_dummy := $(shell $(call create_dir,$(obj)))

时间: 2024-06-07 14:08:51 浏览: 131
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luarocks_dummy:虚拟Luarocks软件包，用于教育目的

这是一个 Makefile 中的语句，用于创建一个目录。`$(call create_dir,$(obj))` 是一个函数调用，它会将 `$(obj)` 作为参数传递给名为 `create_dir` 的函数。`$(shell ...)` 则可以执行 shell 命令，并将结果返回给变量 `_dummy`。整个语句的作用就是在执行时创建一个目录，并将结果存储在 `_dummy` 变量中（实际上 `_dummy` 变量没有被使用，这只是一种惯用写法）。
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它的作用是对变量$(obj-dirs)中的每个元素执行一个命令$(call create_dir,$(d))，并将结果存储到一个名为_dummy的变量中。其中$(call create_dir,$(d))是一个自定义的函数，它的作用是创建一个目录$(d)。这个语句的...
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import numpy as np import pandas as pd from lreg import LogisticRegression test_length = 74 nofeats = 4 # ----------------------------------------- # data: # for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) data = pd.read_csv('iris_dummy.csv') data = np.array(data) m,n = data.shape np.random.shuffle(data) data_test = data[0:test_length] X_test = data_test[:,0:nofeats] Y_test0 = data_test[:,nofeats] Y_test1 = data_test[:,nofeats+1] Y_test2 = data_test[:,nofeats+2] Y_test_all = data_test[:,nofeats+3] Y_test0 = Y_test0.T Y_test1 = Y_test1.T Y_test2 = Y_test2.T Y_test_all = Y_test_all.T data_train = data[test_length:m] X_train = data_train[:, 0:nofeats] Y_train0 = data_train[:,nofeats] Y_train1 = data_train[:,nofeats+1] Y_train2 = data_train[:,nofeats+2] Y_train0 = Y_train0.T Y_train1 = Y_train1.T Y_train2 = Y_train2.T请一行一行的解释代码

# for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) ...

CONFIG_AMLOGIC_BATTERY_DUMMY=n +CONFIG_AMLOGIC_CHARGER_DUMMY=n

CONFIG_AMLOGIC_BATTERY_DUMMY=n 和 CONFIG_AMLOGIC_CHARGER_DUMMY=n 这两个表达式看起来像是在内核配置文件（通常是.config文件）中定义的配置选项。在Linux内核配置系统中，这样的选项通常与特定硬件平台的...

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy)...

dummy_col = df_dummy.loc[:,df_dummy.dtypes == 'uint8'].columns

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【标题】GLITCHiTClone_Dummy 是一个公开的开源项目，旨在展示对于名为 GLITCHiT 的私有项目的贡献。这个项目可能是一个软件开发项目，很可能使用了 Java 作为主要编程语言，因为“Java”是该项目的标签之一。公开...

clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); % 计算误比特率 fprintf('bits-option: %d...

代码解释：void CopleyAmplifier::SetNewPVTMotionStartTime(boost::posix_time::ptime time,CouchTrjType pvt_point) { //Record the time stamp and data. m_bool_pvt_started = true; m_start_motion_time_us = PosixTime2Integer<unsigned long long>(time); m_last_pvt_data.p = m_start_pos; //Send the last dummy data calculated by the motion start time. ptime current_time = microsec_clock::universal_time(); ptime couch_time = Integer2PosixTime<unsigned long long>(pvt_point.t, current_time); ptime couch_to_L1_time = Integer2PosixTime<unsigned long long>(pvt_point.timeReachToBuffer, current_time); unsigned char next_point_time = round((pvt_point.t-m_start_motion_time_us)/1000.0)-m_total_motion_time_ms; if(next_point_time<4) { GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion start time:%s. First couch time:%s.First couch to L1 time:%s.", boost::posix_time::to_simple_string(time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_to_L1_time).c_str()); GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "next_point_time: %d.",next_point_time); BOOST_THROW_EXCEPTION(AxisException() <<Axis_Error_Msg("Start PVT time failed! No enough time for First PVT data!")); } AmpPVTData dummy_data = {next_point_time,0,0}; //Send the left dummy data. dummy_data.time = next_point_time; Gantry::Array seg_cmd = ComposePVTRawData(dummy_data,m_next_pvt_index,1); GcLogDebugExpect(m_need_trace, m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>The %dth PVT dummy data.", m_next_pvt_index); WriteSDO(Gantry::ODAddress(COPLEY_PVT_DATA, 0), (unsigned long long)seg_cmd.GetValue<unsigned long long>()); GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion start time:%s. First couch time:%s.First couch to L1 time:%s.", boost::posix_time::to_simple_string(time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_to_L1_time).c_str()); m_total_motion_time_ms += dummy_data.time; m_lasttrj_segments.push_back(seg_cmd.GetValue<unsigned long long>()); ++m_next_pvt_index; GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion Started. Start position %f mm.", pvt_point.p); }

8. 调用 ComposePVTRawData 函数将 dummy_data、m_next_pvt_index 和 1 组合成一个 Gantry::Array 类型的数据 seg_cmd。 9. 使用 WriteSDO 函数将 seg_cmd.GetValue() 写入到 COPLEY_PVT_DATA 的...

def one_hot_encode(df, cat_cols=None, nan_as_cat=True): org_cols = list(df.columns) if not cat_cols: cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O'] df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat) cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols] return df, cat_cols

df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat) cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols] return df, cat_cols 函数的参数包括三个： - df：一个数据框，表示要进行独...

for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y =Hx; noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+jrandn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'H+sigma2diag (ones(1,2)))H'; K_tilde =Wy; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end矩阵W的作用是什么

矩阵W在这段代码中的作用是对接收信号进行解调和解调器输出符号进行估计，用于后续的译码。具体来说，矩阵W是根据信道估计矩阵H和噪声方差sigma2计算得到的，用于估计发送符号x。在代码中，W的计算公式为： ...
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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300