if self.shift_size > 0: shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1, 2)) else: shifted_x = x

时间: 2023-06-19 14:07:01 浏览: 168
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电子-第17章shiftJIS支持.pdf

这是一个条件语句，它检查 `self.shift_size` 是否大于 0。如果是，它使用 PyTorch 中的 `roll()` 函数将张量 `x` 沿着第 1 和第 2 个维度向左和向上滚动 `self.shift_size` 步。如果 `self.shift_size` 不大于 0，它将 `shifted_x` 设置为 `x`。这个代码片段可能是在实现某个模型中的卷积变换时使用的。
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shifted = temps.shift(width-1) # 将数据向前移动指定步数 window = shifted.rolling(window=width) # 创建滚动窗口 # 生成一个新的DataFrame，包含窗口内的最小值、平均值、最大值以及原始值（t+1） dataframe = ...

翻译代码： class AutocorrelationTest(Test):def init(self, seq_length: int ,shift: int = 1): # Generate base Test class self._shift = shift super(AutocorrelationTest, self).init(“Autocorrelation”, 0.01, seq_length) def _execute(self, bits: numpy.ndarray): """ Overridden method of Test class: check its docstring for further information. """ original_vector : numpy.ndarray = bits[:bits.size - self._shift] shifted_vector: numpy.ndarray = numpy.roll(bits, -self._shift)[:bits.size - self._shift] result_vector: numpy.ndarray = numpy.bitwise_xor(original_vector, shifted_vector) # Compute ones int result vector ones: int = numpy.count_nonzero(result_vector) tmp: float = 2 * (ones - (bits.size - self._shift) / 2.0) / math.sqrt(bits.size - self._shift) # Compute score score: float = math.erfc(abs(tmp) / (math.sqrt(2.0))) # Compute q_value q_value: float = math.erfc(tmp / (math.sqrt(2.0))) / 2.0 # Return result if score >= self.significance_value: return Result(self.name, True, numpy.array([score]), numpy.array([q_value])) return Result(self.name, False, numpy.array([score]), numpy.array([q_value])) def repr(self) -> str: return f’{self.name} (k={self._shift})

这段代码定义了一个类AutocorrelationTest，继承自Test类。它有两个参数：seq_length表示序列的长度，shift表示计算自相关系数时的偏移值，默认为1。在类的构造函数__init__中进行初始化。

if shift > 0: shifted_data[:shift] = 0 else: shifted_data[shift:] = 0

if shift > 0: shifted_data[:shift] = 0 else: shifted_data[shift:] = 0 首先判断平移的方向，如果是向右平移（shift 大于 0），则将 shifted_data 数组的前 shift 个元素赋值为 0，因为这些元素是...

def psi_overlap(self, upper: int, lower: int, shift=0) -> np.ndarray: """Return psi[upper] * psi[lower] with psi[lower] shifted by shift number of periods.""" if self.crystalType == 'ZincBlende': return sum( phi[upper] * self._shift_psi(phi[lower], shift) for phi in (self.psis, self.philh, self.phiso)) # default fallback and crystalType == 'simple' return self.psis[upper] * self._shift_psi(self.psis[lower], shift)

如果是的话，就使用一个生成器表达式遍历三个数组 self.psis、self.philh 和 self.phiso 中的元素，并计算 phi[upper] * self._shift_psi(phi[lower], shift) 的和。这里的 _shift_psi 方法用于将 phi...

修改代码使其能判定出男生和女生的声音并进行变音 def run(self): global TERMINATE self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('音频服务器开始启动...') print(f'工作地址：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels = CHANNELS, rate = RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK) while True: if TERMINATE: self.sock.close() break while len(data) < payload_size: data += conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data)<msg_size: data += conn.recv(81920) frame_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frames = pickle.loads(frame_data) for frame in frames: self.stream.write(frame,CHUNK)

msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data)<msg_size: data += conn.recv(81920) frame_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frames = pickle.loads(frame_data) # 对每一...

def shift_left(key_half, round_num): # 对密钥左半部分进行循环左移，并返回移位后的结果 shifts = [1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1] shift_amount = shifts[round_num - 1] shifted_key_half = key_half[shift_amount:] + key_half[:shift_amount] return shifted_key_half

这段代码是用于对密钥的左半部分进行循环左移操作。...代码首先根据轮数从shifts列表中获取左移的位数shift_amount，然后将key_half左移shift_amount位后得到shifted_key_half，最后返回移位后的结果。

function feat = brisque_feature(imdist) %图像无参考评价模型BRISQUE %------------------------------------------------ % Feature Computation %------------------------------------------------- if(size(imdist,3)==3) imdist = uint8(imdist); imdist = rgb2gray(imdist); imdist = double(imdist); end scalenum = 1; %迭代次数 window = fspecial('gaussian',7,7/6); %创建一个7*7的高斯滤波器，标准差为7/6 window = window/sum(sum(window)); %归一化 feat = []; for itr_scale = 1:scalenum %用高斯滤波器在图像上滤波，返回滤波数据的中心，大小与 X 相同 mu = filter2(window, imdist, 'same'); mu_sq = mu.*mu;% 两个矩阵按位置依次相乘，得到的结果将作为新矩阵中相同位置的元素 sigma = sqrt(abs(filter2(window, imdist.*imdist, 'same') - mu_sq)); structdis = (imdist-mu)./(sigma+1); alpha = estimateggdparam(structdis(:)); %feat = [feat alpha]; shifts = [ 0 1;1 0 ; 1 1; -1 1]; % for itr_shift =1:1 shifted_structdis = circshift(structdis,shifts(itr_shift,:));%循环平移 pair = structdis(:).*shifted_structdis(:);%相邻像素相乘 [alpha leftstd rightstd] = estimateaggdparam(pair); const =(sqrt(gamma(1/alpha))/sqrt(gamma(3/alpha))); meanparam =(rightstd-leftstd)*(gamma(2/alpha)/gamma(1/alpha))*const; % meanparam =1/(meanparam+1); feat =[alpha meanparam]; end %缩放图像 imdist = imresize(imdist,0.5); end

这段代码实现了图像质量评价模型 BRISQUE 的特征计算过程。具体地，它使用高斯滤波器对输入的灰度图像进行滤波，并基于滤波结果计算出结构失真度量。接下来，它对结构失真度量进行参数估计，得到 AGGD 分布的形状...

sorted_df['First City'] = sorted_df.groupby('State')['City'].shift(0) sorted_df['Last City'] = sorted_df.groupby('State')['City'].shift(-1) sorted_df = sorted_df.reset_index(drop=True) print(sorted_df)将这段代码封装起来并注释

df[shift_values[0]] = df.groupby(group_by_column)[shift_column].shift(0) df[shift_values[1]] = df.groupby(group_by_column)[shift_column].shift(-1) # 重置索引 shifted_df = df.reset_index(drop=True...

shifted_audio = audio._spawn(audio.raw_data, overrides={"frame_rate": int(audio.frame_rate * 2 ** (2/12))})详细解释一下

这一行代码的作用是将原始音频数据重新封装为一个新的AudioSegment对象，并将新的对象保存在变量shifted_audio中。具体来说，这个方法的参数包括： - audio.raw_data：表示原始的音频数据，它是一个字节串...

如果我想上升12个半音，应该怎么改这段shifted_audio = audio._spawn(audio.raw_data, overrides={"frame_rate": int(audio.frame_rate * 2 ** (2/12))})

如果你想上升12个半音，你需要将指数从2/12更改为12/12，因为12/12代表一个八度，也就是升高了...shifted_audio = audio._spawn(audio.raw_data, overrides={"frame_rate": int(audio.frame_rate * 2 ** (12/12))})

代码1 % 定义x的范围 x = 0:0.1:110; % 定义分段函数z z(x>=0 & x<17) = 0; z(x>=17 & x<45) = 4/7x(x>=17 & x<45) - 9.7; z(x>=45 & x<65) = 16; z(x>=65 & x<93) = -4/7x(x>=65 & x<93) + 53.1; z(x>=93 & x<=110) = 0; % 在y方向上平移这条线 y = 0:5:39; z_shifted = repmat(z, length(y), 1) + repmat(y', 1, length(x)); % 绘制图像 surf(x, y, z_shifted); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title('分段函数z的图像'); 代码2 Nr=39; Ny=22000; t=linspace(0,39,Nr)'; t1=linspace(0,110,Ny)'; x=zeros(Ny,Nr); z=zeros(Ny,Nr); y=zeros(Ny,Nr); for i=1:Ny y(i,:) = t; if i>0 && i<=17200 z(i,:) = 0; elseif i>17200 && i<=45200 z(i,:) = (4/7t - 9.7); elseif i>45200 && i<=65200 z(i,:) = 16; elseif i>65200 && i<=93200 z(i,:) = (-4/7t + 53.1); elseif i>93200 && i<=110200 z(i,:) = 0; end end for j=1:Nr x(:,j)=t1; end V=d2; c=zeros(Nr,Ny); for j = 1:Nr for i = 1:Ny c(j,i) = V((j-1)(length(x))+i); end end c=c'; h=surf(x,y,z,z_shifted,c); set(h,'edgecolor','none'); xlabel('x/mm'); ylabel('y/mm'); zlabel('z/mm');我给了两个代码 怎么用代码二的数据画出代码一的三维图

x = 0:0.1:110; % 定义分段函数z，将x改为t1 z(t1>=0 & t1) = 0; z(t1>=17 & t1) = 4/7*t1(t1>=17 & t1) - 9.7; z(t1>=45 & t1) = 16; z(t1>=65 & t1) = -4/7*t1(t1>=65 & t1) + 53.1; z(t1>=93 & t1<=110) = 0; %...

% 定义x的范围 x = 0:0.1:110; % 定义分段函数z z(x>=0 & x<17) = 0; z(x>=17 & x<45) = 4/7x(x>=17 & x<45) - 9.7; z(x>=45 & x<65) = 16; z(x>=65 & x<93) = -4/7x(x>=65 & x<93) + 53.1; z(x>=93 & x<=110) = 0; % 在y方向上平移这条线 y = 0:0.1:20; z_shifted = repmat(z, length(y), 1) + repmat(y', 1, length(x)); % 绘制图像 surf(x, y, z_shifted); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title('分段函数z的图像');怎么等比例放大200倍

你可以修改代码中的 x 的定义，将 x 的范围改为 0:0.002:1.1，然后将 z 中所有的 x 值乘以 200，即将 4/7x 和 -4/7x 改为 4/7*200*x 和 -4/7*200*x，这样就可以将整个图像等比例放大 200 倍了。修改后的代码如下： ...

% 定义x的范围 x = 0:0.1:110; % 定义分段函数z z(x>=0 & x<17) = 0; z(x>=17 & x<45) = 4/7*x(x>=17 & x<45) - 9.7; z(x>=45 & x<65) = 16; z(x>=65 & x<93) = -4/7*x(x>=65 & x<93) + 53.1; z(x>=93 & x<=110) = 0; % 在y方向上平移这条线 y = 0:0.1:20; z_shifted = repmat(z, length(y), 1) + repmat(y', 1, length(x)); % 绘制图像 surf(x, y, z_shifted); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title('分段函数z的图像');怎么整体放大200倍

x = 0:0.1:110; % 定义分段函数z并放大200倍 z = zeros(size(x)); z(x>=0 & x) = 0; z(x>=17 & x) = 4/7*x(x>=17 & x) - 9.7; z(x>=45 & x) = 16; z(x>=65 & x) = -4/7*x(x>=65 & x) + 53.1; z(x>=93 & x<=110) = 0...

假定有一个运算符 >>> 。它的功能如下所示： >>> 257 =25 >>> 182 =18 >>> 933 = 93 给定一个正整数 N (100 < N <1000)，请计算N -(>>>N)的结果。

根据 >>> 运算符的定义，>>>N 的结果是 tens_digit ÷ ones_digit。 3. 最后，我们计算 N - (>>>N) 的结果，即 N 减去 >>>N 的值。 以下是一个示例 Python 代码来计算 N - (>>>N) 的结果： ...

% 读取MATLAB格式的文件中的数据 data = load('data.mat', 'data'); data = data.data; % 定义x的范围 x = 1:1:22000; z = zeros(size(x)); for i = 1:length(x) if x(i) >= 17*200 && x(i) < 45*200 z(i) = (4/7*x(i) - 1940); elseif x(i) >= 45*200 && x(i) < 65*200 z(i) = 16*200; elseif x(i) >= 65*200 && x(i) < 93*200 z(i) = (-4/7*x(i) + 10620); end end y = 1:1:39; z_shifted = zeros(length(y), length(x)); for i = 1:length(y) z_shifted(i,:) = z + data(i,:); end % 绘制图像 h=surf(x, y, z_shifted); set(h,'edgecolor','none'); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title('分段函数z的图像（放大200倍）');在这个代码中怎么加入for j = 1:Nr for i = 1:Ny c(j,i) = V((j-1)*(length(x))+i); end end

elseif x(i) >= 45*200 && x(i) *200 z(i) = 16*200; elseif x(i) >= 65*200 && x(i) *200 z(i) = (-4/7*x(i) + 10620); end end % 对 z 进行平移 y = 1:1:39; z_shifted = zeros(length(y), length(x)); for ...
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