dd = cell2mat(aa(:,9)); dd = reshape(dd,3,Day_Points); dd = dd'; dd_N = sqrt(sum(dd.*dd,2)); CHAMP_FGM_SCAL_N(1+Day_Points*(ii-1):Day_Points*ii,:) = dd_N; CHAMP_FGM_SCAL_VEC(1+Day_Points*(ii-1):Day_Points*ii,:) = dd;

时间: 2024-04-22 08:25:32 浏览: 161
这部分代码的作用是对变量 `dd` 进行一系列操作，并将结果存储在 `CHAMP_FGM_SCAL_N` 和 `CHAMP_FGM_SCAL_VEC` 中。 具体解释如下： - `dd = cell2mat(aa(:,9));` 将 `aa` 中的第 9 列数据转换为矩阵形式，并将结果存储在变量 `dd` 中。`aa(:,9)` 表示选择 `aa` 的所有行和第 9 列的数据。 - `dd = reshape(dd,3,Day_Points);` 将 `dd` 的形状重新调整为 3 行 `Day_Points` 列的矩阵。 - `dd = dd';` 将 `dd` 进行转置操作，即将行和列进行交换。 - `dd_N = sqrt(sum(dd.*dd,2));` 计算 `dd` 矩阵每行元素的平方和开方，得到一个列向量，并将结果存储在变量 `dd_N` 中。 - `CHAMP_FGM_SCAL_N(1+Day_Points*(ii-1):Day_Points*ii,:) = dd_N;` 将变量 `dd_N` 的值赋给 `CHAMP_FGM_SCAL_N` 的指定行范围（根据索引计算得到）。这行代码将 `dd_N` 的值复制到 `CHAMP_FGM_SCAL_N` 矩阵的相应位置。 - `CHAMP_FGM_SCAL_VEC(1+Day_Points*(ii-1):Day_Points*ii,:) = dd;` 将变量 `dd` 的值赋给 `CHAMP_FGM_SCAL_VEC` 的指定行范围（根据索引计算得到）。这行代码将 `dd` 的值复制到 `CHAMP_FGM_SCAL_VEC` 矩阵的相应位置。 总的来说，这段代码的目的是通过一系列操作处理变量 `dd`，并将结果分别存储在 `CHAMP_FGM_SCAL_N` 和 `CHAMP_FGM_SCAL_VEC` 中的指定位置。 如果还有其他问题，请随时提问！
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cv::Mat distorted_points = cv::Mat::zeros(1, rows * cols, CV_64FC2); // 一样的，为什么会这样呢？ cv::fisheye::distortPoints(undistorted_mat, distorted_points, K, D, 0); // 这里自己写一下吧 确实有些问题 cv::Mat distorted_map = distorted_points; cv::Mat map = distorted_map.reshape(0, rows); map.convertTo(map, CV_32FC2); perspective_map = map;

然后将distorted_points矩阵赋值给distorted_map矩阵，再使用reshape()函数将distorted_map矩阵变形为rows x cols大小的矩阵，并将数据类型转换为CV_32FC2。最终，将变形后的矩阵赋值给perspective_map...

bool isPolygonInside(const std::vector<cv::Point>& polygon1, const std::vector<cv::Point>& polygon2, double& outsideArea) { // Check if all vertices of polygon1 are inside polygon2 for (const auto& vertex : polygon1) { double distance = cv::pointPolygonTest(polygon2, vertex, true); if (distance < 0) { // Vertex is outside polygon2 // Calculate area of polygon1 outside polygon2 cv::Mat polygon1Mat = cv::Mat(polygon1).reshape(1); cv::Mat polygon2Mat = cv::Mat(polygon2).reshape(1); cv::Mat intersectionMat; cv::intersectConvexConvex(polygon1Mat, polygon2Mat, intersectionMat); //if (cv::countNonZero(intersectionMat) == 0) std::vector<cv::Point2f> intersectionPolygon; intersectionMat.reshape(2).copyTo(intersectionPolygon); double intersectionArea = std::abs(cv::contourArea(intersectionPolygon)); double polygon1Area = std::abs(cv::contourArea(polygon1)); outsideArea = polygon1Area - intersectionArea; return false; } } // All vertices of polygon1 are inside polygon2 return true; } 上述代码正确吗

cv::fillConvexPoly(intersectionMat, polygon2 - rect2.tl(), cv::Scalar(0), cv::LINE_AA); std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; cv::findContours(intersectionMat, contours, cv::RETR_EXTERNAL, ...

path = ("C:\Users\Administrator\Desktop\MGM\0330MGM_instructions_files\try3_0519_PDS_Geoscience\cartOrder\cartorder\REF_26_3.mat") load('wavelengths.mat'); load(path); size_ref_1 = size(Ph,1); size_ref_2 = size(Ph,2); Ph = permute(Ph, [3,2,1]); Ph = Ph(:,:,:); Ph = reshape(Ph, size(Ph,1), size(Ph,2)*size(Ph,3)); data = zeros(size(Ph,1), size(Ph,2)+1); wavelengths = reshape(wavelengths, [], 1); % 将 wavelengths 转换为 n 行 1 列的矩阵data(:, 1) = wavelengths; data(:, 1) = wavelengths; data(:, 2:end) = Ph save('output26_3_try4_0603.asc', 'data', '-ascii');代码是以上这个，怎么解决？已知原始的Ph为850*850*54

Ph = reshape(Ph, size(Ph,1), size(Ph,2)*size(Ph,3)); wavelengths = reshape(wavelengths, [], 1); data = [wavelengths, Ph]; % 将 wavelengths 和 Ph 合并为一个矩阵 save('output26_3_try4_0603.asc', 'data',...
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% load 15min data for one month load('a.mat'); % reshape data into matrix num_days = numel(data) / 96; % 96 = 24 * 4 (24 hours, 4 data points per hour) data_matrix = reshape(data, 96, num_days)'; % perform k-means clustering num_clusters = 10; % adjust this value based on the number of distinct patterns in the data [idx, centers] = kmeans(data_matrix, num_clusters); % extract cluster centers as typical day profiles typical_day_profiles = centers'; % reshape back into vector format typical_day_data = reshape(typical_day_profiles, [], 1); % save typical day data to file save('typical_day_wind_data.mat', 'typical_day_data');

这段MATLAB代码的作用是将时间尺度为15分钟的风电一个月出力数据进行聚类，提取出典型日出力数据，并将典型日数据保存到MAT文件中。 具体实现步骤如下： 1. 首先使用load函数加载一个名为"a.mat"的MAT文件，该文件...

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path = ("E:\Arcgis_0807\A_yuebiaofanyan_0322\MGM\0330MGM_instructions_files\try3_0519_PDS_Geoscience\cartOrder\cartorder\REF_0_23.mat") load('wavelengths.mat'); load(path); size_ref_1 = size(Ph,1); ...

# Transform the output vector to its initial shape given the transformation type def output_decode(vec, num, size): mat = np.reshape(vec, (size, size)) # reshape vector into matrix inv_mat = board_transform(mat, num, flag=2) vec = np.reshape(inv_mat, (1, size ** 2)) return vec[0]

这段代码是一个函数，用于将一个向量转换回它最初的形状。...然后，它将这个矩阵与一个board_transform函数的结果进行逆变换，flag参数为2表示逆变换。最后，函数将逆变换后得到的矩阵重新塑造为一个向量，并将其返回。

my_list1=input(np.array('my_list1=')) my_list2=input(np.array('my_list2=')) print(my_list2) print(my_list1) A =np.mat(my_list1) B=np.mat(my_list2) 矩阵输出只有一行怎么办

如果您的矩阵输出只有一行，可以使用reshape函数来改变矩阵的形状。例如，如果您想将一个1 x n的矩阵转换为一个n x 1的矩阵，可以使用以下代码： python A = A.reshape((-1, 1)) # 转换为n x 1的矩阵 B = B....

distance_matrix = torch.norm(points[:, index].reshape(1, 1, 3) - points, p=2, dim=-1)

reshape函数用于将(points[:, index])的形状从(3,)调整为(1, 1, 3)，以便能够与points进行广播计算。最终得到的distance_matrix是一个形状为(N, N)的矩阵，其中第i行第j列表示第i个点和第j个点之间的欧几里得距离。

import sympy as sp from sympy import Matrix sp.init_printing() def mat_simp(A): n, p = A.shape for i in range(n): for j in range(p): A[i, j] = A[i, j].simplify().expand().simplify() return A def mat(u): n = len(u) M = sp.zeros(n, n) for j in range(n): cj = sp.Matrix([int(i == j) for i in range(n)]) Mcj = cj-2*cj.dot(u)/u.norm()**2*u for i in range(n): M[i, j] = Mcj[i] return M def DecompositionQR(A): n, p = A.shape if n != p or A.det() == 0: raise Exception("Les données ne sont pas correctes") AA = A.copy() O = sp.eye(n) for i in range(n): if not AA[i+1:, i].is_zero_matrix: B = AA.copy() for j in range(i): B[j, i] = 0 Ci = sp.Matrix([int(k == i) for k in range(n)]) S = mat_simp(mat(Ci-B[:, i]/B[:, i].norm())) O = S@O AA = S@AA return O.transpose(), AA A=sp.Matrix([2, 0, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 2, 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]).reshape(5,5) DecompositionQR(A)为什么这段代码运行不出来

这段代码可能运行不出来...A = Matrix([2, 0, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 2, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).reshape(5, 5) DecompositionQR(A) 如果还是无法运行，请检查你的SymPy库是否正确安装。

import sympy as sp from sympy import Matrix def mat_simp(A): n, p = A.shape for i in range(n): for j in range(p): A[i, j] = sp.simplify(A[i, j]).expand().simplify() return A def mat(u): n = len(u) M = sp.zeros(n, n) for j in range(n): cj = sp.Matrix([int(i == j) for i in range(n)]) Mcj = cj-2*cj.dot(u)/u.norm()**2*u for i in range(n): M[i, j] = Mcj[i] return M def DecompositionQR(A): n, p = A.shape if n != p or A.det() == 0: raise Exception("Les données ne sont pas correctes") AA = A.copy() O = sp.eye(n) for i in range(n): if not AA[i+1:, i].is_zero: B = AA.copy() for j in range(i): B[j, i] = 0 Ci = sp.Matrix([int(k == i) for k in range(n)]) S = mat_simp(mat(Ci-B[:, i:i+1]/B[:, i:i+1].norm())) O = S@O AA = S@AA return O.transpose(), AA A = Matrix([2, 0, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 2, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).reshape(5, 5) DecompositionQR(A)为什么没有输出

A = Matrix([2, 0, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 1, 2, 0, 0, 2, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).reshape(5, 5) O, R = DecompositionQR(A) print("Orthogonal matrix O:") print(O) print("Upper triangular matrix R...

M=npr.multivariate_normal(mean=np.zeros((2,)),cov=corr_mat,size=50*50),r如何吧M拆成竖着的两列

M = np.random.multivariate_normal(mean=np.zeros((2,)), cov=corr_mat, size=(50, 50)) # 将M拆成两列 M1 = M[:, 0].reshape((-1, 1)) M2 = M[:, 1].reshape((-1, 1)) # 打印结果 print("M1 shape:", M1.shape) ...

# Transform the input vector given transformation type def input_encode(vec, num, size): mat = np.reshape(vec, (size, size)) # reshape vector into matrix mat = board_transform(mat, num, flag=1) vec = np.reshape(mat, (1, size ** 2)) return vec[0]

这是一个函数，它的作用是对输入的向量进行编码转换。具体来说，它将向量重塑为一个矩阵，并对该矩阵进行一些变换。其中，num参数表示变换类型，size参数表示矩阵的大小。 函数中调用了board_transform函数，它可能...

%% 读取Excel文件中的数据 filename = 'low1.xlsx'; sheet = 1; data = xlsread(filename, sheet); %% 将数据重新排列成一个4D数组 num_images = size(data, 1); image_size = [10, 10]; data_images = zeros([image_size, num_images]); for k = 1:num_images image_matrix = reshape(data(k,1:5), [], image_size(1)); % 将第二维使用空方括号，自动计算合适的大小 data_images(:,:,k) = mat2gray(image_matrix'); % 再将得到的矩阵转置并转换为图像矩阵形式 end错误使用 reshape 已知维度的乘积 10 不能被元素总数 5 整除。 出错 datazhuanhuanpig (第 11 行) image_matrix = reshape(data(k,1:5), [], image_size(1)); % 将第二维使用空方括号，自动计算合适的大小，该怎么修正，请给出修正后的代码

data_images(:,:,k) = mat2gray(image_matrix); end 其中，我们使用 numel 函数计算出元素总数，然后根据 image_size(1) 计算出每行的元素个数，从而得到需要的行数。然后我们将结果进行转置，再使用 ...

cv::Mat kpts3d_cam = object_points_mat * rmat.t() + tvec.t();报错OpenCV(3.4.10) Error: Assertion failed (type == B.type(), (type == (((5) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3)) || type == (((6) & ((1 << 3) - 1)) + (((1)-1) << 3)) || type == (((5) & ((1 << 3) - 1)) + (((2)-1) << 3)) || type == (((6) & ((1 << 3) - 1)) + (((2)-1) << 3)))) in cv::gemm, file C:\build\3_4_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\core\src\matmul.dispatch.cpp, line 337

object_points_mat = object_points_mat.reshape(1); rmat.t() = rmat.t().reshape(1); 如果您的矩阵类型已经匹配，那么您可能需要检查矩阵的维度是否正确。如果您需要更具体的帮助，请提供更多的代码和上下文...

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Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库

资源摘要信息:"arachne:基于Java的路由库" 知识点详细说明： 1. 知识点一：基于Java的路由库 - Arachne是一个基于Java开发的路由库，它允许开发者在Java环境中实现网络路由功能。 - Java在企业级应用中广泛使用，具有跨平台特性，因此基于Java的路由库能够适应多样的操作系统和硬件环境。 - 该路由库的出现，为Java开发者提供了一种新的网络编程选择，有助于在Java应用中实现复杂的路由逻辑。 2. 知识点二：简单Linux虚拟机上运行 - Arachne能够在资源受限的简单Linux虚拟机上运行，这意味着它对系统资源的要求不高，可以适用于计算能力有限的设备。 - 能够在虚拟机上运行的特性，使得Arachne可以轻松集成到云平台和虚拟化环境中，从而提供网络服务。 3. 知识点三：UDP协议与RIPv2路由协议 - Arachne实现了基于UDP协议的RIPv2（Routing Information Protocol version 2）路由协议。 - RIPv2是一种距离向量路由协议，用于在网络中传播路由信息。它规定了如何交换路由表，并允许路由器了解整个网络的拓扑结构。 - UDP协议具有传输速度快的特点，适用于RIP这种对实时性要求较高的网络协议。Arachne利用UDP协议实现RIPv2，有助于降低路由发现和更新的延迟。 - RIPv2较RIPv1增加了子网掩码和下一跳地址的支持，使其在现代网络中的适用性更强。 4. 知识点四：项目构建与模块组成 - Arachne项目由两个子项目构成，分别是arachne.core和arachne.test。 - arachne.core子项目是核心模块，负责实现路由库的主要功能；arachne.test是测试模块，用于对核心模块的功能进行验证。 - 使用Maven进行项目的构建，通过执行mvn clean package命令来生成相应的构件。 5. 知识点五：虚拟机环境配置 - Arachne在Oracle Virtual Box上的Ubuntu虚拟机环境中进行了测试。 - 虚拟机的配置使用了Vagrant和Ansible的组合，这种自动化配置方法可以简化环境搭建过程。 - 在Windows主机上，需要安装Oracle Virtual Box和Vagrant这两个软件，以支持虚拟机的创建和管理。 - 主机至少需要16 GB的RAM，以确保虚拟机能够得到足够的资源，从而提供最佳性能和稳定运行。 6. 知识点六：Vagrant Box的使用 - 使用Vagrant时需要添加Vagrant Box，这是一个预先配置好的虚拟机镜像文件，代表了特定的操作系统版本，例如ubuntu/trusty64。 - 通过添加Vagrant Box，用户可以快速地在本地环境中部署一个标准化的操作系统环境，这对于开发和测试是十分便利的。 7. 知识点七：Java技术在IT行业中的应用 - Java作为主流的编程语言之一，广泛应用于企业级应用开发，包括网络编程。 - Java的跨平台特性使得基于Java开发的软件具有很好的可移植性，能够在不同的操作系统上运行，无需修改代码。 - Java也具有丰富的网络编程接口，如Java NIO（New Input/Output），它提供了基于缓冲区的、面向块的I/O操作，适合于需要处理大量网络连接的应用程序。 8. 知识点八：网络协议与路由技术 - 理解各种网络协议是网络工程师和开发人员的基本技能之一，RIPv2是其中一种重要协议。 - 路由技术在网络架构设计中占有重要地位，它决定了数据包在网络中的传输路径。 - Arachne库的使用可以加深开发者对路由协议实现和网络架构设计的理解，帮助构建更加稳定和高效的网络系统。 通过上述知识点的介绍，我们可以看出Arachne作为一个基于Java的路由库，在技术实现、项目构建、环境配置以及网络技术等多个方面有着其独特之处，对Java开发者来说，这是一项值得学习和使用的技术资源。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩