measurement_stacked_vector = []; observable_stacked_vector(:,1)=[0,0,0]';

时间: 2024-05-21 18:17:22 浏览: 96
CPP

比较两个vector

这行代码看起来像是在MATLAB或类似的编程语言中，创建了一个名为 `measurement_stacked_vector` 的空向量，并将 `observable_stacked_vector` 的第一列赋值为一个 $3\times1$ 的零向量。其中 `:` 表示选取 `observable_stacked_vector` 的所有行，在这里它们都被赋值为相同的零向量。
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class DownConv(nn.Module): def __init__(self, seq_len=200, hidden_size=64, m_segments=4,k1=10,channel_reduction=16): super().__init__() """ DownConv is implemented by stacked strided convolution layers and more details can be found below. When the parameters k_1 and k_2 are determined, we can soon get m in Eq.2 of the paper. However, we are more concerned with the size of the parameter m, so we searched for a combination of parameter m and parameter k_1 (parameter k_2 can be easily calculated in this process) to find the optimal segment numbers. Args: input_tensor (torch.Tensor): the input of the attention layer Returns: output_conv (torch.Tensor): the convolutional outputs in Eq.2 of the paper """ self.m =m_segments self.k1 = k1 self.channel_reduction = channel_reduction # avoid over-parameterization middle_segment_length = seq_len/k1 k2=math.ceil(middle_segment_length/m_segments) padding = math.ceil((k2*self.m-middle_segment_length)/2.0) # pad the second convolutional layer appropriately self.conv1a = nn.Conv1d(in_channels=hidden_size, out_channels=hidden_size // self.channel_reduction, kernel_size=self.k1, stride=self.k1) self.relu1a = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2a = nn.Conv1d(in_channels=hidden_size // self.channel_reduction, out_channels=hidden_size, kernel_size=k2, stride=k2, padding = padding) def forward(self, input_tensor): input_tensor = input_tensor.permute(0, 2, 1) x1a = self.relu1a(self.conv1a(input_tensor)) x2a = self.conv2a(x1a) if x2a.size(2) != self.m: print('size_erroe, x2a.size_{} do not equals to m_segments_{}'.format(x2a.size(2),self.m)) output_conv = x2a.permute(0, 2, 1) return output_conv

这是一个用于实现降采样卷积（DownConv）的PyTorch模型类。在构造函数中，需要指定一些参数，包括序列长度seq_len，隐藏层大小hidden_size，中间段数m_segments，卷积核大小k1和通道缩减channel_reduction。...

def block1(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True, name=None): """A residual block. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer. kernel_size: default 3, kernel size of the bottleneck layer. stride: default 1, stride of the first layer. conv_shortcut: default True, use convolution shortcut if True, otherwise identity shortcut. name: string, block label. Returns: Output tensor for the residual block. """ bn_axis = 3 if backend.image_data_format() == 'channels_last' else 1 if conv_shortcut: shortcut = layers.Conv2D( 4 * filters, 1, strides=stride, name=name + '_0_conv')(x) shortcut = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_0_bn')(shortcut) else: shortcut = x #第一个卷积结构 x = layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name + '_1_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_1_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x) #第二个卷积结构 x = layers.Conv2D( filters, kernel_size, padding='SAME', name=name + '_2_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_2_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x) #第三个卷积结构 x = layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_3_bn')(x) x = layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x]) x = layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x) return x def stack1(x, filters, blocks, stride1=2, name=None): """A set of stacked residual blocks. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer in a block. blocks: integer, blocks in the stacked blocks. stride1: default 2, stride of the first layer in the first block. name: string, stack label. Returns: Output tensor for the stacked blocks. """ x = block1(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1') for i in range(2, blocks + 1): x = block1(x, filters, conv_shortcut=False, name=name + '_block' + str(i)) return x

这是一个用于构建深度残差网络（ResNet）的函数，包含了两个子函数：block1和stack1。其中block1是一个残差块，stack1是一组堆叠的残差块。在ResNet中，每个残差块由三个卷积层组成，其中第一个卷积层可以使用1x1...

解释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plot_stacked_bar(width=0.5): weeks = ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun'] emotion_freq = { 'Joy' : [2,3,4,5,1,8,12], 'Anger' : [11,2,1,13,1,1,1], 'Sadness' : [2,2,3,4,2,1,1], 'Disgust' : [1,1,1,1,1,1,1], 'Fear' : [1,4,2,7,2,3,7]} fig, ax = plt.subplots() bottom = [0 for i in range(len(weeks))] for e, ef in emotion_freq.items(): p = ax.bar(weeks, ef, width, label=e, bottom=bottom) for i in range(len(bottom)): bottom[i]+=ef[i] ax.legend() plt.show() plot_stacked_bar()

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p_percent.plot(x = 'newgroup', kind='barh',stacked = True,mark_right = True,figsize=(16,8)) df_rel=p_percent[p_percent.columns[1:]]--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) Cell In[128], line 1 ----> 1 p_percent.plot(x = 'newgroup', kind='barh',stacked = True,mark_right = True,figsize=(16,8)) 2 df_rel=p_percent[p_percent.columns[1:]] NameError: name 'p_percent' is not defined

这个错误提示显示 p_percent 未定义，说明在这段代码之前没有定义 p_percent 变量。你需要检查一下你的代码，确保 p_percent 变量已经被正确地定义和赋值。如果你之前确实没有定义 p_percent，你需要先对...

class EmployeeInfoWindow(QWidget): def init(self, user_id, stacked_widget): super().init() self.user_id = user_id self.stacked_widget = stacked_widget self.initUI() def initUI(self): # 连接数据库，获取员工信息 conn = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', database='jj_tset') cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM employee_table WHERE user_id='%s'" % self.user_id) result = cursor.fetchone() conn.close() # 创建用于显示员工信息的控件 info_label = QLabel("员工信息", self) info_label.move(100, 50) info_label.setStyleSheet("font-size: 24px; color: black; background-color: #eee; border-radius: 10px;") id_label = QLabel("员工ID：" + result[0], self) id_label.move(70, 100) id_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") name_label = QLabel("姓名：" + str(result[1]), self) name_label.move(70, 150) name_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") six_label = QLabel("性别：" + result[2], self) six_label.move(70, 200) six_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") sfz_label = QLabel("身份证：" + str(result[3]), self) sfz_label.move(70, 250) sfz_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") tel_label = QLabel("电话：" + result[4], self) tel_label.move(70, 300) tel_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") # 创建返回按钮 back_button = QPushButton('返回', self) back_button.setGeometry(600, 400, 100, 50) back_button.clicked.connect(self.backToLoginWindow) # 设置窗口大小和标题 self.setFixedSize(800, 500) self.setWindowTitle('员工信息') def backToLoginWindow(self): self.stacked_widget.setCurrentIndex(0)在员工信息界面右边设置数字显示框，接收显示def get_data(): ser = serial.Serial('COM3', 9600) data = ser.readline() if data: # 将字符串按空格分割，并取第三个元素作为数值 value_str = data.decode().strip().split()[1] value = float(value_str) ser.close() return value

self.stacked_widget.setCurrentIndex(0) def get_data(self): ser = serial.Serial('COM3', 9600) data = ser.readline() if data: # 将字符串按空格分割，并取第三个元素作为数值 value_str = data.decode...

这串代码结果显示Bar不是有效的plot kind，要如何改进。import pandas as pd data = pd.read_excel('titanic.xls') print(data.sex.unique()) data.loc[data['sex']=='male','sex']=0 data.loc[data['sex']=='female','sex']=1 survive_0 = data['survived'][data['sex']==0].value_counts() survive_1 = data['survived'][data['sex']==1].value_counts() data1 =pd.DataFrame({'获救': survive_1,'未获救': survive_0}) data1.plot(kind='Bar',stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例')

把 Bar 改为 bar 即可，这个错误是因为大小写不匹配导致的。...data1.plot(kind='bar', stacked=True) plt.title('不同性别的获救比例') plt.show() 注意最后需要加上 plt.show() 才能显示图像。

import cv2 import numpy as np from bgr_detector import BGR, empty path = 'test.png' cv2.namedWindow("TrackBars") cv2.resizeWindow("TrackBars", 640, 250) cv2.createTrackbar("Hue Min", "TrackBars", 0, 179, empty) cv2.createTrackbar("Hue Max", "TrackBars", 19, 179, empty) cv2.createTrackbar("Sat Min", "TrackBars", 110, 255, empty) cv2.createTrackbar("Sat Max", "TrackBars", 240, 255, empty) cv2.createTrackbar("Val Min", "TrackBars", 153, 255, empty) cv2.createTrackbar("Val Max", "TrackBars", 255, 255, empty) while True: img = cv2.imread(path) bgr = BGR(img) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) h_min = cv2.getTrackbarPos("Hue Min", "TrackBars") h_max = cv2.getTrackbarPos("Hue Max", "TrackBars") s_min = cv2.getTrackbarPos("Sat Min", "TrackBars") s_max = cv2.getTrackbarPos("Sat Max", "TrackBars") v_min = cv2.getTrackbarPos("Val Min", "TrackBars") v_max = cv2.getTrackbarPos("Val Max", "TrackBars") print(h_min, h_max, s_min, s_max, v_min, v_max) lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) imgResult = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) imgStack = bgr.stackImages(0.5, ([img, imgHSV], [mask, imgResult])) cv2.imshow("Stacked Images", imgStack) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): # 按q退出 break if cv2.getWindowProperty('Stacked Images',cv2.WND_PROP_VISIBLE)<1.0:#鼠标点击关闭 break解释一下每行代码什么意思

mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper): 通过使用cv2.inRange函数，创建掩膜图像，其中掩膜图像中的值为1表示该位置在HSV颜色空间中的值在定义的范围内，否则为0。 imgResult = cv2.bitwise_and(img, img, mask...

class EmployeeInfoWindow(QWidget): def init(self, user_id, stacked_widget): super().init() self.user_id = user_id self.stacked_widget = stacked_widget self.initUI() def initUI(self): # 连接数据库，获取员工信息 conn = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', database='jj_tset') cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM employee_table WHERE user_id='%s'" % self.user_id) result = cursor.fetchone() conn.close() # 创建用于显示员工信息的控件 info_label = QLabel("员工信息", self) info_label.move(100, 50) info_label.setStyleSheet("font-size: 24px; color: black; background-color: #eee; border-radius: 10px;") id_label = QLabel("员工ID：" + result[0], self) id_label.move(70, 100) id_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") name_label = QLabel("姓名：" + str(result[1]), self) name_label.move(70, 150) name_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") six_label = QLabel("性别：" + result[2], self) six_label.move(70, 200) six_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") sfz_label = QLabel("身份证：" + str(result[3]), self) sfz_label.move(70, 250) sfz_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") tel_label = QLabel("电话：" + result[4], self) tel_label.move(70, 300) tel_label.setStyleSheet("font-size: 18px; color: black;") # 创建数字显示框和外框 value_widget = QWidget(self) value_widget.setGeometry(500, 100, 200, 100) self.lcd_1 = QLCDNumber(value_widget) self.lcd_1.setSegmentStyle(QLCDNumber.Flat) self.lcd_1.setDigitCount(10) self.lcd_1.display(0.123456789) hbox_layout = QHBoxLayout(value_widget) hbox_layout.addWidget(self.lcd_1) hbox_layout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) hbox_layout.setSpacing(0) value_widget.setStyleSheet(''' background-color: #eee; border-radius: 10px; border: 2px solid black; ''') # 创建返回按钮 back_button = QPushButton('返回', self) back_button.setGeometry(600, 400, 100, 50) back_button.clicked.connect(self.backToLoginWindow) # 设置窗口大小和标题 self.setFixedSize(800, 500) self.setWindowTitle('员工信息')怎么让lcd_1显示def get_data(): ser = serial.Serial('COM3', 9600) data = ser.readline() if data: # 将字符串按空格分割，并取第三个元素作为数值 value_str = data.decode().strip().split()[1] value = float(value_str) ser.close() return value

您可以在 EmployeeInfoWindow 类中添加一个名为 update_lcd 的方法，该方法将从串行端口读取数据并更新 lcd_1 显示的值。例如： python class EmployeeInfoWindow(QWidget): def __init__(self, user_id, ...

class LoginWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): self.setFixedSize(800, 500) self.setWindowTitle('鸡爪称重系统') # 创建一个QStackedWidget控件 self.stacked_widget = QStackedWidget(self) self.stacked_widget.setGeometry(0, 0, 800, 500) # 创建Login界面 login_widget = QWidget() self.stacked_widget.addWidget(login_widget) # 在Login界面上创建一个按钮 button = QPushButton('开始称重', login_widget) button.move(100, 100) button.setGeometry(300, 200, 200, 50) button.clicked.connect()怎么实现点击按钮跳转下个界面class LoginWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): self.setFixedSize(800, 500) self.setWindowTitle('鸡爪称重系统') # 创建一个QStackedWidget控件 self.stacked_widget = QStackedWidget(self) self.stacked_widget.setGeometry(0, 0, 800, 500) # 创建Login界面 login_widget = QWidget() self.stacked_widget.addWidget(login_widget) # 在Login界面上创建一个按钮 button = QPushButton('开始称重', login_widget) button.move(100, 100) button.setGeometry(300, 200, 200, 50) button.clicked.connect(self.startWeighing) def startWeighing(self):

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plt.plot(train_data.iloc[n_steps:, 0], model_stacked.predict(np.hstack((model_lstm.predict(train_x.reshape((-1, n_steps, len(top_freqs_idx)))), model_svr.predict(train_x[:, low_freqs_idx])).reshape((-...

select_sqli ="SELECT time,SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratio,1 - SUM(CASE WHEN type_c='两厢车' THEN xiaoliang ELSE 0 END)/SUM(xiaoliang) AS ratio_complement FROM sheji.sale GROUP BY time;" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'portion','r_portion']) data.set_index('time') data = data.sort_index() data = data.iloc[:5, :] plt.figure(figsize=(9.42,1)) data.plot(kind='bar', stacked=True) # 设置标题和标签 plt.title('Sales Ratio of Different Categories') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Ratio') plt.xticks(rotation=90) # 显示图形 plt.savefig('portion.png',dpi=300) pix = QPixmap("portion.png") new_width = self.Market.label_4.width() new_height = int(pix.height() * new_width / pix.width()) scaled_pixmap = pix.scaled(QSize(new_width, new_height), Qt.AspectRatioMode.KeepAspectRatio,Qt.TransformationMode.SmoothTransformation) self.Market.label_4.setPixmap(scaled_pixmap) plt.close()为什么横轴变成0，1，2，3，4了，应该为日期

可以尝试在data.plot()函数中添加参数 x='time' 来指定横轴，例如 data.plot(kind='bar', stacked=True, x='time')。另外，你也可以尝试在绘制图形之前添加一行代码 data = data.set_index('time') 来将时间...

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![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难
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在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个
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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。