提供预测的实际值actual_value=[155.9562,160.3847,164.9389,137.9029,141.8187,145.8458,149.9872,168.6084,173.3962,178.3199,183.3834,211.1985,217.1957,223.3631,229.7056,236.2283,242.9361,249.8345]，两个模型的预测列，分别为svm_value=[157.4993,154.6378,152.1427,155.1906,152.5394,155.1906,156.2576,152.2170,172.5913,174.0503,182.3823,187.3208,199.5091,210.5734,218.8240,230.7000,244.7713,248.8016,250.3719]，arima_value=[155.9562,159.0472,163.6632,168.3976,173.2554,136.9081,141.4649,146.0657,150.7229,171.6953,176.7183,181.8652,187.1417,218.1300,224.0313,230.1374,236.4495,242.9692,249.6988]，求Sharply值

时间: 2023-09-22 16:08:42 浏览: 48
要计算 "sharply" 值，我们需要将预测值与实际值进行比较，并计算其变化的程度。一种常见的方法是计算平均绝对百分比误差（MAPE）或均方根误差（RMSE）。这些指标可以衡量预测值与实际值之间的误差大小。 首先，我们可以计算 SVM 模型的 MAPE 和 RMSE： ```python import numpy as np actual_value = np.array([155.9562, 160.3847, 164.9389, 137.9029, 141.8187, 145.8458, 149.9872, 168.6084, 173.3962, 178.3199, 183.3834, 211.1985, 217.1957, 223.3631, 229.7056, 236.2283, 242.9361, 249.8345]) svm_value = np.array([157.4993, 154.6378, 152.1427, 155.1906, 152.5394, 155.1906, 156.2576, 152.2170, 172.5913, 174.0503, 182.3823, 187.3208, 199.5091, 210.5734, 218.8240, 230.7000, 244.7713, 248.8016, 250.3719]) mape_svm = np.mean(np.abs((actual_value - svm_value) / actual_value)) * 100 rmse_svm = np.sqrt(np.mean((actual_value - svm_value) ** 2)) print("SVM 模型的 MAPE 值为:", mape_svm) print("SVM 模型的 RMSE 值为:", rmse_svm) ``` 然后，我们计算 ARIMA 模型的 MAPE 和 RMSE： ```python arima_value = np.array([155.9562, 159.0472, 163.6632, 168.3976, 173.2554, 136.9081, 141.4649, 146.0657, 150.7229, 171.6953, 176.7183, 181.8652, 187.1417, 218.1300, 224.0313, 230.1374, 236.4495, 242.9692, 249.6988]) mape_arima = np.mean(np.abs((actual_value - arima_value) / actual_value)) * 100 rmse_arima = np.sqrt(np.mean((actual_value - arima_value) ** 2)) print("ARIMA 模型的 MAPE 值为:", mape_arima) print("ARIMA 模型的 RMSE 值为:", rmse_arima) ``` 通过计算这些指标，我们可以获得每个模型预测的 "sharply" 值。较低的 MAPE 和 RMSE 表示预测与实际值之间的误差较小，即预测变化较为精确。

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2输入（一列实际值一列预测值）1个输出（结果说明）； 该函数评价指标为准确度ACC、学习系数R，DK1(±0.1偏差)概率；DK2(±0.2偏差)概率 含有绘图功能，清晰画出误差曲线。 以水行业精准曝气为例子，DK1DK2为评价指标。 DK1大于70%为良好；DK2大于90%为良好，而我们的设定值一般不超2mg/L。 仅供其他行业参考。
rar

des.rar_Kept_des.cpp_misc.h cryptlib.h_pch.h misc

* the actual encrypt/decrypt routines are taken from from Richard * Outerbridge s DES code as printed in Schneier s "Applied Cryptography." * * This code is in the public domain. I would ...

提供实际值列actual_value=[155.9562,160.3847,164.9389,169.6225,137.9029,141.8187,145.8458,149.9872,168.6084,173.3962,178.3199,183.3834,211.1985,217.1957,223.3631,229.7056,236.2283,242.9361,249.8345] 预测值 svm_value=[157.4993,154.6378,152.1427,155.1906,152.5394,155.1906,156.2576,152.2170,172.5913,174.0503,182.3823,187.3208,199.5091,210.5734,218.8240,230.7000,244.7713,248.8016,250.3719] 使用python非对称MAPE求取

actual_value = [155.9562,160.3847,164.9389,169.6225,137.9029,141.8187,145.8458,149.9872,168.6084,173.3962,178.3199,183.3834,211.1985,217.1957,223.3631,229.7056,236.2283,242.9361,249.8345] svm_value = ...

float PID_realize(float temp_val) { /*传入实际值*/ pid.actual_val = temp_val; /*计算目标值与实际值的误差*/ pid.err=pid.target_val-pid.actual_val; /*PID算法实现*/ float increment_val = pid.Kp*(pid.err - pid.err_next) + pid.Ki*pid.err + pid.Kd*(pid.err - 2 * pid.err_next + pid.err_last); /*传递误差*/ pid.err_last = pid.err_next; pid.err_next = pid.err; /*返回增量值*/ return increment_val; }

将传入的实际值存储到 pid 对象的 actual_val 成员变量中。 2. pid.err = pid.target_val - pid.actual_val; 计算目标值与实际值之间的误差，将结果存储到 pid 对象的 err 成员变量中。 3. 根据 PID ...

filepath = r"C:\Users\a0005921\Desktop\各分段比重.xlsx" wb = openpyxl.load_workbook(filepath,data_only=True) # TEST_DATA = [{ 'label': '项目调研', 'start':'2019-02-01 12:00:00', 'end': '2019-03-15 18:00:00'}] Stname = wb["统计"] TEST_DATA = [] for rowdata in Stname.iter_rows(min_row=2,max_row=Stname.max_row,min_col=0,max_col=Stname.max_column): # print(rowdata[6].value) if rowdata[6].value == None: continue else: start_date = datetime.strftime(rowdata[5].value,"%Y-%m-%d") end_date = datetime.strftime(rowdata[6].value,"%Y-%m-%d") actual_s_date = datetime.strftime(rowdata[9].value,"%Y-%m-%d") actual_e_date = datetime.strftime(rowdata[10].value,"%Y-%m-%d") dict = {'分段':rowdata[1].value, 'start':start_date, 'end':end_date, 'actual_s':actual_s_date, 'actual_e':actual_e_date,} TEST_DATA.append(dict)优化这段代码

actual_e_date = datetime.strftime(row[10].value, "%Y-%m-%d") data_dict = { 'segment': row[1].value, 'start_date': start_date, 'end_date': end_date, 'actual_start_date': actual_s_date, 'actual_...

JOIN dairlines d ON t.arlines_cd = d.data_cd JOIN dflight_tasks f ON t.task_od = f.cd

你提供的代码片段是一个表连接（JOIN）的示例。根据你的描述，它将航班信息表f_flight_info与dairlines表和dflight_tasks表进行连接。假设t是航班信息表f_flight_info的别名，则JOIN子句可以如下所示： sql ...

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

data_1_actual.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据', index=False) data_1_actual_knn.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据_knn', index=False) writer.save() 总体来说，这段代码主要是对空气...

SELECT t1.contract_code, t1.contract_name, t1.specialty_code, t1.specialty_name, t1.end_date, t1.send_date, t1.sheet_state, t1.actual_free, t1.actual_works, CASE when t1.region_code =t2.area_code then t2.dim2_code ELSE NULL END AS cityCode, CASE WHEN t1.county_code = t2.area_code THEN t2.dim2_code ELSE NULL END AS countryCode FROM flow_designer_gz.flow_paypertime_view AS t1 join flow_designer_gz.gz_dim_area_mapping AS t2 ON (t1.county_code = t2.area_code OR t1.region_code = t2.area_code)

您的查询语句看起来是正确的，将 flow_paypertime_view 表和 gz_dim_area_mapping 表连接起来，并根据条件判断来获取 cityCode 和 countryCode 的值。请注意，您在 SELECT 语句中使用了 t2.dim2_code，这是根据您的...

import random # 假设防守方的对应值为10000 opponent_attributes = [161, 269, 267] defend_value = 10000 * 1.1 # 萌娃的三条属性 attributes = [random.randint(80, 90) for _ in range(3)] # 洗练次数 times = 108 # 每次洗练增加的属性值范围 range_min, range_max = 3, 5 # 假设乐、射、御在胜利中的比重分别为40%、30%、30% weights = [0.4, 0.3, 0.3] # 胜利场次 win_count = 0 # 进行多次模拟 for i in range(10000): # 贪心算法，每次优先选择最小的属性进行增加 for j in range(times): min_attr = min(attributes) index = attributes.index(min_attr) attributes[index] += random.randint(range_min, range_max) # 计算萌娃的实际值 actual_value = attributes[0] * attributes[1] * attributes[2] # 如果萌娃的实际值不够对手萌娃的实际值，则继续洗练 while actual_value < opponent_attributes[0] * opponent_attributes[1] * opponent_attributes[2]: min_attr = min(attributes) index = attributes.index(min_attr) attributes[index] += random.randint(range_min, range_max) actual_value = attributes[0] * attributes[1] * attributes[2] # 进行一场比赛，计算萌娃的胜率 win_rate = 0 for k in range(3): if actual_value >= defend_value: # 萌娃直接获胜 win_rate = 1 break elif actual_value < opponent_attributes[k] * 0.9: # 萌娃直接失败 win_rate = 0 break elif actual_value > opponent_attributes[k] * 1.1: # 萌娃在第k场获胜 win_rate += weights[k] / 2 else: # 进行比赛 win_rate += weights[k] * (actual_value / opponent_attributes[k]) / 2 # 统计胜利场次 if win_rate >= 0.5: win_count += 1 print("最终的三条属性：", attributes) print("胜率：", win_count / 10000)你给我写的你看你输出的啥，我要洗脸完的三条属性值

if actual_value >= defend_value: # 萌娃直接获胜 win_rate = 1 break elif actual_value < opponent_attributes[k] * 0.9: # 萌娃直接失败 win_rate = 0 break elif actual_value > opponent_attributes[k]...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 预处理图片 img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) img = img / 255 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop()在此基础上添加预测结果与实际结果对比判断是否预测正确的功能

其中，actual_label 表示待预测图片的实际标签，通过图片路径获取。compare_result 表示预测结果和实际结果的对比结果，如果相同则为“预测正确”，否则为“预测错误”。在显示预测结果时，将对比结果一并显示...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将数据集划分为训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = data.iloc[:train_size, 1:2].values.reshape(-1,1) test_data = data.iloc[train_size:, 1:2].values.reshape(-1,1) # 对数据进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data) # 构建训练集和测试集 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), 0]) Y.append(dataset[i+look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) # 转换为LSTM所需的输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 预测测试集并进行反归一化处理 Y_pred = model.predict(X_test) Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) # 输出RMSE指标 rmse = np.sqrt(np.mean((Y_pred - Y_test)**2)) print('RMSE:', rmse) # 绘制训练集真实值和预测值图表 train_predict = model.predict(X_train) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_actual = scaler.inverse_transform(Y_train.reshape(-1, 1)) plt.plot(train_actual, label='Actual') plt.plot(train_predict, label='Predicted') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值图表 plt.plot(Y_test, label='Actual') plt.plot(Y_pred, label='Predicted') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show()以上代码运行时报错，错误为ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[-0.04967795 0.09031832 0.07590125]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.如何进行修改

可以将以下代码： X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1],...

inv_yhat = scaler.inverse_transform(inv_yhat)

However, the predicted values are also scaled and need to be inverted to their original scale before they can be compared to the actual values. In this case, the "scaler" object is a scaler that ...

JOIN d.airlines ON tflight_info.airlines.cd = airlines.iata_cd

根据你提供的代码片段，可以使用以下SQL语句来连接航班信息表f_flight_info与dairlines表： sql SELECT CONCAT(t.airline_code, t.flight_number) AS flight_number, t.actual_time, t.route FROM f_flight_...

SELECT rz.DEPT_CODE, rz.VOLT_LEVEL, rz.AR_YEAR, rz.AR_MONTH, ROUND( SUM( CURRENT_ACTUAL_RECORD_AMOUNT )/ 10000, 4 ) "和" FROM prj_ah_erp_rz_item rz LEFT JOIN mag_cd_coding c ON rz.VOLT_LEVEL = c.CODE_NAME GROUP BY rz.DEPT_CODE, rz.VOLT_LEVEL

这是一个SQL查询语句，它的作用是从表prj_ah_erp_rz_item和mag_cd_coding中获取数据，并按照rz.DEPT_CODE和rz.VOLT_LEVEL字段进行分组，然后对每个分组中的CURRENT_ACTUAL_RECORD_AMOUNT字段求和，并将结果除以10000...

with open("test_addition.yml", "r") as f: test_cases = yaml.safe_load(f)

print(f"{test_case['name']} failed: expected {expected_output}, but got {actual_output}") 以上代码将读取 test_addition.yml 文件中的测试用例，然后逐个执行这些测试用例，并将执行结果输出到控制台...

import random 初始化种群 population = [] for _ in range(population_size): individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)] population.append(individual) #其中，population_size 是种群的大小，gene_length 是基因长度。每个个体都是由 0 和 1 组成的基因序列， #通过 random.randint(0, 1) 随机生成。最后将每个个体添加到种群中。 免疫遗传算法的迭代过程 for generation in range(max_generations): # 计算适应度函数并排序种群 def fitness_function(population): expected_output = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]]) # 预期输出值 actual_output = np.array([[0.12, 0.18, 0.32], [0.38, 0.52, 0.68]]) # 实际输出值 mse = np.mean((expected_output - actual_output) ** 2, axis=1) # 均方误差 fitness_values = 1 / mse # 均方误差的倒数作为适应度值 return fitness_values for individual in population: fitness_score = calculate_fitness(individual) fitness_scores.append((individual, fitness_score)) fitness_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) 请检查上述代码并进行修改

actual_output = np.array([[0.12, 0.18, 0.32], [0.38, 0.52, 0.68]]) # 实际输出值 mse = np.mean((expected_output - actual_output) ** 2, axis=1) # 均方误差 fitness_score = 1 / mse # 均方误差的倒数...

correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_predict,1),tf.argmax(y_actual,1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,'float'))

其中，y_predict是模型的预测结果，y_actual是真实标签。tf.argmax()函数用于获取每个样本的预测结果和真实标签中概率最大的类别（即预测结果和真实标签的索引）。tf.equal()函数用于比较预测结果和真实标签是否一致...

id_seq = 100 seq = np.copy(sequence_target_drop_test[id_seq]) seq[seq == mask_value] = np.nan seq = scaler_target.inverse_transform(seq)

The value mask_value is replaced with np.nan to indicate missing values. Then, the scaler_target object is used to invert the scaling performed on the sequence during preprocessing. The ...

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CD40110工作原理

CD40110是一种双四线双向译码器，它的工作原理基于逻辑编码和译码技术。它将输入的二进制代码（一般为4位）转换成对应的输出信号，可以控制多达16个输出线中的任意一条。以下是CD40110的主要工作步骤： 1. **输入与编码**: CD40110的输入端有A3-A0四个引脚，每个引脚对应一个二进制位。当你给这些引脚提供不同的逻辑电平（高或低），就形成一个四位的输入编码。 2. **内部逻辑处理**: 内部有一个编码逻辑电路，根据输入的四位二进制代码决定哪个输出线应该导通（高电平）或保持低电平（断开）。 3. **输出**: 输出端Y7-Y0有16个，它们分别与输入的编码相对应。当特定的
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全国交通咨询系统C++实现源码解析

"全国交通咨询系统C++代码.pdf是一个C++编程实现的交通咨询系统，主要功能是查询全国范围内的交通线路信息。该系统由JUNE于2011年6月11日编写，使用了C++标准库，包括iostream、stdio.h、windows.h和string.h等头文件。代码中定义了多个数据结构，如CityType、TrafficNode和VNode，用于存储城市、交通班次和线路信息。系统中包含城市节点、交通节点和路径节点的定义，以及相关的数据成员，如城市名称、班次、起止时间和票价。" 在这份C++代码中，核心的知识点包括： 1. **数据结构设计**： - 定义了`CityType`为short int类型，用于表示城市节点。 - `TrafficNodeDat`结构体用于存储交通班次信息，包括班次名称（`name`）、起止时间（原本注释掉了`StartTime`和`StopTime`）、运行时间（`Time`）、目的地城市编号（`EndCity`）和票价（`Cost`）。 - `VNodeDat`结构体代表城市节点，包含了城市编号（`city`）、火车班次数（`TrainNum`）、航班班次数（`FlightNum`）以及两个`TrafficNodeDat`数组，分别用于存储火车和航班信息。 - `PNodeDat`结构体则用于表示路径中的一个节点，包含城市编号（`City`）和交通班次号（`TraNo`）。 2. **数组和变量声明**： - `CityName`数组用于存储每个城市的名称，按城市编号进行索引。 - `CityNum`用于记录城市的数量。 - `AdjList`数组存储各个城市的线路信息，下标对应城市编号。 3. **算法与功能**： - 系统可能实现了Dijkstra算法或类似算法来寻找最短路径，因为有`MinTime`和`StartTime`变量，这些通常与路径规划算法有关。 - `curPath`可能用于存储当前路径的信息。 - `SeekCity`函数可能是用来查找特定城市的函数，其参数是一个城市名称。 4. **编程语言特性**： - 使用了`#define`预处理器指令来设置常量，如城市节点的最大数量（`MAX_VERTEX_NUM`）、字符串的最大长度（`MAX_STRING_NUM`）和交通班次的最大数量（`MAX_TRAFFIC_NUM`）。 - `using namespace std`导入标准命名空间，方便使用iostream库中的输入输出操作。 5. **编程实践**： - 代码的日期和作者注释显示了良好的编程习惯，这对于代码维护和团队合作非常重要。 - 结构体的设计使得数据组织有序，方便查询和操作。 这个C++代码实现了全国交通咨询系统的核心功能，涉及城市节点管理、交通班次存储和查询，以及可能的路径规划算法。通过这些数据结构和算法，用户可以查询不同城市间的交通信息，并获取最优路径建议。
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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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【实战演练】使用Seaborn和Plotly进行数据可视化项目

![【实战演练】使用Seaborn和Plotly进行数据可视化项目](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-5669851/lifus0nfda.jpeg) # 1. 数据可视化的基础** 数据可视化是指将数据转换为图形或图表，以帮助人们理解和解释数据。它是一种强大的工具，可以揭示数据中的模式、趋势和异常情况，从而帮助人们做出更好的决策。 数据可视化有许多不同的类型，包括条形图、折线图、散点图和饼图。每种类型都有其独特的优点和缺点，具体选择哪种类型取决于数据类型和要传达的信息。 在创建数据可视化时，重要的是要考虑以下因素： * **受众：**
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Python的六种数据类型

Python是一种动态类型的高级编程语言，它的六种基本数据类型包括： 1. **数字类型（Numeric Types）**：主要有整型（int）、浮点型（float）、复数型（complex）。整型用于表示整数值，浮点型用于存储小数，复数型用于处理复数。 2. **字符串类型（String Type）**：用单引号('')或双引号("")包围的文本序列，用来存储文本数据。 3. **布尔类型（Boolean Type）**：只有两个值，True和False，表示逻辑判断的结果。 4. **列表类型（List Type）**：有序的可变序列，可以包含不同类型的元素。 5. **元组类型
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DFT与FFT应用：信号频谱分析实验

"数字信号处理仿真实验教程，主要涵盖DFT（离散傅里叶变换）和FFT（快速傅里叶变换）的应用，适用于初学者进行频谱分析。" 在数字信号处理领域，DFT（Discrete Fourier Transform）和FFT（Fast Fourier Transform）是两个至关重要的概念。DFT是将离散时间序列转换到频域的工具，而FFT则是一种高效计算DFT的方法。在这个北京理工大学的实验中，学生将通过实践深入理解这两个概念及其在信号分析中的应用。 实验的目的在于： 1. 深化对DFT基本原理的理解，这包括了解DFT如何将时域信号转化为频域表示，以及其与连续时间傅里叶变换（DTFT）的关系。DFT是DTFT在有限个等间隔频率点上的取样，这有助于分析有限长度的离散信号。 2. 应用DFT来分析信号的频谱特性，这对于识别信号的频率成分至关重要。在实验中，通过计算和可视化DFT的结果，学生可以观察信号的幅度谱和相位谱，从而揭示信号的频率组成。 3. 通过实际操作，深入理解DFT在频谱分析中的作用，以及如何利用它来解释现实世界的现象并解决问题。 实验内容分为几个部分： （1）首先，给出了一个5点序列x，通过计算DFT并绘制幅度和相位图，展示了DFT如何反映信号的幅度和相位特性。 （2）然后，使用相同序列x，但这次通过FFT进行计算，并用茎图展示结果。FFT相比于DFT提高了计算效率，尤其是在处理大数据集时。 （3）进一步扩展，序列x通过添加零填充至128点，再次进行FFT计算。这样做可以提高频率分辨率，使得频谱分析更为精确。 （4）最后，通过一个包含两种正弦波的11点序列，演示了DFT如何提供DTFT的近似，当N增大时，DFT的结果更接近于DTFT。 实验通过MATLAB代码实现，学生可以在实际操作中熟悉这些概念，从而增强对数字信号处理理论的理解。通过这些实验，学生不仅能够掌握DFT和FFT的基本运算，还能学会如何利用它们来分析和解析复杂的信号结构。