https://mst.ai/tools/midjourney

时间: 2023-10-04 07:10:21 浏览: 93
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层次分析matlab代码-Microstate-EEGlab-toolbox:https://github.com/atpoulsen/Mic

谢谢分享，MidJourney是一个基于GPT-3的AI写作助手，可以帮助用户生成文章和段落。它使用了OpenAI的GPT-3模型，提供了多种语言的支持，用户可以选择不同的主题和风格，使生成的内容更贴近用户需求。除此之外，MidJourney还提供了自动排版、SEO优化等功能，方便用户直接发布到自己的网站或博客上。
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public class Main { private static boolean[] visited; private static int[][] map;//邻接矩阵 private static int n;//顶点数 private static int[] mst; //从顶点i出发，求最小生成树的边权之和。 private static int prim(int i) { visited = new boolean[6];//每个顶点标记，是否已加入最小生成树 mst=new int[6]; for (int j = 0; j < mst.length; j++) { mst[j]=Integer.MAX_VALUE; } //toDo... return 0;//待修改 }

visited[j] && (u == -1 || mst[j] < mst[u])) { u = j; } } visited[u] = true; ans += mst[u]; for (int v = 1; v ; v++) { if (!visited[v] && map[u][v] < mst[v]) { mst[v] = map[u][v]; } } } ...

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优化下列代码from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.graph = [] def add_edge(self, u, v, w): self.graph.append([u, v, w]) def find(self, parent, i): if parent[i] == i: return i return self.find(parent, parent[i]) def union(self, parent, rank, x, y): xroot = self.find(parent, x) yroot = self.find(parent, y) if rank[xroot] < rank[yroot]: parent[xroot] = yroot elif rank[xroot] > rank[yroot]: parent[yroot] = xroot else: parent[yroot] = xroot rank[xroot] += 1 def kruskal_mst(self): result = [] i = 0 e = 0 self.graph = sorted(self.graph, key=lambda item: item[2]) parent = [] rank = [] for node in range(self.V): parent.append(node) rank.append(0) while e < self.V - 1: u, v, w = self.graph[i] i = i + 1 x = self.find(parent, u) y = self.find(parent, v) if x != y: e = e + 1 result.append([u, v, w]) self.union(parent, rank, x, y) print("Following are the edges in the constructed MST") for u, v, weight in result: print("{0} - {1}: {2}".format(u, v, weight)) g = Graph(5) g.add_edge(0, 1, 10) g.add_edge(0, 2, 6) g.add_edge(0, 3, 5) g.add_edge(1, 3, 15) g.add_edge(2, 3, 4) g.kruskal_mst()

以下是对代码的优化建议： 1. 将图的边列表存储为 ...mst = g.kruskal_mst() print("Following are the edges in the constructed MST") for u, v, weight in mst: print("{0} - {1}: {2}".format(u, v, weight))

@RequiresPermissions("mstu:mstuPerson:edit") @RequestMapping(value = "demo") @ResponseBody public String demo(MstuPerson mstuPerson) { //mstuPerson.setStatus(MstuPerson.STATUS_NORMAL); //mstuPersonService.updateStatus(mstuPerson); System.out.println("demo here(id="+mstuPerson.getId()+")..."); return renderResult(Global.TRUE, text("测试方法(id="+mstuPerson.getId()+")成功")); }

- @RequiresPermissions("mstu:mstuPerson:edit") 表示该方法需要具有 "mstu:mstuPerson:edit" 权限才能被访问。这是基于权限控制的注解。 - @RequestMapping(value = "demo") 表示该方法对应的请求路径为 "/...

ask lvc_apb_master_driver::do_write(lvc_apb_transfer t); uvm_info(get_type_name(), "do_write ...", UVM_HIGH) @(vif.cb_mst); vif.cb_mst.paddr <= t.addr; vif.cb_mst.pwrite <= 1; vif.cb_mst.psel <= 1; vif.cb_mst.penable <= 0; vif.cb_mst.pwdata <= t.data; @(vif.cb_mst); vif.cb_mst.penable <= 1; #10ps; wait(vif.pready === 1); #1ps; if(vif.pslverr === 1) begin t.trans_status = ERROR; if(cfg.master_pslverr_status_severity == UVM_ERROR) uvm_error(get_type_name(), "PSLVERR asserted!") else uvm_warning(get_type_name(), "PSLVERR asserted!") end else begin t.trans_status = OK; end repeat(t.idle_cycles) this.do_idle(); endtask: do_write

这段代码是一个 APB 总线驱动器的写操作，其中 t 是一个包含地址和数据等信息的传输结构体。具体操作如下： 1. 首先打印一条消息，说明正在进行写操作； 2. 等待 CB（Conduit Bundle）Master 的一个时钟周期；...

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mst.compute(*mst_cloud); //将最小生成树输出到文件 pcl::PLYWriter writer; writer.write("D:\\DIANYUNWENJIANJIA\\test3_ply.ply", *mst_cloud); return 0; } 请注意，此代码需要在安装了 PCL 1.8.1 ...

layer.open({ type:1, title:'选择', area:['640px','480px'], fixed:false, maxmin:false, content:js.template("test"), success: function(layero, index){ //layero.find('input[type="checkbox"]').iCheck(); //layero.find('#demoInput').val("默认值..."); //初始化选择下拉框 //var ary = []; var data = ["111","222"]; var seleFsid=layero.find('#seleFsid'); seleFsid.append("<option value=''></option>"); for(var j = 0; j < len; j++){ //ary.push(item); var item=data[j]; seleFsid.append("<option value='" + item + "'>"+ item +"</option>"); } //console.log(ary); }, btn: ['选择', '关闭'], btn1: function(index, layero){ var form = { inputForm: layero.find('#inputForm'), fsid: layero.find('#seleFsid').val() }; if (form.fsid == ''){ js.showMessage("请选择前一期间的发放记录!", null, 'warning'); return false; } //选择的项作为参数继续调用后台功能 url="${ctx}/mstu/mstuPerson/importDataAndFSIDX?tp=${parameter.tp}&faid="+faid+"&fsid="+fsid+"&pbid="+pbid+"&bssid="+bssid+"&prevbssid="+form.fsid; js.ajaxSubmit(url, function(data){ js.showMessage(data.message); }); return true; } }); });

这段代码是一个通过layer.open方法创建一个弹窗。弹窗具有标题"选择"，尺寸为640px宽和480px高。弹窗的位置不固定，不允许最大化和最小化。弹窗内容是一个名为"test"的模板。 在success回调函数中，对弹窗中的一些...

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好的，下面我来输出最小生成树的具体点集和边集吧。 假设最小生成树的点集为 V，...[mst](https://i.imgur.com/3Vn5roC.png) 最小生成树的点集为 {A, B, C, D, E, F}，边集为 {(A,B), (B,C), (A,D), (D,E), (E,F)}。

import random import heapq # 生成无向图 def generate_graph(n, p): graph = [[0] * n for _ in range(n)] for i in range(n): for j in range(i+1, n): if random.random() < p: graph[i][j] = graph[j][i] = random.randint(1, 10) return graph # Prim算法求最小生成树 def prim(graph): n = len(graph) visited = [False] * n heap = [(0, 0)] mst = [] while heap: weight, node = heapq.heappop(heap) if visited[node]: continue visited[node] = True mst.append((weight, node)) for i in range(n): if not visited[i] and graph[node][i] > 0: heapq.heappush(heap, (graph[node][i], i)) return mst # Kruskal算法求最小生成树 def kruskal(graph): n = len(graph) edges = [] for i in range(n): for j in range(i+1, n): if graph[i][j] > 0: edges.append((graph[i][j], i, j)) edges.sort() parent = list(range(n)) mst = [] for weight, u, v in edges: pu, pv = find(parent, u), find(parent, v) if pu != pv: mst.append((weight, u, v)) parent[pu] = pv return mst def find(parent, x): if parent[x] != x: parent[x] = find(parent, parent[x]) return parent[x] # 生成图 graph = generate_graph(10, 0.6) print(graph) mst_prim = prim(graph) print("Prim算法求最小生成树：", mst_prim) mst_kruskal = kruskal(graph) print("Kruskal算法求最小生成树：", mst_kruskal) # Dijkstra算法求最短路径 def dijkstra(graph, start, end): n = len(graph) dist = [float('inf')] * n dist[start] = 0 visited = [False] * n heap = [(0, start)] while heap: d, u = heapq.heappop(heap) if visited[u]: continue visited[u] = True for v in range(n): if graph[u][v] > 0: if dist[u] + graph[u][v] < dist[v]: dist[v] = dist[u] + graph[u][v] heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist[end] # Bellman-Ford算法求最短路代码分析

这段代码主要实现了生成无向图、Prim算法和Kruskal算法求最小生成树、Dijkstra算法和Bellman-Ford算法求最短路径。具体分析如下： 1. 生成无向图：通过调用generate_graph函数，可以生成一个无向图，其中n表示节点...

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if len(mst) == k: break return mst 这里 n 表示节点数量， edges 是一个由三元组 (u, v, w) 表示的边列表，其中 (u, v) 是边的两个端点， w 是边的权重。 k 表示需要找到的最小生成树的边数。...

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