for (l = 1; l <= sxy; l++) { i = x_curr + xoff - l; j = y_curr + yoff - l; for (k = 0; k < 8*l; k++) { if (i>=ilow && i<=ihigh && j>=jlow && j<=jhigh) { /* 16x16块的整象素MV */ ii = search_area + (i-ilow) + (j-jlow)*h_length; sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); if (sad < Min_FRAME[0]) { MV_FRAME[0].x = i - x_curr; MV_FRAME[0].y = j - y_curr; Min_FRAME[0] = sad; } } if(k<2*l) i++; else if (k<4*l) j++; else if (k<6*l) i--; else j--; } }

cadence安装过程记录_WIN7_32位系统

将 E:\sxy\soft\Cadence16.6\crack\crack\LicenseManager 文件夹下的三个文件复制到安装目录 License Manager 文件夹下，双击运行 LicenseManager.bat。将 E:\sxy\soft\Cadence16.6\crack\crack\SPB_16.6\tools ...

sxy-docker

SCXY云运行SCXY是一个由StrapiJS，X DB和Y Framework组成的docker文件。安装应用程序docker-compose pulldocker-compose run --rm --no-deps frontend bash -c " npm install "启动应用程序docker-compose up -d停止...

for (l = 1; l <= sxy; l++) { i = x_curr + xoff - l; j = y_curr + yoff - l; for (k = 0; k < 8l; k++) { if (i>=ilow && i<=ihigh && j>=jlow && j<=jhigh) { ii = search_area + (i-ilow) + (j-jlow)h_length; sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); if (sad < Min_FRAME[0]) { MV_FRAME[0].x = i - x_curr; MV_FRAME[0].y = j - y_curr; Min_FRAME[0] = sad; } } if(k<2l) i++; else if (k<4l) j++; else if (k<6*l) i--; else j--; } }

这段代码看起来像是在进行运动估计，通过搜索周围像素来找到最小的SAD值，然后更新最小SAD值和对应的运动矢量MV_FRAME。其中，SAD_Macroblock函数似乎是计算块之间的SAD值。我的理解是这段代码实现了一种叫做Diamond...

将这段全搜索代码改为对数搜索for (l = 1; l <= sxy; l++) { i = x_curr + xoff - l; j = y_curr + yoff - l; for (k = 0; k < 8l; k++) { if (i>=ilow && i<=ihigh && j>=jlow && j<=jhigh) { ii = search_area + (i-ilow) + (j-jlow)h_length; sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); if (sad < Min_FRAME[0]) { MV_FRAME[0].x = i - x_curr; MV_FRAME[0].y = j - y_curr; Min_FRAME[0] = sad; } } if(k<2l) i++; else if (k<4l) j++; else if (k<6*l) i--; else j--; } }

j = y_curr + yoff - l + (k + 1) / 2 * (((k + 1) % 4 <= 1) ? 1 : -1); } } 在修改后的代码中，同样新增了一个变量sad_log，用于记录经过对数变换后的SAD值。对数变换的目的与前面相同，将SAD的取值范围...

float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx);将它变成拟合成二次函数模型

for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i]....

#include <stdio.h> typedef struct { int year; float salary;} Data;int main(int argc, char* argv[]) { // Sample data Data sample_data[100]; printf("请输入样本数据的个数："); int sample_size; scanf("%d", &sample_size); printf("请依次输入样本数据的年份和平均工资：\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { scanf("%d%f", &sample_data[i].year, &sample_data[i].salary); } // 绘制散点图 FILE* gp = _popen("gnuplot -persist", "w"); fprintf(gp, "set title 'Average Salary of Graduates'\n"); fprintf(gp, "set xlabel 'Year'\n"); fprintf(gp, "set ylabel 'Salary'\n"); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 使用最小二乘法拟合曲线 float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx); // 将拟合曲线绘制到散点图上 fprintf(gp, "set xrange [%d:%d]\n", sample_data[0].year, sample_data[sample_size - 1].year + 1); fprintf(gp, "f(x) = %f * x + %f\n", a, b); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data', f(x) with lines linewidth 2 title 'Fitted Curve'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 预测明年的平均工资 int next_year; float next_salary; printf("请输入要预测的年份："); scanf("%d", &next_year); next_salary = a * next_year + b; printf("预计 %d 年毕业生的平均工资是 %.2f\n", next_year, next_salary); return 0;}让这段代码最后拟合的曲线为二次函数以便于算出更精确的预测值

1. 将拟合公式中的一次函数 f(x) = a * x + b 改为二次函数 f(x) = ax^2 + bx + c。 2. 修改计算 a、b、c 的代码如下： float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0, sxxx = 0, sxxy = 0; for (int i = 0; i < ...

eclipse-jee-luna-SR1a-win32-x86_64.7z.002（5-2）

#include <stdio.h> typedef struct { int year; float salary; } Data;//定义数据结构体，存储年份和平均工资的数据 int main(int argc, char* argv[]) { // Sample data Data sample_data[] = { {2012, 3450}, {2013, 3785}, {2014, 4380}, {2015, 4580}, {2017, 5425}, {2018, 6060}, {2019, 6320}, {2020, 6880}, {2021, 7120}, {2022, 7360}, }; int sample_size = sizeof(sample_data) / sizeof(Data); //定义样本数据数组，并初始化 // 开始绘制散点图 FILE* gp = _popen("gnuplot -persist", "w"); fprintf(gp, "set title 'Average Salary of Graduates'\n"); fprintf(gp, "set xlabel 'Year'\n"); fprintf(gp, "set ylabel 'Salary'\n"); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 使用最小二乘法拟合曲线 float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx); // 将拟合曲线绘制到散点图上 fprintf(gp, "set xrange [%d:%d]\n", sample_data[0].year, sample_data[sample_size - 1].year + 1); fprintf(gp, "f(x) = %f * x + %f\n", a, b); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data', f(x) with lines linewidth 2 title 'Fitted Curve'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 预测明年的平均工资 //int next_year = sample_data[sample_size - 1].year + 1; //float next_salary = a * next_year + b; //printf("预计 %d 年毕业生的平均工资是 %.2f\n", next_year, next

_salary); // 关闭 gnuplot 进程 _pclose(gp); return 0; } 这是一个使用最小二乘法拟合散点图并预测下一年数据的 C 语言程序。它先给出了一组样本数据（年份和平均工资），然后使用 gnuplot 绘制出散点图，接着...

请逐句解释以下代码#include <stdio.h> typedef struct { int year; float salary; } Data;//定义数据结构体，存储年份和平均工资的数据 int main(int argc, char* argv[]) { // Sample data Data sample_data[] = { {2012, 3450}, {2013, 3785}, {2014, 4380}, {2015, 4580}, {2017, 5425}, {2018, 6060}, {2019, 6320}, {2020, 6880}, {2021, 7120}, {2022, 7360}, }; int sample_size = sizeof(sample_data) / sizeof(Data); //定义样本数据数组，并初始化 // 开始绘制散点图 FILE* gp = _popen("gnuplot -persist", "w"); fprintf(gp, "set title 'Average Salary of Graduates'\n"); fprintf(gp, "set xlabel 'Year'\n"); fprintf(gp, "set ylabel 'Salary'\n"); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 使用最小二乘法拟合曲线 float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx); // 将拟合曲线绘制到散点图上 fprintf(gp, "set xrange [%d:%d]\n", sample_data[0].year, sample_data[sample_size - 1].year + 1); fprintf(gp, "f(x) = %f * x + %f\n", a, b); fprintf(gp, "plot '-' with points pointtype 6 pointsize 1.5 title 'Sample Data', f(x) with lines linewidth 2 title 'Fitted Curve'\n"); for (int i = 0; i < sample_size; i++) { fprintf(gp, "%d %f\n", sample_data[i].year, sample_data[i].salary); } fprintf(gp, "e\n"); fflush(gp); // 预测明年的平均工资 //int next_year = sample_data[sample_size - 1].year + 1; //float next_salary = a * next_year + b; //printf("预计 %d 年毕业生的平均工资是 %.2f\n", next_year, next

第一行代码 #include <stdio.h> 是用来包含标准输入输出库头文件的指令。接下来， typedef struct { int year; float salary; } Data; 定义了一个名为 Data 的结构体，其中包含两个变量 year 和 salary，分别表示...

解释下面的代码clear BorderLength=100; % NodeAmount=100; % BeaconAmount=8; % UNAmount=NodeAmount-BeaconAmount; % R=50; % h=zeros(NodeAmount,NodeAmount);% X=zeros(2,UNAmount);% C=BorderLength.rand(2,NodeAmount); % Sxy=[[1:NodeAmount];C]; Beacon=[Sxy(2,1:BeaconAmount);Sxy(3,1:BeaconAmount)];% UN=[Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount);Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount)];% plot(Sxy(2,1:BeaconAmount),Sxy(3,1:BeaconAmount),'r',Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount),Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount),'k.') % xlim([0,BorderLength]); ylim([0,BorderLength]); title('* 红色信标节点 . 黑色未知节点') for i=1:NodeAmount % for j=1:NodeAmount Dall(i,j)=((Sxy(2,i)-Sxy(2,j))^2+(Sxy(3,i)-Sxy(3,j))^2)^0.5;% if (Dall(i,j)<=R)&(Dall(i,j)>0) h(i,j)=1;% elseif i==j h(i,j)=0; else h(i,j)=inf; end end end for k=1:NodeAmount % for i=1:NodeAmount for j=1:NodeAmount if h(i,k)+h(k,j)<h(i,j) h(i,j)=h(i,k)+h(k,j); end end end end h1=h(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount); % D1=Dall(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount); for i=1:BeaconAmount dhop(i,1)=sum(D1(i,:))/sum(h1(i,:));% end D2=Dall(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount);% for i=1:BeaconAmount for j=1:UNAmount if min(D2(:,j))==D2(i,j) Dhop(1,j)=D2(i,j);% end end end hop1=h(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount);% for i=1:UNAmount % hop=Dhop(1,i); Distance(:,i)=hophop1(:,i); end d=Distance; % for i=1:2 % for j=1:(BeaconAmount-1) a(i,j)=Beacon(i,j)-Beacon(i,BeaconAmount); end end A=-2(a'); for m=1:UNAmount % for i=1:(BeaconAmount-1) B(i,1)=d(i,m)^2-d(BeaconAmount,m)^2-Beacon(1,i)^2+Beacon(1,BeaconAmount)^2-Beacon(2,i)^2+Beacon(2,BeaconAmount)^2; end X1=inv(A'A)A'*B; X(1,m)=X1(1,1); X(2,m)=X1(2,1); end for i=1:UNAmount % error(1,i)=(((X(1,i)-UN(1,i))^2+(X(2,i)-UN(2,i))^2)^0.5); end figure;plot(error,'-o') title('每个未知节点的误差') error=sum(error)/UNAmount % Accuracy=error/R %

if (Dall(i,j)<=R)&(Dall(i,j)>0) h(i,j)=1; elseif i==j h(i,j)=0; else h(i,j)=inf; end end end - Floyd 算法 matlab for k=1:NodeAmount for i=1:NodeAmount for j=1:NodeAmount if h(i,k)+...

static void InputAngle(TransInfo UNUSED(t), MouseInput mi, const double mval[2], float output[3]) { struct InputAngle_Data data = mi->data; float dir_prev[2], dir_curr[2], mi_center[2]; copy_v2_v2(mi_center, mi->center); sub_v2_v2v2(dir_prev, (const float[2]){UNPACK2(data->mval_prev)}, mi_center); sub_v2_v2v2(dir_curr, (const float[2]){UNPACK2(mval)}, mi_center); if (normalize_v2(dir_prev) && normalize_v2(dir_curr)) { float dphi = angle_normalized_v2v2(dir_prev, dir_curr); if (cross_v2v2(dir_prev, dir_curr) > 0.0f) { dphi = -dphi; } data->angle += ((double)dphi) (mi->precision ? (double)mi->precision_factor : 1.0); data->mval_prev[0] = mval[0]; data->mval_prev[1] = mval[1]; } output[0] = data->angle; }中output[0]如何转为欧拉角

在这段代码中，output[0] 表示角度值，不是欧拉角。如果要将这个角度值转换为欧拉角，需要知道在哪个坐标...其中，angle1、angle2、angle3 分别表示绕 Z、Y、X 轴旋转的欧拉角值。注意，这里的角度值需要转换为弧度值。

C=BorderLength.rand(2,NodeAmount); % Sxy=[[1:NodeAmount];C]; Beacon=[Sxy(2,1:BeaconAmount);Sxy(3,1:BeaconAmount)];% UN=[Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount);Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount)];% plot(Sxy(2,1:BeaconAmount),Sxy(3,1:BeaconAmount),'r',Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount),Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount),'k.') % xlim([0,BorderLength]); ylim([0,BorderLength]); title('* 红色信标节点 . 黑色未知节点') 注释代码

最后，使用 plot 函数将信标节点和未知节点在平面上作图，其中信标节点用红色星号表示，未知节点用黑点表示，同时设置了 x 和 y 轴的范围以及图的标题。需要注意的是，这段代码中还存在一些注释，可能是作者为了...

未定义与 'uint8' 类型的输入参数相对应的函数 'sqrt'。出错 Untitled3 (line 17) SXY = sqrt(GXGX + GYGY); %某一点的梯度值

这个错误是因为您在使用MATLAB中的sqrt函数时，输入了一个uint8类型的参数。...SXY = sqrt(double(GX) * double(GX) + double(GY) * double(GY)); 这将把GX和GY转换为double类型，然后再进行平方和开方运算。

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