百度地图毕业设计源码更新日志详细解析

需积分: 5 0 下载量 201 浏览量 更新于2024-11-04 收藏 7KB ZIP 举报
资源摘要信息:"百度地图毕业设计源码-Update-log:真的有人会看这玩意:horse:" 标题知识点: - 百度地图:提到百度地图,通常是指百度公司提供的地图服务,这包括地图搜索、路线规划、地点信息查询等功能。百度地图在技术实现上涉及大量的地理信息系统(GIS)知识,以及网络地图服务的相关技术。 - 毕业设计源码:通常指大学生在完成学业之前,为了展示其学习成果和实践经验而编写的一套软件或系统代码。在这个上下文中,毕业设计源码可能是一个包含地理信息系统功能的软件项目,且与百度地图相关的技术有着一定的联系。 - Update-log:更新日志是软件开发中用来记录软件版本更新的内容、修复的bug、新增的功能等信息的文档。通过查看Update-log,用户或开发者可以了解软件自上次发布以来的变化情况。 描述知识点: - shell收集整理:在Linux或Unix系统中,shell是一种命令行解释器,它执行用户输入的命令。"shell收集整理"可能意味着使用shell脚本自动化地整理或优化软件项目的代码或文件结构。 - 新功能追加与旧功能的扬弃与修复:此点说明了软件开发过程中常见的功能迭代,包括开发新功能、改进已有功能,以及修复之前版本中发现的问题。 - 压缩体积:软件开发中,为了优化传输和安装速度,通常会采取压缩技术减小软件体积。 - 整理ghost目录:ghost目录可能指软件项目中的一个特定目录,用于存放临时文件或备份文件,"整理ghost目录"即指清理或维护这个目录。 - 翻各论坛遗物试图找出新东西:这可能是指开发人员在各种开发者论坛上搜索信息,以获得新思路或者解决技术难题。 - saori的编写:saori可能是一个特定的功能模块或库,编写saori指的是进行这个模块的设计与开发工作。 - shell的修复:指的是对已有的shell脚本或命令行工具进行故障排查和问题修复。 压缩包子文件的文件名称列表知识点: - Update-log-master:这表明了一个文件的名称,"Update-log-master"很可能是一个主版本的更新日志文件。该文件可能被用来记录软件版本的变更历史。 总体而言,文档内容反映了软件开发过程中的多个环节,包括代码编写、功能迭代、bug修复和优化等。同时,也体现了开发人员在软件维护过程中的工作内容,如清理无用文件、整理项目结构、搜索新思路等。文档中还提及了一些具体的技术点,比如使用shell脚本、修复软件bug等。标签“系统开源”意味着这个项目是一个开源项目,可以被公众访问和参与。

将下面这段源码转换为伪代码:def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

2023-06-06 上传