Sd[:d*K, :d*N] = np.diag(S[:d*K]) ValueError: could not broadcast input array from shape (1200,1200) into shape (4096,1200)

时间: 2024-03-11 08:48:37 AIGC 浏览: 149
这个错误是因为在构造对角矩阵Sd的时候，使用了错误的数组形状。S的形状为(K,)，而Sd的形状应该为(Kd, Kd*N)，因为低秩矩阵Ud的形状为(K, Kd)，而重构矩阵M_rec的形状为(K, N)，因此Sd应该是一个(Kd, Kd*N)的矩阵。以下是修改后的代码： ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取数据矩阵 M = np.load('data.npy') K, N = M.shape d = 16 # 将M分解为U、S、V矩阵，其中U、V为正交矩阵，S为对角矩阵，对角线上的元素为奇异值 U, S, V = np.linalg.svd(M, full_matrices=False) # 输出奇异值 print('Singular values:') print(S) # 取前Kd个奇异值，构造对角矩阵Sd Sd = np.zeros((d*K, d*N)) Sd[:d*K, :d*K*N] = np.diag(S[:d*K]) # 构造低秩矩阵Ud和Id Ud = U[:, :d*K] Id = V[:d*N, :].T # 输出低秩矩阵Ud的形状 print('Ud shape:') print(Ud.shape) # 将Ud中的每一列reshape为图像并输出 for i in range(d*K): img = Ud[:, i].reshape(K, 1) plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() # 构造重构矩阵M_rec M_rec = np.dot(Ud, np.dot(Sd, Id.T)) # 输出前20个重构的RGB图像并显示 for i in range(20): img = M_rec[:, i*3:(i+1)*3] img = img.reshape(K, N, 3) img = np.clip(img, 0, 255) img = Image.fromarray(np.uint8(img)) img.show() ``` 在这个修改后的代码中，我们将Sd的形状修改为(dK, dKN)，并将对角矩阵S[:dK]放置在Sd的左上角。这样就可以避免上述的ValueError错误了。
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TNS-12541: TNS: 无监听程序 TNS-12560

Tracing not turned on. Tns error struct: ns main err code: 12535 TNS-12535: TNS: 操作超时 ns secondary err code: 12560 nt main err code: 0 nt secondary err code: 0 nt OS err code: 0 Client ...
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matlab基础编程：10 MATLAB矩阵高级阶段(1).zip

- **diag**：从矩阵提取对角线元素或创建对角矩阵。 8. **循环与迭代**： - **for**和while循环在MATLAB中使用，但通常鼓励使用向量化编程避免循环以提高速度。 - **parfor**用于并行计算，提升大规模数据处理...

Sd[:d*K, :d*K*N] = np.diag(S[:d*K]) ValueError: could not broadcast input array from shape (1200,1200) into shape (65536,19200)

Sd[:d*K, :d*K] = np.diag(S[:d*K]) # 构造低秩矩阵Ud和Id Ud = U[:, :d*K] Id = V[:d*N, :].T # 输出低秩矩阵Ud的形状 print('Ud shape:') print(Ud.shape) # 将Ud中的每一列reshape为图像并输出 for i in range...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy import symbols, exp, sqrt, pi, factorial, diff, hermite, lambdify,evalf,Piecewise, Eq, Function,Float,Abs,Pow import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math from scipy.special import roots_legendre,legendre nn=1000 nn=int(nn) def legendre_deriv_zeros(n): """使用特征值法计算Pₙ'(x)零点""" if n < 2: return np.array([]) # 构造带状矩阵 [主对角线, 次对角线] k = np.arange(1, n-1) beta = np.sqrt(k * (k+2) / ((2*k+1) * (2*k+3))) diag_main = np.zeros(n-1) # 主对角线全零 diag_sub = np.r_[0, beta] # 次对角线 # 创建完整矩阵（稠密矩阵） A = np.diag(diag_sub[1:], k=-1) + np.diag(diag_main, k=0) + np.diag(diag_sub[1:], k=1) # 使用np.linalg.eig求解特征值 E, Y = np.linalg.eig(A) # E为特征值，Y为特征向量矩阵 # 特征值排序（按实部排序） sorted_indices = np.argsort(E.real) eigenvalues = E[sorted_indices].real return eigenvalues # 示例：计算100阶导数零点 zeros = legendre_deriv_zeros(1000)帮我分析一下这段利用特征值法求解勒让德多项式导数的零点的代码是否正确

beta = np.sqrt(k*(k+1)/(2*k+1)/(2*k+3)) A[i, i+1] = beta A[i+1, i] = beta # 计算特征值 eigenvalues = np.linalg.eigvalsh(A) return sorted(eigenvalues) # 计算n=4时的导数零点 n = 4 zeros_...

优化：import numpy as np import scipy.signal as signal import scipy.io.wavfile as wavfile import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wiener_filter(x, fs, cutoff): # 维纳滤波函数 N = len(x) freqs, Pxx = signal.periodogram(x, fs=fs) H = np.zeros(N) H[freqs <= cutoff] = 1 Pxx_smooth = np.maximum(Pxx, np.max(Pxx) * 1e-6) H_smooth = np.maximum(H, np.max(H) * 1e-6) G = H_smooth / (H_smooth + 1 / Pxx_smooth) y = np.real(np.fft.ifft(np.fft.fft(x) * G)) return y def kalman_filter(x): # 卡尔曼滤波函数 Q = np.diag([0.01, 1]) R = np.diag([1, 0.1]) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) H = np.array([[1, 0], [0, 1]]) x_hat = np.zeros((2, len(x))) P = np.zeros((2, 2, len(x))) x_hat[:, 0] = np.array([x[0], 0]) P[:, :, 0] = np.eye(2) for k in range(1, len(x)): x_hat[:, k] = np.dot(A, x_hat[:, k-1]) P[:, :, k] = np.dot(np.dot(A, P[:, :, k-1]), A.T) + Q K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:, :, k]) y = x_hat[0, :] return y # 读取含有噪声的语音信号 rate, data = wavfile.read("shengyin.wav") data = data.astype(float) / 32767.0 # 维纳滤波 y_wiener = wiener_filter(data, fs=rate, cutoff=1000) # 卡尔曼滤波 y_kalman = kalman_filter(data) # 保存滤波后的信号到文件中 wavfile.write("wiener_filtered.wav", rate, np.int32(y_wiener * 32767.0)) wavfile.write("kalman_filtered.wav", rate, np.int32(y_kalman * 32767.0))

K = np.dot(np.dot(P[:, :, k], H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P[:, :, k]), H.T) + R)) x_hat[:, k] += np.dot(K, x[k] - np.dot(H, x_hat[:, k])) P[:, :, k] = np.dot(np.eye(2) - np.dot(K, H), P[:,...

请修改以下代码使它输出正确的结果不能报错：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def square_poten_well(x, N): L = 2 V0 = -1 mat_V = np.zeros((N, N)) for i, xx in enumerate(x): if abs(xx) <= L/2: mat_V[i, i] = V0 return mat_V def phi(k, x, N): return [np.exp(1.0jkx[i]) for i in range(N)] def Green_func(k, x, xp, N): G = np.ones((N, N), dtype=np.complex128) for i in range(N): for j in range(N): G[i, j] = -1.0j / k * np.exp(1.0j * k * abs(x[i] - xp[j])) return G def change_of_var(node, weight, a, b, N): nop = [(b-a) * node[i] / 2.0 + (a+b) / 2.0 for i in range(N)] wp = [(b-a) / 2.0 * weight[i] for i in range(N)] return nop, wp N = 298 # 节点的个数 a = -1.5 # 积分下限 b = 1.5 # 积分上限 k_vec = np.arange(0.5, 6.0) # 波数k的取值 x = np.linspace(a, b, N) dx = (b - a) / (N - 1) psi = np.zeros((len(k_vec), N)) for i, k in enumerate(k_vec): V = square_poten_well(x, N) phi_k = phi(k, x, N) G = Green_func(k, x, x, N) node, weight = np.polynomial.legendre.leggauss(N) node = np.flip(node, axis=0) weight = np.flip(weight, axis=0) xp, wp = change_of_var(node, weight, a, b, N) m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k)) psi[i] = np.abs(psi_k)**2 fig, ax = plt.subplots() for i, k in enumerate(k_vec): ax.plot(x, psi[i], label=f'k={k:.1f}') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('$|\psi|^2$') ax.legend() plt.show()

m = np.matmul(np.matmul(np.diag(phi_k), G), np.diag(phi_k.conj())) * dx psi_k = np.linalg.solve(V - k**2 * np.eye(N), np.matmul(m, phi_k)) psi[i] = np.abs(psi_k)**2 fig, ax = plt.subplots() for i, ...

find bug and fix it: def mean_shift2(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: """ Implement a variant of mean-shift algorithm, with unchanged kernel matrix :param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, including 'rbf', 'gate', 'triangle', 'linear' :param bandwidth: the hyperparameter controlling the width of rbf/gate/triangle kernels :return: the estimated means with size (N, D) """ # TODO: change the code below and implement the modified mean-shift kappa = kernel(xs, y=None, k_type=k_type, bandwidth=bandwidth) D = np.diag(kappa.sum(axis=1)) L = D - kappa D_inv_sqrt = np.diag(1 / np.sqrt(np.diag(D))) L_norm = D_inv_sqrt @ L @ D_inv_sqrt for i in range(xs.shape[0]): x = xs[i] for j in range(num_iter): ms = L_norm @ x x = ms / np.linalg.norm(ms) xs[i] = x return xs

:param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, ...

#!/usr/bin/env python import rospy import numpy as np from uuv_control_interfaces import DPControllerBase class TutorialDPController(DPControllerBase): def __init__(self): super(TutorialDPController, self).__init__(self) self._Kp = np.zeros(shape=(6, 6)) self._Kd = np.zeros(shape=(6, 6)) self._Ki = np.zeros(shape=(6, 6)) self._int = np.zeros(shape=(6,)) self._error_pose = np.zeros(shape=(6,)) # Do the same for the other two matrices if rospy.get_param('~Kp'): diag = rospy.get_param('~Kp') if len(diag) == 6: self._Kp = np.diag(diag) print 'Kp=\n', self._Kp else: # If the vector provided has the wrong dimension, raise an exception raise rospy.ROSException('For the Kp diagonal matrix, 6 coefficients are needed') if rospy.get_param('~Kd'): diag = rospy.get_param('~Kd') if len(diag) == 6: self._Kd = np.diag(diag) print 'Kd=\n', self._Kd else: # If the vector provided has the wrong dimension, raise an exception raise rospy.ROSException('For the Kd diagonal matrix, 6 coefficients are needed') if rospy.get_param('~Ki'): diag = rospy.get_param('~Ki') if len(diag) == 6: self._Ki = np.diag(diag) print 'Ki=\n', self._Ki else: # If the vector provided has the wrong dimension, raise an exception raise rospy.ROSException('For the Ki diagonal matrix, 6 coefficients are needed') self._is_init = True def _reset_controller(self): super(TutorialDPController, self)._reset_controller() self._error_pose = np.zeros(shape=(6,)) self._int = np.zeros(shape=(6,)) def update_controller(self): if not self._is_init: return False if not self.odom_is_init: return self._int = self._int + 0.5 * (self.error_pose_euler + self._error_pose) * self._dt self._error_pose = self.error_pose_euler tau = np.dot(self._Kp, self.error_pose_euler) + np.dot(self._Kd, self._errors['vel']) + np.dot(self._Ki, self._int) self.publish_control_wrench(tau) if __name__ == '__main__': print('Tutorial - DP Controller') rospy.init_node('tutorial_dp_controller') try: node = TutorialDPController() rospy.spin() except rospy.ROSInterruptException: print('caught exception') print('exiting')学习这个代码

self._Kp = np.diag(diag) if len(diag)==6 else raise Exception() 2. **控制算法核心** python def update_controller(self): # 梯形积分法计算积分项 self._int += 0.5 * (self.error_pose_euler + ...

import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from scipy.linalg import sqrtm class JDA: def __init__(self, n_components=3, lambd=1.0): self.n_components = n_components self.lambd = lambd def fit(self, Xs, Xt, ys): ns, _ = Xs.shape nt, _ = Xt.shape Z = np.vstack((Xs, Xt)) Z_mean = np.mean(Z, axis=0) Xs_centered = Xs - np.mean(Xs, axis=0) Xt_centered = Xt - np.mean(Xt, axis=0) C_s = np.cov(Xs_centered.T) / ns C_t = np.cov(Xt_centered.T) / nt Cs_inv_sqrt = invsqrt(C_s + self.lambd * np.eye(len(Z_mean))) Ct_inv_sqrt = invsqrt(C_t + self.lambd * np.eye(len(Z_mean))) M = np.dot(Cs_inv_sqrt, Ct_inv_sqrt).T U, S, V = np.linalg.svd(M[:ns], full_matrices=False) W = np.dot(U[:, :self.n_components], V[:self.n_components]) self.Xs_new = np.dot(Xs_centered, W) self.Xr_new = np.dot(np.concatenate([Xs_centered, Xt_centered]), W) return self def transform(self, X): return np.dot(X - np.mean(X, axis=0), self.W) @staticmethod def invsqrt(matrix): u, s, v = np.linalg.svd(matrix) return np.dot(u, np.dot(np.diag(1.0 / np.sqrt(s)), v)) # 主程序入口 if __name__ == '__main__': dataset = np.load('dataset.npz') X_train_source = dataset['X_train'] X_train_target = dataset['X_val'] # 假设用验证集作为目标域 y_train_source = dataset['y_train'] jda = JDA(n_components=3, lambd=1e-6) jda.fit(X_train_source, X_train_target, y_train_source) X_train_aligned = jda.transform(X_train_source) X_val_aligned = jda.transform(X_train_target) clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) clf.fit(X_train_aligned, y_train_source) accuracy = clf.score(jda.transform(dataset['X_test']), dataset['y_test']) print(f"Accuracy on test set after JDA alignment: {accuracy:.4f}") print("Joint Distribution Alignment completed.")Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Lenovo/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2020.2/scratches/scratch_21.py", line 53, in <module> jda.fit(X_train_source, X_train_target, y_train_source) File "C:/Users/Lenovo/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2020.2/scratches/scratch_21.py", line 32, in fit self.Xs_new = np.dot(Xs_centered, W) File "<__array_function__ internals>", line 6, in dot ValueError: shapes (144,3000) and (144,3000) not aligned: 3000 (dim 1) != 144 (dim 0)

转换后的投影矩阵 W 可能是 (k, d) 行列式（其中 k=n_components），而此时的数据中心化矩阵仍保持原特征维度 (N,d)，因此无法直接点乘。 --- ### 解决方案 检查以下几个地方并调整代码逻辑: #### 检查...

学习刚才那个pid控制器的控制器输出和控制器效果，修改这个nmpc控制器达到类似的效果#!/usr/bin/env python3 import rospy import numpy as np import casadi as ca from uuv_control_interfaces import DPControllerBase class ModelFreeNMPCController(DPControllerBase): def __init__(self): super(ModelFreeNMPCController, self).__init__(self) # 控制器参数 self._is_init = False self._error_pose = np.zeros(6) self._error_vel = np.zeros(6) self._prev_u = np.zeros(6) # MPC参数 self.n_states = 6 # [x, y, z, roll, pitch, yaw] self.n_inputs = 6 # [surge, sway, heave, roll, pitch, yaw] self.pred_horizon = rospy.get_param('~pred_horizon', 10) self.dt = rospy.get_param('~dt', 0.1) # 权重矩阵 self.Q = np.diag(rospy.get_param('~Q', [10, 10, 5, 2, 2, 2])) # 状态误差权重 self.R = np.diag(rospy.get_param('~R', [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.1])) # 控制输入权重 self.S = np.diag(rospy.get_param('~S', [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01])) # 控制增量权重 # 约束限制 self.max_vel = np.array(rospy.get_param('~max_vel', [1.0, 0.5, 0.5, 0.3, 0.3, 0.3])) self.min_vel = -self.max_vel # 初始化NMPC求解器 self._initialize_nmpc_solver() self._is_init = True def _initialize_nmpc_solver(self): """初始化非线性模型预测控制求解器""" # 定义符号变量 X = ca.SX.sym('X', self.n_states, self.pred_horizon+1) # 状态轨迹 U = ca.SX.sym('U', self.n_inputs, self.pred_horizon) # 控制输入轨迹 x0 = ca.SX.sym('x0', self.n_states) # 初始状态 # 简化的ROV运动学模型（需根据实际情况调整） def rov_dynamics(x, u): # 状态导数 [位置速度, 姿态速度] x_dot = ca.vertcat( u[0] * ca.cos(x[5]) - u[1] * ca.sin(x[5]), # x速度 u[0] * ca.sin(x[5]) + u[1] * ca.cos(x[5]), # y速度 u[2], # z速度 u[3], # roll速度 u[4], # pitch速度 u[5] # yaw速度 ) return x + self.dt * x_dot # 欧拉积分 # 构建目标函数 obj = 0 for k in range(self.pred_horizon): # 状态误差 obj += ca.mtimes([(X[:, k] - np.zeros(self.n_states)).T, self.Q, (X[:, k] - np.zeros(self.n_states))]) # 控制输入 obj += ca.mtimes([U[:, k].T, self.R, U[:, k]]) # 控制增量 if k > 0: obj += ca.mtimes([(U[:, k] - U[:, k-1]).T, self.S, (U[:, k] - U[:, k-1])]) # 最终状态误差 obj += ca.mtimes([(X[:, self.pred_horizon] - np.zeros(self.n_states)).T, self.Q, (X[:, self.pred_horizon] - np.zeros(self.n_states))]) # 构建约束条件 g = [] # 初始状态约束 g.append(X[:, 0] - x0) # 动态约束 for k in range(self.pred_horizon): x_next = rov_dynamics(X[:, k], U[:, k]) g.append(X[:, k+1] - x_next) # 将约束条件转换为向量 g = ca.vertcat(*g) # 构建NLP问题 nlp = { 'x': ca.vertcat( ca.reshape(X, self.n_states * (self.pred_horizon + 1), 1), # 修正reshape参数 ca.reshape(U, self.n_inputs * self.pred_horizon, 1) # 修正reshape参数 ), 'p': x0, # 参数（初始状态） 'f': obj, # 目标函数 'g': g # 约束条件 } # 设置求解器选项 opts = { 'ipopt': { 'max_iter': 100, 'print_level': 0, 'acceptable_tol': 1e-6, 'acceptable_obj_change_tol': 1e-6 }, 'print_time': False } # 创建求解器 self.solver = ca.nlpsol('solver', 'ipopt', nlp, opts) # 约束边界 self.lbg = np.zeros(self.n_states * (self.pred_horizon + 1)) # 约束下界 self.ubg = np.zeros(self.n_states * (self.pred_horizon + 1)) # 约束上界 # 决策变量边界 x_lb = np.tile(self.min_vel, self.pred_horizon + 1) x_ub = np.tile(self.max_vel, self.pred_horizon + 1) u_lb = np.tile(self.min_vel, self.pred_horizon) u_ub = np.tile(self.max_vel, self.pred_horizon) self.lbx = np.hstack([x_lb, u_lb]) self.ubx = np.hstack([x_ub, u_ub]) def _reset_controller(self): """重置控制器状态""" super(ModelFreeNMPCController, self)._reset_controller() self._error_pose = np.zeros(6) self._error_vel = np.zeros(6) self._prev_u = np.zeros(6) def update_controller(self): """更新控制器输出""" if not self._is_init or not self.odom_is_init: return # 获取当前误差 self._error_pose = self.error_pose_euler self._error_vel = self._errors['vel'] # 求解NMPC问题 tua = self._solve_nmpc(self._error_pose) # 发布控制力矩 self.publish_control_wrench(tua) self._prev_u = tua.copy() def _solve_nmpc(self, x0): """求解NMPC优化问题""" # 初始猜测值 x0_guess = np.zeros(self.n_states * (self.pred_horizon + 1) + self.n_inputs * self.pred_horizon) # 求解优化问题 sol = self.solver( x0=x0_guess, p=x0, lbg=self.lbg, ubg=self.ubg, lbx=self.lbx, ubx=self.ubx ) # 提取最优控制输入 u_opt = sol['x'][self.n_states * (self.pred_horizon + 1): self.n_states * (self.pred_horizon + 1) + self.n_inputs] return np.array(u_opt).flatten() if __name__ == '__main__': print('Nonlinear Model Predictive Controller for ROV') rospy.init_node('nmpc_controller') try: node = ModelFreeNMPCController() rospy.spin() except rospy.ROSInterruptException: print('Caught exception') print('Exiting')

嗯，用户想让我帮忙修改NMPC控制器，使其达到类似之前PID控制器的效果。首先，我需要理解这两个控制器的区别。PID是基于误差的比例、积分、微分项来计算控制输出，而NMPC则是通过优化未来一段时间内的控制输入来最小...

# 定义昂贵的函数 def expensive_func(t): return np.sum(t**2 - 10*np.cos(2*np.pi*t) + 10) # 定义高斯核函数 def gaussian_kernel(x, y, theta): return np.exp(-theta * cdist(x, y)**2) # 定义对数似然函数 def log_likelihood(params, x, y): theta, sigma = params k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return -np.inf alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) return -0.5*y.T.dot(alpha) - np.sum(np.log(np.diag(L))) - 0.5*len(x)*np.log(2*np.pi) # 定义预测函数 def predict(x, y, x0, theta, sigma): k = gaussian_kernel(x, x, theta) + sigma**2 * np.eye(len(x)) k0 = gaussian_kernel(x, x0.reshape(1, -1), theta) k00 = gaussian_kernel(x0.reshape(1, -1), x0.reshape(1, -1), theta) try: L = np.linalg.cholesky(k) except np.linalg.LinAlgError: return np.nan, np.nan alpha = np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, y)) mu = k0.T.dot(alpha) v = k00 - k0.T.dot(np.linalg.solve(L.T, np.linalg.solve(L, k0))) return mu, v # 生成随机数据 np.random.seed(666) X = np.random.uniform(-20, 20, size=(200, 10)) y = np.array([expensive_func(x) for x in X]) # 优化超参数 initial_params = [1, 1] bounds = [(1e-5, None), (1e-5, None)] res = minimize(lambda params: -log_likelihood(params, X, y), initial_params, bounds=bounds) theta, sigma = res.x # 在随机点上进行预测 x0 = np.random.uniform(-20, 20, size=(1, 10)) mu, v = predict(X, y, x0, theta, sigma) # 计算误差 exact_val = expensive_func(x0) error = (exact_val - mu)**2 print("预测误差:", error) print("预测方差:", v)注释一下

这段代码主要实现了使用高斯过程进行回归分析。其中定义了一个昂贵的函数 expensive_func，该函数实现了在给定输入的情况下进行昂贵计算的功能。然后定义了一个高斯核函数 gaussian_kernel，用于计算输入数据的...

import numpy as np import time def similarity_to_distance(similarity_matrix, sigma=1.0, eps=1e-10): """ 带稳定性处理的相似度转距离 """ similarity_matrix = np.clip(similarity_matrix, eps, 1) return np.sqrt(-2 * sigma ** 2 * np.log(similarity_matrix)) class FuzzClusterUtil: def __init__(self, stability_eps=1e-10, ap_damping=0.7): self.eps = stability_eps self.ap_damping = ap_damping # AP消息传递阻尼系数 def _ap_affinity_matrix(self, similarity_matrix): """ 生成AP专用的亲和力矩阵 """ np.fill_diagonal(similarity_matrix, np.median(similarity_matrix)) return similarity_matrix def _ap_message_passing(self, S, max_iter=200, conv_iter=15): """ 改进的AP消息传递核心算法 """ n = S.shape[0] R = np.zeros((n, n)) # Responsibility矩阵 A = np.zeros((n, n)) # Availability矩阵 prev_exemplars = None stable_count = 0 for it in range(max_iter): # 计算Responsibility AS = A + S max_col = np.max(AS, axis=1, keepdims=True) R_new = S - max_col np.fill_diagonal(R_new, S.diagonal() - np.max(AS - np.diag(np.diag(AS)))) # 应用阻尼系数 R = self.ap_damping * R + (1 - self.ap_damping) * R_new # 计算Availability Rp = np.clip(R, -1e10, 0) # 防止数值溢出 A_new = np.sum(Rp, axis=0, keepdims=True) - Rp np.fill_diagonal(A_new, np.sum(Rp, axis=0) - Rp.diagonal()) A_new = np.minimum(A_new, 0) # 应用阻尼系数 A = self.ap_damping * A + (1 - self.ap_damping) * A_new # 动态收敛检测 exemplars = np.unique(np.where(A + R > 0)[0]) if prev_exemplars is not None and set(exemplars) == set(prev_exemplars): stable_count += 1 if stable_count >= conv_iter: break else: stable_count = 0 prev_exemplars = exemplars.copy() # 最终Medoid选择 medoid_scores = A.diago

mask = S < np.partition(S, -k, axis=1)[:, -k:-k+1] S_sparse = np.where(mask, -np.inf, S) # 无效值设为负无穷 3. **收敛加速** python # 提前终止条件（连续10次簇中心无变化） if np.all(cluster_...

# hydrogen_1s.py # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from numpy.linalg import eigh def question1(): r = np.linspace(1e-4, 50, 500_000) psi = 2 * np.exp(-r) expect_inv_r = np.trapezoid((psi**2) / r, r) # 用 trapezoid dE_dlambda = -expect_inv_r E0 = -0.5 print("Q1 <1/r> =", expect_inv_r) print("Q1 dE/dλ =", dE_dlambda) print("Q1 基态能量 E0 =", E0, "\n") def question2(): def psi_analytical(r): return 2 * np.exp(-r) r_test = np.array([0.5, 1.0, 2.0]) print("Q2 ψ1s(r)=2e^(-r) 在 r =", r_test, "时的值：", psi_analytical(r_test), "\n") def solve_ground_state_fd(h, Rmax=20.0): r = np.arange(h, Rmax + h, h) N = len(r) diag = np.full(N, -2.0) off = np.ones(N - 1) D2 = (np.diag(diag) + np.diag(off, 1) + np.diag(off, -1)) / h**2 V = np.diag(-1.0 / r) H = -0.5 * D2 + V E, U = eigh(H) return E[0], U[:, 0], r def question3(): E0_fd, _, _ = solve_ground_state_fd(0.05) print(f"Q3 有限差分 (h=0.05) 求得基态能量 E0 ≈ {E0_fd:.6f}\n") def question4(): E = 2.0 k = np.sqrt(2 * E) print("Q4 散射态 E=2，对应波数 k =", k) print(" 渐近形式 ψ(r) ∝ sin(kr + δ) / r（可简写 sin(kr)/r）\n") def question5(): def psi_ex(r): return 2 * np.exp(-r) hs = [0.1, 0.05, 0.02, 0.01] print("Q5 步长(h) E0(数值) max|ψ_num - ψ_ex|") print("------------------------------------------------") for h in hs: E0, u0, r = solve_ground_state_fd(h) err = np.max(np.abs((u0/r) - psi_ex(r))) print(f" {h:<6} {E0:.6f} {err:.3e}") print() if __name__ == "__main__": print("\n=== Hydrogen-like Atom 1S State Computations ===\n") question1() question2() question3() question4() question5() 上述代码报错，修改代码

B = np.random.rand(2, 3) # 应为(4, n) result = A @ B # 触发 ValueError **修复方案**： python # 确保矩阵维度兼容 B = np.random.rand(4, 2) # 第二维度匹配 result = A @ B print(f"结果矩阵维度: {...

#!/usr/bin/python3 # coding=utf-8 ''' @File : EKF_doggy_imu_500hz.py @Time : 2025/05/05 @Author : tzx @Version : 1.0 @Contact : [email protected] @State : 使用外部imu,频率为500hz ''' import rospy import numpy as np import math from sensor_msgs.msg import Imu from nav_msgs.msg import Odometry from geometry_msgs.msg import Point, Quaternion, Vector3 from tf.transformations import ( quaternion_matrix, quaternion_multiply, euler_from_quaternion, quaternion_from_euler, ) import matplotlib.pyplot as plt class EKFFusionNode: def __init__(self): rospy.init_node('ekf_fusion_node', anonymous=True) # 状态向量 [p(3), v(3), q(4), ba(3), bg(3)] self.x = np.zeros((16,1)) self.x[9,0] = 1.0 # 初始四元数 w self.P = np.eye(16) * 0.1 self.I16 = np.eye(16) q_vals = [0.01]*3 + [0.1]*3 + [0.001]*4 + [1e-6]*6 self.Q = np.diag(q_vals) self.H_radar = np.zeros((7,16)) self.H_radar[0:3,0:3] = np.eye(3) self.H_radar[3:7,6:10] = np.eye(4) self.R_radar = np.diag([0.002]*3 + [0.05]*4) self.H_zupt = np.zeros((3,16)) self.H_zupt[:,3:6] = np.eye(3) self.R_zupt = np.eye(3) * 0.01 self.H_velocity = np.zeros((3,16)) self.H_velocity[:,3:6] = np.eye(3) self.R_velocity = np.diag([0.6]*3) # ZUPT self.acc_thresh = 0.5 # m/s^2 1.5 self.gyro_thresh = 0.1 # rad/s 0.1 self.last_acc_world = np.zeros((3,1)) self.last_omega = np.zeros(3) # self.alpha = 0.9 # self.smoothed = None self.alpha = rospy.get_param('~smoothing_alpha', 1.0) rospy.loginfo(f"Smoothing alpha (velocity only): {self.alpha:.3f}") self.smoothed_vel = None self.offset_body_to_radar = np.array([[0.0], [0.0], [0.06915]]) self.plot_states = [] self.radar_data = [] self.R_mount = np.diag([1, 1, 1]) # rospy.Subscriber('/livox/imu', Imu, self.imu_callback, queue_size=1) rospy.Subscriber('/doggy_imu', Imu, self.imu_callback, queue_size=1) rospy.Subscriber('/map2base_link', Point, self.radar_pos_callback, queue_size=1) rospy.Subscriber('/doggy_radar_quat', Quaternion, self.radar_quat_callback, queue_size=1) # rospy.Subscriber('/map2base_link_quat', Quaternion, self.radar_quat_callback, queue_size=1) self.odom_pub = rospy.Publisher('/fused_odom', Odometry, queue_size=1) self.p_pub = rospy.Publisher('/doggy_radar_pose', Point, queue_size=1) self.q_pub = rospy.Publisher('/doggy_radar_quat2', Quaternion, queue_size=1) self.v_pub = rospy.Publisher('/doggy_radar_vel', Vector3, queue_size=1) self.last_imu_msg = None self.last_imu_time = None self.last_radar_pos = None self.last_radar_time = None self.timer = rospy.Timer(rospy.Duration(1.0/500.0), self.timer_callback) def imu_callback(self, imu): # 保存最新 IMU 数据与时间戳 self.last_imu_msg = imu self.last_imu_time = imu.header.stamp.to_sec() def timer_callback(self, event): # 仅在收到至少一次 IMU 后开始工作 if self.last_imu_msg is None: return # 计算 dt（限制在合理范围内） t_now = event.current_real.to_sec() dt = t_now - self.last_imu_time if dt <= 0 or dt > 0.1: dt = 1.0 / 500.0 # 1) 预测 self.predict(dt, self.last_imu_msg) # 2) ZUPT 检测与更新 if (np.linalg.norm(self.last_acc_world) < self.acc_thresh and np.linalg.norm(self.last_omega) < self.gyro_thresh): self.update_zupt() # 3) 发布 & 打印 self.publish_and_print(t_now) # 更新 last_imu_time 用于下一次计算 self.last_imu_time = t_now def radar_pos_callback(self, msg): self._last_radar_pos = np.array([[msg.x],[msg.y],[msg.z]]) self.try_update_radar(rospy.Time.now().to_sec()) def radar_quat_callback(self, msg): self._last_radar_quat = np.array([[msg.x],[msg.y],[msg.z],[msg.w]]) self.try_update_radar(rospy.Time.now().to_sec()) # def try_update_radar(self, timestamp): # if hasattr(self, '_last_radar_pos') and hasattr(self, '_last_radar_quat'): # z = np.vstack((self._last_radar_pos, self._last_radar_quat)) # self.update_radar(z) # self.radar_data.append({ # 'time': timestamp, # 'position': self._last_radar_pos.flatten() # }) # self.publish_and_print(timestamp) # del self._last_radar_pos, self._last_radar_quat def try_update_radar(self, timestamp): if hasattr(self, '_last_radar_pos') and hasattr(self, '_last_radar_quat'): z_radar = np.vstack((self._last_radar_pos, self._last_radar_quat)) self.update_radar(z_radar) if self.last_radar_pos is not None and self.last_radar_time is not None: dt = timestamp - self.last_radar_time if dt > 0: current_pos = self.x[0:3] + quaternion_matrix(self.x[6:10].flatten().tolist())[:3,:3] @ self.offset_body_to_radar v_obs = (current_pos - self.last_radar_pos) / dt if self.smoothed_vel is not None: v_obs = self.alpha*v_obs + (1-self.alpha)*self.smoothed_vel.reshape(3,1) self.update_velocity(v_obs) self.last_radar_pos = self.x[0:3] + quaternion_matrix(self.x[6:10].flatten().tolist())[:3,:3] @ self.offset_body_to_radar self.last_radar_time = timestamp self.radar_data.append({'time': timestamp, 'position': self.last_radar_pos.flatten()}) self.publish_and_print(timestamp) del self._last_radar_pos, self._last_radar_quat def predict(self, dt, imu): q = self.x[6:10].flatten() # R = quaternion_matrix([q[3],q[0],q[1],q[2]])[:3,:3] R = quaternion_matrix([q[0],q[1],q[2],q[3]])[:3,:3] raw_acc = np.array([[-imu.linear_acceleration.x], [imu.linear_acceleration.y], [imu.linear_acceleration.z]]) acc = self.R_mount.dot(raw_acc) ba = self.x[10:13] acc_corr = R.dot(acc - ba) - np.array([[0],[0],[-9.81]]) self.last_acc_world = acc_corr raw_omega = np.array([imu.angular_velocity.x, imu.angular_velocity.y, imu.angular_velocity.z]) omega = self.R_mount.dot(raw_omega) bg = self.x[13:16].flatten() omega_corr = omega - bg self.last_omega = omega_corr # 状态更新 self.x[3:6] += acc_corr * dt self.x[0:3] += self.x[3:6] * dt + 0.5 * acc_corr * dt * dt omega_q = np.hstack((0, omega_corr)) q_vec = np.array([q[3],q[0],q[1],q[2]]) q_dot = 0.5 * quaternion_multiply(q_vec, omega_q) q_new = q_vec + q_dot * dt q_new /= np.linalg.norm(q_new) self.x[6:10] = np.array([[q_new[1]],[q_new[2]],[q_new[3]],[q_new[0]]]) # 协方差预测 F = self.I16.copy() F[0:3,3:6] = np.eye(3) * dt self.P = F @ self.P @ F.T + self.Q # def update_radar(self, z): # S = self.H_radar @ self.P @ self.H_radar.T + self.R_radar # K = self.P @ self.H_radar.T @ np.linalg.inv(S) # y = z - self.H_radar @ self.x # self.x += K @ y # self.P = (self.I16 - K @ self.H_radar) @ self.P def update_radar(self, z_radar): # 当前状态中的机身位置和四元数 p_body = self.x[0:3] q_body = self.x[6:10].flatten() # 计算预测的雷达位置 R_body = quaternion_matrix([q_body[0], q_body[1], q_body[2], q_body[3]])[:3,:3] p_radar_pred = p_body + R_body @ self.offset_body_to_radar # 计算雅可比矩阵 H = np.zeros((7, 16)) H[0:3, 0:3] = np.eye(3) # 位置对p的导数 epsilon = 1e-6 for i in range(4): dq = np.zeros(4) dq[i] = epsilon q_perturbed = q_body + dq q_perturbed /= np.linalg.norm(q_perturbed) R_perturbed = quaternion_matrix([q_perturbed[0], q_perturbed[1], q_perturbed[2], q_perturbed[3]])[:3,:3] p_perturbed = p_body + R_perturbed @ self.offset_body_to_radar H[0:3, 6+i] = (p_perturbed - p_radar_pred).flatten() / epsilon H[3:7, 6:10] = np.eye(4) # 姿态对q的导数 y_pos = z_radar[0:3] - p_radar_pred y_quat = z_radar[3:7] - q_body.reshape(4,1) y = np.vstack((y_pos, y_quat)) S = H @ self.P @ H.T + self.R_radar K = self.P @ H.T @ np.linalg.inv(S) self.x += K @ y self.P = (np.eye(16) - K @ H) @ self.P q_updated = self.x[6:10].flatten() q_updated /= np.linalg.norm(q_updated) self.x[6:10] = q_updated.reshape(4,1) def update_velocity(self, v_obs): S = self.H_velocity @ self.P @ self.H_velocity.T + self.R_velocity K = self.P @ self.H_velocity.T @ np.linalg.inv(S) y = v_obs - self.H_velocity @ self.x self.x += K @ y self.P = (np.eye(16) - K @ self.H_velocity) @ self.P def update_zupt(self): S = self.H_zupt @ self.P @ self.H_zupt.T + self.R_zupt K = self.P @ self.H_zupt.T @ np.linalg.inv(S) y = - self.H_zupt @ self.x self.x += K @ y self.P = (self.I16 - K @ self.H_zupt) @ self.P # def publish_and_print(self, timestamp): # # 平滑输出 # raw = np.hstack((self.x[0:3].flatten(), self.x[3:6].flatten())) # if self.smoothed is None: # self.smoothed = raw # else: # self.smoothed = self.alpha * raw + (1 - self.alpha) * self.smoothed # # 保存日志 # self.plot_states.append({'time': timestamp, 'state': self.smoothed.copy()}) # # 发布 Odometry # odom = Odometry() # odom.header.stamp = rospy.Time.now() # odom.header.frame_id = 'map' # odom.child_frame_id = 'base_link' # odom.pose.pose.position = Point(*self.smoothed[0:3]) # odom.pose.pose.orientation = Quaternion(*self.x[6:10].flatten()) # odom.twist.twist.linear = Vector3(*self.smoothed[3:6]) # self.odom_pub.publish(odom) # # 额外发布点、姿态、速度 # self.p_pub.publish(Point(*self.smoothed[0:3])) # self.q_pub.publish(Quaternion(*self.x[6:10].flatten())) # self.v_pub.publish(Vector3(*self.smoothed[3:6])) # # 终端打印 # print(f"[{timestamp:.3f}] Pos {self.smoothed[0]:.3f}, {self.smoothed[1]:.3f}, {self.smoothed[2]:.3f} | " # f"Vel {self.smoothed[3]:.3f}, {self.smoothed[4]:.3f}, {self.smoothed[5]:.3f}") def publish_and_print(self, timestamp): pos = self.x[0:3].flatten() raw_vel = self.x[3:6].flatten() quat = self.x[6:10].flatten() rpy = euler_from_quaternion(quat) if self.smoothed_vel is None: self.smoothed_vel = raw_vel else: self.smoothed_vel = self.alpha*raw_vel + (1-self.alpha)*self.smoothed_vel self.plot_states.append({ 'time': timestamp, 'pos': pos.copy(), 'vel': self.smoothed_vel.copy(), 'rpy': rpy }) odom = Odometry() odom.header.stamp = rospy.Time.now() odom.header.frame_id = 'map' odom.child_frame_id = 'base_link' odom.pose.pose.position = Point(*pos) odom.pose.pose.orientation = Quaternion(*self.x[6:10].flatten()) odom.twist.twist.linear = Vector3(*self.smoothed_vel) self.odom_pub.publish(odom) self.p_pub.publish(Point(*pos)) self.q_pub.publish(Quaternion(*self.x[6:10].flatten())) self.v_pub.publish(Vector3(*self.smoothed_vel)) print(f"[{timestamp:.3f}] Pos {pos[0]:.3f}, {pos[1]:.3f}, {pos[2]:.3f} | " f"Vel {self.smoothed_vel[0]:.3f}, {self.smoothed_vel[1]:.3f}, {self.smoothed_vel[2]:.3f}") print(f"last_acc_world = {self.last_acc_world.flatten()}") # def plot_results(self): # if not self.plot_states or not self.radar_data: # return # times = [d['time'] for d in self.plot_states] # states = np.array([d['state'] for d in self.plot_states]) # radar_times = [d['time'] for d in self.radar_data] # radar_pos = np.array([d['position'] for d in self.radar_data]) # # 保持原有绘图风格：三个子图对比位置 # plt.figure(figsize=(10,8)) # for i, label in enumerate(['X','Y','Z']): # plt.subplot(3,1,i+1) # plt.plot(times, states[:,i], label=f'Fusion {label}') # plt.plot(radar_times, radar_pos[:,i], 'o', markersize=3, label=f'Radar {label}') # plt.ylabel(label) # plt.legend() # plt.xlabel('Time (s)') # plt.suptitle('Position Comparison') # plt.show() # # 三个子图显示速度 # plt.figure(figsize=(10,8)) # for i, label in enumerate(['Vx','Vy','Vz']): # plt.subplot(3,1,i+1) # plt.plot(times, states[:,i+3], label=f'Fusion {label}') # plt.ylabel(label) # plt.legend() # plt.xlabel('Time (s)') # plt.suptitle('Velocity') # plt.show() def plot_results(self): if not self.plot_states or not self.radar_data: return times = [d['time'] for d in self.plot_states] pos = np.array([d['pos'] for d in self.plot_states]) vel = np.array([d['vel'] for d in self.plot_states]) rpy = np.array([d['rpy'] for d in self.plot_states]) radar_times = [d['time'] for d in self.radar_data] radar_pos = np.array([d['position'] for d in self.radar_data]) plt.figure(figsize=(10,8)) for i, label in enumerate(['X','Y','Z']): plt.subplot(3,1,i+1) plt.plot(times, pos[:,i], label=f'Fusion {label}') plt.plot(radar_times, radar_pos[:,i], 'o', markersize=3, label=f'Radar {label}') plt.ylabel(label) plt.legend() plt.xlabel('Time (s)') plt.suptitle('Position Comparison') plt.figure(figsize=(10,8)) for i, label in enumerate(['Vx','Vy','Vz']): plt.subplot(3,1,i+1) plt.plot(times, vel[:,i], label=f'Vel {label}') plt.ylabel(label) plt.legend() plt.xlabel('Time (s)') plt.suptitle('Velocity') plt.figure(figsize=(10,8)) for i, label in enumerate(['R','P','Y']): plt.subplot(3,1,i+1) plt.plot(times, rpy[:,i], label=f'RPY {label}') plt.ylabel(label) plt.legend() plt.xlabel('Time (s)') plt.suptitle('RPY') plt.show() if __name__ == '__main__': try: node = EKFFusionNode() rospy.spin() finally: node.plot_results() 解读这段代码

\hat{x}_k^- = f(\hat{x}_{k-1}, u_k) + w_k \quad (w_k \sim \mathcal{N}(0, Q)) $$ 其中$f(\cdot)$为非线性状态转移函数，$u_k$为IMU输入（如加速度、角速度），$Q$为过程噪声协方差矩阵[^1]。 2. **雅可比...
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httpclient5-5.4.4.jar中文-英文对照文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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【微信小程序源码】音乐上下首选择.zip

资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.csdn.net/ashyyyy/article/details/146464041
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Docker化部署TS3AudioBot教程与实践

### 标题知识点 #### TS3AudioBot_docker - **Dockerfile的用途与组成**：Dockerfile是一个文本文件，包含了所有构建Docker镜像的命令。开发者可以通过编辑Dockerfile来指定Docker镜像创建时所需的所有指令，包括基础镜像、运行时指令、环境变量、软件安装、文件复制等。TS3AudioBot_docker表明这个Dockerfile与TS3AudioBot项目相关，TS3AudioBot可能是一个用于TeamSpeak 3服务器的音频机器人，用于播放音频或与服务器上的用户进行交互。 - **Docker构建过程**：在描述中，有两种方式来获取TS3AudioBot的Docker镜像。一种是从Dockerhub上直接运行预构建的镜像，另一种是自行构建Docker镜像。自建过程会使用到docker build命令，而从Dockerhub运行则会用到docker run命令。 ### 描述知识点 #### Docker命令的使用 - **docker run**：这个命令用于运行一个Docker容器。其参数说明如下： - `--name tsbot`：为运行的容器指定一个名称，这里命名为tsbot。 - `--restart=always`：设置容器重启策略，这里是总是重启，确保容器在失败后自动重启。 - `-it`：这是一对参数，-i 表示交互式操作，-t 分配一个伪终端。 - `-d`：表示后台运行容器。 - `-v /home/tsBot/data:/data`：将宿主机的/home/tsBot/data目录挂载到容器内的/data目录上，以便持久化存储数据。 - `rofl256/tsaudiobot` 或 `tsaudiobot`：指定Docker镜像名称。前者可能是从DockerHub上获取的带有用户名命名空间的镜像，后者是本地构建或已重命名的镜像。 #### Docker构建流程 - **构建镜像**：使用docker build命令可以将Dockerfile中的指令转化为一个Docker镜像。`docker build . -t tsaudiobot`表示从当前目录中读取Dockerfile，并创建一个名为tsaudiobot的镜像。构建过程中，Docker会按顺序执行Dockerfile中的指令，比如FROM、RUN、COPY等，最终形成一个包含所有依赖和配置的应用镜像。 ### 标签知识点 #### Dockerfile - **Dockerfile的概念**：Dockerfile是一个包含创建Docker镜像所有命令的文本文件。它被Docker程序读取，用于自动构建Docker镜像。Dockerfile中的指令通常包括安装软件、设置环境变量、复制文件等。 - **Dockerfile中的命令**：一些常用的Dockerfile命令包括： - FROM：指定基础镜像。 - RUN：执行命令。 - COPY：将文件或目录复制到镜像中。 - ADD：类似于COPY，但是 ADD 支持从URL下载文件以及解压 tar 文件。 - ENV：设置环境变量。 - EXPOSE：声明端口。 - VOLUME：创建挂载点。 - CMD：容器启动时要运行的命令。 - ENTRYPOINT：配置容器启动时的执行命令。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 #### 文件命名 - **TS3AudioBot_docker-main**：此文件名表明了这是一个主要的代码库或Dockerfile的存放位置。在开发中，通常main分支代表当前的主版本或正在积极开发的分支。因此TS3AudioBot_docker-main可能表示这是在Dev分支上开发的Dockerfile的主要代码版本。主分支一般比较稳定，并作为新的特性开发的基础。 ### 综合知识点 - **Docker在DevOps中的角色**：Docker作为一种轻量级的容器化技术，在DevOps领域扮演重要角色。它可以快速部署、一致的运行环境、便于测试和迁移应用。通过Dockerfile的编写和docker build命令，开发者可以构建可移植的容器镜像，通过docker run命令则可以快速启动容器实例。 - **TS3AudioBot与TeamSpeak**：TS3AudioBot很可能是一个针对TeamSpeak 3服务器的自动化解决方案。TeamSpeak是一个语音通讯软件，广泛用于线上游戏团队进行沟通。一个音频机器人可以提供自动化的消息通知、音频流控制等功能，提高游戏社区的交流效率。 - **Docker镜像的版本管理**：镜像的命名通常包括用户名、项目名和标签。如rofl256/tsaudiobot中rofl256可能是一个用户名，tsaudiobot可能是项目名称，这样的命名规则有利于镜像的共享和管理。 在介绍以上知识点后，我们理解了标题、描述、标签及文件名称列表中所含的知识点。这些知识点涵盖了Dockerfile的构建、Docker镜像的使用、TS3AudioBot功能以及版本控制等多个方面，为IT专业人员在使用和开发Docker相关项目时提供了必要的信息。
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零售销售数据的探索性分析与DeepAR模型预测

### 零售销售数据的探索性分析与DeepAR模型预测 #### 1. 探索性数据分析 在拥有45家商店的情况下，我们选择了第20号商店，来分析其不同部门在三年间的销售表现。借助DeepAR算法，我们可以了解不同部门商品的销售情况。 在SageMaker中，通过生命周期配置（Lifecycle Configurations），我们可以在笔记本实例启动前自定义安装Python包，避免在执行笔记本前手动跟踪所需的包。为了探索零售销售数据，我们需要安装最新版本（0.9.0）的seaborn库。具体操作步骤如下： 1. 在SageMaker的Notebook下，点击Lifecycle Config
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llm agent平台

<think>好的，我现在需要帮用户寻找与LLM代理平台解决方案相关的信息。首先，我得明确用户的需求。用户提到了“LLM agent platform solutions”，也就是大型语言模型代理平台的解决方案。这可能涉及到如何构建、部署或优化基于LLM的代理系统。接下来，我应该回忆之前用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。 根据引用[1]，提到构建LLM应用程序的步骤分解，可能涉及到代理平台的设计。引用[2]讨论了评估LLM的挑战，包括可重复性和开源模型的解决方案，这可能影响代理平台的稳定性和选择。引用[3]则提到大模型相关的岗位和面试题，可能涉及实际应用中的技术问题。 接下
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Docker实现OAuth2代理：安全的HTTPS解决方案

### 知识点详细说明： #### Dockerfile基础 Dockerfile是一种文本文件，它包含了用户创建Docker镜像所需的命令和参数。Docker通过读取Dockerfile中的指令自动构建镜像。Dockerfile通常包含了如下载基础镜像、安装软件包、执行脚本等指令。 #### Dockerfile中的常用指令 1. **FROM**: 指定基础镜像，所有的Dockerfile都必须以FROM开始。 2. **RUN**: 在构建过程中执行命令，如安装软件。 3. **CMD**: 设置容器启动时运行的命令，可以被docker run命令后面的参数覆盖。 4. **EXPOSE**: 告诉Docker容器在运行时监听指定的网络端口。 5. **ENV**: 设置环境变量。 6. **ADD**: 将本地文件复制到容器中，如果是tar归档文件会自动解压。 7. **ENTRYPOINT**: 设置容器启动时的默认命令，不会被docker run命令覆盖。 8. **VOLUME**: 创建一个挂载点以挂载外部存储，如磁盘或网络文件系统。 #### OAuth 2.0 Proxy OAuth 2.0 Proxy 是一个轻量级的认证代理，用于在应用程序前提供OAuth认证功能。它主要通过HTTP重定向和回调机制，实现对下游服务的安全访问控制，支持多种身份提供商（IdP），如Google, GitHub等。 #### HTTPS和SSL/TLS HTTPS（HTTP Secure）是HTTP的安全版本，它通过SSL/TLS协议加密客户端和服务器之间的通信。使用HTTPS可以保护数据的机密性和完整性，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security）是用来在互联网上进行通信时加密数据的安全协议。 #### Docker容器与HTTPS 为了在使用Docker容器时启用HTTPS，需要在容器内配置SSL/TLS证书，并确保使用443端口。这通常涉及到配置Nginx或Apache等Web服务器，并将其作为反向代理运行在Docker容器内。 #### 临时分叉（Fork） 在开源领域，“分叉”指的是一种特殊的复制项目的行为，通常是为了对原项目进行修改或增强功能。分叉的项目可以独立于原项目发展，并可选择是否合并回原项目。在本文的语境下，“临时分叉”可能指的是为了实现特定功能（如HTTPS支持）而在现有Docker-oauth2-proxy项目基础上创建的分支版本。 #### 实现步骤 要实现HTTPS支持的docker-oauth2-proxy，可能需要进行以下步骤： 1. **准备SSL/TLS证书**：可以使用Let's Encrypt免费获取证书或自行生成。 2. **配置Nginx/Apache服务器**：在Dockerfile中添加配置，以使用SSL证书和代理设置。 3. **修改OAuth2 Proxy设置**：调整OAuth2 Proxy配置以使用HTTPS连接。 4. **分叉Docker-oauth2-proxy项目**：创建项目的分支副本，以便进行修改。 5. **编辑Dockerfile**：在分叉的项目中编写或修改Dockerfile，包括下载基础镜像、设置环境变量、添加SSL证书、配置Nginx/Apache和OAuth2 Proxy等步骤。 6. **构建和测试新镜像**：使用Docker构建镜像，并在安全环境中进行测试，确保HTTPS配置正确，并且OAuth2 Proxy功能正常工作。 7. **部署到生产环境**：在确认无误后，将配置好的镜像部署到生产环境中。 #### 压缩包子文件的文件名称列表 - **docker-oauth2-proxy-master**: 这可能是指在GitHub等代码托管平台上，docker-oauth2-proxy项目的主分支或主仓库。名称列表中的“master”暗示了该文件夹包含的是主分支的代码。 总结来说，要实现一个支持HTTPS的docker-oauth2-proxy，开发者需要进行一系列的配置和编码工作，包括使用Dockerfile来构建自定义的Docker镜像，配置SSL/TLS证书，分叉并修改现有的开源项目代码。通过这些步骤，可以确保OAuth2 Proxy能够安全地处理HTTPS请求，并为下游服务提供安全认证功能。
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利用AmazonSageMaker进行图像分类：从理论到实践

# 利用 Amazon SageMaker 进行图像分类：从理论到实践 ## 1. 主题建模与图像分类概述 在数据科学领域，从大量非结构化数据中提取信息和主题至关重要。像 SageMaker 的神经主题模型（NTM）这类主题建模技术，提供了线性和非线性学习方法，能帮助我们深入挖掘数据中的潜在主题。它通过特定的架构和内部机制工作，还支持分布式训练，将数据集分割成多个块进行并行处理。训练完成后，我们可以将模型部署为端点并进行推理，例如解读安然邮件中的主题。 图像分类在过去五年中一直是热门研究领域，因为它能解决众多行业的实际业务问题，如自动驾驶汽车行业就高度依赖图像分类和目标检测模型的准确性。A