net=newff(dx,[3,7,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx')

时间: 2024-01-24 14:03:02 浏览: 53
这行代码使用了 MATLAB 中的 newff 函数来创建一个前向神经网络（feedforward neural network）。其中，dx 是输入数据的维度，[3, 7, 2] 表示网络的三个层分别有 3、7 和 2 个神经元，{'tansig','tansig','purelin'} 表示三个层的激活函数分别为双曲正切函数和线性函数，'traingdx' 表示训练使用梯度下降算法。 需要注意的是，这行代码中的参数值只是示例，具体的参数值需要根据具体问题和数据进行调整。同时，还需要对数据进行预处理和归一化等操作，以便更好地训练和使用神经网络。
相关问题

net=newff(P,T,6,{'tansig','purelin'},'trainlm');

这行代码是 MATLAB 中用于构建神经网络的函数 newff()，它的参数包括： - P：输入数据矩阵，每列代表一个输入向量 - T：输出数据矩阵，每列代表一个输出向量 - 6：隐藏层神经元数量 - {'tansig','purelin'}：每个层的激活函数，第一层使用双曲正切函数（tansig），第二层使用线性函数（purelin） - 'trainlm'：训练函数，这里使用 Levenberg-Marquardt 算法 这行代码的作用是构建一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的前馈神经网络，并使用 Levenberg-Marquardt 算法对网络进行训练。

net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');

这行代码是在MATLAB中用于创建一个前馈神经网络的函数，其中参数含义如下： - `inputn`：输入层节点数目。 - `outputn`：输出层节点数目。 - `hiddennum`：隐层节点数目。 - `{'tansig','purelin'}`：每一层的激活函数，这里是指隐层采用双曲正切函数，输出层采用线性函数。 - `'trainlm'`：训练算法，这里是指采用 Levenberg-Marquardt 反向传播算法进行训练。 这行代码的作用是创建一个具有 `inputn` 个输入节点、`outputn` 个输出节点和 `hiddennum` 个隐层节点的前馈神经网络，其中隐层采用双曲正切函数作为激活函数，输出层采用线性函数作为激活函数，并使用 Levenberg-Marquardt 反向传播算法进行训练。

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新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法.pdf

net = newff(minmax(input), [7,1], {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); - 新版定义： matlab net = newff(input, output, 7, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); 同样，如果网络有更多的隐藏层，...

net=newff(p_train,t_train,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm') 使用的什么函数，都是什么意思

- {'tansig','purelin'}表示网络的每一层使用的激活函数，其中第一层使用tansig函数（双曲正切函数），第二层使用purelin函数（线性函数）； - trainlm是训练神经网络时使用的优化算法，这里使用的是Levenberg-...

% 构建神经元网络 gwwnet=newff(minmax(inputSampledata),[3,3,1],...%%% 目前包含2个隐层和1个输出层，输入层无需定义。网络结构可自行调整 {'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %%% 传递函数可尝试：tansig、purelin和logsig gwwnet.trainParam.show = 50; gwwnet.trainParam.lr = 0.05; gwwnet.trainParam.epochs = 200; gwwnet.trainParam.goal = 1e-3;

传递函数使用的是tansig和purelin，训练算法使用的是trainlm。参数设置包括show（显示训练进程的频率）、lr（学习率）、epochs（训练的最大轮数）和goal（训练误差的目标值）。这个网络的输入层没有被定义，可能是...

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);% 归一化 p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); % 测试集 [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); hiddennum=10; % 网络参数 net=newff(p_train,t_train,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); %构建网络 net.trainParam.epochs=200; %迭代次数 net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.01; %目标精度 net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=1; %打开训练界面

这是一个使用 MATLAB 构建神经网络进行训练的代码片段。首先对训练数据和测试数据进行了归一化处理，然后构建了一个包含一个隐层的前馈神经网络，激活函数分别为 tanh 和 linear，使用的训练算法为 Levenberg-...

clc; clear; %数据划分 data1 = load('pulse.mat'); xy1 = data1; data2 = load('sin.mat'); xy2 = data2; data3 = load('step.mat'); xy3 = data3; xy=[xy1;xy2;xy3]; Y=xy(:,5); X=xy(:,1:4); Y=Y(1:7000)'; X=X(1:7000,:)' ; %神经网络的数据格式要求每列是一个样本，所以p和t在训练前要转置一下，即p=p';t=t' %神经网络创建 net=newff(minmax(X),[10,1],{'tansig' 'purelin','trainlm'}); % 传递函数TF % purelin： 线性传递函数。 % tansig ：正切S型传递函数。 net.trainParam.epochs = 3000; [net,tr]=train(net,X,Y); trainout=sim(net,X);%经BP得到的结果 %%附上训练数据响应以及测试数据BP的结果对比分析 %原始数据训练拟合结果 % figure; % t=1:1:length(Y) % plot(t,Y,'r',t,trainout,'*g'); % legend('原函数','训练拟合值');title('训练数据响应') % testX=testXY(:,1:4)'; % testY=testXY(:,5)'; % 测试数据 % test_trainout=sim(net,testX);%经BP得到的结果 % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,testY,'r',i,test_trainout,'g'); title('test data结果') %误差 % error=test_trainout-testY % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,error,'r'); axis([0 40 -0.2 0.2]); title('error') 优化上述代码，使其能在matlab正常运行

net = newff(minmax(X)', [10, 1], {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 3000; [net, tr] = train(net, train_X, train_Y); % 神经网络测试 trainout = sim(net, train_X); test_trainout ...

% 载入数据 data = xlsread('补偿.xlsx'); input = data(1:20, 7:12)'; % 输入数据 output = data(1:20, 2:4)'; % 输出数据 % 分割训练集和测试集 input_train = input(:, 1:15); output_train = output(:, 1:15); input_test = input(:, 5:20); output_test = output(:, 5:20); % 归一化数据 [input_train_norm, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_norm, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 构建BP神经网络 input_num = size(input_train_norm, 1); hidden_num = 10; output_num = size(output_train_norm, 1); net = newff(input_train_norm, output_train_norm, hidden_num, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); % 训练BP神经网络 net.trainParam.epochs = 2000; net.trainParam.lr = 0.0001; net.trainParam.goal = 0.001; net = train(net, input_train_norm, output_train_norm); % 测试BP神经网络 input_test_norm = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_norm = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_norm = sim(net, input_test_norm); output_pred = mapminmax('reverse', output_pred_norm, output_ps); % 可视化结果 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');样本编号帮我改为1到20

net = newff(input_train_norm, output_train_norm, hidden_num, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); % 训练BP神经网络 net.trainParam.epochs = 2000; net.trainParam.lr = 0.0001; net.trainParam.goal = 0....

P=[3.2 3.2 3 3.2 3.2 3.4 3.2 3 3.2 3.2 3.2 3.9 3.1 3.2; 9.6 10.3 9 10.3 10.1 10 9.6 9 9.6 9.2 9.5 9 9.5 9.7; 3.45 3.75 3.5 3.65 3.5 3.4 3.55 3.5 3.55 3.5 3.4 3.1 3.6 3.45; 2.15 2.2 2.2 2.2 2 2.15 2.14 2.1 2.1 2.1 2.15 2 2.1 2.15; 140 120 140 150 80 130 130 100 130 140 115 80 90 130; 2.8 3.4 3.5 2.8 1.5 3.2 3.5 1.8 3.5 2.5 2.8 2.2 2.7 4.6; 11 10.9 11.4 10.8 11.3 11.5 11.8 11.3 11.8 11 11.9 13 11.1 10.85; 50 70 50 80 50 60 65 40 65 50 50 50 70 70]; T=[2.24 2.33 2.24 2.32 2.2 2.27 2.2 2.26 2.2 2.24 2.24 2.2 2.2 2.35]; [p1,minp,maxp,t1,mint,maxt]=premnmx(P,T); %创建网络 net=newff(minmax(P),[8,6,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %设置训练次数 net.trainParam.epochs = 5000; %设置收敛误差 net.trainParam.goal=0.0000001; %训练网络 [net,tr]=train(net,p1,t1); TRAINLM, Epoch 0/5000, MSE 0.533351/1e-007, Gradient 18.9079/1e-010 TRAINLM, Epoch 24/5000, MSE 8.81926e-008/1e-007, Gradient 0.0022922/1e-010 TRAINLM, Performance goal met. %输入数据 a=[3.0;9.3;3.3;2.05;100;2.8;11.2;50]; %将输入数据归一化 a=premnmx(a); %放入到网络输出数据 b=sim(net,a); %将得到的数据反归一化得到预测数据 c=postmnmx(b,mint,maxt);

然后用newff函数构建了一个三层神经网络，其中输入层有8个神经元，隐藏层有6个神经元，输出层有1个神经元，激活函数分别为tansig和purelin；接着使用train函数对神经网络进行训练，训练次数为5000次，收敛误差为0....

res = xlsread('补偿.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 20), 2: 6)'; input=res((1: 20), 7: 12)'; output=res((1: 20), 2 :4)'; %载入输出数据 %% input_train = input(1:15); output_train =output(1:15); input_test = input(5:25); output_test =output(5:25); inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};W2 = net.lw{2,1}; B2 = net. b{2}; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.lr=0.0001; net.trainParam.goal=0.001; net=train(net,inputn,outputn);inputn,outputn inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=test_simu-output_test;figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/70,'bo-') hold on plot(test_simu/70,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码帮我修改一下更能体现BP补偿算法

net = newff(input_train_norm, output_train_norm, hidden_num, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); % 训练BP神经网络 net.trainParam.epochs = 2000; net.trainParam.lr = 0.0001; net.trainParam.goal = 0.001;...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); % temp = randperm(102); % input=res(temp(1: 80), 2: 6)'; input=res((1: 120), 2: 6)'; output=res((1: 120), 10 :11)'; input_train = input(1:80); output_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; hiddennum=10;outputnum=2; [inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1); net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm'); W1= net. iw{1, 1}; B1 = net.b{1}; W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.001; % 学习速率，这里设置为0.01 net.trainParam.goal=0.01; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test/100,'bo-') hold on plot(test_simu/101,'r*-') hold on % plot(error,'square','MarkerFaceColor','b') % legend('理论位姿','期望位姿','误差') legend('理论位姿','期望位姿') xlabel('数据组数') ylabel('样本值') % title('BP神经网络测试集的预测值与实际值对比图') an = mapminmax('reverse', an, outputps); output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果'); [c,l]=size(output_test);帮我绘制神经网络结构图中的输入层的神经元个数为3

在这个示例代码中，我们使用了feedforwardnet函数创建了一个前馈神经网络，并使用了tansig和purelin作为中间层和输出层的激活函数。然后使用view函数绘制了神经网络结构图，其中输入层神经元的个数为3，中间...

res = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx');input=res((1: 120), 2: 6)'; %载入输入数据 output=res((1: 120), 7 :9)'; %载入输出数据input_这段代码的预测结果为什么都是0train = input(1:80); outest_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); tput_train =output(1:80); input_test = input(80:100); output_test =output(80:100); %节点个数 inputnum=3; % 输入层节点数量 hiddennum=10;% 隐含层节点数量 outputnum=2; % 输出层节点数量[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);%归一化到[-1,1]之间，inputps用来作下一次同样的归一化 [outputn,outputps]=mapminmax(output_train,-1,1);net=newff(inputn,outputn,hiddennum,{'tansig','purelin'},'trainlm');% 建立模型，传递函数使用purelin，采用梯度下降法训练 W1= net. iw{1, 1};%输入层到中间层的权值 B1 = net.b{1};%中间各层神经元阈值 W2 = net.lw{2,1};%中间层到输出层的权值 B2 = net. b{2};%输出层各神经元阈值net.trainParam.epochs=15000; net.trainParam.lr=0.01; net.trainParam.goal=0.0001; net=train(net,inputn,outputn);inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test);error=test_simu-output_test; figure('units','normalized','position',[0.119 0.2 0.38 0.5]) plot(output_test,'bo-') hold on plot(test_simu,'r*-') hold on.an = mapminmax('reverse', an, outputps); % 将预测结果反归一化 output_test = mapminmax('reverse', output_test, outputps); % 将真实结果反归一化 figure; plot(output_test(1,:), 'b-o'); hold on; plot(an(1,:), 'r-*'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');

2. 使用训练好的模型对归一化后的数据进行预测，如下： predicted_output_normalized = sim(net, input_test_normalized); 3. 将预测结果反归一化，得到最终预测结果，如下： predicted_output = ...

close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 % P 为输入矢量 P=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,5.5,6,6.5,7,7.5,8,8.5,9,9.5,10;0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20;sin(0.8),sin(1.6),sin(2.4),sin(3.2),sin(4),sin(4.8),sin(5.6),sin(6.4),sin(7.2),sin(8),sin(8.8),sin(9.6),sin(10.4),sin(11.2),sin(12),sin(12.8),sin(13.6),sin(14.4),sin(15.2),sin(16),sin(16.8)]; % T 为目标矢量 T=[7.17,12.25,11.75,7.67,4.43,6.29,14.69,27.42,39.94,48.14,50.85,50.51,51.72,58.46,71.63,88.57,104.59,115.91,121.86,125.37,131.12;]; C=[0.5,4,7.5,17.5;1,8,15,35;sin(1.6),sin(7.2),sin(12.8),sin(28.8);]; T1=[12.25,39.94,88.57,371.2321;]; pause; clc net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'})% 创建一个新的前向神经网络 % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; pause clc % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T); pause clc 将其显示图像

plot(tr.epoch,tr.perf) xlabel('训练次数') ylabel('误差') title('训练误差曲线') pause clc % 对 BP 神经网络进行仿真 Y=sim(net,P) pause clc % 显示仿真结果 figure(2) plot(C(1,:),T1,'b+',C(1,:),Y,'r*') ...

Matlab newff

net = newff(input, output, hidden_nodes, {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm'); 其中，input和output分别是输入和输出的数据集，hidden_nodes是一个向量，指定每个隐藏层的节点数，{'tansig', 'purelin...

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BP神经网络的newff函数是MATLAB中的一个函数，用于创建一个新的前馈神经网络。该函数的语法如下： matlab net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) 其中，各参数的含义如下： - P：输入数据的矩阵，每...

% 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; % 载入输入数据 output = data((1:120), 7:9)'; % 载入输出数据 % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = net_pos(input_test_n); % 预测位置 ori_pred = net_ori(input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(2:3,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = net_pos(mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = net_ori(mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:), 'r*-'); legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');这段代码有误，修改一下给出我正确的代码

net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] =...
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C++标准程序库：权威指南

"《C++标准程式库》是一本关于C++标准程式库的经典书籍，由Nicolai M. Josuttis撰写，并由侯捷和孟岩翻译。这本书是C++程序员的自学教材和参考工具，详细介绍了C++ Standard Library的各种组件和功能。" 在C++编程中，标准程式库（C++ Standard Library）是一个至关重要的部分，它提供了一系列预先定义的类和函数，使开发者能够高效地编写代码。C++标准程式库包含了大量模板类和函数，如容器（containers）、迭代器（iterators）、算法（algorithms）和函数对象（function objects），以及I/O流（I/O streams）和异常处理等。 1. 容器（Containers）： - 标准模板库中的容器包括向量（vector）、列表（list）、映射（map）、集合（set）、无序映射（unordered_map）和无序集合（unordered_set）等。这些容器提供了动态存储数据的能力，并且提供了多种操作，如插入、删除、查找和遍历元素。 2. 迭代器（Iterators）： - 迭代器是访问容器内元素的一种抽象接口，类似于指针，但具有更丰富的操作。它们可以用来遍历容器的元素，进行读写操作，或者调用算法。 3. 算法（Algorithms）： - C++标准程式库提供了一组强大的算法，如排序（sort）、查找（find）、复制（copy）、合并（merge）等，可以应用于各种容器，极大地提高了代码的可重用性和效率。 4. 函数对象（Function Objects）： - 又称为仿函数（functors），它们是具有operator()方法的对象，可以用作函数调用。函数对象常用于算法中，例如比较操作或转换操作。 5. I/O流（I/O Streams）： - 标准程式库提供了输入/输出流的类，如iostream，允许程序与标准输入/输出设备（如键盘和显示器）以及其他文件进行交互。例如，cin和cout分别用于从标准输入读取和向标准输出写入。 6. 异常处理（Exception Handling）： - C++支持异常处理机制，通过throw和catch关键字，可以在遇到错误时抛出异常，然后在适当的地方捕获并处理异常，保证了程序的健壮性。 7. 其他组件： - 还包括智能指针（smart pointers）、内存管理（memory management）、数值计算（numerical computations）和本地化（localization）等功能。 《C++标准程式库》这本书详细讲解了这些内容，并提供了丰富的实例和注解，帮助读者深入理解并熟练使用C++标准程式库。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益匪浅，提升对C++编程的掌握程度。
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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
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Parallelization Techniques for Matlab Autocorrelation Function: Enhancing Efficiency in Big Data Analysis

# 1. Introduction to Matlab Autocorrelation Function The autocorrelation function is a vital analytical tool in time-domain signal processing, capable of measuring the similarity of a signal with itself at varying time lags. In Matlab, the autocorrelation function can be calculated using the `xcorr
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怎样使scanf函数和printf在同一行表示

在C语言中，`scanf` 和 `printf` 通常是分开使用的，因为它们的功能不同，一个负责从标准输入读取数据，另一个负责向标准输出显示信息。然而，如果你想要在一行代码中完成读取和打印，可以创建一个临时变量存储 `scanf` 的结果，并立即传递给 `printf`。但这种做法并不常见，因为它违反了代码的清晰性和可读性原则。 下面是一个简单的示例，展示了如何在一个表达式中使用 `scanf` 和 `printf`，但这并不是推荐的做法： ```c #include <stdio.h> int main() { int num; printf("请输入一个整数: ");
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Java解惑：奇数判断误区与改进方法

Java是一种广泛使用的高级编程语言，以其面向对象的设计理念和平台无关性著称。在本文档中，主要关注的是Java中的基础知识和解惑，特别是关于Java编程语言的一些核心概念和陷阱。 首先，文档提到的“表达式谜题”涉及到Java中的取余运算符（%）。在Java中，取余运算符用于计算两个数相除的余数。例如，`i % 2` 表达式用于检查一个整数`i`是否为奇数。然而，这里的误导在于，Java对`%`操作符的处理方式并不像常规数学那样，对于负数的奇偶性判断存在问题。由于Java的`%`操作符返回的是与左操作数符号相同的余数，当`i`为负奇数时，`i % 2`会得到-1而非1，导致`isOdd`方法错误地返回`false`。 为解决这个问题，文档建议修改`isOdd`方法，使其正确处理负数情况，如这样： ```java public static boolean isOdd(int i) { return i % 2 != 0; // 将1替换为0，改变比较条件 } ``` 或者使用位操作符AND（&）来实现，因为`i & 1`在二进制表示中，如果`i`的最后一位是1，则结果为非零，表明`i`是奇数： ```java public static boolean isOdd(int i) { return (i & 1) != 0; // 使用位操作符更简洁 } ``` 这些例子强调了在编写Java代码时，尤其是在处理数学运算和边界条件时，理解运算符的底层行为至关重要，尤其是在性能关键场景下，选择正确的算法和操作符能避免潜在的问题。 此外，文档还提到了另一个谜题，暗示了开发者在遇到类似问题时需要进行细致的测试，确保代码在各种输入情况下都能正确工作，包括负数、零和正数。这不仅有助于发现潜在的bug，也能提高代码的健壮性和可靠性。 这个文档旨在帮助Java学习者和开发者理解Java语言的一些基本特性，特别是关于取余运算符的行为和如何处理边缘情况，以及在性能敏感的场景下优化算法选择。通过解决这些问题，读者可以更好地掌握Java编程，并避免常见误区。
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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