x = x.cumsum(0) x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1]))总的来说x最后得到的什么意义？

时间: 2024-03-31 16:33:01 浏览: 29
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Matlab：一维数组及其应用完美版资料.ppt

这段代码的作用是对张量 x 进行累加操作，并计算累加后的差值。具体来说： - x.cumsum(0) 表示对张量 x 按照第一个维度进行累加操作，得到一个累加后的张量； - torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) 表示将第一行和后面的行按照第一个维度进行拼接，并计算相邻行之间的差值，得到一个新的张量。 综合起来，这段代码的作用是对张量 x 进行差分操作，得到相邻行之间的差值。这对于处理时间序列数据等场景非常有用。
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class QuickCumsum(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, x, geom_feats, ranks): x = x.cumsum(0) kept = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) kept[:-1] = (ranks[1:] != ranks[:-1]) x, geom_feats = x[kept], geom_feats[kept] x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) # save kept for backward ctx.save_for_backward(kept) # no gradient for geom_feats ctx.mark_non_differentiable(geom_feats) return x, geom_feats @staticmethod def backward(ctx, gradx, gradgeom): kept, = ctx.saved_tensors back = torch.cumsum(kept, 0) back[kept] -= 1 val = gradx[back] return val, None, None什么意思？

通过 torch.ones 函数创建了一个形状为 x.shape[0] 的张量 kept，然后将 kept 的前 n-1 个元素设置为 True 或 False，表示是否需要保留。最后，根据 kept 张量来选择需要保留的 x 和 geom_feats，然后计算差分，得到...

r = np.arange(1,WSZ-1,2)\nstart = np.cumsum(a[:WSZ-1])[::2]/r\nstop = (np.cumsum(a[:-WSZ:-1])[::2]/r)[::-1]这段代码的初始值和结束值为什么是这样的,为什么要除以r

初始值start是对数组a的前WSZ-1个元素进行累积求和，然后每隔两个元素取一个值，最后除以r数组对应的元素。结束值stop是对数组a的倒数前WSZ个元素进行累积求和，然后每隔两个元素取一个值，再倒序排列，最后除以r...

def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features x and geometry are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry这个函数的操作过程我还是不明白。ranks是什么？ranks是排好顺序的点云序列吗？x为什么要求和， x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1]))这样计算能得到什么？

为了实现这个目的，该函数首先对特征向量x进行了累积求和，得到了一个新的特征向量x'。然后，根据ranks张量中相邻元素的不同，创建了一个掩码张量mask，用于指示哪些元素需要被保留。 接下来，根据掩码张量mask筛选...

前向传播不是把排序好的x传入进去了吗？ def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features x and geometry are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry

您说的是对的，VoxelsSumming 函数的前向传播将输入的点云数据 x 和位置信息 geometry 按照体素位置进行排序，并在排序后的数据上进行计算。具体来说，x 和 geometry 都是按照体素位置进行排序的，即在...

y_embed = not_mask.cumsum(1, dtype=torch.float32)和 x_embed = not_mask.cumsum(2, dtype=torch.float32)使用C++如何实现？？

std::vector<float> x_embed(const std::vector<bool>& not_mask, int dim) { // 类似y_embed，只是累加的方向不同 std::vector<float> result(not_mask[0].size(), 0.0f); for (int j = 0; j [0].size(); ++j) ...

解释以下代码：def populate_x(self): layerCumSum = [0] + np.cumsum(self.layerWidths).tolist() #np.cumsum 计算每个数组轴向求和 例如np.cumsum([1,2,3,4,5])=[1,1+2,1+2+3,1+2+3+4,1+2+3+4+5] #tolist 数组转向列表 #layerCumSum 计算得出了每一层边界处的对应的厚度值 self.periodL = layerCumSum[-1] #单周期总长度 self.xPoints = np.arange(0, self.periodL*self.repeats, self.xres) #离散格点，得到每一个离散点的具体位置坐标，初值0，末值为单周期长度*重复周期数，步长为位置分辨率 N = self.xPoints.size #离散位置点总数 if N == 0: self.xPoints = np.array([0]) N = 1 self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int) self.xVc = np.empty(N) self.xMc = np.empty(N)

6. self.xPoints = np.array([0]) 和 N = 1: 如果离散位置点的总数为0，将self.xPoints设置为长度为1的数组，其中只包含一个元素0，并将N设置为1。 7. self.xLayerNums = np.empty(N, dtype=int): 这一行...

优化这段代码X1 = X0.cumsum(axis=0) # [x_2^1,x_3^1,...,x_n^1,x_1^1] # 其中x_i^1为x_i^01次累加后的列向量 Z = (np.array([-0.5* (X1[:, -1][k - 1] + X1[:, -1][k]) for k in range(1, len(X1[:, -1]))])).reshape( len(X1[:, -1]) - 1, 1)#背景序列 # 数据矩阵A、B A = (X0[:,-1][1:]).reshape(len(Z), 1) B = np.hstack((Z, X1[1:, :-1])) # 求参数 u = np.linalg.inv(np.matmul(B.T, B)).dot(B.T).dot(A) a = u[0][0] b = u[1:]

优化这段代码X1 = X0.cumsum(axis=0)的方法有很多，以下是一些可能的优化方案： 1. 使用Numpy的优化函数：Numpy提供了很多优化函数，如np.add.reduce、np.cumsum等，可以用来替代一些常规的计算方法，从而提高代码...

import numpy as np rows = int(input("输入行数：")) cols = int(input("输入列数：")) # 输入数据元素 data = [] for i in range(rows): row = [] for j in range(cols): value = float(input(f"输入元素[{i}, {j}]: ")) row.append(value) data.append(row) X0 = data m, n = X0.shape X1 = np.cumsum(X0) X1 = np.cumsum(X0) X2 = np.zeros((n-2, n)) for i in range(1, n-1): X2[i-1, i:] = X1[i] + X1[i+1] B = -0.5 * X2 t = np.ones((n-1, 1)) B = np.concatenate((B, t), axis=1) YN = X0[1:] P_t = YN / X1[:n-1] A = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), YN.T) a = A[0] u = A[1] c = u / a b = X0[0] - c X = str(b) + 'exp(' + str(-a) + 'k)' + str(c) equation = 'X(k+1)=' + X print(equation) k = np.arange(len(X0)) Y_k_1 = b * np.exp(-a * k) + c Y = Y_k_1[1:] - Y_k_1[:-1] XY = np.concatenate(([Y_k_1[0]], Y)) print(XY) CA = np.abs(XY - X0) Theta = CA XD_Theta = CA / X0 AV = np.mean(CA) R_k = (np.min(Theta) + 0.5 * np.max(Theta)) / (Theta + 0.5 * np.max(Theta)) P = 0.5 R = np.sum(R_k) / len(R_k) print(R) Temp0 = (CA - AV) ** 2 Temp1 = np.sum(Temp0) / len(CA) S2 = np.sqrt(Temp1) AV_0 = np.mean(X0) Temp_0 = (X0 - AV_0) ** 2 Temp_1 = np.sum(Temp_0) / len(CA) S1 = np.sqrt(Temp_1) TempC = S2 / S1 * 100 C = str(TempC) + '%' SS = 0.675 * S1 Delta = np.abs(CA - AV) TempN = np.where(Delta <= SS)[0] N1 = len(TempN) N2 = len(CA) TempP = N1 / N2 * 100 P = str(TempP) + '%'

这段代码是用来计算指数平滑模型的预测值和评估模型拟合优度的指标。具体来说，根据输入的行数和列数创建一个矩阵，并根据用户输入的元素值进行填充。然后，根据指数平滑模型的公式计算预测值，并将其打印出来。...

(143,9)的DataFrame与(143.7)的DataFrame在做以下操作时import numpy as np def GM11(x0): # 灰色预测模型 x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) return (a, b) def GM11_predict(x0, a, b): # 预测函数 result = [] for i in range(1, 11): result.append((x0[0]-b/a)(1-np.exp(a))np.exp(-a(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)(1-np.exp(a))np.exp(-a10)) return result # 计算灰色关联度 def Grey_Relation(x, y): x = np.array(x) y = np.array(y) x0 = x[0] y0 = y[0] x_model = GM11(x) y_model = GM11(y) x_predict = GM11_predict(x, x_model) y_predict = GM11_predict(y, y_model) delta_x = np.abs(x-x_predict)/np.abs(x).max() delta_y = np.abs(y-y_predict)/np.abs(y).max() grey_relation = 0.5np.exp(-0.5((delta_x-delta_y)**2).sum()) return grey_relation # 计算灰色关联度矩阵 def Grey_Relation_Matrix(data1, data2): matrix = [] for i in range(data1.shape[1]): row = [] for j in range(data2.shape[1]): x = data1.iloc[:, i].tolist() y = data2.iloc[:, j].tolist() grey_relation = Grey_Relation(x, y) row.append(grey_relation) matrix.append(row) return np.array(matrix) # 计算人口-经济的灰色关联度矩阵 relation_matrix = Grey_Relation_Matrix(pop_data, eco_data)，发生了以下错误：cannot perform accumulate with flexible type，请写出问题所在，并给出解决代码

1. 检查数据类型： print(pop_data.dtypes) print(eco_data.dtypes) 2. 如果有列数据类型为object，则进行转换： pop_data = pop_data.astype(float) eco_data = eco_data.astype(float) 3. ...

import numpy as np def pca(X, threshold): # 去均值 X_mean = np.mean(X, axis=0) X = X - X_mean # 计算协方差矩阵 cov = np.dot(X.T, X) / (X.shape[0] - 1) # 计算特征值和特征向量 eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov) # 对特征值进行排序 eig_vals_sort = np.argsort(eig_vals)[::-1] # 计算累计贡献率 eig_vals_sum = np.sum(eig_vals) cumsum = np.cumsum(eig_vals[eig_vals_sort]) / eig_vals_sum # 寻找最佳的n_components best_n_components = np.argmax(cumsum >= threshold) + 1 # 提取前best_n_components个特征向量 eig_vecs_sort = eig_vecs[:, eig_vals_sort[:best_n_components]] # 将数据投影到新的特征空间上 X_pca = np.dot(X, eig_vecs_sort) return X_pca # 生成数据集 data = np.random.rand(643, 1024) # 进行PCA降维 X_pca = pca(data, threshold=0.9) # 输出结果print("最佳的n_components为：", X_pca.shape[1])中threshold=0.9是怎么算出来的

在这段代码中，threshold=0.9 是作为一个参数传入函数pca()中的，它代表着累计贡献率的阈值，用于确定保留多少个主成分。在该函数中，累计贡献率是通过计算特征值的和来计算的，然后通过计算每个特征值在特征值总和...

def GM11(x0): x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0 B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1) Y = x0[1:].reshape(-1, 1) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) X = np.zeros_like(x0) X[0] = x0[0] for i in range(1, len(x0)): X[i] = (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*(i-1)) - (x0[0] - b/a) * np.exp(-a*i) return X X0 = data['close'].values X1 = np.array([GM11(X0[i:i+5]) for i in range(len(X0)-4)]) s = np.zeros(len(X0)) s[0] = 1 for i in range(1, len(X0)): if X0[i] > X1[:, i-1].max(): s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 else: s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 1 --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) D:\.temp\ipykernel_10000\3121687314.py in <module> 5 s[0] = 1 6 for i in range(1, len(X0)): ----> 7 if X0[i] > X1[:, i-1].max(): 8 s[i] = np.argmin(X1[:, i-1]) + 2 9 else: IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 5给出修正的代码

z1 = (x1[:-1] + x1[1:]) / 2.0 B = np.append(-z1.reshape(-1, 1), np.ones_like(z1).reshape(-1, 1), axis=1) Y = x0[1:].reshape(-1, 1) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y...

def generate(): states_ = sess.run(initial_state) gen = '' c = '[' while c != ']': gen += c x = np.zeros((batch_size, 1)) x[:, 0] = char2id[c] probs_, states_ = sess.run([probs, last_states], feed_dict={X: x, initial_state: states_}) probs_ = np.squeeze(probs_) pos = int(np.searchsorted(np.cumsum(probs_), np.random.rand() * np.sum(probs_))) c = id2char[pos] return gen[1:] def generate_with_head(head): states_ = sess.run(initial_state) gen = '' c = '[' i = 0 while c != ']': gen += c x = np.zeros((batch_size, 1)) x[:, 0] = char2id[c] probs_, states_ = sess.run([probs, last_states], feed_dict={X: x, initial_state: states_}) probs_ = np.squeeze(probs_) pos = int(np.searchsorted(np.cumsum(probs_), np.random.rand() * np.sum(probs_))) if (c == '[' or c == '。' or c == '，') and i < len(head): c = head[i] i += 1 else: c = id2char[pos] return gen[1:]

这段代码包含了两个函数，第一个函数generate用于生成一段随机的文本，其工作流程是先生成一个起始字符'['，然后不断地根据当前字符生成下一个字符，直到生成']'字符为止。在生成下一个字符时，会根据当前字符的概率...

显示当前时间： Dt.datetime.now() Dt.datetime.today() 计算时差： D1=dt.datetime.now() D2=dt.datetime(year=2007,month=3,day=3) (d1-d2).days 数据可视化： import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use("classic") import numpy as np import pandas as pd mg=np.random.RandomState(0) X=np.linspace(0,10,500) y=np.cumsum(mg.randn(500,6),0) #plt.plot(X,y) #plt.legend("abcdef",ncol=2,loc="upper left") print(y) import seaborn as sns sns.set() plt.plot(X,y) plt.legend("abcdef",ncol=2,loc="upper left")

X = np.linspace(0, 10, 500) y = np.cumsum(mg.randn(500, 6), 0) # 绘制折线图 sns.set() plt.plot(X, y) plt.legend("abcdef", ncol=2, loc="upper left") plt.show() 在这个例子中，我们使用 ...

import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import statsmodels.api as sm a=np.array(xy_df.values) mu=a.mean(axis=0) #逐列求均值 s=a.std(axis=0,ddof=1) #逐列求标准差 b=(a-mu)/s #数据标准化 r=np.corrcoef(b[:,:-1].T) #计算相关系数矩阵 md1=PCA().fit(b[:,:-1]) #构造并拟合模型 print('特征值为：', md1.explained_variance_) print('各主成分贡献率：', md1.explained_variance_ratio_) xs=md1.components_ #提出各主成分系数，每行是一个主成分 print('主成分系数：\n', np.round(xs,6)) print('累积贡献率：', np.cumsum(md1.explained_variance_ratio_)) n=5 #选定主成分的个数 f=b[:,:-1]@(xs[:n,:].T) #主成分的得分 d2={'y':a[:,-1],'x': a[:,:-1]} md2=sm.formula.ols('y~x',d2).fit() #原始数据线性回归 d3={'y':a[:,-1], 'z':f} md3=sm.formula.ols('y~z',d3).fit() #对主成分的回归方程 xs3=md3.params #提取主成分回归方程的系数 xs40=xs3[0]-sum(xs3[1:]@xs[:n,:]*mu[:-1]/s[:-1]) #常数项 xs4=xs3[1:]@xs[:n,:]/s[:-1] #原始变量回归方程的其他系数 print('回归方程的常数项：',round(xs40,4)) print('回归方程的其他系数：',np.round(xs4,4)) print('直接回归的残差方差：',md2.mse_resid) print('主成分回归的残差方差：',md3.mse_resid),请对以上代码进行每行解释

xs40=xs3[0]-sum(xs3[1:]@xs[:n,:]*mu[:-1]/s[:-1]) #常数项 xs4=xs3[1:]@xs[:n,:]/s[:-1] #原始变量回归方程的其他系数 提取主成分回归方程的系数，计算回归方程中的常数项和原始变量回归方程的其他系数。 ...

fpc = (1 - tp[i]).cumsum(0) tpc = tp[i].cumsum(0)

其中，tp[i]是指在预测概率大于等于i时，模型预测的正例的数量，cumsum(0)则是对tp[i]按列进行累加求和，得到的结果tpc和fpc分别是以i为阈值时的TPR和FPR。具体来说，TPR是指在所有实际为正例的样本中，被模型正确...
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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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