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帮我写段代码,使得输出该模型的对偶模型def rmp(patient_sequence,y,c): m = gp.Model("rmp") lamda = m.addVars(range(len(patient_sequence)),vtype='C',lb = 0,ub=1,name='lamda') m.setObjective(sum(c[p]*lamda[p] for p in range(len(patient_sequence))),GRB.MINIMIZE ) m.addConstrs(sum(y[p][i] *lamda[p] for p in range(len(patient_sequence))) ==1 for i in range(numpatient)) m.update() m.write('rmp.lp') m.setParam('OutputFlag',0) m.optimize() obj=m.objval pi=m.getAttr(GRB.Attr.Pi,m.getConstrs()) print('obj=',m.objval) print('主问题的对偶值为',pi) return obj,pi obj,pi = rmp(patient_sequence,y,c)

时间: 2024-04-16 19:27:38 浏览: 150
下面是使用Gurobi库编写的代码,用于输出该模型的对偶模型: ```python import gurobipy as gp from gurobipy import GRB def rmp(patient_sequence, y, c): m = gp.Model("rmp") lamda = m.addVars(range(len(patient_sequence)), vtype='C', lb=0, ub=1, name='lamda') m.setObjective(sum(c[p] * lamda[p] for p in range(len(patient_sequence))), GRB.MINIMIZE) m.addConstrs(sum(y[p][i] * lamda[p] for p in range(len(patient_sequence))) == 1 for i in range(numpatient)) m.update() m.write('rmp.lp') m.setParam('OutputFlag', 0) m.optimize() obj = m.objval pi = m.getAttr(GRB.Attr.Pi, m.getConstrs()) print('obj=', m.objval) print('主问题的对偶值为', pi) return obj, pi # 这里需要定义变量 patient_sequence, y, c 和 numpatient obj, pi = rmp(patient_sequence, y, c) ``` 请确保在运行代码之前,将所需的变量(patient_sequence, y, c 和 numpatient)正确定义和赋值。另外,请确保已经安装了Gurobi求解器,并根据需要进行适当的引入和配置。 这段代码将创建一个Gurobi模型,定义变量和约束,设置目标函数并求解该模型。然后,它将打印出目标函数值和对偶变量的值。 希望这能帮到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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with timing('<rmp2> forward pass', self.timed): # Generalized coordinates, velocities, and curvatures at the leaf nodes # Step 1: Calculate xs xs = self.forward_mapping(q, **features) # 计算 xs # Step 2: Create dummy ones tensor with requires_grad=True for each element in xs dummy_ones = [torch.ones_like(x, requires_grad=True) for x in xs] # 创建全1张量,并启用梯度计算 # Step 3: Calculate sum_x and sum_xd (equivalent to TensorFlow gradient(ggg, sum_x, q)) sum_x = ip(xs, dummy_ones) # 计算 sum_x sum_x.requires_grad_(True) sum_xd = ip(qd, gradient(sum_x, q)[0]) # 计算 sum_xd,这里调用 gradient 来计算 sum_x 关于 q 的梯度 sum_xd.requires_grad_(True) # Ensure sum_xd can compute gradients # Step 4: Calculate grd (gradient of sum_xd with respect to q) grd = gradient(sum_xd, q)[0] grd.requires_grad_(True) # Step 5: Calculate sum_crv (curvature term) sum_crv = ip(qd, grd) # 计算 sum_crv sum_crv.requires_grad_(True) # Ensure sum_crv can compute gradients # Step 6: Compute curvature terms using gradients crvs = gradient(sum_crv, dummy_ones) xds = gradient(sum_xd, dummy_ones)再思考一下 crvs = gradient(sum_crv, dummy_ones) File "E:\pythonproject\RMP\rmp2_pytorch\rmp2\rmpgraph\rmpgraph.py", line 360, in gradient return torch.autograd.grad(target, sources, create_graph=True, retain_graph=True) File "C:\Users\11615\.conda\envs\rmp2rl\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 302, in grad allow_unused, accumulate_grad=False) # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: One of the differentiated Tensors appears to not have been used in the graph. Set allow_unused=True if this is the desired behavior.思考一下,为什么出错

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 % FileData = readmatrix('F:\桌面2\算法\SVM\高温合金采集数据\拉伸试块\拉伸-背面.csv'); % FileData = readmatrix('F:\桌面2\算法\SVM\高温合金验证数据\gh4169角度数据\验证数据背面.csv'); FileData = xlsread('C:\Users\龚坚闽\Desktop\毕业论文\定量数据\定量数据\缺陷1.xlsx'); %% for i=2:1:21 y1= FileData (:,i); [max_idx, max_1] = max(y1); % max_val是最大值,max_idx是最大值所在位置的向量 [min_idx, min_1] = min(y1); % max_val是最大值,max_idx是最大值所在位置的向量 E0_1=min_1; E_1=max_1; %% banbo占宽1 rmp=(E_1-E0_1); Occupyingwidth=rmp; X(i,1)=Occupyingwidth; %% 幅值2 Amplitude=abs((y1(E_1,1))-(y1(E0_1,1))); X(i,2)=Amplitude; %% 面积3 % 曲线面积 b=0; b=E0_1:1:E_1; c=y1(E0_1:E_1,1); sq=abs(trapz(b,c)); %矩形面积 sq1=abs(Occupyingwidth*Amplitude); %缺陷面积 Area=abs(sq1-sq); X(i,3)=Area; %% 波形能量 x=FileData(E0_1:E_1 ,:); z=x(:,i); % 计算信号的短时能量4 e1=sum(z.*z,1); X(i,4)=e1; % 计算x的梯度 k=gradient(z); % 计算x的梯度平均值5 a1=mean(mean(k)); X(i,5)=a1; %% 计算x的梯度最大值6 m1=max(k); X(i,6)=m1; % 计算x的梯度最小值7 m2=min(k); X(i,7)=m2; end无法执行赋值,因为左侧的大小为 1×1,右侧的大小为 0×1。 出错 tezhengtiqu_1 (第 47 行) X(i,6)=m1; Caught "std::exception" Exception message is: Invalid character code sequence detected.

static int sev_launch_update_data(struct kvm *kvm, struct kvm_sev_cmd *argp) { unsigned long vaddr, vaddr_end, next_vaddr, npages, pages, size, i; struct kvm_sev_info *sev = &to_kvm_svm(kvm)->sev_info; struct kvm_sev_launch_update_data params; struct sev_data_launch_update_data *data; struct page **inpages; int ret; if (!sev_guest(kvm)) return -ENOTTY; if (copy_from_user(¶ms, (void __user *)(uintptr_t)argp->data, sizeof(params))) return -EFAULT; data = kzalloc(sizeof(*data), GFP_KERNEL_ACCOUNT); if (!data) return -ENOMEM; vaddr = params.uaddr; size = params.len; vaddr_end = vaddr + size; /* Lock the user memory. */ inpages = sev_pin_memory(kvm, vaddr, size, &npages, 1); if (!inpages) { ret = -ENOMEM; goto e_free; } /* * The LAUNCH_UPDATE command will perform in-place encryption of the * memory content (i.e it will write the same memory region with C=1). * It's possible that the cache may contain the data with C=0, i.e., * unencrypted so invalidate it first. */ sev_clflush_pages(inpages, npages); for (i = 0; vaddr < vaddr_end; vaddr = next_vaddr, i += pages) { int offset, len; /* * If the user buffer is not page-aligned, calculate the offset * within the page. */ offset = vaddr & (PAGE_SIZE - 1); /* Calculate the number of pages that can be encrypted in one go. */ pages = get_num_contig_pages(i, inpages, npages); len = min_t(size_t, ((pages * PAGE_SIZE) - offset), size); data->handle = sev->handle; data->len = len; data->address = __sme_page_pa(inpages[i]) + offset; ret = sev_issue_cmd(kvm, SEV_CMD_LAUNCH_UPDATE_DATA, data, &argp->error); if (ret) goto e_unpin; size -= len; next_vaddr = vaddr + len; } e_unpin: /* content of memory is updated, mark pages dirty */ for (i = 0; i < npages; i++) { set_page_dirty_lock(inpages[i]); mark_page_accessed(inpages[i]); } /* unlock the user pages */ sev_unpin_memory(kvm, inpages, npages); e_free: kfree(data); return ret; }

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标题中提到的"Delphi 12 控件之TeeChartVCLFMX-2024.40.rar"指的是Delphi 12版本中使用的TeeChartVCLFMX图表控件的特定版本(2024.40版本)。Delphi是由Embarcadero Technologies开发的一款流行的集成开发环境(IDE),专门用于使用Object Pascal和C++语言开发软件应用程序。该标题强调了Delphi 12环境下TeeChartVCLFMX控件的使用,这表明Delphi的图形用户界面(GUI)组件库中包含了一个专门用于创建复杂图表和图形的组件。 从描述中仅能得到的关于文件的名称是"TeeChartVCLFMX-2024.40.rar",这意味着文件是一个压缩包,具体包含了一个TeeChartVCLFMX的图表控件,版本号为2024.40。它可能包含了在Delphi 12版本中使用该图表控件所需的所有文件,包括库文件、二进制文件、文档等。 标签"delphi 控件"简单而直接地指出了该文件属于Delphi编程环境中的一个控件类别,表明了目标用户是Delphi开发者,他们通常使用这些控件来丰富他们的应用程序界面或增强应用程序的功能。 文件名称列表提供了关于TeeChartVCLFMX压缩包内包含的具体文件及其用途的详细信息: 1. TeeChartVCLFMX-2024.40.exe:这个文件很可能是一个安装程序或可执行文件,用于安装或运行TeeChartVCLFMX图表控件。 2. Keygen.exe:这个文件名表明它可能是一个密钥生成器(Key Generator),用于生成软件的注册码或激活码,使得控件可以脱离试用限制或进行合法授权。 3. Delphi29Binaries-2024.40-windows.pak:这个文件名暗示它包含了特定于Windows平台的Delphi 29(可能指的是Delphi 12的内部版本号)的二进制文件。pak文件是压缩包的一种格式,可能包含了运行TeeChartVCLFMX图表控件所需的库文件、DLLs、组件文件等。 4. TeeChartVCLFMX-2024.40 - D12.pdf:这是一个PDF格式的文件,很可能是用户手册或帮助文档,提供了对TeeChartVCLFMX图表控件版本2024.40在Delphi 12中的使用说明,安装指南,功能介绍或示例代码等。 综合以上信息,可以推断TeeChartVCLFMX-2024.40压缩包是为Delphi 12的开发人员提供了一个专业的图表解决方案,使得用户能够将图表功能集成到他们用Delphi开发的应用程序中。TeeChartVCLFMX可能包含各种图表类型(如条形图、折线图、饼图等),以及丰富的定制选项,如颜色、样式、图例、数据绑定、交互式功能等。开发者可以利用TeeChartVCLFMX提供的图表控件在应用程序中创建强大的数据可视化功能,这对数据分析、科学计算、商业智能、财务报告等领域特别有用。 开发者需要使用Delphi 12 IDE配合提供的组件安装程序或执行文件安装和配置TeeChartVCLFMX控件,通过阅读PDF文档来了解如何使用控件,并在需要时使用Keygen.exe激活控件。Delphi29Binaries-2024.40-windows.pak文件可能包含了控件运行所需的核心二进制组件。通过合理使用这些资源,开发者可以将TeeChartVCLFMX控件集成到自己的项目中,快速构建功能丰富的图表和数据可视化组件。
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【Keil-ARM性能优化全解】:代码监控与优化工具的实用技巧

# 摘要 本文对基于Keil-ARM平台的性能优化进行了系统性探讨,涵盖了性能监控工具的介绍、代码优化策略、系统资源管理以及综合案例分析。首先,介绍了Keil-ARM的性能监控工具及其在性能分析中的重要性,包括工具的配置和性能数据解读方法。其次,文中讨论了代码层面的优化,包括高效循环和条件语句的编写,函数内联与尾调用优化,以及编译器优化选项的应用。然后,深入分析了ARM系统资源分配、
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电子邮箱协议

<think>首先,用户的问题是:“我想了解电子邮箱相关的协议 请问电子邮件协议有哪些”。这直接询问电子邮件协议的种类。 从系统级指令中,我需要: - 使用中文回答。 - 结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 - 在行内数学表达式使用 $...$,但这里可能没有数学内容。 - 独立公式使用 $$...$$,但可能不需要。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识如 [^1]。 参考提供的引用: - 引用[1]: 讨论了SMTP、POP3和IMAP。 - 引用[2]: 提到电子邮件系统采用客户机/服务器模式,涉及接收和发送邮件。 - 引用[3]: 详细描述了P