写出完整代码看看
时间: 2023-07-03 07:13:15 浏览: 49
这里是一个简单的示例代码,可能需要根据你的具体情况进行修改:
```
% 定义参数
n = 5; % 充电站数量
m = 24; % 时间片数量
chargers = 10; % 每个充电站的桩数
cost = rand(n, m*3); % 每个充电站每个时间片的充电成本
revenues = rand(n, m*3); % 每个充电站每个时间片的充电收益
types = rand(n, m*3); % 每个充电站每个时间片的充电类型
% 调整cost和revenues的大小
cost_new = repmat(cost, [1 m*3]);
revenues_new = repmat(revenues, [1 m*3]);
% 优化问题
cvx_begin
variable x(n, m*3) % 计算每个车站每个时刻的充电量
dual variable lambda
minimize(sum(cost_new .* x(:)) - sum(revenues_new .* x(:)))
lambda : reshape(types * x, n, m) <= chargers
cvx_end
```
相关问题
用java代码写出一个看视频的app
好的,以下是一个简单的Java代码示例,用于看视频的app。这个app可以通过命令行运行,并且需要在同一个目录下放置视频文件。该程序使用JavaFX库创建了一个简单的GUI,其中包括一个播放器窗口、播放/暂停按钮和一个进度条来跟踪视频的播放进度。
```java
import java.io.File;
import javafx.application.Application;
import javafx.beans.value.ChangeListener;
import javafx.beans.value.ObservableValue;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.control.Button;
import javafx.scene.control.Slider;
import javafx.scene.layout.BorderPane;
import javafx.scene.layout.HBox;
import javafx.scene.media.Media;
import javafx.scene.media.MediaPlayer;
import javafx.scene.media.MediaView;
import javafx.stage.Stage;
public class VideoPlayer extends Application {
private MediaPlayer mediaPlayer;
private MediaView mediaView;
private Slider slider;
@Override
public void start(Stage primaryStage) throws Exception {
// load media file
File file = new File("video.mp4");
Media media = new Media(file.toURI().toString());
mediaPlayer = new MediaPlayer(media);
mediaPlayer.setAutoPlay(false);
// create media view
mediaView = new MediaView(mediaPlayer);
// create play/pause button
Button playButton = new Button("Play/Pause");
playButton.setOnAction(e -> {
if (mediaPlayer.getStatus() == MediaPlayer.Status.PLAYING) {
mediaPlayer.pause();
} else {
mediaPlayer.play();
}
});
// create slider to track progress
slider = new Slider();
slider.setMin(0);
slider.setMax(100);
slider.setValue(0);
slider.setPrefWidth(400);
slider.valueProperty().addListener(new ChangeListener<Number>() {
@Override
public void changed(ObservableValue<? extends Number> observable, Number oldValue, Number newValue) {
if (slider.isValueChanging()) {
mediaPlayer.seek(mediaPlayer.getMedia().getDuration().multiply(newValue.doubleValue() / 100.0));
}
}
});
// create layout and set scene
BorderPane layout = new BorderPane();
layout.setCenter(mediaView);
layout.setBottom(new HBox(playButton, slider));
Scene scene = new Scene(layout, 800, 600);
primaryStage.setScene(scene);
primaryStage.show();
// bind slider to media player time
mediaPlayer.currentTimeProperty().addListener(new ChangeListener<javafx.util.Duration>() {
@Override
public void changed(ObservableValue<? extends javafx.util.Duration> observable, javafx.util.Duration oldValue, javafx.util.Duration newValue) {
if (!slider.isValueChanging()) {
double progress = mediaPlayer.getCurrentTime().toMillis() / mediaPlayer.getTotalDuration().toMillis() * 100.0;
slider.setValue(progress);
}
}
});
}
@Override
public void stop() throws Exception {
mediaPlayer.stop();
}
public static void main(String[] args) {
launch(args);
}
}
```
请注意,这仅仅是一个很简单的实现示例。在实际开发中,您需要考虑很多其他因素,例如用户界面设计,视频格式支持,视频缓冲等等。
写一段人工智能的代码看看
### 回答1:
好的,这是一段简单的人工智能代码,使用 Python 语言实现:
```
import numpy as np
def predict(inputs):
weights = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
biases = 0.3
return np.dot(inputs, weights) + biases
inputs = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
output = predict(inputs)
print(output)
```
这段代码实现了一个线性模型,可以根据输入数据(`inputs`)预测输出(`output`)。其中,`weights` 和 `biases` 是模型的参数,可以通过训练数据来调整这些参数,以便让模型更好地预测输出。
在这段代码中,`predict` 函数使用了 NumPy 库中的 `dot` 函数来计算输入数据与权重的点积,并加上偏置项(`biases`),最后将结果作为预测输出返回。
希望这些信息能帮到你!
### 回答2:
当然,我可以为您提供一段人工智能的代码示例。以下是一个简单的示例,使用Python语言编写,用于识别数字手写体图像:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
# 加载MNIST数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# 构建模型
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print("Test accuracy:", test_acc)
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_images)
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
# 打印预测结果
for i in range(10):
print("Predicted label: ", predicted_labels[i])
```
该代码使用了流行的深度学习库TensorFlow和Keras,构建了一个简单的神经网络模型。该模型在MNIST数据集上进行训练,该数据集包含了手写体数字图片和对应的标签。经过预处理后,训练图像和标签被用于训练模型。训练完成后,使用测试集评估模型性能,并通过模型进行图像数字预测。输出结果为预测的数字标签。
这只是一个非常简单的示例,人工智能领域的代码非常广泛和复杂。人工智能的代码可以用于各种任务,例如图像识别、语音识别、自然语言处理等,用于解决各种现实世界的问题。
### 回答3:
好的,下面是一段使用Python编写的人工智能代码示例:
```python
# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义训练数据
x_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train)
# 定义测试数据
x_test = np.array([[6], [7], [8]])
# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = model.predict(x_test)
# 打印预测结果
for i in range(len(x_test)):
print("输入值:", x_test[i][0])
print("预测结果:", y_pred[i])
```
这段代码使用了一个简单的线性回归模型,通过给定的训练数据x_train和y_train进行训练,然后使用训练好的模型对测试数据x_test进行预测。最后打印出对应的预测结果。这个示例中的人工智能模型可以用于预测一元线性关系,通过输入一个数值,模型可以预测出它的两倍。当然,这只是一个简单的示例,实际应用中的人工智能模型可能更加复杂且功能更加强大。
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