np.diag(h_hat.flatten())

时间: 2024-05-28 12:11:11 浏览: 117
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SN-WRITE.rar_DIAGCMD.H_DIAG_NV_WRITE_F_DIAG_VERNO_F_SN_WRITE;_vi

这行代码使用了 NumPy 库的 diag 函数，它的功能是将一个一维数组转换成一个对角矩阵。具体来说，它会返回一个方阵，其中输入数组的元素被放置在对角线上，其余元素为零。 在这里，h_hat 是一个二维数组，我们先使用 flatten 函数将其转换成一维数组，然后再使用 diag 函数将这个一维数组转换成对角矩阵。最终的结果是一个与 h_hat 形状相同的对角矩阵，其中对角线上的元素就是 h_hat 中的元素。
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numpy.diag()函数用法

z = np.diag(a) 得到的z将是一个二维数组，其中a的元素位于主对角线上，其他位置为0： python z = [[0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 2, 0], [0, 0, 0, 3]] 如果我们有一个二维数组，如： ...
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dlg.rar_diag_vs2005_vs2005 win32

标题中的"dlg.rar_diag_vs2005_vs2005 win32"指的是一个使用Microsoft Visual Studio 2005开发的Win32应用程序，其中包含了一个对话框（dlg）相关的代码或资源。"dlg"通常在编程中代表Dialog Box，这是一种用户界面...

替代代码np.zeros((h_hat.size, h_hat.size)).fill(np.diag(h_hat.flatten()))

np.diag(h_hat.flatten()) * np.zeros((h_hat.size, h_hat.size)) 或者直接使用以下代码： np.diag(h_hat.flatten()) 因为对角矩阵只有对角线上有非零元素，其他位置都是0，所以直接用np.diag()...

替代代码np.diag(h_hat.flatten())

如果您想用NumPy实现与np.diag(h_hat.flatten())相同的功能，可以使用以下代码： np.zeros((h_hat.size, h_hat.size)).fill(np.diag(h_hat.flatten())) 这将创建一个大小为(h_hat.size, h_hat.size)的零...

select distinct a.EMPI_ID, a.PATIENT_NO, a.MR_NO, a.PAT_NAME, a.PAT_SEX, a.PAT_AGE, a.PAT_PHONE_NO, b.DIAG_RESULT, a.ADMIT_DATE, a.DISCHARGE_DEPT_NAME, a.ATTEND_DR from BASIC_INFORMATION a join PA_DIAG b on a.MZZY_SERIES_NO=b.MZZY_SERIES_NO join EXAM_DESC_RESULT_CODE c on a.MZZY_SERIES_NO=c.MZZY_SERIES_NO join DRUG_INFO d on a.MZZY_SERIES_NO=d.MZZY_SERIES_NO join EMR_CONTENT e on a.MZZY_SERIES_NO=e.MZZY_SERIES_NO JOIN TEST_INFO A17 ON a.MZZY_SERIES_NO = A17.MZZY_SERIES_NO where a.PAT_AGE>='18' and (to_char(a.ADMIT_DATE,'YYYY-MM-DD') >= '2021-01-01') AND (b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽癌%' or b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽恶性肿瘤%' or b.DIAG_CODE LIKE '%C11/900%') and d.DRUG_NAME not in (select DRUG_NAME FROM DRUG_INFO WHERE DRUG_NAME like '卡培他滨') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%HIV阳性%') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%充血性心力衰竭%') AND to_char(( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '中性粒细胞' AND A17.TEST_RESULT >= 1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血小板' AND A17.TEST_RESULT >= 100 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血红蛋白' AND A17.TEST_RESULT >= 9 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '丙氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '天门冬氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐清除率' AND A17.TEST_RESULT > 51 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐' AND A17.TEST_RESULT <=1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '凝血酶原时间' AND A17.TEST_RESULT <= 1.5 ))语句哪里有问题

JOIN PA_DIAG b ON a.MZZY_SERIES_NO = b.MZZY_SERIES_NO JOIN EXAM_DESC_RESULT_CODE c ON a.MZZY_SERIES_NO = c.MZZY_SERIES_NO JOIN DRUG_INFO d ON a.MZZY_SERIES_NO = d.MZZY_SERIES_NO JOIN EMR_CONTENT e...

import numpy as np# 提示用户输入关系矩阵n = int(input("请输入矩阵维度n："))print("请输入矩阵元素（以空格分隔，每行n个元素）：")matrix = []for i in range(n): row = input().split() matrix.append([int(x) for x in row])matrix = np.array(matrix)# 判断性质is_reflexive = np.all(np.diag(matrix))is_irreflexive = np.all(np.logical_not(np.diag(matrix)))is_symmetric = np.all(matrix == matrix.T)is_asymmetric = np.all(np.logical_not(matrix == matrix.T))is_transitive = np.all(np.logical_or(np.logical_not(matrix @ matrix == 0), np.diag(np.diag(matrix @ matrix))))# 输出结果if is_reflexive: print("该关系矩阵具有自反性。")if is_irreflexive: print("该关系矩阵具有反自反性。")if is_symmetric: print("该关系矩阵具有对称性。")if is_asymmetric: print("该关系矩阵具有非对称性。")if is_transitive: print("该关系矩阵具有传递性。")给我解释一下这段代码

这段代码是一个关系矩阵性质判断程序，主要包含以下几个步骤： 1. 提示用户输入矩阵的维度n，然后通过for循环和input函数读入n行n列的矩阵，并将其转化为numpy数组。 2. 判断矩阵是否具有自反性、反自反性、对称性...

翻译代码 P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0)

这段代码是利用Python的NumPy和CVXOPT库构建一个二次规划问题的矩阵形式，其中变量P为对角矩阵，q为向量，G和h为不等式约束矩阵和向量，A和b为等式约束矩阵和向量。具体来说，P的对角线上有两个向量b_real和d_real，...

解释代码： 2 * np.asarray([np.sum(np.log(np.diag(params.scale_inv_chole_[:,:,i]))) for i in range(self.n_components)])

- np.sum(np.log(np.diag(...))) 表示求该矩阵对角线上所有元素的对数之和。 - np.asarray([... for i in range(self.n_components)]) 表示将循环计算的结果转化为 Numpy 数组。 - 最终结果 2 * np.asarray([.....

优化：import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y def filter_wav_file(in_file: str, out_file: str, filter_...

D = np.diag(np.diag(A))

其中，A 是一个矩阵，np.diag(A) 返回矩阵 A 的对角线元素构成的一维数组，再次调用 np.diag() 并传入这个一维数组作为参数，就可以得到一个以这些元素为对角线元素的矩阵。最终，将这个矩阵赋值给变量 D，即完成了...

def Frequency_Weighted_Intersection_over_Union(self): """ FWIoU，频权交并比:为MIoU的一种提升，这种方法根据每个类出现的频率为其设置权重。 FWIOU = [(TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)] *[TP / (TP + FP + FN)] """ freq = np.sum(self.confusion_matrix, axis=1) / np.sum(self.confusion_matrix) iu = np.diag(self.confusion_matrix) / ( np.sum(self.confusion_matrix, axis=1) + np.sum(self.confusion_matrix, axis=0) - np.diag(self.confusion_matrix)) FWIoU = (freq[freq > 0] * iu[freq > 0]).sum() return FWIoU def addBatch(self, imgPredict, imgLabel): assert imgPredict.shape == imgLabel.shape self.confusionMatrix += self.genConfusionMatrix(imgPredict, imgLabel) # 得到混淆矩阵 return self.confusionMatrix def reset(self): self.confusionMatrix = np.zeros((self.numClass, self.numClass))

这是一个用于计算分割模型性能的评估指标函数。其中，函数Frequency_Weighted_Intersection_over_Union是计算频权交并比的函数，该指标是平均交并比的加权平均，其中每个类别的权重由其在数据集中的出现频率决定。...

np.diag_indices使得报错 index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

np.diag_indices() 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成指定大小二维数组对角线元素的行索引和列索引。当你遇到 "index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0" 的错误提示，这通常意味着你在尝试创建一个零维...

return np.diag(hist) / np.maximum((hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)), 1)

6. np.diag(hist) / np.maximum((hist.sum(1) + hist.sum(0) - np.diag(hist)), 1) 将对角线元素除以分母，得到每个实际类别的准确率。 7. 最后，将每个实际类别的准确率相加并除以类别数，得到平均准确率。 这段...

import numpy as np import tensorflow as tf from SpectralLayer import Spectral mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 flat_train = np.reshape(x_train, [x_train.shape[0], 28*28]) flat_test = np.reshape(x_test, [x_test.shape[0], 28*28]) model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(28*28), dtype='float32')) model.add(Spectral(2000, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, diag_regularizer='l1', use_bias=False, activation='tanh')) model.add(Spectral(10, is_base_trainable=True, is_diag_trainable=True, use_bias=False, activation='softmax')) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.003) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() epochs = 10 history = model.fit(flat_train, y_train, batch_size=1000, epochs=epochs) print('Evaluating on test set...') testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000) eig_number = model.layers[0].diag.numpy().shape[0] + 10 print('Trim Neurons based on eigenvalue ranking...') cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] · for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个使用Spectral Layer的神经网络模型对MNIST数据集进行训练和评估的示例。首先，代码加载了MNIST数据集，并将像素值归一化到0到1之间。然后，代码定义了一个包含两个Spectral层的Sequential模型。...

翻译代码import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers solvers.options['show_progress'] = False # 市场出清，考虑网络阻塞 def market_clearing(alpha): # 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([15.0, 18.0]) b_real = np.array([0.01, 0.008]) # 需求曲线的截距和斜率 c_real = np.array([40.0, 40.0]) * -1 d_real = np.array([0.08, 0.06]) # 机组功率上下限 p_min = np.array([0.0, 0.0]) p_max = np.array([500.0, 500.0]) # 负荷需求上下限 q_min = np.zeros(2) q_max = np.array([500.0, 666.666666666667]) J_g = ([[-0.333333333333333, -0.333333333333333, -0.666666666666667], [0.333333333333334, -0.666666666666667, -0.333333333333333], [0, 0, 0]]) J = np.array([[-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, -0.333333333333334], [-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, 0.666666666666667], [-0.666666666666667, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333]]) J_max = np.array([25.0, 1000.0, 1000.0, 25.0, 1000.0, 1000.0]) P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0) sv = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) miu1 = sv['z'][0:3] miu2 = sv['z'][3:6] nodal_price = (np.ones((3, 1)) * sv['y'][0] - np.dot(J_g, miu1 - miu2)).squeeze() nodal_price_g = np.array([nodal_price[0], nodal_price[2]]) mc_amount = np.array(sv['x'][:2]).squeeze() cost_real = 0.5 * b_real * mc_amount ** 2 + a_real * mc_amount cost_declare = mc_amount * np.transpose(nodal_price_g) profit = cost_declare - cost_real return nodal_price_g, profit if __name__ == '__main__': alpha = np.array([20.29, 22.98]) print(market_clearing(alpha))

代码中使用了cvxopt库中的qp函数，通过定义P、q、G、h、A和b等矩阵，来求解最优化问题，得到了供给量和需求量的均衡点。最后，通过计算市场价格和成本等，得到了节点价格和利润的结果，并将其返回。 在主函数中，...

invDE = np.mat(np.diag(np.power(DE, -1)))

# As an AI language model, I cannot see the definition of 'DE' in the context of the code snippet provided. Please provide more context or variable definition to help me provide an accurate response.

cut = [0.0, 0.001, 0.01, 0.1, 1] for c in cut: zero_out = 0 for z in range(0, len(model.layers) - 1): # put to zero eigenvalues that are below threshold diag_out = model.layers[z].diag.numpy() diag_out[abs(diag_out) < c] = 0 model.layers[z].diag = tf.Variable(diag_out) zero_out = zero_out + np.count_nonzero(diag_out == 0) model.compile(optimizer=opt, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) testacc = model.evaluate(flat_test, y_test, batch_size=1000, verbose=0) trainacc = model.evaluate(flat_train, y_train, batch_size=1000, verbose=0) print('Test Acc:', testacc[1], 'Train Acc:', trainacc[1], 'Active Neurons:', 2000-zero_out)

这段代码是一个循环，用于尝试不同的剪枝阈值来减小神经元的数量。具体来说，对于给定的剪枝阈值cut，它会迭代模型的每个层，将低于该阈值的特征值置零。然后重新编译模型，并评估在训练集和测试集上的准确率。...

np.diag(-np.ones(4))

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def _move(pars, sigpars, all_pars, prng): """ Adaptive move """ nu = np.unique(all_pars[:, 0]).size npars = pars.size # Accumulate at least as many *accepted* moves as the # elements of the covariance matrix before computing it. if nu > npars*(npars + 1.)/2.: eps = 0.01 diag = np.diag((sigpars*eps)**2) cov = 2.38**2/npars*(np.cov(all_pars.T) + diag) pars = prng.multivariate_normal(pars, cov) else: pars = prng.normal(pars, sigpars) return pars

这段代码是实现了自适应步长的Metropolis-Hastings(MH)算法中的移动步骤。在MH算法中，通过接受或拒绝一些随机选择的移动，来生成目标分布(通常是后验分布)的样本。在移动步骤中，它根据过去的采样结果，自适应地...

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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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R语言与GoogleVIS包：打造数据可视化高级图表

![R语言与GoogleVIS包：打造数据可视化高级图表](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20230216160916/Screenshot-2023-02-16-160901.jpg) # 1. R语言与GoogleVIS包概述 ## 1.1 R语言简介 R语言作为一款免费且功能强大的统计分析工具，已经成为数据科学领域中的主要语言之一。它不仅能够实现各种复杂的数据分析操作，同时，R语言的社区支持与开源特性，让它在快速迭代和自定义需求方面表现突出。 ## 1.2 GoogleVIS包的介绍 GoogleVIS包是R语言
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在三级客户支持体系中，服务台工程师是如何处理日常问题并与其他层次协作以确保IT服务质量和连续性的？

在ITSS认证的三级客户支持体系中，服务台工程师扮演着至关重要的角色，他们负责接收和记录客户问题，并提供初步的解决方案和响应。日常工作中，服务台工程师通常需要执行以下任务： 参考资源链接：[ITSS认证：三级客户支持体系详解与项目经理角色](https://wenku.csdn.net/doc/7yvmbjk863?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 问题记录：首先，服务台工程师需要详细记录客户提出的所有问题，确保问题描述清晰完整，并将相关信息录入IT服务管理系统中。 2. 问题分类：根据问题的性质和紧急程度，服务台工程师对问题进行分类，决定是立即解决还是转交给二线专
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蓝桥杯Python试题解析与答案题库

资源摘要信息:"蓝桥杯Python试题题库及答案解析是面向参加蓝桥杯Python竞赛的学生和Python学习者的一套学习资料。蓝桥杯Python竞赛是一项全国性的计算机专业竞赛，旨在选拔和培养计算机科学与技术领域的优秀人才。作为Python方向的比赛，它不仅考察参赛者的基础编程能力，还包括算法、数据结构、逻辑思维以及软件开发的实际应用能力。因此，这份题库及答案解析是竞赛准备的重要资源，涵盖了各种类型的题目和详细的解题思路。" 知识点详细说明： 1. 蓝桥杯竞赛概述： - 蓝桥杯竞赛分为多个组别，Python是其中一个热门的比赛组别。 - 竞赛每年举办一次，主要面向高校学生和部分社会人士。 - 蓝桥杯竞赛以提高人才素质和促进软件产业发展为宗旨，通过举办比赛选拔优秀的计算机人才。 2. Python编程语言特性： - Python是一种解释型、面向对象、具有动态语义的高级编程语言。 - 它以简洁明了的语法和强大的库支持著称，非常适合初学者快速上手。 - Python广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫、Web开发等多个领域。 3. 竞赛题目类型： - 编程题目：要求参赛者利用Python编程解决问题，可能涉及算法设计、数据结构的运用等。 - 思维题目：这类题目考查参赛者的逻辑思维能力和问题分析能力，不一定需要编写代码，但需要给出解题思路。 - 实际应用题目：模拟实际开发场景，考察参赛者如何将Python知识应用于实际问题的解决。 4. 答案解析的作用： - 答案解析为参赛者提供了正确解题的思路和方法，有助于加深理解。 - 通过解析，参赛者能够学习到高效、优雅的解题技巧和编程习惯。 - 解析还能帮助参赛者发现自己的知识盲点和思维误区，以便在未来的练习中着重改进。 5. 竞赛准备策略： - 系统学习Python基础，包括数据类型、控制结构、函数、模块等。 - 熟悉常见算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树、图等。 - 定期进行编程练习，包括历届蓝桥杯Python赛题和类似难度的题目。 - 参与讨论和交流，与他人合作解决问题可以提高解题效率和深度。 6. 资源获取与利用： - 从可靠的渠道获取竞赛相关的学习资源，如官方发布的样题、往届题库等。 - 对资源进行分类整理，按照难易程度、知识点分布进行有序学习。 - 结合题库进行模拟测试，检验学习成果，调整学习策略。 7. 关键技术点： - 对于Python竞赛而言，理解编程语言的核心概念是基础。 - 掌握Python标准库中的常用模块，如collections、itertools、math等。 - 学会运用Python进行文件操作、数据处理、网络编程等实际操作。 8. 考试注意事项： - 理解题目的要求，明确解题的目标和限制条件。 - 注意代码的可读性和注释的书写，提高代码的维护性和可测试性。 - 遵守时间限制，合理分配时间给不同难度级别的题目。 - 在练习过程中模拟真实考试环境，调整心态，减少考试焦虑。 通过上述知识点的详细了解，参赛者可以对蓝桥杯Python试题题库及答案解析有一个全面的认识，从而在竞赛中发挥出自己的最佳水平。