self.UE_buffer = np.zeros([Queue_max, UE_max_no])

时间: 2023-05-21 11:06:03 浏览: 101
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mseq.rar_matlab ms_mseq_mseq.m_m序列

这是一段 Python 代码，用于创建一个名为“UE_buffer”的变量，该变量是一个矩阵，它包含了许多大小为“UE_max_no”的子向量，并设置为 0。该变量用于存储在某个系统中的多个用户设备的信息。
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ue_ps = np.zeros([self.ue_num, 3]) p_out = np.zeros(self.ue_num) th_out = np.zeros(self.ue_num)

这段代码是在初始化一个大小为 ue_num 的 numpy 数组，其中 ue_num 表示用户设备的数量。ue_ps 数组的形状为 (ue_num, 3)，意味着每个用户设备有三个坐标（比如 x、y 和 z 坐标）。p_out 和 th_out 数组...

ue_ps = np.zeros([self.ue_num, 3])

这行代码创建了一个形状为 (self.ue_num, 3) 的 numpy 数组，元素都初始化为 0。这个数组表示了一组无线设备的位置，其中 self.ue_num 表示设备的数量，3 表示每个设备在三维空间中的坐标。具体来说，每个设备的位置...

init_ue = np.zeros([self.ue_num, 3])

这行代码定义了一个名为init_ue的NumPy数组，它有self.ue_num行和3列，并且所有元素的值都初始化为0。self.ue_num是一个对象属性，它代表了某个程序中的UE数量。因此，init_ue是一个大小为self.ue_num x 3...

class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size, learning_rate, discount_rate, exploration_rate): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.learning_rate = learning_rate self.discount_rate = discount_rate self.exploration_rate = exploration_rate self.q_table = np.zeros((state_size, action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() < self.exploration_rate: return random.randrange(self.action_size) q_values = self.q_table[state] return np.argmax(q_values) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): old_value = self.q_table[state, action] if done: td_target = reward else: next_max = np.max(self.q_table[next_state]) td_target = reward + self.discount_rate * next_max new_value = (1 - self.learning_rate) * old_value + self.learning_rate * td_target self.q_table[state, action] = new_value def set_exploration_rate(self, exploration_rate): self.exploration_rate = exploration_rate

这段代码是一个Q-learning智能体类，用于实现Q-learning算法。其中包括了初始化智能体、执行动作、学习过程等方法。在执行动作时，根据当前状态和探索率选择进行探索或者利用当前Q表中已有的知识进行动作选择。...

class Pooling: def init(self, pool_h, pool_w, stride=1, pad=0): self.pool_h = pool_h self.pool_w = pool_w self.stride = stride self.pad = pad self.x = None self.arg_max = None def forward(self, x): N, C, H, W = x.shape out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride) out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride) col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w) arg_max = np.argmax(col, axis=1) out = np.max(col, axis=1) out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.arg_max = arg_max return out def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

这段代码实现了一个池化层的类，包括构造函数和前向传播函数、反向传播函数。构造函数用于初始化池化层的超参数，包括池化窗口的高度和宽度、步长、填充等，并初始化一些变量用于后续的前向计算和反向传播。...

class PSO: def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置

这段代码实现了一个粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的类。在初始化函数中，首先解析传入的参数，包括迭代的代数NGEN、种群大小pop_size、变量的个数var_num以及变量的约束范围。...

class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码

这是一个K最近邻分类器的Python实现，以下是每一行代码的注释： ... y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) # 对这k个训练数据的标签进行投票，选出最多的标签作为预测结果 return y_pred

import numpy as np from platypus import NSGAII, Problem, Real, Integer # 定义问题 class JobShopProblem(Problem): def __init__(self, jobs, machines, processing_times): num_jobs = len(jobs) num_machines = len(machines[0]) super().__init__(num_jobs, 1, 1) self.jobs = jobs self.machines = machines self.processing_times = processing_times self.types[:] = Integer(0, num_jobs - 1) self.constraints[:] = [lambda x: x[0] == 1] def evaluate(self, solution): job_order = np.argsort(np.array(solution.variables[:], dtype=int)) machine_available_time = np.zeros(len(self.machines)) job_completion_time = np.zeros(len(self.jobs)) for job_idx in job_order: job = self.jobs[job_idx] for machine_idx, processing_time in zip(job, self.processing_times[job_idx]): machine_available_time[machine_idx] = max(machine_available_time[machine_idx], job_completion_time[job_idx]) job_completion_time[job_idx] = machine_available_time[machine_idx] + processing_time solution.objectives[:] = [np.max(job_completion_time)] # 定义问题参数 jobs = [[0, 1], [2, 0], [1, 2]] machines = [[0, 1, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1]] processing_times = [[5, 4], [3, 5], [1, 3]] # 创建算法实例 problem = JobShopProblem(jobs, machines, processing_times) algorithm = NSGAII(problem) algorithm.population_size = 100 # 设置优化目标 problem.directions[:] = Problem.MINIMIZE # 定义算法参数 algorithm.population_size = 100 max_generations = 100 mutation_probability = 0.1 # 设置算法参数 algorithm.max_iterations = max_generations algorithm.mutation_probability = mutation_probability # 运行算法 algorithm.run(max_generations) # 输出结果 print("最小化的最大完工时间：", algorithm.result[0].objectives[0]) print("工件加工顺序和机器安排方案：", algorithm.result[0].variables[:]) 请检查上述代码

machine_available_time = np.zeros(len(self.machines)) job_completion_time = np.zeros(len(self.jobs)) for job_idx in job_order: job = self.jobs[job_idx] for machine_idx, processing_time in zip(job...

def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

在前向传播中，我们已经得到了池化层的输出结果out和最大值的索引arg_max，现在需要根据输出结果和arg_max求出输入数据的梯度，即dout/dx。具体实现流程如下： 1. 将输出结果的维度转置为(N, out_h, out_w, C)。 2...

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = ...

def __init__(self, input_dim=(3, 32, 32), num_filters=32, filter_size=7, hidden_dim=100, num_classes=10, weight_scale=1e-3, reg=0.0, dtype=np.float32): self.params = {} self.reg = reg self.dtype = dtype # Initialize weights and biases C, H, W = input_dim self.params['W1'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters, C, filter_size, filter_size) self.params['b1'] = np.zeros(num_filters) self.params['W2'] = weight_scale * np.random.randn(num_filters * H * W // 4, hidden_dim) self.params['b2'] = np.zeros(hidden_dim) self.params['W3'] = weight_scale * np.random.randn(hidden_dim, num_classes) self.params['b3'] = np.zeros(num_classes) for k, v in self.params.iteritems(): self.params[k] = v.astype(dtype)报错 'dict' object has no attribute 'iteritems'

这个错误是因为在Python3中，dict对象没有iteritems()方法，而是使用items()方法代替。...for k, v in self.params.items(): self.params[k] = v.astype(dtype) 这样就可以避免报错了。

def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() 报错'NoneType' object has no attribute 'cpu' 如何解决

one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot....

self.weights1 = np.random.randn(input_dim, hidden_dim) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_dim)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_dim, output_dim) self.bias2 = np.zeros((1, output_dim))

这段代码是神经网络类构造函数中的一部分，它...self.bias1 和 self.bias2 分别是隐藏层和输出层的偏置向量，使用 np.zeros 函数初始化为全零向量。这些参数用于计算神经网络的前向传播过程，从而生成预测结果。

修改代码为找出区间[-2,40]之间的曲率极大值点的横坐标：x1 = np.linspace(-2, 40, 10) x2 = np.linspace(-2, 40, 100) sig = 1 w = 1 y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) # 找到曲率值最大的四个点 idx_max = np.argsort(curv_list)[-10:] x_max = x2[idx_max] x_max_diff = np.diff(x_max) while np.any(x_max_diff < 2): idx = np.argmin(x_max_diff) x_max[idx+1] += 1 x_max_diff = np.diff(x_max) print("曲率最大的十个点的横坐标为：", x_max)

y_rec = np.zeros_like(x2) curv_list = [] # 计算曲率值 for xi in x2: y = y_rec.copy() for k, xk in enumerate(x1): y += w * gkernel(xi, xk, sig) curv = curvature(x2, y) curv_list.append(curv[0]) ...

在手写KMeans # 构建K-Means++类 class K_Means_plus(): def __init__(self,k): self.k = k self.max_iter = max_iter s基础上，补充它的参数，使X,Y = make_moons(n_samples=400,shuffle=True,noise=0.1,random_state=136)数据集的准确率高于百分之九十，这个数据集的标签为0或1.写出代码

centroids = np.zeros((self.k, n_features)) # randomly select the first centroid random_index = np.random.choice(n_samples) centroids[0] = X[random_index] # select the remaining k-1 centroids ...

def evaluate(self, schedule): #方法 makespan = np.zeros((self.num_jobs, self.num_operations)) #用numpy库创建了名为makespan的二维数组，初始化并不断更新用 machine_energy = np.zeros(self.num_machines) #一维数组 for i in range(self.num_jobs): for j in range(self.num_operations): #同时选中i与j进行遍历 operation = self.jobs[i][j] #这里与上边的定义作业有关系，等于选中opes集合中的某一个以ij表示的ope machine = operation['machine'] #machine time energy 分别是选中ij后，其所对应的字典变量ope所携带的三个键值对的数据值 time = operation['time'] #同上 这里三个单词都加了''单引号，是因为它们是ope字典的键 energy = operation['energy'] #同上 start_time = max(makespan[i][j-1], makespan[i-1][j]) if i > 0 and j > 0 else 0 makespan[i][j] = start_time + time machine_energy[machine] += energy return np.max(makespan), np.sum(machine_energy) 请帮我解释每一行代码的含义

makespan = np.zeros((self.num_jobs, self.num_operations)) # 用numpy库创建了名为machine_energy的一维数组，用于保存每台机器的能量消耗 machine_energy = np.zeros(self.num_machines) # 遍历每个作业 ...

def data_generator(): i = 0 while 1: x = files_content[i: i + max_len] y = files_content[i + max_len] y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool) y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0 x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool) for t, char in enumerate(x): x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec,y_vec i += 1怎么把检测第一个数改为第四个

x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool) for t, char in enumerate(x): x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec,y_vec i += 1 在上述代码中，将 i 的初始值设为 3 ...

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![流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南](https://d1g9li960vagp7.cloudfront.net/wp-content/uploads/2018/10/While-Schleife_WP_04-1024x576.png) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 流程控制与循环结构的编程基础 编程中，流程控制和循环结构是构建有效程序逻辑的核心元素。本章将带你从基础概念出发，逐步深入理解