Training loss did not improve more than tol=0.000100 for 10 consecutive epochs. Stopping

时间: 2024-04-05 16:35:35 浏览: 209
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java-leetcode题解之Max Consecutive Ones.java

这段提示信息表示BP神经网络模型训练过程中停止的原因。在训练过程中，如果模型在连续的若干个迭代中都没有比上一次迭代的损失函数值更好，则模型将停止训练并输出这个提示信息。在这个示例中，模型的停止条件设置为连续10个迭代中没有达到比上一次迭代更好的损失函数值。这是为了避免模型在训练数据集上过度拟合，从而提高模型的泛化能力。如果您认为模型没有达到期望的准确率，请尝试增加迭代次数、调整学习率或使用其他技术来防止过度拟合。
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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

下面是正确缩进的代码： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np ... if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")

x = self.Stft(x, n_fft=self.n_fft, hop_length=self.hop_length, win_length=self.window_length, return_complex=False)[:, :-1, :, :]

time Fourier transform (n_fft is the size of the Fourier transform window, hop_length is the number of samples to hop between each consecutive window, and win_length is the length of the window ...

详细解释下列sqlSELECT DISTINCT l1.Num AS ConsecutiveNums FROM Logs l1, Logs l2, Logs l3 WHERE l1.Id = l2.Id - 1 AND l2.Id = l3.Id - 1 AND l1.Num = l2.Num AND l2.Num = l3.Num ; 作者：LeetCode 链接：https://leetcode.cn/problems/consecutive-numbers/solutions/9566/lian-xu-chu-xian-de-shu-zi-by-leetcode/ 来源：力扣（LeetCode） 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

这是一段 SQL 查询语句，用于查找连续出现的数字。让我解释一下这个查询的辑： 首先，我们从一个名为 "Logs" 的表中选择了三个不同的别名 "l1"、"l2" 和 "l3"。 然后，在 WHERE 子句中，我们通过比较相邻的行的 "Id...

import tushare as ts import datetime def has_five_consecutive_rises(data): close = data['close'] if len(close) < 5 or any(close[-5:] != close.iloc[-1]): return False for i in range(1, 5): if close.iloc[-i-1] >= close.iloc[-i]: return False return True today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') three_months_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d') data = ts.get_hist_data('hs300', start=three_months_ago, end=today) for code in data.index: stock_data = ts.get_hist_data(code, start=three_months_ago, end=today) if has_five_consecutive_rises(stock_data): print(code)改正上述代码

上述代码本身并没有错误，但是需要注意以下几点： ... 2. 在使用tushare获取数据时，需要注意限制调用频率，否则可能会被封禁； 3. 代码中只是简单地判断了最近5天的股价是否连续上涨，并不能完全说明该股票已经具有...

#推测出每个企业管制期的时间段 mean = DataFrame.groupby(['id'])['amount'].mean() #列出每个企业用电量低于均值时间超过一周的时间段，标记起始时间和结束时间，省略中间时间 filtered_data = DataFrame[DataFrame['amount'] < DataFrame['id'].map(mean)] # Find consecutive periods where the 'amount' is less than the group mean for more than 7 days filtered_data['date'] = pd.to_datetime(filtered_data['date']) filtered_data['diff'] = filtered_data.groupby('id')['date'].diff().dt.days filtered_data['period'] = (filtered_data['diff'] > 1).cumsum() result = filtered_data.groupby(['id', 'period']).agg(start_date=('date', 'min'), end_date=('date', 'max')) result = result[result['end_date'] - result['start_date'] > pd.Timedelta(days=7)].reset_index(drop=True)

这段代码是用于对电力公司的用电量数据进行分析，以找出每个企业用电量低于均值时间超过一周的时间段，并标记起始时间和结束时间，省略中间时间。 具体步骤如下： 1. 首先根据企业id分组，计算每个企业的用电量均值...

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

这段代码是一个人脸追踪器的实现，输入参数是一个包含多个人脸信息的向量faces。该函数会对每个人脸进行处理，首先将人脸的位置和大小进行归一化，然后遍历已知人脸向量faces_，判断该人脸是否与已知人脸的位置相近...

sql = sql.replace("''", "NULL")

This is useful for cleaning up data before inserting it into a database, as some databases do not allow empty strings to be inserted into certain fields. By replacing empty strings with NULL, we ...

def detect_frequency_change(data, window_size, threshold): # 计算每个窗口中的均值和标准差 frequencies = [] for i in range(0, len(data)-window_size, window_size): window = data[i:i+window_size] freq = len(window) / (window[-1] - window[0]) frequencies.append(freq) # calculate p-value of frequency change in consecutive windows p_values = [] for i in range(1, len(frequencies)): p = stats.ttest_ind(frequencies[i-1], frequencies[i]) p_values.append(p) # 计算窗口中p值小于阈值的地方 abnormal_windows = np.where(np.array(p_values) < threshold)[0] abnormal_timepoints = [] for i in abnormal_windows: start_time = data[i*window_size] end_time = data[(i+1)*window_size-1] abnormal_timepoints.append((start_time, end_time)) return abnormal_timepoints

这是一个用于检测频率变化的函数。它接收三个参数： - data: 输入数据 - window_size: 窗口大小 - threshold: 阈值 该函数通过窗口滑动来检测频率变化，如果频率变化超过了阈值，则返回True，否则返回False。

self.conv2 = nn.Conv2d(middle_planes, out_planes, 3, 1, 1, bias=False, groups=groups)

- groups is used for group convolution, where input and output channels are divided into groups and only connections within a group are made. Overall, this line of code creates a convolutional ...

with open('dep_parse.txt', 'r') as f: dep_parses = f.read().strip().split('\n\n')

This code reads the contents of a file named "dep_parse.txt" and stores the ... The '\n\n' argument specifies that the list should be split whenever two consecutive newline characters are encountered.

S32A144 FTM模块中，关于if a pulse is sampled as a value less than (CHnFVAL[3:0]*4) consecutive rising edges of FTM filter clock, it is regarded as a glitch and is not passed on to the edge detector.翻译并解释

在S32A144 FTM模块中，如果一个脉冲被采样为小于(CHnFVAL[3:0]*4)个连续上升沿的FTM滤波器时钟，它被视为故障，并不会传递给边缘检测器。 这句话主要描述了FTM模块中的一个特定功能。FTM模块通常用于测量和生成脉冲...

Implement time_per_word, which takes in times_per_player, a list of lists for each player with timestamps indicating when each player finished typing each word. It also takes in a list words. It returns a game with the given information. A game is a data abstraction that has a list of words and times. The times are stored as a list of lists of how long it took each player to type each word. times[i][j] indicates how long it took player i to type word j. For example, if times_per_player = [[1, 3, 5], [2, 5, 6]], the corresponding time attribute of the game would be [[2, 2], [3, 1]]. Timestamps are cumulative and always increasing, while the values in time are differences between consecutive timestamps. Be sure to use the game constructor when returning a game, rather than assuming a particular data format. Game函数如下： def game(words, times): assert all([type(w) == str for w in words]), 'words should be a list of strings' assert all([type(t) == list for t in times]), 'times should be a list of lists' assert all([isinstance(i, (int, float)) for t in times for i in t]), 'times lists should contain numbers' assert all([len(t) == len(words) for t in times]), 'There should be one word per time.' return [words, times]

It then iterates over each player and word, and calculates the time it took each player to type each word by subtracting the timestamps of consecutive words. Finally, it returns a game object ...

设计一个网页，计算任意区间内连续自然数的累加和，点击【计算累加和】按 钮将得到【起始数】和【终止数】之间自然数的和，累积结果包含起始数和终止 数。例如：起始数为 3，终止数为 7，则累加和为：3+4+5+6+7=25.点击【清空】 按钮将清空所有文本框内数据。要c++的代码

// Function to calculate the sum of consecutive numbers std::string calculateSum(int start, int end) { std::string result = "累加和: "; int sum = 0; for (int i = start; i <= end; ++i) { sum += i; ...

/*@!Encoding:936*/ includes { } variables { char panelTitle[50] = "UDSFlash"; long txMsgCount; long total; dword diagPysicalAddress; // Pysical Address dword diagFunctionAddress; // Function Address dword diagResponseAddress = 0x777; // Response Address dword diagMessageDLC = 8; // diag dlc dword item_name; // item name dword item_type; // item type dword cycle; // whether the cycle dword cycle_interval; // cycle interval // UDS transport layer type const byte UDS_TP_SF = 0x00; // Single Frame const byte UDS_TP_FF = 0x01; // First Frame const byte UDS_TP_CF = 0x02; // Consecutive Frame const byte UDS_TP_FC = 0x03; // Flow Control Frame struct diagRxDataStruct { dword index; word dataLenth; byte data[1024]; }; struct diagRxDataStruct diagRxData; char waitForResponseTextEvent[20] = "response received!"; byte udsCfSn = 1; byte udsFcFs = 0; byte udsFcBs = 0; byte udsFcStmin = 0; long handle; // TP time word udsP2Server = 3000; word udsP2StarServer = 5000; long udsAs = 25; long udsBs = 75; long udsAr = 25; long udsCr = 150; char buffer[4096]; char var[5][100]; long i=0; long len; char configFilePath[100]="./bin/uds_flash.ini"; // Configuration file path } /* Create CAN connection */ void create_connection() { handle = CanTpCreateConnection(0); CanTpSetRxIdentifier(handle, diagResponseAddress); write("handle %x", handle); if (diagMessageDLC > 7) { create_canfd_connection(); // Enable CANFD } CanTpSetTimeoutAs(handle, udsAs); CanTpSetTimeoutBs(handle, udsBs); CanTpSetTimeoutAr(handle, udsAr); CanTpSetTimeoutCr(handle, udsCr); CanTpSetPadding(handle, 0x00); CanTpSetBlockSize(handle, 0); } /* Create CANFD connection */ void create_canfd_connection() { dword maxCANFDFrameLength; maxCANFDFrameLength = diagMessageDLC; CanTpSetBitRateSwitch(handle, 1); CanTpSetMaxCANFDFrameLength(handle, maxCANFDFrameLength); } MainTest() { create_connection(); }

这是一段C代码，主要功能是创建CAN连接并进行一些设置操作。代码中定义了一些变量，包括面板标题、消息计数、物理地址、功能地址等。还定义了一些常量，表示UDS传输层类型。接下来定义了一个结构体diagRxDataStruct...

/@!Encoding:936/ includes { } variables { char panelTitle[50] = "UDSFlash"; long txMsgCount; long total; dword diagPysicalAddress; // Pysical Address dword diagFunctionAddress; // Function Address dword diagResponseAddress = 0x777; // Response Address dword diagMessageDLC = 8; // diag dlc dword item_name; // item name dword item_type; // item type dword cycle; // whether the cycle dword cycle_interval; // cycle interval // UDS transport layer type const byte UDS_TP_SF = 0x00; // Single Frame const byte UDS_TP_FF = 0x01; // First Frame const byte UDS_TP_CF = 0x02; // Consecutive Frame const byte UDS_TP_FC = 0x03; // Flow Control Frame struct diagRxDataStruct { dword index; word dataLenth; byte data[1024]; }; struct diagRxDataStruct diagRxData; char waitForResponseTextEvent[20] = "response received!"; byte udsCfSn = 1; byte udsFcFs = 0; byte udsFcBs = 0; byte udsFcStmin = 0; long handle; // TP time word udsP2Server = 3000; word udsP2StarServer = 5000; long udsAs = 25; long udsBs = 75; long udsAr = 25; long udsCr = 150; char buffer[4096]; char var[5][100]; long i=0; long len; char configFilePath[100]="./bin/uds_flash.ini"; // Configuration file path } /* Create CAN connection */ void create_connection() { handle = CanTpCreateConnection(0); CanTpSetRxIdentifier(handle, diagResponseAddress); write("handle %x", handle); if (diagMessageDLC > 7) { create_canfd_connection(); // Enable CANFD } CanTpSetTimeoutAs(handle, udsAs); CanTpSetTimeoutBs(handle, udsBs); CanTpSetTimeoutAr(handle, udsAr); CanTpSetTimeoutCr(handle, udsCr); CanTpSetPadding(handle, 0x00); CanTpSetBlockSize(handle, 0); } /* Create CANFD connection */ void create_canfd_connection() { dword maxCANFDFrameLength; maxCANFDFrameLength = diagMessageDLC; CanTpSetBitRateSwitch(handle, 1); CanTpSetMaxCANFDFrameLength(handle, maxCANFDFrameLength); } MainTest() { create_connection(); } 解释一下，这段代码，每一行都在做什么

byte udsFcStmin = 0;：定义了一些字节类型的变量，可能与UDS传输相关的设置有关。 64. long handle;：定义了一个名为handle的长整型变量，可能用于存储CAN连接的句柄。 67-75. word udsP2Server = 3000;...

void Extract1DEdgeCircle::GetProfieMat() { if (m_mInputMat.empty()) { return; } if (m_mInputMat.channels() > 1) { cvtColor(m_mInputMat, m_mInputMat, COLOR_BGR2GRAY); } //Get ROI mat. RotatedRect rMaskRegion(m_pdCenter, Size2f(GetPPDistance(m_pdStart, m_pdEnd) + 10, m_dLength + 10), m_dAngle); Point2f rRegionPoints[4]; rMaskRegion.points(rRegionPoints); Mat mask = Mat::zeros(m_mInputMat.size(), CV_8UC1); Point ppt[] = { rRegionPoints[0], rRegionPoints[1], rRegionPoints[2], rRegionPoints[3] }; const Point* pts[] = { ppt }; int npt[] = { 4 }; fillPoly(mask, pts, npt, 1, Scalar::all(255), 8); Mat RoiMat = Mat::zeros(m_mInputMat.size(), m_mInputMat.type()); bitwise_and(m_mInputMat, m_mInputMat, RoiMat, mask); Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP); Mat newCenter = RotateMat * (Mat_<double>(3, 1) << m_pdCenter.x, m_pdCenter.y, 1); double x = newCenter.at<double>(0, 0); double y = newCenter.at<double>(1, 0); Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x - m_dLength * 0.5, 0, 1, y - m_dHeight * 0.5); warpAffine(RoiMat, m_mInputMat, M, Size2d(m_dLength, m_dHeight), WARP_INVERSE_MAP); }这段代码如何使用AVX2指令集加速

To use AVX2 instructions to accelerate this code, we need to identify the parts of the code that can be parallelized and vectorized. One potential candidate is the image warping operations (i.e., ...
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Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分
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如何在TMS320VC5402 DSP上配置定时器并设置中断服务程序？请详细说明配置步骤。

要掌握在TMS320VC5402 DSP上配置定时器和中断服务程序的技能，关键在于理解该处理器的硬件结构和编程环境。这份资料《TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾》将为你提供详细的操作步骤和深入的理论知识，帮助你彻底理解和应用这些概念。 参考资源链接：[TMS320VC5402 DSP习题答案详解：关键知识点回顾](https://wenku.csdn.net/doc/1zcozv7x7v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要熟悉TMS320VC5402 DSP的硬件结构，尤其是定时器和中断系统的工作原理。定时器是DSP中用于时间测量、计
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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩