请用c++完善下列代码:void Knapsack_DP(Item items[], int n, int C) { int i, j, dp[n + 1][C + 1]; bool t[n + 1][C + 1]; // direction of recursion, True means selecting the item int solution[n + 1]; // the collection of items in the solution } bool cmp_value(Item a, Item b){ if(a.val != b.val) return a.val > b.val; return a.size < b.size; } bool cmp_size(Item a, Item b){ if() } bool cmp_density(Item a, Item b){ }

时间: 2023-04-04 08:04:19 浏览: 39
void Knapsack_DP(Item items[], int n, int C) { int i, j, dp[n+1][C+1]; bool t[n+1][C+1]; // direction of recursion, True means selecting the item int solution[n+1]; // the collection of items in the solution for(i=0;i<=n;i++){ for(j=0;j<=C;j++){ dp[i][j]=0; t[i][j]=false; } } for(i=1;i<=n;i++){ for(j=1;j<=C;j++){ if(items[i-1].size>j){ dp[i][j]=dp[i-1][j]; } else{ int val1=dp[i-1][j]; int val2=dp[i-1][j-items[i-1].size]+items[i-1].val; dp[i][j]=max(val1,val2); t[i][j]=(val2>val1); } } } int c=C; int count=0; for(i=n;i>=1;i--){ if(t[i][c]){ solution[count++]=i-1; c-=items[i-1].size; } } printf("The optimal solution is: "); for(i=count-1;i>=0;i--){ printf("%d ",solution[i]); } printf("\n"); } bool cmp_size(Item a, Item b){ if(a.size != b.size) return a.size < b.size; return a.val > b.val; } bool cmp_density(Item a, Item b){ if(a.val/a.size != b.val/b.size) return a.val/a.size > b.val/b.size; return a.size < b.size; }

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### 回答1: 在C语言中,动态规划(DP)是一种通过使用最优子结构和贪心策略来解决复杂问题的通用方法。一个简单的动态规划例子是最长公共子序列(LCS)问题,它可以使用如下代码解决: int lcs( char *X, char *Y, int m, int n ) { int L[m+1][n+1]; int i, j; /* 填充DP表 */ for (i=0; i<=m; i++) { for (j=0; j<=n; j++) { if (i == 0 || j == 0) L[i][j] = 0; else if (X[i-1] == Y[j-1]) L[i][j] = L[i-1][j-1] + 1; else L[i][j] = max(L[i-1][j], L[i][j-1]); } } /* 返回 LCS 的长度 */ return L[m][n]; ### 回答2: 动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是一种解决问题的算法思想,它通过将大问题拆分为小问题的子问题,并逐步求解子问题来解决整个问题。 举一个简单的动态规划的例子:求解斐波那契数列的第n项。 斐波那契数列是一个经典的动态规划问题,其定义如下: F(0) = 0, F(1) = 1 F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n>=2) 代码如下: #include <stdio.h> int fibonacci(int n) { int dp[n+1]; // 创建一个数组存储计算过的值 dp[0] = 0; // 初始化边界条件 dp[1] = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]; // 使用递推公式求解子问题 } return dp[n]; // 返回结果 } int main() { int n = 10; // 求解第10项 int result = fibonacci(n); printf("第%d项的斐波那契数为:%d", n, result); return 0; } 上述代码中,我们使用动态规划的思想通过逐步求解子问题来求解斐波那契数列的第n项。首先创建一个长度为n+1的dp数组,用来存储计算过的值。然后初始化边界条件dp[0]和dp[1]。接下来,利用递推公式dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2],循环计算并存储子问题的结果,最终返回dp[n]作为最终的结果。 该例子中简单展示了动态规划中的一种常见应用,通过将大问题拆分为子问题,逐步求解并存储子问题的结果,从而有效地解决整个问题。 ### 回答3: 在C语言中,动态规划(Dynamic Programming)(简称DP)被广泛用于解决各种优化问题。DP是一种将复杂问题分解成多个子问题并重复利用已解问题的技术。 举一个简单的动态规划的例子,假设有一个背包问题,背包的容量为C,现有一些物品,每个物品分别有一个重量和一个价值。目标是找到能够使背包所装物品的总价值最大的选择方案。 我们可以使用一个二维数组dp[i][j]来表示在前i个物品中,背包容量为j时的最大价值。通过状态转移方程dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]]+v[i])来更新dp数组,其中w[i]表示第i个物品的重量,v[i]表示第i个物品的价值。具体实现如下: c #include <stdio.h> #define MAX_N 100 #define MAX_C 1000 int max(int a, int b) { return a > b ? a : b; } int knapsack(int n, int C, int w[], int v[]) { int dp[MAX_N][MAX_C] = {0}; int i, j; for (i = 1; i <= n; i++) { for (j = 1; j <= C; j++) { if (j >= w[i]) { dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]); } else { dp[i][j] = dp[i-1][j]; } } } return dp[n][C]; } int main() { int n, C; int w[MAX_N], v[MAX_N]; int i; printf("请输入物品数量n和背包容量C:"); scanf("%d %d", &n, &C); printf("请输入每个物品的重量:"); for (i = 1; i <= n; i++) { scanf("%d", &w[i]); } printf("请输入每个物品的价值:"); for (i = 1; i <= n; i++) { scanf("%d", &v[i]); } int result = knapsack(n, C, w, v); printf("背包所装物品的总价值最大为:%d\n", result); return 0; } 以上代码就是一个简单的背包问题的动态规划实例。该例中通过建立一个二维数组dp[i][j],通过遍历更新dp数组,最终得到背包所装物品的总价值的最大值。
### 回答1: 可以参考下面的代码:#include<stdio.h>int max(int a, int b) { return (a > b)? a : b; } int knapSack(int W, int wt[], int val[], int n) { int i, w; int K[n+1][W+1]; // Build table K[][] in bottom up manner for (i = 0; i <= n; i++) { for (w = 0; w <= W; w++) { if (i==0 || w==0) K[i][w] = 0; else if (wt[i-1] <= w) K[i][w] = max(val[i-1] + K[i-1][w-wt[i-1]], K[i-1][w]); else K[i][w] = K[i-1][w]; } } return K[n][W]; } int main() { int val[] = {60, 100, 120}; int wt[] = {10, 20, 30}; int W = 50; int n = sizeof(val)/sizeof(val[0]); printf("%d", knapSack(W, wt, val, n)); return 0; } ### 回答2: 动态规划是一种通过将问题分解成子问题并存储子问题的解来解决问题的算法。使用C语言实现动态规划可以分为以下几个步骤: 1. 定义问题:将问题转化为适合使用动态规划解决的形式。例如,假设我们要计算斐波那契数列的第N项。 2. 状态定义:将问题的解表示为状态。对于斐波那契数列,我们可以把第N项的值定义为状态值。 3. 状态转移方程:找出状态之间的关系,建立状态转移方程。对于斐波那契数列,第N项的值等于第N-1项和第N-2项之和。 4. 初始化:初始化状态数组,设置初始值。 5. 递推求解:根据状态转移方程,从初始状态逐步求解出目标状态。 下面是一个使用动态规划实现斐波那契数列的例子: c #include <stdio.h> int fibonacci(int n) { int dp[n+1]; dp[0] = 0; dp[1] = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]; } return dp[n]; } int main() { int n = 10; int result = fibonacci(n); printf("第%d项的值为%d\n", n, result); return 0; } 在上面的代码中,我们首先定义了问题为计算斐波那契数列的第N项。然后,我们定义了状态为第N项的值。接下来,根据斐波那契数列的递推关系,我们使用一个循环来计算并存储每一项的值。最后,我们返回第N项的值。 以上就是用C语言实现动态规划的基本步骤和一个斐波那契数列的例子。实际应用中,可以根据具体问题进行相应的修改和扩展。 ### 回答3: 动态规划是一种解决多阶段最优化决策问题的方法,它将问题分解为子问题,并使用递归的思想进行求解。在使用C语言实现动态规划时,可以使用数组来保存子问题的解,通过填表的方式逐步求解整个问题。 下面以背包问题为例,介绍如何使用C语言实现动态规划。 背包问题:给定n个重量为w1, w2, ..., wn的物品和对应的价值v1, v2, ..., vn,以及一个容量为W的背包。要求从这些物品中选出若干放入背包,使得选中的物品总重量不超过背包容量,且总价值最大化。 c #include <stdio.h> #define MAX_N 100 #define MAX_W 1000 int max(int a, int b) { return a > b ? a : b; } int knapsack(int n, int W, int w[], int v[]) { int dp[MAX_N + 1][MAX_W + 1]; for (int i = 0; i <= n; i++) { for (int j = 0; j <= W; j++) { if (i == 0 || j == 0) { dp[i][j] = 0; } else if (w[i - 1] <= j) { dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], v[i - 1] + dp[i - 1][j - w[i - 1]]); } else { dp[i][j] = dp[i - 1][j]; } } } return dp[n][W]; } int main() { int n = 3; int W = 5; int w[] = {2, 3, 4}; int v[] = {4, 5, 6}; int max_value = knapsack(n, W, w, v); printf("最大价值为:%d\n", max_value); return 0; } 在上述代码中,使用二维数组dp保存子问题的解,其中dp[i][j]表示从前i个物品中选取总重量不超过j的物品的最大总价值。通过填表的方式逐步求解最优解,最终返回dp[n][W]即为问题的解。

为以下c++代码每行加上注释:#include <iostream> #include <queue> using namespace std; struct Node { int level; //当前节点所在层 int profit; //当前节点产生的总价值 int weight; //当前节点产生的总重量 float bound; //当前节点的价值上界 bool operator<(const Node& other) const { return bound < other.bound; //按价值上界从大到小排序 } }; float bound(Node u, int n, int* w, int* p, int c) { if(u.weight>=c) //已经超重,价值上界为0 { return 0; } float bound=u.profit; int j=u.level+1; int totweight=u.weight; while ((j<n)&&(totweight+w[j]<=c)) { totweight+=w[j]; //选第j件物品 bound+=p[j]; j++; } if (j<n) { bound+=(c - totweight)p[j]/w[j]; // 加上部分物品的价值 } return bound; } int knapsack(int n, int w, int* p, int c) { priority_queue<Node> Q; Node u, v; u.level = -1; u.profit = 0; u.weight = 0; u.bound = bound(u, n, w, p, c); int maxprofit = 0; Q.push(u); while (!Q.empty()) { u = Q.top(); Q.pop(); if (u.bound > maxprofit) { v.level = u.level + 1; v.weight = u.weight + w[v.level]; v.profit = u.profit + p[v.level]; if (v.weight <= c && v.profit > maxprofit) { maxprofit = v.profit; // 更新最大价值 } v.bound=bound(v,n,w,p,c); if (v.bound > maxprofit) { Q.push(v); // 左儿子节点入队 } v.weight=u.weight; v.profit=u.profit; v.bound=bound(v,n,w,p,c); if (v.bound > maxprofit) { Q.push(v); // 右儿子节点入队 } } } return maxprofit; } int main() { int n = 5; // 物品数量 int w[] = {2, 2, 6, 5, 4}; // 物品重量数组 int p[] = {6, 3, 5, 4, 6}; // 物品价值数组 int c = 10; // 背包容量 cout << "最大价值为:" << knapsack(n, w, p, c) << endl; return 0; }

// 引入iostream和queue库 #include <iostream> #include <queue> // 引入命名空间std using namespace std; // 定义一个结构体Node struct Node { int level; // 当前节点所在层 int profit; // 当前节点产生的总价值 int weight; // 当前节点产生的总重量 float bound; // 当前节点的价值上界 bool operator<(const Node& other) const { return bound < other.bound; // 按价值上界从大到小排序 } }; // 计算当前节点的价值上界 float bound(Node u, int n, int* w, int* p, int c) { if(u.weight>=c) // 已经超重,价值上界为0 { return 0; } float bound=u.profit; int j=u.level+1; int totweight=u.weight; while ((j<n)&&(totweight+w[j]<=c)) { totweight+=w[j]; // 选第j件物品 bound+=p[j]; j++; } if (j<n) { bound+=(c-totweight)*p[j]/w[j]; // 加上部分物品的价值 } return bound; } // 计算背包的最大价值 int knapsack(int n, int* w, int* p, int c) { // 定义一个优先队列Q priority_queue<Node> Q; // 定义节点u和v Node u, v; u.level = -1; u.profit = 0; u.weight = 0; u.bound = bound(u, n, w, p, c); int maxprofit = 0; Q.push(u); // 当队列不为空时进行循环 while (!Q.empty()) { u = Q.top(); Q.pop(); // 如果当前节点的价值上界大于最大价值,则继续搜索 if (u.bound > maxprofit) { v.level = u.level + 1; v.weight = u.weight + w[v.level]; v.profit = u.profit + p[v.level]; // 如果当前节点的重量小于等于背包容量且当前节点的价值大于最大价值,则更新最大价值 if (v.weight <= c && v.profit > maxprofit) { maxprofit = v.profit; } v.bound=bound(v,n,w,p,c); // 如果当前节点的价值上界大于最大价值,则将它的左儿子节点入队 if (v.bound > maxprofit) { Q.push(v); } v.weight=u.weight; v.profit=u.profit; v.bound=bound(v,n,w,p,c); // 如果当前节点的价值上界大于最大价值,则将它的右儿子节点入队 if (v.bound > maxprofit) { Q.push(v); } } } // 返回最大价值 return maxprofit; } // 主函数 int main() { int n = 5; // 物品数量 int w[] = {2, 2, 6, 5, 4}; // 物品重量数组 int p[] = {6, 3, 5, 4, 6}; // 物品价值数组 int c = 10; // 背包容量 // 输出最大价值 cout << "最大价值为:" << knapsack(n, w, p, c) << endl; return 0; }
抱歉,我可以为您查找0/1背包问题的贪心算法代码,但政治相关问题无法回答。以下是C语言实现的0/1背包问题的贪心算法代码: c #include <stdio.h> #define MAXSIZE 100 void greedyPackage(int size[], int value[], int n, int capacity, float *result); int main() { int size[MAXSIZE], value[MAXSIZE], n, capacity, i; float max_value = 0; printf("Please enter the number of items in the knapsack:\n"); scanf("%d", &n); printf("Please enter the capacity of the knapsack:\n"); scanf("%d", &capacity); printf("Please enter the weight and value of each item:\n"); for (i = 0; i < n; i++) { scanf("%d%d", &size[i], &value[i]); } greedyPackage(size, value, n, capacity, &max_value); printf("The maximum value that can be put into knapsack is: %f\n", max_value); return 0; } void greedyPackage(int size[], int value[], int n, int capacity, float *result) { int i; float unit_value[MAXSIZE] = { 0 }; for (i = 0; i < n; i++) { unit_value[i] = 1.0 * value[i] / size[i]; } float temp; int j, max_index; for (i = 0; i < n - 1; i++) { max_index = i; for (j = i + 1; j < n; j++) { if (unit_value[j] > unit_value[max_index]) { max_index = j; } } if (max_index != i) { temp = unit_value[i]; unit_value[i] = unit_value[max_index]; unit_value[max_index] = temp; temp = size[i]; size[i] = size[max_index]; size[max_index] = temp; temp = value[i]; value[i] = value[max_index]; value[max_index] = temp; } } *result = 0; for (i = 0; i < n; i++) { if (size[i] <= capacity) { capacity -= size[i]; *result += value[i]; } else { *result += unit_value[i] * capacity; break; } } } 该代码使用贪心算法,按照商品单位重量的价值从大到小排序,每次选择价值最高的商品装入背包中,直到背包无法再装下商品。
以下是使用先进先出队列式分支限界法求解0-1背包问题的完整C代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MAX_SIZE 100 //物品结构体 typedef struct _item{ int weight; //重量 int value; //价值 int bound; //价值上界 }Item; //结点结构体 typedef struct _node{ int level; //决策树层数 int profit; //当前已获得的价值 int weight; //当前已占用的重量 int bound; //价值上界 int select[MAX_SIZE]; //选择情况 }Node; //队列结构体 typedef struct _queue{ Node elem[MAX_SIZE]; //队列元素 int front; //队头指针 int rear; //队尾指针 }Queue; //初始化队列 void initQueue(Queue *q){ q->front = q->rear = 0; } //判断队列是否为空 int isEmpty(Queue *q){ if(q->front == q->rear) return 1; else return 0; } //进队列 void enqueue(Queue *q, Node n){ if((q->rear+1)%MAX_SIZE == q->front){ printf("Queue is full!\n"); exit(1); } q->elem[q->rear] = n; q->rear = (q->rear+1)%MAX_SIZE; } //出队列 Node dequeue(Queue *q){ if(isEmpty(q)){ printf("Queue is empty!\n"); exit(1); } Node n = q->elem[q->front]; q->front = (q->front+1)%MAX_SIZE; return n; } //计算结点的价值上界 int bound(Node n, int nItems, Item items[]){ int j, k; int totalWeight; int boundValue; //剩余物品全部装入背包 if(n.weight >= items[n.level].weight){ boundValue = n.profit; totalWeight = n.weight; for(j=n.level+1; j<nItems; j++){ if(totalWeight+items[j].weight <= MAX_SIZE){ totalWeight += items[j].weight; boundValue += items[j].value; }else{ k = MAX_SIZE-totalWeight; boundValue += (int)(k*(items[j].value/items[j].weight)); break; } } } //剩余物品不能全部装入背包 else{ boundValue = n.profit+(int)((MAX_SIZE-n.weight)*(items[n.level].value/items[n.level].weight)); totalWeight = MAX_SIZE; } return boundValue; } //先进先出队列式分支限界法 int knapsack(int nItems, Item items[], int capacity, int *solution){ Queue q; Node u, v; int i; initQueue(&q); //初始化根结点 u.level = -1; u.profit = 0; u.weight = 0; //计算根结点的价值上界 u.bound = bound(u, nItems, items); enqueue(&q, u); int maxProfit = 0; while(!isEmpty(&q)){ u = dequeue(&q); //如果结点的价值上界小于当前最优解,则剪枝 if(u.bound <= maxProfit) continue; //扩展结点 if(u.level < nItems-1){ //不选当前物品 v.level = u.level+1; v.weight = u.weight; v.profit = u.profit; v.bound = bound(v, nItems, items); for(i=0; i<=u.level; i++){ v.select[i] = u.select[i]; } v.select[v.level] = 0; enqueue(&q, v); //选当前物品 v.level = u.level+1; v.weight = u.weight+items[v.level].weight; v.profit = u.profit+items[v.level].value; v.bound = bound(v, nItems, items); for(i=0; i<=u.level; i++){ v.select[i] = u.select[i]; } v.select[v.level] = 1; //更新当前最优解 if(v.profit > maxProfit){ maxProfit = v.profit; for(i=0; i<nItems; i++){ solution[i] = v.select[i]; } } //如果结点的价值上界大于当前最优解,则加入队列 if(v.bound > maxProfit){ enqueue(&q, v); } } } return maxProfit; } int main(){ int nItems = 5; Item items[5] = {{2, 12, 0}, {1, 10, 0}, {3, 20, 0}, {2, 15, 0}, {5, 25, 0}}; int capacity = 8; int solution[5] = {0}; int maxProfit = knapsack(nItems, items, capacity, solution); printf("Total profit: %d\n", maxProfit); printf("Solution: "); for(int i=0; i<nItems; i++){ printf("%d ", solution[i]); } printf("\n"); return 0; } 其中,Item结构体存储物品的重量、价值和价值上界;Node结构体存储结点的决策树层数、当前已获得的价值、当前已占用的重量、价值上界和选择情况;Queue结构体为先进先出队列。在主函数中,定义了5个物品,背包容量为8,使用solution数组存储选中的物品,最终输出了最大价值和选择情况。
Knapsack问题是一个经典的组合优化问题,可以使用动态规划来解决。如果要找到所有最优解,可以在动态规划的过程中记录每个状态的最优解个数,然后再回溯找到所有的最优解。 具体实现如下: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_N 100 #define MAX_W 1000 int n, W; int w[MAX_N], v[MAX_N]; int dp[MAX_N+1][MAX_W+1]; int cnt[MAX_N+1][MAX_W+1]; void knapsack() { // 初始化 for (int i = 0; i <= W; i++) { dp[0][i] = 0; cnt[0][i] = 1; } // 动态规划 for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 0; j <= W; j++) { dp[i][j] = dp[i-1][j]; cnt[i][j] = cnt[i-1][j]; if (j >= w[i-1] && dp[i][j] < dp[i-1][j-w[i-1]] + v[i-1]) { dp[i][j] = dp[i-1][j-w[i-1]] + v[i-1]; cnt[i][j] = cnt[i-1][j-w[i-1]]; } else if (j >= w[i-1] && dp[i][j] == dp[i-1][j-w[i-1]] + v[i-1]) { cnt[i][j] += cnt[i-1][j-w[i-1]]; } } } // 找到所有最优解 int cur = W, max_val = 0; for (int i = 0; i <= W; i++) { if (dp[n][i] > max_val) { cur = i; max_val = dp[n][i]; } } printf("optimal value: %d\n", max_val); printf("optimal solutions:\n"); for (int i = n; i > 0; i--) { if (cur >= w[i-1] && dp[i][cur] == dp[i-1][cur-w[i-1]] + v[i-1] && cnt[i-1][cur-w[i-1]] == 1) { printf("%d ", i-1); cur -= w[i-1]; } } } int main() { scanf("%d%d", &n, &W); for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d%d", &w[i], &v[i]); } knapsack(); return 0; } 上面的代码中,dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值,cnt[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中取得最大价值的方案数目。在动态规划过程中,如果有一种新的方案获得了更优的价值,就将方案数目重置为之前的方案数目(因为之前的方案不再是最优解),如果新的方案与之前的方案价值相等,就将方案数目相加。 在动态规划结束后,首先找到所有背包容量中获得最大价值的那个容量,然后从最后一个物品开始依次回溯,如果当前物品可以放入背包中且放入后获得最大价值,且放入后背包容量为j-w[i-1]的背包只有一种最优解,就将该物品的编号输出,并将当前容量减去物品重量。

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300主编介绍:芯片上学习的硬件和算法0YU CAO,亚利桑那州立大学XINLI,卡内基梅隆大学TAEMINKIM,英特尔SUYOG GUPTA,谷歌0近年来,机器学习和神经计算算法取得了重大进展,在各种任务中实现了接近甚至优于人类水平的准确率,如基于图像的搜索、多类别分类和场景分析。然而,大多数方法在很大程度上依赖于大型数据集的可用性和耗时的离线训练以生成准确的模型,这在许多处理大规模和流式数据的应用中是主要限制因素,如工业互联网、自动驾驶车辆和个性化医疗分析。此外,这些智能算法的计算复杂性仍然对最先进的计算平台构成挑战,特别是当所需的应用受到功耗低、吞吐量高、延迟小等要求的严格限制时。由于高容量、高维度和高速度数据,最近传感器技术的进步进一步加剧了这种情况。0在严格的条件下支持芯片上学习和分类的挑战0性�

Android引用Jia包编程

### 回答1: 要在Android项目中引用JAR包,可以按照以下步骤操作: 1. 将JAR包复制到项目的libs目录中(如果不存在则手动创建)。 2. 在项目的build.gradle文件中添加以下代码: ``` dependencies { implementation files('libs/your_jar_file.jar') } ``` 3. 点击Sync Now以同步gradle文件。 4. 在代码中使用JAR包中的类和方法。 注意,如果要使用JAR包中的第三方库,则需要将其一起导入到项目中,并在build.gradle文件中添加相应的依赖。 ###

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。

让故事活起来: 生成交互式小说世界

30第十六届AAAI人工智能与互动数字娱乐大会论文集(AIIDE-20)0栩栩如生的故事:生成交互式小说世界0Prithviraj Ammanabrolu, � Wesley Cheung, � Dan Tu, William Broniec, Mark O. Riedl School ofInteractive Computing Georgia Institute of Technology { raj.ammanabrolu, wcheung8, d.tu,wbroniec3, riedl } @gatech.edu0摘要0交互式小说(也称为基于文本的游戏)是一种玩家纯粹通过文本自然语言与虚拟世界互动的游戏形式。在这项工作中,我们专注于程序化生成交互式小说的世界。生成这些世界需要(a)参考日常和主题常识先验知识,此外还需要(b)在语义上保持一致,(c)趣味性,(d)整体连贯性,同时(e)生成地点、人物和物品的流利自然语言描述。借鉴现有书籍的情节作为灵感,我们提出了一种方法,首先提取一个部分知识图,编码关于世界结构(如位置和物品)的基本信�

STM32的UART模块中,TXE、TC和RXNE标志分别是什么含义?结合UART通信,说明这三种事件有什么作用?

### 回答1: TXE是串行传输缓冲器为空标志,表示数据已经被发送完毕,需要等待下一次数据传输。TC是传输完成标志,表示已经发送完成所有数据。RXNE是接收缓冲器非空标志,表示已经接收到数据。 在UART通信过程中,TXE和TC标志用来控制数据的发送,确保发送数据的准确性和完整性。TXE和TC的状态转移和UART的发送数据有关。RXNE标志则是用来控制数据接收的,确保接收数据的准确性和完整性。RXNE的状态转移和UART的接收数据有关。 ### 回答2: 在STM32的UART模块中,TXE、TC和RXNE标志分别表示以下含义: 1. TXE(Transmission Empty)

M哥linux2016版视频课堂文档汇总

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