current_iter=0; % Loop counter while current_iter < max_iter for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X,input_train,output_train); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F if current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end a=unifrnd(-2,2,1,1)*((sin((pi/2)*(current_iter/max_iter))^gamma)+cos((pi/2)*(current_iter/max_iter))-1); P1=(2*rand+1)*(1-(current_iter/max_iter))+a; % Update the location for i=1:size(X,1) current_vulture_X = X(i,:); % pick the current vulture back to the population F=P1*(2*rand()-1); random_vulture_X=random_select(Best_vulture1_X,Best_vulture2_X,alpha,betha); if abs(F) >= 1 % Exploration: current_vulture_X = exploration(current_vulture_X, random_vulture_X, F, p1, upper_bound, lower_bound); elseif abs(F) < 1 % Exploitation: current_vulture_X = exploitation(current_vulture_X, Best_vulture1_X, Best_vulture2_X, random_vulture_X, F, p2, p3, variables_no, upper_bound, lower_bound); end X(i,:) = current_vulture_X; % place the current vulture back into the population end current_iter=current_iter+1; convergence_curve(current_iter)=Best_vulture1_F; X = boundaryCheck(X, lower_bound, upper_bound); % fprintf('In Iteration %d, best estimation of the global optimum is %4.4f \n ', current_iter,Best_vulture1_F ); end end

时间: 2024-04-13 20:26:11 浏览: 153
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c .zip_C语言_PSO_算法_粒子群优化_鸟群算法

这段代码是一个循环，在每次循环中更新种群中的个体位置，并计算适应度。以下是代码的基本流程： 1. 初始化循环计数器 `current_iter` 为 0。 2. 进入 `while` 循环，判断当前循环计数器是否小于最大迭代次数 `max_iter`。 3. 进入 `for` 循环，对种群中的每个个体进行操作。 4. 计算当前个体的适应度，并将其存储在 `current_vulture_F` 变量中。 5. 更新最佳的两个个体位置和适应度，根据当前个体的适应度与最佳个体的适应度进行比较。 6. 生成随机数 `a` 和概率 `P1`。 7. 进入第二个 `for` 循环，对种群中的每个个体进行位置更新。 8. 根据概率 `F` 的值，判断是进行探索还是利用现有信息进行开发。 9. 根据探索或开发的方式更新当前个体的位置。 10. 将更新后的个体位置存储回种群中。 11. 更新循环计数器 `current_iter`，并将当前最佳适应度存储在 `convergence_curve` 中。 12. 对种群进行边界检查，确保个体位置在规定范围内。 13. 循环回到第2步，直到达到最大迭代次数。 请注意，这是一个伪代码示例，其中的一些函数调用和变量没有提供具体实现。你可能需要根据你的具体需求来实现这些函数，例如 `fobj`、`random_select`、`exploration`、`exploitation`、`boundaryCheck` 等等。
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文件hash256验证测试文件

for chunk in iter(lambda: file.read(chunk_size), b''): sha256_hash.update(chunk) return sha256_hash.hexdigest() file_hash = calculate_sha256('test') print(f"File 'test' 的SHA-256哈希值: {file_hash...
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PSO

v_{i,d}^{t+1} = w * v_{i,d}^t + c_1 * r_1 * (p_{i,d}^t - x_{i,d}^t) + c_2 * r_2 * (g_{d}^t - x_{i,d}^t) 其中，v是速度，x是位置，w是惯性权重，c1和c2是学习因子，r1和r2是随机数，p是个人最好位置，g...

while current_iter < max_iter for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F && current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end

这段代码是一个迭代循环，其中current_iter是当前迭代次数，max_iter是最大迭代次数。循环中的for语句用于遍历种群中的每个个体。 在循环内部，首先通过current_vulture_X = X(i,:)获取当前个体的决策变量值。然后...

解释代码def calculate_n(x: float, y: float, boundary: int): n = (boundary - x) / y if n < 0: return 0 else: return int(n) + 1 def data_offset(x, iter_num, range: list): assert len(range) == 2, "range的长度应为2" assert range[0] < range[1], "range的第0项应小于第1项" if x < range[1] and x > range[0]: if iter_num != 0: if iter_num > 0: iter_time = calculate_n(x, iter_num, range[1]) elif iter_num < 0: iter_time = calculate_n(x, iter_num, range[0]) x = x + iter_num * iter_time return x else: return x else: return x

当x在range范围内时，如果iter_num不为0，则根据iter_num的正负情况调用calculate_n函数计算出需要迭代的次数，然后乘以iter_num，最后将x加上这个结果返回。如果iter_num为0，则直接返回x。如果x不在range范围内，...

在手写KMeans # 构建K-Means++类 class K_Means_plus(): def __init__(self,k): self.k = k self.max_iter = max_iter s基础上，补充它的参数，使X,Y = make_moons(n_samples=400,shuffle=True,noise=0.1,random_state=136)数据集的准确率高于百分之九十，这个数据集的标签为0或1.写出代码

for i in range(self.max_iter): clusters = self._assign_clusters(X) old_centroids = self.centroids.copy() self._update_centroids(X, clusters) if np.allclose(self.centroids, old_centroids): break ...

在paddle框架中实现下面的所有代码:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

def __init__(self, T_max, T_warmup, eta_min=0, last_epoch=-1): self.T_max = T_max self.T_warmup = T_warmup self.eta_min = eta_min super(CosineAnnealingWarmbootingLR, self).__init__(last_epoch) ...

def fit(self, obs): self.obs = obs self.n_features = self.obs.shape[1] startprob = np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=self.n_states) startprob /= np.sum(startprob) self.model = GaussianHMM(n_components=self.n_states, startprob_prior=startprob,covariance_type='spherical', n_iter=1000) self.model.fit(obs) self.sparrows = [self.generate_random_params() for _ in range(self.n_sparrows)] self.sparrows /= np.sum(self.sparrows) self.scores = [self.calculate_score(p) for p in self.sparrows] for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) score = int(score) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: self.sparrows[j] = params self.scores[j] = score

- n_iter：表示训练模型时迭代的次数。 - sparrows：表示麻雀群体，是一种基于鸟群行为的优化算法。 - mutate：表示变异操作，是优化算法中的一种操作，包括对参数进行随机扰动或基于其他参数进行变换，以便生成新的...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

这段代码用GPU加速%initialize starting variables | 开始初始化变量 r = b; % -gc n = length(b); x = zeros(n,1); rho = r'*r; if ( rho == 0.0 ), rho = 1.0; end err = norm(r)/sqrt(rho); if ( err < tol ), disp('err < tol'); return, end %% 开始迭代 for iter = 1:max_it %max_it为para.init % preconditioning step | 预处理步骤%%%%%% z = matsol(0.1*speye(n) + regpar*MTX.WTW, r, 1e-6);% 解线性方程组u = A^ (-1) q rho_1 = rho; rho = (r'*z); if iter == 1, rho0 = norm(z); end if ( iter > 1 )% compute the direction vector | 计算方向矢量 beta = rho / rho_1; p = z + beta*p; else p = z; end %%%%%% Matrix times a vector |矩阵乘以一个向量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % q = (J'*J + β*W'*W)*p | 计算公式8左侧 % regpar*W'*W*p q0 = regpar*MTX.WTW*p; % Calculate J'*J*p in 4 steps gp = calcGv(mkvc(MTX.mc), MTX.U , MTX, p); q1 = -(Qu(MTX.OBS, Asol(MTX, gp, intol),MTX.SRCNUM)); q2 = -ATsol(MTX, Qtu(MTX.OBS, q1, MTX.SRCNUM), intol); q3 = calcGvT(mkvc(MTX.mc), MTX.U , MTX ,q2); % Sum the result to get q = (J'*J + regpar*W'*W)*p q = q0 + q3; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% alpha = rho / (p'*q ); x = x + alpha * p;% update approximation vector | 更新近似向量 r = r - alpha*q;% compute residual err = norm( r ) / rho0;% check convergence | 检查收敛性 numiter = iter; fprintf(' PCG iteration %d, Relative residual = %e\n',iter, err); if ( err <= tol ) break, end res(iter) = err; end disp(' Done pcg -----');

1. 将变量 r、n、x、rho、err、z、rho_1、beta、p、q0、gp、q1、q2、q3、q、alpha、numiter 和 res 转换为GPU数组，可以使用命令“gpuArray”实现。 2. 使用GPU版本的线性代数函数来代替原始的线性代数函数，例如...

for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params /= np.sum(params) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: params = self.sparrows[j] self.scores[j] = score # 适应度修正 self.fitness_replacement() # 选择最优解 self.select_best_params()

这段代码实现了麻雀算法的核心部分，其中包括了麻雀移动、变异、分数计算、最优解更新、适应度修正和最优解选择等过程。 具体来说，每个麻雀都会在一定范围内随机移动，并进行变异操作，得到新的参数值。...

use" the m-step of the em algorithm: min_{affine, translation, variance} 1/(2*variance) * sum_{m,n} p(y_m | x_n) ||x_n - affine y_m - translation||_2^2" to optimizing the previous code: def em_for_alignment(xs: np.ndarray, ys: np.ndarray, num_iter: int = 100) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]: """ The em algorithm for aligning two point clouds based on affine transformation :param xs: a set of points with size (N, D), N is the number of samples, D is the dimension of points :param ys: a set of points with size (M, D), M is the number of samples, D is the dimension of points :param num_iter: the number of EM iterations :return: ys_new: the aligned points: ys_new = ys @ affine + translation responsibility: the responsibility matrix P=[p(y_m | x_n)] with size (N, M), whose elements indicating the correspondence between the points """ # TODO: implement the EM algorithm of GMM below for point cloud alignment return

for i in range(num_iter): # E-step diff = xs[:, np.newaxis, :] - ys[np.newaxis, :, :] distance = np.sum((diff @ affine.T + translation - xs[:, np.newaxis, :]) ** 2, axis=-1) p = np.exp(-distance ...

c语言 检查一下下面的代码 为什么函数中获取不到键值#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <sys/socket.h> #include <arpa/inet.h> #include <openssl/ssl.h> #include <openssl/err.h> #include <openssl/hmac.h> #include <jansson.h> #include <time.h> #include <errno.h> #include <resolv.h> #include <netdb.h> char* calculate_signature(char* json_str, char* key) { json_t *root; json_error_t error; /* 从文件中读取 JSON 数据 */ root = json_load_file(json_str, 0, &error); /* 遍历 JSON 对象中的所有键值对，并获取键的名称 */ int key_count = json_object_size(root); printf("key_names %d\n", key_count); const char *key_name; json_t *value; const char **key_names = (const char **)malloc(key_count * sizeof(char *)); int i = 0; json_object_foreach(root, key_name, value) { key_name = json_object_iter_key(value); key_names[i] = key_name; i++; } printf("key_names %s\n", key_names[2]); //int str_num = i; // 计算字符串数组中的字符串数量 /* char **sorted_names = sort_strings(key_names, key_count); char* stringA = (char*)malloc(1); // 初始化为一个空字符串 stringA[0] = '\0'; size_t len = 0; for (int i = 0; i < str_num; i++) { char* key = sorted_names[i]; json_t* value = json_object_get(root, key); char* str = json_dumps(value, JSON_ENCODE_ANY | JSON_COMPACT); len += strlen(key) + strlen(str) + 2; // 2 是键值对之间的字符 stringA = (char*)realloc(stringA, len); strcat(stringA, key); strcat(stringA, "="); strcat(stringA, str); strcat(stringA, "&"); free(str); } free(sorted_names); stringA[strlen(stringA) - 1] = '\0'; // 去掉最后一个"&" printf("stringA%s\n", stringA); unsigned char* sign = (unsigned char*)malloc(EVP_MAX_MD_SIZE); unsigned int sign_len = 0; HMAC(EVP_sha256(), key, strlen(key), (unsigned char*)stringA, strlen(stringA), sign, &sign_len); // 计算HMAC-SHA256签名 char* signature = (char*)malloc(sign_len * 2 + 1); // 签名的十六进制表示 signature[0] = '\0'; // 初始化为一个空字符串 for (int i = 0; i < sign_len; i++) { sprintf(signature + i * 2, "%02x", sign[i]); } json_object_set_new(root, "sign", json_string(signature)); // 在json中添加"sign"参数 json_dumpf(root, stdout, JSON_ENCODE_ANY | JSON_COMPACT); // 输出带有"sign"参数的json字符串 json_decref(root); free(key_names); free(stringA); free(sign); printf("signature%s\n", signature); */ return("A"); } int main() { char *key="39cabdfaab8c4da09bd6e9823c527836"; char *sss="{\"timestamp\":1685509898,\"sdkVersion\":\"1.0.30_1\",\"vin\":\"LJUBMSA24PKFFF198\"}"; calculate_signature(sss, key) ; }

for (int i = 0; i < str_num; i++) { char* key = sorted_names[i]; json_t* value = json_object_get(root, key); char* str = json_dumps(value, JSON_ENCODE_ANY | JSON_COMPACT); len += strlen(key) + ...

import hashlib import os def calculate_md5(filename): with open(filename, 'rb') as file: md5_hash = hashlib.md5() while True: data = file.read(4096) if not data: break md5_hash.update(data) return md5_hash.hexdigest() # 替换成你想要获取文件名的目录路径 directory = "C:\\Users\\mcq\\Desktop\\1111" # 用于存储文件名的数组 file_names = [] for filename1 in os.listdir(directory): if os.path.isfile(os.path.join(directory, filename1)): file_names.append(filename1) # 示例用法 # filename1 = ["翻译.rar","翻译.zip"] for filename in file_names: md5 = calculate_md5(filename) print(f"{filename} {md5}") 优化这个脚本

file_names = [filename1 for filename1 in os.listdir(directory) if os.path.isfile(os.path.join(directory, filename1))] 2. 使用 with 语句处理文件读取：在计算 MD5 值时，可以使用 with 语句来打开...
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Android圆角进度条控件的设计与应用

资源摘要信息:"Android-RoundCornerProgressBar" 在Android开发领域，一个美观且实用的进度条控件对于提升用户界面的友好性和交互体验至关重要。"Android-RoundCornerProgressBar"是一个特定类型的进度条控件，它不仅提供了进度指示的常规功能，还具备了圆角视觉效果，使其更加美观且适应现代UI设计趋势。此外，该控件还可以根据需求添加图标，进一步丰富进度条的表现形式。 从技术角度出发，实现圆角进度条涉及到Android自定义控件的开发。开发者需要熟悉Android的视图绘制机制，包括但不限于自定义View类、绘制方法（如`onDraw`）、以及属性动画（Property Animation）。实现圆角效果通常会用到`Canvas`类提供的画图方法，例如`drawRoundRect`函数，来绘制具有圆角的矩形。为了添加图标，还需考虑如何在进度条内部适当地放置和绘制图标资源。 在Android Studio这一集成开发环境（IDE）中，自定义View可以通过继承`View`类或者其子类（如`ProgressBar`）来完成。开发者可以定义自己的XML布局文件来描述自定义View的属性，比如圆角的大小、颜色、进度值等。此外，还需要在Java或Kotlin代码中处理用户交互，以及进度更新的逻辑。 在Android中创建圆角进度条的步骤通常如下： 1. 创建自定义View类：继承自`View`类或`ProgressBar`类，并重写`onDraw`方法来自定义绘制逻辑。 2. 定义XML属性：在资源文件夹中定义`attrs.xml`文件，声明自定义属性，如圆角半径、进度颜色等。 3. 绘制圆角矩形：在`onDraw`方法中使用`Canvas`的`drawRoundRect`方法绘制具有圆角的进度条背景。 4. 绘制进度：利用`Paint`类设置进度条颜色和样式，并通过`drawRect`方法绘制当前进度覆盖在圆角矩形上。 5. 添加图标：根据自定义属性中的图标位置属性，在合适的时机绘制图标。 6. 通过编程方式更新进度：在Activity或Fragment中，使用自定义View的方法来编程更新进度值。 7. 实现动画：如果需要，可以通过Android的动画框架实现进度变化的动画效果。 标签中的"Android开发"表明，这些知识点和技能主要面向的是Android平台的开发人员。对于想要在Android应用中实现自定义圆角进度条的开发者来说，他们需要具备一定的Android编程基础，并熟悉相关的开发工具和库。 在"RoundCornerProgressBar-master"压缩包文件的文件名称列表中，我们可以推测这个资源包含了完整的项目代码，包括源代码、资源文件、布局文件、可能的示例代码以及必要的文档说明。开发者通过下载和解压缩这个包，可以得到一个完整的项目，从而可以直接查看代码实现细节，或是将其集成到自己的项目中。 最终，对于希望使用"Android-RoundCornerProgressBar"的开发者，关键在于理解自定义View的创建过程、圆角图形的绘制技术，以及如何在Android应用中集成和使用这些自定义控件。通过上述知识点的学习和实践，开发者能够掌握在Android应用中创建美观且功能丰富的用户界面所需的技能。
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【R语言lattice包实战】：从案例到技巧，图形制作不再难

![R语言数据包使用详细教程lattice](http://pfister.ee.duke.edu/images/Nguyen-arxiv11-fig2.jpg) # 1. R语言与lattice包概述 R语言作为统计分析领域内广泛应用的编程语言，凭借其强大的图形功能而受到数据科学家的青睐。在R语言中，lattice包是绘图系统的重要组成部分，它基于trellis图形系统设计，能够高效地创建多变量条件图。本章节将引导读者对lattice包有一个初步的了解，并概述其功能和应用范围。 ## 1.1 R语言中的图形系统 R语言提供了一系列的图形系统，基础图形系统（base graphics）是其
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输入正整数n.打出长度为n的菱形

好的，以下是打印菱形的代码实现： ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int n, i, j; printf("请输入一个正整数n："); scanf("%d", &n); if(n % 2 == 0) { // 如果输入的n是偶数，将其加1变成奇数 n++; } for(i = 0; i < n / 2 + 1; i++) { for(j = 0; j < n / 2 - i; j++) { printf(
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mui框架实现带侧边栏的响应式布局

资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架，它采用了类似Bootstrap的语义化标签，但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例，该布局具有侧边栏，能够实现首页内容的切换。 知识点一：mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库，它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API，便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准，使用HTML、CSS和JavaScript构建应用，它提供了一个类似于jQuery的轻量级库，方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表，通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二：mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局，开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀，如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类，比如mui-row和mui-col，用于创建灵活的栅格系统，方便开发者构建列布局。 知识点三：侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式，比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常，侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局，与主内容区分开来，并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四：首页内容切换功能 实现首页可切换的功能，通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五：mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中，"index.html"文件是项目的入口文件，它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件，它在Web应用中起到了至关重要的作用，定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件，"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件，"fonts"文件夹存放字体文件，"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六：mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发，开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目，生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后，开发者可以将项目作为一个Web应用分发，也可以将其打包为原生应用，比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七：mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑，保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面，mui提供了多种工具和最佳实践，例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架，从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。
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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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【交互式图形】：Shiny应用中lattice包的巧妙应用指南

![R语言数据包使用详细教程lattice](https://blog.morrisopazo.com/wp-content/uploads/Ebook-Tecnicas-de-reduccion-de-dimensionalidad-Morris-Opazo_.jpg) # 1. Shiny与lattice包基础介绍 在数据科学与统计分析的世界中，可视化是一个至关重要的环节，它能够帮助我们直观地理解数据、展示研究成果并有效地传达信息。R语言作为数据分析领域的一个重要工具，其强大的图形能力得到了广泛的认可。在R语言家族中，`lattice`包和`Shiny`应用框架尤其受到关注。本章我们将简