[x(tree(i,1)),x(tree(i,2))],[y(tree(i,1)),y(tree(i,2))]

时间: 2023-11-23 14:05:59 浏览: 4
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Range Searching using Kd Tree

These expressions refer to the x and y coordinates of the two children of the node i in a tree structure. The notation tree(i,1) refers to the first child of node i, and tree(i,2) refers to the second child. Therefore, [x(tree(i,1)),x(tree(i,2))] represents the x-coordinates of the two children, and [y(tree(i,1)),y(tree(i,2))] represents the y-coordinates of the two children.
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matlab中[x(tree(i,1)),x(tree(i,2))],[y(tree(i,1)),y(tree(i,2))]

这个表达式表示了一条线段的两个端点在二维平面上的坐标，其中tree(i,1)和tree(i,2)是...因此[x(tree(i,1)),x(tree(i,2))]表示这条线段在x轴上的坐标范围，[y(tree(i,1)),y(tree(i,2))]表示这条线段在y轴上的坐标范围。

plot([x(tree(i,1)),x(tree(i,2))],[y(tree(i,1)),y(tree(i,2))],'k','LineWidth',2);

The x-coordinates of the two points are obtained by calling the function x() with the indices of the nodes as arguments, while the y-coordinates are obtained by calling the function y() with the same...

matlab中 plot([x(tree(i,1)),x(tree(i,2))],[y(tree(i,1)),y(tree(i,2))],'k','LineWidth',2);

该语句是用于在 MATLAB 中绘制二维图形的函数，其中 [x(tree(i,1)),x(tree(i,2))] 和 [y(tree(i,1)),y(tree(i,2))] 分别表示要绘制的线段的起点和终点的 x，y 坐标，'k' 表示线段的颜色为黑色，'LineWidth',2...

plot([x(tree(i,1)),x(tree(i,2))],[y(tree(i,1)),y(tree(i,2))],'k','LineWidth',2);解释一下

其中，tree(i,1)和tree(i,2)分别表示第i个节点的父节点和子节点，x(tree(i,1))和y(tree(i,1))分别表示父节点的x坐标和y坐标，x(tree(i,2))和y(tree(i,2))分别表示子节点的x坐标和y坐标。'LineWidth',2表示线段的宽度...

把#include<bits/stdc++.h> #define mian main #define QWQ puts("QWQ"); using namespace std; int n, m; int a[50005] ,treex[50005], treen[50005]; int lowbit(int x)//求lowbit:2进制下末尾0的个数。可表示tree中包含数据数量 { return x & -x; } void _add(int x, int k)//建树QAQ { for(;x <= n; x += lowbit(x)) { treex[x] = max(treex[x], k); treen[x] = min(treen[x], k); } } int _findmax(int x, int y)//区间查询最大值 { if(y > x) { if(y - lowbit(y) > x) return max(treex[y], _findmax(x, y - lowbit(y))); else return max(a[y], _findmax(x, y - 1)); } return a[x]; } int _findmin(int x, int y)//区间查询最小值 { if(y > x) { if(y - lowbit(y) > x) return min(treen[y], _findmin(x, y - lowbit(y))); else return min(a[y], _findmin(x, y - 1)); } return a[x]; } int main() { memset(treen, 0x3f3f3f3f, sizeof(treen)); scanf("%d%d", &n, &m); for(int i = 1; i <= n; i ++) { scanf("%d", &a[i]); _add(i, a[i]); } for(int i = 1; i <= m; i ++) { int l, r; scanf("%d%d", &l, &r); cout << _findmax(l, r) - _findmin(l, r) << endl; } return 0; }改写用python

treex[i] = max(treex[i], k) treen[i] = min(treen[i], k) def find_max(x, y): if y > x: if y - lowbit(y) > x: return max(treex[y], find_max(x, y - lowbit(y))) else: return max(a[y], find_max(x, ...

使用以下函数template<class Type> class Huffman { friend BinaryTree<int> HuffmanTree(Type [], int); public: operator Type ()const { return weight; } private: BinaryTree<int> tree; Type weight; }; template <class Type> BinaryTree<int> HuffmanTree(Type f[],int n) //生成单结点树 { Huffman<Type> *w = new Huffman<Type> [n+1]; BinaryTree<int> z, zero; for (int i=1; i <= n; i++) { z.MakeTree(i, zero, zero); w[i].weight=f[i]; w[i].tree =z; } //建优先队列 MinHeap<Huffman<Type>>Q(1); Q.Initialize(w,n,n); //反复合并最小频率树 Huffman<Type> x,y; for(int i=1; i<n; i++) { Q.DeleteMin(x); Q.DeleteMin(y); z.MakeTree(0,x.tree,y.tree); x.weight += y.weight; x.tree=z; Q.Insert(x); } Q.DeleteMin(x); Q.Deactivate(); delete []w; return x.tree; }参考《计算机算法设计与分析》 王晓东使用c++实现哈夫曼编码

在循环中，每次从 Q 中删除两个权重最小的单节点树 x 和 y，使用 MakeTree 函数将 x.tree 和 y.tree 合并成一个新的树 z，将 x.weight 和 y.weight 相加得到新的权重 x.weight += y.weight，将 ...

void SelectMin1Min2(HuffmanTree& ht, int& x, int& y, int n) { float min1 = MIN, min2 = MIN; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (ht[i].weight < min1 && ht[i].parent == 0) { min1 = ht[i].weight; x = i; } } for (int i = 1; i <= n; i++) { if (ht[i].weight < min2 && ht[i].parent == 0 && i != x) { min2 = ht[i].weight; y = i; } } }这段代码的伪代码

1. 初始化min1和min2为一个很大的数。 2. 遍历所有节点，找到权重值最小的节点，且该节点的父节点为0，将该节点标记为x。 3. 遍历所有节点，找到权重值最小的节点，且该节点的父节点为0，该节点不等于x，将该节点...

import numpy as np class Node: j = None theta = None p = None left = None right = None class DecisionTreeBase: def __init__(self, max_depth, feature_sample_rate, get_score): self.max_depth = max_depth self.feature_sample_rate = feature_sample_rate self.get_score = get_score def split_data(self, j, theta, X, idx): idx1, idx2 = list(), list() for i in idx: value = X[i][j] if value <= theta: idx1.append(i) else: idx2.append(i) return idx1, idx2 def get_random_features(self, n): shuffled = np.random.permutation(n) size = int(self.feature_sample_rate * n) selected = shuffled[:size] return selected def find_best_split(self, X, y, idx): m, n = X.shape best_score = float("inf") best_j = -1 best_theta = float("inf") best_idx1, best_idx2 = list(), list() selected_j = self.get_random_features(n) for j in selected_j: thetas = set([x[j] for x in X]) for theta in thetas: idx1, idx2 = self.split_data(j, theta, X, idx) if min(len(idx1), len(idx2)) == 0 : continue score1, score2 = self.get_score(y, idx1), self.get_score(y, idx2) w = 1.0 * len(idx1) / len(idx) score = w * score1 + (1-w) * score2 if score < best_score: best_score = score best_j = j best_theta = theta best_idx1 = idx1 best_idx2 = idx2 return best_j, best_theta, best_idx1, best_idx2, best_score def generate_tree(self, X, y, idx, d): r = Node() r.p = np.average(y[idx], axis=0) if d == 0 or len(idx)<2: return r current_score = self.get_score(y, idx) j, theta, idx1, idx2, score = self.find_best_split(X, y, idx) if score >= current_score: return r r.j = j r.theta = theta r.left = self.generate_tree(X, y, idx1, d-1) r.right = self.generate_tree(X, y, idx2, d-1) return r def fit(self, X, y): self.root = self.generate_tree(X, y, range(len(X)), self.max_depth) def get_prediction(self, r, x): if r.left == None and r.right == None: return r.p value = x[r.j] if value <= r.theta: return self.get_prediction(r.left, x) else: return self.get_prediction(r.right, x) def predict(self, X): y = list() for i in range(len(X)): y.append(self.get_prediction(self.root, X[i])) return np.array(y)

7. generate_tree(self, X, y, idx, d)方法：根据数据集X、标签y和索引idx生成一棵决策树，返回根节点。 8. fit(self, X, y)方法：训练决策树分类器，生成决策树。 9. get_prediction(self, r, x)方法：对于输入的...

min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

这段代码使用了MinMaxScaler对数据进行归一化处理，然后将训练数据和测试数据分别赋值给X_train1、X_test1、y_train1和y_test1。接着，使用MinMaxScaler对训练数据和测试数据进行归一化处理，以确保它们在相同的范围...

import cv2 import numpy as np def drawshape(src,points): i = 0 while i<len(points): if(i==len(points)-1): x, y = points[i][0] x1, y1 = points[0][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255 ), 3) else: x, y = points[i][0] x1, y1 = points[i + 1][0] cv2.line(src, (x, y), (x1, y1), (0, 0, 255), 3) i = i + 1 img=cv2.imread("C:/Users/CHL/Pictures/Screenshots/hand.png") print(img.shape) #装变为单通道 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 ret,binary=cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY) #轮廓查找 contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),0) #多边形逼近,参数分别为轮廓、精度、是否闭合 e=20 approx=cv2.approxPolyDP(contours[0],e,True) drawshape(img,approx) print(approx) #凸包，参数分别为轮廓，绘制方向 #cv2.convexHull(approx) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0)

首先，通过使用cv2.imread函数读取手的图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，使用二值化操作将图像转换为黑白图像。然后，使用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours函数绘制轮廓。接着，...

def __init__(self, max_depth=None): self.max_depth = max_depth def fit(self, X, y): self.n_classes_ = len(set(y)) self.n_features_ = X.shape[1] self.tree_ = self._grow_tree(X, y) def predict(self, X): return [self._predict(inputs) for inputs in X] def _best_split(self, X, y): m = y.size if m <= 1: return None, None num_parent = [np.sum(y == c) for c in range(self.n_classes_)] best_gini = 1.0 - sum((n / m) ** 2 for n in num_parent) best_idx, best_thr = None, None for idx in range(self.n_features_): thresholds, classes = zip(*sorted(zip(X[:, idx], y))) num_left = [0] * self.n_classes_ num_right = num_parent.copy() for i in range(1, m): c = classes[i - 1] num_left[c] += 1 num_right[c] -= 1 gini_left = 1.0 - sum((num_left[x] / i) ** 2 for x in range(self.n_classes_)) gini_right = 1.0 - sum((num_right[x] / (m - i)) ** 2 for x in range(self.n_classes_)) gini = (i * gini_left + (m - i) * gini_right) / m if thresholds[i] == thresholds[i - 1]: continue if gini < best_gini: best_gini = gini best_idx = idx best_thr = (thresholds[i] + thresholds[i - 1]) / 2 return best_idx, best_thr解释这段代码

2. fit(self, X, y)：拟合方法，用于训练分类树。它首先计算类别数量和特征数量，然后调用 _grow_tree 方法生成分类树。 3. predict(self, X)：预测方法，用于对新数据进行分类。它遍历输入数据集中的每一行...

def _grow_tree(self, X, y, depth=0): num_samples_per_class = [np.sum(y == i) for i in range(self.n_classes_)] predicted_class = np.argmax(num_samples_per_class) node = Node(predicted_class=predicted_class) if depth < self.max_depth: idx, thr = self._best_split(X, y) if idx is not None: indices_left = X[:, idx] < thr X_left, y_left = X[indices_left], y[indices_left] X_right, y_right = X[~indices_left], y[~indices_left] node.feature_index = idx node.threshold = thr node.left = self._grow_tree(X_left, y_left, depth + 1) node.right = self._grow_tree(X_right, y_right, depth + 1) return node解释这段代码

它接受训练数据X和标签y，并返回根节点node。 方法中首先计算每个类别在训练数据中的样本数量，然后将预测类别设置为具有最大样本数的类别。接下来，我们创建一个新的节点node来表示当前子树，并将其预测...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均每一折auc值和平均每一折aoc曲线，平均每一折分类报告以及平均每一折混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse)

tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11) X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线，平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

tree.fit(X_train1, y_train1) # predict on test set y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred_proba11 = tree.predict_proba(X_test1) # append predictions and test data y_pred1.append(y_pred11) y_...

# 划分特征和标签 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) # 训练模型 clf = DecisionTree(max_depth=8) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) # Python的切片操作和循环来实现 for i in range(0, len(y_pred), 30): print(y_pred[i:i+30])解释这段代码

1. 首先，将数据集中的特征和标签分别赋值给变量 X 和 y。 2. 利用 train_test_split() 函数将数据集随机划分为训练集和测试集，其中 test_size=0.25 表示测试集占总数据集的 25%。 3. 创建一个决策树分类器对象 ...

修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

y_pred = tree.predict(X_test) report = classification_report(y_test, y_pred) matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred, multi_class='ovr') fpr, tpr, _ = roc_...

data = pd.read_csv("data.csv") data.replace("M",1,inplace=True) data.replace("B",0,inplace=True) #获取特征x和特征y X = data.iloc[:, 3:5].values x = np.array(X) y = data.diagnosis y = np.array(y) #创建决策树算法对象 tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) #构建决策树 tree_clf.fit(x,y) #绘制决策树结构 tree.plot_tree(tree_clf) from matplotlib.colors import ListedColormap plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False #定义绘制决策树边界的函数 def plot_decision_boundary(clf, X, y, axes=[0, 10 , 0 , 5], data=True, legend=False, plot_training=True): x1s = np.linspace(axes[0], axes[1], 100) x2s = np.linspace(axes[2], axes[3], 100) x1, x2 = np.meshgrid(x1s, x2s) X_new = np.c_[x1.ravel(), x2.ravel()] y_pred = clf.predict(X_new).reshape(x1.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#fafab0', '#0909ff', '#a0faa0']) plt.contourf(x1, x2, y_pred, alpha=0.3, cmap=custom_cmap) if not data: custom_cmap2 = ListedColormap(['#7d7d58', '#4c4c7f', '#507d50']) plt.contour(x1, x2, y_pred, cmap=custom_cmap2, alpha=0.8) if plot_training: plt.plot(X[:, 0][y == 0], X[:, 1][y == 0], "yo", label="0") plt.plot(X[:, 0][y == 1], X[:, 1][y == 1],"bs", label="1") plt.axis(axes) if data: plt.xlabel("属性",fontsize=14) plt.ylabel("特征",fontsize=14) else: plt.xlabel(r"$x_1$", fontsize=18) plt.xlabel(r"$x_2$", fontsize=18,rotation=0) if legend: plt.legend(loc="lower right", fontsize=14) tree_clf1 = DecisionTreeClassifier(random_state=42) tree_clf2 = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=4,random_state=43) tree_clf1.fit(x,y) tree_clf2.fit(x,y) plt.figure(figsize=(15,6)) plt.subplot(121) plot_decision_boundary(tree_clf1, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖一') plt.subplot(122) plot_decision_boundary(tree_clf2, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖二')

然后使用特征x和特征y进行分类，其中x取data的第3到第5列，y取data的diagnosis列。接着，创建决策树对象，并使用fit()方法进行训练。最后使用plot_decision_boundary()函数绘制决策树的结构和决策边界。该函数会根据...

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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【工程技术中的数值分析秘籍】：数学问题的终极解决方案

![【工程技术中的数值分析秘籍】：数学问题的终极解决方案](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20240429163511/Applications-of-Numerical-Analysis.webp) 参考资源链接：[东南大学_孙志忠_《数值分析》全部答案](https://wenku.csdn.net/doc/64853187619bb054bf3c6ce6?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 数值分析的数学基础 在探索科学和工程问题的计算机解决方案时，数值分析为理解和实施这些解决方案提供了
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如何在数控车床仿真系统中正确进行机床回零操作？请结合手工编程和仿真软件操作进行详细说明。

机床回零是数控车床操作中的基础环节，特别是在仿真系统中，它确保了机床坐标系的正确设置，为后续的加工工序打下基础。在《数控车床仿真实验：操作与编程指南》中，你可以找到关于如何在仿真环境中进行机床回零操作的详尽指导。具体操作步骤如下： 参考资源链接：[数控车床仿真实验：操作与编程指南](https://wenku.csdn.net/doc/3f4vsqi6eq?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保数控系统已经启动，并处于可以进行操作的状态。然后，打开机床初始化界面，解除机床锁定。在机床控制面板上选择回零操作，这通常涉及选择相应的操作模式或输入特定的G代码，例如G28或
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Vue统计工具项目配置与开发指南

资源摘要信息:"该项目标题为'bachelor-thesis-stat-tool'，是一个涉及统计工具开发的项目，使用Vue框架进行开发。从描述中我们可以得知，该项目具备完整的前端开发工作流程，包括项目设置、编译热重装、生产编译最小化以及代码质量检查等环节。具体的知识点包括： 1. Vue框架：Vue是一个流行的JavaScript框架，用于构建用户界面和单页应用程序。它采用数据驱动的视图层，并能够以组件的形式构建复杂界面。Vue的核心库只关注视图层，易于上手，并且可以通过Vue生态系统中的其他库和工具来扩展应用。 2. yarn包管理器：yarn是一个JavaScript包管理工具，类似于npm。它能够下载并安装项目依赖，运行项目的脚本命令。yarn的特色在于它通过一个锁文件（yarn.lock）来管理依赖版本，确保项目中所有人的依赖版本一致，提高项目的可预测性和稳定性。 3. 项目设置与开发流程： - yarn install：这是一个yarn命令，用于安装项目的所有依赖，这些依赖定义在package.json文件中。执行这个命令后，yarn会自动下载并安装项目所需的所有包，以确保项目环境配置正确。 - yarn serve：这个命令用于启动一个开发服务器，使得开发者可以在本地环境中编译并实时重载应用程序。在开发模式下，这个命令通常包括热重载（hot-reload）功能，意味着当源代码发生变化时，页面会自动刷新以反映最新的改动，这极大地提高了开发效率。 4. 生产编译与代码最小化： - yarn build：这个命令用于构建生产环境所需的代码。它通常包括一系列的优化措施，比如代码分割、压缩和打包，目的是减少应用程序的体积和加载时间，提高应用的运行效率。 5. 代码质量检查与格式化： - yarn lint：这个命令用于运行项目中的lint工具，它是用来检查源代码中可能存在的语法错误、编码风格问题、代码重复以及代码复杂度等问题。通过配置适当的lint规则，可以统一项目中的代码风格，提高代码的可读性和可维护性。 6. 自定义配置： - 描述中提到'请参阅'，虽然没有具体信息，但通常意味着项目中会有自定义的配置文件或文档，供开发者参考，如ESLint配置文件（.eslintrc.json）、webpack配置文件等。这些文件中定义了项目的个性化设置，包括开发服务器设置、代码转译规则、插件配置等。 综上所述，这个项目集成了前端开发的常用工具和流程，展示了如何使用Vue框架结合yarn包管理器和多种开发工具来构建一个高效的项目。开发者需要熟悉这些工具和流程，才能有效地开发和维护项目。"
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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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74LS181逻辑电路设计：原理图到实际应用的速成课

参考资源链接：[4位运算功能验证：74LS181 ALU与逻辑运算实验详解](https://wenku.csdn.net/doc/2dn8i4v6g4?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 74LS181逻辑电路概述 ## 1.1 74LS181的定义与重要性 74LS181是一款广泛应用于数字逻辑设计的4位算术逻辑单元(ALU)，它提供了一系列算术和逻辑运算功能，使得复杂的计算任务得以简化实现。该器件由16个引脚组成，是早期数字系统设计的核心组件之一。 ## 1.2 74LS181的应用背景 74LS181出现在计算机和数字电路设计的黄金时期，它支持多种二进制运
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在集成电路测试中，如何根据JEDEC标准正确应用K因子校准方法来测量热阻？

对于从事半导体器件测试的工程师来说，掌握基于JEDEC标准的热阻测量方法是至关重要的。在这些方法中，K因子校准是确保热阻测量精度的关键步骤。为了帮助你深入理解并正确应用K因子校准方法，我们建议参考《JEDEC JESD51-1：集成电路热特性与电学测试》。这份文档详细介绍了如何进行K因子校准以及相关的测试流程。 参考资源链接：[JEDEC JESD51-1：集成电路热特性与电学测试](https://wenku.csdn.net/doc/3rddttq31q?spm=1055.2569.3001.10343) K因子校准方法涉及以下几个关键步骤：
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基于Spearman相关性的协同过滤推荐引擎分析

资源摘要信息:"本资源是一套使用MATLAB编写的spearman相关系数实现的协同过滤推荐引擎代码。通过该代码，研究者们可以对基于邻域的协同过滤技术在电影推荐系统中的有效性进行评估。协同过滤技术是个性化推荐系统中常用的算法之一，它通过分析用户间的相似度，来预测某个用户对未评分项目的喜好。该项目实现了多种相似性指标，以支持不同的协同过滤方法，并提供了详细的运行说明，便于研究人员或开发者操作使用。 首先，项目中提到的几种相似性指标是协同过滤推荐系统的核心组件，包括： 1. 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）：该系数是衡量两个变量线性相关程度的方法，常用于用户间相似度的计算。 2. 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：与皮尔逊相关系数不同，斯皮尔曼相关系数适用于衡量两个变量的单调相关性，即使数据不服从正态分布或存在非线性关系时也能使用。 3. 均方距离（Mean Squared Distance）：这是衡量两个向量之间距离的一种方法，常用于计算用户或物品之间的相似度。 4. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来确定它们之间的相似性，适用于衡量项目间的相似度。 项目中提到的“训练”和“预测”部分涉及到协同过滤推荐系统的两个主要阶段： - 训练阶段：此阶段主要是根据用户的历史行为数据（例如电影评分数据）来训练推荐模型。在这个过程中，用户间或物品间的相似性被计算，并构建推荐模型。 - 预测阶段：训练好的模型会用来预测用户对于特定项目的评分，或生成推荐列表。根据预测分数，可以向用户推荐他们可能会喜欢的项目。 项目的运行说明中提到，所有的命令都需要从项目的主目录发出，并且需要安装特定的依赖。安装依赖的命令为： `pip install -r requirements.txt` 这说明项目的运行环境需要Python，并且会使用到一些外部库和工具。 对于训练和预测的命令，其格式为： ``` python Code/runner.py --mode [train/test] --algorithm insert_algorithm_here --model-file algorithm's_name.model --data Data/ratings.csv ``` 其中，`--mode` 参数用于指定是执行训练还是测试模式。训练模式下，模型会被训练并保存下来；测试模式下，模型会读取训练好的模型参数，用来进行评分预测。`--algorithm` 参数允许用户指定具体的算法名称，例如，如果是使用斯皮尔曼等级相关系数作为相似度指标，那么这里的值就应该是对应的算法标识。`--model-file` 参数用于指定模型文件的名称和位置，而`--data` 参数用于指定数据文件的位置。 对于预测部分，还额外提供了`--num-neighbors` 和 `--predictions-file` 两个参数： - `--num-neighbors` 指定了在邻域方法中使用的邻居数，默认值为五。 - `--predictions-file` 允许用户指定预测结果文件的名称和保存路径。 该项目支持系统开源，其文件列表中提到的 "Collaborative-Filtering-Recommendation-Engine-master" 表示这是一个主版本的项目文件夹，包含了所有的源代码、依赖文件和运行脚本，便于进行版本控制和管理。 综上所述，该MATLAB代码项目提供了一个研究和实现协同过滤推荐引擎的有效平台，尤其适用于电影推荐系统的开发和研究。通过提供不同的相似性指标和清晰的运行指导，项目能够让用户更好地理解和评估协同过滤技术在实际应用中的表现。"