Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = countdata, colData = coldata, : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

时间: 2024-03-04 19:51:49 浏览: 1585
ZIP

matlab特殊符号代码-frame:一个继承自data.frame的类，默认为'drop=FALSE'，一个'end'关键字，'all'的0

这个错误通常是由于countData和colData的行数不匹配导致的。请确保countData和colData的行数相同，即每一行的观测值都对应于colData中的一行数据。您可以使用nrow()函数和ncol()函数来检查countData和colData的行数和列数。在调用DESeqDataSetFromMatrix时，还需要确保countData和colData中的样本顺序相同。如果问题仍然存在，请检查输入数据是否正确，并尝试重新构建DESeqDataSet对象。另外，您还可以查看DESeq2包的文档，以获取更多有关如何构建DESeqDataSet对象的信息。
阅读全文

相关推荐

zip

matlabchol函数代码-qda:特征流的二次判别分析

randn(nrow,ncol); y = 1.0 + (rand(nrow, 1 )>0.5); x(y== 1 ,:) = x(y== 1 ,:) + 2 ; % Train the model [scored,model] = qda_chol_incremental(x(:, 1 :ncol- 1 ),y) % Update the model with a
pdf

总结R语言中矩阵运算的函数.pdf

matrix(1:12, nrow = 3, ncol = 4) matrix()函数需要指定必要的参数，如矩阵元素、行数、列数、是否按行排列等。 二、矩阵转置 在R语言中，可以使用t()函数对矩阵进行转置操作，例如： R A (1:12, nrow = 3...

dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData=colData, design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC, colData = colData, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

错误信息是"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"，意味着 countData 和 colData 的维度不匹配。 在使用 DESeqDataSetFromMatrix() 函数时，需要确保输入的 countData 矩阵的列数与 ...

group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex)colnames(ABC_1) == group$id [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length > library(DESeq2) > dds<- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC_1, colData = group, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

其次，错误信息"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"是由于你尝试将不匹配的数据传递给DESeqDataSetFromMatrix函数中的countData和colData参数。 为了解决这些问题，你需要确保ABC_1数据框的列数...

getwd() ABC <- read.csv("D:/大一/科研/AB/ABC.csv") head(ABC) dim(ABC) ABC_subset <- ABC[, sapply(ABC, is.numeric)] ABC_1 <- ABC[rowSums(ABC_subset) != 0, ] dim(ABC_1) group <- read_csv("D:/大一/科研/AB/group.csv") group colnames(ABC_1) == group$id library(DESeq2) ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) group$id<- as.factor(group$id) group$dex<- as.factor(group$dex) dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) dds<-DESeq(dds) res<-results(dds) head(res) class(res) res_1<-data.frame(res) class(res_1) head(res_1) write.csv(res_1,file="D:/大一/科研/AB/final result.csv") colnames(ABC_1) == group$id [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE Warning message: In colnames(ABC_1) == group$id : longer object length is not a multiple of shorter object length > library(DESeq2) > ABC_1 <- as.data.frame(sapply(ABC_1, as.integer)) Warning message: In lapply(X = X, FUN = FUN, ...) : NAs introduced by coercion > group$id<- as.factor(group$id) > group$dex<- as.factor(group$dex) > dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=ABC_1,colData=group,design=~dex) Error in DESeqDataSetFromMatrix(countData = ABC_1, colData = group, design = ~dex) : 不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE

错误信息是"不是所有的ncol(countData) == nrow(colData)都是TRUE"。 这意味着你的计数数据和元数据的列数不匹配。countData应该是一个矩阵或数据框，其中的列数应该与colData的行数相匹配。 为了解决这个问题...

ncol(read.table("mt.gene.txt", + header=TRUE, nrow=1)) Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 1 did not have 86 elements

这个错误信息说明第一行的列数与R读取的预期列数不同，因此无法确定实际的列数。这可能是由于文件中的第一行不完整或格式不正确导致的。你可以尝试打开文件并检查第一行，确保它包含了正确的列数，并且每个列之间...

data_mt.gene <- read.table("4.All_SMT/6.Single_function_gene/3.mt.gene/HSM.mRNA.cpm.Symbol.mt.gene.txt", + header=TRUE, row.names=1,col.names=1:84) Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 14523 did not have 85 elements In addition: Warning message: In read.table("mt.gene.txt", : 表头名称和'col.names'的长度不一样

ncol(read.table("4.All_SMT/6.Single_function_gene/3.mt.gene/HSM.mRNA.cpm.Symbol.mt.gene.txt", header=TRUE, nrow=1)) 这将输出文件中的列数。一旦你知道了实际的列数，你就可以将col.names参数设置为...

likelihood <- exp(likelihood - rowSums(log(rowSums(exp(likelihood), na.rm = TRUE)))) Error in base::rowSums(x, na.rm = na.rm, dims = dims, ...) : 'x'必需是阵列，而且至少得有两个维度。该如何修改此行代码

for (j in 1:ncol(data)) { likelihood[, j] [j] * dnorm(data[, j], mu[j], sigma[j], log = TRUE) } likelihood[is.na(likelihood)] if (nrow(likelihood) > 1) { likelihood (likelihood - rowSums(log...

出现了Error in persp.default(x = seq(0, 1, length.out = nrow(z)), y = seq(0, : invalid color name ''

这个错误是因为在 persp() 函数中的 col 参数的值被设置为空字符串，即 col = ""，而空字符串不是有效的颜色名称。如果您想将颜色设置为白色，则应该使用 col = "white"。将 col 参数修改为有效的颜色名称...

将以下R语言代码转化为python语言：split_data_point<-function(data) { ind1<-c(1:floor(nrow(data)*0.7)) ind2<-c((floor(nrow(data)*0.7)+1):(floor((nrow(data))*0.85))) ind3<-c((floor(nrow(data)*0.85)+1):(nrow(data))) train<-data[ind1,] test<-data[ind3,] valid<-data[ind2,] return(list(train=train,valid=valid,test=test)) } library(ranger) rf_para<-function(train,valid)#????ɭ?ֵ??ι??̺??? { mtry<-c(1:(ncol(train)-1)) para_crea=mtry error<-rep(NA,length=length(para_crea)) #??ѭ??????ʱ????Լ8???? for(i in 1:length(para_crea)) { model<-ranger(formula=train[,ncol(train)]~.,data=data.frame(train),mtry=para_crea[1],num.trees=500) pre<-predict(model,valid) pre1<-pre$predictions error[i]<-mean(abs(pre1-valid[,ncol(valid)]))#ƽ?????????? } mm<-which(error==min(error),arr.ind=TRUE) L<-list() L$error=error L$para_result=para_crea[mm] return(L) }

for i in range(len(para_crea)): model = Ranger(train[:, :-1], train[:, -1], mtry=para_crea[0], num_trees=500) pre = model.predict(valid[:, :-1]) pre1 = pre.predictions error[i] = np.mean(np.abs...

在运行以下R代码时：library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %*% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %*% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归，并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((x_mat %% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2, na.rm = TRUE)# 修改此处 }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。发生了以下错误：Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: Matrices must have same dimensions in Matrix(e1)%%e2 。请对原代码进行修正

x_mat (x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred (fit, newx = x_mat) pred (pred) # 转置 mean((x_mat %*% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2, na.rm = TRUE) # 修改此处 }) } # 绘制图形 par(mfrow = ...

在运行以下R代码时：library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归，并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred <- predict(fit, newx = x_mat) pred <- t(pred) # 转置 mean((x_mat %% fit$beta - switch(i, y1, y2, y3))^2, na.rm = TRUE) # 修改此处 }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。发生以下错误：Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x'和'y'的长度不一样。请修改原代码

在这段代码中，我们可以看到在绘制图形时，绘图函数plot()的输入参数cv_error[[i]]和pred_error[[i]]的长度可能不一致，导致无法顺利绘制图形。具体来说，可以检查一下cv_error[[i]]和pred_error[[i]]的长度是否相等...

在运行以下R代码时：library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %*% beta3 + rnorm(n) # 设置交叉验证折数 k <- 10 # 设置不同的lambda值 lambda_seq <- 10^seq(10, -2, length.out = 100) # 执行交叉验证和岭回归，并记录CV error和Prediction error cv_error <- list() pred_error <- list() for (i in 1:3) { # 交叉验证 cvfit <- cv.glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq, nfolds = k) cv_error[[i]] <- cvfit$cvm # 岭回归 fit <- glmnet(X, switch(i, y1, y2, y3), alpha = 0, lambda = lambda_seq) pred_error[[i]] <- apply(X, 2, function(x) { x_mat <- matrix(x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) mean((switch(i, y1, y2, y3) - predict(fit, newx = x_mat))^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0, 0, 2, 0)) for (i in 1:3) { # CV error plot(log10(lambda_seq), cv_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "CV error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(cvfit$lambda.min), col = "red") # Prediction error plot(log10(lambda_seq), pred_error[[i]], type = "l", xlab = expression(log10), ylab = "Prediction error", main = paste0("Model ", i)) abline(v = log10(lambda_seq[which.min(pred_error[[i]])]), col = "red") }。出现了以下问题：Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'mean'函数选择方法时评估'x'参数出了错: non-conformable arrays 。请对原代码进行修正

x_mat (x, nrow = n, ncol = p, byrow = TRUE) pred (fit, newx = x_mat) pred (pred) # 转置 mean((switch(i, y1, y2, y3) - pred)^2) }) } # 绘制图形 par(mfrow = c(3, 2), mar = c(4, 4, 2, 1), oma = c(0...
pdf

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

精细金属掩模板（FMM）作为OLED蒸镀工艺中的核心消耗部件，负责沉积RGB有机物质形成像素。材料由Frame、Cover等五部分组成，需满足特定热膨胀性能。制作工艺包括蚀刻、电铸等，影响FMM性能。适用于显示技术研究人员、产业分析师，旨在提供FMM材料技术发展、市场规模及产业链结构的深入解析。
zip

【创新未发表】斑马算法ZOA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测Matlab源码 9515期.zip

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：Main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2024b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.6 其他优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测
rar

j link 修复问题套件

j link 修复问题套件
rar

C#实现modbusRTU(实现了01 3 05 06 16等5个功能码)

资源包括 modbuspoll 虚拟串口软件vspd modsim32和modscan32 以及C#版的modbus程序 打开modsim32连接串口2 打开程序连接串口3 即可和Mdosim32进行读写通信。 本代码为C# winform程序，实现了01 03 05 06 16总共五个功能码的功能。 备注: 01功能码：读线圈开关。 03功能码： 读寄存器值。 05功能码：写线圈开关。 06功能码：写单个寄存器值。 16功能码：写多个寄存器值。
zip

【创新未发表】基于matlab粒子群算法PSO-PID控制器优化【含Matlab源码 9659期】.zip

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化PID系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化PID 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化PID 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化PID 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化PID 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化PID 4.4.6 其他优化算法优化PID
zip

Python毕业设计-豆瓣电影短评数据挖掘与情感分析项目源码（高分项目）

Python毕业设计-豆瓣电影短评数据挖掘与情感分析项目源码（高分项目）爬取票房和评分榜单以及短评共20w+，数据清洗特征工程，评分预测，和短评二极性分类，个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，评审分98分，项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业，资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 Python毕业设计-豆瓣电影短评数据挖掘与情感分析项目源码（高分项目）Python毕业设计-豆瓣电影短评数据挖掘与情感分析项目源码（高分项目）Python毕业设计-豆瓣电影短评数据挖掘与情感分析项目源码（高分项目）Python毕业设计-豆瓣电影短评数据挖掘与情感分析项目源码（高分项目）Python毕业设计-豆瓣电影短评数据挖掘与情感分析项目源码（高分项目）项目中的源码都是经过本地编译过可运行的，都经过严格调试，确保可以运行！主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。

最新推荐

recommend-type

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

精细金属掩模板（FMM）作为OLED蒸镀工艺中的核心消耗部件，负责沉积RGB有机物质形成像素。材料由Frame、Cover等五部分组成，需满足特定热膨胀性能。制作工艺包括蚀刻、电铸等，影响FMM性能。适用于显示技术研究人员、产业分析师，旨在提供FMM材料技术发展、市场规模及产业链结构的深入解析。
recommend-type

【创新未发表】斑马算法ZOA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测Matlab源码 9515期.zip

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：Main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2024b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.6 其他优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测
recommend-type

j link 修复问题套件

j link 修复问题套件
recommend-type

C#实现modbusRTU(实现了01 3 05 06 16等5个功能码)

资源包括 modbuspoll 虚拟串口软件vspd modsim32和modscan32 以及C#版的modbus程序 打开modsim32连接串口2 打开程序连接串口3 即可和Mdosim32进行读写通信。 本代码为C# winform程序，实现了01 03 05 06 16总共五个功能码的功能。 备注: 01功能码：读线圈开关。 03功能码： 读寄存器值。 05功能码：写线圈开关。 06功能码：写单个寄存器值。 16功能码：写多个寄存器值。
recommend-type

【创新未发表】基于matlab粒子群算法PSO-PID控制器优化【含Matlab源码 9659期】.zip

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化PID系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化PID 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化PID 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化PID 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化PID 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化PID 4.4.6 其他优化算法优化PID
recommend-type

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
recommend-type

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
recommend-type

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。