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size(path,1)
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时间: 2024-04-09 10:31:31
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Path-length
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有向网络平均路径长度matlab代码,自己编的,希望有用
`size(path, 1)` 是一个MATLAB代码,用于返回矩阵 `path` 的行数。 具体而言,`size(path, 1)` 返回矩阵 `path` 的行数。这个函数在处理矩阵或数组时非常常用,可以用来确定矩阵的维度信息。 注意:`path` 是一个变量名,可以是任何定义过的矩阵或数组。
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Pathjs方法一览表1
尽管官方网址pathjs.skyogo.com在2018年1月才正式发布,但其核心功能已经在相关文档中有所概述。这个库提供了一系列的方法,使得开发者能够更方便地创建、展示、隐藏、删除以及获取UI控件的值。 1. **pathjsCreate*...
Path类与Directory类与File类对路径/目录/文件的操作实例
如果有一个路径字符串"c:\\abc\\1.txt",调用Path.ChangeExtension(path, "avi")后,路径字符串将变为"c:\\abc\\1.avi"。另外,***bine()方法用于合并两个路径,这在处理路径时很有用,因为它能够自动处理路径分隔符...
figure path = path + repmat(S- [1 1] ,size(path,1),1); drawPath(path,G0,0)
接下来,将路径path中每个点的坐标都向左上角平移一个单位,再将其存储在变量path中。这个平移操作的目的是将路径从图像坐标系转换到网格坐标系。最后,使用函数drawPath()将路径path在网格G0上绘制出来,并显示在...
function drawPath(path,G,flag) xGrid=size(G,2); drawShanGe(G,flag) hold on title('基于蜣螂优化算法的栅格地图机器人路径规划') set(gca,'XtickLabel','') set(gca,'YtickLabel','') L=size(path,1); Sx=path(1,1)-0.5; Sy=path(1,2)-0.5; plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',5,'LineWidth',5); % 起点 for i=1:L-1 plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'k-','LineWidth',1.5,'markersize',10) hold on pause(0.5) end Ex=path(end,1)-0.5; Ey=path(end,2)-0.5; plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5);
这个函数是用来绘制路径图像的,其中path是路径矩阵,G是地图,flag是是否绘制障物的标志。函数没有输出,而是图像中显示路径和地图。 函数首先据flag参数绘制地图的障碍物然后绘制起点和终点,并设置图像标题和...
代码解释:function [childPath] = crossover(parent1Path, parent2Path, prob) % 交叉 random = rand(); if prob >= random [l, length] = size(parent1Path); childPath = zeros(l,length); setSize = floor(length/2) -1; offset = randi(setSize); for i=offset:setSize+offset-1 childPath(1,i) = parent1Path(1,i); end iterator = i+1; j = iterator; while any(childPath == 0) if j > length j = 1; end if iterator > length iterator = 1; end if ~any(childPath == parent2Path(1,j)) childPath(1,iterator) = parent2Path(1,j); iterator = iterator + 1; end j = j + 1; end else childPath = parent1Path; end end
接下来,计算集合的大小 setSize,该集合是 parent1Path 中需要交叉的元素索引的范围。这里使用了 floor(length/2)-1 来确定集合大小。然后,使用 randi(setSize) 随机生成一个偏移量 offset,用于确定从哪个索引...
void ControlComply::SetPathPlanData(robot::path_plan_msg path_plan_t) { ROS_INFO("receive plan path start ..., path size : %d,path id : %d", path_plan_t.x.size(), mPathid); XYZ_COOR_S xyz_temp; vector<XYZ_COOR_S> src_path; if (path_plan_t.x.size() != path_plan_t.y.size()) return; src_path.clear(); mSpeed = path_plan_t.desireSpeed; mPathid = path_plan_t.Path_Id; mPathsafety = path_plan_t.safety; mPlanspeed = path_plan_t.planspeed;
- 将path_plan_t对象中的Path_Id赋值给成员变量mPathid。 - 将path_plan_t对象中的safety赋值给成员变量mPathsafety。 - 将path_plan_t对象中的planspeed赋值给成员变量mPlanspeed。 根据代码的...
解释path = shortestpath(G,1,size(nodes,1));
这段代码是在使用最短路径算法计算从图G中节点1到所有其他节点的最短路径,其中size(nodes,1)是节点的总数。计算完成后,path就是一个大小为size(nodes,1)的向量,其中第i个元素表示从节点1到节点i的最短路径。
将# 计算压缩前图像大小 original_size = os.path.getsize('your_image_path.png') # 计算压缩后图像大小 compressed_size = os.path.getsize('compressed_image.jpg') # 计算压缩率 compression_ratio = compressed_size / original_size输出
当您完成了JPEG图像压缩和计算压缩率后,可以使用以下代码将结果输出: python print('原图像大小:', original_size) ...请确保将original_size和compressed_size设置为字节为单位的整数值。
path.remove(path.size() - 1);有错吗
不是错误,这是一条正确的 C++ 语句。其中,path 是一个 vector,而 size...如果 path 为空,那么 path.size() - 1 会得到一个负数,调用 remove() 函数会出错。因此,在使用这条语句之前,应该先判断 path 是否为空。
x6 path1 vv=abs(path-path1); [mm,nn]=size(vv); sumvv=0; for i=1:1:mm for j=1:1:nn if vv(i,j)~=0; sumvv=sumvv+1; end end end
这段代码计算了两个路径矩阵path和path1之间的差异,并统计了差异矩阵中非零元素的个数。 以下是对代码的解释: 1. vv=abs(path-path1):计算路径矩阵path和path1之间的差异,使用abs函数取绝对值,将结果保存...
for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist."
具体地,代码使用一个for循环遍历当前批次中的所有图像路径,并使用os.path.exists函数检查每个文件是否存在。如果文件不存在,则程序会抛出一个异常,异常信息为file: '{img_path}' dose not exist.。 这段...
path = QPainterPath() matrix = QTransform() matrix.scale(size / 200, size / 200) path = matrix.map(path)中文解释
matrix.scale(size / 200, size / 200) 缩放变换矩阵,将其缩放为给定大小的比例,size为给定大小 path = matrix.map(path) 将绘制路径对象应用变换矩阵,将其缩放为给定大小的比例。最终返回一个新的绘制路径对象...
解释这段代码:public void printCurrentPath() { int[][] matrix = new int[size][size]; for(int i = 0; i < size; i++) { for(int j = 0; j < size; j++) { matrix[i][j] = 0; } } for(int i = 0; i < currentPath.size()-1; i++) { matrix[currentPath.get(i).getRow()][currentPath.get(i).getCol()]=1; } matrix[currentPath.get(currentPath.size()-1).getRow()][currentPath.get( currentPath.size()-1).getCol()]=2; for(int i = 0; i <= size - 1; i++) { for(int j = 0; j <= size - 1; j++) { if(matrix[i][j] == 0){ System.out.print("- "); } if(matrix[i][j] == 1){ System.out.print("+ "); } if(matrix[i][j] == 2){ System.out.print("* "); } } System.out.println(); } }
接着,该方法遍历当前路径对象(currentPath)中的所有元素,将路径上的点在matrix中标记为1,最后将路径的终点标记为2。 完成标记后,该方法再次遍历matrix数组,根据标记值打印相应的符号(-表示空格,+表示...
os.path.getsize(path)==self.SIZES[0]怎么理解
os.path.getsize(path)是Python中获取文件大小的函数,它可以返回指定文件的大小,单位是字节(bytes)。这个函数需要传入一个文件路径作为参数,它会返回这个文件的大小。 self.SIZES[0]是一个列表(list)或...
for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]:
其中,ids * batch_size 表示起始索引,(ids + 1) * batch_size 表示结束索引,batch_size 表示每个批次的大小。这行代码的作用是将图片路径列表分批次处理,每个批次的大小为 batch_size。在处理过程中,程序会处理...
data=[21 36, 32 32, 21 31, 34 34, 32 17, 23 25, 30 29, 35 22, 23 19, 35 26, 24 15, 25 19, 21 15, 20 38, 31 28, 34 20, 31 20, 20 22, 25 13, 26 38, 22 34, 20 33, 31 33, 23 14, 22 13, 34 27, 22 24, 27 11, 33 23, 22 38]; xy=data(:,:); dist=pdist2(xy,xy,'euclidean'); n=size(xy,1); path=perms(1:n); len=zeros(size(path,1),1); for i=1:size(path,1) for j=1:n-1 len(i)=len(i)+dist(path(i,j),path(i,j+1)); end len(i)=len(i)+dist(path(i,n),path(i,1)); end [minlen,minidx]=min(len); optpath=path(minidx,:); optxy=xy(optpath,:); route=[optxy,optxy(1,:)]这个程序有什么问题
len=zeros(size(path,1),1); for i=1:size(path,1) for j=1:n-1 len(i)=len(i)+dist(path(i,j),path(i,j+1)); end len(i)=len(i)+dist(path(i,n),path(i,1)); end [minlen,minidx]=min(len); optpath=path...
void ControlComply::CalcuPathCurve(vector<XYZ_COOR_S>& path_list) { int size = path_list.size(); float curve_temp = 0; if (size == 0) return; for (int i = 0; i < (size - 2); ++i) { if (i < size - 12) { float iTemp = 0; int count = 0; float length = 0; for (int j = i; j < i + 11; ++j) { float sub = path_list.at(j + 1).heading - path_list.at(j).heading; if (sub < 0) count++; iTemp += sub; length += 0.1; } if (iTemp > 180) iTemp -= 360; else if (iTemp < -180) iTemp += 360; curve_temp = iTemp * M_PI / 180 / length; if (curve_temp < 0) curve_temp = -1 * curve_temp; path_list.at(i).curvature = curve_temp; } } for (int i = size - 1; i > (size - 13); i--) { path_list.at(i).curvature = path_list.at(size - 13).curvature; } }
首先,获取向量path_list的大小,并将其赋值给变量size。 接下来,检查向量大小是否为0,如果是则直接返回,不进行后续的计算。 然后,使用一个循环遍历向量中的元素,从索引0到(size - 2)。在循环中,通过...
解释这段代码:panelShow.removeAll(); int currentSize = c.getSelectedIndex()+3; ArrayList<SquarePoint> currentPath = squareTraversal.getCurrentPath();//遍历过程中当前的路径 System.out.println(currentPath.size()); if(currentPath.size()<currentSize*currentSize+3){// int[][] flag = new int[currentSize][currentSize];//用来判断各个点的状态(是否被遍历) for(int i = 0;i < currentSize;i++) for(int j=0;j<currentSize;j++){ flag[i][j]=0; } for(int i=0;i<currentPath.size()-1;i++){ flag[currentPath.get(i).getRow()][currentPath.get(i).getCol()]=1; } flag[currentPath.get(currentPath.size()-1).getRow()][currentPath.get(currentPath.size()-1).getCol()]=2;//借鉴 for(int i=0;i<currentSize;i++){ for(int j=0;j<currentSize;j++){ if(flag[i][j]==0){//未遍历的点 JLabel lab = new JLabel(" ",JLabel.CENTER); lab.setOpaque(true);//组建设为不透明 lab.setBackground(Color.GREEN); panelShow.add(lab); } if(flag[i][j]==1){//已遍历的点 JLabel lab = new JLabel(" ",JLabel.CENTER); lab.setOpaque(true); lab.setBackground(Color.RED); panelShow.add(lab); } if(flag[i][j]==2){//正在遍历的点 JLabel lab = new JLabel(" ",JLabel.CENTER); lab.setOpaque(true); lab.setBackground(Color.BLUE); panelShow.add(lab); } } } }
然后,遍历当前路径对象currentPath,将其中的点在flag数组中标记为1,将终点标记为2。 接下来,再次遍历整个方阵,根据flag数组中的状态值添加对应的JLabel组件到面板中。如果某个点未被遍历,那么就创建一个...
model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img)
每次循环中,代码使用img_path_list中的图像路径来读取对应的图像,并使用data_transform函数对图像进行预处理。data_transform函数通常用于对输入图像进行归一化、缩放、裁剪等操作,以便将其转换为模型所...
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资源摘要信息:"MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是用于MATLAB开发环境下创建多帧彩色图像阴影的一个实用工具。该函数是MULTI_FRAME_VIEW函数的扩展版本,主要用于处理彩色和灰度图像,并且能够为多种帧创建图形阴影效果。它适用于生成2D图像数据的体视效果,以便于对数据进行更加直观的分析和展示。MULTI_FRAME_VIEWRGB 能够处理的灰度图像会被下采样为8位整数,以确保在处理过程中的高效性。考虑到灰度图像处理的特异性,对于灰度图像建议直接使用MULTI_FRAME_VIEW函数。MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数的参数包括文件名、白色边框大小、黑色边框大小以及边框数等,这些参数可以根据用户的需求进行调整,以获得最佳的视觉效果。" 知识点详细说明: 1. MATLAB开发环境:MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是为MATLAB编写的,MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言,广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等场合。在进行复杂的图像处理时,MATLAB提供了丰富的库函数和工具箱,能够帮助开发者高效地实现各种图像处理任务。 2. 图形阴影(Shadowing):在图像处理和计算机图形学中,阴影的添加可以使图像或图形更加具有立体感和真实感。特别是在多帧视图中,阴影的使用能够让用户更清晰地区分不同的数据层,帮助理解图像数据中的层次结构。 3. 多帧(Multi-frame):多帧图像处理是指对一系列连续的图像帧进行处理,以实现动态视觉效果或分析图像序列中的动态变化。在诸如视频、连续医学成像或动态模拟等场景中,多帧处理尤为重要。 4. RGB 图像处理:RGB代表红绿蓝三种颜色的光,RGB图像是一种常用的颜色模型,用于显示颜色信息。RGB图像由三个颜色通道组成,每个通道包含不同颜色强度的信息。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中,可以处理彩色图像,并生成彩色图阴影,增强图像的视觉效果。 5. 参数调整:在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中,用户可以根据需要对参数进行调整,比如白色边框大小(we)、黑色边框大小(be)和边框数(ne)。这些参数影响着生成的图形阴影的外观,允许用户根据具体的应用场景和视觉需求,调整阴影的样式和强度。 6. 下采样(Downsampling):在处理图像时,有时会进行下采样操作,以减少图像的分辨率和数据量。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中,灰度图像被下采样为8位整数,这主要是为了减少处理的复杂性和加快处理速度,同时保留图像的关键信息。 7. 文件名结构数组:MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数使用文件名的结构数组作为输入参数之一。这要求用户提前准备好包含所有图像文件路径的结构数组,以便函数能够逐个处理每个图像文件。 8. MATLAB函数使用:MULTI_FRAME_VIEWRGB函数的使用要求用户具备MATLAB编程基础,能够理解函数的参数和输入输出格式,并能够根据函数提供的用法说明进行实际调用。 9. 压缩包文件名列表:在提供的资源信息中,有两个压缩包文件名称列表,分别是"multi_frame_viewRGB.zip"和"multi_fram_viewRGB.zip"。这里可能存在一个打字错误:"multi_fram_viewRGB.zip" 应该是 "multi_frame_viewRGB.zip"。需要正确提取压缩包中的文件,并且解压缩后正确使用文件名结构数组来调用MULTI_FRAME_VIEWRGB函数。
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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