if (opt == 0) f for(inti=a-r;ix=a+r;i++) for(inti=b-r;i<=b+r;i++) fla - b + illa + b - i] = q[i] [il; for (int i = a - r; i <= a + r; i++) for (int i = b - r; i <=b + r; i++) gli][jj = fli][jJ;

时间: 2024-04-13 09:28:28 浏览: 229
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HT46R064+FB8102+fb6291移动电源充电控制板 PROTEL99SE设计原理图+PCB图文件.zip

这段代码存在一些语法错误和逻辑问题,我尝试修正一下: ```cpp if (opt == 0) { for (int i = a - r; i <= a + r; i++) { for (int j = b - r; j <= b + r; j++) { fla[i - b + illa][j - b + illa] = q[i][j]; } } for (int i = a - r; i <= a + r; i++) { for (int j = b - r; j <= b + r; j++) { gli[i][j] = fli[i][j]; } } } ``` 根据我理解的意思,当 `opt` 的值为0时,会执行上述代码。首先,使用两个嵌套的循环遍历以 `(a-r, b-r)` 为起点,以 `(a+r, b+r)` 为终点的矩形区域内的每个元素。假设当前遍历到的元素位置为 `(i, j)`,则将 `q[i][j]` 的值赋给 `fla[i - b + illa][j - b + illa]`。 接着,再次使用两个嵌套的循环遍历以 `(a-r, b-r)` 为起点,以 `(a+r, b+r)` 为终点的矩形区域内的每个元素。假设当前遍历到的元素位置为 `(i, j)`,则将 `fli[i][j]` 的值赋给 `gli[i][j]`。 需要注意的是,这段修正后的代码仅仅是根据我理解进行了语法上的修正,可能还需要根据具体的需求和编程语言进行进一步调整。
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function [sa1,sa2,sa3,sa4,sa5,sb1,sb2,sb3,sb4,sb5,sc1,sc2,sc3,sc4,sc5] =fifscmpc(ia,ib,ic,ix,iy,iz,reia,reib,reic,reix,reiy,reiz,R,L,Ts, Vdc) persistent x_old y_old z_old g_opt e_opt f_opt if isempty(x_old), x_old = 1; end if isempty(y_old), y_old = 1; end if isempty(z_old), z_old = 1; end states1 =[1 1 0 1 0;1 0 0 0 1;0 1 1 1 0;0 1 1 0 1;0 0 0 1 1]; states2 =[1 1 0 1 0;1 0 0 0 1;0 1 1 1 0;0 1 1 0 1;0 0 0 1 1]; states3 =[1 1 0 1 0;1 0 0 0 1;0 1 1 1 0;0 1 1 0 1;0 0 0 1 1]; g_opt = 1e12; ia1=ia; ix1=ix; ikrea1=reia; ikrex1=reix; for i = 1:5 v_o1 =Vdc/6*(2*(1.5*states1(i,1)+0.5*states1(i,3)-0.5*states1(i,4)-0.5*states1(i,5))); v_o2 =Vdc/6*(2*(states1(i,2)-states1(i,3)-states1(i,5))); ifup1=(1 - R*Ts/L)*ia1 + Ts/(L)*(v_o1); iflow1=(1 - R*Ts/L)*ix1 + Ts/(L)*(v_o2); g=real(ikrea1 - ifup1)^2+real(ikrex1 - iflow1)^2; if (g<g_opt) g_opt = g; x_old = i; end end e_opt = 1e12; for j = 1:5 v_o3 =Vdc/6*(2*(1.5*states2(j,1)+0.5*states2(j,3)-0.5*states2(j,4)-0.5*states2(j,5))); v_o4 =Vdc/6*(2*(states2(j,2)-states2(j,3)-states2(j,5))); ifup2=(1 - R*Ts/L)*ib + Ts/(L)*(v_o3); iflow2=(1 - R*Ts/L)*iy + Ts/(L)*(v_o4); e=abs(reib - ifup2) +abs(reiy - iflow2); if (e<e_opt) e_opt = e; y_old = j; end end f_opt = 1e12; for k = 1:5 v_o5 =Vdc/6*(2*(1.5*states3(k,1)+0.5*states3(k,3)-0.5*states3(k,4)-0.5*states3(k,5))); v_o6 =Vdc/6*(2*(states3(k,2)-states3(k,3)-states3(k,5))); ifup3=(1 - R*Ts/L)*ic + Ts/(L)*(v_o5); iflow3=(1 - R*Ts/L)*iz + Ts/(L)*(v_o6); f=abs(reic - ifup3) +abs(reiz - iflow3); if (f<f_opt) f_opt = f; z_old = k; end end

下面是我 运行终端代码后的返回,请帮我解释下:shenhaibo@bogon webAssembly % emcc add.c -s WASM=1 -o add.wasm wasm-ld: error: /opt/homebrew/Cellar/emscripten/3.1.40/libexec/cache/sysroot/lib/wasm32-emscripten/libstandalonewasm-nocatch.a(__main_void.o): undefined symbol: main emcc: error: '/opt/homebrew/Cellar/emscripten/3.1.40/libexec/llvm/bin/wasm-ld -o add.wasm /var/folders/hd/zkctfvz128366gcjfw9pgslr0000gn/T/emscripten_temp_0gmz58hs/add_0.o -L/opt/homebrew/Cellar/emscripten/3.1.40/libexec/cache/sysroot/lib/wasm32-emscripten /opt/homebrew/Cellar/emscripten/3.1.40/libexec/cache/sysroot/lib/wasm32-emscripten/crt1.o -lGL -lal -lhtml5 -lstandalonewasm-nocatch -lstubs-debug -lc-debug -ldlmalloc -lcompiler_rt -lc++-noexcept -lc++abi-debug-noexcept -lsockets -mllvm -combiner-global-alias-analysis=false -mllvm -enable-emscripten-sjlj -mllvm -disable-lsr /var/folders/hd/zkctfvz128366gcjfw9pgslr0000gn/T/tmp6m8wb6r0libemscripten_js_symbols.so --strip-debug --export-if-defined=__start_em_asm --export-if-defined=__stop_em_asm --export-if-defined=__start_em_lib_deps --export-if-defined=__stop_em_lib_deps --export-if-defined=__start_em_js --export-if-defined=__stop_em_js --export=emscripten_stack_get_end --export=emscripten_stack_get_free --export=emscripten_stack_get_base --export=emscripten_stack_get_current --export=emscripten_stack_init --export=stackSave --export=stackRestore --export=stackAlloc --export=__errno_location --export-table -z stack-size=65536 --initial-memory=16777216 --max-memory=16777216 --stack-first' failed (returned 1) shenhaibo@bogon webAssembly %

Command line: -prefix /home/liuyh/workspace/qt5.14.2-arm -opensource -confirm-license -release -strip -shared -xplatform linux-arm-gnueabi-g++ -optimized-qmake -c++std c++11 --rpath=no -pch -skip qt3d -skip qtactiveqt -skip qtandroidextras -skip qtcanvas3d -skip qtconnectivity -skip qtdatavis3d -skip qtdoc -skip qtgamepad -skip qtlocation -skip qtmacextras -skip qtnetworkauth -skip qtpurchasing -skip qtremoteobjects -skip qtscript -skip qtscxml -skip qtsensors -skip qtspeech -skip qtsvg -skip qttools -skip qttranslations -skip qtwayland -skip qtwebengine -skip qtwebview -skip qtwinextras -skip qtx11extras -skip qtxmlpatterns -make libs -make examples -nomake tools -nomake tests -gui -widgets -dbus-runtime --glib=no --iconv=no --pcre=qt --zlib=qt -no-openssl --freetype=qt --harfbuzz=qt -no-opengl -linuxfb --xcb=no -tslib --libpng=qt --libjpeg=qt --sqlite=qt -plugin-sql-sqlite -I/opt/tslib/include -L/opt/tslib/lib -recheck-all executing config test machineTuple + arm-linux-gnueabi-g++ -dumpmachine > sh: 1: arm-linux-gnueabi-g++: not found test config.qtbase.tests.machineTuple FAILED executing config test verifyspec + cd /home/liuyh/workspace/QT5.14.2/qt-everywhere-src-5.14.2/config.tests/verifyspec && /home/liuyh/workspace/QT5.14.2/qt-everywhere-src-5.14.2/qtbase/bin/qmake "CONFIG -= qt debug_and_release app_bundle lib_bundle" "CONFIG += shared warn_off console single_arch" 'QMAKE_LIBDIR += /opt/tslib/lib' 'INCLUDEPATH += /opt/tslib/include' -early "CONFIG += cross_compile" /home/liuyh/workspace/QT5.14.2/qt-everywhere-src-5.14.2/qtbase/config.tests/verifyspec + cd /home/liuyh/workspace/QT5.14.2/qt-everywhere-src-5.14.2/config.tests/verifyspec && MAKEFLAGS= /usr/bin/make clean && MAKEFLAGS= /usr/bin/make > rm -f verifyspec.o > rm -f *~ core *.core > arm-linux-gnueabi-g++ -c -O2 -march=armv7-a -mtune=cortex-a7 -mfpu=neon -mfloat-abi=hard -O2 -march=armv7-a -mtune=cortex-a7 -mfpu=neon -mfloat-abi=hard -pipe -O2 -w -fPIC -I/home/liuyh/workspace/QT5.14.2/qt-everywhere-src-5.14.2/qtbase/config.tests/verifyspec -I. -I/opt/tslib/include -I/home/liuyh/workspace/QT5.14.2/qt-everywhere-src-5.14.2/qtbase/mkspecs/linux-arm-gnueabi-g++ -o verifyspec.o /home/liuyh/workspace/QT5.14.2/qt-everywhere-src-5.14.2/qtbase/config.tests/verifyspec/verifyspec.cpp > make:arm-linux-gnueabi-g++:命令未找到 > make: *** [Makefile:172:verifyspec.o] 错误 127

#include<bits/stdc++.h> #define up(l,r,i) for(int i=l,END##i=r;i<=END##i;++i) #define dn(r,l,i) for(int i=r,END##i=l;i>=END##i;--i) using namespace std; typedef long long i64; int qread() { int w = 1, c, ret; while ((c = getchar()) > '9' || c < '0') w = (c == '-' ? -1 : 1); ret = c - '0'; while ((c = getchar()) >= '0' && c <= '9') ret = ret * 10 + c - '0'; return ret * w; } const int MAXN = 2e4 + 3, MAXM = 175 + 3, MAXQ = 3e4 + 3, SI = 4; int q, v, s, o; struct Node { int x, y; bool t; Node(int _x, int _y, bool _t) :x(_x), y(_y), t(_t) {} }; class Bag { public: int t, l, r, X[MAXQ], Y[MAXQ]; bool F[MAXQ]; int W[MAXM][MAXN], M[MAXM][MAXN]; void iit(bool f) { l = 0, r = 2 * s - 1; } void add(Node e) { ++t; int x = X[t] = e.x, y = Y[t] = e.y; bool f = F[t] = e.t; if (t - 1 == r) { //t==r+1 -> t=r-s+1 up(0, s - 1, j) up(0, v, k) W[j][k] = W[j + s][k]; l += s, r += s; } up(0, v, j) W[t - l][j] = W[t - l - 1][j]; if (f) up(x, v, j) W[t - l][j] = max(W[t - l][j], W[t - l][j - x] + y); else dn(v, x, j) W[t - l][j] = max(W[t - l][j], W[t - l][j - x] + y); if (t % s == 0) up(0, v, j) M[t / s][j] = W[t - l][j]; } void ers() { --t; if (t + 1 == l) { l -= s, r -= s; up(0, v, j) W[0][j] = M[l / s][j]; up(1, s - 1, j) { int x = X[l + j], y = Y[l + j]; bool f = F[l + j]; up(0, v, k) W[j][k] = W[j - 1][k]; if (f) up(x, v, k) W[j][k] = max(W[j][k], W[j][k - x] + y); else dn(v, x, k) W[j][k] = max(W[j][k], W[j][k - x] + y); } } } Node bnk() { return Node(X[t], Y[t], F[t]); } int val(int x) { return W[t - l][x]; } }B1, B2; int slv(int x) { int r = 0; up(0, x, i) r = max(r, B1.val(i) + B2.val(x - i)); return r; } int main() { q = qread(), v = qread(), s = 1 + sqrt(q + 1) / 2, B1.iit(1), B2.iit(0); up(1, q, i) { i64 opt = qread() ^ o, ti = qread() ^ o, vi = qread() ^ o, wi = qread() ^ o, xi = qread() ^ o, yi = qread() ^ o; switch (opt) { case 1: B1.add(B2.bnk()), B2.ers(); break; case 2: B2.add(B1.bnk()), B1.ers(); break; case 3: B2.add(Node(vi, wi, ti)); break; case 4: B2.ers(); break; case 5: B2.ers(), B2.add(Node(vi, wi, ti)); } printf("%d\n", o = xi + slv(yi)); } return 0; }动态规划

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点: 1. 推荐系统概述: 推荐系统是信息过滤系统的一种,旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天,推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息,来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用: 所谓“大模型”,通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中,大模型可以处理和分析大量数据,捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好,并进行高度个性化的推荐。例如,它们可以利用用户的历史行为数据,了解用户的长期喜好和短期兴趣,从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域: 大模型推荐系统被应用于各种场景,如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中,大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息,来学习用户偏好,并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法: 推荐系统的构建涉及多种技术与算法,包括协同过滤(Collaborative Filtering)、基于内容的推荐(Content-Based Recommendation)、混合推荐(Hybrid Recommendation)、深度学习模型(如神经协同过滤、序列模型等)。大模型推荐系统往往采用深度学习技术,这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化: 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色,但它们也面临诸多挑战,如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战,研究者和工程师需要对模型进行优化和调整,例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习(meta-learning)来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题,以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护: 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中,需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外,推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量,并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容: 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”,它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”,我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构,可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点,这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现,从理论到实践,包含了从模型构建到系统部署的全过程,可作为进一步学习和研究的起点。