所以我刚接触Matlab,必须画出y(n)仅为1的脉冲函数,如果n为3,==为0。下面的代码可以工作: n = -5:5;
f = n; % allocate f
for i = 1 : length(n)
f(i) = dd1(n(i)-3);
end
stem(n, f);
function y = dd1(n)
y
我们有一个Step Function-状态机,它有以json格式编写的state Language Specification,它在工作流执行期间基于输入和条件调用多个Lambda函数。 有没有办法通过模拟Lambda依赖项来单元/集成测试这个json代码(工作流)?对于ex。当特定Lambda的输出为XXX时进行测试,然后步骤函数工作流调用YYY步骤。 我检查了Lambda文档,但它似乎提供了一种在本地测试"Develop and Test AWS Step Functions Workflows Locally"的阶跃函数的方法。我想要的是模拟Lambda并测试json
我有单位步长函数:
u0:= piecewise([-infinity < t and t < 0,0],[0 < t and t < infinity,1]):
现在,我想在某个时刻绘制它:
T:=1:;
plot(u0|t=t-T/2);
这是可行的。但当我使用更自然的表达时:
T:=1:;
plot(u0(t-T/2));
它简单地绘制了原始的未移位阶跃函数。
在绘制修改后的阶跃函数时,有没有办法使用更简单的形式?
我正在尝试绘制一个控制系统的响应图,它有两个单元步骤-一个是t=0,一个是t=0.3
下面是我使用的代码:
% Set up the transfer function
numer = [K*K_m*r];
denom = [(L_m*J_e) (L_m*b_m+R_m*J_e) (K_b*K_m+R_m*b_m) K*K_m*r];
transfun = tf(numer, denom);
% Apply a step function at t=0
[y,T] = step(transfun, 0:0.001:0.5);
% Second step function at t=0.3
我正在尝试将简单的前馈神经网络移植到Java中。
这显然涉及到大量的数值计算,所以我试图尽可能优化我的中央循环。结果应该在float数据类型的限制内是正确的。
我当前的代码如下所示(错误处理和初始化已删除):
/**
* Simple implementation of a feedforward neural network. The network supports
* including a bias neuron with a constant output of 1.0 and weighted synapses
* to hidden and output layers.
这就是我想要的。我有一个输入框(类型= number),而不是按一个输入框,我希望它上升数百个。我想是有办法的。我知道一种方法,您可以在JavaScript或JQuery中使用循环来检查它是否为1(并且等于100),然后再检查101 = 200等等,但这似乎是很难做到的。有什么建议吗?下面是一些示例代码:
HTML
<input type = "number" min = "100" value = "100">
有什么想法吗?提前感谢!
我有一个用Python 3.6编写的Lambda代码 for record in event['Records']:
filename_from_event = record['s3']['configurationId']
filename = record['s3']['object']['key']
bucket = record['s3']['bucket']['name']
我有一个包含事件的DataFrame,每个事件都有开始日期和结束日期。我还有一个报告期,包括开始日期和结束日期以及报告频率,例如每月。我想要计算的是每个报告期间bin中“活动”事件的数量。活动事件是其时间与报告时段bin的时间间隔重叠的事件。
在努力使用DataFrame聚合函数之后,我想出了以下代码来完成这项工作,但这些代码远不是紧凑和优雅的。
我很确定有一种方法可以写得更紧凑,但需要一些线索。
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
# Example DF of events each with a st
我在控制系统类中使用SciPy而不是MATLAB来绘制线性时滞系统的阶跃响应。到目前为止,它工作得很好,但我遇到了一个非常具体的系统的问题。使用以下代码:
from numpy import min
from scipy import linspace
from scipy.signal import lti, step
from matplotlib import pyplot as p
# Create an LTI transfer function from coefficients
tf = lti([64], [1, 16, 64])
# Step response (redo
我目前有一个web服务,它执行以下操作:
User inputs Web service使用OpenCV启动C程序加载训练数据该程序检测并识别某些对象该程序将这些检测和识别记录在MySQL数据库中如果程序检测到并识别了对象,它会将其添加到训练数据
此程序可能需要长达1分钟来运行每个映像。我如何构建Amazon Web Services才能有效地实现这一点?