E:\新建文件夹\vscode\wkj\ssm\ssm\system\web\resource\lib\layer\laydate-v1.1.zip: invalid CEN header (bad entry name or comment)

时间: 2024-04-28 11:18:22 浏览: 121
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asp.net初步介绍

E:\新建文件夹\vscode\wkj\ssm\ssm\system\web\resource\lib\layer\laydate-v1.1.zip: invalid CEN header (bad entry name or comment) 是一个错误提示，表示压缩文件的中央目录头部（CEN header）存在问题，可能是由于条目名称或注释不正确导致的。这个错误通常发生在解压缩或读取压缩文件时。 为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤： 1. 确认压缩文件是否完整：检查压缩文件是否完整，可能是下载过程中出现了问题导致文件损坏。你可以重新下载该压缩文件并尝试解压缩。 2. 使用其他解压缩工具：尝试使用其他解压缩工具来解压缩该文件，有时候不同的工具对于不同类型的压缩文件支持更好。 3. 检查文件名和注释：确保压缩文件中的条目名称和注释没有特殊字符或非法字符，这可能会导致解压缩错误。你可以尝试修改文件名或注释并重新解压缩。 如果以上方法都无法解决问题，可能需要进一步检查该压缩文件是否存在其他问题或者考虑重新获取该文件。
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sk=(t'-z).*df(netk); %sk is 10*1 输出层敏感度，根据目标输出和实际输出计算输出层的误差敏感度 bkj=it*sk*yj'*(1-r)+r*bkj; %根据sk更新输出层到隐含层的权重矩阵wkj，使用bkj控制更新速度 wkj=wkj+bkj; 这段代码里使用梯度下降了吗

在这段代码中，sk表示输出层敏感度，bkj和wkj分别表示输出层到隐含层的偏置和权重矩阵，通过不断地更新bkj和wkj来最小化网络的误差。因此，可以说这段代码是使用了梯度下降的思想来更新神经网络的权重。

% test one image clear clc str1=input('please enter the testing number: '); %str1='0'; str1=int2str(str1); %整数转换为字符串 %ceshituname=imread('0-9.bmp'); str2=input('please enter the testing picture: '); %ceshituname=imread('0-9.bmp'); str2=int2str(str2); %整数转换为字符串 ceshituname=imread(strcat(str1,'-',str2,'.bmp'));%从图形文件读取图像 ceshitu2bw=im2bw(ceshituname);%基于阈值的图像转换为二值化图像 ceshituvector=getfeature(ceshitu2bw); wkj=load('wkj2(2).dat'); wji=load('wji2(2).dat'); netj=wji*ceshituvector; %netj is 14*1 yj=f(netj); %yj is 14*1 netk=wkj*yj; %netk is 10*1 z=f(netk) %z is 1*10 ceshituvector ceshitu=find(z==max(z));%查找非0元素 ceshitu=int2str(ceshitu); if ceshitu=='10' ceshitu='0'; end if ceshitu==str1 figure(1); imshow(ceshituname); ceshitunamestr=strcat(ceshitu,'.jpg'); figure(2); imshow(ceshitunamestr); end

("售票情况：已售出" + QString::number(m_ticketCount) + "张，售出总额" + QString::number(m_salesCount) + "元。...- wkj=按钮时，会弹出座位选择对话框，选择座位后会更新座位图UI和售票信息UI。

解释代码clear clc str1=input('please enter the testing number: '); %str1='0'; str1=int2str(str1); %整数转换为字符串 %ceshituname=imread('0-9.bmp'); str2=input('please enter the testing picture: '); %ceshituname=imread('0-9.bmp'); str2=int2str(str2); %整数转换为字符串 ceshituname=imread(strcat(str1,'-',str2,'.bmp'));%从图形文件读取图像 ceshitu2bw=im2bw(ceshituname);%基于阈值的图像转换为二值化图像 ceshituvector=getfeature(ceshitu2bw); wkj=load('wkj2(2).dat');%输入层到隐层的权重矩阵 wji=load('wji2(2).dat');%隐层到输出层的权重矩阵 netj=wji*ceshituvector; %netj is 14*1 隐含层输入 yj=f(netj); %yj is 14*1 隐含层输出 netk=wkj*yj; %netk is 10*1 输出层输入 z=f(netk) %z is 1*10 输出层输出 ceshituvector ceshitu=find(z==max(z));%查找最大元素 ceshitu=int2str(ceshitu); if ceshitu=='10' ceshitu='0'; end if ceshitu==str1 %如果识别正确 显示原始图片和识别结果 figure(1); imshow(ceshituname); ceshitunamestr=strcat(ceshitu,'.jpg'); figure(2); imshow(ceshitunamestr); end

- 第20行：使用隐层到输出层的权重矩阵wkj和隐层的输出进行矩阵乘法运算，得到输出层的输入netk。 - 第22行：使用激活函数f()对输出层的输入进行激活，得到输出层的输出z。 - 第23行：输出特征向量。 - 第25行：...

解释代码 clear clc wkj=load('wkj2(2).dat'); wji=load('wji2(2).dat'); right=0; righttu=[]; rightv=[0 0]; wrong=0; test=0; id=[]; for j=0:9 str1=int2str(j); for k=9:10 str2=int2str(k); testfnamestr=strcat(str1,'-',str2,'.bmp'); testfname=imread(testfnamestr);%读取图像 testfname2bw=im2bw(testfname);%图像二值化 testinvector=getfeature(testfname2bw);%图像特征提取 netj=wji*testinvector; %netj is 14*1 yj=f(netj); %yj is 14*1 netk=wkj*yj; %netk is 10*1 z=f(netk); %z is 1*10 ceshitu=find(z==max(z)); ceshitu=int2str(ceshitu); if ceshitu=='10' ceshitu='0'; end if ceshitu==str1 rightv=[j,k]; righttu=[righttu;rightv]; right=right+1; test=test+1; else wrong=wrong+1; test=test+1; end end end test right wrong

它首先从文件中加载训练好的权重矩阵 wkj 和 wji，然后使用这些权重对输入的手写数字图像进行特征提取和分类。具体来说，程序通过循环遍历数字 0 到 9，以及数字 9 到 10 的所有组合，读取对应的数字图像文件，将其...

考虑一个具有d个输入单元、nH个隐藏单元、c个输出单元和偏置的三层反向传播网络。 网络具有激活函数f(。 )，输入到标记为wji的隐藏权重，隐藏到标记为wkj的输出权重。 对于单个输入向量x = (x1， ... ，xd)与相关联的目标向量t = (t1， ... ，tc)，写下以下表达式: [10分] (I .)输出单元(3)的输出激活yk (二。 )的平方误差J (2) (三。 )使用链式法则，计算∂J/∂wkj导数的表达式 (3) (四。 )网络中权重的数量(2) 为回归和分类设计的CNN之间的主要区别是什么？ 为什么？ 请分别给出一个回归和分类的实际应用。 [5马克]

抱歉，我无法回答第一个问题。 回答第二个问题，回归和分类设计的CNN之间的主要区别在于输出层的激活函数和损失函数。回归问题的输出层激活函数通常为线性函数，损失函数为均方误差（MSE），目标是预测数值型的连续...

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