4.22

点到点距离计算与空间坐标展示
#include <iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
class point
{
	double x,y;
public:
	point(double x1,double y1);

	friend void showpoint(point &a,point &b);
	double get_x();
	double get_y();
};
point::point(double x1,double y1)
{
	x=x1;y=y1;
}
double point::get_x()
{
	return x;
}
double point::get_y()
{
	return y;
}
void showpoint(point &a,point &b)
{
	double S;
	S=sqrt((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y));
	cout<<"两点的距离为:"<<S<<endl;
}
int main()
{
	point P1(3,4);
	point P2(0,0);
	cout<<"A("<<P1.get_x()<<","<<P1.get_y()<<")"<<endl;
	cout<<"B("<<P2.get_x()<<","<<P2.get_y()<<")"<<endl;
	showpoint(P1,P2);
	return 0;
}




基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
目前没有公开的、权威的关于“FCN 4.22版本”(或版本号为078)的文档或发布说明的信息。全卷积网络(FCN)最初由Jonathan Long等人在2015年提出,主要用于语义分割任务,其标准版本主要包括FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s等结构[^2]。这些结构的命名基于从不同层级的特征图进行上采样以恢复原始图像尺寸的策略。 通常,深度学习框架如Caffe、PyTorch或TensorFlow中会提供FCN的实现版本,但它们的版本号通常与框架本身的版本相关,而不是单独为FCN模型定义版本号。例如,在PyTorch或TensorFlow的模型库中,可能会有不同的实现变种,但这些实现一般不会以“4.22”这样的版本号进行标识。 如果所指的“FCN4.22”是某个特定框架或项目中的内部版本,建议查阅该框架的官方文档、GitHub仓库的发布说明,或相关的开发者社区讨论。此外,可以尝试搜索特定项目的源码仓库,例如查看是否有与FCN相关的开源项目使用了类似的版本号。 如果目标是查找某个特定实现的文档或发布说明,建议提供更具体的上下文信息,例如所使用的深度学习框架名称、项目名称或代码仓库地址,以便更准确地定位相关信息。 ### 可能的实现示例(基于PyTorch的FCN-8s结构片段) ```python import torch import torch.nn as nn import torchvision class FCN8s(nn.Module): def __init__(self, num_classes=21): super(FCN8s, self).__init__() pretrained_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) features = list(pretrained_model.features) self.pool3 = nn.Sequential(*features[:17]) self.pool4 = nn.Sequential(*features[17:24]) self.pool5 = nn.Sequential(*features[24:]) self.score_pool3 = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=1) self.score_pool4 = nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1) self.score_pool5 = nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1) self.upscore2 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.upscore_pool4 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.upscore8 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=16, stride=8, padding=4) def forward(self, x): pool3 = self.pool3(x) pool4 = self.pool4(pool3) pool5 = self.pool5(pool4) score_pool5 = self.score_pool5(pool5) upscore2 = self.upscore2(score_pool5) score_pool4 = self.score_pool4(pool4) upscore_pool4 = self.upscore_pool4(upscore2 + score_pool4) score_pool3 = self.score_pool3(pool3) out = self.upscore8(upscore_pool4 + score_pool3) return out ``` 上述代码展示了如何使用PyTorch构建一个FCN-8s模型,该模型利用了VGG16作为特征提取器,并通过转置卷积层进行多级上采样,以融合不同层级的特征图[^2]。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值