解释这段代码def _get_position(self): # 智能体的位置 states = np.empty(self.agent_nums, dtype=object) positions = [] for index, agent in enumerate(self.agents): positions.append(agent.position) for index, agent in enumerate(self.agents): other_position = np.delete(positions, index, axis=0) - positions[index] #其他4车的相对位置

时间: 2024-04-28 15:20:35 浏览: 65
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这段代码是一个强化学习环境中的一个私有函数，该函数的作用是获取智能体的位置，并计算除了该智能体之外其它智能体与该智能体的相对位置。 具体而言，该函数实现以下几个任务： 1. 创建一个长度为代理数的空numpy数组states； 2. 创建一个空列表positions，用于存储所有智能体的位置； 3. 将所有智能体的位置添加到positions列表中； 4. 遍历所有智能体，计算其他智能体与该智能体的相对位置，将结果存储在other_position中； 5. 将该智能体的位置和所有其它智能体与该智能体的相对位置存储到states数组中。 最终返回的是一个长度为代理数的数组states，其中每个元素对应一个智能体，包括该智能体的位置和其他智能体与该智能体的相对位置。
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nums = [0,1,4,4,5,6,7] 在变化后可能得到： 若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,4] 若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,4,4,5,6,7] 注意，数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0]...
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leetcode答案-LeetCode_No.368_-:LeetCode_No.368_-

解释：[1,3] 也会被视为正确答案。 示例 2： 输入：nums = [1,2,4,8] 输出：[1,2,4,8] 提示： 1 <= nums.length <= 1000 1 <= nums[i] <= 2 * 109 nums 中的所有整数 互不相同 解法思路 动态规划，dp[ i...

解释这段代码def reset(self): self.times = 0 # 初始化智能体位置 for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action = self.action0 if index == 0: agent.position = np.array([2, 2.82]) if index == 1: agent.position = np.array([12, 2.82]) if index == 2: agent.position = np.array([3, 0.93]) if index == 3: agent.position = np.array([20, 0.93]) if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将变道车设置为最后一个 agent.position = np.array([6, 2.82]) # self.path = [agent.position.copy()] # self.paths.append(self.path) states = self._get_position() state = states[-1] return state

这是一个强化学习中的环境类中的 reset 函数，用于重置智能体的位置和状态，并返回初始状态。函数中的代码依次实现了以下功能： 1. 将智能体的行动次数 times 初始化为 0。 2. 遍历智能体列表中的每一个智能体，将其...

解释这段代码class MultiEnvironment(gym.Env): def __init__(self): self.paths = [] self.path = [] self.width = 300 self.height = 3.75 self.cash_a = False #画圈 self.agent_nums = 5 self.agent_size = 1.5 self.map_size = 1 self.adversary = True self.cash_distance = 1.5 #安全距离 self.goal_position = [290, 0.9275] self.action0 = np.array([2, 0]) # 实例化智能体 self.agents = [Agent() for i in range(self.agent_nums)] self.rewards = []

这段代码定义了一个名为 MultiEnvironment 的类，继承自 OpenAI Gym 的 gym.Env 类。这个类可以被用来创建多智能体环境，其中有以下属性： - paths：路径的列表。 - path：当前路径。 - width：环境的宽度。 - ...

解释这段代码for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(14,),dtype=np.float32) agent.name = 'bluecar' agent.plane = np.array(Image.open("./common/bluecar.png")) agent.size = 1.5 if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将攻击者设置为最后一个 agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(16,),dtype=np.float32) agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.name = 'adversary' agent.plane = np.array(Image.open("./common/redcar.png"))

这段代码是一个 for 循环，在多智能体环境中为每个代理进行属性初始化。其中，enumerate(self.agents) 枚举了代理列表 self.agents 中的每个代理，并将其索引和值存储在 index 和 agent 变量中。 在循环中...

class ShoppingCarView(View): def get(self, request): return render(request, "ShoppingApp/shopping_cart.html", {"code": 200}) def post(self,request): #购物车生成订单 data = request.POST items = data.get('items', "") items=items.split('|') #计算 costs= data.get('totalPrice',0) nums=data.get('totalNum',0) BillRecordMainrec=models.BillRecordMain.objects.create(costs=costs,nums=nums,creator=request.user) for item in items: if item!="": # 根据id查询购物车 id=int(item) dataitem = models.ShoppingCar.objects.get(id=id) models.BillRecordSub.objects.create(main_rec=BillRecordMainrec,goods=dataitem.goods,nums=dataitem.nums,costs=dataitem.nums*dataitem.goods.price) dataitem.delete() return successResponseCommon({"id":BillRecordMainrec.id}, "订单创建成功")

这是一个名为ShoppingCarView的类，继承自Django的View类。在类中定义了get和post方法，用于处理GET和POST请求。在get方法中，会渲染一个名为shopping_cart.html的模板，并返回code为200的响应。在post方法中，可以...

import time import random def merge_sort(nums): # 归并排序。在此将代码补充完整。 def merge(nums, nums2): # 你的代码 n = 2000 nums = list(range(n)) random.shuffle(nums) # print('排序前：', nums) t0 = time.time() nums = merge_sort(nums) print('merge_sort', time.time()-t0) print('排序后：', nums)

好的，以下是完整的代码，包括归并排序和合并函数： python import time import random def merge_sort(nums): # 归并排序 if len(nums) <= 1: return nums mid = len(nums) // 2 left = merge_sort(nums...

解释下列代码：def knn(test_data, train_datas, train_labels, k): nums = train_datas.shape[0] # 获取已知样本的数量 test_datas = np.tile(test_data, (nums, 1)) d_1 = test_datas - train_datas # 相应位置相减 d_2 = np.square(d_1) # 求平方 d_3 = np.sum(d_2, axis=1) # 按行求和 d_4 = np.sqrt(d_3) # 开平方，得到距离 index = np.argsort(d_4) # 排序获取排序后元素的索引 count = Counter(train_labels[index[:k]]) # 统计最邻近的k个邻居的标签 print(count) return count.most_common()[0][0] # 返回出现次数最多的标签

这段代码定义了一个名为 knn 的函数，用于进行K近邻分类。具体流程如下： 1. 获取训练集中已知样本的数量，即训练集中有多少个样本，存储在变量 nums 中。 2. 使用 np.tile 方法将测试数据 test_data 复制...

import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums

这段代码定义了一个名为SSQDataset的数据集类，用于读取文件并将其转换为模型可接受的数据格式。其中： - file_path表示数据文件路径； - my_detection表示要检测的目标，例如在双色球中是要预测的红球还是蓝球...

def _init_dataset(self): self.Xs = [] self.user_book_map = {} for i in range(self.user_nums): self.user_book_map[i] = [] for index, row in self.df.iterrows(): user_id, book_id = row self.user_book_map[user_id].append(book_id) if self.mode == 'training': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): for item in items[:-1]: self.Xs.append((user, item, 1)) for _ in range(3): while True: neg_sample = random.randint(0, self.book_nums-1) if neg_sample not in self.user_book_map[user]: self.Xs.append((user, neg_sample, 0)) break elif self.mode == 'validation': for user, items in tqdm.tqdm(self.user_book_map.items()): if len(items) == 0: continue self.Xs.append((user, items[-1]))

这段代码是用于初始化数据集的。它首先创建了一个空列表 self.Xs 和一个字典 self.user_book_map，用于存储用户与书籍的映射关系。然后遍历数据集中的每一行，将用户ID和书籍ID添加到 user_book_map 中。如果...

已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算，请根据已有代码class TripleNode(object): def __init__(self, row=0, column=0, value=0): self.row = row self.column = column self.value = value class SparseMatrix(object): def __init__(self, maxSize): self.maxSize=maxSize self.data=[None]*self.maxSize for i in range(self.maxSize): self.data[i]=TripleNode() self.rows=0 self.cols=0 self.nums=0 def create(self,mat): count = 0 self.rows = len(mat) self.cols = len(mat[0]) for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: count += 1 self.num = count self.data = [None] * self.nums k = 0 for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: self.data[k] = TripleNode(i, j, mat[i][j]) k += 1编写五个python程序

while i < A.nums and j < B.nums: if A.data[i].row < B.data[j].row or (A.data[i].row == B.data[j].row and A.data[i].column < B.data[j].column): C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column...

def save_image(self, method='qt5'):#保存图像 self.filename = '{}/face_dataset/{}/'.format(rootdir, self.dialog_text_id) self.mk_folder(self.filename) if method == 'qt5': photo_save_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath('__file__')), '{}'.format(self.filename)) save_filename = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + ".png" self.showImage.save(photo_save_path + save_filename) else: p = os.path.sep.join([output, "{}.png".format(str(total).zfill(5))]) cv2.imwrite(p, self.showImage) self.Dialog.lcdNumber_collection_nums.display(self.have_token_photos)

这段代码是用来保存图像的，具体来说，它会将当前显示的图像保存为 PNG 格式的图片，文件名为当前时间（精确到秒）加上 ".png" 后缀，保存在指定的目录下。如果方法参数为 "qt5"，则使用 Qt5 库的方法来保存图像，...

def __getitem__(self, index): if self.mode == 'training': user_id, book_id, label = self.Xs[index] return user_id, book_id, label elif self.mode == 'validation': user_id, book_id = self.Xs[index] negs = list(random.sample( list(set(range(self.book_nums)) - set(self.user_book_map[user_id])), k=99 )) return user_id, book_id, torch.LongTensor(negs)

这段代码是一个 PyTorch Dataset 类的 __getitem__ 方法的实现。其中，该 Dataset 用于训练或验证推荐系统模型，包含三个变量：user_id、book_id 和 label。当 mode 为 'training' 时，返回 user_id、book_id 和 ...

def fitness(individual): predicted = sum([individual[kk] * nums1[kk] for kk in range(0,gene_length,1)]) / gene_length mse = np.mean((predicted - target) ** 2) # 均方根误差 correlation = np.corrcoef(predicted, target)[0, 1] # 相关系数 #total_sum = np.sum(individual) #penalty = abs(total_sum - 1) # 总和与1的差作为惩罚项 fitness_score = correlation / (mse + 1) # 适应度函数 return fitness_score #给予每个模式在格点上的权重 def init_population(pop_size, gene_length): population = [] for i in range(pop_size): individual = [random.uniform(0, 16) for bb in range(gene_length)] total_sum = sum(individual) scaling_factor = total_sum / 1.0 individual = [x / scaling_factor for x in individual] population.append(individual) return population 这段代码中加一个条件就是individual之和应该是等于gene_length

如果你想要individual的元素之和等于gene_length，可以按照如下方式修改代码： def init_population(pop_size, gene_length): population = [] for i in range(pop_size): individual = [random.uniform(0, ...

if __name__ == '__main__': # -------------Adjustable global parameters---------- n=512 # pixel number m=10 # number of time phases angle = 5 # #sample points = 360/angle on the boundary numOfAngles = int(180/angle) numOfContourPts = int(360/angle) labelID = 1 # 勾画的RS文件中第几个轮廓为GTV # path of the input data folder = 'E:\\MedData\\4DCT-202305\\' #patient = '0007921948' # 缺少时间信息 patient = '0000726380' # 病人的编号 # 呼吸曲线数据文件 vxpPath = folder+patient+'\\0000726380\\0000726380_20230420_143723.vxp' # Save the generated figures to the latex file path figPath = "D:\\HUNNU\\Research\\DMD\\4D-CT\\latex-DMD插值\\modify202305\\figure\\" # -------------Auto generated global parameters---------- # 每个dicom文件包含多少横截面 name = os.listdir(folder+patient+'\\0') cuts = [] for i in range(len(name)): if 'CT' in name[i][0:2]: cuts.append(i+1) cuts = np.array(cuts) # phase name times = np.linspace(0,90,10) # image pixel coordinate nums = np.linspace(0,n-1,n) x,y = np.meshgrid(nums,nums) # 输出dicom头文件信息 filename = folder+patient+'\\0\\CT.{}'.format(patient)+'.Image 1.dcm' print('CT dicom file information:') info = loadFileInformation(filename) # 像素之间的间距，包括列间距和行间距，单位mm SliceThickness = info['SliceThickness'] # Z轴的扫描分辨率，单位mm pixelSpace = info['pixelSpace'] # 一个像素所占的实际体积 pixelVol = float(pixelSpace[0])*float(pixelSpace[0])*float(SliceThickness) print('sliceThickness=',SliceThickness,' pixelSpace=',pixelSpace)

这段代码是一个 Python 脚本中的主函数部分。代码中定义了一些可调整的全局参数，例如像素数目、时间相位数目、采样点角度等。然后根据给定的病人信息和文件路径，读取 DICOM 文件并获取一些头文件信息，例如像素...

class Baseline(nn.Module): def __init__(self, img_channel=3, width=16, middle_blk_num=1, enc_blk_nums=[], dec_blk_nums=[], dw_expand=1, ffn_expand=2): super().__init__() self.intro = nn.Conv2d(in_channels=img_channel, out_channels=width, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.ending = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=img_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.encoders = nn.ModuleList() self.decoders = nn.ModuleList() self.middle_blks = nn.ModuleList() self.ups = nn.ModuleList() self.downs = nn.ModuleList()代码中文含义

这段代码是一个名为 Baseline 的 PyTorch 模型的定义，它包含了一个卷积神经网络的编码器和解码器部分，用于图像处理任务。其中： - img_channel 表示输入图像的通道数（默认为 3）； - width 表示网络中使用的特征...

class KthLargest: def __init__(self, k: int, nums: List[int]): self.k = k hp = [] for x in nums: heapq.heappush(hp,x) if len(hp) > k: heappop(hp) self.hp = hp def add(self, val: int) -> int: heappush(self.hp,val) if len(self.hp)>self.k: heappop(self.hp) return self.hp[0]

这是一个实现 Kth Largest Element in a Stream 的类，使用了 Python 的 heapq 库（堆）。 在类的初始化方法 __init__ 中，首先将 nums 中的元素依次添加到一个最小堆 hp 中，如果 hp 中的元素数量超过了 k，则弹出...

def fitness(individual): predicted = sum([individual[kk] * nums1[kk][:] for kk in range(gene_length)]) / gene_length mse = np.mean((predicted - target) ** 2) # 均方根误差 correlation = np.corrcoef(predicted, target)[0, 1] # 相关系数 fitness_score = correlation / (mse + 1)# 适应度函数 return fitness_score在这个适应函数中我还想让nums之和为1

你可以在适应度函数中添加一个惩罚项，使得所有nums的和为1。例如，你可以计算所有nums的和与1之间的差值，然后将其加到适应度分数中。具体实现如下： def fitness(individual): nums_sum = sum(individual) ...

pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums) # 使用ReLU的情况下推荐的初始值 self.params = {} pre_channel_num = input_dim[0] for idx, conv_param in enumerate([conv_param_1, conv_param_2, conv_param_3, conv_param_4, conv_param_5, conv_param_6]): self.params['W' + str(idx+1)] = wight_init_scales[idx] * np.random.randn(conv_param['filter_num'], pre_channel_num, conv_param['filter_size'], conv_param['filter_size']) self.params['b' + str(idx+1)] = np.zeros(conv_param['filter_num']) pre_channel_num = conv_param['filter_num'] self.params['W7'] = wight_init_scales[6] * np.random.randn(64*4*4, hidden_size) self.params['b7'] = np.zeros(hidden_size) self.params['W8'] = wight_init_scales[7] * np.random.randn(hidden_size, output_size) self.params['b8'] = np.zeros(output_size)

这段代码是一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的初始化参数部分。具体来说，它定义了一个包含八层的CNN，其中前六层是卷积层，第七层是全连接层，第八层是输出层。每一层都有对应的权重矩阵和...

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为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。