尝试将 SCRIPT smooth 作为函数执行: C:\Users\dell\Desktop\smooth.m 出错 smooth (line 3) y_value = smooth(y);
时间: 2023-07-21 17:59:15 浏览: 50
抱歉,我无法直接执行 MATLAB 脚本。但是,我可以为您提供一些关于如何将脚本 smooth.m 转化为函数的指导。
要将脚本 smooth.m 转化为函数,您需要将脚本中的代码放入一个函数中,并且将输入参数和输出结果添加到函数定义中。以下是一个示例,说明如何将 smooth.m 脚本转化为函数:
```matlab
function y_smoothed = smooth_function(y)
% 在这里放入 smooth.m 脚本中的代码
y_smoothed = smooth(y);
end
```
将上述代码保存到一个新的 MATLAB 文件中,例如 smooth_function.m。然后,您可以通过调用该函数来执行 smooth.m 的操作:
```matlab
y_value = smooth_function(y);
```
请确保在调用 smooth_function 函数时,将正确的输入参数 y 提供给它。
相关问题
AttributeError: 'open3d.cuda.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'filter_smooth_lapacian'
这个错误表明在 `open3d.cuda.pybind.geometry.PointCloud` 对象上调用了 `filter_smooth_lapacian` 属性,但该属性不存在。
可能的原因是您正在使用的版本的 Open3D 不支持 `filter_smooth_lapacian` 方法。建议您检查您使用的 Open3D 版本,并查阅相关文档以了解支持的方法和属性。
如果您需要对点云进行平滑处理,您可以尝试使用其他方法或查看最新版本的 Open3D 是否提供了更适合您的需求的功能。
def binary_crossentropy_with_label_smoothing(y_true, y_pred, label_smoothing=0.1): # 计算平滑标签 num_classes = tf.shape(y_true)[-1] smooth_positives = 1.0 - label_smoothing smooth_negatives = label_smoothing / num_classes y_true = y_true * smooth_positives + smooth_negatives # 计算二分类交叉熵损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=y_pred, labels=y_true)) return loss
这是一个函数的定义,函数名为binary_crossentropy_with_label_smoothing,函数有三个参数:y_true、y_pred和label_smoothing。其中,y_true代表真实标签,y_pred代表预测标签,label_smoothing代表标签平滑程度的参数,默认值为0.1。函数的作用是计算带有标签平滑的二元交叉熵。
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