使用jams语言写出路线规划

时间: 2023-07-22 18:07:29 浏览: 99
以下是使用JAMS语言编写的路线规划示例: ``` //定义起点 start = Location("A") //定义终点 end = Location("D") //定义可行的道路和距离 road_1 = Road("A", "B", 5) road_2 = Road("B", "C", 4) road_3 = Road("C", "D", 3) //将可行的道路添加到路径中 path = Path([road_1, road_2, road_3]) //计算路线 route = Route(start, end, path) //输出结果 print("最短路线为:", route.shortest()) ``` 在上述示例中,我们首先定义了起点和终点,然后定义了可行的道路和它们的距离。接着将可行的道路添加到路径中,并通过Route类计算最短路线。最后,使用print语句输出结果。
相关问题

请使用python语言写一个谷歌 LaMDA模型?

好的,这是一个使用 Python 语言写的谷歌 LaMDA 模型的示例代码: ``` import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # 下载并准备数据集 dataset, info = tfds.load('tf_agents/traffic_jams:2.0.0', with_info=True) train_dataset = dataset['train'] # 建立模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(64), tf.keras.layers.Dense(info.features['label'].num_classes) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_dataset, epochs=10) ``` 这是一个使用 TensorFlow 库实现的简单 LaMDA 模型。这里使用了一个 LSTM 层和一个密集层,并使用 Adam 优化器和稀疏分类交叉熵损失函数来编译模型。然后将模型训练10个 epoch。 这只是一个简单的示例代码,您可能需要对模型进行调整以获得更好的结果。希望这能帮到您。

A cable is used to suspend the 800kg safe. If the safe is being lowered at 6m/s when the motor controlling the cable suddenly jams,determine the maximum tension in the cable and the frequency of vibration of the safe.Neglect the mass of the cable and assume it is elastic such that it stretches 20mm when subjected to a tension of 4kN. 翻译并解出这道题

一个电缆用于吊起一个重量为800kg的保险箱。如果保险箱以6m/s的速度下降,当控制电缆的电动机突然卡住时,确定电缆的最大张力和保险箱的振动频率。忽略电缆的质量,并假设电缆是弹性的,在受到4kN的张力时会伸长20mm。 首先,当保险箱以恒定速度下降时,电缆的张力等于保险箱所受重力的大小: 张力 = 重力 张力 = 800 kg * 9.81 m/s^2 张力 = 7848.8 N 然而,当控制电缆的电动机突然卡住时,保险箱将会受到重力加速度的作用: 加速度 = 重力加速度 加速度 = 9.81 m/s^2 为了确定电缆的最大张力,我们需要考虑保险箱的加速度。保险箱的运动方程为: v^2 = u^2 + 2as 其中: v = 最终速度(0 m/s) u = 初始速度(6 m/s) a = 加速度(-9.81 m/s^2) s = 距离(未知) 解出s: s = (v^2 - u^2) / (2a) s = (0 - 6^2) / (2 * -9.81) s = 1.84 m 在电动机卡住前,保险箱下降的距离为1.84米。电缆的最大张力等于将保险箱从6m/s加速度减速到0m/s所需要的力: 张力 = 质量 * 加速度 张力 = 800 kg * 9.81 m/s^2 张力 = 7848.8 N 因此,电缆的最大张力为7848.8 N。现在考虑保险箱的振动频率。由于电缆是弹性的,当受到张力时会发生弹性变形。弹性变形的大小可以通过钩定律计算: F = kx 其中: F = 张力 x = 弹性变形 k = 弹性系数 当电缆受到4kN的张力时,它的弹性变形为20mm。 将上述方程代入钩定律中,可以求出电缆的弹性系数: k = F / x k = 4 kN / 20 mm k = 200 N/mm 保险箱的振动频率可以通过以下公式计算: f = 1 / (2π) * √(k / m) 其中: m = 保险箱的质量 将m和k的值代入上述公式,可以求出保险箱的振动频率: f = 1 / (2π) * √(200 N/mm / 800 kg) f = 0.069 Hz 因此,保险箱的振动频率为0.069 Hz。

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1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R

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