代码优化： filters_join = '' if filters != '': if len(filters) == 1: column = filters[0].split('=')[0] value = filters[0].split('=')[1] filters_join = 'where ' + column + '=' + "'" + value + "'" else: for i, item in enumerate(filters): column = filters.split('=')[0] value = filters.split('=')[1] if i == 0: filters_join += 'where ' + column + '=' + "'" + value + "'" else: filters_join += ' and ' + column + '=' + "'" + value + "'"

时间: 2024-02-07 22:04:06 浏览: 25
有几个地方可以进行代码优化： 1. 对于字符串的拼接可以使用 join() 方法，这比使用加号 '+' 连接字符串更高效。 2. 在 for 循环中，应该使用 item.split('=') 获取列名和值，而不是对 filters 进行 split() 操作。 3. 在 for 循环中，可以使用列表推导式或者 map() 函数来简化代码。 优化后的代码如下： ``` filters_join = '' if filters: filter_list = [item.split('=') for item in filters] filters_join = 'where ' + ' and '.join([f"{k}='{v}'" for k, v in filter_list]) ```
相关问题

代码逻辑优化： if filters != '': if len(filters) == 1: column = fields[0].split('=')[0] value = fields[0].split('=')[1] field = ' where ' + column + '=' + "'" + value + "'" else: filters_join = '' for i in filters: column = i.split('=')[0] value = i.split('=')[1] if filters_join == '': filters_join += 'where ' + column + '=' + "'" + value + "'" else: filters_join += ' and ' + column + '=' + "'" + value + "'"

可以进行如下逻辑优化： 1. 当 filters 不为空时，可以直接将第一个元素从 filters 中取出来，无需使用 len() 函数判断 filters 的长度。 2. 在 for 循环中，可以使用列表推导式来简化代码，避免使用条件语句。 优化后的代码如下： ``` if filters: column, value = fields[0].split('=') field = f"WHERE {column}='{value}'" if len(fields) > 1: filters_join = ' AND '.join([f"{i.split('=')[0]}='{i.split('=')[1]}'" for i in fields[1:]]) field += f" AND {filters_join}" else: field = '' ``` 这样可以更加简洁和易读，同时避免了冗余的代码。

代码简化： for i in filters: column = i.split('=')[0] value = i.split('=')[1] if filters_join == '': filters_join += 'where ' + column + '=' + "'" + value + "'" else: filters_join += ' and ' + column + '=' + "'" + value + "'"

可以继续简化代码，使用列表推导式来代替 for 循环和条件语句。 重构后的代码如下： ``` filter_strs = [f"{i.split('=')[0]}='{i.split('=')[1]}'" for i in filters] field = ' WHERE ' + ' AND '.join(filter_strs) if filters else '' ``` 这样可以更加简洁和易读，同时避免了冗余的代码。

相关推荐

zip

matlab输入界面代码-filters_algorithm_matlab:filters_algorithm_matlab

matlab输入界面代码 filters_algorithm_matlab 输入：3路磁信号txt格式数据； 输出：原始图片和各种滤波算法后的图片； 功能：实现小波滤波，LMS滤波，各种窗函数滤波，自适应滤波，维纳滤波等等。。。； matlab做的...
rar

iir.rar_IIR filters_filter IIR_filters_iir.c_滤波器 c++

iir滤波器，无限冲激响应滤波器。功能强大
zip

filters-2.0.235-1-API文档-中文版.zip

赠送jar包：filters-2.0.235-1.jar； 赠送原API文档：filters-2.0.235-1-javadoc.jar； 赠送源代码：filters-2.0.235-1-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：filters-2.0.235-1.pom； 包含翻译后的API文档：...

把这段代码里的location_embedding_dim去掉class my_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(my_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads location_embedding_dim = 0 self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

这段代码里的location_embedding_dim是一个参数，它表示位置嵌入的维度。如果你想去掉它，可以把它的值设为0，然后在构造函数中把self.location_embedding_dim也设为0即可。具体来说，修改后的代码如下： class...

self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

最后，设置了一个全局梯度裁剪的阈值clip_gradient_global_norm为100000.0。这个阈值可以用来控制梯度更新的范围，防止梯度爆炸的问题。 这部分代码主要是设置网络相关的参数和选择模型，具体的网络结构和训练...

解释这段代码class ResidualConvBlock(nn.Module): def __init__(self, n_stages, n_filters_in, n_filters_out, normalization='none'): super(ResidualConvBlock, self).__init__() ops = [] for i in range(n_stages): if i == 0: input_channel = n_filters_in else: input_channel = n_filters_out ops.append(nn.Conv3d(input_channel, n_filters_out, 3, padding=1)) if normalization == 'batchnorm': ops.append(nn.BatchNorm3d(n_filters_out)) elif normalization == 'groupnorm': ops.append(nn.GroupNorm(num_groups=16, num_channels=n_filters_out)) elif normalization == 'instancenorm': ops.append(nn.InstanceNorm3d(n_filters_out)) elif normalization != 'none': assert False if i != n_stages-1: ops.append(nn.ReLU(inplace=True)) self.conv = nn.Sequential(*ops) self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

这段代码定义了一个名为ResidualConvBlock的类，它是一个继承自nn.Module的自定义模块。该模块用于实现一个残差卷积块，包含多个卷积操作和激活函数。 在方法__init__中，ResidualConvBlock类接受四个参数：n_...

out_channels=self.args.gcn_out_channel, filters_1=self.args.gcn_filters_1, filters_2=self.args.gcn_filters_2,

这段代码看起来像是定义了一个 GCN（图卷积网络）的模型。其中，out_channels 是...具体来说，这段代码定义了一个两层 GCN，第一层卷积核数量为 filters_1，第二层卷积核数量为 filters_2，输出通道数为 out_channels。

input_shape = (None, 24) inputs = Input(shape=input_shape) # 定义TCN网络的中间层，可以设置多个卷积层和池化层 tcn_layer = TCN(nb_filters=4, kernel_size=3, dilations=[1, 2, 4])(inputs) # 定义模型，将输入层和TCN网络的中间层连接起来 model = Model(inputs=inputs, outputs=tcn_layer) # 使用predict函数获取特征，将数据分成多个batch进行处理 num_samples = x_data.shape[0] features = [] batch_size = 32 for i in range(0, num_samples, batch_size): batch = x_data[i:i + batch_size] batch = tf.expand_dims(batch, axis=0) if i + batch_size > num_samples: batch_num = num_samples - i if batch_num == 1: feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_num) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_num) features.append(feature_batch) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size) features.append(feature_batch) features = np.concatenate(features, axis=0) print(features.shape)如果想要输出长度仍为x_data[0]

if batch_num == 1: feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_num) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_num) features.append(feature_...

定义输入数据的shape input_shape = (None, 24) # 定义模型的输入层 inputs = Input(shape=input_shape) # 定义TCN网络的中间层，可以设置多个卷积层和池化层 tcn_layer = TCN(nb_filters=4, kernel_size=3, dilations=[1, 2, 4, 8, 16])(inputs) # 定义模型，将输入层和TCN网络的中间层连接起来 model = Model(inputs=inputs, outputs=tcn_layer) # 使用predict函数获取特征，将数据分成多个batch进行处理 batch_size = 32 num_samples = train11s.shape[0] features = [] for i in range(0, num_samples, batch_size): batch = train11s[i:i + batch_size] if i + batch_size > num_samples: batch_size = num_samples - i if batch_size == 1: feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_size) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size) features.append(feature_batch) features = np.concatenate(features, axis=0) print(features.shape)出现错误

if curr_batch_size == 1: feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=curr_batch_size) else: feature_batch = model.predict(batch, batch_size=curr_batch_size) features....

改成c++实现image_sub = message_filters.Subscriber(image_color, Image) velodyne_sub = message_filters.Subscriber(velodyne_points, PointCloud2) # Publish output topic image_pub = None if camera_lidar: image_pub = rospy.Publisher(camera_lidar, Image, queue_size=5) # Synchronize the topics by time ats = message_filters.ApproximateTimeSynchronizer( [image_sub, velodyne_sub], queue_size=5, slop=0.1)

这段代码是ROS（机器人操作系统）中使用Python编写的，用于同步接收图像和点云消息，进行数据融合后再发布到一个新的话题中。如果您想在C++中实现相同的功能，可以使用ROS中的C++库进行开发，以下是相应的代码示例：...

class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型，它基于GAT（Graph Attention Network）模型，并添加了位置嵌入（location embedding）来考虑节点在图中的位置信息。具体来说，该模型包含一个GATConv层（表示第一层GAT...

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw - 1) / 2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n, 8) if n == 1: num_filters = ndf * nf_mult self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n_layers, 8) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw) ] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = self.conv_mask1(input) input = torch.cat([input, offset1, mask1], dim=1) return self.model(input)，运行上述代码出现错误：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 3, 512, 512] to have 512 channels, but got 3 channels instead，如何修改，给出代码

if n == 1: num_filters = ndf * nf_mult_prev * 4 self.conv1 = nn.Conv2d(num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(3, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) ...

下面给出一段详细代码：class CrnModel: def init(self, feature_num): self.feature_num = feature_num self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') model_output = self.structure_model() self.model = tf.keras.Model(inputs=self.input_magnitude, outputs=model_output) self.model.summary() def structure_model(self): layer_input = self.input_magnitude layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=1, kernel_size=3, activation='relu')( layer_input) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=2, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=4, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='linear')(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=257, kernel_size=1, activation='relu')(layer_output) return layer_output。请你给出详细解释和注释

下面是对代码的详细注释： class CrnModel: def __init__(self, feature_num): self.feature_num = feature_num # 初始化类的特征数 self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='...

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

这段代码是在MainLoop类的初始化方法中设置了一些训练参数和网络参数。 - self.learning_rate：学习率，根据配置文件中的learning_rate来设置。 - self.learning_rates：学习率列表，根据self.learning_rate计算...

优化下这段代码： def confirm_audit_rolled_back(self, audit): action_plan_filters = {'audit_id': audit.id} action_plans = objects.ActionPlan.list( self.context, filters=action_plan_filters, eager=True) if not action_plans: return # The last action_plan should be of type rollback and the execution is # complete while (action_plans[-1].strategy.name != 'rollback' or (action_plans[-1].strategy.name == 'rollback' and action_plans[-1].state in [ objects.action_plan.State.RECOMMENDED, objects.action_plan.State.PENDING, objects.action_plan.State.ONGOING])): LOG.info("audit %s waiting for rolled back", audit.uuid) time.sleep(WAIT_SECONDS) action_plans = objects.ActionPlan.list( self.context, filters=action_plan_filters, eager=True) LOG.info("audit %s already rolled back", audit.uuid)

这段代码可以进行一些优化。首先，可以使用一个循环来替代while循环，以避免重复获取action_plans。 python while True: action_plans = objects.ActionPlan.list( self.context, filters=action_plan_filters...

class EnhancedResidual(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,net_type = 'ta'): super(EnhancedResidual,self).__init__() self.net_type = net_type self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = in_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(in_c), nn.ReLU(), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(out_c), nn.ReLU(), ) self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) if net_type == 'ta': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = in_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'sa': self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'cbam': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) 改写为tensorflow形式

把上述PyTorch代码转换成TensorFlow代码如下： python import tensorflow as tf class EnhancedResidual(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, net_type='ta'): super...

ruid.filter.FilterManager - load filter error, filter not found : jdbc.filters=stat

关于您提到的问题，根据您给出的信息，我了解到您的应用程序中使用了一个名为 "jdbc.filters=stat" 的过滤器，但是加载过滤器时出现了错误，提示找不到该过滤器。 根据我的理解，这可能是以下几种原因导致的： 1. ...

最新推荐

recommend-type

基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip

【优质项目推荐】 1、项目代码均经过严格本地测试，运行OK，确保功能稳定后才上传平台。可放心下载并立即投入使用，若遇到任何使用问题，随时欢迎私信反馈与沟通，博主会第一时间回复。 2、项目适用于计算机相关专业（如计科、信息安全、数据科学、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等）的在校学生、专业教师，或企业员工，小白入门等都适用。 3、该项目不仅具有很高的学习借鉴价值，对于初学者来说，也是入门进阶的绝佳选择；当然也可以直接用于 毕设、课设、期末大作业或项目初期立项演示等。 3、开放创新：如果您有一定基础，且热爱探索钻研，可以在此代码基础上二次开发，进行修改、扩展，创造出属于自己的独特应用。 欢迎下载使用优质资源！欢迎借鉴使用，并欢迎学习交流，共同探索编程的无穷魅力！ 基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip 基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip 基于业务逻辑生成特征变量python实现源码+数据集+超详细注释.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用：可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具，用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂，能够直观地展示数据分布。在信号处理中，柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况，从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式： 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100，得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间，则 R = V，G = (H/60)×V，B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间，则 R = ((120-H)/60)×V，G = V，B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间，则 R = 0，G = V，B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用：从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用：从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型，它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中，柱状图通过`bar`函数创建，该函数接受数据向量或矩阵作为输入，并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外，MATLAB提供了广泛的定制选项，允许用户调整条形颜色、
recommend-type

已知自动控制原理中通过更高的频率特征来评估切割频率和库存——相位稳定。确定封闭系统的稳定性。求Wcp 和ψ已知W（p)=30•(0.1p+1)•(12.5p+1)/p•(10p+1)•(0.2p+1)•(p+1)

根据相位稳定的定义，我们需要找到一个频率 Wcp，使得相位满足 -ψ = -180°，即 ψ = 180°。此时系统的相位裕度为 0°，系统处于边缘稳定状态。 首先，我们需要将 W(p) 表示成极点和零点的形式。将分母和分子分别因式分解，得到： W(p) = 30 • (0.1p+1) • (12.5p+1) / [p • (10p+1) • (0.2p+1) • (p+1)] = 375p/(p+1) - 3750/(10p+1) + 750p/(0.2p+1) - 3750p/(10p+1) + 150p/(p+1) + 30 因此，系统的极点为 -1、-0.1、-0.2、
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。