x_lb = np.array([0.0]) #下界 x_ub = np.array([4.0]) #上届 x = (x_ub-x_lb) * lhs(1, Nsd) + x_lb 详细解释一下

时间: 2024-06-05 22:07:49 浏览: 11
请请问请问您请问您需要请问您需要关请问您需要关于请问您需要关于 x请问您需要关于 x_lb请问您需要关于 x_lb =请问您需要关于 x_lb = np请问您需要关于 x_lb = np.array请问您需要关于 x_lb = np.array([请问您需要关于 x_lb = np.array([0请问您需要关于 x_lb = np.array([0.请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0])请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用Num请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.0请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.0的请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.0的一请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.0的一维请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.0的一维数组请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.0的一维数组的请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.0的一维数组的语请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.0的一维数组的语句请问您需要关于 x_lb = np.array([0.0]) 的什么样的回答？这是一个Python语言中使用NumPy库创建一个元素值为0.0的一维数组的语句。

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x_lb = np.array([0.0]) x_ub = np.array([4.0]) x = (x_ub-x_lb) * lhs(1, Nsd) + x_lb 详细解释一下什么意思

这段代码是在使用 Latin Hypercube ...- (x_ub-x_lb) * lhs(1, Nsd) 表示对每个维度的均匀随机数进行缩放，以得到对应维度上的随机样本点。 - x 是一个 $1 \times Nsd$ 的二维 numpy 数组，表示生成的随机样本点。

import gurobipy as gp import numpy as np import math delta = 0.005 S = 10 # 历史数据个数 T = 20 # T个阶段 c_p = 225 tau = 13500 # 预期收益目标 z_bar = 1 # 需求上届 C_re = 20 C_se = 30 h = 3.25 # 超储成本 zbar = 1 # 需求上届 q = 0.2 # 维修率 sigma = 0.1 # 标准差 z_hat = np.aroun

d(np.random.normal(z_bar, sigma, T), 2) # 需求量随机生成，保留两位小数 m = gp.Model('Inventory Management') # 决策变量 x = m.addVars(T, lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name='x') # 订购量 y = m....

以下这段python代码有什么问题import gurobipy as gp import numpy as np delta = 0.005 S = 10 # 历史数据个数 T = 20 # T个阶段 c_p = 225 tau = 13500 # 预期收益目标 z_bar = 1 # 需求上届 C_re=20 C_se=30 h = 3.25 # 超储成本 zbar = 1 # 需求上届 q = 0.2 # 维修率 z_hat = np.around((1-1*np.random.rand(S, T)) * zbar) # 假设历史数据 i = np.arange(1, T+1) # [1,2,...,n] e_sigma = np.logspace(1,T-1,T,base=np.exp(-sigma)) # 创建模型 model = gp.Model() # 创建变量 x = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x") k = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="k") eta1 = model.addVar(20,1, vtype=gp.GRB.BINARY, name="eta1") eta2 = model.addVar(20,1, vtype=gp.GRB.BINARY, name="eta1") y = {} for s in S: y[s] = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="y_" + str(s)) e = gp.quicksum([gp.exp(-delta * t) for t in range(1, T+1)]) # 添加约束 for s in S: lhs = eta1[s] @ z_bar + ((C_re * q + C_se) @ e - eta1[s] + eta2[s]) @ z_hat[s] / S model.addConstr(y[s] >= lhs) model.addConstr(gp.norm2((C_re * q + C_se) @ e - eta1[s] + eta2[s]) <= k) model.addConstr(c_p @ x + gp.quicksum([gp.exp(-delta * t) * h @ x for t in range(1, T+1)]) \ + gp.quicksum([y[s] for s in S]) / S <= tau) # 添加目标 model.setObjective(k, sense=gp.GRB.MINIMIZE) # 求解 model.optimize()

x = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="x") k = model.addVar(lb=0, vtype=gp.GRB.CONTINUOUS, name="k") eta1 = model.addVar(T, vtype=gp.GRB.BINARY, name="eta1") eta2 = model.addVar(T, ...

def fit(self, obs): self.obs = obs self.n_features = self.obs.shape[1] startprob = np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=self.n_states) startprob /= np.sum(startprob) self.model = GaussianHMM(n_components=self.n_states, startprob_prior=startprob,covariance_type='spherical', n_iter=1000) self.model.fit(obs) self.sparrows = [self.generate_random_params() for _ in range(self.n_sparrows)] self.sparrows /= np.sum(self.sparrows) self.scores = [self.calculate_score(p) for p in self.sparrows] for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) score = int(score) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: self.sparrows[j] = params self.scores[j] = score

这段代码中出现了一些术语，可以帮我理解一下吗？ - GaussianHMM：高斯隐马尔可夫模型，是一种用于处理时间序列数据的统计模型，通常用于识别和预测序列...- lb和ub：表示参数的下限和上限，用于约束参数的取值范围。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) y.shape=(185,1) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print("R2 = ",r2_score(y_test, y_pred)) # R2 # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print('MAE: %.3f' % mae) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('mse: %.3f' % mse)

例如，应该将import numpy as np import pandas as pd分开成两行导入。其次，在进行数据标准化时，你应该使用同一个StandardScaler对象对训练集和测试集进行转换，而不是分别创建两个不同的对象进行转换。应该...

for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params /= np.sum(params) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: params = self.sparrows[j] self.scores[j] = score # 适应度修正 self.fitness_replacement() # 选择最优解 self.select_best_params()

具体来说，可能是在第8行的 params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) 中，params 的长度小于 self.lb 或 self.ub 的长度。你可以尝试打印一下 params、self.lb、self.ub 和...

加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]# 对标签进行二进制编码 lb = LabelBinarizer() train_labels = lb.fit_transform(train_labels) test_labels = lb.fit_transform(test_labels) # 将特征值缩放到0-1之间并且reshape为(28,28,1) train_features = train_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255. test_features = test_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.在以上代码基础上使用tensorflow构建深度神经网络处理mnist数据集，给出代码，请注意是深度神经网络，不是卷积神经网络

train_labels = lb.fit_transform(train_labels) test_labels = lb.fit_transform(test_labels) # 将特征值缩放到0-1之间并且reshape为(28,28,1) train_features = train_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) /...

# 加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]# 对标签进行二进制编码 lb = LabelBinarizer() train_labels = lb.fit_transform(train_labels) test_labels = lb.fit_transform(test_labels) # 将特征值缩放到0-1之间并且reshape为(28,28,1) train_features = train_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255. test_features = test_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.在以上代码基础上使用tensorflow构建深度神经网络处理mnist数据集，给出代码

train_labels = lb.fit_transform(train_labels) test_labels = lb.fit_transform(test_labels) # 将特征值缩放到0-1之间并且reshape为(28,28,1) train_features = train_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) /...

class NormalLoss(nn.Module): def __init__(self,ignore_lb=255, *args, **kwargs): super( NormalLoss, self).__init__() self.criteria = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=ignore_lb, reduction='none') def forward(self, logits, labels): N, C, H, W = logits.size() loss = self.criteria(logits, labels) return torch.mean(loss) class Fusionloss(nn.Module): def __init__(self): super(Fusionloss, self).__init__() self.sobelconv=Sobelxy() def forward(self,image_vis,image_ir,labels,generate_img,i): image_y=image_vis[:,:1,:,:] x_in_max=torch.max(image_y,image_ir) loss_in=F.l1_loss(x_in_max,generate_img) y_grad=self.sobelconv(image_y) ir_grad=self.sobelconv(image_ir) generate_img_grad=self.sobelconv(generate_img) x_grad_joint=torch.max(y_grad,ir_grad) loss_grad=F.l1_loss(x_grad_joint,generate_img_grad) loss_total=loss_in+10*loss_grad return loss_total,loss_in,loss_grad

在构造函数中，使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数的标准，设置ignore_index为ignore_lb，reduction为'none'，这样可以得到每个样本的损失值。在前向传播方法forward中，计算logits和labels之间的交叉熵损失loss，...

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [400, 792]报错在from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.metrics import roc_curve, auc lb = LabelBinarizer() y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_test_binary = y_test_binary.ravel() max_len_1 = max(len(y_test_binary), len(y_pred)) y_test_binary = np.pad(y_test_binary, max_len_1-len(y_test_binary)) y_pred = np.pad(y_pred, max_len_1-len(y_pred)) # 只使用第一列 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) # 绘制ROC曲线 plt.figure() plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show()中

y_test_binary = lb.fit_transform(y_test) y_test_binary = y_test_binary.ravel() max_len = max(len(y_test_binary), len(y_pred)) y_test_binary = np.pad(y_test_binary, (0, max_len - len(y_test_binary))) ...

lb = LabelBinarizer().fit(Y_train) Y_train = lb.transform(Y_train) Y_test = lb.transform(Y_test)

这段代码是用来进行标签二值化（Label Binarization）的。在机器学习中，标签通常是字符串或整数等形式，但是很多算法需要将标签转化为二进制形式进行处理，因此需要进行标签二值化。LabelBinarizer是sklearn库中的...

lb = np.concatenate(lb, axis=0)

具体来说，lb是一个包含多个numpy数组的列表，axis=0表示按照第0个轴（即行）方向进行拼接。拼接后生成的新数组包含了所有原数组的行，并按照原数组在列表中的顺序进行排列。最终结果是一个二维numpy数组。 ...

对这个MNIST数据集的深度神经网络进行调整和优化，给出代码# 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0] # 对标签进行二进制编码 lb = LabelBinarizer() train_labels = lb.fit_transform(train_labels) test_labels = lb.fit_transform(test_labels) # 将特征值缩放到0-1之间并且reshape为(28,28,1) train_features = train_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255. test_features = test_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255. #定义模型：深度神经网络 DNN = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(512, input_shape=(784,), activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ])

train_labels = lb.fit_transform(train_labels) test_labels = lb.fit_transform(test_labels) train_features = train_features.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255. test_features = test_features.reshape(-1, 28, 28...
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this method is talking about LBM and it's very good for learning in numerical simulation.

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全国交通咨询系统C++实现源码解析

"全国交通咨询系统C++代码.pdf是一个C++编程实现的交通咨询系统，主要功能是查询全国范围内的交通线路信息。该系统由JUNE于2011年6月11日编写，使用了C++标准库，包括iostream、stdio.h、windows.h和string.h等头文件。代码中定义了多个数据结构，如CityType、TrafficNode和VNode，用于存储城市、交通班次和线路信息。系统中包含城市节点、交通节点和路径节点的定义，以及相关的数据成员，如城市名称、班次、起止时间和票价。" 在这份C++代码中，核心的知识点包括： 1. **数据结构设计**： - 定义了`CityType`为short int类型，用于表示城市节点。 - `TrafficNodeDat`结构体用于存储交通班次信息，包括班次名称（`name`）、起止时间（原本注释掉了`StartTime`和`StopTime`）、运行时间（`Time`）、目的地城市编号（`EndCity`）和票价（`Cost`）。 - `VNodeDat`结构体代表城市节点，包含了城市编号（`city`）、火车班次数（`TrainNum`）、航班班次数（`FlightNum`）以及两个`TrafficNodeDat`数组，分别用于存储火车和航班信息。 - `PNodeDat`结构体则用于表示路径中的一个节点，包含城市编号（`City`）和交通班次号（`TraNo`）。 2. **数组和变量声明**： - `CityName`数组用于存储每个城市的名称，按城市编号进行索引。 - `CityNum`用于记录城市的数量。 - `AdjList`数组存储各个城市的线路信息，下标对应城市编号。 3. **算法与功能**： - 系统可能实现了Dijkstra算法或类似算法来寻找最短路径，因为有`MinTime`和`StartTime`变量，这些通常与路径规划算法有关。 - `curPath`可能用于存储当前路径的信息。 - `SeekCity`函数可能是用来查找特定城市的函数，其参数是一个城市名称。 4. **编程语言特性**： - 使用了`#define`预处理器指令来设置常量，如城市节点的最大数量（`MAX_VERTEX_NUM`）、字符串的最大长度（`MAX_STRING_NUM`）和交通班次的最大数量（`MAX_TRAFFIC_NUM`）。 - `using namespace std`导入标准命名空间，方便使用iostream库中的输入输出操作。 5. **编程实践**： - 代码的日期和作者注释显示了良好的编程习惯，这对于代码维护和团队合作非常重要。 - 结构体的设计使得数据组织有序，方便查询和操作。 这个C++代码实现了全国交通咨询系统的核心功能，涉及城市节点管理、交通班次存储和查询，以及可能的路径规划算法。通过这些数据结构和算法，用户可以查询不同城市间的交通信息，并获取最优路径建议。
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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