self.matrix = -np.ones((self.height, self.width))

时间: 2023-11-16 12:04:23 浏览: 91
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init和 dealloc中 self.xx的使用注意

As an AI language model, I can understand that the given code initializes a matrix of size `height` x `width` with all elements as -1 using the NumPy library. The `np` in the code refers to the NumPy library which is used for scientific computing in Python. The `height` and `width` variables are parameters that determine the dimensions of the matrix. The `-1` in the code represents that all the elements in the matrix are initialized as -1. The resulting matrix can be used for various purposes such as image processing, machine learning, and data analysis.
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Cognitive radio is regarded as a promising technology to provide high bandwidth to mobile users via heterogeneous wireless network architectures and dynamic spectrum access techniques.

程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself'，优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

在代码中有两处出现了 self.widthself.height，这应该是想要写成 self.width * self.height。你需要修改这两处，如下所示： data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] =...

程序运行提示ValueError: could not broadcast input array from shape (921600,) into shape (307200,)，优化程序 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

其中，self.X、self.Y 和 self.Z 都是形状为 (self.width, self.height) 的二维数组，转换成一维数组之后，长度应该是 self.width * self.height。但是由于错误提示中提到的维度不匹配问题，可以猜测有些...

class NeuralNetwork: def init(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim)) def relu(self, x): return np.maximum(0, x) def relu_derivative(self, x): return np.where(x >= 0, 1, 0) def forward(self, x): self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.relu(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(x.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1 根据代码加上损失函数和优化

self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.y_hat = self.z2 return self.y_hat def backward(self, x, y, learning_rate): error = self.y_hat - y delta2 = error delta1 = np.dot...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z这段代码怎么改能利用共线方程将地面点坐标反算其原始航片对应的像素行列号

Xg = np.array([[self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width], [self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height], [val], [1]]) Xc = np.dot(np.linalg.inv(self.K), Xg) # 计算地面点在像素坐标系下的...

class WorldEnv: def __init__(self): self.distance_threshold = 0.01 self.action_bound = 1 self.goal = None self.state = None self.path = [] self.success_rate = [] self.obstacles = [((2, 2), (3, 3)), ((0, 4), (3, 5)), ((4, 1), (5, 4))] self.obstacle_margin = 0.3 def reset(self): self.goal = np.array([5, 5]) self.state = np.array([1, 1], dtype=np.float64) self.start = np.array([1, 1]) self.count = 0 self.path = [self.state.tolist()] return np.hstack((self.state, self.goal)) def step(self, action): action = np.clip(action, -self.action_bound, self.action_bound) x = max(0, min(5, self.state[0] + action[0])) y = max(0, min(5, self.state[1] + action[1])) self.state = np.array([x, y]) self.count += 1 dis = np.sqrt(np.sum(np.square(self.state - self.goal))) reward = -1.0 if dis > self.distance_threshold else 0 if dis <= self.distance_threshold or self.count == 50: done = True else: done = False return np.hstack((self.state, self.goal)), reward, done 修改代码，让智能体如果下一步动作后距离障碍物的边界或地图边界小于0.3，或处于障碍物中，或动作序列超过50，奖励-1，结束动作序列，返回初始状态。如果智能体到达目标或距离目标小于0.01，奖励1，结束动作，返回初始状态

dis = np.sqrt(np.sum(np.square(self.state - self.goal))) if dis <= self.distance_threshold: reward = 1.0 done = True elif self.count == 50: reward = -1.0 done = True else: reward = 0.0 done ...

程序提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，优化程序def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

if self.depth is None or self.camera_intrinsics is None or self.rgb is None: # 输入数据为空，直接返回或抛出异常 return if self.depth.size == 0: # depth为空数组，直接返回或抛出异常 return # ... ...

class CameraInfo(): def __init__(self, width, height, fx, fy, cx, cy, scale): self.width = width self.height = height self.fx = fx self.fy = fy self.cx = cx self.cy = cy self.scale = scale

它有七个属性，分别是 width、height、fx、fy、cx、cy 和 scale。这些属性表示了相机的信息，包括图像的宽度和高度、相机的内参矩阵参数（fx, fy, cx, cy）以及深度值的缩放因子 scale。在初始化...

运行提示numba.core.errors.TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)，优化程序@numba.jit(nopython=True) def compute(self): # rest of the code t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in numba.prange(self.width): # rest of the code X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in numba.prange(self.height): # rest of the code Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.width * self.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.width * self.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.width * self.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

这个错误提示是因为 Numba 在尝试编译...print(type(self.depth)) print(self.depth.shape) 这将输出 self.depth 的类型和形状。你可以在代码中添加类似的语句，以查看变量的类型和形状，从而更好地调试代码。

class Cloud(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self): super().__init__() self.image = cloud_img self.rect = self.image.get_rect() self.rect.x = random.randint(0, screen_width - self.rect.width) self.rect.y = random.randint(-screen_height, -self.rect.height) def update(self): self.rect.y += 1 if self.rect.top > screen_height: self.rect.x = random.randint(0, screen_width - self.rect.width) self.rect.y = random.randint(-screen_height, -self.rect.height)

在初始化函数 __init__ 中，它使用了 random 模块来随机生成云朵的位置，并将云朵的图像载入到 self.image 中。在 update 函数中，它将云朵的位置向下移动一个像素，如果云朵移出了屏幕，它就会重新随机生成一个新的...

from osgeo import gdal import numpy as np class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以)依据共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航 片中的像素值行列号( r,c),当 img1 该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 img1 该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽。

self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np....

import pygame class Mary(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self): super(Mary,self).__init__() self.image=pygame.image.load("超级玛丽/mali.png") self.image=pygame.transform.scale2x(self.image)#放大两倍 self.rect=self.image.get_rect() self.rect.x=32 self.rect.y=400-32 self.rect.width=32 #宽 self.rect.height=32 #高 self.krect=self.image.get_rect() #重点 self.krect.width=32 self.krect.height=32 self.krect.x=32*6 self.krect.y=0 self.rStart=0 self.num=0 self.lflag=0 self.fz=1 def 开始向右(self): self.lflag=1 self.num=0 if self.fz<0: self.翻转() self.fz += 1 def 开始向左(self): self.lflag=-1 self.num=6 if self.fz>0: self.翻转() self.fz-=1 def 停止(self): self.lflag=0 def 翻转(self): self.image=pygame.transform.flip(self.imag,True,False) self.fz=0 def 变大(self): self.image= pygame.image.load("超级玛丽/big-mali.png") self.image=pygame.transform.scale2x(self.image) self.rect.y=400-64 self.rect.width=64 self.krect.height=64 def update(self): self.rect.x=self.rect.x+self.lflag*10 if self.lflag>0: #向右走 self.krect.x=self.rStart+32*self.num self.num= self.num+1 if self.num>2: self.num=0 if self.lflag<0: #向左走 self.krect.x=self.rStart + 32 * self.num self.num=self.num-1 if self.num<4: self.num=6 if self.lflag==0: #停止状态 if self.num <=2: #小于 self.krect.x = 32*6 if self.num>=3: self.krect.x=0

- __init__(self)：类初始化方法，用于加载玛丽的图片和设置初始位置和状态。 - 开始向右(self)：让玛丽开始向右移动的方法。 - 开始向左(self)：让玛丽开始向左移动的方法。 - 停止(self)：让玛丽停止移动...

class RNN: def init(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化参数 self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入层到隐藏层的权重矩阵 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到隐藏层的权重矩阵 self.Why = np.random.randn(output_size, hidden_size) * 0.01 # 隐藏层到输出层的权重矩阵 self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐藏层偏置 self.by = np.zeros((output_size, 1)) # 输出层偏置 # 初始化隐藏状态 self.h = np.zeros((hidden_size, 1)) def forward(self, x): # 更新隐藏状态 self.h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, self.h) + self.bh) # 计算输出 y = np.dot(self.Why, self.h) + self.by # 返回输出和隐藏状态 return y, self.h def backward(self, x, y, target, learning_rate): # 计算输出误差 dy = y - target # 计算隐藏状态误差 dh = np.dot(self.Why.T, dy) * (1 - self.h ** 2) # 计算权重和偏置的梯度 dWhy = np.dot(dy, self.h.T) dby = np.sum(dy, axis=1, keepdims=True) dWxh = np.dot(dh, x.T) dWhh = np.dot(dh, self.h.T) dbh = np.sum(dh, axis=1, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.Why -= learning_rate * dWhy self.by -= learning_rate * dby self.Wxh -= learning_rate * dWxh self.Whh -= learning_rate * dWhh self.bh -= learning_rate * dbh 帮写一下用online_shopping_10_cats数据集训练以上模型train函数以及test函数

self.h = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, self.h) + self.bh) # 计算输出 y = np.dot(self.Why, self.h) + self.by # 返回输出和隐藏状态 return y, self.h def backward(self, x, y, ...

此段代码报错怎么修改import numpy as np class Perceptron: def __init__(self, input_size, lr=0.01, epochs=100): self.W = np.zeros(input_size + 1) self.lr = lr self.epochs = epochs def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def fit(self, X): for i in range(self.epochs): for j in range(len(X)): y_pred = np.dot(X[j].reshape(-1, 1), self.W) * self.sigmoid(X[j]) error = y_pred - X[j][0] delta = error * self.sigmoid(X[j]) * (1 - self.sigmoid(X[j])) self.W = self.W - self.lr * np.dot(X[j].reshape(-1, 1).T, delta) self.W = self.W * self.lr * (1 - self.sigmoid(X[j])) def predict(self, X): y_pred = np.dot(X.reshape(-1, 1), self.W) * self.sigmoid(X) return np.where(y_pred == 1, 1, -1) X = np.array([[1, 1, -1], [1, 2, -1], [2, 2, -1], [2, 1, -1], [3, 3, 1], [3, 4, 1], [4, 4, 1], [4, 3, 1]]) perceptron = Perceptron(input_size=3) perceptron.fit(X)

这段代码的报错可能是因为在初始化权重 self.W 时，括号不完整，应该是 np.zeros((input_size, 1)) 。 修改后的代码如下： import numpy as np class Perceptron: def __init__(self, input_size, lr=0.01, ...
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![YRC1000 EtherNetIP通信功能说明书](https://5.imimg.com/data5/SELLER/Default/2022/12/EE/XV/JL/4130645/yrc1000-csra-cdc101aa-3--1000x1000.jpg) # 摘要 YRC1000 EtherNet/IP通信协议作为工业自动化领域的重要技术之一，本论文对其进行了系统性的介绍和分析。从通信连接策略的实施到数据交换机制的详细阐述，再到高级应用与实践案例的深入探讨，本文全面覆盖了YRC1000的操作原理、配置方法、安全性和性能监控等方面。通过对各种典型应用场景的案例分析，本文不仅总结了
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如何设置 OpenFileDialog 用户只能在固定文件夹及其子文件夹里选择文件

在Windows应用程序中，如果你想要限制OpenFileDialog让用户只能在特定的文件夹及其子文件夹中选择文件，你可以通过设置`InitialDirectory`属性和`Filter`属性来实现。以下是步骤： 1. 创建一个`OpenFileDialog`实例： ```csharp OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog(); ``` 2. 设置初始目录(`InitialDirectory`)为你要限制用户选择的起始文件夹，例如： ```csharp string restrictedFolder = "C:\\YourR
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掌握Makefile多目标编译与清理操作

资源摘要信息:"makefile学习用测试文件.rar" 知识点: 1. Makefile的基本概念： Makefile是一个自动化编译的工具，它可以根据文件的依赖关系进行判断，只编译发生变化的文件，从而提高编译效率。Makefile文件中定义了一系列的规则，规则描述了文件之间的依赖关系，并指定了如何通过命令来更新或生成目标文件。 2. Makefile的多个目标： 在Makefile中，可以定义多个目标，每个目标可以依赖于其他的文件或目标。当执行make命令时，默认情况下会构建Makefile中的第一个目标。如果你想构建其他的特定目标，可以在make命令后指定目标的名称。 3. Makefile的单个目标编译和删除： 在Makefile中，单个目标的编译通常涉及依赖文件的检查以及编译命令的执行。删除操作则通常用clean规则来定义，它不依赖于任何文件，但执行时会删除所有编译生成的目标文件和中间文件，通常不包含源代码文件。 4. Makefile中的伪目标： 伪目标并不是一个文件名，它只是一个标签，用来标识一个命令序列，通常用于执行一些全局性的操作，比如清理编译生成的文件。在Makefile中使用特殊的伪目标“.PHONY”来声明。 5. Makefile的依赖关系和规则： 依赖关系说明了一个文件是如何通过其他文件生成的，规则则是对依赖关系的处理逻辑。一个规则通常包含一个目标、它的依赖以及用来更新目标的命令。当依赖的时间戳比目标的新时，相应的命令会被执行。 6. Linux环境下的Makefile使用： Makefile的使用在Linux环境下非常普遍，因为Linux是一个类Unix系统，而make工具起源于Unix系统。在Linux环境中，通过终端使用make命令来执行Makefile中定义的规则。Linux中的make命令有多种参数来控制执行过程。 7. Makefile中变量和模式规则的使用： 在Makefile中可以定义变量来存储一些经常使用的字符串，比如编译器的路径、编译选项等。模式规则则是一种简化多个相似规则的方法，它使用模式来匹配多个目标，适用于文件名有规律的情况。 8. Makefile的学习资源： 学习Makefile可以通过阅读相关的书籍、在线教程、官方文档等资源，推荐的书籍有《Managing Projects with GNU Make》。对于初学者来说，实际编写和修改Makefile是掌握Makefile的最好方式。 9. Makefile的调试和优化： 当Makefile较为复杂时，可能出现预料之外的行为，此时需要调试Makefile。可以使用make的“-n”选项来预览命令的执行而不实际运行它们，或者使用“-d”选项来输出调试信息。优化Makefile可以减少不必要的编译，提高编译效率，例如使用命令的输出作为条件判断。 10. Makefile的学习用测试文件： 对于学习Makefile而言，实际操作是非常重要的。通过提供一个测试文件，可以更好地理解Makefile中目标的编译和删除操作。通过编写相应的Makefile，并运行make命令，可以观察目标是如何根据依赖被编译和在需要时如何被删除的。 通过以上的知识点，你可以了解到Makefile的基本用法和一些高级技巧。在Linux环境下，利用Makefile可以有效地管理项目的编译过程，提高开发效率。对于初学者来说，通过实际编写Makefile并结合测试文件进行练习，将有助于快速掌握Makefile的使用。
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"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
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模拟IC设计在无线通信中的五大机遇与四大挑战深度解读

![模拟IC设计在无线通信中的五大机遇与四大挑战深度解读](http://www.jrfcl.com/uploads/201909/5d905abeb9c72.jpg) # 摘要 模拟IC设计在无线通信领域扮演着至关重要的角色，随着无线通信市场的快速增长，模拟IC设计的需求也随之上升。本文分析了模拟IC设计在无线通信中的机遇，特别是在5G和物联网(IoT)等新兴技术的推动下，对能效和尺寸提出了更高的要求。同时，本文也探讨了设计过程中所面临的挑战，包括制造工艺的复杂性、电磁干扰、信号完整性、成本控制及技术标准与法规遵循等问题。最后，文章展望了未来的发展趋势，提出了创新设计方法论、人才培养与合作
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如何使用C语言在6MHz频率下，按照4800bps波特率和方式1通信协议，为甲乙两台机器编写程序实现数据传输？具体步骤包括甲机发送二进制序列0,1,2,1FH到乙机，以及乙机将接收到的数据存储在地址为20H开始的内部RAM中。通信过程中应考虑查询方式的编程细节。

在C语言中通过串口通信（通常是使用软件UART或硬件提供的API）来实现在6MHz频率下，4800bps波特率和方式1通信协议的数据传输，需要遵循以下步骤： 1. **设置硬件接口**： - 确保你已经连接了正确的串行端口，并配置其工作模式为方式1（通常涉及到控制寄存器的设置，如波特率、数据位数、停止位和奇偶校验等）。对于大多数现代微控制器，例如AVR系列，可以使用`UCSRB`和`UBRRH`寄存器进行配置。 2. **初始化串口**： ```c #include <avr/io.h> // ... (其他头文件) UCSR0B = (1 << TXEN0)
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STM32-407芯片定时器控制与系统时钟管理

资源摘要信息:"STM32-407控制系统定时器" STM32系列微控制器是ST公司基于ARM Cortex-M内核的产品线，广泛应用于工业控制、医疗设备、消费电子产品等领域。其中STM32F407是该系列中的高性能微控制器，具有丰富的外设和较高的处理能力。控制系统定时器是嵌入式系统中不可或缺的组件，负责时间基准的生成和提供精确的时间控制功能。 在本资料中，我们将详细探讨STM32F407控制器中的系统定时器（SysTick）的具体实现和应用，以systick.c和systick.h两个文件为线索，解析其代码结构和使用方法。 SysTick定时器是Cortex-M内核中的一个内置的24位系统滴答定时器，专为实时操作系统（RTOS）设计。它可以在提供中断的同时，自动递减计数。SysTick定时器的特点包括： 1. 提供一个周期性的中断源，可用于操作系统的节拍定时器（tick timer）或实时系统的时间管理。 2. 支持两种操作模式：二进制模式和自由运行模式。 3. 可以使用任何适当的时钟源进行驱动，包括处理器的系统时钟（SYSCLK）、外部时钟或内核时钟。 4. 可配置为中断驱动，也可配置为仅计数。 在systick.c和systick.h文件中，通常包含SysTick定时器的初始化代码、中断处理函数和一些辅助功能实现。例如，systick.c可能包含如下函数： - SysTick_Handler()：这是SysTick定时器的中断服务例程，用于处理定时器溢出中断。 - SysTick_Config(uint32_t ticks)：一个配置函数，用于设置SysTick定时器的重载值和启用SysTick定时器，使其开始产生中断。 - SysTick_Delay(uint32_t delay)：一个延时函数，用于在不使用操作系统的环境下实现简单的延时功能。 systick.h文件通常包含了SysTick定时器相关的宏定义、枚举类型定义和函数声明，为systick.c中的函数提供接口。 在STM32F407的应用中，我们通常需要根据具体的系统需求配置SysTick定时器。以下是一些常见的配置步骤： - 确定SysTick定时器的时钟源和重载值。这需要根据系统时钟配置（如PLL输出频率）来计算合适的SysTick时钟频率和对应的重载值，以便产生所需的中断频率。 - 在SysTick_Config()函数中设置SysTick定时器的相关寄存器，包括重载值寄存器SysTick_LOAD、控制和状态寄存器SysTick_CTRL以及当前值寄存器SysTick_VAL。 - 启用SysTick定时器，使其能够产生周期性的中断。 - 实现SysTick_Handler()中断服务例程，用于处理每个周期的中断。在该例程中，可以执行需要周期性执行的任务，如时间管理、任务调度等。 - 如有需要，可以使用SysTick_Delay()函数实现延时功能。该函数通常通过计算并等待特定的滴答次数来实现。 使用SysTick定时器时需要注意以下几点： - SysTick定时器是所有中断中优先级最高的，因此在设计中断管理时需要特别注意。 - 在多任务操作系统中，SysTick通常用于提供系统节拍，以便实现时间片轮转调度。 - 在非操作系统环境下，SysTick可以用于实现简单的延时或定时功能，但需注意避免在中断服务例程或临界区代码中使用延时，以免影响系统的响应时间。 - 确保在切换SysTick的时钟源时，要先禁用SysTick定时器，否则可能导致不可预测的行为。 总结而言，STM32F407的SysTick定时器是一个非常重要的功能模块，通过合理配置和使用，可以极大地方便开发者进行时间管理和实时操作。掌握SysTick定时器的编程和应用，对于STM32F407微控制器的开发至关重要。