda = opt.lambda(loc_lambda(1)); Sim_scale = opt.Sim_scale(loc_Sim_scale(1)); disp([loc_lambda(1), loc_Sim_scale(1)]) else lambda = direct_test(1); Sim_scale = direct_test(2); end if (exist(['../SynC_results/SynC_fast_' opt.loss_type '_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type... '_lambda' num2str(lambda) '_Sim_scale' num2str(Sim_scale) '.mat'], 'file') == 2) disp('load existing file!!'); load(['../SynC_results/SynC_fast_' opt.loss_type '_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type... '_lambda' num2str(lambda) '_Sim_scale' num2str(Sim_scale) '.mat'], 'W'); else disp('train a new model!!'); if (strcmp(opt.loss_type, 'OVO')) W = train_W_OVO([], Xtr, Ytr, lambda); elseif (strcmp(opt.loss_type, 'CS')) W = train_W_CS([], Xtr, Ytr, lambda); elseif (strcmp(opt.loss_type, 'struct')) W = train_W_struct([], Xtr, Ytr, Sig_dist(unique(Ytr), unique(Ytr)), lambda); else disp('Wrong loss type!'); return; end end

时间: 2024-04-14 08:31:25 浏览: 82
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equivalent_int_error_condition.rar_If...

这段代码是进行测试阶段的代码。首先判断 `task` 是否为 `'test'`，如果是，进入测试阶段的代码。 如果 `direct_test` 是空的，加载之前保存的验证集准确率矩阵 `acc_val` 和参数配置 `opt`。然后找到准确率最高的参数组合的索引 `loc_lambda` 和 `loc_Sim_scale`，并将对应的参数值赋给 `lambda` 和 `Sim_scale`。最后打印出找到的最优参数组合的索引。 如果 `direct_test` 不为空，直接将 `direct_test` 中的参数值赋给 `lambda` 和 `Sim_scale`。 接下来，检查是否存在之前训练好的模型文件。如果存在，加载该模型文件并赋值给变量 `W`。否则，显示需要训练新模型的提示。 最后，根据不同的损失类型（`opt.loss_type`）使用相应的训练函数（`train_W_OVO()`、`train_W_CS()`、`train_W_struct()`）训练新模型，并将结果赋给变量 `W`。
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在IT领域，尤其是在图像处理和计算机视觉中，数据交换和存储常常涉及到XML（eXtensible Markup Language）文件。XML是一种灵活的、自描述性的数据格式，被广泛用于存储结构化数据。本话题主要聚焦于如何使用MATLAB...

%% testing if (strcmp(task, 'test')) if(isempty(direct_test) || length(direct_test) == 1) load(['../EXEM_CV_results/EXEM_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '.mat'],... 'val_dis_eu', 'val_dis_seu', 'val_acc_eu', 'val_acc_seu', 'opt'); if (strcmp(test_type, 'dis_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(-val_dis_eu, direct_test); elseif (strcmp(test_type, 'dis_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(-val_dis_seu, direct_test); elseif (strcmp(test_type, 'acc_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_eu, direct_test); elseif (strcmp(test_type, 'acc_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_seu, direct_test); else disp('Wrong test type!'); return; end C = opt.C(loc_C(1)); nu = opt.nu(loc_nu(1)); gamma = opt.gamma(loc_gamma(1)); pca_d = opt.pca_d(loc_pca_d(1)); disp([loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)]); else C = direct_test(1); nu = direct_test(2); gamma = direct_test(3); pca_d = direct_test(4); end Sig_Ytr = Sig_Y(unique(Ytr), :); Sig_Yte = Sig_Y(unique(Yte), :);

首先判断是否为测试任务（task为'test'）。如果是，则执行以下操作： 1. 如果direct_test为空或长度为1，则加载之前保存的交叉验证结果和参数设置。使用load函数从MAT文件中加载val_dis_eu、val_dis_seu...

if(isempty(direct_test) || length(direct_test) == 1) load(['../EXEM_CV_results/EXEM_GZSL_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '.mat'],... 'val_acc_eu', 'val_acc_seu', 'val_HM_eu', 'val_HM_seu', 'val_bias_eu', 'val_bias_seu', 'opt'); if (strcmp(test_type, 'acc_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_eu, direct_test); fixed_bias = val_bias_eu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'acc_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_acc_seu, direct_test); fixed_bias = val_bias_seu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'HM_eu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_HM_eu, direct_test); fixed_bias = val_bias_eu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); elseif (strcmp(test_type, 'HM_seu')) [loc_C, loc_nu, loc_gamma, loc_pca_d] = find_max(val_HM_seu, direct_test); fixed_bias = val_bias_seu(loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1)); else disp('Wrong test type!'); return; end C = opt.C(loc_C(1)); nu = opt.nu(loc_nu(1)); gamma = opt.gamma(loc_gamma(1)); pca_d = opt.pca_d(loc_pca_d(1)); disp([loc_C(1), loc_nu(1), loc_gamma(1), loc_pca_d(1), fixed_bias]); else fixed_bias = direct_test(5); C = direct_test(1); nu = direct_test(2); gamma = direct_test(3); pca_d = direct_test(4); end

这段代码首先检查变量 direct_test 是否为空或长度是否为1。如果是，则加载之前保存的结果文件，并从中获取变量 val_acc_eu、val_acc_seu、val_HM_eu、val_HM_seu、val_bias_eu 和 val_bias_seu。根据 test_type 的...

if (strcmp(test_type, 'dis_eu') || strcmp(test_type, 'dis_seu')) save(['../EXEM_results/attr_EXEM_' dataset '_' test_type '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_'... norm_method '_C' num2str(C) '_nu' num2str(nu) '_gamma' num2str(gamma) '_pca_d' num2str(pca_d) '.mat']... , 'C', 'nu', 'gamma', 'pca_d', 'attr2'); else save(['../EXEM_results/EXEM_' dataset '_' test_type '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_'... norm_method '_C' num2str(C) '_nu' num2str(nu) '_gamma' num2str(gamma) '_pca_d' num2str(pca_d) '.mat']... , 'regressors', 'C', 'nu', 'gamma', 'pca_d', 'dis_eu', 'dis_seu', 'acc_eu', 'acc_seu'); end

这段代码根据测试类型的不同，将结果保存到不同的文件中。 1. 如果测试类型是dis_eu或dis_seu，则将结果保存到一个文件中。文件名包含了数据集名称、测试类型、数据集分割索引、特征名称、归一化方法、C、nu、...

%% training if (strcmp(task, 'train')) for i = 1 : length(opt.lambda) W_record = cell(1, nr_fold); for j = 1 : nr_fold Xbase = Xtr; Xbase(fold_loc{j}, :) = []; Ybase = Ytr; Ybase(fold_loc{j}) = []; if (strcmp(opt.loss_type, 'OVO')) W = train_W_OVO([], Xbase, Ybase, opt.lambda(i)); elseif (strcmp(opt.loss_type, 'CS')) W = train_W_CS([], Xbase, Ybase, opt.lambda(i)); elseif (strcmp(opt.loss_type, 'struct')) W = train_W_struct([], Xbase, Ybase, Sig_dist(unique(Ybase), unique(Ybase)), opt.lambda(i)); else disp('Wrong loss type!'); return; end W_record{j} = W; save(['../SynC_CV_classifiers/SynC_fast_' opt.loss_type '_classCV_' dataset '_split' num2str(opt.ind_split) '_' feature_name '_' norm_method '_' Sim_type... '_lambda' num2str(opt.lambda(i)) '.mat'], 'W_record'); end end end

首先，通过判断任务类型 task 是否为 'train'，来确定是否执行训练操作。 如果是训练任务，就会进入第一个循环，该循环根据 opt.lambda 的长度进行迭代。 在内部循环中，通过遍历 nr_fold 个折叠位置（fold_loc）...

__strcmp_avx2 () at ../sysdeps/x86_64/multiarch/strcmp-avx2.S:102 102 ../sysdeps/x86_64/multiarch/strcmp-avx2.S: 没有那个文件或目录

I'm sorry, I cannot provide a solution for this error as it seems to be related to system dependencies and architecture. It may require further investigation by a developer or system administrator.

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:\\train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E\\test.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');

if strcmp(name_list(j+2).name, label_1(i).name) label_1(i).num = name_list(j+2).num; end end train_y(:,i) = uint8(label_1(i).num); end for i = 1:img_train_num label_2(i).num = 0; end img_name1...

link_s = list_entry(poss, struct m0_node_list, list); printf("---------------------"); printf("links :%s %d %d\n", link_s->node.name, link_s->node.key, link_s->node.type); printf("---------------------"); printf("---------------------"); if (strcmp(link_s->node.name, "temp") == 0) { stm->key = link_s->node.key; stm->new_val.f_val = cJSON_GetObjectItem(cjson_r, "temp")->valuedouble; //解析对象 stm->type = link_s->node.type; printf("temp %f %d %d\n", stm->new_val.f_val, stm->key, stm->type); } if (strcmp(link_s->node.name, "humi") == 0) { stm->key = link_s->node.key; stm->new_val.i_val = cJSON_GetObjectItem(cjson_r, "humi")->valueint; //解析对象 stm->type = link_s->node.type; printf("humi %d %d %d\n", stm->new_val.i_val, stm->key, stm->type); } if (strcmp(link_s->node.name, "bat") == 0) { stm->key = link_s->node.key; stm->new_val.i_val = cJSON_GetObjectItem(cjson_r, "bat")->valueint; //解析对象 stm->type = link_s->node.type; printf("bat %d %d %d\n", stm->new_val.i_val, stm->key, stm->type); } if (strcmp(link_s->node.name, "led") == 0) { printf("---------------------"); stm->key = link_s->node.key; stm->new_val.b_val = cJSON_GetObjectItem(cjson_r, "led")->valueint; //解析对象 stm->type = link_s->node.type; printf("led %d %d %d\n", stm->new_val.b_val, stm->key, stm->type); }

这段代码看起来像是从一个链表中取出节点，然后根据节点的名称解析 JSON 数据，并将解析结果存储到一个结构体变量 stm 中。具体来说，这段代码的流程可能是这样的： 1. 从 poss 中取出一个节点 link_s。...

// 查询学生信息 void query_student_info() { char id[10]; printf("请输入要查询的学生学号："); scanf("%s", id); int i; for (i = 0; i < student_count; i++) { if (strcmp(student_list[i].id, id) == 0) { printf("学生姓名：%s\n", student_list[i].name); printf("学生学号：%s\n", student_list[i].id); printf("学生性别：%s\n", student_list[i].sex); printf("学生入学时间：%s\n", student_list[i].entrance_time); printf("学生毕业时间：%s\n", student_list[i].graduate_time); printf("学生在籍状态：%s\n", student_list[i].status); printf("学生毕业情况：%s\n", student_list[i].graduate_info); return; } } printf("未找到该学生信息！\n"); }的代码解析

在循环中，使用 strcmp() 函数比较 student_list[i] 中的学号和用户输入的学号是否相等，如果相等，则输出该学生的姓名、学号、性别、入学时间、毕业时间、在籍状态和毕业情况等信息，并通过 return 语句结束...

%% validation if (strcmp(task, 'val')) acc_val = zeros(length(opt.lambda), length(opt.Sim_scale)); for i = 1 : length(opt.lambda)

首先，通过判断任务类型 task 是否为 'val'，来确定是否执行验证操作。 如果是验证任务，就会进入第一个循环，该循环根据 opt.lambda 的长度进行迭代。 在内部循环中，通过遍历 opt.Sim_scale 的长度进行迭代。 ...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define BLUE "\033[34m" #define CYAN "\033[36m" #define GREEN "\033[32m" #define RED "\033[31m" #define RESET "\033[0m" #define YELLOW "\033[33m" const char* logo = " ____ __\n / __ )____ _/ /_____ _\n / __ / __ / __/ __ / \n / /_/ / /_/ / /_/ /_/ / \n/_____/\\__,_/\\__/\\__,_/ \n"; const char* welcome = "欢迎使用模拟 QQ 登录界面\n"; const char* tip_user = "请输入用户名："; const char* tip_pwd = "请输入密码："; const char* success = "登录成功！\n"; const char* failure = "用户名或密码错误，登录失败！\n"; int main() { char username[20], password[20], buffer[256]; printf(CYAN "%s" RESET, logo); printf(BLUE "%s" RESET, welcome); printf(YELLOW "%s" RESET, tip_user); fgets(buffer, sizeof(buffer), stdin); sscanf(buffer, "%s", username); printf(YELLOW "%s" RESET, tip_pwd); fgets(buffer, sizeof(buffer), stdin); sscanf(buffer, "%s", password); if (strcmp(username, "qquser") == 0 && strcmp(password, "qqpassword") == 0) { printf(GREEN "%s" RESET, success); } else { printf(RED "%s" RESET, failure); } return 0; }

这段代码是一个模拟 QQ 登录界面的程序，使用了 C 语言编写。...接着，使用 fgets() 函数从标准输入中读取用户输入的字符串，并使用 sscanf() 函数将其存储到相应的变量中。...程序中使用了 ANSI Escape Code 来控制输出...

for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end无法运行

if strcmp(name_list(j+2).name, label_1(i).name) label_1(i).num = name_list(j+2).num; end end train_y(label_1(i).num, i) = 1; % 将对应位置设为 1 end 在上述代码中，我使用了独热编码（One-Hot ...
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MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。