normalized_laplacian =（matrix.matmul(d_mat_inv_sqrt).transpose(0, 1).matmul(d_mat_inv_sqrt))中的matmul是什么意思

时间: 2024-05-25 11:19:51 浏览: 87
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MATLAB.rar_Normalized_cut segmentation_matlab normalized c_norma

"matmul"是矩阵乘法的意思。在上面的公式中，“matrix.matmul(d_mat_inv_sqrt)”表示将矩阵“matrix”乘以矩阵“d_mat_inv_sqrt”，而“transpose(0, 1)”表示将结果转置，最后再将结果与矩阵“d_mat_inv_sqrt”相乘。这一系列的操作是计算拉普拉斯矩阵的归一化版本。
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normalized_data = rescale(data, [min_value max_value], [0 1]); 这里，min_value和max_value分别是原始数据的最小值和最大值。 在描述中提到的simple3ol可能指的是一个简单的三线图（three-overlap ...
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NcutImage.rar_Normalized_graph cut_image segmentation_normalized

2. **计算矩阵**：形成归一化拉普拉斯矩阵（Normalized Laplacian Matrix），该矩阵反映了图中节点的连接情况。 3. **寻找切割**：通过求解拉普拉斯矩阵的特征向量，找到最优切割，即最小化归一化割的目标函数。 4...

df_A_0 = df_normalized_data[kms.labels_ == 0] df_A_1 = df_normalized_data[kms.labels_ == 1] df_A_2 = df_normalized_data[kms.labels_ == 2] df_A_3 = df_normalized_data[kms.labels_ == 3] df_A_4 = df_normalized_data[kms.labels_ == 4]

假设使用 KMeans 算法将数据聚成了 5 类，那么上述代码就是将原始数据中被聚为第 0 类的数据提取出来赋值给 df_A_0，被聚为第 1 类的数据提取出来赋值给 df_A_1，以此类推，最终可以得到 5 个 DataFrame，分别包含了...

如何使用循环输出df_A_0 = df_normalized_data[kms.labels_ == 0] df_A_1 = df_normalized_data[kms.labels_ == 1] df_A_2 = df_normalized_data[kms.labels_ == 2] df_A_3 = df_normalized_data[kms.labels_ == 3] df_A_4 = df_normalized_data

df_A = df_normalized_data[kms.labels_ == i] print(f"df_A_{i}:") print(df_A) 这个示例中使用 for 循环遍历了 5 个标签，每次提取对应标签的数据并赋值给 df_A，然后输出 df_A 的名称以及对应的数据。...

if self.weight_method == 'attn': edge_weights = [tf.cast(var, dtype=dtype) for var in self.vars] normalized_weights = tf.nn.softmax(tf.stack(edge_weights)) nodes = tf.stack(nodes, axis=-1) new_node = tf.reduce_sum(nodes * normalized_weights, -1)

这段代码看起来是一个图神经网络中的计算步骤。根据代码的逻辑，首先将self.vars中的变量转换为指定的数据类型dtype。然后使用tf.nn.softmax函数对这些变量进行归一化处理，得到标准化后的权重值。...

attention_map_normalized_opt = tf.zeros_like(attention_map) for i in range(attention_map.shape[3]): channel = attention_map[:, :, :, i] # channel = np.reshape(attention_map[:, :, i],14,14) # for j in range(attention_map.shape[0]): #14*14 # max_value = np.max(channel) threshold = tf.contrib.distributions.percentile(channel,60)# yu zhi wei 60%,she qu xia yu 60%de bu fen threshold1 = np.full((14,14),threshold) print(channel,type(channel)) print(threshold1,type(threshold1)) normalized_channel = tf.where(channel >= threshold1, channel, 0) attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)有哪些错误，帮我改过来

normalized_channel = tf.where(channel >= threshold1, channel, 0) attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expand_dims(normalized_channel, axis=-1), ...

def normalize_numeric_data(): global file_path data = pd.read_csv(file_path) numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功，前10行数据如下：\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) 请用中文解释每一句代码含义

6. normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) - 对numeric_data DataFrame应用scaler对象的fit_transform方法，将数据标准化为均值为0，标准差为1的数据。 7. data.loc[:, numeric_data....

class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_last"): super(LayerNorm, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape), requires_grad=True) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape), requires_grad=True) self.eps = eps self.data_format = data_format if self.data_format not in ['channels_last', 'channels_first']: raise ValueError(f"not support data format'{self.data_format}'") self.normalized_shape = (normalized_shape,) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: if self.data_format == 'channels_last': return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) elif self.data_format == 'channels_first': # [B,C,H,W] mean = x.mean(1, keepdim=True) var = (x - mean).pow(2).mean(1, keepdim=True) x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None] return x

在初始化方法中，normalized_shape参数指定了归一化的维度大小，eps参数用于防止除零错误，data_format参数用于指定输入数据的格式（'channels_last'或'channels_first'）。 前向传播方法中，根据输入数据的格式...

normalization_layer = layers.Rescaling(1. / 255) normalized_ds = train_ds.map(lambda x, y: (normalization_layer(x), y)) image_batch, labels_batch = next(iter(normalized_ds)) first_image = image_batch[0]

这段代码是使用 TensorFlow 的 layers 模块中的 Rescaling 层对训练数据集进行归一化处理，将像素值从 -255 转换为 -1 的范围。然后使用 map 函数对训练数据集进行处理，将每个样本的输入数据和标签进行配对。接着...

left_camera_matrix = np.array([[265.904987551508, -5.21040254919627, 297.745408759514], [0, 273.368561888447, 227.072711052662], [0, 0, 1]]) right_camera_matrix = np.array([[2.596626837501199e+02, -4.907135293510722, 2.861049520202752e+02], [0, 2.666351337517550e+02, 2.225444306580323e+02], [0, 0, 1]]) left_distortion_coefficients = np.array([0.083475717394610, 0.068273456012944, 0.005387539033668, 0.009869081295152, 0]) right_distortion_coefficients = np.array([0.0925662275612297, -0.0576260134516565, 0.00342071297880541, -0.0118105228989755, 0]) rotation_matrix = np.array([[-1.43171059788113, -1.44730799253265, -1.45684791306953], [0.336990301763839, 0.222726058504058, -0.0887429454517064], [0.327509712920715, 0.199344674466685, -0.0744717520896878]]) translation_vector = np.array([[631.419361434115], [-8.76449282194532], [2296.78738698791]])以上为双目相机的相机参数，已知左相机拍摄的两个物体的二维坐标分别为（670，252）和（744，326），请直接告诉我三维坐标和距离

left_normalized = np.linalg.inv(left_camera_matrix) @ np.array([[670], [252], [1]]) right_normalized = np.linalg.inv(right_camera_matrix) @ np.array([[744], [326], [1]]) 2. 根据左右相机的归一化...

改错def datadeal(data): # 数据描述 data.describe() # 删除列 if 'Unnamed: 0' in data.columns: data = data.drop(columns=['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data = data.drop(columns=['编号']) # 实例化 StandardScaler 对象 scaler = StandardScaler() # 对数据进行标准化 normalized_data = scaler.fit_transform(data) # 计算相关系数矩阵 corr_matrix = normalized_data.corr() # 使用热力图可视化相关性 sns.heatmap(corr_matrix, annot=True) # 显示图形 plt.show() return normalized_data

corr_matrix = normalized_data.corr() # 使用热力图可视化相关性 sns.heatmap(corr_matrix, annot=True) # 显示图形 plt.show() return normalized_data 请注意，这只是修改了之前代码中的一些错误，...

def calc_diff_map(dist_mat, dims=2, factor=2): sigma = numpy.median(dist_mat)/factor diff_kernal = numpy.exp(-(dist_mat ** 2) / (2 * sigma ** 2)) row_sum = numpy.sum(diff_kernal, axis=1) normlized_kernal = numpy.dot(numpy.diag(1 / row_sum), diff_kernal) U, S, V = numpy.linalg.svd(normlized_kernal) return U[:, 1:dims+1].T转matlab

normalized_kernel = (1 ./ row_sum) .* diff_kernel; [U, ~, ~] = svd(normalized_kernel); U = U(:, 1:dims)'; end 在 MATLAB 中，函数定义使用 function 关键字，并且在函数名称后面跟上输入参数。在这...

for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }

2. 计算相机的外参矩阵 m_exter_calib 的逆矩阵的转置矩阵 tmp_inv_r_mat； 3. 根据 tmp_inv_r_mat 和 m_exter_calib 中的平移向量计算相机在世界坐标系下的位置 tmp_root_point； 4. 遍历相机 m_2D_pose_list 中的...

import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 data = pd.read_excel('数据.xlsx') # 提取指标列 indicators = data.iloc[1:50:2, 2:].values indicators=pd.DataFrame(indicators) print(indicators) # 数据归一化 normalized_data = (indicators - indicators.min(axis=0)) / (indicators.max(axis=0) - indicators.min(axis=0)) print(normalized_data) # 灰色关联度计算函数 def grey_correlation(x, y): """ 计算两列数据的灰色关联度 :param x: 第一列数据 :param y: 第二列数据 :return: 灰色关联度 """ n = len(x) lambda_value = 0.5 # 灰色关联度衡量因子，默认取0.5 # 累加生成级比累加矩阵 c = np.abs(x - y) c_max, c_min = np.max(c), np.min(c) rho = (c_min + lambda_value * c_max) / (c + lambda_value * c_max) r = np.sum(rho) / n return r # 计算各指标之间的灰色关联度 corr_matrix = np.zeros((len(normalized_data[0]), len(normalized_data[0]))) for i in range(len(normalized_data[0])): for j in range(len(normalized_data[0])): corr_matrix[i, 1] = grey_correlation(normalized_data[:, i], normalized_data[:, j]) # 输出灰色关联度矩阵 print(corr_matrix)

corr_matrix = np.zeros((len(normalized_data[0]), len(normalized_data[0]))) for i in range(len(normalized_data[0])): for j in range(len(normalized_data[0])): corr_matrix[i, j] = grey_correlation...
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