能帮我写一段future pose的源码吗
时间: 2023-03-25 10:01:28 浏览: 68
当然可以,以下是一段简单的future pose的源码:
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
int current_pose = ; // 当前姿势
int future_pose = ; // 未来姿势
cout << "请输入当前姿势(1-3):" << endl;
cin >> current_pose;
switch (current_pose) {
case 1:
future_pose = 2;
break;
case 2:
future_pose = 3;
break;
case 3:
future_pose = 1;
break;
default:
cout << "输入错误!" << endl;
return ;
}
cout << "未来姿势为:" << future_pose << endl;
return ;
}
相关问题
能写出future pose的源码吗
当然可以,以下是一个简单的future pose的源码示例:
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
vector<double> future_pose(vector<double> current_pose, vector<double> velocity, double time) {
vector<double> future_pose(3);
future_pose[] = current_pose[] + velocity[] * time;
future_pose[1] = current_pose[1] + velocity[1] * time;
future_pose[2] = current_pose[2] + velocity[2] * time;
return future_pose;
}
int main() {
vector<double> current_pose = {, , };
vector<double> velocity = {1, 2, 3};
double time = 5;
vector<double> future = future_pose(current_pose, velocity, time);
cout << "Future pose: (" << future[] << ", " << future[1] << ", " << future[2] << ")" << endl;
return ;
}
帮我写一段python代码预测股市
预测股市是一个复杂的问题,需要考虑很多因素。以下是一个简单的基于线性回归模型的股市预测代码示例,仅供参考:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 分离训练集和测试集
train = data.iloc[:200]
test = data.iloc[200:]
# 构建特征和标签
x_train = np.array(train['feature']).reshape(-1, 1)
y_train = train['label']
x_test = np.array(test['feature']).reshape(-1, 1)
y_test = test['label']
# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(x_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(x_test)
# 计算平均误差
mse = np.mean((y_test - y_pred) ** 2)
print('平均误差:', mse)
# 预测未来一个月的股票价格
future_data = pd.read_csv('future_data.csv')
x_future = np.array(future_data['feature']).reshape(-1, 1)
y_future = model.predict(x_future)
print('未来一个月的股票价格:', y_future)
```
上述代码中,我们使用 pandas 库读取股票数据,并将数据分为训练集和测试集。然后我们使用 sklearn 库中的 LinearRegression 类构建线性回归模型,通过训练集训练模型,然后预测测试集和未来一个月的股票价格。最后我们计算预测误差并输出结果。请注意,这只是一个简单的示例,实际的股市预测需要考虑更多的因素和使用更复杂的模型。
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