if elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 best_solution = optimizer.result.xbest best_obj_value = optimizer.result.fbest x[0] = best_solution[0] x[1] = best_solution[1] x[2] = best_solution[2] x[3] = best_solution[3] yhjg = -best_obj_value zc = yhjg - yhq_pjcyl new_df = pd.DataFrame({'优化前X坐标': CSX,'优化前Y坐标': CSY, '优化前靶点位置': yhq_bdwz, '优化前射孔厚度': yhq_skhd, '优化前平均产油量':yhq_pjcyl,'优化后X坐标': x[0],'优化后Y坐标': x[1], '优化后靶点位置': x[2], '优化后射孔厚度': x[3],'优化后平均产油量':yhjg,'优化后前后结果变化':zc}, index=[0]) df_list.append(new_df)

时间: 2024-02-10 08:32:41 浏览: 91
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elapsed_time_element:Dart Polymer 组件显示 DateTime 实例的经过时间。 例如，1 天 2 小时 3 分钟

根据你提供的代码，我发现其中确实有一个名为“optimizer.result”的属性，但是这个属性在代码中只在这里被访问。因此，如果你收到了“'CMA' object has no attribute 'result'”错误消息，那么很可能是因为在这个代码段之前，你没有初始化和调用optimizer对象，或者optimizer对象的类型不是CMA。 你可以检查一下optimizer对象是否在代码中被正确地初始化和调用。此外，你还可以检查一下你的代码是否正确地引用了这个对象。如果你仍然无法解决这个问题，建议你提供更多的上下文和代码细节，以便我能够帮助你更好地解决这个问题。
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if elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 break

# 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 df = pd.DataFrame({'x': [best_solution[0]], 'y': [best_solution[1]], 'z': [best_solution[2]], 'obj_value': [best_obj_value]}) df_list.append(df) ...

if elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 yhjg = -value zc = yhjg - yhq_pjcyl new_df = pd.DataFrame({'优化前X坐标': CSX,'优化前Y坐标': CSY, '优化前靶点位置': yhq_bdwz, '优化前射孔厚度': yhq_skhd, '优化前平均产油量':yhq_pjcyl,'优化后X坐标': x[0],'优化后Y坐标': x[1], '优化后靶点位置': x[2], '优化后射孔厚度': x[3],'优化后平均产油量':yhjg,'优化后前后结果变化':zc,'迭代轮数':rounds}, index=[0]) df_list.append(new_df) # 将df_list列表中的所有数据框连接成一个单独的数据框 final_df = pd.concat(df_list) # 将最终数据框写入新的Excel文件 final_df.to_excel(f'D:\\czjblx\\smmx\\clf-pcl\\TEST\\yh_test\\test0606\\3\\yhtest_{i}.xlsx', index=False) break

好的，你可以在这段代码后面添加以下代码，来输出最优解和对应的x向量： # 输出最优解和对应的x向量 print(f"在迭代过程中，目标函数最小值为{best_obj_value}时，对应的解向量为：{best_solution}") print(f"x...

if np.min(value) < target or elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 yhjg = -value zc = yhjg - yhq_pjcyl new_df = pd.DataFrame({'优化前X坐标': CSX,'优化前Y坐标': CSY, '优化前靶点位置': yhq_bdwz, '优化前射孔厚度': yhq_skhd, '优化前平均产油量':yhq_pjcyl,'优化后X坐标': x[0],'优化后Y坐标': x[1], '优化后靶点位置': x[2], '优化后射孔厚度': x[3],'优化后平均产油量':yhjg,'优化后前后结果变化':zc}, index=[0]) df_list.append(new_df) # 将df_list列表中的所有数据框连接成一个单独的数据框 final_df = pd.concat(df_list) # 将最终数据框写入新的Excel文件 final_df.to_excel(f'D:\\czjblx\\smmx\\clf-pcl\\TEST\\yh_test\\test0606\\3\\yhtest_{i}.xlsx', index=False) break

接着，将优化前和优化后的参数值、平均产油量、前后差异等信息存储在一个新的数据框中，并将其添加到df_list列表中。最后，将df_list列表中的所有数据框连接成一个单独的数据框，将其写入一个新的Excel文件中，并...

if elapsed_time > timeout: #df = pd.DataFrame(solutions) #df.to_excel('D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\solutions.xlsx', index=False) #print('迭代轮数222：', len(solutions)) best_solution = None best_fitness = float('-inf') for x, value in solutions: if value > best_fitness: best_fitness = value best_solution = x print('best fitness:', best_fitness) print('best solution:', best_solution) break

在迭代过程中，算法会不断地生成新的解，并计算适应度值，然后把这些二元组加入到 solutions 列表中。最后，算法会找出适应度值最高的解，并输出它的适应度值和具体数值。如果超时或找到了最优解，算法就会停止迭代...

if np.sum(value) < target or elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 yhjg = -value zc = yhjg - yhq_pjcyl new_df = pd.DataFrame({'优化前X坐标': CSX,'优化前Y坐标': CSY, '优化前靶点位置': yhq_bdwz, '优化前射孔厚度': yhq_skhd, '优化前平均产油量':yhq_pjcyl,'优化后X坐标': x[0],'优化后Y坐标': x[1], '优化后靶点位置': x[2], '优化后射孔厚度': x[3],'优化后平均产油量':yhjg,'优化后前后结果变化':zc}, index=[0]) df_list.append(new_df) # 将df_list列表中的所有数据框连接成一个单独的数据框 final_df = pd.concat(df_list) # 将最终数据框写入新的Excel文件 final_df.to_excel(f'D:\\czjblx\\smmx\\clf-pcl\\TEST\\yh_test\\yhtest_{i}.xlsx', index=False) break这是优化模型输出的条件语句，如何修改成为当计算出的value值最小的时候停止优化迭代

# 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 yhjg = -value zc = yhjg - yhq_pjcyl new_df = pd.DataFrame({'优化前X坐标': CSX,'优化前Y坐标': CSY, '优化前靶点位置': yhq_bdwz, '优化前射孔厚度': yhq...

if elapsed_time > timeout: df = pd.DataFrame(solutions) df.to_excel('D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\solutions.xlsx', index=False) break

具体地，这段代码首先判断当前的优化时间是否超过timeout设置的时间，如果是，则调用pandas库将解向量列表solutions转换为DataFrame格式，并使用to_excel()方法将DataFrame对象写入到Excel文件中。最后，使用break...

if np.min(value) < target or elapsed_time > timeout:

如果种群中个体的最小适应度（目标函数的值）小于目标值 target，或者优化时间超过了设定的超时时间 timeout，就认为优化结束。其中，np.min(value) 表示种群中个体的最小适应度，elapsed_time 是指优化已经运行的...

if len(solutions) != optimizer.population_size: # 随机生成一些解向量，补足不足的部分 while len(solutions) < optimizer.population_size: x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj), random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd), random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz), random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)] value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) # 计算每个个体的目标函数值，并存储在solutions列表中 optimizer.tell(solutions) # 计算当前已经优化的时间 elapsed_time = time.time() - start_time if elapsed_time > timeout: break

同时，将所有的解向量和对应的目标函数值存储在solutions列表中。之后，将solutions列表中的所有解向量和目标函数值，通过tell方法告诉优化器。最后，记录已经优化的时间，如果已经超过了timeout，则跳出循环停止...

if elapsed_time > timeout: best_solution = None best_fitness = float('-inf') sorted_solutions = sorted(solutions, key=lambda x: -x[1]) #找到适应度值最小的解 best_solution, best_fitness = sorted_solutions[-1] print('best fitness:', best_fitness) print('best solution:', best_solution) df.to_excel(f'D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\yh_test\优化迭代过程\优化迭代过程_{i}.xlsx', index=False) break

当经过的时间超过了设定的最大时间限制（timeout）时，程序会将最优解（best_solution）设为None，最优适应度（best_fitness）设为负无穷，并且对所有解（solutions）按照适应度值从大到小进行排序，找到适应度值...

if elapsed_time > timeout: fitnesses = [sol[1] for sol in solutions] # 获取最小目标函数值对应的索引 best_index = fitnesses.index(min(fitnesses)) # 获取最优解向量和最优解 best_solution = solutions[best_index] best_vector = best_solution[0] best_fitness = best_solution[1] x[0] = best_vector[0] x[1] = best_vector[1] x[2] = best_vector[2] x[3] = best_vector[3]

其中，fitnesses = [sol[1] for sol in solutions]将每个个体的评估值存储在列表fitnesses中。接着，best_index = fitnesses.index(min(fitnesses))获取评估值最小的个体的索引。然后，best_solution = ...

std::chrono::time_pointstd::chrono::steady_clock end = std::chrono::steady_clock::now(); auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(end - start); auto替换成真正的类型

在这段代码中，auto被用于推断elapsed变量的类型。如果您想要替换auto为真正的类型，可以将其替换为std::chrono::seconds，即： std::chrono::time_point<std::chrono::steady_clock> end = std::...

std::chrono::time_pointstd::chrono::steady_clock end = std::chrono::steady_clock::now(); std::chrono::seconds elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(end - start); int64_t s = elapsed.count(); std::cout << "Elapsed time: " << elapsed.count() << " s" << std::endl; std::cout << "Elapsed time s: " << s << " s" << std::endl; 存在什么问题

因此，如果想要输出elapsed变量的值，可以直接使用elapsed.count()，不需要再将其存储在一个额外的变量中。例如： std::chrono::time_point<std::chrono::steady_clock> end = std::chrono::steady_clock::...

# 循环优化，直到达到优化目标或时间限制为止best_solution = Nonebest_obj_value = float('inf')rounds = 0while True: # 生成一个新的种群，每个个体是一个解向量 rounds += 1 solutions = [] for _ in range(optimizer.population_size): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: solutions.append((x, value)) if len(solutions) != optimizer.population_size: # 随机生成一些解向量，补足不足的部分 while len(solutions) < optimizer.population_size: x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj), random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd), random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz), random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)] value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) # 计算每个个体的目标函数值，并存储在solutions列表中 optimizer.tell(solutions) # 计算当前已经优化的时间 elapsed_time = time.time() - start_time # 判断是否达到优化目标或时间限制 if elapsed_time > timeout: break if optimizer.best[1] < best_obj_value: best_obj_value = optimizer.best[1] best_solution = optimizer.best[0]# 获取最优解信息best_solution, best_obj_value = optimizer.result# 输出最优解和最优解下的x[0], x[1], x[2], x[3]print('最优解:', best_solution)x0, x1, x2, x3 = best_solutionprint('x[0]:', x0)print('x[1]:', x1)print('x[2]:', x2)print('x[3]:', x3)

其中，循环优化的过程中每次生成一个新的种群，每个个体是一个解向量。然后计算每个个体的目标函数值，并存储在solutions列表中。接着使用tell方法告诉算法哪些解向量是有效的，然后计算当前已经优化的时间。在判断...

解释以下代码：#include <stdio.h> #include #include <stdbool.h> #include <sys/time.h> #define NUM_THREADS 200 #define START_NUM 30000000 #define END_NUM 30000200 void* check_prime(void* arg) { long num = (long)arg; bool is_prime = true; for (long i = 2; i < num; i++) { if (num % i == 0) { is_prime = false; break; } } if (is_prime) { printf("%ld is prime\n", num); } pthread_exit(NULL); } int main() { struct timeval start_time, end_time; double total_time = 0.0; for (int i = 0; i < 10; i++) { pthread_t threads[NUM_THREADS]; gettimeofday(&start_time, NULL); for (long j = START_NUM; j <= END_NUM; j++) { for (int k = 0; k < NUM_THREADS; k++) { pthread_create(&threads[k], NULL, check_prime, (void*)j); } for (int k = 0; k < NUM_THREADS; k++) { pthread_join(threads[k], NULL); } } gettimeofday(&end_time, NULL); double elapsed_time = (end_time.tv_sec - start_time.tv_sec) + (end_time.tv_usec - start_time.tv_usec) / 1000000.0; printf("Run %d: elapsed time = %f seconds\n", i+1, elapsed_time); total_time += elapsed_time; } printf("Average elapsed time = %f seconds\n", total_time / 10); return 0; }

check_prime 函数接收一个 void 类型的指针参数 arg，将其转换为长整型变量 num，然后使用循环遍历 2 到 num-1 之间的所有数字，判断 num 是否是质数，如果是，就打印出该数字是质数。如果不是，则将 is_prime 设为 ...

def run_gevent(ip_list): issue_device = [] try: hwconfig = get_config(ip_list) write_config_to_file(hwconfig,ip_list) except (AuthenticationException): issue_message = (ip_list + ': 认证错误 ') issue_device.append(issue_message) except NetMikoTimeoutException: issue_message = (ip_list + ': 网络不可达 ') issue_device.append(issue_message) except (SSHException): issue_message = (ip_list +': SSH端口异常 ') issue_device.append(issue_message) except Exception as unknown_error: issue_message = (ip_list +': 发生未知错误: ') issue_device.append(issue_message+str(unknown_error)) finally: write_issue_device(issue_device) def main(): starting_time = time() ip_list = read_device_excel() pool = Pool(50) pool.map(run_gevent,ip_list) #map(func, iterable) pool.join() print ('\n---- End get config threading, elapsed time=', time() - starting_time) 这里之前会产生报错TypeError: can only concatenate tuple (not "str") to tuple请问如何修改，其中ip_list.append((ipaddr,ntos,name,pswd,epswd))

关于另一个问题，如果你想将 (ipaddr, ntos, name, pswd, epswd) 添加到 ip_list 中，你可以使用以下代码： ip_list.append((ipaddr, ntos, name, pswd, epswd)) 这将把这个元组添加到 ip_list 中。

import cv2 import numpy as np import time # 创建一个窗口，用于显示拼接后的图像 window_name = "Multi-camera Display" cv2.namedWindow(window_name) # 获取四个摄像头的视频捕捉对象 cap1 = cv2.VideoCapture(0) cap2 = cv2.VideoCapture(1) cap3 = cv2.VideoCapture(2) cap4 = cv2.VideoCapture(3) while True: start_time = time.time() # 记录开始时间 # 读取第一个摄像头的图像帧 ret1, frame1 = cap1.read() # 如果第一个摄像头无法读取图像，则退出循环 if not ret1: print("无法获取第一个摄像头的图像") break # 读取第二个摄像头的图像帧 ret2, frame2 = cap2.read() # 如果第二个摄像头无法读取图像，则退出循环 if not ret2: print("无法获取第二个摄像头的图像") break # 读取第三个摄像头的图像帧 ret3, frame3 = cap3.read() # 如果第三个摄像头无法读取图像，则退出循环 if not ret3: print("无法获取第三个摄像头的图像") break # 读取第四个摄像头的图像帧 ret4, frame4 = cap4.read() # 如果第四个摄像头无法读取图像，则退出循环 if not ret4: print("无法获取第四个摄像头的图像") break # 将四个摄像头的图像帧拼接在一起 upper_row = np.hstack((frame1, frame2)) lower_row = np.hstack((frame3, frame4)) display_img = np.vstack((upper_row, lower_row)) # 显示拼接后的图像 cv2.imshow(window_name, display_img) # 按下ESC键退出显示 if cv2.waitKey(1) == 27: break end_time = time.time() # 记录结束时间 elapsed_time = end_time - start_time # 计算耗时 print(f"每次循环耗时：{elapsed_time:.4f}秒") # 释放摄像头资源 cap1.release() cap2.release() cap3.release() cap4.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中增加配置文件con.ini配置摄像头ID

然后，我们创建了一个列表camera_ids来存储摄像头ID。在while True循环中，我们使用for循环读取每个摄像头的图像帧，并将它们拼接在一起进行显示。 希望这次的修改能满足你的需求。如果还有其他问题，请随时...

Caused by: com.alibaba.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout by scan timer. start time: 2023-02-16 21:34:14.089, end time: 2023-02-16 21:34:14.296, client elapsed: 0 ms, server elapsed: 207 ms, timeout: 200 ms, request: Request

其中，start time表示请求开始时间，end time表示请求结束时间，client elapsed表示客户端等待时间，server elapsed表示服务器响应时间，timeout表示设置的超时时间，request表示具体的请求信息。

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unity 实现子物体不跟随父物体移动和旋转

在Unity中，如果你希望子物体独立于其父物体的位置和旋转，你可以通过设置子物体的`Transform.parent`属性或者使用`Transform.localPosition`、`localRotation`等属性来实现。 1. **直接设置位置和旋转**： - 如果你在脚本中控制子物体，可以编写如下的代码片段来让子物体保持其相对于父物体的局部位置和旋转： ```csharp childObject.transform.localPosition = Vector3.zero; // 设置为相对于父物体的原点 childObject.transform