ori_fd = sys.argv[1] IndexError: list index out of range

时间: 2023-08-13 21:09:03 浏览: 144
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显示器out of range

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这个错误意味着在使用sys.argv时，你没有提供足够的命令行参数。sys.argv是一个列表，其中包含了在命令行中传递给脚本的参数。索引为0的元素是脚本本身的名称，而其他索引对应于传递给脚本的参数。 在你的代码中，你尝试访问索引为1的元素，但是该索引超出了sys.argv列表的范围。这通常是由于在命令行中没有提供足够的参数导致的。 为了解决这个问题，你可以检查sys.argv列表的长度，确保至少有两个元素（脚本名称和至少一个参数），然后再访问索引为1的元素。或者，你可以在命令行中提供足够的参数来避免这个错误。
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mw_2.0-0.4.4.6_mc1.12.2.jar

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gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data

首先，代码将原始数据进行了反转（[::-1]），然后使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。归一化后的数据存储在ori_data中。 接下来，代码创建了一个空列表temp_data，并通过循环将长度为seq_len的子序列添加到temp...

ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner')

具体来说，ori_df.set_index(ori_df.columns[0]) 的作用是将 ori_df 的第一列设置为索引列，然后 on=refer_df.columns[0] 指定了用 refer_df 的第一列进行匹配。最后，how='inner' 表示只保留匹配后的结果，即两个...

规范代码：读取数据源表格 ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path) ori_sheet = ori_excel.active rows = ori_sheet.max_row cols = ori_sheet.max_column 加载公式解析器 from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/CodeGPT-small-py") 遍历每一行 for r in range(2, rows + 1): info = {} # 定义一个字典用来存放数据 mould_excel = openpyxl.load_workbook(mould_excel_path) mould_sheet = mould_excel.active # 遍历每一列 for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value if ori_cell_value and cell_value: # 获取单元格数据类型和值 data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type value = cell_value # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入 if data_type == 'f': # 公式解析 tokens = [str(token.value) if token.type == Token.NUMBER else repr(token.value) for token in tokenizer.parse(value)] # 运算 result = calculate(tokens) # 写入结果 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = result else: # 直接写入值 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = value # 将计算结果写入到模板表格 if data_type == 'f': mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=result) else: mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=value) else: # 如果单元格内不是函数公式，则直接写入 info[ori_cell_value] = cell_value mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=cell_value)

for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value if ori_cell_value and cell_value: # 获取单元格数据...

用xlwings支持的方式规范改写这段代码：import xlwings as xw import os def main(): mould_excel_path = r'退汇模板.xlsx' ori_excel_path = r'数据源.xlsx' result_folder = './退汇表' if not os.path.exists(result_folder): os.makedirs(result_folder) app = xw.App(visible=False, add_book=False) ori_wb = app.books.open(ori_excel_path) ori_sheet = ori_wb.sheets[0] ori_sheet.calculate() # 计算公式 rows = ori_sheet.used_range.last_cell.row cols = ori_sheet.used_range.last_cell.column for r in range(2, rows + 1): info = {} mould_wb = xw.Book(mould_excel_path) mould_sheet = mould_wb.sheets[0] for c in range(1, cols + 1): if ori_sheet[c, 1].value: info[ori_sheet[c, 1].value] = ori_sheet[r, c].value print(info) mould_sheet.range('F1').value = info['日期'] mould_sheet.range('J1').value = info['凭证号'] mould_sheet.range('J3').value = info['主体\\姓名'] mould_sheet.range('J4').value = info['账户'] mould_sheet.range('J5').value = info['开户行'] mould_sheet.range('J7').value = info['支付金额'] mould_sheet.range('G9').value = info['预算文号'] mould_sheet.range('J10').value = info['款项用途'] result_file_path = os.path.join(result_folder, f"{info['文件名']}.xlsx") mould_wb.save(result_file_path) mould_wb.close() ori_wb.close() app.quit() if __name__ == '__main__': try: main() except Exception as e: input(f"error line:{e.__traceback__.tb_lineno}-{e}")

rows, cols = ori_sheet.used_range.last_cell.row, ori_sheet.used_range.last_cell.column for r in range(2, rows + 1): info = {} mould_wb = xw.Book(mould_excel_path) mould_sheet = mould_wb.sheets...

解释一下每行代码 ori_data = pd.read_csv('F:/patient.csv') ori_data.loc[:, 'id'] = ori_data.loc[:, 'patient_id'].apply(lambda x: x[:7]) index = set(ori_data['id']) column = list(ori_data.columns) del column[0] del column[-1] average = pd.DataFrame(index=index, columns=column) for k in column: result = ori_data.groupby('id')[k].mean() average.loc[:, k] = result column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]，

1. ori_data = pd.read_csv('F:/patient.csv')：从磁盘中读取'F:/patient.csv'文件中的数据，存储为一个名为ori_data的DataFrame。 2. ori_data.loc[:, 'id'] = ori_data.loc[:, 'patient_id'].apply(lambda x: ...

def filter_data(in_file): try: ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner') return filtered_df except: print('Please check the input file!') return None

这是一个 Python 函数，输入参数是一个 Excel 文件路径。函数的主要功能是读取 Excel 文件中的两个表格，将它们按照一个特定的列进行内连接，返回连接后的结果表格。如果读取 Excel 文件或者连接表格时出现错误，...

修改代码，获取“绩效监测”表：ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path,data_only=True)#读取数据源表格 ori_sheet = ori_excel.active#获取第一个sheet

ori_excel = openpyxl.load_workbook(ori_excel_path, data_only=True) # 读取数据源表格 ori_sheet = ori_excel["绩效监测"] # 获取“绩效监测”表 这样就可以直接获取到“绩效监测”表了。

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID...其中用到了ast、dataclass、List、pandas和json等Python模块。具体实现过程请参考上述代码。

优化代码： # 读取模板表格 mould_excel = openpyxl.load_workbook(mould_excel_path) mould_sheet = mould_excel.active # 遍历每一列 for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 if ori_sheet.cell(1, c).value and ori_sheet.cell(r, c).value: # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入 if ori_sheet.cell(r, c).data_type == 'f': formula = ori_sheet.cell(r, c).value tokens = AutoTokenizer(formula).parse() for token in tokens: if token.type == Token.NUMBER: token.value = str(token.value) elif token.type == Token.STRING: token.value = repr(token.value) result = tokens.to_tree().calculate()

for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 if ori_sheet.cell(1, c).value and ori_sheet.cell(r, c).value: # 获取单元格数据类型和值 data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type value =...

def Predict(self, img): """ get class mask of image """ h_ori, w_ori = img.shape[:2] input_size = self.net.input_info["image"].input_data.shape h_resize, w_resize = input_size[-2:] img_pil = Image.fromarray(img) img_resize = img_pil.resize( (w_resize, h_resize), resample=BICUBIC) img_np = np.asarray(img_resize) / 255 # normalize # model input [1, 1, h, w] img_np = np.expand_dims(np.expand_dims(img_np, axis=0), axis=0) input = {'image': img_np} res = self.net.infer(inputs=input) output = res["mask"].squeeze(0) probs = softmax(output) mask = Image.fromarray(np.argmax(probs, axis=0).astype(np.uint8)) mask = mask.resize((w_ori, h_ori), resample=NEAREST) mask_np = np.asarray(mask) return mask_np

具体来说，该方法的输入是一张图片（img），包含了该图片的高度（h_ori）和宽度（w_ori）。该方法首先将图片进行缩放以符合模型的输入要求（h_resize和w_resize），然后将像素值归一化到 [0, 1] 的范围内。接下来，...

scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data)

这里的归一化是指将原始数据按比例缩放到指定的范围（默认是[0, 1]）。这样可以确保数据在相同的尺度范围内，有助于提高模型的性能和稳定性。 最终，归一化后的数据存储在ori_data中，可以在后续的代码中使用。

规范代码：读取模板表格 mould_excel = openpyxl.load_workbook(mould_excel_path) mould_sheet = mould_excel.active 遍历每一列 for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value if ori_cell_value and cell_value: # 获取单元格数据类型和值 data_type = ori_sheet.cell(r, c).data_type value = cell_value # 如果单元格内是函数公式，则运算后写入 if data_type == 'f': # 公式解析 tokens = AutoTokenizer(value).parse() tokens = [(str(token.value) if token.type == Token.NUMBER else repr(token.value)) for token in tokens] # 运算 result = calculate(tokens) # 写入结果 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = result else: # 直接写入值 mould_sheet.cell(row=r, column=c).value = value # 将计算结果写入到模板表格 if data_type == 'f': mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=result) else: mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=value) else: # 如果单元格内不是函数公式，则直接写入 info[ori_cell_value] = cell_value mould_sheet.cell(row=r, column=c, value=cell_value)

for c in range(1, cols + 1): # 如果标题栏和单元格内有内容 ori_cell_value = ori_sheet.cell(1, c).value cell_value = ori_sheet.cell(r, c).value if ori_cell_value and cell_value: # 获取单元格数据...

for ori_item_name, ori_item_price in origin_item_price: ori_item_price = xor_float(ori_item_price) if ori_item_price <= 0: break # 数据格式为("*饲料*猪饲料120g", (['12.3', '11.92'], ['asx...', 'sxc...'])) match_res = True for inv_item_name, (matched_item_prices, matched_invoice_indexes) in item_name_map.items(): if double_in(ignore_brackets(ori_item_name), ignore_brackets(inv_item_name)): if ori_item_price in matched_item_prices: match_res = True break meta_ori.append(str((ori_item_name, ori_item_price)).replace("'", '')) meta_inv.append(str((inv_item_name, matched_item_prices)).replace("'", '')) for index in matched_invoice_indexes: inv_info = details[index] err_msg_temp.append(f"发票号码{inv_info['发票号码']}") err_img_temp.append(images[index]) match_res = False if not match_res: err_msg.extend(err_msg_temp) err_img.extend(err_img_temp)这段代码的解释

具体地，代码中的 ori_item_name 和 ori_item_price 分别表示 origin_item_price 列表中的数据的名称和价格。接着，使用 xor_float() 函数对价格进行异或操作，并判断价格是否小于等于 0，如果是，则跳出...

逐行解释这段代码for i in excel_names: a = i[:-4] if a in name: skip = 32 else: skip = 22 excel = one_excel1(i, skip) result.append(excel) data_merge = pd.concat(result) print(excel_names.index(i)) for i in a: if ('HH' in i) | ('LL' in i) | ('HL' in i): last = i[-4:] last1 = i[-3:] new_name = i.replace('original_', f'wavelet-{last1}_') new_name = new_name[:-4] else: new_name = i.replace('_ori', '') b.append(new_name) print(b) data.columns = b print(data.columns) column = list(feature1.columns) feature = feature.loc[:, column] result = pd.concat([feature, feature1])

1. 遍历一个列表 excel_names 中的所有元素，在每个元素上运行 one_excel1 函数，将返回的结果存入 result 列表中。 2. 通过 pd.concat 函数将 result 列表中的所有数据合并成一个 DataFrame 对象 data_...

% 载入数据 res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = res((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = res((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_num = size(input_train_n, 1); % 输入层节点数量 hidden_num = 10; % 隐含层节点数量 output_num = size(output_train_n, 1); % 输出层节点数量 net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_num, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %%反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(test_set(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - test_set(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - test_set(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测位置 ori_pred = net_ori(additional_test_data(:, 1:input_size)'); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 %%绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); 帮我修改一下这段代码

ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差...

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(:,1:20)% 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20);% 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');additional_test_data = input(81:100,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

另外，在计算 pos_error 和 ori_error 时，应该使用 output_test_n，而不是 output_test(:,1:20)。修改后的代码如下： clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input_...

% 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(81:100,:); additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');显示additional_test_data = input(81:100,:)'; 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。帮我修改

同时，将 pos_error = pos_pred - output_test(1,:) 改为 pos_error = pos_pred - output_test(:,1:20)，将 ori_error = ori_pred - output_test(1,:) 改为 ori_error = ori_pred - output_test(:,1:20)。

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资源摘要信息:"IEEE 14 总线系统 Simulink 模型是基于 IEEE 指南而开发的，可以用于多种电力系统分析研究，比如短路分析、潮流研究以及互连电网问题等。模型具体使用了 MATLAB 这一数学计算与仿真软件进行开发，模型文件为 Fourteen_bus.mdl.zip 和 Fourteen_bus.zip，其中 .mdl 文件是 MATLAB 的仿真模型文件，而 .zip 文件则是为了便于传输和分发而进行的压缩文件格式。" IEEE 14总线系统是电力工程领域中用于仿真实验和研究的基础测试系统，它是根据IEEE（电气和电子工程师协会）的指南设计的，目的是为了提供一个标准化的测试平台，以便研究人员和工程师可以比较不同的电力系统分析方法和优化技术。IEEE 14总线系统通常包括14个节点（总线），这些节点通过一系列的传输线路和变压器相互连接，以此来模拟实际电网中各个电网元素之间的电气关系。 Simulink是MATLAB的一个附加产品，它提供了一个可视化的环境用于模拟、多域仿真和基于模型的设计。Simulink可以用来模拟各种动态系统，包括线性、非线性、连续时间、离散时间以及混合信号系统，这使得它非常适合电力系统建模和仿真。通过使用Simulink，工程师可以构建复杂的仿真模型，其中就包括了IEEE 14总线系统。 在电力系统分析中，短路分析用于确定在特定故障条件下电力系统的响应。了解短路电流的大小和分布对于保护设备的选择和设置至关重要。潮流研究则关注于电力系统的稳态操作，通过潮流计算可以了解在正常运行条件下各个节点的电压幅值、相位和系统中功率流的分布情况。 在进行互连电网问题的研究时，IEEE 14总线系统也可以作为一个测试案例，研究人员可以通过它来分析电网中的稳定性、可靠性以及安全性问题。此外，它也可以用于研究分布式发电、负载管理和系统规划等问题。 将IEEE 14总线系统的模型文件打包为.zip格式，是一种常见的做法，以减小文件大小，便于存储和传输。在解压.zip文件之后，用户就可以获得包含所有必要组件的完整模型文件，进而可以在MATLAB的环境中加载和运行该模型，进行上述提到的多种电力系统分析。 总的来说，IEEE 14总线系统 Simulink模型提供了一个有力的工具，使得电力系统的工程师和研究人员可以有效地进行各种电力系统分析与研究，并且Simulink模型文件的可复用性和可视化界面大大提高了工作的效率和准确性。
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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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【数据安全黄金法则】：R语言中party包的数据处理与隐私保护

![【数据安全黄金法则】：R语言中party包的数据处理与隐私保护](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20220603131009/Group42.jpg) # 1. 数据安全黄金法则与R语言概述 在当今数字化时代，数据安全已成为企业、政府机构以及个人用户最为关注的问题之一。数据安全黄金法则，即最小权限原则、加密保护和定期评估，是构建数据保护体系的基石。通过这一章节，我们将介绍R语言——一个在统计分析和数据科学领域广泛应用的编程语言，以及它在实现数据安全策略中所能发挥的独特作用。 ## 1.1 R语言简介 R语言是一种
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Takagi-Sugeno模糊控制方法的原理是什么？如何设计一个基于此方法的零阶或一阶模糊控制系统？

Takagi-Sugeno模糊控制方法是一种特殊的模糊推理系统，它通过一组基于规则的模糊模型来逼近系统的动态行为。与传统的模糊控制系统相比，该方法的核心在于将去模糊化过程集成到模糊推理中，能够直接提供系统的精确输出，特别适合于复杂系统的建模和控制。 参考资源链接：[Takagi-Sugeno模糊控制原理与应用详解](https://wenku.csdn.net/doc/2o97444da0?spm=1055.2569.3001.10343) 零阶Takagi-Sugeno系统通常包含基于规则的决策，它不包含系统的动态信息，适用于那些系统行为可以通过一组静态的、非线性映射来描述的场合。而一阶
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STLinkV2.J16.S4固件更新与应用指南

资源摘要信息:"STLinkV2.J16.S4固件.zip包含了用于STLinkV2系列调试器的JTAG/SWD接口固件，具体版本为J16.S4。固件文件的格式为二进制文件（.bin），适用于STMicroelectronics（意法半导体）的特定型号的调试器，用于固件升级或更新。" STLinkV2.J16.S4固件是指针对STLinkV2系列调试器的固件版本J16.S4。STLinkV2是一种常用于编程和调试STM32和STM8微控制器的调试器，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。固件是指嵌入在设备硬件中的软件，负责执行设备的低级控制和管理任务。 固件版本J16.S4中的"J16"可能表示该固件的修订版本号，"S4"可能表示次级版本或是特定于某个系列的固件。固件版本号可以用来区分不同时间点发布的更新和功能改进，开发者和用户可以根据需要选择合适的版本进行更新。 通常情况下，固件升级可以带来以下好处： 1. 增加对新芯片的支持：随着新芯片的推出，固件升级可以使得调试器能够支持更多新型号的微控制器。 2. 提升性能：修复已知的性能问题，提高设备运行的稳定性和效率。 3. 增加新功能：可能包括对调试协议的增强，或是新工具的支持。 4. 修正错误：对已知错误进行修正，提升调试器的兼容性和可靠性。 使用STLinkV2.J16.S4固件之前，用户需要确保固件与当前的硬件型号兼容。更新固件的步骤大致如下： 1. 下载固件文件STLinkV2.J16.S4.bin。 2. 打开STLink的软件更新工具（可能是ST-Link Utility），该工具由STMicroelectronics提供，用于管理固件更新过程。 3. 通过软件将下载的固件文件导入到调试器中。 4. 按照提示完成固件更新过程。 在进行固件更新之前，强烈建议用户仔细阅读相关的更新指南和操作手册，以避免因操作不当导致调试器损坏。如果用户不确定如何操作，应该联系设备供应商或专业技术人员进行咨询。 固件更新完成后，用户应该检查调试器是否能够正常工作，并通过简单的测试项目验证固件的功能是否正常。如果存在任何问题，应立即停止使用并联系技术支持。 固件文件通常位于STMicroelectronics官方网站或专门的软件支持平台上，用户可以在这里下载最新的固件文件，以及获得技术支持和更新日志。STMicroelectronics网站上还会提供固件更新工具，它是更新固件的必备工具。 由于固件涉及到硬件设备的底层操作，错误的固件升级可能会导致设备变砖（无法使用）。因此，在进行固件更新之前，用户应确保了解固件更新的风险，备份好重要数据，并在必要时寻求专业帮助。
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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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【R语言高级用户指南】：10个理由让你深入挖掘party包的潜力

![R语言数据包使用详细教程party](https://img-blog.csdnimg.cn/5e7ce3f9b32744a09bcb208e42657e86.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5aSa5Yqg54K56L6j5Lmf5rKh5YWz57O7,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center) # 1. R语言和party包简介 R语言是一种广泛用于统计分析和数据可视化领域的编程语言。作为一种开源工具，它拥有庞
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在设计基于80C51单片机和PCF8563的电子时钟时，如何编写中断服务程序以确保时间的精确更新和防止定时器溢出？

在设计电子时钟系统时，编写中断服务程序是确保时间精确更新和防止定时器溢出的关键步骤。首先，我们需要了解PCF8563的工作原理，它是一个实时时钟（RTC）芯片，能够通过I²C接口与80C51单片机通信。PCF8563具有内部振荡器和可编程计数器，可以通过编程设置定时器中断。 参考资源链接：[基于80C51与PCF8563的单片机电子时钟设计详解](https://wenku.csdn.net/doc/18at3ddgzi?spm=1055.2569.3001.10343) 要编写中断服务程序，你需要按照以下步骤操作： 1. **初始化定时器**：首先，需要初始化80C51的定时器模块，包
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Java并发处理的实用示例分析

资源摘要信息: "Java并发编程案例分析" Java作为一门成熟的编程语言，一直以其强大的性能和丰富的API支持而著称。其中，Java并发API提供了强大的并发控制能力，使得开发者可以在多线程环境中编写高效且可预测的代码。在分析"ConcurrencyExamples"项目时，我们将探究Java并发API的几个关键知识点，包括线程的创建与管理、同步机制、线程协作以及并发工具类的使用。 首先，线程是并发编程的基础。在Java中，线程可以通过继承Thread类或者实现Runnable接口来创建。Thread类提供了基本的线程操作方法，如start()启动线程，run()定义线程执行的代码，interrupt()中断线程等。实现Runnable接口则允许将运行代码与线程运行机制分离，更符合面向对象的设计原则。 接下来，当我们涉及到多个线程的协作时，同步机制成为了关键。Java提供了一些同步关键字，如synchronized，它可以用来修饰方法或代码块，确保同一时刻只有一个线程能执行被保护的代码段。此外，volatile关键字可以保证变量的可见性，即一个线程修改了变量的值后，其他线程可以立即看到修改后的结果。 Java并发工具类库也是处理并发问题的利器。例如，java.util.concurrent包中的Executor框架为线程池的创建和管理提供了灵活的方式。通过线程池可以有效地管理线程资源，减少线程创建和销毁的开销。同时，该包中还包括了CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore等同步辅助类，它们能够帮助我们实现复杂的线程同步逻辑，简化多线程编程。 此外，Java并发API还提供了各种锁的实现，如ReentrantLock，它比synchronized关键字提供了更灵活的锁定机制。例如，它支持尝试非阻塞的获取锁、可中断的获取锁以及超时获取锁等多种方式。ReentrantReadWriteLock是另一种锁，它允许多个读操作同时进行，但写操作时会互斥读操作，适用于读多写少的场景。 最后，Java并发API还提供了并发集合，如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等，它们专为并发场景设计，保证了在高并发下的性能和线程安全。ConcurrentHashMap在多线程环境下提供了一个线程安全的哈希表，并且比传统的Hashtable有更好的性能。CopyOnWriteArrayList则通过写入时复制的策略，来保证列表在迭代时的线程安全。 综上所述，Java并发API是Java语言中处理并发问题的强大工具集。通过合理使用这些API和工具类，开发者可以编写出既高效又可靠的多线程应用程序。而"ConcurrencyExamples"项目中应该包含了这些关键知识点的实例代码和演示，为学习Java并发编程的开发者提供了实际操作的机会。 对于"ConcurrencyExamples-master"这个压缩包文件列表，我们可以推测它包含了实现上述并发概念的示例代码。这可能包括多个Java源代码文件，演示了如何使用Java并发API创建线程、同步机制、线程协作以及使用并发工具类的具体用法。通过分析这些示例代码，可以加深对Java并发编程的理解，并掌握如何在实际项目中运用这些技术。