np.diag(np.ones((1, 2))[0, :], 2) 为什么需要加上[0, :]才能得到想要的结果

时间: 2024-05-24 11:13:00 浏览: 114
np.ones((1, 2))创建的是一个(1,2)的二维数组，取其中的第0行（即[0, :])才能得到长度为2的一维数组[1, 1]，作为np.diag的第一个参数，再加上第二个参数2，则得到一个2x2的对角矩阵，其余元素为0，即 [[0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]] 如果不加[0, :]，则np.diag的第一个参数将会是一个(2,)的一维数组[1, 1]，得到的结果将会是一个2x2的对角矩阵，其余元素为0，即 [[1, 0], [0, 1]] 与期望的结果不符。
相关问题

翻译代码 P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0)

这段代码是利用Python的NumPy和CVXOPT库构建一个二次规划问题的矩阵形式，其中变量P为对角矩阵，q为向量，G和h为不等式约束矩阵和向量，A和b为等式约束矩阵和向量。具体来说，P的对角线上有两个向量b_real和d_real，q由alpha和另一个向量c_real组成，J是一个4x2的矩阵，J_max、p_min、q_min、p_max和q_max都是长度为4的向量。A是一个2x4的矩阵，b为标量0.0。

np.diag(-np.ones(4))

`np.diag` 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个对角矩阵或从一个数组中获取对角线元素。当传递一个一维数组时，`np.diag` 会返回一个对角矩阵，对角线上的元素为传递的一维数组的元素。当传递一个二维数组时，`np.diag` 会返回一个包含该数组对角线元素的一维数组。 在你提供的代码中，`np.diag(-np.ones(4))` 将会返回一个 4x4 的对角矩阵，对角线上的元素为 -1。具体来说，`-np.ones(4)` 会创建一个长度为 4 的一维数组，数组中的每个元素都是 -1。然后，`np.diag` 函数将这个一维数组转换为一个 4x4 的对角矩阵，对角线上的元素为 -1。因此，`np.diag(-np.ones(4))` 将会返回以下矩阵： ``` [[-1. 0. 0. 0.] [ 0. -1. 0. 0.] [ 0. 0. -1. 0.] [ 0. 0. 0. -1.]] ```
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创建字典的语法是dict = {key1: value1, key2: value2}。例如，d = {"name": "Alice", "age": 25}。字典的键是唯一的，用于访问对应的值。 循环语句包括for和while循环。for循环常用于遍历序列，如列表或...
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01-Numpy入门1

Numpy还提供了创建全1数组（np.ones()）和全0数组（np.zeros()）的功能，以及创建对角矩阵（np.diag()）和单位矩阵（np.eye()）。例如，创建一个2x3的全1数组： python c = np.ones([2, 3]) Numpy...

翻译代码import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers solvers.options['show_progress'] = False # 市场出清，考虑网络阻塞 def market_clearing(alpha): # 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([15.0, 18.0]) b_real = np.array([0.01, 0.008]) # 需求曲线的截距和斜率 c_real = np.array([40.0, 40.0]) * -1 d_real = np.array([0.08, 0.06]) # 机组功率上下限 p_min = np.array([0.0, 0.0]) p_max = np.array([500.0, 500.0]) # 负荷需求上下限 q_min = np.zeros(2) q_max = np.array([500.0, 666.666666666667]) J_g = ([[-0.333333333333333, -0.333333333333333, -0.666666666666667], [0.333333333333334, -0.666666666666667, -0.333333333333333], [0, 0, 0]]) J = np.array([[-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, -0.333333333333334], [-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, 0.666666666666667], [-0.666666666666667, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333]]) J_max = np.array([25.0, 1000.0, 1000.0, 25.0, 1000.0, 1000.0]) P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0) sv = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) miu1 = sv['z'][0:3] miu2 = sv['z'][3:6] nodal_price = (np.ones((3, 1)) * sv['y'][0] - np.dot(J_g, miu1 - miu2)).squeeze() nodal_price_g = np.array([nodal_price[0], nodal_price[2]]) mc_amount = np.array(sv['x'][:2]).squeeze() cost_real = 0.5 * b_real * mc_amount ** 2 + a_real * mc_amount cost_declare = mc_amount * np.transpose(nodal_price_g) profit = cost_declare - cost_real return nodal_price_g, profit if __name__ == '__main__': alpha = np.array([20.29, 22.98]) print(market_clearing(alpha))

- a_real和b_real：表示供给曲线的截距和斜率，是一个长度为2的数组。 - c_real和d_real：表示需求曲线的截距和斜率，同样是一个长度为2的数组。 - p_min和p_max：表示机组功率的上下限，也是一个长度为2的数组。 - ...

p = 10 mean = np.zeros(p) sigma = np.zeros((p, p)) for i in range(p): for j in range(p): sigma[i, j] = np.exp(-abs(i-j)) mydata = mvn(mean, sigma, size=1000) #生成数据 beta = mvn(0.2np.ones(p),0.01sigma,size=6) #生成后60%数据的β for p2 in range(2,4): mydata[:, p2] = np.where(mydata[:, p2] > 0, 1, 0) #将第二个20%的数据转化为二进制 for p3 in range(5,p): mydata[:, p3] = np.where(mydata[:, p3] > 0.5, 2, np.where(mydata[:, p3] <= -0.5, 0, 1)) U = uniform.rvs(size=1000) U = 1 - U U = np.log(U) J = np.diag(U) # 生成1000个随机数满足(0,1)的均匀分布 for p40 in range(0,4): A11=0.2mydata[:, :p40].sum(axis=1) for p60 in range(4,p): A12=0.2mydata[:, :p60].sum(axis=1) A1=A11+A12 #情景1 B = 10*((0.01)**10) * np.exp(A1) E = np.eye(1000) T = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): T[m, 0] = J[m, m]/ B T = np.sqrt(T).T 删失时间 Ci = np.random.exponential(scale=7, size=1000).reshape(-1, 1) time = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: time[m, 0] = Ci[m, 0] else: time[m, 0] = T E = np.zeros((1000, 1)) for m in range(1000): if T[0, m] > Ci[m, 0]: E[m, 0] = 0 else: E[m, 0] = 1 X=mydata Y=time E=E 为什么得出来的T是nan

A1 = np.where(A1 == 0, 1e-10, A1) # 将A1中的0替换为较小的非零值 B = 10 * ((0.01) ** 10) * np.exp(A1) 这样做可以避免除以0导致的NaN值问题。请注意，我在代码中使用了一个较小的非零值（1e-10），你可以...

请修改以下代码使它输出正确的结果不能报错：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def square_poten_well(x, N): L = 2 V0 = -1 mat_V = np.zeros((N, N)) for i, xx in enumerate(x): if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return [np.exp(1.0jkx[i]) for i in range(N)] def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128) for i in range(N): for j in range(N): G[i, j] = -1.0j / k * np.exp(1.0j * k * abs(x[i] - xp[j])) return G def change_of_var(node, weight, a, b, N): nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)] return nop, wp N = 298 # 节点的个数 a = -1.5 # 积分下限 b = 1.5 # 积分上限 k_vec = np.arange(0.5, 6.0) # 波数k的取值 x = np.linspace(a, b, N) dx = (b - a) / (N - 1) psi = np.zeros((len(k_vec), N)) for i, k in enumerate(k_vec): V = square_poten_well(x, N) phi_k = phi(k, x, N) G = Green_func(k, x, x, N) node, weight = np.polynomial.legendre.leggauss(N) node = np.flip(node, axis=0) weight = np.flip(weight, axis=0) xp, wp = change_of_var(node, weight, a, b, N) m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k)) psi[i] = np.abs(psi_k)**2 fig, ax = plt.subplots() for i, k in enumerate(k_vec): ax.plot(x, psi[i], label=f'k={k:.1f}') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('$|\psi|^2$') ax.legend() plt.show()

if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return np.exp(1.0j * k * x) def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128) for i in range(N): for j ...

def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree blurred = cv.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + str(i) img = cv.imread("./deblur/"+i) img_ = motion_blur1(img) cv.imwrite(outPath,img_)，上述代码出现问题：cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'filter2D' > Overload resolution failed: > - src data type = 17 is not supported > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'

你可以使用cv2.UMat()函数将numpy数组转换为UMat类型。修改代码如下： filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:...

coding: utf-8 import cv2 import numpy as np import cv2 as cv import os def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree blurred = cv.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + str(i) img = cv.imread("./deblur/"+i) img = cv.UMat(img) # 将numpy数组转换为UMat类型 img_ = motion_blur1(img) cv.imwrite(outPath,img_)，上述代码出现问题：cv2.error: OpenCV(4.7.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'filter2D' > Overload resolution failed: > - src data type = 17 is not supported > - Expected Ptrcv::UMat for argument 'src'

motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv2.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree # 将UMat类型的图像转换为...

import cv2 import numpy as np import os def motion_blur1(image, degree=10, angle=45): image = np.array(image) # 生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 M = cv2.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv2.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree # 将UMat类型的图像转换为numpy数组类型的图像 blurred = cv2.filter2D(image.get(), -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv2.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) # 将numpy数组类型的图像转换为UMat类型的图像 blurred = cv2.UMat(blurred) return blurred filePath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur' for i in os.listdir(filePath): outPath = r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\paper_need\blur.' + str(i) img = cv2.imread("./deblur/"+i) img = cv2.UMat(img) img_ = motion_blur1(img) cv2.imwrite(outPath,img_.get())，上述代码出现问题： 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get'

motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv2.warpAffine(motion_blur_kernel, M, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree # 将UMat类型的图像直接...

将以下代码转化为matlab代码表示：import xlrd import sympy import numpy as np from scipy import linalg #%% queue = [ 0, 29, 17, 2, 1, 20, 19, 26, 18, 25, 14, 6, 11, 7, 15, 9, 8, 12, 27, 16, 10, 13, 5, 4, 3, 22, 28, 24, 23, 21, 0] def read_data_model(): data = xlrd.open_workbook("/Users/lzs/Downloads/2020szcupc/data/C2.xlsx") table = data.sheet_by_name("Sheet1") rowNum = table.nrows colNum = table.ncols consumes = [] for i in range(1, rowNum): # 忽略DC的消耗 if i == 1: pass else: consumes.append(0 if table.cell_value(i, 3) == '/' else table.cell_value(i, 3)) return consumes #%% 获得矩阵A def get_A_matrix(data): A = np.ones([29,29], dtype = float) diagonal = np.eye(29) for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] A = A - diagonal return A #%% def get_b_maatrix(data): b = np.ones([29,1], dtype=float) for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] return b #%% 数值解 def numerical(data): data['velocity'] = 50 data['dst'] = 11469 data['r'] = 200 data['f'] = 10 A = get_A_matrix(data) b = get_b_maatrix(data) x = linalg.solve(A, b) return x #%% 符号解决方案 def symbolic(data): data['velocity'] = sympy.symbols("v", integer = True) data['dst'] = 12100 data['r'] = sympy.symbols("r", integer = True) data['f'] = sympy.symbols("f", integer = True) # 获取矩阵A并转移到符号矩阵M A = np.ones([29,29], dtype = float).tolist() diagonal = np.eye(29).tolist() for i in range(29): for j in range(29): A[i][j] = data['consumes'][j] / data['r'] - diagonal[i][j] M = sympy.Matrix(A) # 得到矩阵b并转移到符号矩阵b b = np.ones([29,1], dtype=float).tolist() for i in range(29): b[i][0] = -data['dst']*data['consumes'][i]/data['velocity']+data['f'] for j in range(29): b[i][0] = b[i][0] + data['f']*data['consumes'][i]/data['r'] b = sympy.Matrix(b) # LU solver x = M.LUsolve(b) return x #%% 主功能 if name == 'main': data = {} data['consumes'] = read_data_model() options = {"numerical":1, "symbolic":2} option = 1 if option == options['numerical']: x = numerical(data) print(x) elif option == options['symbolic']: x = symbolic(data) print(x) else: print("WARN!!!")

for i = 2:size(data,1) if i == 2 continue % 忽略DC的消耗 end consumes = [consumes, 0]; if data(i,4) ~= '/' consumes(end) = data(i,4); end end end %% 获取矩阵A function A = get_A_matrix(data)...

分别利用Numpy提供的zeros、eye、diag和ones函数生成大小为(4,4)的数组，其中diag函数生成数组的对角线元素值为5,、6、7、8。

使用Numpy提供的zeros、eye、diag和ones函数可以生成大小为(4,4)的数组，其中diag函数生成数组的对角线元素值为5、6、7、8的代码如下： import numpy as np # 生成全为0的数组 arr_zeros = np.zeros((4, 4)) # ...

使用arange,linspace,logspace,zeros,eye,diag,ones生成数组，数据自己定。Python

arr6 = np.diag([1, 2, 3]) # 生成一个对角线为[1, 2, 3]的2维方阵 7. ones：生成一个指定大小的数组，数组中的元素均为1。 python arr7 = np.ones((2, 3)) # 生成一个2行3列的数组，元素全为1 请...

使用arange,linspace,logspace,zeros,eye,diag,ones生成数组，数据由自己来定。Python

diag_value = np.diag([1, 2, 3]) # 创建一个对角线元素依次为1, 2, 3的矩阵 print(diag_value) 7. **ones**: 创建指定形状全1数组： python ones_array = np.ones((2, 3)) # 创建一个2x3的全1矩阵 ...

请将以下零散的代码块修改为一个完整的Python代码并将最后的结果输出改为psi随x的变化图像：function square_poten_well(x::Vector, N::Int) L = 2 V0 = -1 mat_V = zeros(N, N) for (i, xx) in enumerate(x) if abs(xx) <= L/2 mat_V[i, i] = V0 end end return mat_V end φ(k, x::Vector, N::Int) = [exp(1.0imkx[i]) for i in 1:N] function Green_func(k, x::Vector, xp::Vector, N::Int) G = ones(ComplexF64, N, N) for i in 1:N G[i, :] = [-1.0im / k * exp(1.0imkabs(x[i]-xp[j]) ) for j in 1:N] end return G end function change_of_var(node, weight, a, b, N) nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in 1:N] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in 1:N] return nop, wp end const N = 298 #节点的个数 const a = -1.5 #积分下限 const b = 1.5 #积分上限 const k_vec = 0.5:1:5.5 # 波数k的取值

if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return [np.exp(1.0j*k*x[i]) for i in range(N)] def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128) for i in...

如下：请根据这些数据，按照以下步骤进行灰色马尔科夫链模型和加权灰色马尔科夫链模型的分析，用详细代码给出分析过程，代码一定要正确！并尽可能给出相应的图形展示： 1. 对数据进行预处理，以便于后续的模型分析和预测。 2. 对数据进行灰色马尔科夫链建模，得到预测值，计算模型参数。 3. 对模型预测的结果进行检验 ，包括残差检查 、关联度检验和后验差检验。 4. 划分系统状态，检验所得序列是否具有马氏性。 5. 计算灰色马尔可夫链理论下的状态转移概率矩阵。 6. 对灰色马尔科夫链模型进行预测，得到未来的状态概率分布和预测值。 8. 用加权灰色马尔科夫链模型进行建模，包括对权重的选择和调整。 9. 计算加权灰色马尔可夫链理论下的状态转移概率矩阵，对加权灰色马尔科夫链模型进行预测，得到未来的预测值。 8. 可视化以上所有的预测结果。 data close 2023-2-1 264.89 2023-2-2 258.94 2023-2-3 253.44 2023-2-6 250.33 2023-2-7 248.94 2023-2-8 248.45 2023-2-9 251.66 2023-2-10 247.75 2023-2-13 255.56 2023-2-14 250.58 2023-2-15 249.22 2023-2-16 246.22 2023-2-17 233.44 2023-2-20 233.59 2023-2-21 230.56 2023-2-22 227.48 2023-2-23 229.57 2023-2-24 225.22 2023-2-27 222.83 2023-2-28 224.39

B = np.ones((n-1, 2)) B[:, 1] = -1 * np.arange(1, n) Y = df['close'][1:].values 接着，可以使用最小二乘法求解出参数a和u，并计算出残差序列e。代码如下： python a, u = np.dot(np.dot(np.linalg.inv...

3. 定义一个矩阵A，对角线为[1 2 3]； 用函数ones输出一个3×2的矩阵B，元素全为pi； 将矩阵A与B合并成一个三行五列的矩阵C； 并提取矩阵C的第三到第五列元素，作为矩阵D； 最后提取矩阵D的主对角线往左下角的第一条对角线的元素。

D = C[:, 2:5] print("Matrix D (third to fifth columns):") print(D) 5. 最后，提取矩阵D的主对角线往左下角的第一条对角线的元素。由于是从第三列开始，所以实际是对角线上从第二个元素开始直到结束的...

1、生成一个0到100之间，步长为10的解置数列 2、生成一个在50到60之间，包含10个元索的线性等间距数组 3.生成一个5行4列的单位矩阵，要求对角线向上偏移2个单1 4.生成一个50到100之间，四行三列的随机整数数组

diagonal = np.diag(np.ones(4, dtype=int), k=+2) new_matrix = np.where(diagonal == 0, matrix, diagonal) 4. 生成一个50到100之间，四行三列的随机整数数组，同样使用numpy库的random.randint()函数： ...

from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier from pypfopt import risk_models from pypfopt import expected_returns yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight1.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True) # 设置无风险回报率为0 risk_free = 0 # 计算每项资产的夏普比率 RandomPortfolios['Sharpe'] = (RandomPortfolios.Returns - risk_free) / RandomPortfolios.Volatility # 绘制收益-标准差的散点图，并用颜色描绘夏普比率 plt.scatter(RandomPortfolios.Volatility, RandomPortfolios.Returns, c=RandomPortfolios.Sharpe) plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.show()修改后面的代码，与前面匹配

weights = np.random.dirichlet(np.ones(len(yuce.columns)), n_samples) returns = weights.dot(mu3) volatility = np.sqrt(np.diag(weights @ S3 @ weights.T)) df = pd.DataFrame({'Returns': returns, '...

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上市公司股价崩盘风险是指股价突然大幅下跌的可能性。这种风险可能由多种因素引起，包括公司的财务状况、市场环境、政策变化、投资者情绪等。 测算方式：参考《管理世界》许年行老师和《中国工业经济》吴晓晖老师的做法，使用负收益偏态系数(NCSKEW)和股票收益上下波动比率(DUVOL)度量股价崩盘风险。 数据共52234个样本，包含do文件、excel数据和参考文献。 相关数据指标 stkcd、证券代码、year、NCSKEW、DUVOL、Crash、Ret、Sigma、证券代码、交易周份、周个股交易金额、周个股流通市值、周个股总市值、周交易天数、考虑现金红利再投资的周个股回报率、市场类型、周市场交易总股数、周市场交易总金额、考虑现金红利再投资的周市场回报率（等权平均法）、不考虑现金红利再投资的周市场回报率（等权平均法）、考虑现金红利再投资的周市场回报率（流通市值加权平均法）、不考虑现金红利再投资的周市场回报率（流通市值加权平均法）、考虑现金红利再投资的周市场回报率（总市值加权平均法）、不考虑现金红利再投资的周市场回报率（总市值加权平均法）、计算周市场回报率的有效公司数量、周市场流通市值、周
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IEEE-STD-1588-2008 标准文档（英文版），里面有关PTP profile关于1588-2008的各种定义
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SC1235设计应用指南_V1.2.pdf

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CG2H40010F PDK文件

CREE公司CG2H40010F功率管的PDK文件。用于ADS的功率管仿真。

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Droste：探索Scala中的递归方案

标题和描述中都提到的“droste”和“递归方案”暗示了这个话题与递归函数式编程相关。此外，“droste”似乎是指一种递归模式或方案，而“迭代是人类，递归是神圣的”则是一种比喻，强调递归在编程中的优雅和力量。为了更好地理解这个概念，我们需要分几个部分来阐述。 首先，要了解什么是递归。在计算机科学中，递归是一种常见的编程技术，它允许函数调用自身来解决问题。递归方法可以将复杂问题分解成更小、更易于管理的子问题。在递归函数中，通常都会有一个基本情况（base case），用来结束递归调用的无限循环，以及递归情况（recursive case），它会以缩小问题规模的方式调用自身。 递归的概念可以追溯到数学中的递归定义，比如自然数的定义就是一个经典的例子：0是自然数，任何自然数n的后继者（记为n+1）也是自然数。在编程中，递归被广泛应用于数据结构（如二叉树遍历），算法（如快速排序、归并排序），以及函数式编程语言（如Haskell、Scala）中，它提供了强大的抽象能力。 从标签来看，“scala”，“functional-programming”，和“recursion-schemes”表明了所讨论的焦点是在Scala语言下函数式编程与递归方案。Scala是一种多范式的编程语言，结合了面向对象和函数式编程的特点，非常适合实现递归方案。递归方案（recursion schemes）是函数式编程中的一个高级概念，它提供了一种通用的方法来处理递归数据结构。 递归方案主要分为两大类：原始递归方案（原始-迭代者）和高级递归方案（例如，折叠（fold）/展开（unfold）、catamorphism/anamorphism）。 1. 原始递归方案（primitive recursion schemes）： - 原始递归方案是一种模式，用于定义和操作递归数据结构（如列表、树、图等）。在原始递归方案中，数据结构通常用代数数据类型来表示，并配合以不变性原则（principle of least fixed point）。 - 在Scala中，原始递归方案通常通过定义递归类型类（如F-Algebras）以及递归函数（如foldLeft、foldRight）来实现。 2. 高级递归方案： - 高级递归方案进一步抽象了递归操作，如折叠和展开，它们是处理递归数据结构的强大工具。折叠允许我们以一种“下降”方式来遍历和转换递归数据结构，而展开则是“上升”方式。 - Catamorphism是将数据结构中的值“聚合成”单一值的过程，它是一种折叠操作，而anamorphism则是从单一值生成数据结构的过程，可以看作是展开操作。 - 在Scala中，高级递归方案通常与类型类（如Functor、Foldable、Traverse）和高阶函数紧密相关。 再回到“droste”这个词，它很可能是一个递归方案的实现或者是该领域内的一个项目名。根据文件名称“droste-master”，可以推测这可能是一个仓库，其中包含了与递归方案相关的Scala代码库或项目。 总的来说，递归方案和“droste”项目都属于高级函数式编程实践，它们为处理复杂的递归数据结构提供了一种系统化和模块化的手段。在使用Scala这类函数式语言时，递归方案能帮助开发者写出更简洁、可维护的代码，同时能够更安全、有效地处理递归结构的深层嵌套数据。
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Simulink DLL性能优化：实时系统中的高级应用技巧

# 摘要 本文全面探讨了Simulink DLL性能优化的理论与实践，旨在提高实时系统中DLL的性能表现。首先概述了性能优化的重要性，并讨论了实时系统对DLL性能的具体要求以及性能评估的方法。随后，详细介绍了优化策略，包括理论模型和系统层面的优化。接着，文章深入到编码实践技巧，讲解了高效代码编写原则、DLL接口优化和
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rust语言将文本内容转换为音频

Rust是一种系统级编程语言，它以其内存安全性和高性能而闻名。虽然Rust本身并不是专门用于音频处理的语言，但它可以与其他库配合来实现文本转音频的功能。通常这种任务需要借助外部库，比如`ncurses-rs`（控制台界面库）结合`wave`、`audio-kit-rs`等音频处理库，或者使用更专业的第三方库如`flac`、`opus`等进行编码。 以下是使用Rust进行文本转音频的一个简化示例流程： 1. 安装必要的音频处理库：首先确保已经安装了`cargo install flac wave`等音频编码库。 2. 导入库并创建音频上下文：导入`flac`库，创建一个可以写入FLAC音频
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安卓蓝牙技术实现照明远程控制

标题《基于安卓蓝牙的远程控制照明系统》指向了一项技术实现，即利用安卓平台上的蓝牙通信能力来操控照明系统。这一技术实现强调了几个关键点：移动平台开发、蓝牙通信协议以及照明控制的智能化。下面将从这三个方面详细阐述相关知识点。 **安卓平台开发** 安卓（Android）是Google开发的一种基于Linux内核的开源操作系统，广泛用于智能手机和平板电脑等移动设备上。安卓平台的开发涉及多个层面，从底层的Linux内核驱动到用户界面的应用程序开发，都需要安卓开发者熟练掌握。 1. **安卓应用框架**：安卓应用的开发基于一套完整的API框架，包含多个模块，如Activity（界面组件）、Service（后台服务）、Content Provider（数据共享）和Broadcast Receiver（广播接收器）等。在远程控制照明系统中，这些组件会共同工作来实现用户界面、蓝牙通信和状态更新等功能。 2. **安卓生命周期**：安卓应用有着严格的生命周期管理，从创建到销毁的每个状态都需要妥善管理，确保应用的稳定运行和资源的有效利用。 3. **权限管理**：由于安卓应用对硬件的控制需要相应的权限，开发此类远程控制照明系统时，开发者必须在应用中声明蓝牙通信相关的权限。 **蓝牙通信协议** 蓝牙技术是一种短距离无线通信技术，被广泛应用于个人电子设备的连接。在安卓平台上开发蓝牙应用，需要了解和使用安卓提供的蓝牙API。 1. **蓝牙API**：安卓系统通过蓝牙API提供了与蓝牙硬件交互的能力，开发者可以利用这些API进行设备发现、配对、连接以及数据传输。 2. **蓝牙协议栈**：蓝牙协议栈定义了蓝牙设备如何进行通信，安卓系统内建了相应的协议栈来处理蓝牙数据包的发送和接收。 3. **蓝牙配对与连接**：在实现远程控制照明系统时，必须处理蓝牙设备间的配对和连接过程，这包括了PIN码验证、安全认证等环节，以确保通信的安全性。 **照明系统的智能化** 照明系统的智能化是指照明设备可以被远程控制，并且可以与智能设备进行交互。在本项目中，照明系统的智能化体现在能够响应安卓设备发出的控制指令。 1. **远程控制协议**：照明系统需要支持一种远程控制协议，安卓应用通过蓝牙通信发送特定指令至照明系统。这些指令可能包括开/关灯、调整亮度、改变颜色等。 2. **硬件接口**：照明系统中的硬件部分需要具备接收和处理蓝牙信号的能力，这通常通过特定的蓝牙模块和微控制器来实现。 3. **网络通信**：如果照明系统不直接与安卓设备通信，还可以通过Wi-Fi或其它无线技术进行间接通信。此时，照明系统内部需要有相应的网络模块和协议栈。 **相关技术实现示例** 在具体技术实现方面，假设我们正在开发一个名为"LightControl"的安卓应用，该应用能够让用户通过蓝牙与家中的智能照明灯泡进行交互。以下是几个关键步骤： 1. **用户界面设计**：设计简洁直观的用户界面，提供必要的按钮和指示灯，用于显示当前设备状态和发送控制指令。 2. **蓝牙操作实现**：编写代码实现搜索蓝牙设备、配对、建立连接及数据传输的功能。安卓应用需扫描周围蓝牙设备，待用户选择相应照明灯泡后，进行配对和连接，之后便可以发送控制指令。 3. **指令解码与执行**：照明设备端需要有对应的程序来监听蓝牙信号，当接收到特定格式的指令时，执行相应的控制逻辑，如开启/关闭电源、调节亮度等。 4. **安全性考虑**：确保通信过程中的数据加密和设备认证，防止未授权的访问或控制。 在技术细节上，开发者需要对安卓开发环境、蓝牙通信流程有深入的了解，并且在硬件端具备相应的编程能力，以保证应用与硬件的有效对接和通信。 通过上述内容的详细阐述，可以看出安卓蓝牙远程控制照明系统的实现是建立在移动平台开发、蓝牙通信协议和智能化硬件控制等多个方面的综合技术运用。开发者需要掌握的不仅仅是编程知识，还应包括对蓝牙技术的深入理解和对移动设备通信机制的全面认识。
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【Simulink DLL集成】：零基础快速上手，构建高效模型策略

# 摘要 本文综合介绍了Simulink模型与DLL（动态链接库）的集成过程，详细阐述了从模型构建基础到DLL集成的高级策略。首先概述了Simulink模型构建的基本概念、参数化和仿真调试方法。接着，深入探讨了DLL的基础知识、在Simulink中的集成
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cent os7开启syslog外发服务脚本

在CentOS 7中，可以通过配置`rsyslog`服务来开启syslog外发服务。以下是一个示例脚本，用于配置`rsyslog`并将日志发送到远程服务器： ```bash #!/bin/bash # 配置rsyslog以将日志发送到远程服务器 REMOTE_SERVER="192.168.1.100" # 替换为实际的远程服务器IP REMOTE_PORT=514 # 替换为实际的远程服务器端口 # 备份原有的rsyslog配置文件 sudo cp /etc/rsyslog.conf /etc/rsyslog.conf.bak # 添加远程服务器配置 echo -e "\n# R
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Java通过jacob实现调用打印机打印Word文档方法

知识点概述： 本文档提供了在Java程序中通过使用jacob（Java COM Bridge）库调用打印机打印Word文档的详细方法。Jacob是Java的一个第三方库，它实现了COM自动化协议，允许Java应用程序与Windows平台上的COM对象进行交互。使用Jacob库，Java程序可以操作如Excel、Word等Microsoft Office应用程序。 详细知识点： 1. Jacob简介： Jacob是Java COM桥接库的缩写，它是一个开源项目，通过JNI（Java Native Interface）调用本地代码，实现Java与Windows COM对象的交互。Jacob库的主要功能包括但不限于：操作Excel电子表格、Word文档、PowerPoint演示文稿以及调用Windows的其他组件或应用程序等。 2. Java与COM技术交互的必要性： 在Windows平台上，许多应用程序（尤其是Microsoft Office系列）是基于COM组件构建的。传统上，这些组件只能被Visual Basic、C++等本地Windows应用程序访问。通过Jacob这样的桥接库，Java程序员能够在不离开Java环境的情况下利用这些COM组件的功能，拓展Java程序的功能。 3. 安装和配置Jacob库： 要使用Jacob库，开发者需要下载jacob.jar和相应的jacob-1.17-M2-x64.dll文件，并将其添加到Java项目的类路径（classpath）和系统路径（path）中。注意，这些文件的版本号（如1.17-M2）和架构（如x64）可能会有所不同，需要根据实际使用的Java环境和操作系统来选择正确的版本。 4. Word文档的创建和打印： 在利用Jacob库调用Word打印功能之前，开发者需要具备如何使用Word COM对象创建和操作Word文档的知识。这通常涉及到使用Word的Application对象来打开或创建一个新的Document对象，然后向文档中添加内容，如文本、图片等。操作完成后，可以调用Word的打印功能将文档发送到打印机。 5. 打印机调用的实现： 在文档内容操作完成后，可以通过Word的Document对象的PrintOut方法来调用打印机进行打印。PrintOut方法提供了一系列参数以定制打印任务，例如打印机名称、打印范围、打印份数等。Java程序通过调用这个方法，即可实现自动化的文档打印任务。 6. Java代码实现： 虽然原始文档没有提供具体的Java代码示例，开发者通常需要使用Java的反射机制来加载jacob.dll库，创建和操作COM对象。示例代码大致如下： ```java import com.jacob.activeX.ActiveXComponent; import com.jacob.com.Dispatch; import com.jacob.com.Variant; public class WordPrinter { public void printWordDocument(String fileName) { ActiveXComponent word = new ActiveXComponent("Word.Application"); Dispatch docs = word.getProperty("Documents").toDispatch(); // 打开或创建Word文档 Dispatch doc = Dispatch.invoke(docs, "Open", "ActiveX", new Variant[] { new Variant(fileName), new Variant(false), new Variant(false) }, new int[1]).toDispatch(); // 打印Word文档 Dispatch.invoke(doc, "PrintOut", "ActiveX", new Variant[0], new int[1]); // 清理 Dispatch.call(word, "Quit"); word.release(); } } ``` 7. 异常处理和资源管理： 在使用Jacob库与COM对象交互时，需要注意资源的管理与异常的处理。例如，在操作Word文档之后，需要确保Word应用程序被正确关闭，以避免造成资源泄露。同样，任何出现的异常（如COM对象调用失败、打印任务取消等）都应当得到妥善处理，以保证程序的健壮性。 总结： 本文档涉及的知识点主要围绕在Java中通过Jacob库调用COM对象来实现Word文档的打印功能。介绍了Jacob库的用途、配置以及如何操作Word文档和打印机。开发者在实际应用中需要根据具体的项目需求和环境配置来编写相应的代码实现。对于不熟悉COM编程的Java开发者，理解和掌握Jacob的使用将是一项有价值的技术扩展。