if nargin<7 fuzzy = true; end num_train = size(data,1); num_test = size(test,1);

时间: 2024-04-08 10:36:06 浏览: 86
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URL的train和test的数据

这代码的作用是根据输入参数的个数来变量`fuzzy`的值，并计算变量num_train`和`num_test`的值。 首先，`nargin<7`判断输入参数的个数是否小于7。如果是，没有传入第7个，将变量`fuzzy`设置为`true`。 接着，使用`size(data,1)`计算变量`data`的行数，并将结果赋给变量`num_train`。使用`size(test,1)`计算变量`test`的行数，并将结果赋给变量`num_test`。 最终，变量`fuzzy`的值取决于输入参数的个数，而变量`num_train`和`num_test`的值分别表示变量`data`和`test`的行数。
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matlab.zip_4 3 2 1

if nargin==0 x = 0:.05:1 end y = 1 ./ ((x-.3).^2 + .01) + 1 ./ ((x-.9).^2 + .04) - 6 if nargout==2, out1 = x out2 = y else out1 = y end qually probable bits, P(0) = P(1) = 0.5. (a) ...
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if nargin_R/S_R/Smatlab_If..._

7. **解释结果**：根据计算出的Hurst指数，可以分析股票市场的动态特性，帮助投资者理解市场的趋势性和波动性，从而做出更明智的投资决策。 在给定的压缩包文件中，虽然没有具体的MATLAB代码，但我们可以推断其中...

if nargin<7 fuzzy = true; end num_train = size(data,1); num_test = size(test,1); % scaling factor for fuzzy weights. see [1] for details m = 2; % convert class labels to unary membership vectors (of 1s and 0s)

首先，num_train和num_test分别被赋值为data和test的行数，即训练数据和测试数据的样本数量。 然后，代码中定义了一个缩放因子m，用于模糊权重的计算。 接下来，如果函数的输入参数个数小于7（即不存在...

if nargin < 3 nmax = 10; if nargin < 2 lambda = 1.5; if nargin < 1 Ds = 2.3; end end end

If the number of input arguments (nargin) is less than 3, then the variable "nmax" is set to 10. If the number of input arguments is less than 2, then the variable "lambda" is set to 1.5. If the ...

请将如下的matlab代码转为python代码，注意使用pytorch框架实现，并对代码做出相应的解释：function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

num_training, Dim = train_data.shape Label = [None] * num_training not_Label = [None] * num_training Label_size = np.zeros(num_training) for i in range(num_training): temp = train_target[:, i] ...

function pdf_all = pdf_all_func(x, mu, sigma) % x: 输入矩阵 % mu: 均值向量，默认为 [0;0;0] % sigma: 标准差向量，默认为 [1;1;1] % pdf_all: 每个元素的概率密度值 if nargin < 2 mu = [0;0;0]; end if nargin < 3 sigma = [1;1;1]; end pdf_all = zeros(size(x)); % 定义一个与 x 同尺寸的矩阵 for kk = 1:size(x, 2) pdf_all(:,kk) = normpdf(x(:,kk), mu(kk), sigma(kk)); end

0]，sigma 是标准差向量，默认为 [1;1;1]。如果用户没有提供 mu 和 sigma，则会使用默认值。 该函数首先检查输入参数的数量，如果输入参数的数量小于 2，则 mu 被设置为默认值。如果输入参数的数量小于 3，则 sigma...

if nargin<8 n2=1 %air end怎么理解

这是一个条件语句，其中 nargin 是一个函数输入参数的数量，< 是小于号比较运算符。这行代码的意思是如果输入参数的数量小于 8，则执行下面的语句块。 在语句块中，n2 被赋值为 1，% 是注释符号，air end 是注释...

function [r_XY] = grey_relation(X, Y, rho) if nargin < 3 rho = 0.5; end X_norm = normalize(X); Y_norm = normalize(Y); n = size(X,1); X_matrix = zeros(n); for i = 1:n for j = 1:n X_matrix(i,j) = (min([X_norm(i),Y_norm(j)]) + rho*max([X_norm(i), Y_norm(j)])) / (1+rho); end end X_avg = mean(X_matrix,2); Y_avg = mean(X_matrix); r_XY = mean(X_avg); end程序解说

- normalize函数：该函数用于将向量归一化到[0,1]的范围内，具体实现为将向量中的每个元素减去最小值，然后除以范围（最大值减去最小值）。 - X_matrix矩阵：该矩阵用于存储归一化后的X和Y向量的灰色关联度矩阵。 - ...

matlab代码解释：function [x ft] = EProjSimplex_new(v, k) if nargin < 2 k = 1; end ft=1; n =length(v); v0 = v-mean(v) + k/n; %vmax = max(v0); vmin = min(v0); if vmin < 0 f = 1; lambda_m = 0; while abs(f) > 10^-10 v1 = v0 - lambda_m; posidx = v1>0; npos = sum(posidx); g = -npos; f = sum(v1(posidx)) - k; lambda_m = lambda_m - f/g; ft=ft+1; if ft > 100 x = max(v1,0); break; end; end; x = max(v1,0); else x = v0; end;

1. 所有分量都大于等于 0； 2. 所有分量之和等于 k； 3. x 距离 v 的欧几里得距离最小。 函数的参数说明如下： - v：需要进行投影的向量，类型为一维数组； - k：一个正整数，表示向量的分量之和应当等于 k。...

function x = waverec_process(cf_vec, dim_vec, wave_name, th) if nargin < 4 th = 10; end [lf, hf] = wfilters(wave_name, 'r'); dn = 3; num = (length(cf_vec)-1)/dn; ya = cf_vec{1}; for i = 1 : num yv = cf_vec{(i-1)*3+2}; yh = cf_vec{(i-1)*3+3}; yd = cf_vec{(i-1)*3+4}; yv(abs(yv)<th) = 0; yh(abs(yh)<th) = 0; yd(abs(yd)<th) = 0; ya = idwt2_process(ya, yv, yh, yd, lf, hf, dim_vec(i+1,:)); end x = im2uint8(mat2gray(ya)); figure; imshow(x, []); title('重构图像');

1. 使用wfilters函数获取小波基函数lf和hf。 2. 根据分解层数dn和系数向量长度，计算分解层数num。 3. 初始化最低分解层次的系数ya。 4. 对每个分解层次进行如下操作： a. 获取该层次的垂直、水平和对角线系数...

解释这段代码：if nargin < 1 imgfilePath = fullfile(pwd, 'test/01.jpg'); end

其中 pwd 是获取当前 MATLAB 脚本文件的目录路径，'test/01.jpg' 是指项目目录下的 test 文件夹中的 01.jpg 文件。如果有输入参数，则直接使用输入参数来生成图片文件路径。nargin 是一个特殊变量，用于获取输入参数...

p = length(ell); if nargin<5, max_kk = min(n,p)-1; end max_kk = min(max_kk,min(p,n)-1); if nargin<4, alpha = 0.5; end s_Wishart = KN_s_Wishart(alpha,beta); sigma_arr = zeros(1,max_kk); for kk=1:max_kk [mu_np sigma_np] = KN_mu_sigma(n,p-kk,beta); sig_hat_kk = KN_noiseEst(ell,n,kk); sigma_arr(kk) = sig_hat_kk; at_least_kk_signals = n * ell(kk) > sig_hat_kk * (mu_np + s_Wishart * sigma_np); if ~at_least_kk_signals, break, end end % for kk=1:max_kk K = kk-1; if K > 0 sigma_hat = sigma_arr(K); else sigma_hat = sum(ell(1:p)) / p; end

然后，如果未指定伪秩的最大值，则将其设置为样本数和特征值个数之间的较小值减1，确保伪秩的最大值不会超过样本数和特征值个数之间的较小值。 接着，如果未指定置信水平，则将其设置为0.5。 然后，使用置信水平和...

%% Problem % % min 1/2 || x - v||^2 % s.t. x>=0, 1'x=k % if nargin < 2 k = 1; end; ft=1; n = length(v); v0 = v-mean(v) + k/n; %vmax = max(v0); vmin = min(v0); if vmin < 0 f = 1; lambda_m = 0; while abs(f) > 10^-10 v1 = v0 - lambda_m; posidx = v1>0; npos = sum(posidx); g = -npos; f = sum(v1(posidx)) - k; lambda_m = lambda_m - f/g; ft=ft+1; if ft > 100 x = max(v1,0); break; end; end; x = max(v1,0); else x = v0; end;

这是一个最小化二次范数的问题，其中有两个约束条件：$x \geq 0$ 和 $1^T x = k$。如果没有传入 $k$ 的值，则默认为 $1$。算法会先对输入向量 $v$ 进行平移，使其平均值为 $k/n$，其中 $n$ 为 $v$ 的长度。然后算法...

function pdf_all = pi_pdf(x, mu, sigma) % x: 输入矩阵 % mu: 均值向量，默认为 [0;0;0] % sigma: 标准差向量，默认为 [1;1;1] % pdf_all: 每个元素的概率密度值 if nargin < 2 mu = [5;36;39]; sigma = [0.1;0.2;0.1]; end if nargin < 3 sigma = [0.1;0.2;0.1]; end pdf_all = zeros(size(x)); % 定义一个与 x 同尺寸的矩阵 for kk = 1:size(x, 2) pdf_all(:,kk) = normpdf(x(:,kk), mu(kk), sigma(kk)); end，转变为一个函数句柄？

7 8 9]; mu = [0;0;0]; sigma = [1;1;1]; pdf = pi_pdf(x, mu, sigma); 在这个例子中，我们定义了一个3x3的矩阵x，并将mu和sigma分别设置为[0;0;0]和[1;1;1]。然后，我们使用函数句柄pi_pdf来计算每个元素的...

解释一下这段代码function im_patch = getSubwindow(im, pos, model_sz, scaled_sz) if nargin < 4, sz = model_sz; else, sz = scaled_sz; end sz = max(sz, 2);%确保sz不是太小 xs = round(pos(2) + (1:sz(2)) - sz(2)/2); ys = round(pos(1) + (1:sz(1)) - sz(1)/2); %check for out-of-bounds coordinates, and set them to the values at %the borders xs(xs < 1) = 1; ys(ys < 1) = 1; xs(xs > size(im,2)) = size(im,2); ys(ys > size(im,1)) = size(im,1); %extract image im_patch_original = im(ys, xs, :); % (if rescaling is introduced) resize image to model size % im_patch = imresize(im_patch, model_sz, 'bilinear'); if nargin>=4 % im_patch = mexResize(im_patch_original, model_sz, 'auto'); im_patch = mexResize(im_patch_original, model_sz, 'auto'); else im_patch = im_patch_original; end end

这段代码是一个 MATLAB 函数，用于从输入图像中提取一个子窗口。该函数的输入参数包括原始图像 im、子窗口中心位置 pos、子窗口的尺寸 model_sz 和可选的缩放尺寸 scaled_sz。如果没有提供缩放尺寸，则默认...

解释以下这段代码function im_patch = getSubwindow(im, pos, model_sz, scaled_sz) if nargin < 4, sz = model_sz; else, sz = scaled_sz; end sz = max(sz, 2);%确保sz不是太小 xs = round(pos(2) + (1:sz(2)) - sz(2)/2); ys = round(pos(1) + (1:sz(1)) - sz(1)/2); %确保不会越过图像边界 xs(xs < 1) = 1; ys(ys < 1) = 1; xs(xs > size(im,2)) = size(im,2); ys(ys > size(im,1)) = size(im,1); %剪裁图像 im_patch_original = im(ys, xs, :); if nargin>=4 im_patch = mexResize(im_patch_original, model_sz, 'auto'); else im_patch = im_patch_original; end end

为了避免子窗口越过图像边界，还需要进行边界检查，将 xs 和 ys 中小于 1 或大于图像宽度或高度的元素设置为 1 或对应的图像宽度或高度。最后，使用剪裁操作获取原始的子窗口图像 im_patch_original，并根据是否提供...
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C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

ASP.NET网络进销存管理系统源码 内含一些新技术的使用，使用的是VS .NET 2008平台采用标准的三层架构设计，采用流行的AJAX技术 使操作更加流畅，统计报表使用FLASH插件美观大方专业。适合二次开发类似项目使用，可以节省您 开发项目周期，源码统计报表部分需要自己将正常功能注释掉的源码手工取消掉注释。这是我在调试程 序时留下的。也是上传源码前的疏忽。 您下载后可以用VS2008直接打开将注释取消掉即可正常使用。 技术特点：1、采用目前最流行的.net技术实现。2、采用B/S架构，三层无限量客户端。 3、配合SQLServer2005数据库支持 4、可实现跨越地域和城市间的系统应用。 5、二级审批机制，简单快速准确。 6、销售功能手写AJAX无刷新，快速稳定。 7、统计报表采用Flash插件美观大方。8、模板式开发，能够快速进行二次开发。权限、程序页面、 基础资料部分通过后台数据库直接维护，可单独拿出继续开发其他系统 9、数据字典，模块架构图，登录页面和主页的logo图片 分别放在DOC PSD 文件夹中
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(源码)基于ZooKeeper的分布式服务管理系统.zip

# 基于ZooKeeper的分布式服务管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于ZooKeeper的分布式服务管理系统，旨在通过ZooKeeper的协调服务功能，实现分布式环境下的服务注册、发现、配置管理以及分布式锁等功能。项目涵盖了从ZooKeeper的基本操作到实际应用场景的实现，如分布式锁、商品秒杀等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 服务注册与发现通过ZooKeeper实现服务的动态注册与发现，支持服务的动态上下线。 2. 分布式锁利用ZooKeeper的临时顺序节点特性，实现高效的分布式锁机制，避免传统锁机制中的“羊群效应”。 3. 统一配置管理通过ZooKeeper集中管理分布式系统的配置信息，实现配置的动态更新和实时同步。 4. 商品秒杀系统结合分布式锁和ZooKeeper的监听机制，实现高并发的商品秒杀功能，确保库存的一致性和操作的原子性。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备
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Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分