解释这段代码imfs[i, :] = np.fft.ifft(np.conjugate(filter_) * sp)

时间: 2024-06-04 11:13:17 浏览: 11
这段代码是用来计算逆傅里叶变换的结果，其中imfs表示结果矩阵，i表示子带的索引，np.fft.ifft表示傅里叶反变换，np.conjugate表示共轭复数，filter_表示滤波器，而sp则是经过傅里叶变换后的信号。通过将共轭复数滤波器与信号相乘，再进行逆傅里叶变换，可以得到原信号的各个子带分量。
相关问题

data00=data m,n = np.shape(data00) a = np.array(data00) Data00 = a[1:m,2:n] Data00 = Data00.astype(np.float64) Power = Data00[:,13] Power_train = Power[0:96] P_min = np.min(Power_train) P_gap = np.max(Power_train)-np.min(Power_train) Power_uni = (Power-P_min)/P_gap # 提取imfs和剩余信号res emd = EMD() emd.emd(Power_uni) imfs, res = emd.get_imfs_and_residue() N = len(imfs) P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0) P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0) P_L = res P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1) P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1) P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1) Nwp = Data00[:,0:7] Nwp_train = Nwp[0:96] N_min = np.min(Nwp_train,axis=0) N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0) Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7) Weather = Data00[:,7:13] Weather_train = Weather[0:96] W_min = np.min(Weather_train,axis=0) W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0) Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6) 优化代码

以下是部分代码的优化建议： 1. 对于以下代码段： ``` a = np.array(data00) Data00 = a[1:m,2:n] ``` 可以合并为一行： ``` Data00 = np.array(data00)[1:m,2:n] ``` 2. 对于以下代码段： ``` P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0) P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0) P_L = res P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1) P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1) P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1) ``` 可以使用 `np.newaxis` 替代 `np.expand_dims` 来实现： ``` P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)[:, np.newaxis] P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)[:, np.newaxis] P_L = res[:, np.newaxis] ``` 3. 对于以下代码段： ``` N_min = np.min(Nwp_train,axis=0) N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0) Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7) ``` 可以使用 `np.ptp` 函数（peak-to-peak）来计算最大值和最小值的差： ``` N_min = np.min(Nwp_train,axis=0) N_gap = np.ptp(Nwp_train,axis=0) Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7) ``` 4. 对于以下代码段： ``` Weather = Data00[:,7:13] Weather_train = Weather[0:96] W_min = np.min(Weather_train,axis=0) W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0) Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6) ``` 可以使用与第三个优化建议类似的方法： ``` Weather = Data00[:,7:13] Weather_train = Weather[0:96] W_min = np.min(Weather_train,axis=0) W_gap = np.ptp(Weather_train,axis=0) Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6) ``` 当然，以上只是一些简单的优化建议，具体的优化效果还需要根据实际情况进行评估。

def emd(signal, num_imfs): imfs = [] residue = signal.copy() for i in range(num_imfs): imf = residue.copy() while True: maxima = np.maximum(imf, 0) minima = np.minimum(imf, 0) max_env = hilbert(maxima) min_env = hilbert(-minima) mean_env = (max_env + min_env) / 2 imf_prev = imf imf = imf - mean_env if np.sum(np.abs(imf - imf_prev)) < 0.01: break imfs.append(imf) residue = residue - imf return imfs, residue def reconstruct(imfs, residue): signal = residue.copy() for imf in imfs: signal += imf return signal def denoise(signal, num_imfs): imfs, residue = emd(signal, num_imfs) denoised_signal = reconstruct(imfs, residue) return denoised_signal

这是一个使用经验模态分解 (Empirical Mode Decomposition, EMD) 方法进行信号去噪的代码。EMD 是一种将信号分解为一系列本征模态函数 (Intrinsic Mode Functions, IMFs) 的方法，其中每个 IMF 表示信号中的一个固有振动模式。通过去除一定数量的 IMFs 和剩余信号的重构，可以实现信号的去噪。 `emd` 函数接受一个信号和要提取的 IMF 数量作为输入，并返回提取的 IMFs 和剩余信号。在 `emd` 函数中，它首先对输入信号进行复制，并通过迭代计算每个 IMF。在每次迭代中，它计算出信号的局部极大值和极小值，并通过 Hilbert 变换获得它们的包络。然后根据包络计算出当前 IMF，并将其从原始信号中减去。迭代直到 IMF 的变化小于一个阈值（0.01）为止。最后，将提取的 IMF 添加到 IMFs 列表中，并更新剩余信号。 `reconstruct` 函数接受提取的 IMFs 和剩余信号，并重构原始信号。它首先将剩余信号复制给 `signal`，然后逐个将 IMFs 添加到 `signal` 中。 `denoise` 函数是一个封装函数，它将调用 `emd` 函数来提取 IMFs 和剩余信号，并通过调用 `reconstruct` 函数将它们重构为去噪信号。 请问有什么问题我可以帮助您解答的吗？

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train_x, train_y = [], [] for i in range(look_back, len(train_data)): x = [] for j in range(len(svr_models)): x.append(svr_models[j].predict(np.reshape(low_freq_imfs.iloc[i-look_back:i, j].values, (1, -1)))[0]) x.append(lstm_model.predict(np.reshape(high_freq_imfs.iloc[i-look_back:i, :].values, (1, look_back, -1)))[0]) train_x.append(x) train_y.append(train_data.iloc[i, 1]) train_x, train_y = np.array(train_x), np.array(train_y) stack_model = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1) stack_model.fit(train_x, train_y) 将以上代码按规范排列，突出显示缩进情况

x.append(svr_models[j].predict(np.reshape(low_freq_imfs.iloc[i-look_back:i, j].values, (1, -1)))[0]) x.append(lstm_model.predict(np.reshape(high_freq_imfs.iloc[i-look_back:i, :].values, (1, look_...

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, dilation): super(ResidualBlock, self).init() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU() ) self.attention = nn.Sequential( nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) self.downsample = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) if in_channels != out_channels else None def forward(self, x): residual = x out = self.conv(x) attention = self.attention(out) out = out * attention if self.downsample: residual = self.downsample(residual) out += residual return out class VMD_TCN(nn.Module): def init(self, input_size, output_size, n_k=1, num_channels=16, dropout=0.2): super(VMD_TCN, self).init() self.input_size = input_size self.nk = n_k if isinstance(num_channels, int): num_channels = [num_channels*(2**i) for i in range(4)] self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.utils.weight_norm(nn.Conv1d(input_size, num_channels[0], kernel_size=1))) for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(1) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.w = nn.Sequential(nn.Conv1d(num_channels[-1], num_channels[-1], kernel_size=1), nn.Sigmoid()) # 特征融合 门控系统 # self.fc1 = nn.Linear(output_size * (n_k + 1), output_size) # 全部融合 self.fc1 = nn.Linear(output_size * 2, output_size) # 只选择其中两个融合 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # self.weight_fc = nn.Linear(num_channels[-1] * (n_k + 1), n_k + 1) # 置信度系数，对各个结果加权平均 软投票思路 def vmd(self, x): x_imfs = [] signal = np.array(x).flatten() # flatten()必须加上 否则最后一个batch报错size不匹配！ u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha=512, tau=0, K=self.nk, DC=0, init=1, tol=1e-7) for i in range(u.shape[0]): imf = torch.tensor(u[i], dtype=torch.float32) imf = imf.reshape(-1, 1, self.input_size) x_imfs.append(imf) x_imfs.append(x) return x_imfs def forward(self, x): x_imfs = self.vmd(x) total_out = [] # for data in x_imfs: for data in [x_imfs[0], x_imfs[-1]]: out = data.transpose(1, 2) for layer in self.layers: out = layer(out) out = self.pool(out) # torch.Size([96, 56, 1]) w = self.w(out) out = w * out # torch.Size([96, 56, 1]) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) total_out.append(out) total_out = torch.cat(total_out, dim=1) # 考虑w1total_out[0]+ w2total_out[1],在第一维，权重相加得到最终结果，不用cat total_out = self.dropout(total_out) output = self.fc1(total_out) return output优化代码

1. 代码中的注释最好用英文，这样可以方便其他国家的程序员阅读和理解。 2. 在ResidualBlock类中，应该将init()改为__init__()，这是Python中的一个特殊方法，用于初始化类的实例变量。 3. 对于VMD_TCN类中的...

vis = Visualisation() vis.plot_imfs(imfs=imfs, residue=res, t=t, include_residue=True)怎么把横坐标改成时间格式

imfs = np.sin(np.outer(t, np.arange(1, 4))) res = np.sin(np.pi * t) # 将t转换为datetime类型 t = [datetime.datetime.fromtimestamp(ti) for ti in t] # 创建Visualisation实例并将时间数据传递给plot_imfs...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD() imfs = decomposer.decompose(charge)fig, axs = plt.subplots(nrows=imfs.shape[0]+2, ncols=1, figsize=(10, 15)) axs[0].plot(time, charge, label='Original') axs[0].set_xlabel('Time') axs[0].set_ylabel('Charge') axs[0].legend() for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') axs[i+1].set_xlabel('Time') axs[i+1].set_ylabel('Charge') axs[i+1].legend() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) axs[imfs.shape[0]+1].plot(time, residuals, label='Residuals') axs[imfs.shape[0]+1].set_xlabel('Time') axs[imfs.shape[0]+1].set_ylabel('Charge') axs[imfs.shape[0]+1].legend() axs[0].set_title('Original Signal') for i in range(imfs.shape[0]): axs[i+1].set_title(f'IMF {i+1}') axs[imfs.shape[0]+1].set_title('Residuals') plt.tight_layout() plt.show()调整以上代码，使得子图之间间距略大

可以使用plt.subplots_adjust()函数来调整子图之间的间距，例如在plt.tight_layout()函数之前添加以下代码即可： python plt.subplots_adjust(hspace=0.5) 其中hspace参数控制水平方向的间距，默认值...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pyhht # 读取csv文件数据 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) time = data.iloc[:, 0].values charge = data.iloc[:, 1].values # EMD分解 decomposer = pyhht.EMD(charge) imfs = decomposer.decompose() # 绘制原始序列和分解后的IMF分量 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(time, charge, label='Original') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() for i in range(imfs.shape[0]): plt.plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show() residuals = charge - np.sum(imfs, axis=0) plt.plot(time, residuals, label='Residuals') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Charge') plt.legend() plt.show()在上述代码后增写一段代码，使得上述代码中绘制的图片可以显示在一张图中

axs[i+1].plot(time, imfs[i], label=f'IMF{i+1}') axs[i+1].set_xlabel('Time') axs[i+1].set_ylabel('Charge') axs[i+1].legend() plt.tight_layout() plt.show() residuals = charge - np.sum(imfs, ...

def emd_processing(input_folder, output_file): # 获取文件夹及其子文件夹中的所有CSV文件路径 csv_files = [] for root, dirs, files in os.walk(input_folder): for file in files: if file.endswith(".csv"): csv_files.append(os.path.join(root, file)) # 创建一个空的DataFrame，用于存储处理后的数据 processed_data = pd.DataFrame() # 遍历所有CSV文件 for file_path in csv_files: # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file_path) # 对每一列进行时EMD分解处理 for column in df.columns: column_data = df[column] emd = EMD() imfs = emd(column_data) # 将分解后的IMF数据存储到DataFrame中的新列 for i, imf in enumerate(imfs): new_column_name = f"{column}_IMF{i+1}" processed_data[new_column_name] = imf # 将处理后的数据写入新的CSV文件 processed_data.to_csv(output_file, index=False) input_folder = os.path.join(currentPath, 'csv') output_folder = currentPath emd_processing(input_folder, output_folder)

感谢您提供了更多的代码细节。根据您的代码，我注意到 emd_processing 函数中的 emd 对象的创建和使用是正确的。因此，导致错误的原因可能是在 input_folder 和 output_folder 的传递上。 请确保您正确传递...

vis = Visualisation() vis.plot_imfs(imfs=imfs, residue=res, t=t, include_residue=True)，把横坐标改为时间格式，时间从2008年5月12日0时0分到2008年5月12日23时59分

vis.plot_imfs(imfs=imfs, residue=res, t=t, include_residue=True, ax=ax) ax.set_xticks(time_index) ax.set_xticklabels([t.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') for t in time_index], rotation=90) plt.show() ...

reconstructed_signal_filtered = reconstruct_signal_filtered(imfs, residue, num_imfs_to_remove=1)解释这个代码功能

这段代码的功能是使用独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）方法对一组经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）得到的IMF分量进行滤波后，重新构建信号。 具体来说，该函数的输入参数...

def emd_processing(input_folder, output_file): # 获取文件夹及其子文件夹中的所有 CSV 文件路径 csv_files = [] for root, dirs, files in os.walk(input_folder): for file in files: if file.endswith(".csv"): csv_files.append(os.path.join(root, file)) # 创建一个字典，用于存储每个列的处理结果 processed_data = {} # 遍历所有 CSV 文件 for file_path in csv_files: # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv(file_path) # 获取第一列数据 column_data = df.iloc[:, 0] # 对第一列进行 EMD 分解处理 emd = EMD() imfs = emd(column_data) # 将分解后的 IMF 数据存储到字典中 for i, imf in enumerate(imfs): new_column_name = f"IMF{i+1}" if new_column_name not in processed_data: processed_data[new_column_name] = [] processed_data[new_column_name].extend(imf) # 将处理后的数据写入新的 CSV 文件的每一列 df_output = pd.DataFrame(processed_data) df_output.to_csv(output_file, index=False) # 设置输入和输出路径 input_folder = currentPath output_file = currentPath # 调用 emd_processing 函数处理数据 emd_processing(input_folder, output_file)

感谢提供代码。根据你的代码，问题出现在 emd() 函数的调用上。 你在这里使用了 emd = EMD() 来创建一个 EMD 类的实例对象。然后，在下一行中，你尝试调用 emd(column_data) 来对 column_data 进行处理。...

import numpy as np def SampEn(U, m, r): """ 用于量化时间序列的可预测性 :param U: 时间序列 :param m: 模板向量维数 :param r: 距离容忍度，一般取0.1~0.25倍的时间序列标准差，也可以理解为相似度的度量阈值 :return: 返回一个-np.log(A/B)，该值越大，序列就越复杂 """ def _maxdist(x_i, x_j): """ Chebyshev distance :param x_i: :param x_j: :return: """ return max([abs(ua - va) for ua, va in zip(x_i, x_j)]) def _phi(m): x = [[U[j] for j in range(i, i + m - 1 + 1)] for i in range(N - m + 1)] C = [len([1 for j in range(len(x)) if i != j and _maxdist(x[i], x[j]) <= r]) for i in range(len(x))] result=sum(C)/(N-m) return result N = len(U) return -np.log(_phi(m + 1) / _phi(m)) if __name__ == '__main__': m=2 ss = [] for line in open('E:\\a科研\\算法实现\\EEMD算法实现集合\\E_IMFs-10.csv', 'r', encoding='utf-8'): ss.append(line.strip()) # 一次读一行，并且内存不会溢出，去除空行或者空格 ss1 = [] ss1=[ss for ss in ss1 if ss ] for item in ss1: ss1.append(float(item)) print(SampEn(ss1, m, r=0.2 * np.std(ss1)))

在你提供的代码中，我注意到在ss1=[ss for ss in ss1 if ss ]这行代码中存在问题。这行代码实际上是将ss赋值给了ss1，而不是将非空元素添加到ss1中。 为了修复这个问题，你可以将这行代码修改为ss1=[s for...

m=2 ss = [] for line in open('E:\\a科研\\算法实现\\EEMD算法实现集合\\E_IMFs-10.csv', 'r', encoding='utf-8'): ss.append(line.strip()) # 一次读一行，并且内存不会溢出，去除空行或者空格 ss1 = [] for item in ss: ss1.append(float(item)) print(SampEn(ss1, m, r=0.2 * np.std(ss1)))

这段代码会尝试打开文件，并逐行读取文件内容。如果行中包含有效的数字，则将其转换为浮点数并添加到列表 ss 中。如果行中包含非数字字符，则会忽略该行并打印相应的提示信息。 请确保将文件路径正确指定为存在的...

KLDs(i) = sum(P .* log(P./Q));报错提示：矩阵维度必须一致

这个错误可能是因为原始数据的直方图和某个IMF函数的直方图的边界值不一致导致的。可以通过指定 histcounts 函数的 edges 参数为原始数据的边界值来解决这个问题。修改后的代码如下： matlab % 假设原始数据...

%以下是一个使用MATLAB实现对轴承数据集进行离散小波变换、CEEMDAN分解、泊松系数选择和样本熵特征提取的示例代码： clc,clear all,close all % 导入数据 load('c10signals.mat'); % 载入轴承数据集 % 离散小波变换 [coeffs, ~] = wavedec(bearing_data, 5, 'db4'); % 使用db4小波基进行5级分解 cA5 = appcoef(coeffs, 5); % 第5级近似系数 cD5 = detcoef(coeffs, 5); % 第5级细节系数 % 进行CEEMDAN分解 N = length(bearing_data); num_sifts = 100; % 设置CEEMDAN分解的迭代次数 IMFs = ceemdan(c10signals, num_sifts); % 通过泊松系数选择合适的IMF分量 poissons = zeros(num_sifts, 1); for i = 1:num_sifts poissons(i) = abs(mean(diff(IMFs(i, :))) / std(diff(IMFs(i, :)))); end threshold = 0.5; % 泊松系数阈值 selected_IMFs = IMFs(poissons > threshold, :); % 样本熵特征提取 num_selected_IMFs = size(selected_IMFs, 1); features = zeros(num_selected_IMFs, 1); for i = 1:num_selected_IMFs features(i) = wentropy(selected_IMFs(i, :), 'shannon'); end disp(features); % 显示提取的特征 阐述下该代码每一段的含义，并确定其作用，发现错误并更改

这段示例代码是用 MATLAB 实现对轴承数据集进行离散小波变换、CEEMDAN 分解、泊松系数选择和样本熵特征提取的过程。下面是每一段代码的含义和作用： 1. clc, clear all, close all: 清除 MATLAB 工作区变量并关闭...

eemd = eemd(edf, num_imfs = 10) Error in is.finite(input) : default method not implemented for type 'list'

这个错误通常是因为输入的数据类型不正确导致的。请确保你的输入数据类型正确，应该是一个数值型向量或矩阵，而不是一个列表。你可以尝试使用以下代码将输入转换为正确的数据类型： edf <- as.matrix(edf) eemd...

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"该文档是关于数据结构课程设计的一个项目分析，主要关注使用哈夫曼树实现文件的压缩和解压缩。项目旨在开发一个实用的压缩程序系统，包含两个可执行文件，分别适用于DOS和Windows操作系统。设计目标中强调了软件的性能特点，如高效压缩、二级缓冲技术、大文件支持以及友好的用户界面。此外，文档还概述了程序的主要函数及其功能，包括哈夫曼编码、索引编码和解码等关键操作。" 在数据结构课程设计中，哈夫曼树是一种重要的数据结构，常用于数据压缩。哈夫曼树，也称为最优二叉树，是一种带权重的二叉树，它的构造原则是：树中任一非叶节点的权值等于其左子树和右子树的权值之和，且所有叶节点都在同一层上。在这个文件压缩程序中，哈夫曼树被用来生成针对文件中字符的最优编码，以达到高效的压缩效果。 1. 压缩过程： - 首先，程序统计文件中每个字符出现的频率，构建哈夫曼树。频率高的字符对应较短的编码，反之则对应较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符用较少的位来表示，从而降低存储空间。 - 接着，使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列，完成压缩。 2. 解压缩过程： - 在解压缩时，程序需要重建哈夫曼树，并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码，通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。 - 为了提高效率，程序采用了二级缓冲技术，它能减少磁盘I/O次数，提高读写速度。 3. 软件架构： - 项目包含了两个可执行文件，`DosHfm.exe`适用于DOS系统，体积小巧，运行速度快；而`WinHfm.exe`则为Windows环境设计，提供了更友好的图形界面。 - 程序支持最大4GB的文件压缩，这是Fat32文件系统的限制。 4. 性能特点： - 除了基本的压缩和解压缩功能外，软件还提供了一些额外的特性，如显示压缩进度、文件一致性检查等。 - 哈夫曼编码的使用提高了压缩率，而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。 这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用，还体现了软件工程的实践，包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计，学生可以深入理解数据结构和算法的重要性，并掌握实际编程技能。
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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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STM32单片机小车硬件优化策略：优化硬件设计，让小车更稳定更可靠

![STM32单片机小车硬件优化策略：优化硬件设计，让小车更稳定更可靠](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-c138c506ec1b17b643c23c4884fd9882.png) # 1. STM32单片机小车硬件优化策略概述 STM32单片机小车在实际应用中，硬件优化至关重要。本文将深入探讨STM32单片机小车硬件优化策略，从硬件设计、元器件选型、安装、调试、可靠性到维护等方面进行全面的分析，旨在帮助开发者提升小车的性能、稳定性和使用寿命。 # 2. 硬件设计优化 硬件设计优化是S
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android studio购物车源码

在Android Studio中，购物车功能通常涉及到一个应用中的UI设计、数据管理、以及可能的网络请求。源码通常包含以下几个主要部分： 1. **UI组件**：如RecyclerView用于展示商品列表，每个商品项可能是Adapter中的ViewHolder。会有一个添加到购物车按钮和一个展示当前购物车内容的部分。 2. **数据模型**：商品类（通常包含商品信息如名称、价格、图片等）、购物车类（可能存储商品列表、总价等）。 3. **添加/删除操作**：在用户点击添加到购物车时，会处理商品的添加逻辑，并可能更新数据库或缓存。 4. **数据库管理**：使用SQLite或其他持久化解
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数据结构课程设计：电梯模拟与程序实现

"该资源是山东理工大学计算机学院的一份数据结构课程设计，主题为电梯模拟，旨在帮助学生深化对数据结构的理解，并通过实际编程提升技能。这份文档包含了设计任务的详细说明、进度安排、参考资料以及成绩评定标准。" 在这次课程设计中，学生们需要通过电梯模拟的案例来学习和应用数据结构。电梯模拟的目标是让学生们： 1. 熟练掌握如数组、链表、栈、队列等基本数据结构的操作。 2. 学会根据具体问题选择合适的数据结构，设计算法，解决实际问题。 3. 编写代码实现电梯模拟系统，包括电梯的调度、乘客请求处理等功能。 设计进度分为以下几个阶段： - 2013年1月7日：收集文献资料，完成系统分析。 - 2013年1月10日：创建相关数据结构，开始编写源程序。 - 2013年1月13日：调试程序，记录问题，初步完成课程设计报告。 - 2013年1月15日：提交课程设计报告打印版，进行答辩。 - 2013年1月16日：提交电子版报告和源代码。 参考文献包括了严蔚敏的《数据结构》和《数据结构题集》，谭浩强的《C语言程序设计》以及与所选编程环境相关的C或C++资料，这些都是进行课程设计的重要参考资料。 在成绩评定部分，设计成绩由指导教师填写，并需要在设计结束后进行总结与心得的撰写，这有助于学生反思学习过程，提炼经验。 整个课程设计涵盖了从问题分析、设计、实现到测试的完整过程，对于提升学生的编程能力和问题解决能力具有重要意义。《数据结构》课程是计算机科学教育的基础，通过这样的实践项目，学生们能够更好地理解和运用所学知识，为未来的专业发展打下坚实基础。