解释下面代码if (ni==0) { for (i=0;i<4;i++) { for (j=0;j<3;j++) { if(s[i][j]==s[i][j+1]){ return; } } } for (j=0;j<4;j++) { for (i=0;i<3;i++) { //判断左右有无相同数抵消 if(s[i][j]==s[i+1][j]){ return; } } } QMessageBox::about(this,"游戏失败","分数为:"+QString::number(score)+" "); if (score > highScore) { QMessageBox::information(this, "新纪录", "恭喜您创造了新纪录!"); highScore = score; settings.setValue("highScore", highScore); qDebug() << "最高分值已经更新为:" << highScore; } return; } if(score >= 2048){ QMessageBox::about(this,"游戏成功","分数为:2048 "); if (score > highScore) { QMessageBox::information(this, "新纪录", "恭喜您创造了新纪录!"); highScore = 2048; settings.setValue("highScore", highScore); qDebug() << "最高分值已经更新为:" << highScore; } return; }

时间: 2024-02-14 15:19:19 浏览: 48
这段代码是在2048游戏中判断游戏是否结束的函数。如果当前棋盘上没有空格子,即ni等于0,那么就会判断棋盘上是否还有可以合并的相邻的方块。如果没有,就会弹出一个消息框提示游戏失败,并根据当前得分是否超过历史最高分来更新最高分。 如果当前得分已经达到2048分,那么就会弹出一个消息框提示游戏成功,并根据当前得分是否超过历史最高分来更新最高分。 这个函数的作用是在游戏进行过程中判断游戏是否结束,如果结束了就弹出相应的提示框,并更新历史最高分。
相关问题

void MainWindow::myRand(){ int i=0,j=0; //找出格子 struct Ns n[16]; int ni=0; for (i=0;i<4;i++) { for (j=0;j<4;j++) { if(s[i][j]==0){ n[ni].i=i; n[ni].j=j; ni++; } } } //判断游戏是否结束 if (ni==0) { //没有空的格子 for (i=0;i<4;i++) { for (j=0;j<3;j++) { //判断上下有无相同数抵消 if(s[i][j]==s[i][j+1]){ return; } } } for (j=0;j<4;j++) { for (i=0;i<3;i++) { //判断左右有无相同数抵消 if(s[i][j]==s[i+1][j]){ return; } } } QMessageBox::about(this,"游戏失败","分数为:"+QString::number(score)+" "); if (score > highScore) { QMessageBox::information(this, "新纪录", "恭喜您创造了新纪录!"); highScore = score; settings.setValue("highScore", highScore); qDebug() << "最高分值已经更新为:" << highScore; } return; } if(score >= 2048){ QMessageBox::about(this,"游戏成功","分数为:2048 "); if (score > highScore) { QMessageBox::information(this, "新纪录", "恭喜您创造了新纪录!"); highScore = 2048; settings.setValue("highScore", highScore); qDebug() << "最高分值已经更新为:" << highScore; } return; }代码解释

这是一个2048游戏的主窗口类MainWindow中的一个名为myRand的函数。该函数的作用是生成一个随机数,并将该随机数放置在2048游戏的一个空格子中。 函数首先定义了两个整型变量i和j,并且定义了一个结构体Ns数组n,该结构体包含了i和j两个整型变量。然后在两个for循环中找出所有空的格子,并把它们的位置存储在结构体数组n中。 接下来,函数会判断游戏是否结束。如果没有空的格子,函数会遍历所有的格子,判断上下和左右是否有相邻的格子的数值相同,如果有相同的数值,游戏还没有结束,函数就直接返回。如果游戏结束了,函数会弹出一个QMessageBox提示游戏失败,并显示当前的分数。如果当前分数高于历史最高分,会弹出另一个QMessageBox提示创造了新纪录,并更新历史最高分。 如果游戏没有结束,函数会继续执行。如果当前分数已经达到2048分,函数会弹出一个QMessageBox提示游戏成功,并显示分数为2048。如果当前分数高于历史最高分,同样会弹出另一个QMessageBox提示创造了新纪录,并更新历史最高分。 最后,函数会返回。

这段matlab代码有什么问题:for i=1:n if (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<round(R/7)) Sensors(i).region==1; %节点位于区域1 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<2*round(R/7)) Sensors(i).region==2; %节点位于区域2 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<3*round(R/7)) Sensors(i).region==3; %节点位于区域3 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<4*round(R/7)) Sensors(i).region==4; %节点位于区域4 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<5*round(R/7)) Sensors(i).region==5; %节点位于区域5 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<6*round(R/7)) Sensors(i).region==6; %节点位于区域6 else Sensors(i).region==7; %节点位于区域7 end end % 定义节点数目Ni变量 Ni = zeros(1, 7); for i=1:n for j = 1:7 if inpolygon(Sensors(i).xd, Sensors(i).yd, x(j)+[1,-1,-1,1]*r(j), y(j)+[1,1,-1,-1]*r(j)) % x(j)+[1,-1,-1,1]*r(j) 和 y(j)+[1,1,-1,-1]*r(j) 表示以 (x(j), y(j)) 为中心,半径为 r(j) 的圆的四个顶点的坐标 %其中 [1,-1,-1,1] 和 [1,1,-1,-1] 分别表示四个顶点的 x 坐标和 y 坐标 %inpolygon 函数会返回一个布尔值,表示传感器位置是否在多边形内 %如果返回值为 true,说明该传感器在多边形内;反之则在多边形外 Ni(j) = Ni(j) + 1; % 统计从1到7,每个圆环内的节点数 break; end end end % 输出每个环中的节点数目 for j = 1:7 fprintf('第%d个环中有%d个节点\n', j, Ni(j)); end

这段Matlab代码中存在一个问题,即在节点所在区域的判断中,使用了==而不是=对Sensors(i).region进行赋值。因此,程序不会将节点区域赋值给Sensors(i).region,而是始终保持其默认值。应该将==替换为=,如下所示: ``` for i=1:n if (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<round(R/7)) Sensors(i).region=1; %节点位于区域1 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<2*round(R/7)) Sensors(i).region=2; %节点位于区域2 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<3*round(R/7)) Sensors(i).region=3; %节点位于区域3 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<4*round(R/7)) Sensors(i).region=4; %节点位于区域4 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<5*round(R/7)) Sensors(i).region=5; %节点位于区域5 elseif (Dis(i)>0)&& (Dis(i)<6*round(R/7)) Sensors(i).region=6; %节点位于区域6 else Sensors(i).region=7; %节点位于区域7 end end ``` 此外,代码中的注释应该更加清晰明了,方便他人理解。
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clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end利用上述代码构建一个新的代码,实现BER绘图,使其分别绘制两幅BER图,分别为有噪声和无噪声时,bits-option三种情况的BER

clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????,1:??????,2:?????? hoise_option=1; 8% 0:??????,1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

import numpy as np def loaddata(): X = np.array([[1,'S'],[1,'M'],[1,'M'],[1,'S'], [1, 'S'], [2, 'S'], [2, 'M'], [2, 'M'], [2, 'L'], [2, 'L'], [3, 'L'], [3, 'M'], [3, 'M'], [3, 'L'], [3, 'L']]) y = np.array([-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1]) return X, y def Train(trainset,train_labels): m = trainset.shape[0] n = trainset.shape[1] prior_probability = {}# 先验概率 key是类别值,value是类别的概率值 conditional_probability ={}# 条件概率 key的构造:类别,特征,特征值 #类别的可能取值 labels = set(train_labels) # 计算先验概率(此时没有除以总数据量m) for label in labels: prior_probability[label] = len(train_labels[train_labels == label])+1 #计算条件概率 for i in range(m): for j in range(n): # key的构造:类别,特征,特征值 #补充计算条件概率的代码-1; key = str(train_labels[i])+','+str(j)+','+str(trainset[i][j]) conditional_probability[key] = (conditional_probability[key]+1 if (key in conditional_probability) else 1) conditional_probability_final = {} for key in conditional_probability: #补充计算条件概率的代码-2; label = key.split(',')[0] conditional_probability[key]+=1 key1 = int(key.split(',')[1]) Ni = len(set(trainset[:,key1])) conditional_probability_final[key] =conditional_probability[key]/(prior_probability[int(label)]+Ni) # 最终的先验概率(此时除以总数据量m) for label in labels: prior_probability[label] = prior_probability[label]/ (m+len(labels)) return prior_probability,conditional_probability_final,labels def predict(data): result={} for label in train_labels_set: temp=1.0 #补充预测代码; print('result=',result) #排序返回标签值 result[label] = temp*prior_probability[label] for i in range (len(data)): key = str(label)+ ','+str(i)+','+str(data[i]) result[label]*=conditional_probability_final[key] print('result=',result) #排序返回标签值 return sorted(result.items(), key=lambda x: x[1],reverse=True)[0][0] X,y = loaddata() prior_probability,conditional_probability,train_labels_set = Train(X,y) r_label = predict([2,'S']) print(' r_label =', r_label)运行次python代码

Algorithm 1: The online LyDROO algorithm for solving (P1). input : Parameters V , {γi, ci}Ni=1, K, training interval δT , Mt update interval δM ; output: Control actions 􏰕xt,yt􏰖Kt=1; 1 Initialize the DNN with random parameters θ1 and empty replay memory, M1 ← 2N; 2 Empty initial data queue Qi(1) = 0 and energy queue Yi(1) = 0, for i = 1,··· ,N; 3 fort=1,2,...,Kdo 4 Observe the input ξt = 􏰕ht, Qi(t), Yi(t)􏰖Ni=1 and update Mt using (8) if mod (t, δM ) = 0; 5 Generate a relaxed offloading action xˆt = Πθt 􏰅ξt􏰆 with the DNN; 6 Quantize xˆt into Mt binary actions 􏰕xti|i = 1, · · · , Mt􏰖 using the NOP method; 7 Compute G􏰅xti,ξt􏰆 by optimizing resource allocation yit in (P2) for each xti; 8 Select the best solution xt = arg max G 􏰅xti , ξt 􏰆 and execute the joint action 􏰅xt , yt 􏰆; { x ti } 9 Update the replay memory by adding (ξt,xt); 10 if mod (t, δT ) = 0 then 11 Uniformly sample a batch of data set {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St } from the memory; 12 Train the DNN with {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St} and update θt using the Adam algorithm; 13 end 14 t ← t + 1; 15 Update {Qi(t),Yi(t)}N based on 􏰅xt−1,yt−1􏰆 and data arrival observation 􏰙At−1􏰚N using (5) and (7). i=1 i i=1 16 end With the above actor-critic-update loop, the DNN consistently learns from the best and most recent state-action pairs, leading to a better policy πθt that gradually approximates the optimal mapping to solve (P3). We summarize the pseudo-code of LyDROO in Algorithm 1, where the major computational complexity is in line 7 that computes G􏰅xti,ξt􏰆 by solving the optimal resource allocation problems. This in fact indicates that the proposed LyDROO algorithm can be extended to solve (P1) when considering a general non-decreasing concave utility U (rit) in the objective, because the per-frame resource allocation problem to compute G􏰅xti,ξt􏰆 is a convex problem that can be efficiently solved, where the detailed analysis is omitted. In the next subsection, we propose a low-complexity algorithm to obtain G 􏰅xti, ξt􏰆. B. Low-complexity Algorithm for Optimal Resource Allocation Given the value of xt in (P2), we denote the index set of users with xti = 1 as Mt1, and the complementary user set as Mt0. For simplicity of exposition, we drop the superscript t and express the optimal resource allocation problem that computes G 􏰅xt, ξt􏰆 as following (P4) : maximize 􏰀j∈M0 􏰕ajfj/φ − Yj(t)κfj3􏰖 + 􏰀i∈M1 {airi,O − Yi(t)ei,O} (28a) τ,f,eO,rO 17 ,建立了什么模型

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### LabelMe 中文版在 Ubuntu 上的安装 对于希望在 Ubuntu 系统上安装 LabelMe 并使用其中文界面的用户来说,可以按照如下方式进行操作: #### 安装依赖库 为了确保 LabelMe 能够正常运行,在开始之前需确认已安装必要的 Python 库以及 PyQt5 和 Pillow。 如果尚未安装 `pyqt5` 可通过以下命令完成安装: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pyqt5 ``` 同样地,如果没有安装 `Pillow` 图像处理库,则可以通过 pip 工具来安装
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全新免费HTML5商业网站模板发布

根据提供的文件信息,我们可以提炼出以下IT相关知识点: ### HTML5 和 CSS3 标准 HTML5是最新版本的超文本标记语言(HTML),它为网页提供了更多的元素和属性,增强了网页的表现力和功能。HTML5支持更丰富的多媒体内容,例如音视频,并引入了离线存储、地理定位等新功能。它还定义了与浏览器的交互方式,使得开发者可以更轻松地创建交互式网页应用。 CSS3是层叠样式表(CSS)的最新版本,它在之前的版本基础上,增加了许多新的选择器、属性和功能,例如圆角、阴影、渐变等视觉效果。CSS3使得网页设计师可以更方便地实现复杂的动画和布局,同时还能保持网站的响应式设计和高性能。 ### W3C 标准 W3C(World Wide Web Consortium)是一个制定国际互联网标准的组织,其目的是保证网络的长期发展和应用。W3C制定的标准包括HTML、CSS、SVG等,确保网页内容可以在不同的浏览器上以一致的方式呈现,无论是在电脑、手机还是其他设备上。W3C还对网页的可访问性、国际化和辅助功能提出了明确的要求。 ### 跨浏览器支持 跨浏览器支持是指网页在不同的浏览器(如Chrome、Firefox、Safari、Internet Explorer等)上都能正常工作,具有相同的视觉效果和功能。在网页设计时,考虑到浏览器的兼容性问题是非常重要的,因为不同的浏览器可能会以不同的方式解析HTML和CSS代码。为了解决这些问题,开发者通常会使用一些技巧来确保网页的兼容性,例如使用条件注释、浏览器检测、polyfills等。 ### 视频整合 随着网络技术的发展,现代网页越来越多地整合视频内容。HTML5中引入了`<video>`标签,使得网页可以直接嵌入视频,而不需要额外的插件。与YouTube和Vimeo等视频服务的整合,允许网站从这些平台嵌入视频或创建视频播放器,从而为用户提供更加丰富的内容体验。 ### 网站模板和官网模板 网站模板是一种预先设计好的网页布局,它包括了网页的HTML结构和CSS样式。使用网站模板可以快速地搭建起一个功能完整的网站,而无需从头开始编写代码。这对于非专业的网站开发人员或需要快速上线的商业项目来说,是一个非常实用的工具。 官网模板特指那些为公司或个人的官方网站设计的模板,它通常会有一个更为专业和一致的品牌形象,包含多个页面,如首页、服务页、产品页、关于我们、联系方式等。这类模板不仅外观吸引人,而且考虑到用户体验和SEO(搜索引擎优化)等因素。 ### 网站模板文件结构 在提供的文件名列表中,我们可以看到一个典型的网站模板结构: - **index.html**: 这是网站的首页文件,通常是用户访问网站时看到的第一个页面。 - **services.html**: 此页面可能会列出公司提供的服务或产品功能介绍。 - **products.html**: 这个页面用于展示公司的产品或服务的详细信息。 - **about.html**: 关于页面,介绍公司的背景、团队成员或历史等信息。 - **contacts.html**: 联系页面,提供用户与公司交流的方式,如电子邮件、电话、联系表单等。 - **css**: 这个文件夹包含网站的所有CSS样式文件,控制着网站的布局、颜色和字体等。 - **images**: 此文件夹存放网站中使用的图片资源。 - **js**: 这个文件夹包含所有JavaScript文件,这些文件用于实现网站的交互功能,如动画、表单验证等。 通过上述文件结构,开发者可以快速部署和自定义一个功能齐全的网站。对于技术人员来说,了解这些文件的作用和它们如何协同工作,是构建和维护网站的基础知识。对于非技术人员,了解这些概念有助于更好地与网页开发人员沟通,确保网站的设计和功能符合业务需求。