sj0=load('data12_1.txt'); x=sj0(:,1:2:8); x=x(:); y=sj0(:,2:2:8); y=y(:); sj=[x y]; d1=[70,40]; xy=[d1;sj;d1]; sj=xy*pi/180; %单位化成弧度

在MATLAB中，`sj0=load('data12_1.txt')`用于加载名为'data12_1.txt'的数据文件。然后，通过索引操作选取部分列：

% 选择每两个元素的奇数位置（步长为2）
x = sj0(:, 1:2:8); 
x = x(:); % 转置为列向量

% 选择每两个元素的偶数位置（步长为2）
y = sj0(:, 2:2:8); 
y = y(:); 

接着，创建一个新的矩阵`sj`，包含`x`和`y`的组合：

sj = [x y];

给定一个偏移点`d1 = [70, 40]`，将其添加到`sj`矩阵的开始和结束：

d1 = [70, 40]; 
xy = [d1; sj; d1]; % 在矩阵末尾重复一次d1

最后，将角度从度转换为弧度，假设`pi/180`是弧度制与度制之间的转换因子：

sj = xy * pi / 180; % 将角度数据从度转换为弧度

总结起来，这段代码执行了一系列操作以处理数据并进行单位转换。如果`data12_1.txt`文件包含了角度数据，这会使其适合后续基于弧度的计算。

相关问题

解释一下这段代码：def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*100, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image1, (train_label1, train_label2))).batch(128) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image1, (test_label1, test_label2))).batch(128)

这段代码定义了一个物理损失函数"phsical_loss"，该损失函数是由三个部分组成的：实部的均方误差损失、虚部的均方误差损失和振幅的均方误差损失。其中，y_true代表真实值，y_pred代表预测值，tf.cast函数用于将y_true的数据类型转换为y_pred的数据类型。在该函数中，首先计算了实部和虚部的均方误差损失，然后分别计算了真实值和预测值的振幅，并计算了振幅的均方误差损失，最后将三部分损失相加作为总的损失。物理损失函数常用于处理物理问题的预测，例如电磁场预测、声波预测等。

接下来，代码定义了两个ResNet18模型，分别用于处理输入数据的实部和虚部。然后，使用一个输入模型和两个输出模型构建了一个完整的模型"model_all"，该模型的输入为一个16x16的灰度图像，输出为两个16x16的实部和虚部矩阵。模型的损失函数为上文定义的物理损失函数"phsical_loss"，优化器为Adam优化器，并使用学习率衰减策略。模型在训练过程中，每128个样本为一批次进行训练，训练数据为train_image1和(train_label1, train_label2)，测试数据为test_image1和(test_label1, test_label2)。最后，代码检查是否存在预训练模型的权重文件，如果存在则加载该文件。

$('.sj-book').data().zoomIn = true; $('.sj-book').turn('disable', true); $(window).resize(zoomOut); tmpContainer.click(zoomOut); tmpPic.load(function() { var realWidth = $(this)[0].width, realHeight = $(this)[0].height, zoomFactor = realWidth/pic.width(), picPosition = { top: (picPos.top - zCenterY)*zoomFactor + zCenterY + bookPos.top, left: (picPos.left - zCenterX)*zoomFactor + zCenterX + bookPos.left }; position = { top: ($(window).height()-realHeight)/2, left: ($(window).width()-realWidth)/2 }; translate = { top: position.top-picPosition.top, left: position.left-picPosition.left }; $('.samples .bar').css({visibility: 'hidden'}); $('#slider-bar').hide(); $('#book-zoom').transform( 'translate('+translate.left+'px, '+translate.top+'px)' + 'scale('+zoomFactor+', '+zoomFactor+')'); if (transitionEnd) $('#book-zoom').bind(transitionEnd, completeTransition); else setTimeout(completeTransition, 1000); }); tmpPic.attr('src', pic.attr('src'));

这段代码执行了一系列操作，用于实现缩放效果。

1. 将 `.sj-book` 元素的 `zoomIn` 数据属性设置为 `true`，表示当前处于放大状态。
2. 禁用 `.sj-book` 元素上的 `turn` 插件，即禁止翻页功能。
3. 绑定 `resize` 事件处理程序 `zoomOut` 到窗口上，即在窗口大小改变时执行缩小操作。
4. 绑定 `click` 事件处理程序 `zoomOut` 到临时容器元素上，即在点击临时容器时执行缩小操作。
5. 在临时图片加载完成后执行回调函数：
- 获取实际图片的宽度和高度。
- 计算缩放因子，即实际图片宽度与原始图片宽度的比例。
- 根据缩放因子和指定的图片位置，计算缩放后的图片在视图中的位置。
- 计算视图容器的位置，使其居中显示。
- 计算平移距离，即视图容器位置与缩放后图片位置之间的差值。
- 隐藏样本栏和滑块条。
- 使用 CSS `transform` 属性对 `#book-zoom` 元素进行平移和缩放变换，实现缩放效果。
- 如果浏览器支持 CSS 过渡效果，则绑定过渡效果结束事件，并在结束后执行 `completeTransition` 函数。
- 否则，延迟1秒后执行 `completeTransition` 函数。
6. 设置临时图片的 `src` 属性，即指定要加载的图片。

这段代码的作用是根据缩放参数和图片位置，计算并应用缩放和平移变换，以实现缩放效果。同时，还进行了一些界面元素和事件的处理，以提供更好的用户体验。