opts.DataLines = [1, Inf]; opts.Delimiter = [" ", ",", ".", ":", "["];

时间: 2023-09-18 12:12:05 浏览: 179
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simple_opts.sh:简单的 Bash 选项解析器

这是 MATLAB 中用于读取数据文件的函数 `readtable` 的选项设置。`DataLines` 参数指定要读取的行数范围，`[1, Inf]` 表示从第一行到最后一行全部读取。`Delimiter` 参数指定分隔符，`[" ", ",", ".", ":", "["]` 表示可以使用空格、逗号、句号、冒号和左方括号作为分隔符。这样设置后，`readtable` 函数会根据指定的分隔符读取数据文件，并将结果存储在一个表格对象中。
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其中[opts]代表可选参数，用于设置测试的各种参数，如并发数、测试持续时间等。而URL代表要测试的网站地址，支持任何有效的http或https URL。如果已经设置了环境变量PORT，autocannon会默认使用该端口，否则你...
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opts.DataLines = [1, Inf];matlab中这行代码什么意思

opts.DataLines = [1, Inf]表示读取数据文件的第一行到最后一行的所有数据。其中1代表第一行，Inf代表最后一行，Inf在 MATLAB 中表示无穷大。因此，这行代码的作用是读取整个数据文件中的所有数据。

opts = detectImportOptions('Book_A.xlsx'); %opts.Sheet = 'Sheet1'; opts.SelectedVariableNames = [3:18]; opts.DataRange = '2:790'; opts =TextImportOptions('OutputType','double'); % opts.OutPutType = 'double'; M=readmatrix('Book_A.xlsx',opts); 我的这段代码中读取出来的数据类型为啥是cell

opts.DataRange = '2:790'; opts = setvartype(opts,'double'); M = readmatrix('Book_A.xlsx', opts); 在以上代码中，我们使用 setvartype 函数将 opts 对象的变量类型设置为 'double'。然后，我们使用...

解释dbnParams.numLayers = 3; dbnParams.hiddenSizes = [100, 200, 300]; dbnParams.inputZeroMaskedFraction = 0.5; dbn.sizes = 100,150,180; opts.numepochs = 10; opts.batchsize = 1; opts.momentum = 0.5;opts.alpha = 0.0; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts); dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts);

- opts.batchsize = 1; 表示每一批次训练数据的大小为1。 - opts.momentum = 0.5; 表示动量参数为0.5，用于加速模型训练过程。 - opts.alpha = 0.0; 表示学习率为0，即不使用学习率进行模型训练。 - opts.plot = 1; ...

请解释代码的作用opts = struct(); opts.method = 'grad_huber'; opts.verbose = 0; opts.maxit = 4000; opts.ftol = 1e-8; opts.alpha0 = 1 / L;

这段代码创建了一个结构体opts，并为其赋值了一些字段。opts.method = 'grad_huber'表示使用梯度下降算法中的Huber损失...opts.alpha0 = 1 / L表示设置学习率的初始值为1/L，其中L为目标函数的Lipschitz常数。

解释一下这段代码% Set conjugate gradient uptions init_CG_opts.CG_use_FR = true; init_CG_opts.tol = 1e-6; init_CG_opts.CG_standard_alpha = true; init_CG_opts.debug = params.debug; CG_opts.CG_use_FR = params.CG_use_FR; CG_opts.tol = 1e-6; CG_opts.CG_standard_alpha = params.CG_standard_alpha; CG_opts.debug = params.debug; if params.CG_forgetting_rate == Inf || params.learning_rate >= 1 CG_opts.init_forget_factor = 0; else CG_opts.init_forget_factor = (1-params.learning_rate)^params.CG_forgetting_rate; end seq.time = 0;

如果 params.CG_forgetting_rate 等于正无穷或 params.learning_rate 大于等于1，则将 CG_opts.init_forget_factor 设置为0；否则，根据公式 (1-params.learning_rate)^params.CG_forgetting_rate 计算并...

改写以下代码，使其具有dropout功能： dbnParams.numLayers = 5; dbnParams.hidden_sizes = 3; num_class = 4; dbn.sizes = 100,100,100; opts.numepochs = 10;opts.batchsize = 27;opts.momentum = 0.1; opts.alpha = 0.01; opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数 dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络，建立包含输出层的神经网络 nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别数 nn.activation_function = 'tanh_opt'; %激活函数'sigm' (sigmoid) or 'tanh_opt' (optimal tanh). nn.learningRate = 0.1; nn.dropoutFraction = 0.; opts.numepochs = 200; . opts.batchsize = 1; nn = nntrain(nn, [trainXn;testXn], [trainY;testY], opts); nn.output = ['softmax'];

opts.plot = 1; dbn = dbnsetup(dbn, trainXn, opts);%初始化RBM的参数 dbn = dbntrain(dbn, trainXn, opts); % 将DBN展开到神经网络，建立包含输出层的神经网络 nn = dbnunfoldtonn(dbn,size(trainY,2));%输出类别...

Scatter(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK)) .add_xaxis(x1) .add_yaxis("本科院校数", y1, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]), markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值")]) ) .add_yaxis("一流大学数", y2, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]), markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值")])) .add_yaxis("双一流大学数", y3, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]), markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值")]) ) .add_yaxis("一流学科数", y4, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]), markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值")])) .add_yaxis("一流专业数", y5, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]), markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值")]) ) )

markpoint_opts和markline_opts参数可以分别设置标记点和标记线的样式和数据，例如本代码中设置的是最大值的标记点和标记线。此外，代码中的x1、y1、y2、y3、y4、y5变量应该是包含散点图数据的列表。

opts.train.train = find(imdb.images.sets==1); opts.train.test = find(imdb.images.sets==3); class_name = imdb.classes.name; hfig = figure(1); set(hfig, 'Color', 'w'); for i = 1:length(opts.train.test) index = opts.train.test(i); label = imdb.images.label(index);

具体来说，opts.train.train和opts.train.test分别是训练集和测试集中图像的索引列表，imdb.images.sets表示每个图像属于哪个集合（1表示训练集，2表示验证集，3表示测试集），imdb.images.label表示每个图像的标签...

解释function [X, A, B, S, Out] = Mixed_LRTF_DFR(Y, opts) max_it = opts.max_it; Bmax_it = opts.Bmax_it; tol = opts.tol; R = opts.R; rho = opts.rho; tau = opts.tau; lambda = opts.lambda; beta = opts.beta; mu = opts.mu; Out.Res=[]; Out.PSNR=[];

该函数输入一个高光谱数据 Y 和一个参数结构体 opts，输出一个低秩张量 X、两个因子矩阵 A 和 B，以及一个稀疏张量 S 和一些其他信息。具体来说，max_it、Bmax_it 和 tol 是算法的迭代次数、BCD 算法的最大迭代次数...

function pagerFilter(data) { if (typeof data.length == 'number' && typeof data.splice == 'function') { // is array data = { total: data.length, rows: data } } var dg = $(this); var opts = dg.datagrid('options'); var pager = dg.datagrid('getPager'); pager.pagination({ onSelectPage: function (pageNum, pageSize) { opts.pageNumber = pageNum; opts.pageSize = pageSize; pager.pagination('refresh', { pageNumber: pageNum, pageSize: pageSize }); dg.datagrid('loadData', data); } }); if (!data.originalRows) { data.originalRows = (data.rows); } var start = (opts.pageNumber - 1) * parseInt(opts.pageSize); var end = start + parseInt(opts.pageSize); data.rows = (data.originalRows.slice(start, end)); return data; }

它接受一个参数 data，可以是数组或包含 rows 属性的对象。如果传入的是数组，则将其转换为包含 rows 和 total 属性的对象，其中 total 表示数据总数，rows 表示数据数组。如果传入的是包含 rows 属性的对象，则直接...

请解释代码opts = struct(); opts.xtol = 1e-8; opts.gtol = 1e-6; opts.ftol = 1e-16; opts.record = 1; opts.verbose = 1; opts.Delta = sqrt(n); fun = @(x) lr_loss(A,b,m,x,mu); x0 = zeros(n,1); hess = @(x,u) hess_lr(A,b,m,mu,x,u);

- opts.xtol：表示迭代过程中 $x$ 向量的相对误差小于 1e-8 时算法结束。 - opts.gtol：表示迭代过程中梯度向量的相对误差小于 1e-6 时算法结束。 - opts.ftol：表示迭代过程中函数值的相对误差小于 1e-...

如何把柱子变成红色bar = (Bar() .add_xaxis(Starring.index.tolist()) .add_yaxis('主演作品数量TOP15', filmmaker.values.tolist(), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='red')) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='主演作品数量', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts()), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映数量', axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}部")), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='主演', axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45, interval=0))) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="top")) ) bar.render_notebook()

title_opts=opts.TitleOpts(title='主演作品数量', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts()), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映数量', axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}部")), xaxis_...

opts.train.train = find(imdb.images.sets==1) ; opts.train.val = find(imdb.images.sets==3) ; name_={'1';'2';'3';'4';'5'}; for i=1:length(name_) if i==1 name_h{i}='熊'; elseif i==2 name_h{i}='飞机'; elseif i==3 name_h{i}='夕阳'; elseif i==4 name_h{i}='花'; elseif i==5 name_h{i}='赛车'; end end figure; for i = 1:length(opts.train.val) index = opts.train.val(i); label = imdb.images.label(index);

这段代码是在训练图像分类模型时使用的，其中imdb是图像数据库，opts.train.train和opts.train.val分别表示训练集和验证集，find函数用于查找符合条件的元素的索引。name_和name_h是两个字符串数组，用于存储图像...

解释这段代码，bar=( Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark')) .add_xaxis(counts.index.tolist()) .add_yaxis( '出版社书籍数量', counts.values.tolist(), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='top'), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color=JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient( 0, 0, 0, 1,[{offset: 0,color: 'rgb(255,90,71)'}, {offset: 1,color: 'rgb(32,178,170)'}]) """ ) ) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='各个出版社书籍数量柱状图'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='书籍名称', type_='category', axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=90), ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name='数量', min_=0, max_=29.0, splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dash')) ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross') ) .set_series_opts( markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[ opts.MarkLineItem(type_='average',name='均值'), opts.MarkLineItem(type_='max',name='最大值'), opts.MarkLineItem(type_='min',name='最小值'), ] ) ) ) bar.render_notebook()

1. Bar(init_opts=opts.InitOpts(height='500px',width='1000px',theme='dark')) 创建一个 Bar 对象，并设置其初始参数，包括图表高度为 500px，宽度为 1000px，主题为 'dark'； 2. .add_xaxis(counts.index.to...

% 导入预训练的model opts.modelPath = fullfile('..','models','imagenet-vgg-verydeep-16.mat'); [opts, varargin] = vl_argparse(opts, varargin) ; opts.numFetchThreads = 12 ; opts.lite = false ; opts.imdbPath = fullfile(opts.expDir, 'imdb.mat'); opts.train = struct() ; opts.train.gpus = []; opts.train.batchSize = 8 ; opts.train.numSubBatches = 4 ; opts.train.learningRate = 1e-4 * [ones(1,10), 0.1*ones(1,5)]; opts = vl_argparse(opts, varargin) ; if ~isfield(opts.train, 'gpus'), opts.train.gpus = []; end; % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare model % ------------------------------------------------------------------------- net = load(opts.modelPath); % 修改一下这个model net = prepareDINet(net,opts); % ------------------------------------------------------------------------- % Prepare data % ------------------------------------------------------------------------- % 准备数据格式 if exist(opts.imdbPath,'file') imdb = load(opts.imdbPath) ; else imdb = cnn_image_setup_data('dataDir', opts.dataDir, 'lite', opts.lite) ; mkdir(opts.expDir) ; save(opts.imdbPath, '-struct', 'imdb') ; end imdb.images.set = imdb.images.sets; % Set the class names in the network net.meta.classes.name = imdb.classes.name ; net.meta.classes.description = imdb.classes.name ; % % 求训练集的均值 imageStatsPath = fullfile(opts.expDir, 'imageStats.mat') ; if exist(imageStatsPath) load(imageStatsPath, 'averageImage') ; else averageImage = getImageStats(opts, net.meta, imdb) ; save(imageStatsPath, 'averageImage') ; end % % 用新的均值改变均值 net.meta.normalization.averageImage = averageImage; % ------------------------------------------------------------------------- % Learn % ------------------------------------------------------------------------- % 索引训练集==1 和测试集==3 opts.train.train = find(imdb.images.set==1) ; opts.train.val = find(imdb.images.set==3) ; % 训练 [net, info] = cnn_train_dag(net, imdb, getBatchFn(opts, net.meta), ... 'expDir', opts.expDir, ... opts.train) ;

3. 准备数据，如果之前已经生成了imdb文件，则直接载入，否则使用cnn_image_setup_data函数生成并保存imdb文件； 4. 设置模型的分类名称和描述； 5. 计算训练集的均值，如果已经计算过，则从文件中读取，否则使用...

3 = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS)) .add_xaxis(cities) .add_yaxis("3A景区", A3) .add_yaxis("4A景区", A4) .add_yaxis("5A景区", A5) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="各地区景区排名分布"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")], xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='省市名称'), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量') ) )

- datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")] 表示启用两个数据缩放组件，一个为外部滚动条，一个为内部缩放框。 - xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='省市名称') 表示设置 x 轴...

from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts c = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(theme = ThemeType.CHALK)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影数量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), ), ) .add_xaxis(xaxis_data=Year['上映年份']) .add_yaxis( series_name="电影数量", y_axis=Year['电影数量'], symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( color="red"), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[opts.MarkPointItem(type_="max",name="最大值")] ) ) .set_series_opts(is_sort=True) ) c.render_notebook() 请修改一下代码，将折线图中x轴中上映年份以升序的形式排列在图中呈现出来

markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]) ) .set_series_opts(is_sort=True) ) c.render_notebook() 其中，用 sort_values() 方法对 Year['上映年份...

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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。