ind = [ind,(1:mm)+(6*iii-6)*mm]

时间: 2024-06-01 10:10:10 浏览: 67
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key02-第二周作业答案1

I'm sorry, but as an AI language model, I cannot understand the context of your code snippet. Can you please provide more information about the programming language and the purpose of this line of code?
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医药生物行业科创板专题报告之五：泽璟，核心氘代技术，在研管线丰富-1127-万联证券-15页.pdf

此外，还有2个品种处于I期临床研究，1个在IND阶段，以及4个处于临床前研究阶段。 泽璟生物的科创板上市计划采用了第五套上市标准，对医药行业企业提出了特定的要求，即至少有一项核心产品进入二期临床试验。公司...

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

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...

ind = reshape(1:s(1)*s(2),s(1),s(2))

具体来说，代码行中的 1:s(1)*s(2) 生成一个从 1 到矩阵元素总数 s(1)*s(2) 的整数向量，然后使用 reshape 函数将其重新排列为 s(1) 行 s(2) 列的矩阵 ind。该矩阵中的每个元素表示原始矩阵中相应元素在行向量中的...

clear f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y) ; x0 = [-5.12:0.05:5.12]; y0 = x0 ; [X,Y] = meshgrid(x0,y0); Z =f(X,Y) ; figure(1); mesh(X,Y,Z); colormap(parula(5)); n = 10; narvs = 2; c1 = 0.6; c2 = 0.6; w_max = 0.9; w_min = 0.4; K = 100; vmax = 1.2; x_lb = -5.12; x_ub = 5.12; x = zeros(n,narvs); x = x_lb + (x_ub-x_lb).*rand(n,narvs) v = -vmax + 2*vmax .* rand(n,narvs); fit = zeros(n,1); for i = 1:n fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); end pbest = x; ind = find(fit == max(fit), 1); gbest = x(ind,:); h = scatter(x,fit,80,'*r'); fitnessbest = ones(K,1); for d = 1:K for i = 1:n f_i = fit(i); f_avg = sum(fit)/n; f_max = max(fit); if f_i >= f_avg if f_avg ~= f_max w = w_min + (w_max - w_min)*(f_max - f_i)/(f_max - f_avg); else w = w_max; end else w = w_max; end v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1)*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand(1)*(gbest - x(i,:)); for j = 1: narvs if v(i,j) < -vmax(j) v(i,j) = -vmax(j); elseif v(i,j) > vmax(j) v(i,j) = vmax(j); end end x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); for j = 1: narvs if x(i,j) < x_lb(j) x(i,j) = x_lb(j); elseif x(i,j) > x_ub(j) x(i,j) = x_ub(j); end end fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); if fit(i) > Obj_fun1(pbest(i,:)) pbest(i,:) = x(i,:); end if fit(i) > Obj_fun1(gbest) gbest = pbest(i,:); end end fitnessbest(d) = Obj_fun1(gbest); pause(0.1) h.XData = x; h.YData = fit; end figure(2) plot(fitnessbest) xlabel('迭代次数'); disp('最佳的位置是：'); disp(gbest) disp('此时最优值是：'); disp(Obj_fun1(gbest)) function y = Obj_fun1(x) y = 7*cos(5*x) + 4*sin(x); end

ind = find(fit == max(fit), 1); gbest = x(ind,:); h = scatter(x(:,1),x(:,2),80,'*r'); fitnessbest = ones(K,1); for d = 1:K for i = 1:n f_i = fit(i); f_avg = sum(fit)/n; f_max = max(fit); if f_i >...

#include<stdio.h> int main(){ int a,b,i,hun,ten,ind,y=0; scanf("%d%d",&a,&b); a>=100&&b>a; for(i=10e;i<=b;i++) ind=i/100;ten=(i/10)%10;hun=i%10;if(i==hun*hun*hun+ten*ten*ten+ind*ind*ind) {y++; } } printf("%d",y); return 0; 19 }

6. 第6行和第7行之间应该有一个左大括号，第9行和第10行之间也应该有一个左大括号，否则if语句只会执行第一行。 如果修改好了，这段代码的功能是计算a到b之间有多少个水仙花数，即其每个位上的数字的立方和等于该数...

怎么用python改写matlab代码ind = find(D > 1/beta); D = diag(D(ind) - 1/beta); L = U(:,ind) * D * VT(ind,:);

可以使用numpy库来实现类似的操作。代码如下： import numpy as np ind = np.where(D > 1/beta)[0] D = np.diag(D[ind] - 1/beta) L = np.dot(U[:,ind], np.dot(D, VT[ind,:]))

请对下面的代码做出相同形式的修改：k = 2; omega = 2*pi; x1 = (0:0.3:30); z1 = (30:-0.3:0); x2 = (30:0.3:60); z2 = (0:0.3:30); Hi = zeros(size(x1)); Hr = zeros(size(x1)); l = zeros(size(x1)); t = 0; for i = 1:300 if i <= 101 Hi(1:i) = cos(20*pi*t - 0.35*(x1(1:i)-z1(i:i))); quiver3(x1, l, z1, Hi, l, l); end if i > 101 Hi = cos(20*pi*t - 0.35*(x1-z1)); if i <= 202 Hr(1:i-101) = -cos(20*pi*t - 0.35*(x2(1:i-101)+z2(1:i-101))); end if i > 202 Hr = -cos(20*pi*t - 0.35*(x2+z2)); end quiver3(x1, l, z1, Hi, l, l); hold on; quiver3(x2, l, z2, Hr, l, l); end axis([0, 60, -10, 10, 0, 30]); mov(i) = getframe(gcf); pause(0.01); t = t + 0.001; hold off; end movie2avi(mov, '垂直极化波斜入射到导体表面.avi');

[imind, cm] = rgb2ind(mov(i).cdata, 256); if i == 1 imwrite(imind, cm, filename, 'gif', 'Loopcount', inf); else imwrite(imind, cm, filename, 'gif', 'WriteMode', 'append'); end end 与上面的...

import numpy as np import pylab as plt a=1-0.2**(1/12);m=1.109*10**5 w3=17.86;w4=22.99 X=[];Z=[];N=[] for k in np.arange(0,0.875,0.001): x1=1.22*10**11*(1-1/(m*(1-a-0.42*k)**8*(1-a)**24*(1/2+(1-a-k)**8*(1-a)**4))) x2=(1-a)**12*x1;x3=(1-a)**12*x2 x4=(1-a-0.42*k)**8*(1-a)**4*x3 X.append([x1,x2,x3,x4]) n=m*(1-a-0.42*k)**8*(1-a)**24*(1/2+(1-a-k)**8*(1-a)**4)*x1 N.append(n) z=(0.42*k*w3*(1-(1-a-0.42*k)**8)/(a+0.42*k)*x3+k*w4*(1-(1-a-k)**8)/(a+k)*x4) Z.append(z) mz=max(np.array(Z));ind=np.argmax(Z) k4=0.001*ind;k3=0.42*k4 print('最大生产量:',mz) print('各年龄组鱼群数:',X[ind]) print('k4=',k4);print('k3=',k3) plt.rc('text',usetex=True);plt.rc('font',size=16) plt.plot(np.arange(0,0.875,0.001),Z) plt.ylabel('$z$',rotation=0) plt.xlabel('$k$');plt.show()

这段代码看起来是用于模拟鱼群数量和生产量的变化情况，并绘制了相应的图形。 代码中定义了一些参数和变量，然后使用循环计算了不同年龄组的鱼群数量和生产量。计算结果存储在列表 X、Z 和 N 中。...

data_origin = wdata; index_list = randperm(size(wdata, 1)); ind = round(0.8*length(index_list)); train_index = index_list(1:ind); test_index = index_list(ind+1:end); train_index = sort(train_index); test_index = sort(test_index); dataTrain = wdata(train_index, :); dataTest = wdata(test_index, :); XTrain = dataTrain(:, 1:end-1)'; YTrain = dataTrain(:, end)'; XTest = dataTest(:, 1:end-1)'; YTest = dataTest(:, end)'; layers = get_lstm_net(wd);

这段代码的作用是将构造出来的新数据集 wdata 划分为训练集和测试集，并将它们分别存储在 dataTrain 和 dataTest 中。然后将训练集和测试集的输入特征和输出标签分别存储在 XTrain、YTrain、XTest 和 YTest 中。...

function [selectpop,selectfit] = myselect(allpop,allfit,popnum) [sfit,ind]=sort(allfit); %根据精英保留法保留种群数80%的部分 pop1 = allpop(ind(1:popnum*0.8),:); fit1 = sfit(1:popnum*0.8); %剩余的部分 restpop = allpop(ind(popnum*0.8+1:end),:); restfit = sfit(popnum*0.8+1:end); %再从剩余的部分用轮盘赌选择20%种群 f=restfit+1; f=1./f; f=f./sum(f); f=cumsum(f); % 轮盘赌的准备 t = 1; temp = zeros(length(f),1);的伪代码

pop1 = allpop(ind(1:popnum*0.8),:); %选择适应度最好的前80%个体 fit1 = sfit(1:popnum*0.8); %对应的适应度值 2. 接着，将剩余80%的个体作为备选个体，按照适应度大小转换为概率分布，使用轮盘赌算法选择20%...

优化代码 http.interfaceList.getNoteInfo(this.data.id).then( (res:any) => { let info = res let picture = info.picture?.split(',') picture?.map( (item:any,ind:number) => { if (item.indexOf('.mp3') !== -1) { // 音频 let index = item.indexOf('.mp3?') let time = item.substring(index+5, item.length) picture[ind] = {fileUrl: item, type: 'voice', time: this.formatDuring(time)} } if (item.indexOf('.mp3') === -1 && item.indexOf('.mp4') === -1) { // 图片 picture[ind] = {fileUrl: item, type: 'image'} } if (item.indexOf('.mp4') !== -1) { // 视频 picture[ind] = {fileUrl: item, type: 'video'} } }) this.setData({ 'noteInfo.content': info.content, 'noteInfo.picture': picture }) })

== -1) { // 音频 const index = item.indexOf('.mp3?'); const time = item.substring(index + 5, item.length); return { fileUrl: item, type: 'voice', time: this.formatDuring(time) }; } else if (item....

% selection (Parent Pt of 'N' pop size) ind1=randperm(popsize)'; ind2=randperm(popsize)'; popp1=population(ind1,:); popp2=population(ind2,:); popp=[popp1;popp2]; for i=1:popsize if popp(2*i-1,N+M+2)~=popp(2*i,N+M+2) if popp(2*i-1,N+M+2)popp(2*i,N+M+3) parent_selected(i,:)=popp(2*i-1,:); else parent_selected(i,:)=popp(2*i,:); end else if rand()<0.5 parent_selected(i,:)=popp(2*i-1,:); else parent_selected(i,:)=popp(2*i,:); end end end end ind_rank1=find(parent_selected(:,N+M+2)==1);lrank1=length(ind_rank1);%非支配排序为1的解及个数 BestParent_pool=parent_selected(ind_rank1,:); if lrank1~=1 fmaxM=max(BestParent_pool(:,N+1:N+M)); fminM=min(BestParent_pool(:,N+1:N+M)); if fmaxM~=fminM fnsum=sqrt(((BestParent_pool(:,N+1)-fminM(1))/(fmaxM(1)-fminM(1))).^2+((BestParent_pool(:,N+2)-fminM(2))/(fmaxM(2)-fminM(2))).^2); indb1=find(fnsum==min(fnsum));indb=indb1(1); BS=parent_selected(indb,:); else BS=BestParent_pool(1,:); end else BS=parent_selected(ind_rank1,:); end

对于每个个体i，首先比较popp(2*i-1,N+M+2)和popp(2*i,N+M+2)，如果popp(2*i-1,N+M+2)小于popp(2*i,N+M+2)，则选择popp(2*i-1,:)作为父代个体，否则选择popp(2*i,:)作为父代个体。 如果popp(2*i-1,N+M+2)和popp(2*i...

详细解释SigmaNew = SigmaNew + stepmax * desc：stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind));

这个公式是梯度下降法中的一步更新公式，用于更新参数。其中，SigmaNew表示更新后的参数值，desc表示当前参数值对应的梯度（即损失函数对该参数的偏导数），stepmax表示当前步长的最大值。 具体来说，这个公式的...

clear f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); x0 = [-5.12:0.05:5.12]; y0 = x0; [X,Y] = meshgrid(x0,y0); Z = f(X,Y); figure(1); mesh(X,Y,Z); colormap(parula(5)); n = 10; narvs = 2; c1 = 0.6; c2 = 0.6; w_max = 0.9; w_min = 0.4; K = 100; vmax = 1.2; x_lb = -5.12; x_ub = 5.12; x = x_lb + (x_ub-x_lb).*rand(n,narvs); v = -vmax + 2*vmax .* rand(n,narvs); fit = zeros(n,1); for i = 1:n fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); end pbest = x; ind = find(fit == max(fit), 1); gbest = x(ind,:); h = scatter(x(:,1),x(:,2),80,'*r'); fitnessbest = ones(K,1); for d = 1:K for i = 1:n f_i = fit(i); f_avg = sum(fit)/n; f_max = max(fit); if f_i >= f_avg if f_avg ~= f_max w = w_min + (w_max - w_min)*(f_max - f_i)/(f_max - f_avg); else w = w_max; end else w = w_max; end v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1)*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand(1)*(gbest - x(i,:)); for j = 1: narvs if v(i,j) < -vmax v(i,j) = -vmax; elseif v(i,j) > vmax v(i,j) = vmax; end end x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); for j = 1: narvs if x(i,j) < x_lb x(i,j) = x_lb; elseif x(i,j) > x_ub x(i,j) = x_ub; end end fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); if fit(i) > Obj_fun1(pbest(i,:)) pbest(i,:) = x(i,:); end if fit(i) > Obj_fun1(gbest) gbest = pbest(i,:); end end fitnessbest(d) = Obj_fun1(gbest); pause(0.1) h.XData = x(:,1); h.YData = x(:,2); endfigure(2) plot(fitnessbest)xlabel('迭代次数'); disp('最佳的位置是：'); disp(gbest)disp('此时最优值是：'); disp(Obj_fun1(gbest)) function f= Obj_fun1(x) f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); end

这段代码是一个简单的粒子群算法求解二元函数的最优解。具体来说，它定义了一个函数 f，代表了一个二元...6. 代码结构：建议将代码分为几个函数，例如分别实现初始化、迭代、更新粒子位置等功能，以便于复用和维护。

解释下面代码def calc_target_index(state, cx, cy, pind): ind = pind while len(cx) - 1 > ind: dx = cx[ind] - state.x dy = cy[ind] - state.y d = math.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) if d >= Lfc: break ind += 1 return ind def calc_curvature(x, y): dx_dt = np.gradient(x, dt) dy_dt = np.gradient(y, dt) d2x_dt2 = np.gradient(dx_dt, dt) d2y_dt2 = np.gradient(dy_dt, dt) divisor = (dx_dt ** 2 + dy_dt ** 2) ** 1.5 mask = np.isclose(divisor, 0.0, atol=1e-6) divisor[mask] = 1e-6 curvature = np.where(mask, 0.0, (d2x_dt2 * dy_dt - dx_dt * d2y_dt2) / divisor) return curvature

这段代码实现了路径跟踪中的两个关键步骤：计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引和计算路径曲率。 calc_target_index函数用于计算当前车辆所需要跟随的路径点的索引。它通过遍历预先定义的路径上的所有点，从当前...

将下列代码的结果改为gif格式%stationary wave A=6;k=2;w=0.05; x=0:0.01:15; u_0=pi/8; for t=0:250 E_1=A*cos(k*x+w*t) E_2=A*cos(k*x-w*t+u_0) E=E_1+E_2 plot(x,E_1,'r') hold on plot(x,E_2,'c') hold on plot(x,E,'k') hold off ylim([-15,15]) title('驻波合成') drawnow end

A = 6; k = 2; w = 0.05; x = 0:0.01:15; u_0 = pi/8; % 生成 GIF filename = 'stationary_wave.gif'; for t = 0:250 E_1 = A*cos(k*x+w*t); E_2 = A*cos(k*x-w*t+u_0); E = E_1 + E_2; plot(x,E_1,'r'); hold...

% 输入数据 x = [100, 200, 300, 400]; y = [100, 200, 300, 400]; z = [636 697 624 478 698 712 630 478 680 674 598 412 662 626 552 334]; % 拟合球面方程 A = [x.^2+y.^2, x, y, ones(size(x))]; b = z.'; abc = A\b; a = abc(1); b = abc(2); c = abc(3); d = abc(4); % 输出方程 fprintf('拟合的球面方程为: z = %.4f*x^2 + %.4f*x + %.4f*y^2 + %.4f*y + %.4f\n', a, b, c, d, mean(z)); % 计算最高点 [x_max, y_max] = meshgrid(0:10:300, 0:10:300); z_max = a*x_max.^2 + b*x_max + c*y_max.^2 + d*y_max + mean(z); [~, idx] = max(z_max(:)); [x_max, y_max] = ind2sub(size(z_max), idx); z_max = a*x_max^2 + b*x_max + c*y_max^2 + d*y_max + mean(z); fprintf('最高点的位置为: (%d, %d)，高程为：%.2f\n', x_max, y_max, z_max); % 绘制图形 figure;scatter3(x, y, z, 'filled'); hold on;mesh(x_max, y_max, z_max, 'FaceColor', 'none', 'EdgeColor', 'r'); xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z');title('高程测量数据及拟合球面');

[x_max_idx, y_max_idx] = ind2sub(size(z_max), idx); x_max = x_max(x_max_idx, y_max_idx); y_max = y_max(x_max_idx, y_max_idx); z_max = a*x_max^2 + b*x_max + c*y_max^2 + d*y_max + mean(z); fprintf('最高...

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资源摘要信息:"LeetCode答案集 - LeetCode习题解答详解" 1. LeetCode平台概述： LeetCode是一个面向计算机编程技能提升的在线平台，它提供了大量的算法和数据结构题库，供编程爱好者和软件工程师练习和提升编程能力。LeetCode习题的答案可以帮助用户更好地理解问题，并且通过比较自己的解法与标准答案来评估自己的编程水平，从而在实际面试中展示更高效的编程技巧。 2. LeetCode习题特点： LeetCode题目设计紧贴企业实际需求，题目难度从简单到困难不等，涵盖了初级算法、数据结构、系统设计等多个方面。通过不同难度级别的题目，LeetCode能够帮助用户全面提高编程和算法设计能力，同时为求职者提供了一个模拟真实面试环境的平台。 3. 系统开源的重要性： 所谓系统开源，指的是一个系统的源代码是可以被公开查看、修改和发布的。开源对于IT行业至关重要，因为它促进了技术的共享和创新，使得开发者能够共同改进软件，同时也使得用户可以自由选择并信任所使用的软件。开源系统的透明性也使得安全审计和漏洞修补更加容易进行。 4. LeetCode习题解答方法： - 初学者应从基础的算法和数据结构题目开始练习，逐步提升解题速度和准确性。 - 在编写代码前，先要分析问题，明确算法的思路和步骤。 - 编写代码时，注重代码的可读性和效率。 - 编写完毕后，测试代码以确保其正确性，同时考虑边界条件和特殊情况。 - 查看LeetCode平台提供的官方解答和讨论区的其他用户解答，学习不同的解题思路。 - 在社区中与他人交流，分享自己的解法，从反馈中学习并改进。 5. LeetCode使用技巧： - 理解题目要求，注意输入输出格式。 - 学习并掌握常见的算法技巧，如动态规划、贪心算法、回溯法等。 - 练习不同类型的题目，增强问题解决的广度和深度。 - 定期回顾和复习已解决的问题，巩固知识点。 - 参加LeetCode的比赛，锻炼在时间压力下的编程能力。 6. 关键标签“系统开源”： - 探索LeetCode的源代码，了解其后端架构和前端界面是如何实现的。 - 了解开源社区如何对LeetCode这样的平台贡献代码，以及如何修复bug和增强功能。 - 学习开源社区中代码共享的文化和最佳实践。 7. 压缩包子文件“leetcode-master”分析： - 该文件可能是一个版本控制工具（如Git）中的一个分支，包含了LeetCode习题答案的代码库。 - 用户可以下载此文件来查看不同用户的习题答案，分析不同解法的差异，从而提升自己的编程水平。 - “master”通常指的是主分支，意味着该分支包含了最新的、可以稳定部署的代码。 8. 使用LeetCode资源的建议： - 将LeetCode作为提升编程能力的工具，定期练习，尤其是对准备技术面试的求职者来说，LeetCode是提升面试技巧的有效工具。 - 分享和讨论自己的解题思路和代码，参与到开源社区中，获取更多的反馈和建议。 - 理解并吸收平台提供的习题答案，将其内化为自己解决问题的能力。 通过上述知识点的详细分析，可以更好地理解LeetCode习题答案的重要性和使用方式，以及在IT行业开源系统中获取资源和提升技能的方法。
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