class DEA { private: vector<vector<double>> inputs; // 输入变量 vector<vector<double>> outputs; // 输出变量 vector<double> weights; // 权重 int n; // 数据点数量 int m; // 变量数量 public: DEA(vector<vector<double>> inputs_, vector<vector<double>> outputs_) { inputs = inputs_; outputs = outputs_; n = inputs.size(); m = inputs[0].size() + outputs[0].size(); weights.resize(n); } // 计算距离,确保距离不越界 double distance(vector<double> x, vector<double> y) { double d = 0.0; for (int i = 0; i < m; i++) { d += pow(x[i] - y[i], 2); } return sqrt(d) + 1e-6; // 避免距离为0 } // 计算相对效率 double efficiency(vector<double> x) { double numerator = 0.0; double denominator = 0.0; for (int i = 0; i < n; i++) { double d = distance(x, inputs[i]); numerator += weights[i] * outputs[i][0] / d; denominator += weights[i] / d; } return numerator / denominator; } // 计算权重 void calculateWeights() { for (int i = 0; i < n; i++) { double numerator = 0.0; double denominator = 0.0; for (int j = 0; j < n; j++) { double d = distance(inputs[i], inputs[j]); numerator += outputs[j][0] * d; denominator += d; } weights[i] = numerator / denominator; } } // 返回权重 vector<double> getWeights() { return weights; } }; 什么方法计算的DEA

时间: 2024-02-14 14:36:02 浏览: 27
这是一个基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的类,可以计算相对效率和权重。其中,相对效率是指通过比较不同输入输出变量组合下的效率,得出某个组合与其他组合的相对效率值;权重是指通过计算输入输出变量间的距离和效率,得出每个数据点的权重值。在该类中,计算距离采用欧几里得距离公式,计算相对效率和权重的具体方法分别为efficiency和calculateWeights。
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template <typename T, typename U> static void convert(const std::vector<std::vector<T>>& inputs, std::vector<std::vector<U>>* outputs) { outputs->reserve(inputs.size()); std::transform(inputs.begin(), inputs.end(), outputs->begin(), [](const std::vector<T>& p, std::vector<U>* q) { return convert(p, q); }); }檢查一下

这段代码定义了一个静态函数 `convert`,接受两个模板参数 `T` 和 `U`,以及两个参数 `inputs` 和 `outputs`。其中,`inputs` 是一个二维向量,存储了类型为 `T` 的数据,`outputs` 是一个指向类型为 `std::vector<std::vector<U>>>` 的指针,表示输出的二维向量,存储了类型为 `U` 的数据。 函数的实现过程中,首先使用 `reserve` 函数为输出向量 `outputs` 分配空间,大小为 `inputs.size()`。然后使用 `std::transform` 函数对 `inputs` 中的每个向量进行转换,并将转换结果存储到 `outputs` 中。其中,`std::transform` 函数的第一个参数是输入向量的起始迭代器,第二个参数是输入向量的终止迭代器,第三个参数是输出向量的起始迭代器,第四个参数是一个 lambda 表达式,用于将输入向量中的每个元素转换成输出向量中的元素。这个 lambda 表达式使用了递归调用 `convert` 函数的方式,将输入向量中的每个元素转换成了输出向量中的元素。 需要注意的是,这段代码中的 `outputs->begin()` 调用可能会导致未定义的行为,因为在调用 `outputs->reserve` 函数之后,`outputs` 的大小仍为 0,因此 `outputs->begin()` 会返回一个无效的迭代器。正确的做法是使用 `std::back_inserter` 或 `std::inserter` 等函数来插入新的元素。

怎么理解std::vector<cv::Mat> inputs{matRGBScaled}

这段代码是使用C++中的标准库std::vector来创建一个向量(vector)对象,并初始化它的元素为一个cv::Mat对象。 具体地说,std::vector<cv::Mat> inputs表示创建了一个名为inputs的向量,其中的元素类型为cv::Mat,即OpenCV库中的图像矩阵类型。 初始化部分{matRGBScaled}表示向inputs中添加了一个元素,该元素的值为matRGBScaled。在这里,matRGBScaled是一个cv::Mat对象,可能是一个已经加载或创建的图像矩阵。 这样的初始化方式允许你在创建vector对象时直接指定初始元素,而不需要单独调用push_back()等函数添加元素。 需要注意的是,std::vector是一个动态数组,可以存储多个元素,并且具有自动调整大小的功能。因此,你可以在inputs中添加更多的cv::Mat对象,以便处理多个图像矩阵。

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from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import logging app = Flask(name) logging.basicConfig(level=logging.INFO) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) model.eval() @app.route('/classify', methods=['POST']) def classify(): try: text = request.json['text'] inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits probabilities = torch.softmax(logits, dim=1) predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'result': result}) except Exception as e: logging.error(f'Error: {e}') return jsonify({'error': str(e)}) if name == 'main': app.run()这个是我的py代码,同一文件夹下,有一个html代码,叫做classify.html,代码如下:<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BERT文本分类</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; } h1 { text-align: center; } form { margin: 0 auto; width: 50%; text-align: center; } label { display: block; margin-top: 20px; } input[type="text"] { width: 100%; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; } input[type="submit"] { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; } input[type="submit"]:hover { background-color: #45a049; } #result { margin-top: 20px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; background-color: #f2f2f2; } </style> </head> <body> BERT文本分类 <form> <label for="text">请输入文本:</label> <input type="text" id="text" name="text"> <input type="submit" value="提交"> </form> <script> const form = document.querySelector('form'); const resultDiv = document.querySelector('#result'); form.addEventListener('submit', (event) => { event.preventDefault(); const text = document.querySelector('#text').value; fetch('/classify', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({text: text}) }) .then(response => response.json()) .then(data => { resultDiv.innerHTML = 分类结果:${data.result}; }) .catch(error => { resultDiv.innerHTML = 出错了:${error.message}; }); }); </script> </body> </html>,请问为什么打开后有问题呢,帮我解决一下,优化下代码

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