return np.power(Ti - Ti1,2) + np.power(Wind - Wind1, 2) + np.power(Humi - Humi1, 2)
时间: 2024-05-25 16:10:46 浏览: 8
这行代码看起来像是计算某个模型的误差或者损失函数。其中,Ti、Wind、Humi分别表示当前的温度、风速和湿度,Ti1、Wind1、Humi1分别表示模型预测的温度、风速和湿度。np.power()函数是求幂的函数,它表示将括号中的内容求平方。因此,这行代码的含义是计算当前温度、风速和湿度与模型预测的温度、风速和湿度之间的误差,即三个差值的平方和。
相关问题
TIM1_CH1和TI1的区别
TIM1_CH1和TI1都是指STM32中的定时器和计数器模块TIM1的通道1。其中,TIM1_CH1是指该通道的物理引脚,TI1则是指该通道的输入捕获触发器。
具体来说,TIM1_CH1是通过物理引脚连接到其他外设或者器件上,用来输出PWM信号或者用作其他应用场合。而TI1则是该通道的输入捕获触发器,用来捕获外部信号的边缘触发并触发中断或者DMA传输,常用于测量脉冲信号的频率、占空比等。
需要注意的是,TIM1_CH1和TI1虽然都是指同一个通道,但是它们的作用和使用场合是不同的。因此,在使用STM32的定时器和计数器模块时,需要根据具体应用场合选择使用哪种方式。
提取TF-IDF权重矩阵的权重
提取TF-IDF权重矩阵的权重通常可以通过以下步骤来实现:
1. 首先,计算每个单词在所有文档中的出现频率(Term Frequency,TF)。
2. 然后,计算每个单词在文档集中出现的文档数(Document Frequency,DF)。
3. 接下来,计算每个单词的逆文档频率(Inverse Document Frequency,IDF):IDF=log(N/DF),其中N为文档集中的文档数。
4. 最后,将单词的TF和IDF相乘,即可得到TF-IDF权重矩阵中的权重。
具体地,假设我们有一个包含n个文档的文档集,每个文档表示为一个词语列表,其中第i个文档表示为ti1, ti2, ..., tim。对于每个单词tj,其在第i个文档中的TF-IDF权重可以计算为:
w_ij = tf_ij * idf_j
其中tf_ij表示单词tj在第i个文档中的出现频率,idf_j表示单词tj的逆文档频率。最终得到的TF-IDF权重矩阵W的大小为n×m,其中W(i,j)表示第i个文档中第j个单词的TF-IDF权重。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)