Double maxp = devTfAreaService.maxp(tf.getId()); 代码里哪部分乘了2

时间: 2024-05-10 11:17:59 浏览: 82
这段代码没有乘以2，它只是调用了 `devTfAreaService` 中的 `maxp()` 方法，并将结果赋值给 `maxp` 变量。如果要乘以2，应该在调用 `maxp()` 方法时进行相应的操作，比如： ``` Double maxp = 2 * devTfAreaService.maxp(tf.getId()); ```
相关问题

Double maxp = devTfAreaService.maxp(tf.getId()); 解释代码

这行代码是从数据库中查询一个指定ID的记录所对应的最大值。具体来说，假设我们有一个名为 `devTfAreaService` 的服务类，它提供与某个实体类型 `Tf` 相关的操作方法，其中 `maxp` 方法的作用是查询数据库中指定 `Tf` 实例的最大值，并将其返回。在这里，`tf.getId()` 返回的是指定实例的ID。因此，该行代码的作用就是查询 `tf` 实例在数据库中对应的最大值，并将其赋值给 `maxp` 变量。

Double maxp = devTfAreaService.maxp(tf.getId()); 这段代码哪里赋值 后乘了2

这段代码中的 `maxp` 变量是在调用 `devTfAreaService.maxp(tf.getId())` 方法时被赋值的。具体的值需要看 `maxp` 方法的实现。 至于为什么后面乘了 2，需要看具体的上下文和代码逻辑。可能是因为后面的计算需要用到两次 `maxp` 的值，所以先将 `maxp` 值乘以 2，以避免重复计算。但这只是猜测，具体还需要看代码的完整实现以及上下文的逻辑。
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Double maxp = devTfAreaService.maxp(tf.getId()); 这段代码什么意思

这段代码的意思是从 devTfAreaService 服务中...具体来说，这个代码使用了 devTfAreaService 服务的 maxp 方法，传入了 tf.getId() 作为参数来获取最大值。最后将最大值乘以二后，将结果赋值给 maxp 变量。
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以下是将最大值节点移动到链表开头的代码： # 查找最大值节点 pre = p = head = 1 maxpre = maxp = -1 while p != -1: if a[p][0] > a[maxp][0]: maxp = p maxpre = pre pre = p p = a[p][1] # 移动最大...

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以下是代码示例： python import numpy as np minP = np.array([1, 2, 3]) maxP = np.array([7, 8, 9]) centerP = (maxP + minP) / 2 center_matrix = np.array([centerP, centerP, centerP]) print(center_...

ind = cat(1, ss.c); Train = []; Test = []; for i = 1 : length(cns) indi = find(ind==i); si = ss(indi); ti = randperm(400); Train = [Train; si(ti(1:300))]; Test = [Test; si(ti(301:400))]; end XTrain = cat(1, Train.vec); XTrain = XTrain'; YTrain = cat(1, Train.c); YTrain = YTrain'; XTest = cat(1, ss.vec); XTest = XTest'; YTest = cat(1, ss.c); YTest = YTest'; % 将数据归一化 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(XTrain, YTrain); % 隐层第一层节点数 NodeNum1 = 40; % 隐层第二层节点数 NodeNum2 = 20; % 输出维数 TypeNum = 1; TF1 = 'tansig'; TF2 = 'tansig'; TF3 = 'tansig'; bp_net = newff(minmax(pn), [NodeNum1,NodeNum2,TypeNum], {TF1 TF2 TF3}, 'traingdx'); % 网络创建 bp_net.trainParam.show = 50; % 训练次数设置 bp_net.trainParam.epochs = 10000; % 训练所要达到的精度 bp_net.trainParam.goal = 1e-5; % 学习速率 bp_net.trainParam.lr = 0.05; % 训练 bp_net = train(bp_net, pn,tn); save(fullfile(pwd, 'bp_net.mat'), 'bp_net', 'minp', 'maxp', 'mint', 'maxt');

这段代码实现了一个基于BP神经网络的分类器的训练和保存操作。具体来说，它将一个数据集分成训练集和测试集，并对训练集进行了归一化处理。接着，它定义了一个包含40个节点的第一层隐藏层、包含20个节点的第二层隐藏...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef int ElemType; typedef struct BSTNode { ElemType data; struct BSTNode *lchild,*rchild; }BSTNode,*BSTree; BSTree CreateBST(); /* 二叉排序树创建，由裁判实现，细节不表 */ BSTree FindMin( BSTree T); BSTree FindMax( BSTree T); void Inorder(BSTree T);/* 中序遍历，由裁判实现，细节不表 */ int main() { BSTree T,MinP, MaxP; ElemType n,e; T = CreateBST(); printf("Inorder:"); Inorder(T); printf("\n"); MinP = FindMin(T); MaxP = FindMax(T); if(MinP) printf("%d is the smallest key\n",MinP->data); if(MaxP) printf("%d is the largest key\n",MaxP->data); return 0; } /* 你的代码将被嵌在这里 */ BSTree FindMin( BSTree T); BSTree FindMax( BSTree T);函数FindMin返回二叉排序树T中最小元素结点的指针； 函数FindMax返回二叉排序树T中最大元素结点的指针。用c语言帮我编写FindMax和FindMin函数

以下是FindMin和FindMax函数的代码实现： c BSTree FindMin(BSTree T) { if(!T) { // 如果T为空树，则返回NULL return NULL; } if(!T->lchild) { // 如果T没有左子树，则T即为最小元素 return T; } else {...

P=[3.2 3.2 3 3.2 3.2 3.4 3.2 3 3.2 3.2 3.2 3.9 3.1 3.2; 9.6 10.3 9 10.3 10.1 10 9.6 9 9.6 9.2 9.5 9 9.5 9.7; 3.45 3.75 3.5 3.65 3.5 3.4 3.55 3.5 3.55 3.5 3.4 3.1 3.6 3.45; 2.15 2.2 2.2 2.2 2 2.15 2.14 2.1 2.1 2.1 2.15 2 2.1 2.15; 140 120 140 150 80 130 130 100 130 140 115 80 90 130; 2.8 3.4 3.5 2.8 1.5 3.2 3.5 1.8 3.5 2.5 2.8 2.2 2.7 4.6; 11 10.9 11.4 10.8 11.3 11.5 11.8 11.3 11.8 11 11.9 13 11.1 10.85; 50 70 50 80 50 60 65 40 65 50 50 50 70 70]; T=[2.24 2.33 2.24 2.32 2.2 2.27 2.2 2.26 2.2 2.24 2.24 2.2 2.2 2.35]; [p1,minp,maxp,t1,mint,maxt]=premnmx(P,T); %创建网络 net=newff(minmax(P),[8,6,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %设置训练次数 net.trainParam.epochs = 5000; %设置收敛误差 net.trainParam.goal=0.0000001; %训练网络 [net,tr]=train(net,p1,t1); TRAINLM, Epoch 0/5000, MSE 0.533351/1e-007, Gradient 18.9079/1e-010 TRAINLM, Epoch 24/5000, MSE 8.81926e-008/1e-007, Gradient 0.0022922/1e-010 TRAINLM, Performance goal met. %输入数据 a=[3.0;9.3;3.3;2.05;100;2.8;11.2;50]; %将输入数据归一化 a=premnmx(a); %放入到网络输出数据 b=sim(net,a); %将得到的数据反归一化得到预测数据 c=postmnmx(b,mint,maxt);

这是一个关于神经网络的代码，包含了数据的预处理、网络的构建、训练和预测等步骤。其中，输入数据P是一个14行8列的矩阵，代表14个样本的8个特征值；输出数据T是一个14行1列的矩阵，代表14个样本的目标值。代码中...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef int ElemType; typedef struct LNode { ElemType data; struct LNode *next; }LNode,*LinkList; LinkList Create(); LinkList MaxP( LinkList L); int main() { LinkList L,p; ElemType e; L = Create(); p = MaxP(L); if(p) printf("%d\n", p->data); else printf("NULL"); return 0; } LinkList MaxP( LinkList L){ if(L==NULL||L->next==NULL)return NULL; else{ LinkList p; LinkList MAX; p=L->next; MAX=p; while(p){ if(p->data>MAX->data){ MAX=p; } p=p->next; } return MAX; } }请完善这个代码

好的，这个代码中存在一些问题，我来完善一下： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef int ElemType; typedef struct LNode { ElemType data; struct LNode* next; } LNode, *LinkList; ...

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in_circle = (x_random**2 + y_random**2) <= r**2 # 满足条件的点对 points_in_circle = zip(x_random[in_circle], y_random[in_circle]) 5. 最后，统计落在圆内的点对，并根据需要计算密度或可视化这些点。...

#include<string> #include<string.h> using namespace std; #define MAXN 200 #define MAXP 1000 #define MAXR 1000 struct compare { int pg; int rune; int s; int power; } compare1[MAXR]; int dp[MAXP][MAXR]; int main { int N,P,R; cin >> N >> P >> R; for (int i = 0; i < N + 1; i++) { cin >> compare1[i].pg >> compare1[i].rune >> compare1[i].s >> compare1[i].power; } memset(dp,0,sizeof(dp));//初始化数组 //动态规划 for (int i = 0; i < N + 1; ++i); { for (int p = P; p >= 0; --p) { for (int r = R; r >= 0; --r) { for (int k = 0; k <= > compare1[i].s&&k*compare1[i].pg <= p && k*compare1[i].rune <= r; ++r) { dp[p][r] = max(dp[p][r],dp[p - k * compare1[i].pg][r - k * compare1[i].rune] + k * > compare1[i].power); } } } } cout << dp[P][R] << endl; return 0; }

这段代码是一个动态规划的实现，用于解决一个背包问题。背包问题是一个经典的动态规划问题，其本质是在有限的容量下，如何选择物品可以使得其价值最大化。这份代码的背包问题与传统的背包问题不同，它考虑的因素更多...

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