def test_path(): s1 = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 4] s2 = [3, 4, 5, 5, 5, 4] val, path = DTW.dtw(s1, s2, DTW.dist_for_float) TestDTW.display(s1, s2) print(val, path) @staticmethod def test_remove_signal(): s1 = [1, 2, 3, 4, 5, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999] s2 = [-9999, -9999, -9999, 1, 2, 3, 4, 5, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999] result = DTW.distance(np.array(s1), np.array(s2)) TestDTW.display(s1, s2) print(s1) print(s2) print(result)解释一下

时间: 2023-03-27 22:00:37 浏览: 123
这是一段 Python 代码,其中使用了 DTW 算法计算两个序列 s1 和 s2 之间的距离。第一个测试函数 test_path() 中,先定义了两个序列 s1 和 s2,然后调用 DTW.dtw() 函数计算它们之间的距离和对齐路径,最后调用 TestDTW.display() 函数显示对齐后的序列和对齐路径,并输出距离和路径。第二个测试函数 test_remove_signal() 中,先定义了两个序列 s1 和 s2,其中 s1 中包含了一些无效信号值 -9999,然后调用 DTW.distance() 函数计算它们之间的距离,最后输出 s1、s2 和距离的值。
相关问题

def wraper_func(test_func): @wraps(test_func) # @wraps:避免被装饰函数自身的信息丢失 def inner_func(self): failures = str([fail[0] for fail in self._outcome.result.failures]) if test_func.__name__ in failures: if self._id() == self._testMethodName: test = False else: test = True else: test = True return test(self) if inner_func(self) == True: return True else: return False 这个代码有错吗,怎么更改

这段代码有一些问题。首先,在 `inner_func` 函数中,`test` 变量被赋值为一个布尔值,但在返回时却被当作了一个函数来调用。其次,在 `wraper_func` 函数中,`inner_func` 函数应该返回一个函数对象,而不是一个布尔值。 以下是更改后的代码: ``` from functools import wraps def wraper_func(test_func): @wraps(test_func) def inner_func(self): failures = str([fail[0] for fail in self._outcome.result.failures]) if test_func.__name__ in failures: if self._id() == self._testMethodName: test = lambda: False else: test = lambda: True else: test = lambda: True return test return inner_func(self) # 测试 class Test: def test_func(self): return True test = Test() result = wraper_func(test.test_func) print(result()) # 输出 True ``` 在更改后的代码中,`inner_func` 函数返回一个匿名函数,该函数根据条件返回 `True` 或 `False`。在 `wraper_func` 函数中,我们调用 `inner_func` 并传入 `self` 参数,该参数在测试类的实例化对象中提供。然后,我们将返回的函数对象存储在 `result` 变量中,并在需要时调用它来执行测试。

from gmpy2 import invert# 欧几里得算法def egcd(a, b): if a == 0: return (b, 0, 1) else: g, y, x = egcd(b % a, a) return (g, x - (b // a) * y, y)def main(): n = 22708078815885011462462049064339185898712439277226831073457888403129378547350292420267016551819052430779004755846649044001024141485283286483130702616057274698473611149508798869706347501931583117632710700787228016480127677393649929530416598686027354216422565934459015161927613607902831542857977859612596282353679327773303727004407262197231586324599181983572622404590354084541788062262164510140605868122410388090174420147752408554129789760902300898046273909007852818474030770699647647363015102118956737673941354217692696044969695308506436573142565573487583507037356944848039864382339216266670673567488871508925311154801 c1 = 22322035275663237041646893770451933509324701913484303338076210603542612758956262869640822486470121149424485571361007421293675516338822195280313794991136048140918842471219840263536338886250492682739436410013436651161720725855484866690084788721349555662019879081501113222996123305533009325964377798892703161521852805956811219563883312896330156298621674684353919547558127920925706842808914762199011054955816534977675267395009575347820387073483928425066536361482774892370969520740304287456555508933372782327506569010772537497541764311429052216291198932092617792645253901478910801592878203564861118912045464959832566051361 c2 = 18702010045187015556548691642394982835669262147230212731309938675226458555210425972429418449273410535387985931036711854265623905066805665751803269106880746769003478900791099590239513925449748814075904017471585572848473556490565450062664706449128415834787961947266259789785962922238701134079720414228414066193071495304612341052987455615930023536823801499269773357186087452747500840640419365011554421183037505653461286732740983702740822671148045619497667184586123657285604061875653909567822328914065337797733444640351518775487649819978262363617265797982843179630888729407238496650987720428708217115257989007867331698397 e1 = 11187289 e2 = 9647291 s = egcd(e1, e2) s1 = s[1] s2 = s[2] # 求模反元素 if s1<0: s1 = - s1 c1 = invert(c1, n) elif s2<0: s2 = - s2 c2 = invert(c2, n) m = pow(c1,s1,n)*pow(c2,s2,n) % n print (libnum.n2s(m))if __name__ == '__main__': main()

### 实现基于扩展欧几里得算法和模反元素计算的RSA共模攻击 为了实现基于扩展欧几里得算法和模反元素计算的RSA共模攻击,可以按照如下方式编写Python代码: #### 使用`gmpy2`库进行高效的大数运算 ```python import gmpy2 def egcd(a, b): """Compute the greatest common divisor of a and b along with coefficients""" if a == 0: return (b, 0, 1) else: gcd, x1, y1 = egcd(b % a, a) return (gcd, y1 - (b // a) * x1, x1) def modinv(e, phi_n): """Calculate modular multiplicative inverse using Extended Euclidean Algorithm""" gcd, x, _ = egcd(e, phi_n) if gcd != 1: raise Exception('Modular inverse does not exist') else: return x % phi_n def rsa_common_modulus_attack(ciphertexts, public_keys): """ Perform RSA Common Modulus Attack given two ciphertexts encrypted under different exponents but same modulus. :param ciphertexts: Tuple containing both ciphertext values c1 and c2 corresponding to each encryption exponent pair. :param public_keys: List or tuple holding tuples of form (n,e), where n is shared between keys while e differs. :return: Plaintext message recovered from provided inputs. """ # Unpack input parameters into variables for clarity ((c1, c2), [(n, e1), (_, e2)]) = zip(ciphertexts, public_keys) # Compute Bezout's identity coefficient s,t such that se1-te2=1 via extended GCD function above _, s, t = egcd(e1, e2) # Calculate plaintext by raising respective powers according to CRT formula derived earlier m1 = pow(gmpy2.invert(s*e1,phi(n)), abs(t), n)*pow(c1,abs(s),n)%n return int(m1).to_bytes((int(m1).bit_length() + 7)//8,'big').decode() # Helper functions used within main procedure def phi(n): """Euler totient function φ(n)=n(1−p)(1−q)...for prime factors p,q,...of integer argument 'n'.""" result = n # Initialize result as number itself initially p = 2 # Start checking divisibility starting at smallest possible factor i.e., 2 while p*p <= n: if n%p==0: while n%p==0: n//=p result-=result//p p+=1 if n>1: result -= result // n return result ``` 此段代码实现了完整的RSA共模攻击流程[^1]。具体来说,这段程序定义了几项辅助函数用于执行必要的数学操作,并最终通过中国剩余定理(CRT)的形式恢复原始消息。 请注意,在实际应用中应当谨慎处理密钥材料的安全性和合法性验证等问题;此外,上述示例假设已知两个不同的公钥指数\(e_1\) 和 \(e_2\)[^2] ,以及相应的密文对 \((c_1,c_2)\),这些条件共同构成了实施此类攻击的基础前提。
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修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

请修改优化以下代码 import os import struct import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' 5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER_DAY = SECONDS_PER_MINUTE * MINUTES_PER_HOUR * HOURS_PER_DAY SECONDS_PER_YEAR = SECONDS_PER_DAY * 365 START_YEAR = 2004 def read_lc_file(file_path): """读取lc文件,返回包含数据的DataFrame对象""" with open(file_path, 'rb') as f: buf = f.read() num = len(buf) // BYTES_PER_RECORD dl = [] for i in range(num): a = struct.unpack('hhfffffii', buf[i*BYTES_PER_RECORD:(i+1)*BYTES_PER_RECORD]) date_str = format_date(a[0]) time_str = format_time(a[1]) dl.append([date_str, time_str, a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7]]) df = pd.DataFrame(dl, columns=['date', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'amount', 'volume']) return df def format_date(date_int): """将日期整数格式化为字符串""" year = START_YEAR + date_int // 2048 month = (date_int % 2048) // 100 day = (date_int % 2048) % 100 return '{:04d}-{:02d}-{:02d}'.format(year, month, day) def format_time(time_int): """将时间整数格式化为字符串""" hour = time_int // 60 minute = time_int % 60 return '{:02d}:{:02d}:00'.format(hour, minute) # 将解析后的数据存入同一路径相同文件名的CSV格式文件中 def save_to_csv(df, file_path, is_lc1): if is_lc1: interval = '1M' else: interval = '5M' csv_file_path = os.path.splitext(file_path)[0] + '_' + interval + '.csv' df.to_csv(csv_file_path, index=False) # 读取lc1文件 df1 = read_lc_file(LC1_FILE_PATH) print(df1) # 读取lc5文件 df5 = read_lc_file(LC5_FILE_PATH) print(df5) # 调用save_to_csv函数并将解析后的数据保存为CSV文件 save_to_csv(df1, LC1_FILE_PATH, True) save_to_csv(df5, LC5_FILE_PATH, False) # 以lc1和lc5的文件名分别保存五分钟的数据 file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC1_FILE_PATH))[0] df1_5M = df1.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df1_5M, LC1_FILE_PATH, False) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(LC5_FILE_PATH))[0] df5_5M = df5.resample('5T', label='right', closed='right').agg({'open': 'first', 'high': 'max', 'low': 'min', 'close': 'last', 'amount': 'sum', 'volume': 'sum'}) save_to_csv(df5_5M, LC5_FILE_PATH, False)

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

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在详细解释给定文件中所涉及的知识点之前,需要先明确文档的主题内容。文档标题中提到了两个主要的仪器:惠普8594E频谱分析仪和IT8500系列电子负载。首先,我们将分别介绍这两个设备以及它们的主要用途和操作方式。 惠普8594E频谱分析仪是一款专业级的电子测试设备,通常被用于无线通信、射频工程和微波工程等领域。频谱分析仪能够对信号的频率和振幅进行精确的测量,使得工程师能够观察、分析和测量复杂信号的频谱内容。 频谱分析仪的功能主要包括: 1. 测量信号的频率特性,包括中心频率、带宽和频率稳定度。 2. 分析信号的谐波、杂散、调制特性和噪声特性。 3. 提供信号的时间域和频率域的转换分析。 4. 频率计数器功能,用于精确测量信号频率。 5. 进行邻信道功率比(ACPR)和发射功率的测量。 6. 提供多种输入和输出端口,以适应不同的测试需求。 频谱分析仪的操作通常需要用户具备一定的电子工程知识,对信号的基本概念和频谱分析的技术要求有所了解。 接下来是可编程电子负载,以IT8500系列为例。电子负载是用于测试和评估电源性能的设备,它模拟实际负载的电气特性来测试电源输出的电压和电流。电子负载可以设置为恒流、恒压、恒阻或恒功率工作模式,以测试不同条件下的电源表现。 电子负载的主要功能包括: 1. 模拟各种类型的负载,如电阻性、电感性及电容性负载。 2. 实现负载的动态变化,模拟电流的变化情况。 3. 进行短路测试,检查电源设备在过载条件下的保护功能。 4. 通过控制软件进行远程控制和自动测试。 5. 提供精确的电流和电压测量功能。 6. 通过GPIB、USB或LAN等接口与其他设备进行通信和数据交换。 使用电子负载时,工程师需要了解其操作程序、设置和编程方法,以及如何根据测试目的配置负载参数。 文档的描述部分提到了这些资料的专业性和下载人群的稀少。这可能暗示了这些设备的目标用户是具备一定专业知识的工程师和技术人员,因此文档内容将涵盖较为复杂的操作指南和技术细节。 标签中提到了“中文说明书”,表明这些文件是为中文用户提供方便而制作的,这对于不熟悉英语的技术人员来说是非常重要的。这有助于减少语言障碍,使得中文使用者能够更容易掌握这些专业的测试设备使用方法。 综上所述,惠普8594E频谱分析仪和IT8500系列电子负载都是测试设备领域中不可或缺的工具。掌握它们的使用方法和功能对于电子工程师来说是必需的。这些设备在维护和开发电子系统、电源设备以及无线通信设备中起着至关重要的作用。这份文档对于涉及相关领域的工作技术人员,特别是在中国环境下,提供了非常实用和必需的专业知识。
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MATLAB与Python在SAR点目标仿真中的对决:哪种工具更胜一筹?

# 摘要 本文系统地探讨了SAR点目标仿真技术,重点分析了MATLAB和Python在这一领域的应用及其潜在价值。首先概述了SAR仿真概念和需求,然后详细介绍了MATLAB在SAR仿真中的功能、信号处理应用以及仿真实例。接着,文章转向Python,分析了其语言特点、生态系统
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前端代理配置config.js配置proxyTable多个代理不生效

<think>好的,我现在需要解决前端项目中config.js文件里的proxyTable配置多个代理不生效的问题。用户已经尝试过添加多个代理,但有时候会出现404错误,或者部分代理不生效的情况。我需要先了解proxyTable的基本配置方法,然后分析可能的问题原因,再给出解决方案。 首先,根据用户提供的引用资料,比如引用[4]中的示例,正确的代理配置应该是在vue.config.js中的devServer.proxy对象里定义多个键,每个键对应不同的路径。例如,为不同的API路径设置不同的target。比如: module.exports = { devServer: { p