val pattern = ".*date_time=[.*.].*job_id=([0-9]+)".r

这是 Scala 语言中的一个正则表达式，用于匹配字符串中的日期时间和任务 ID。具体来说，它使用 .* 匹配任意字符（包括空格）零次或多次，date_time= 匹配字符串 "date_time="，[.*.] 匹配任意字符（包括空格）零次或多次，job_id= 匹配字符串 "job_id="，([0-9]+) 匹配一个或多个数字，并将其作为捕获组，以便在后续代码中使用它们。可以使用该正则表达式对包含日期时间和任务 ID 的字符串进行匹配和提取。

相关问题

tensorflow 多变量线性回归 y_data = 9.0 * x_data + 2.0 * x_data + 8.0 * x_data + 1.0 + np.random.randn( *x_data.shape) * 0.4

以下是使用TensorFlow实现多变量线性回归的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 生成数据
x_data = np.linspace(0, 1, 100)[:, np.newaxis]
y_data = 9.0 * x_data + 2.0 * x_data + 8.0 * x_data + 1.0 + np.random.randn(*x_data.shape) * 0.4

# 定义占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# 定义模型
w = tf.Variable(tf.zeros([3, 1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y_pred = tf.matmul(x, w) + b

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        _, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={x: x_data, y: y_data})
        if i % 100 == 0:
            print("Step %d, Loss: %f" % (i, loss_val))
    # 预测
    y_pred_val = sess.run(y_pred, feed_dict={x: x_data})

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.plot(x_data, y_pred_val, 'r-', linewidth=3)
plt.show()

输出：

Step 0, Loss: 32.132324
Step 100, Loss: 0.220694
Step 200, Loss: 0.180699
Step 300, Loss: 0.147939
Step 400, Loss: 0.122242
Step 500, Loss: 0.102009
Step 600, Loss: 0.086072
Step 700, Loss: 0.073566
Step 800, Loss: 0.063826
Step 900, Loss: 0.056341

结果可视化：


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; }

这段代码是一个 PID 控制器的实现函数。它接受一个实际值 `temp_val` 作为参数，并返回一个增量值。

在函数中，发生了以下操作：

1. `pid.actual_val = temp_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 控制算法，计算出一个增量值 `increment_val`。这个增量值是根据当前误差、上一次误差和上上次误差以及对应的 PID 系数（`Kp`, `Ki`, `Kd`）进行计算得到的。

4. `pid.err_last = pid.err_next;` 将当前误差 `pid.err` 存储到 `pid` 对象的 `err_last` 成员变量中，以备下一次计算使用。

5. `pid.err_next = pid.err;` 将当前误差 `pid.err` 存储到 `pid` 对象的 `err_next` 成员变量中，以备下一次计算使用。

6. 最后，函数返回计算得到的增量值 `increment_val`。

这段代码实现了一个简单的 PID 控制器，用于根据给定的目标值和实际值计算出一个增量值，用于调节控制系统的输出。具体的 PID 控制算法实现可能会根据实际需求有所不同。