翻译状态数字到字母以助理解 - John Q. UUCP管理员指南

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0 下载量 45 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息:"该资源是一个包含两个文件的压缩包，主要目的是为了实现状态数到字母的翻译，使其对名为John Q的UUCP（Unix-to-Unix Copy Program）管理员有意义。这种翻译在计算机网络通信领域，尤其是在早期的网络协议与系统中，有着广泛的应用。" 知识点详细说明： 1. 文件标题解释： 标题中的 "r_ieee_vals_.rar_John A" 表示该压缩包可能包含了一个名为 "r_ieee_vals_" 的程序源代码文件或数据文件，经由John A进行某种处理。RAR是一种压缩文件格式，常用于打包多个文件并将它们进行压缩以减小占用的磁盘空间。文件名中的IEEE可能意味着与电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers）相关的标准或规范。 2. 描述分析： 描述中提到的 "Translation of states numbers to letters" 暗示这个压缩包可能包含了一个用于将状态代码翻译成字母的工具或程序。在计算机通信协议中，状态代码通常用于表示不同的状态，而将这些代码转换为字母可能是为了便于人类理解和操作。"John Q" 很可能是一个假定的用户，他需要理解这些状态代码。"UUCP administrator" 指的是一位负责Unix系统之间复制和通信的管理员，UUCP是一种早期用于在Unix系统之间传输文件和邮件的程序。 3. 标签 "john_a"： 标签 "john_a" 可能表示文件与某位名为John A的用户或开发者相关，或者这个标签用来区分不同版本或作者的文件。 4. 压缩包中的文件名： 文件名 "pk1.c" 和 "r_ieee_vals_.c" 表明这个压缩包包含至少两个C语言源代码文件。".c" 文件扩展名表明它们是C语言编写的源代码文件，通常需要编译器编译成机器可执行文件。 - "pk1.c"：这个文件名没有直接信息说明其内容，但 "pk1" 可能是一个标识符，表明该文件是某个更大项目的一部分，或是一个特定功能模块。如其与 "r_ieee_vals_.c" 相关联，它可能是处理翻译逻辑、算法实现或与状态码相关的辅助功能的一部分。 - "r_ieee_vals_.c"：从文件名推测，这个文件很可能包含了实现状态数到字母转换功能的代码。该文件可能定义了转换表、函数或逻辑流程，用于将数字编码的状态值转换为更易读的字母表示。 总结： 该资源可能是一个为特定用户（John Q，一位UUCP管理员）定制的工具，旨在将系统状态编号以一种更有意义的方式（如字母表示）呈现出来。这个工具可能对于维护和监控早期的Unix系统之间的网络通信十分重要，而且开发者为了便于管理，可能已经将实现细节封装在了两个C语言源文件中。考虑到是为网络管理员使用而设计的，这种工具在远程诊断和状态监控方面具有实际应用价值。

LOLBOT插件,4月7日更新+免TP补丁.rar

2014-04-08 上传
│ vals_lib.lua │ ├─hotkeys │ hotkey_Ashe.txt │ hotkey_Blitzcrank.txt │ hotkey_Brand.txt │ hotkey_Caitlyn.txt │ hotkey_Corki.txt │ hotkey_Ezreal.txt │ hotkey_Galio.txt │ hotkey_...

计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

2021-01-21 上传
pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有： if 'coco' in args.dataset: mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408] std_vals = [0.234, 0.239, 0.242] elif '...

灰度投影代码matlab-PMd_escape_vigor:该存储库包含手稿“背侧乳头前下丘脑投射到导水管周围灰色控制逃避先天和条件性威胁的活

2021-06-01 上传
vals2colors.m varexp_diff.m varexp.m 此代码估计从下丘脑到 PAG 的通路，并评估其与不同刺激方式和回避行为评级的功能关联 - 请参阅 model_hythal_PAG_pathways.m 以运行手稿中报告的分析。 所需的

y_pred = np.zeros((y_train.shape[0], 3)) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals) y_pred /= n_trees改成三分类预测代码

2023-05-05 上传
如果你的随机森林模型是二分类的，你需要做以下更改来进行三... fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals.reshape(-1, fuzzy_vals.shape[1], 1)).reshape(-1, 3) y_pred /= n_trees ```

def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.savefig('output.png', dpi=300) 中添加x轴y轴标签

2023-06-02 上传
def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1...

y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees怎么改成分类数据的输出

2023-05-05 上传
fuzzy_vals = np.array(a).T y_proba = tree.predict_proba(fuzzy_vals) # 将概率转换为类别标签 y_tree = np.argmax(y_proba, axis=1) y_pred += y_tree # 将所有决策树的输出取平均值作为最终的预测结果 y_...

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) # self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Temperature (°C)') 正确吗

2023-06-02 上传
def draw_stats(self, time_vals, temp_vals): fig, ax = plt.subplots() ax.plot(time_vals, temp_vals) ax.set_title('Temperature vs. Time') ax.set_xlabel('Time (s)') ax.set_ylabel('Temperature (°C)'...

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio') self.ax8 = plt.subplot(self.gs[3, 1]) row_labels = [ 'Initial number of clients', 'Average connected clients', 'Average bandwidth usage', 'Average load factor of slices', 'Average coverage ratio', 'Average block ratio', 'Average handover ratio', ] l, r = self.xlim cell_text = [ [f'{len(self.clients)}'], [f'{mean(vals[l:r]):.2f}'], [f'{format_bps(mean(vals1[l:r]), return_float=True)}'], [f'{mean(vals2[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals4[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals5[l:r]):.4f}'], [f'{mean(vals6[l:r]):.4f}'], ] self.ax8.axis('off') self.ax8.axis('tight') self.ax8.tick_params(axis='x', which='major', pad=15) self.ax8.table(cellText=cell_text, rowLabels=row_labels, colWidths=[0.35, 0.2], loc='center right') plt.tight_layout() 更改为只输出其中的第一行第一列的图片

2023-06-02 上传
def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1...

将以下代码图形用红色填充：import matlab.unittest.constraints.IsTrue; % 定义函数 y(x,k) y=@(x,k)-k.*x.*x+12.*k.*x; % 解方程，找到使白色和红色区域面积相等的k值 k_vals = linspace(-10, 10, 1000); k_val = NaN; for k = k_vals area_white = integral(@(x) y(x, k), 0, 12); x_vals = linspace(0, 12, 1000); y_vals = y(x_vals, k); area_red = trapz(x_vals(y_vals >= 0), y_vals(y_vals >= 0)); if abs( area_red) < eps(area_white) k_val = k; break; end end if isnan(k_val) disp('无法找到使白色和红色区域面积相等的k值'); else disp(['使白色和红色区域面积相等的k值：', num2str(k_val)]); end % 绘制函数图形和填充区域 x_vals = linspace(0, 12, 1000); y_vals = y(x_vals, k_val); % 第一个子图：使用 plot 函数绘制函数 y(x) subplot(1, 2, 1); plot(x_vals, y_vals); title('Function y(x)'); xlabel('x'); ylabel('y'); % 第二个子图：使用 fill 函数绘制函数 y(x)，并将曲线下方区域涂成红色 subplot(1, 2, 2); plot(x_vals, y_vals); fill(x_vals(y_vals >= 0), y_vals(y_vals >= 0), 'r', 'FaceAlpha', 0.5, 'EdgeColor', 'none'); title('Area under y(x)'); xlabel('x'); ylabel('y'); sgtitle('Function and Area under y(x)'); grid on; box on;

2023-05-31 上传
fill(x_vals(y_vals >= 0), y_vals(y_vals >= 0), 'r', 'FaceAlpha', 0.5, 'EdgeColor', 'none'); hold off; title('Area under y(x)'); xlabel('x'); ylabel('y'); sgtitle('Function and Area under y(x)'); grid...

plt.scatter(x_vals, y_vals, marker='.')

2023-04-05 上传
As an AI language model, I cannot display images or plots. However, the given code is a scatter plot which will plot the values in x_vals and y_vals with a dot marker.
钱亚锋
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