scale = gamma./sqrt(inputVar + epsilon); offset = beta - gamma.*inputMean./sqrt(inputVar + epsilon); Z = scale.*X + offset;

时间: 2023-04-03 12:04:08 浏览: 87
这是一个关于标准化的公式,用于将输入数据进行标准化处理。其中,gamma和beta是可学习的参数,inputMean和inputVar是输入数据的均值和方差,epsilon是一个很小的数,用于避免除以0的情况。标准化后的数据Z可以用于提高模型的训练效果。
相关问题

f = 1e6:1e5:100e6; r=3.9904e-3; D=15.8e-3; delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b);如何计算

这段代码的计算过程如下: 1. 定义频率$f$为从$1\times10^6$到$100\times10^6$,步长为$1\times10^5$的等差数列。 2. 定义导体半径$r=3.9904\times10^{-3}$,导体直径$D=15.8\times10^{-3}$。 3. 计算电磁波在导体中的衰减深度$\delta = \sqrt{\frac{1}{\pi f \mu_c \sigma_c}}$,其中$\mu_c$和$\sigma_c$分别为导体的磁导率和电导率。 4. 计算导体电阻率$\rho_c = \frac{1}{\sigma_c}$,以及导体电阻率和衰减深度的乘积$R_{solid} = \frac{1}{\pi r \delta \sigma_c}$。 5. 计算导体表面电阻$R = \frac{D}{2r} \cdot \frac{R_{solid}}{\sqrt{\left(\frac{D}{2r}\right)^2-1}}$。 6. 计算线圈自感$L_s = \frac{R}{2\pi f}$。 7. 计算线圈互感$L_m = \frac{\mu_c}{\pi} \cdot \text{acosh}\left(\frac{D}{2r}\right)$。 8. 计算线圈总感应$L = L_s + L_m$。 9. 计算线圈电容$C = \frac{\pi \epsilon}{\text{acosh}\left(\frac{D}{2r}\right)}$,其中$\epsilon$为介质常数。 10. 计算线圈电导$G = 2\pi f C \delta$。 11. 计算传输常数$\gamma = \sqrt{(R + 2\pi f L i)\cdot(G + 2\pi f C i)}$,其中$i$为虚数单位。

r=16; [hei, wid] = size(I); N = boxfilter(ones(hei, wid), r); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels. mean_I = boxfilter(I, r) ./ N; mean_p = boxfilter(p, r) ./ N; mean_Ip = boxfilter(I.*p, r) ./ N; cov_Ip = mean_Ip - mean_I .* mean_p; % this is the covariance of (I, p) in each local patch. mean_II = boxfilter(I.*I, r) ./ N; var_I = mean_II - mean_I .* mean_I; %weight epsilon=(0.001*(max(p(:))-min(p(:))))^2; r1=1; N1 = boxfilter(ones(hei, wid), r1); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels. mean_I1 = boxfilter(I, r1) ./ N1; mean_II1 = boxfilter(I.*I, r1) ./ N1; var_I1 = mean_II1 - mean_I1 .* mean_I1; chi_I=sqrt(abs(var_I1.*var_I)); weight=(chi_I+epsilon)/(mean(chi_I(:))+epsilon); gamma = (4/(mean(chi_I(:))-min(chi_I(:))))*(chi_I-mean(chi_I(:))); gamma = 1 - 1./(1 + exp(gamma)); %result a = (cov_Ip + (eps./weight).*gamma) ./ (var_I + (eps./weight)); b = mean_p - a .* mean_I; mean_a = boxfilter(a, r) ./ N; mean_b = boxfilter(b, r) ./ N; q = mean_a .* I + mean_b; end function imDst = boxfilter(imSrc, r)

这段代码实现了什么功能? 这段代码实现了导向滤波器的过程,用于图像去噪和图像锐化等。具体来说,代码中首先定义了一个窗口大小r,然后根据窗口大小r计算出每个局部块的大小N,并使用boxfilter函数对输入图像I和引导图像p进行均值滤波,得到图像的平均值mean_I和引导图像的平均值mean_p,以及图像和引导图像的乘积的平均值mean_Ip,用于计算协方差cov_Ip和方差var_I。 接着,通过设置一个权值epsilon,使用boxfilter函数对输入图像I进行均值滤波,得到图像的平均值mean_I1和平方和的平均值mean_II1,用于计算协方差的平方和chi_I。然后,根据chi_I和epsilon计算权重weight和gamma,其中gamma是一个调节因子,用于调整协方差的影响。最后,根据协方差cov_Ip、方差var_I、权重weight和调节因子gamma计算出滤波后的图像q,并输出结果。 该函数中还定义了一个名为boxfilter的函数,用于对输入图像进行均值滤波。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sympy from scipy.interpolate import interp1d gamma = 1.2 R = 8.314 T0 = 500 Q = 50 * R * T0 a0 = np.sqrt(gamma * R * T0) M0 = 6.216 P_P0 = sympy.symbols('P_P0') num = 81 x0 = np.linspace(0,1,num) t_t0 = np.linspace(0,15,num) x = x0[1:] T_T0 = t_t0[1:] h0 = [] h1 = []#创建拉姆达为1的空数组 r = [] t = [] c = [] s = [] i = 0 for V_V0 in x: n1 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 0 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=0的Hugoniot曲线方程 n2 = sympy.solve(1 / (gamma-1) * (P_P0 * V_V0 - 1) - 0.5 * (P_P0 + 1) * (1 - V_V0)- gamma * 1 * Q / a0 ** 2,P_P0)#lamuda=1的Hugoniot曲线方程 n3 = sympy.solve(-1 * P_P0 + 1 - gamma * M0 ** 2 * (V_V0 - 1),P_P0)#Reyleigh曲线方程 n4 = 12.014556 / V_V0#等温线 n5 = sympy.solve((P_P0 - 1 / (gamma+1) )* (V_V0-gamma / (gamma + 1)) - gamma / ((gamma + 1) ** 2),P_P0)#声速线 n6 = 10.6677 / np.power(V_V0,1.2)#等熵线 h0.append(n1) h1.append(n2) r.append(n3) t.append(n4) c.append(n5) s.append(n6) i = i+1 h0 = np.array(h0) h1 = np.array(h1) r = np.array(r) t = np.array(t) c = np.array(c) s = np.array(s) plt.plot(x,r,label='Rayleigh') plt.plot(x,t,color='purple',label='isothermal') plt.plot(x,s,color='skyblue',label='isentropic') a = np.where(h0 < 0) b = np.where(c < 0) h0 = np.delete(h0,np.where(h0 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 h1 = np.delete(h1,np.where(h1 < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 c = np.delete(c,np.where(c < 0)[0],axis = 0)#去除解小于0的值 x0 = np.delete(x,a,axis = 0)#对应去除x轴上错误值的坐标 x1 = np.delete(x,b,axis = 0) plt.plot(x0,h0,label='Hugoniot(lambda=0)') plt.plot(x0,h1,label='Hugoniot(lambda=1)') plt.plot(x1,c,color='yellow',label='soniclocus') plt.ylim((0,50)) plt.legend() # 显示图例 plt.xlabel('V/V0') plt.ylabel('P/P0') f1 = interp1d(x1, c.T, kind='cubic') f2 = interp1d(x,r.T,kind='cubic') f3 = interp1d(x, t.T, kind='cubic') epsilon = 0.0001 x0 = 0.56 y0 = f1(x0) - f2(x0) while abs(y0) > epsilon: df = (f1(x0 + epsilon) - f2(x0 + epsilon) - y0) / epsilon x0 -= y0 / df y0 = f1(x0) - f2(x0) plt.scatter(x0, y0, 50, color ='red') plt.show()

解释每一句class RepVggBlock(nn.Layer): def init(self, ch_in, ch_out, act='relu', alpha=False): super(RepVggBlock, self).init() self.ch_in = ch_in self.ch_out = ch_out self.conv1 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 3, stride=1, padding=1, act=None) self.conv2 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 1, stride=1, padding=0, act=None) self.act = get_act_fn(act) if act is None or isinstance(act, ( str, dict)) else act if alpha: self.alpha = self.create_parameter( shape=[1], attr=ParamAttr(initializer=Constant(value=1.)), dtype="float32") else: self.alpha = None def forward(self, x): if hasattr(self, 'conv'): y = self.conv(x) else: if self.alpha: y = self.conv1(x) + self.alpha * self.conv2(x) else: y = self.conv1(x) + self.conv2(x) y = self.act(y) return y def convert_to_deploy(self): if not hasattr(self, 'conv'): self.conv = nn.Conv2D( in_channels=self.ch_in, out_channels=self.ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=1) kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias() self.conv.weight.set_value(kernel) self.conv.bias.set_value(bias) self.delattr('conv1') self.delattr('conv2') def get_equivalent_kernel_bias(self): kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn_tensor(self.conv1) kernel1x1, bias1x1 = self._fuse_bn_tensor(self.conv2) if self.alpha: return kernel3x3 + self.alpha * self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + self.alpha * bias1x1 else: return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + bias1x1 def _pad_1x1_to_3x3_tensor(self, kernel1x1): if kernel1x1 is None: return 0 else: return nn.functional.pad(kernel1x1, [1, 1, 1, 1]) def _fuse_bn_tensor(self, branch): if branch is None: return 0, 0 kernel = branch.conv.weight running_mean = branch.bn._mean running_var = branch.bn._variance gamma = branch.bn.weight beta = branch.bn.bias eps = branch.bn._epsilon std = (running_var + eps).sqrt() t = (gamma / std).reshape((-1, 1, 1, 1)) return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std

这是完整代码import math import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #import self as self epsilon = 0.5 gamma = 0.1 lr = 0.1 zeros_vector=[] x = []; y = []; X = []; Y = []; agent=[x,y]; object=[X,Y]; random.seed(70) for i in range(10): x.append(random.uniform(0, 1)) y.append(random.uniform(0, 1)) X.append(random.uniform(1, 10)) Y.append(random.uniform(1, 10)) distance = [] for i in range(len(agent[0])): distance_vector = [] for j in range(len(object[0])): dx = agent[0][i] - object[0][j] dy = agent[1][i] - object[1][j] distance_vector.append(math.sqrt(dx * dx + dy * dy)) distance.append(distance_vector) R_table = np.zeros((10, 10)) for i in range(len(agent[0])): for j in range(len(object[0])): R_table[i,j] = 20-distance[i][j] space = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] #Q_table = [] Q_table = np.zeros((10, 10)) # 进行训练同时测试训练成果 iterate_results = [] # 保存每次测试结果 for i in range(500): print(f"开始第{i + 1}回合。。。") # 初始位置 path = [] # 每个回合要获取10个位置 for j in range(10): remain = set(space) - set(path) # 剩余节点 # s = path[0] # 当前位置 # s_row = Q_table[s] # 当前位置对应的Q表中的行 max_value = -1000 # 在剩余动作中遍历最大值 for rm in remain: Q = Q_table[j][rm] if Q > max_value: max_value = Q a = rm # 随机选择下一行动 if np.random.uniform() < epsilon: a = np.random.choice(np.array(list(set(space) - set(path)))) # 更新Q表 if j != 10: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * (R_table[j][a] + gamma * max_value) else: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * R_table[j][a] path.append(a) # print(Q_table[j][a]) # 根据当前Q表获取最佳路径距离 result = [] lengths=[] final_length=1000 final_result=[] for k in range(10): loc = k remain1 = set(space) - set(result) # 剩余节点 max_value1 = -1000 # 在剩余节点中遍历最大值 # a = 0 # 利用贪婪策略选择下一行动 for v in remain1: Q_ = Q_table[loc][v] if Q_ > max_value1: a = v max_value1 = Q_ result.append(a) length = 0 for v in range(1, 10): length += distance[result[v - 1]][v-1] print(f"距离为:{length}") if length < final_length: final_length=length final_result=result iterate_results.append(length)

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