shuju=data_ieee30; pv=find(shuju.bus(:,2)==2); pq=find(shuju.bus(:,2)==1); isb=find(shuju.bus(:,2)==3); %平衡节点 npv=length(pv); npq=length(pq); nb=size(shuju.bus,1); %节点数 mu_P_G=zeros(nb,1); %%节点发电机有功功率 mu_P_G(shuju.gen(:,1))=shuju.gen(:,2)/100; mu_Q_G=zeros(nb,1); %%节点发电机无功功率 mu_Q_G(shuju.gen(:,1))=shuju.gen(:,3)/100; mu_P_L=shuju.bus(:,3)/100; %%节点负荷有功功率 mu_Q_L=shuju.bus(:,4)/100; %%节点负荷无功功率 sigma_P_L=mu_P_L*0.3; sigma_Q_L=mu_Q_L*0.3; mu_P=mu_P_G-mu_P_L; %%节点注入有功 mu_Q=mu_Q_G-mu_Q_L; %%节点注入无功

shuju=data_ieee30; index_load=shuju.bus(:,3)>0; n_load=sum(index_load); %%负荷节点数 load=shuju.bus(index_load,[1,3,4]); mu_load_p=shuju.bus(index_load,3); sigma_load_p=0.3mu_load_p; %%负荷标准差为期望值30% mu_load_q=shuju.bus(index_load,4); sigma_load_q=0.3mu_load_q; m=500; %%抽样数 p_load=zeros(n_load,m); p_loss=zeros(m,1); v_mc=zeros(30,m);

其中，shuju是电力系统的数据，index_load是一个逻辑数组，表示哪些节点上有负荷。n_load是负荷节点数。load是一个矩阵，每行表示一个负荷节点的编号、有功负荷和无功负荷。mu_load_p和mu_load_q分别是有功负荷和无...

解释代码：shuju=data_ieee30; index_load=shuju.bus(:,3)>0; n_load=sum(index_load); %%负荷节点数 load=shuju.bus(index_load,[1,3,4]); mu_load_p=shuju.bus(index_load,3); sigma_load_p=0.3mu_load_p; %%负荷标准差为期望值30% mu_load_q=shuju.bus(index_load,4); sigma_load_q=0.3mu_load_q; m=500; %%抽样数 p_load=zeros(n_load,m); p_loss=zeros(m,1); v_mc=zeros(30,m);

其中，mu_load_p 和 mu_load_q 分别表示负荷节点的有功功率和无功功率的期望值，使用 shuju.bus(index_load,3) 和 shuju.bus(index_load,4) 进行提取。sigma_load_p 和 sigma_load_q 分别表示负荷节点的有功功率和无...

请解释以下代码：class MyData(Dataset): def init(self,train=True): super(MyData, self).init() url = 'shuju(2).xlsx' #读取数据 data_set = pd.read_excel(url,sheet_name='Sheet2').dropna() #读取前四类的数据作为data data = data_set.iloc[:,:-1] #数据标准化处理 standard_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_standard = standard_scaler.fit_transform(data).astype(np.float32) #转化为tensor数据 data = torch.tensor(X_standard) #选取label label = np.array(data_set.iloc[:,-1]).astype(np.float32) #转化为tensor数据 label = torch.tensor(label) #区分训练集、测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = data[:90,:],data[90:,:],label[:90],label[90:] if train: self.a = x_train self.b = y_train else: self.a = x_test self.b = y_test # self.trans = transforms.ToTensor

这段代码定义了一个名为 MyData 的数据集类，继承了 Dataset 类。该数据集类可以用于 PyTorch 中的数据加载器，用于训练和测试模型。在 __init__ 方法中，首先调用了父类 Dataset 的构造函数。...

final_shuju = final_shuju.append(row)报错，请帮忙改正

在Python中，final_shuju.append(row)是将row添加到final_shuju列表中的方法，但是append()方法是没有返回值的。因此，将final_shuju.append(row)赋值给final_shuju会导致报错。要解决这个问题，可以...

for i=1:m shuju.bus(index_load,3)=p_load(:,i); shuju.bus(index_load,4)=q_load(:,i); [basemva,bus,gen,branch]=runpf(shuju); p_loss(i)=sum(branch(:,14)+branch(:,16)); v_mc(:,i)=bus(:,8); xianlu_p_mc(:,i)=branch(:,14)/100; xianlu_q_mc(:,i)=branch(:,15)/100; end

具体来说，代码通过 for 循环遍历了 m 次模拟，每次模拟都将 p_load 和 q_load 中的负荷数据赋值给 shuju.bus(index_load,3) 和 shuju.bus(index_load,4)，然后使用 runpf 函数进行潮流计算。runpf 函数的输入参数是...

X=shuju_xin(:,2:8); y=shuju_xin(:,1); beta0=[0.0085 0.0026 0.0554 0.0926 0.0280 0 0.1897]; betafit=nlinfit(X,y,'model',beta0);

根据你提供的代码，变量 X 是从 shuju_xin 数据中提取的第二到第八列数据，而变量 y 是从 shuju_xin 数据中提取的第一列数据。函数 model 用于计算模型函数，beta0 是模型的初始参数。根据错误信息，...

clc clear all %load shuju.txt data = importdata('180shuju.txt'); % 训练集 p_train=data(1:end,1:4); t_train=data(1:end,5); % 测试集 p_test=data(13:end,1:4); t_test=data(13:end,5); %p_train =shuju; %load jieguo.txt %t_train =jieguo'; %load ceshuju.txt %p_test =ceshuju; %load cejieguo.txt %t_test =cejieguo'; %% 数据归一化 % 训练集 [pn_train,inputps] = mapminmax(p_train'); pn_train = pn_train'; pn_test = mapminmax('apply',p_test',inputps); pn_test = pn_test'; % 测试集 [tn_train,outputps] = mapminmax(t_train'); tn_train = tn_train'; tn_test = mapminmax('apply',t_test',outputps); tn_test = tn_test'; X=pn_train; Y=tn_train; % 遗传算法优化结构参数 lb = [0.01,0.01,1]; % 参数下界 ub = [100,10,4]; % 参数上界 nvars = 3; % 参数个数 fitnessfcn= @(x)svm_fitness(x,X, Y); % 目标函数 options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'StallGenLimit', 20); % 设置遗传算法参数 [xl, fval] = ga(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [],lb,ub, [], options); model = svmtrain(Y, X, ... sprintf('-s 0 -t %d -c %f -g %f', xl(3), xl(1), xl(2))); % 使用最优参数训练支持向 %% SVM仿真预测 [Predict_1,error_1,preb1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model); [Predict_2,error_2,preb2] = svmpredict(tn_test,pn_test,model);

这段代码看起来没有明显的语法错误，但是不清楚 svm_fitness 函数的具体实现以及数据的特征。建议您先检查一下 svm_fitness 函数的实现是否正确，以及数据是否符合 SVM 的要求（例如是否线性可分、是否存在噪声等）...

for i=1:n_load p_load(i,:)=normrnd(mu_load_p(i),sigma_load_p(i),1,m); q_load(i,:)=normrnd(mu_load_q(i),sigma_load_q(i),1,m); end for i=1:m shuju.bus(index_load,3)=p_load(:,i); shuju.bus(index_load,4)=q_load(:,i); [basemva,bus,gen,branch]=runpf(shuju); p_loss(i)=sum(branch(:,14)+branch(:,16)); v_mc(:,i)=bus(:,8); xianlu_p_mc(:,i)=branch(:,14)/100; xianlu_q_mc(:,i)=branch(:,15)/100; end

然后，对于每一次抽样，将p_load和q_load分别赋值给电力系统数据shuju.bus的有功负荷和无功负荷列。运行runpf函数，得到电力系统的潮流分布，计算得到系统损耗p_loss，以及各个节点的电压幅值v_mc和各条线路的有功...

void xuanze(unsigned char shuju) { if(shuju==0){ Uart1Sends("0");} if(shuju==1){ Uart1Sends("1");} if(shuju==2){ Uart1Sends("2");} if(shuju==3){ Uart1Sends("3");} if(shuju==4){ Uart1Sends("4");} if(shuju==5){ Uart1Sends("5");} if(shuju==6){ Uart1Sends("6");} if(shuju==7){ Uart1Sends("7");} if(shuju==8){ Uart1Sends("8");} if(shuju==9){ Uart1Sends("9");} }

函数接受一个无符号字符型参数shuju，根据shuju的值将其转换为相应的字符，然后通过串口发送出去。如果shuju的值为0，就发送字符"0"；如果shuju的值为1，就发送字符"1"；以此类推，直到shuju的值为9，就发送字符"9...

decoded_qr_codes = pyzbar.decode(gray) for qr_code in decoded_qr_codes: print("QR code data: ", qr_code.data) pub.publish(qr_code.data) 保存解码后的二维码数据到文件 file_path = "/home/shuju/decoded_qr_codes.txt" # 文件路径和名称 with open(file_path, "w") as file: for qr_code in decoded_qr_codes: file.write(qr_code.data.decode("utf-8") + "\n") pub.publish(qr_code.data) 原先解码代码如上，现需要更改为如下新代码，如何更改，给出源码： import cv2 import time rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live" def write_data_to_file(name, data): with open(name, "wb") as fd: fd.write(data) return len(data) return -1 def image_callback(handler, frmdata, frmsize, width, height, pixfmt): print(f"Image {frmsize}@{frmdata} -- {width}x{height} -- {pixfmt}") if frmdata: t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t name = f"pictures/{width}x{height}-{pixfmt}_{counter}.jpg" if pixfmt == 5: write_data_to_file(name, frmdata) def main(rtsp_url): ts = int(time.time() * 1000) service = cv2.VideoCapture(rtsp_url) counter = 0 while True: ret, frame = service.read() if not ret: break t = int(time.time() * 1000) if t - ts > 1000: ts = t counter += 1 name = f"pictures/{frame.shape[1]}x{frame.shape[0]}-5_{counter}.jpg" cv2.imwrite(name, frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 80]) service.release() print("done.") if name == "main": main(rtsp_url)

file_path = "/home/shuju/decoded_qr_codes.txt" with open(file_path, "w") as file: for qr_code in decoded_qr_codes: file.write(qr_code.data.decode("utf-8") + "\n") def main(rtsp_url): ts = int...

load=shuju.bus(index_load,[1,3,4]); mu_load_p=shuju.bus(index_load,3); sigma_load_p=0.3*mu_load_p; %%负荷标准差为期望值30%

这段代码根据上一段代码中获取的负荷节点索引，从shuju.bus数据结构中抽取了负荷节点的编号、有功功率和无功功率数据，存储在load矩阵中。同时，根据负荷节点的有功功率数据mu_load_p，计算了一个期望值为mu_load_p...

def distribution1(column): x = shuju[column].value_counts().index y = shuju[column].value_counts().values plt.bar(x,y,width=shuju[column].nunique()*0.2) plt.xlabel(column) plt.figure(figsize=(15,3.5)) shuju = data2[['charging_status','dcdc_stat']] for i in range(0,4): plt.subplot(1,4,i+1) distribution1(shuju.columns[i]) plt.show()

数据集为data2。具体实现过程是，首先定义了一个函数distribution1用于绘制柱状图，并传入参数column表示当前要绘制的字段名。然后使用shuju[column].value_counts()获取该字段取值的数量分布情况，将取值保存到x和...

YOLOv3-训练-修剪.zip

YOLOv3-训练-修剪YOLOv3-训练-修剪的Python3.6、Pytorch 1.1及以上，numpy>1.16，tensorboard=1.13以上YOLOv3的训练参考[博客]（https://blog.csdn.net/qq_34795071/article/details/90769094 ）基于的ultralytics/yolov3代码大家也可以看下这个https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning正常训练（基线）python train.py --data data/VHR.data --cfg cfg/yolov3.cfg --weights/yolov3.weights --epochs 100 --batch-size 32 #后面的epochs自行更改直接加载weights可以更好的收敛剪枝算法介绍本代码基于论文Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV

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1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。

YOLO v2 的实现，用于在检测层内直接进行面部识别 .zip

#Darknet# Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架，速度快，安装简单，支持 CPU 和 GPU 计算。欲了解更多信息，请参阅Darknet 项目网站。如有任何疑问或问题，请使用Google Group。----------------------Darknet框架上的YOLO人脸识别-------------------------------------------------################ 检测和识别人脸是一个三步过程，并带有自动注释 ##################### 在 github 上 Forkhttps ://github.com/xhuvom/darknetFaceID YOLO darknet 实现用于检测、识别和跟踪多个人脸。是的，它可以通过在不同类别上进行训练来检测和识别单个人脸。该算法会自动学习面部特征并识别单个人脸。您所需要的只是将不同的人脸图像训练为不同的类别。我已经测试了 3 张不同的面孔，每个类别使用 ~2k 张单独的图像进行训练。经过大约 60k 个 epoch 后，

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