while(np.abs(T-Tprev)>delta): avg1 = 0 avg2 = 0 for t in range(L): if(t<T): avg1 += t*hist[t] else: avg2 += t*hist[t] Tprev = T T = np.abs((avg1+avg2)*0.5)下一步怎么输出

时间: 2024-01-19 10:04:24 浏览: 142
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onnx 32位 std::string onnxpath = "yolo11s.onnx"

这段代码中并没有明确的输出语句，如果您想要输出某些变量或结果，可以使用Python内置的print函数。例如，如果您想要输出变量T的值，可以在代码末尾添加以下语句： ```python print("Final value of T:", T) ``` 这将在程序运行结束时输出变量T的值。您也可以在代码中其他位置添加类似的print语句，以便在程序运行时查看变量或结果的值。
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约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt with open('01_nve_limit.lammpstrj', 'r') as f: data = f.readlines() #print(float(data[0])) for _ in range(9): #next(f) try: while True: a = next(f) print(a) except StopIteration: pass for line in f: #print(line) print(float(data[0])) data = np.loadtxt(f) print(data.reshape(-1,5)) b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) data = data[mask] data = data[np.argsort(data[:,4])] x = np.arange(-35, 600, 1) y = np.zeros_like(x) index = 0 for i in range(len(x)): while index < len(data) and data[index,4] < x[i]: index += 1 while index < len(data) and data[index,4] < x[i]+1: y[i] += data[index,5] index += 1 y[i] /= 879.4显示报错：b = np.logical_and(data[ : , 4 ] >= -35 ,data[ : , 4 ] <= 601) IndexError: too many indices怎么解决

for i in range(len(x)): while index (data) and data[index,4] [i]: index += 1 while index (data) and data[index,4] [i]+1: y[i] += data[index,5] index += 1 y[i] /= 879.4 plt.plot(x, y) plt....

将这段代码转换为伪代码：def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组，n*9，9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组，一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

while (gnorm > tol) and (k ): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk ...

def shell_sort(arr): n = len(arr) gap = n // 2 while gap > 0: for i in range(gap, n): temp = arr[i] j = i while j >= gap and arr[j-gap] > temp: arr[j] = arr[j-gap] j -= gap arr[j] = temp gap //= 2 return arr注释解释

for i in range(gap, n): # 插入排序的过程 temp = arr[i] j = i while j >= gap and arr[j-gap] > temp: arr[j] = arr[j-gap] j -= gap arr[j] = temp # 步长减半 gap //= 2 # 返回排序后的数组 ...

修改代码为找出区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标：mport numpy as np # 定义高斯核函数 def gkernel(x, x0, sig): return np.exp(-(x-x0)**2/(2*sig**2)) # 定义曲率函数 def curvature(x, y): dy = np.gradient(y, x) ddy = np.gradient(dy, x) k = np.abs(ddy) / (1 + dy**2)**1.5 return k # 定义参数和数组 x1 = np.linspace(-2, 40, 10) x2 = np.linspace(-2, 40, 100) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-10:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 2): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为：", x_max)

k = np.abs(ddy) / (1 + dy**2)**1.5 return k # 定义参数和数组 x1 = np.linspace(-2, 40, 1000) # 增加采样点数 x2 = np.linspace(-2, 40, 100) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # ...

将下面这段源码转换为伪代码：def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

while (gnorm > tol) and (k )： pk <- - Hk * gfk 尝试： alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 <- _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100)...

def findm(n,*l): num = list() # 遍历数组，查找到所有极小值点 for i in range(1, n - 1): if (l[i - 1] > l[i] and l[i + 1] > l[i]): num.append(i) # 存储极小值点的索引 tmp = list() #用于计数 for j in range(len(num)): t1 = t2 = num[j] tmp1 = 0 while t1 - 1 > -1: if l[t1] < l[t1 - 1]: t1 = t1-1 tmp1 += 1 t1 = t1 - 1 while t2 + 1 < num: if l[t2] < l[t2 + 1]: tmp1 += 1 t2 = t2 + 1 tmp.append(tmp1) return max(tmp)

for i in range(1, n - 1): if (l[i - 1] > l[i] and l[i + 1] > l[i]): num.append(i) tmp = [] # 用于计数 for j in range(len(num)): t1 = t2 = num[j] tmp1 = 0 while t1 - 1 > -1: if l[t1] < l[t1 - ...

def fft_v(x): # 向量计算 x = np.asarray(x, dtype=float) N = x.shape[0] if np.log2(N) % 1 > 0: raise ValueError("must be a power of 2") N_min = min(N, 2) n = np.arange(N_min) k = n[:, None] M = np.exp(-2j * np.pi * n * k / N_min) X = np.dot(M, x.reshape((N_min, -1))) while X.shape[0] < N: X_even = X[:, :int(X.shape[1] / 2)] X_odd = X[:, int(X.shape[1] / 2):] terms = np.exp(-1j * np.pi * np.arange(X.shape[0]) / X.shape[0])[:, None] X = np.vstack([X_even + terms * X_odd, X_even - terms * X_odd]) return X.ravel() 请将这段代码用MATLAB实现

if rem(log2(N), 1) > 0 error('must be a power of 2'); end N_min = min(N, 2); n = 0:N_min-1; k = n.'; M = exp(-2i * pi * n.' * k / N_min); X = M * reshape(x(1:N_min), [N_min, N/N_min]); while ...

修改代码为找出区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标：x1 = np.linspace(-2, 40, 10) x2 = np.linspace(-2, 40, 100) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-10:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 2): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为：", x_max)

idx_max = np.where(np.diff(np.sign(curv_list)) == -2)[0] + 1 x_max = x2[idx_max] print("区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标为：", x_max) 修改后的代码中，增加了采样点数，从而提高曲率计算的精度。找...

将这段代码转换为伪代码：算法函数3-2：LM 1: def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): 2: while (gnorm > tol) and (k < iterations): 3: if updateJ == 1: 4: x_log = np.append(x_log, xk.T) 5: yk = fun(xk) 6: y_log = np.append(y_log, yk) 7: H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) 8: gfk = grad(xk) 9: pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) 10: pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] 11: xk = xk + pk 12: fval = fun(xk) 13: if fval < old_fval: 14: lamda = lamda / 10 15: old_fval = fval

算法函数3-2：LM 输入：目标函数 fun，目标函数的梯度 grad，雅可比矩阵 jacobian，起始点 x0，最大迭代次数 iterations，收敛精度 tol 输出：最优解 xk 1. k = 0, lamda = 0.01, H = jacobian(x0)，old_fval = fun...

import math t=int(input()) while t>0: sum = 0 n,m=map(int,input().split()) for i in range(n,m+1): k=round(int(math.sqrt(i))) if k*k==i: sum+=i print(sum) t-=1哪里有问题

for i in range(n, m + 1): if int(math.sqrt(i)) ** 2 == i: total += i print(total) 这个版本中，我们将循环变量名从 i 改为了 _，因为实际上在循环体内并不需要使用它；将 sum 改为了 total；将 while ...

def SubOptFun(CurrX, TruRegRad, GradVect, HessMat): """ :param CurrX: :param TruRegRad: :param GradVect: :param HessMat: :return: """ CurrX = np.array(CurrX) n = len(CurrX) EigVal, EigVect = np.linalg.eig(HessMat) EigValIndex = np.argsort(EigVal) # 排序，找最小特征值 EigVect = EigVect[:,EigValIndex] # 找到，特征值对应的特征向量 if np.min(EigVal) >= 1e-6 : NewtonSolution = (-1) * EigVect @ np.diag(EigVal ** (-1) ) @ EigVect.T @ GradVect NormD = np.linalg.norm(NewtonSolution) if NormD <= TruRegRad: XStar = CurrX + NewtonSolution return XStar else : InitLambda = 0 else : InitLambda = (-1) * np.min(EigVal) + 1e-6 IterStep = 1.0 IterLambda = InitLambda + IterStep while True : NewtonSolution = (-1) * EigVect @ np.diag((IterLambda + EigVal) ** (-1) ) @ EigVect.T @ GradVect NormD = np.linalg.norm(NewtonSolution) if NormD >= TruRegRad + 1e-6: InitLambda = IterLambda IterStep = 2 * IterStep IterLambda = InitLambda + IterStep elif NormD <= TruRegRad - 1e-6: EndLambda = IterLambda break else: XStar = CurrX + NewtonSolution return XStar while True : IterLambda = 0.5 * (InitLambda + EndLambda) NewtonSolution = (-1) * EigVect @ np.diag((IterLambda + EigVal) ** (-1) ) @ EigVect.T @ GradVect NormD = np.linalg.norm(NewtonSolution) if NormD >= TruRegRad + 1e-6: InitLambda = IterLambda elif NormD <= TruRegRad - 1e-6: EndLambda = IterLambda else: XStar = CurrX + NewtonSolution return XStar

这段代码是一个实现子优函数的函数，用于求解无约束优化问题的近似解。其中，参数CurrX是当前的优化变量，TruRegRad是真实约束半径，GradVect是梯度向量，HessMat是黑塞矩阵。该函数首先计算黑塞矩阵的特征值和特征...

n=int(input()) import math ls=[] x=1 i=0 while sum(ls) < n: i=i+1 x=math.factorial(i) ls.append(x) for s in range(i): if n >= ls[i-s-1] : n=n-ls[i-s-1] if n == 0: print("YES") break if n !=0 and s==i-1: print("No") break,请你帮我debug

for s in range(i): if n >= ls[i-s-1]: n = n - ls[i-s-1] if n == 0: print("YES") break if n != 0 and s == i-1: print("No") break 这样，代码就可以正常运行了。另外，我注意到你的代码中没有...

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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：