一、魔法方法在Python中，__xx__()的函数叫做魔法方法，指的是具有特殊功能的函数。1__init__()1.1 体验__init__()
__init__()
方法的作用：初始化对象。
class Washer():
# 定义初始化功能的函数
def __init__(self):
# 添加实例属性
self.width = 500
self.height = 800
def print
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2023-11-24 11:32:32
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# 拉丁超立方体采样（LHS）在 Python 中的实现
拉丁超立方体采样是一种统计方法，用于从多维分布中进行有效的抽样。它比简单随机抽样更能覆盖多维空间，通常用于计算机模拟、风险分析等领域。对于刚入行的小白来说，理解和实现拉丁超立方体采样可能会有些困难，但只要掌握了基本流程，就能顺利完成。本文将为你提供实现拉丁超立方体采样的详细步骤，包括代码实现和注释。
## 整体流程
首先让我们看一下实
文章目录1. 界面认识2. 变量命名3. 数据类型4. 矩阵构造和四则运算5. 程序结构6. 二维平面绘图7. 三维立体绘图8. 线性规划9. 积分 1. 界面认识命令行输入clc：清除命令行窗口命令行输入clear all:清除右侧工作区%：注释代码2. 变量命名区分大小写以字母开头，可以使用下划线3. 数据类型数字：abs()字符与字符串：字符串用单引号、char()、length()矩阵A
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2023-12-18 18:37:45
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???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 Matlab代码实现?4 参考文献?1 概述拉丁超立方抽样方法LHS最早是由McKay等1[5$提出，现已用于很多领域[60-63]。将LHS应用于结构可靠性分析，可提高数值模拟结构可靠性分析样本代表性，进而提高结构可靠性分析结果 精度与效率。LH重要抽样法与蒙特卡罗重要抽样法类似，都是首先选取样本，用样本的失效频率近似母体的失
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2023-11-30 17:40:54
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目录一、定义二、LCA的实现流程1. 预处理2. 计算LCA三、例题例1：P3379 【模板】最近公共祖先（LCA）四、树上差分1. 边差分2. 点差分3. 例题一、定义给定一颗有根树，若节点z既是节点x的祖先，也是节点y的祖先，则称z是x，y的公共祖先。在x，y的祖先中，深度最大的一个节点称为x，y的最近公共祖先(Least Common Ancestors)，记做LCA。如图：LCA(5,7)
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2024-01-31 04:44:52
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文章目录一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法（1）LHS方法初始化种群（2）收敛因子的改进（3）非线性惯性权重（4）改进的鲸鱼优化算法流程二、仿真实验测试与分析三、参考文献 一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法为提高WOA算法的寻优性能，对WOA算法的三个方面进行改进，首先利用拉丁超立方体抽样方法初始化种群，增强WOA算法的种群多样性；再将非线性收敛因子取代基
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2023-11-30 21:06:55
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超立方体或将构成纳米计算机一种被称为超立方体(hypercubes)的多维结构，或许将成为未来纳米计算机的基本结构。用如此微小零件制作的机器，将由量子特性来主宰，而不再是由我们日常所熟知的力。美国奥克拉荷马大学的萨缪尔·李和劳埃德·霍克解释说，按照摩尔定律，微电子器件正持续变得更小、更快。集成电路和晶体管已达到纳米尺度，不过它们仍基于宏观尺度的物理特性运行着。真正的纳米电子学不只是缩小了的微电子学
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2024-07-01 21:17:04
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当我决定今年夏天想玩彩色游戏时，我想到了通常在色轮上描绘色彩的事实。 通常是颜料颜色而不是光，并且您对颜色亮度或亮度的变化没有任何感觉。 作为色轮的替代方案，我想到了使用一系列图形在立方体表面上显示RGB光谱的想法。 RGB值将在带有X，Y和Z轴的三维图中显示。 例如，一个表面将使B（或蓝色）保持为0，其余的轴将显示当我绘制R（红色）和G（绿色）的颜色（从0到255）时所发生的情况。 事实证
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2023-11-30 14:09:02
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# 拉丁超立方体抽样（Latin Hypercube Sampling）科普
拉丁超立方体抽样（LHS）是一种有效且广泛使用的随机抽样方法，常用于需要灵敏度分析、模型优化和不确定性量化等领域。与传统的简单随机抽样不同，LHS 在每个参数的可能取值范围内均匀地分布样本点，从而增加了采样的代表性。
## 拉丁超立方体抽样的原理
LHS 的核心思想是在多维空间中均匀地分布样本点。假设我们有一个具有
今天，我们来讲解一下AI“效果”菜单下的“3D”命令之一：“凸出和斜角”。 我们要知道，在AI中，我们也可以制作一些3D的立体效果，这就要用到“效果”菜单下的“3D”-“凸出和斜角”命令。 下面，我们来详细讲解一下“凸出和斜角”对话框中各个参数的含义。位置：设置对象如何旋转，以及观看对象的透视角度。在下拉菜单中有一些已经设定好的位置。 除了使用设定好的角度以外，
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2023-07-12 16:24:50
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在当今的数据驱动世界，数据的安全性和可恢复性尤为重要。本文将详细描述如何解决“python立方体”问题，包括一系列必要的备份策略、恢复流程、应对灾难场景的技巧，以及工具链的集成，旨在帮助读者更深入地理解这一过程。
首先来了解我们的备份策略。为了最大化数据安全性，我们需要制定一套备份策略，依据不同的存储介质特性来优化备份数据的存储与管理。
```mermaid
flowchart TD
结果预览开始绘制利用python的Matplotlib包来绘制上面的立方体示意图，首先导入所需包。导入包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt创建画布和坐标系fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) # 绘制画布
ax = fig.add_subplot(111) # 在画布上添加一个坐标轴设置坐标显示范围置
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2023-11-11 21:22:28
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上一节我们说了说多项式的根，这一篇我们讨论一下方程组，超越方程等的求根。方程组求解：首先看一下最简单的多元一次方程：3x+2y=7.55x+7y=23.5直接运用克拉默法则：ans=inv(a)*b,这里inv(a)=1/a这样解得x=0.5,y=3完整代码：a=[3 2;5 7];
b=[7.5;23.5];
ans=inv(a)*b;
fprintf(' x = %g, y = %g',ans
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2023-12-20 09:34:28
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problem题意概要：一个 \(n\times m\times l\) 的立方体，立方体中每个格子上都有一个数，如果某个格子上的数比三维坐标中至少有一维相同的其他格子上的数都要大的话，我们就称它是极大的。将 \(n\times m\times l\) 的排列随机填入这些格子，求恰有 \(k\) 个极大的数的概率。\(T\)\(T\le 10,\ 1\le n,m,l\le 5\times 10^
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2024-06-13 15:36:40
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混凝土是现代建设工程中必不可少的材料，近两年来，因混凝土材料质量不合格，导致建筑物倒塌事故屡见媒体报端：《车库坍塌，引出6幢楼混凝土强度不达标等问题》、《混凝土强度C25变C15，混凝土强度严重不合格》、《冷却塔施工平台坍塌，因其混凝土供应商无资质》……这样的案例在网络上随意搜索都比比皆是，触目惊心，轻则造成财产损失，重则危害生命。为了最大程度避免类似事故的发生，我们需要对施工所需的混凝土材料进行
拉丁超立方体抽样技术
拉丁超立方体初始化种群1.引言群智能算法一般以随机方式产生初始化种群的位置，但是这种方式可能导致种群内个体分布不均匀。拉丁超立方体抽样方法产生的初始种群位置，可以保证全空间填充和抽样非重叠，从而使种群分布均匀。2.LHS抽样过程step1: 确定抽样规模\(H\)
step2: 将每维变量\(x^i\)的定义域区间\([x_l^i,
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2023-07-31 23:05:32
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三天过去了，今天终于可以坐下来把下篇写完，不然总觉得缺点什么，呵呵！*_*关于OLAP多维数据结构1.超立方结构(Hypercube)-超立方结构指用三维或更多的维数来描述一个对象，每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上，数据空间的各个部分都有相同的维属性。（收缩超立方体。这种结构的数据密度更大，数据的维数更少，并可加入额外的分析维）。举一个很简单的例子：隶属关系、登记注册类型、企业类型与
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2024-04-28 12:56:31
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一. 知识引入LCA即最近公共祖先，即有根树中x,y的公共祖先中深度最大的一个节点。求最近公共祖先的方法：暴力法，向上标记法，树上倍增法，Tarjan算法。【“暴力”法】先 dfs求出对应点的 dep（深度），深度大的向上跳到与深度小的同一深度，比较是否相同，不相同的话，两者一起往上跳。【向上标记法】O(N)从x点向上走到根节点，标记所有经过的节点。从y点向上走到根节点的过程中，第一次遇到的已经标
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2024-04-26 21:03:24
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一个Unity中的立方体移动游戏 1.新建项目，进入到Unity3D主界面，下面是主界面分布介绍： 面板功能场景面板（Scene）显示场景中所有的模型、光源、摄像机、材质、音效等。在该面板中编辑游戏对象，包括旋转、移动、缩放等属性面板（Inspector）属性面板（检视窗口）可显示场景中当前选择对象的各种属性，包括对象的名称、标签、位置坐标、旋转角度、缩放、组件等层次面板（Hierarchy）
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2023-09-01 10:48:50
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MOEA/D代码实现代码流程图参数设置代码中出现的几个主要结构体Codedemo.mobjective.mmoead.mFunction init调用的外部函数init_weights.mrandompoint.mevaluate.mFunction evolve调用的外部函数genetic_op.mgaussian_mutate.mFunc update调用的外部函数subobjective.m
