a_send=randint(1, no_seq)；改成randi

时间: 2023-12-07 22:04:58 浏览: 68
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OFDM.zip_F-OFDM_ofdm_randint_我爱你

`randi` 是 MATLAB 中的一个函数，用于生成随机整数。如果你想要将 `a_send=randint(1, no_seq)` 改成 `randi`，则可以这样写： ``` a_send = randi([1, no_seq]); ``` 这将生成一个介于 1 和 `no_seq` 之间的随机整数，并将其赋值给 `a_send` 变量。
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这是一个Python中生成一个随机整数的语句，其中min_number和max_number分别是随机整数的最小值和最大值，randint函数会返回一个min_number和max_number之间的随机整数，包括min_number和max_number本身。需要在使用...

优化代码：def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)):#遍历长度 if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

f1.nodes_seq, f2.nodes_seq = new_c1, new_c2 model.sol_list.extend([copy.deepcopy(f1), copy.deepcopy(f2)]) if len(model.sol_list) >= model.popsize: break 这里使用了 random.sample 函数来随机...

降低这段代码的重复率：#交叉 def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

cro2_index = int(random.randint(cro1_index, len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f, new_c1_m, new_c1_b = [], f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], [] new_c2_f, new_c2_m, new_c2_b = [], f2.node_...

优化这段代码：降低这段代码重复率:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

- 使用 random.sample 代替 random.randint，避免重复选择同一个数。 - 简化了变量的初始化和赋值。 - 优化了代码结构，使其更易读懂。 - 避免了使用 range 函数的重复调用，提升了代码性能。

food_x=random.randint(Area_x[0],Area_x[1]) #此处有疑问 food_y=random.randint(Area_y[0],Area_y[1]) #如果食物出现在蛇上，重来； while(food_x,food_y)in snake: food_x = random.randint(Area_x[0], Area_x[1]) food_y = random.randint(Area_y[[0], Area_y[1]]) return food_x,food_y是什么意思

- 首先，用 random.randint() 方法在指定的 x 和 y 范围内生成一个随机位置 food_x 和 food_y； - 然后，用 while 循环判断这个生成的位置是否在蛇的身体上，如果是，则再次生成一个随机位置，直到不与蛇的身体重叠...

降低这段代码的重复率：def selectSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] for i in range(model.n_select): f1_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f2_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f1_fit=sol_list[f1_index].fitness f2_fit=sol_list[f2_index].fitness if f1_fit<f2_fit: model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) else: model.sol_list.append(sol_list[f1_index])

return random.randint(0, len(sol_list)-1) def selectSol(model): sol_list = copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list = [] for i in range(model.n_select): f1_index = get_random_index(sol_list)...

修改以下代码使正确import random def proc(data): cls_no = random.choice(list(data.keys())) stu_no = random.randint(1,10) return "{}{:02}".format(cls_no, stu_no) if __name__ == "__main__": data = {"A001":32, "A002":47, "B001":39, "B002":42} result = set() while len(result) < 5: result.add(list[set()] ) print(result)

stu_no = random.randint(1, data[cls_no]) return "{}{:02}".format(cls_no, stu_no) if __name__ == "__main__": data = {"A001":32, "A002":47, "B001":39, "B002":42} result = set() while len...

之前的解向量满足Min_pump_zcjj = 1 Max_pump_zcjj = 51 # 靶点——老井点约束条件 Min_pump_bdljd = 1 Max_pump_bdljd = 51 # 靶点位置约束条件 Min_pump_bdwz = 0 Max_pump_bdwz = 1 # 射孔厚度约束条件 Min_pump_skhd = 1 Max_pump_skhd = 5 bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])，要求随机生成的解向量如何也要满足这个上下限定

在这个优化算法中，需要在随机生成解向量的过程中满足一些上下限约束条件，可以使用Python的random.randint函数来生成随机整数，然后根据上下限范围进行限制，确保生成的解向量的每个元素都在规定的范围内。...

from datetime import datetime users={} for i in range(4): users_id=random.randint(0,10) users_score=random.randint(-1000,1000) users[users_id]=users_score with open('updates,csv','a')as f: csv_re=csv.writer(f) csv_re.writer

This code generates 4 random user IDs and scores, adds them to a dictionary, and writes them to a CSV file along with the current timestamp. Each row in the CSV file will have three columns: user_id...

class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, num_samples, input_dim, output_dim): self.num_samples = num_samples self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim def __len__(self): return self.num_samples def __getitem__(self, idx): input_data = torch.randint(0, self.input_dim, (10,)) output_data = torch.randint(0, self.output_dim, (10,)) return input_data, output_data 中生成的input_data和output_data的type是多少

torch.randint(0, self.input_dim, (10,)) 生成的 input_data 是一个大小为 (10,) 的一维张量，其中每个元素都是从闭区间 [0, self.input_dim) 中随机选取的整数。因此，input_data 的类型是 torch.Tensor。...

def data_loader(): while 1: idx = random.randint(0, note_len- 1 -seq_len -1) x_input = note_data[idx:idx+seq_len] x_output = note_data[idx+seq_len] #print(x_input.shape,x_output.shape) yield tf.convert_to_tensor(x_input,dtype=tf.float32),tf.convert_to_tensor(x_output,dtype=tf.float32) return tf.data.Dataset.from_generator(data_loader,output_types=(tf.float32,tf.float32)).prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE).batch(batch_size),_n_embeddings,_n_notes,_n_durations,_n_offsets的意思

该函数使用了一个无限循环语句，每次通过 random.randint 生成一个随机数 idx，然后将 note_data 中从 idx 开始的长度为 seq_len 的数据作为输入 x_input，将 note_data 中 idx+seq_len 位置的数据...

users_id=random.randint(0,10) users_score=random.randint(-5000,5000)怎样用代码创建字典把users_id 作为键，users_score作为值

这段代码中，我们使用一个for循环生成10个随机用户信息，其中user_id和user_score分别使用random.randint函数随机生成。然后，我们将每个用户的信息以键值对的形式存储在字典users中，最终得到一个包含10个...

def V_code(): code_len = 4 code_height = 100 code_width = 200 code_char = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' code_image = np.zeros((code_height,code_width,3),dtype=np.uint8) for i in range(code_len): char = random.choice(code_char) color =(random.randint(0,255),random.randint(0,255),random.randint(0,255)) char_size = random.uniform(1,2) x = random.randint(int(code_width*0.25),int(code_width*0.75)) y = random.randint(int(code_height*0.25),int(code_height*0.75)) cv2.putText(code_image,char,(x,y),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,char_size,color,thickness=2) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3)) code_image = cv2.dilate(code_image,kernel,iterations=1) return code_image

这是一个生成验证码图片的函数，代码中使用了 OpenCV 库来生成随机字符，并添加到一个黑色的图片上。其中： - code_len：验证码长度，这里是 4 位。 - code_height：图片高度，这里是 100 像素。...

优化：def generate_data(add_user): # 学/工号 id_num = random.randint(100000, 999999) # 姓名 first_names = ['张', '王', '李', '刘', '赵', '陈', '周', '钱', "孙", "吴", "曾", "冯", "陶", "将", "黄", "胡", "朱", "杨", "江", "何"] s_names = ['云', '风', '山', '河', '林', '羽', '行', "雪", '月', '雨', '冰', '雷', '鞥', '时', '文', '代', '格', '台', "发", '方', '欧', '白'] l_names = ['雷', '鞥', '时', '文', '代', '格', '台', "发", '方', '欧', '白'] name = random.choice(first_names) + random.choice(s_names) + random.choice(l_names) # 性别 gender = random.choice(['男', '女']) # 身份 identity = random.choice(["学生"]) # 部门 department = random.choice( ["20230608094700005793941100036910"]) # 手机号 phone_num = '1' + str(random.randint(3, 9)) + ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(9)) id_types = ['身份证', '护照', '驾驶证', '学生证', '工作证'] if add_user: id_type = random.choice(id_types) if id_type == '身份证': id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(18)) elif id_type == '护照': id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(9)) elif id_type == '驾驶证': id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(12)) elif id_type == '学生证': id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(10)) else: id_num = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(8)) return [id_num, name, gender, phone_num, identity, department, phone_num, id_type, id_num] else: return [name, gender, identity, department, phone_num]

phone_num = '1' + str(random.randint(3, 9)) + ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(9)) if include_id_num: # 学/工号 id_num = random.randint(100000, 999999) # 证件类型和号码 id_...

function parent_indices = select_parents(crowding_distance) %从拥挤度距离中随机选择两个父代个体 parent_indices = [] for i in range(2): random_index = random.randint(0, len(crowding_distance) - 1) parent_indices.append(random_index) return parent_indices这段代码有哪些错误如何修改

这段代码有以下错误： 1. 函数定义时缺少参数列表。 2. 函数体内的返回语句缩进不正确，应该是在 for 循环... random_index = randi(length(crowding_distance)); parent_indices(i) = random_index; end end

for i in range(30): users_id = random.randint(0, 10) # 变动过程中保证积分不会为负，随机数下限为users_id对应当前积分的相反数-users[users_id] delta_score = random.randint(-users[users_id], 5000) users[users_id] += delta_score with open('updates.csv', 'a') as f: csv_re = csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id, delta_score]) print(f'积分变动：{users_id} {delta_score}')怎样改成不定时发生事件

with open('updates.csv', 'a') as f: csv_re = csv.writer(f) csv_re.writerow([users_id, delta_score]) print(f'积分变动：{users_id} {delta_score}') 在这个示例代码中，程序会在每次循环前生成一个...

import cv2 import random import numpy as np img=cv2.imread("D:/CV_data/test/resize/1.jpg") percent =rand_point_percent=0.03 num = int(percent * img.shape[0] * img.shape[1]) for i in range(num): rand_x = random.randint(0, img.shape[0] - 1) rand_y = random.randint(0, img.shape[1] - 1) if random.randint(0, 1) == 0: img[rand_x, rand_y] = 0 else: img[rand_x, rand_y] = 255 cv2.imshow("output",img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

通过random.randint函数生成0到img.shape[0]-1和0到img.shape[1]-1之间的随机整数作为坐标值。如果random.randint(0, 1)的结果为0，则将对应位置的像素值设置为0，否则设置为255。最后，通过cv2.imshow函数显示处理...
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资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
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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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【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![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