编写程序exp5_1.c,在主函数中定义一维数组int array[10],自定义以下函数:输入数组元素,输出数组元素、求数组元素平均值、输出数组元素最大值、输出数组元素最小值、查找某数值元素是否存在

时间: 2023-04-21 08:05:59 浏览: 239
好的,以下是exp5_1.c的程序代码: #include <stdio.h> // 输入数组元素 void inputArray(int array[], int length) { printf("请输入%d个整数:\n", length); for (int i = ; i < length; i++) { scanf("%d", &array[i]); } } // 输出数组元素 void outputArray(int array[], int length) { printf("数组元素为:"); for (int i = ; i < length; i++) { printf("%d ", array[i]); } printf("\n"); } // 求数组元素平均值 double averageArray(int array[], int length) { int sum = ; for (int i = ; i < length; i++) { sum += array[i]; } return (double)sum / length; } // 输出数组元素最大值 int maxArray(int array[], int length) { int max = array[]; for (int i = 1; i < length; i++) { if (array[i] > max) { max = array[i]; } } return max; } // 输出数组元素最小值 int minArray(int array[], int length) { int min = array[]; for (int i = 1; i < length; i++) { if (array[i] < min) { min = array[i]; } } return min; } // 查找某数值元素是否存在 int searchArray(int array[], int length, int target) { for (int i = ; i < length; i++) { if (array[i] == target) { return i; } } return -1; } int main() { int array[10]; inputArray(array, 10); outputArray(array, 10); printf("数组元素平均值为:%.2f\n", averageArray(array, 10)); printf("数组元素最大值为:%d\n", maxArray(array, 10)); printf("数组元素最小值为:%d\n", minArray(array, 10)); int target; printf("请输入要查找的数值元素:"); scanf("%d", &target); int index = searchArray(array, 10, target); if (index == -1) { printf("该数值元素不存在\n"); } else { printf("该数值元素在数组中的下标为:%d\n", index); } return ; }
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这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

from scipy.io import loadmat import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import sys, os import pickle from mnist import load_mnist # 函数定义和画图 # 例子:定义step函数以及画图 def step_function(x): y=x>0 return np.array(y,int) def show_step(x): y=step_function(x) plt.plot(x,y,label='step function') plt.legend(loc="best") x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_step(x) ''' 1. 根据阶跃函数step_function的例子,写出sigmoide和Relu函数的定义并画图。 ''' ''' 2. 定义softmax函数,根据输入x=[0.3,2.9,4.0],给出softmax函数的输出,并对输出结果求和。 ''' #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #c初始化网络结构,network是字典,保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network #字典 ''' 3. 调用get_data和init_network函数, 输出x_train, t_train,x_test,t_test,以及network中每层参数的shape(一共三层) ''' ''' 4. 定义predict函数,进行手写数字的识别。 识别方法: 假设输入手写数字图像为x,维数为784(28*28的图像拉成一维向量), 第一层网络权值为W1(维数784, 50),b1(维数为50),第一层网络输出:z1=sigmoid(x*W1+b2)。 第二层网络权值为W2(维数50, 100),b2(维数为100),第二层网络输出:z2=sigmoid(z1*W2+b2)。 第三层网络权值为W3(维数100, 10),b3(维数为10),第三层网络输出(即识别结果):p=softmax(z2*W3+b3), p是向量,维数为10(类别数),表示图像x属于每一个类别的概率, 例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0],表示x属于第三类(数字2)的概率为0.95, 属于第四类(数字3)的概率为0.05,属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大,因此,x属于第三类。 ''' ''' 5. 进行手写数字识别分类准确度的计算(总体分类精度),输出分类准确度。 例如测试数据数量为100,其中正确分类的数量为92,那么分类精度=92/100=0.92。 '''

解释下代码InitList : "{" "}" { $$ = new InitList(); } // 使用无参构造 | "{" InitListItems "}" { $$ = $2; } ; InitListItems : Exp { $$ = new InitList(); static_cast<InitList*>($$)->add_value(NodePtr($1)); } | InitList { $$ = new InitList(); static_cast<InitList*>($$)->add_value(NodePtr($1)); } | InitListItems "," Exp { static_cast<InitList*>($1)->add_value(NodePtr($3)); $$ = $1; } | InitListItems "," InitList { static_cast<InitList*>($1)->add_value(NodePtr($3)); $$ = $1; } ; // 2. 扩展 VarDef 规则支持数组初始化 VarDef : IDENT "=" Exp { $$ = new VarDef($1, NodePtr($3)); } |IDENT ArrayDims { // 添加优先级标记 $$ = new ArrayDef($1, *$2); } | IDENT { $$ = new VarDef($1); } | IDENT ArrayDims "=" InitList { // 带初始化的数组定义 $$ = new ArrayDef($1, *$2, NodePtr($4)); } | IDENT ArrayDims "=" "{" "}" { // 空初始化列表 $$ = new ArrayDef($1, *$2, nullptr); } ; ArrayDims : LBRACKET INTCONST RBRACKET { auto* vec = new std::vector<int>(); vec->push_back($2); $$ = vec; } | LBRACKET RBRACKET { auto* vec = new std::vector<int>(); vec->push_back(0); $$ = vec; } | LBRACKET INTCONST RBRACKET ArrayDims { if (std::find($4->begin(), $4->end(), 0) != $4->end()) { yyerror("Empty array dimension must be last"); YYERROR; } $4->push_back($2); $$ = $4; } | LBRACKET RBRACKET ArrayDims { if (std::find($3->begin(), $3->end(), 0) != $3->end()) { yyerror("Empty array dimension must be last"); YYERROR; } $3->push_back(0); $$ = $3; } ; FuncDef : "int" IDENT "(" FuncFParams ")" Block { $$ = new FuncDef(BasicType::Int, $2, shared_cast<Block>($6), NodePtr($4)); } | "void" IDENT "(" FuncFParams ")" Block { $$ = new FuncDef(BasicType::Void, $2, shared_cast<Block>($6), shared_cast<Node>($4)); } | "int" IDENT "(" ")" Block { $$ = new FuncDef(BasicType::Int, $2, shared_cast<Block>($5)); } | "void" IDENT "(" ")" Block { $$ = new FuncDef(BasicType::Void, $2, shared_cast<Block>($5)); } ; FuncFParams : FuncFParam { $$ = new FuncFParams(); static_cast<FuncFParams*>($$)->add_param(shared_cast<FuncFParam>($1)); } | FuncFParams "," FuncFParam { static_cast<FuncFParams*>($1)->add_param(shared_cast<FuncFParam>($3)); $$ = $1; } ; FuncFParam : "int" IDENT { $$ = new FuncFParam(BasicType::Int, $2); } | "int" IDENT "[" "]" { auto* dims = new std::vector<int>(); dims->push_back(0); // 0 表示第一维为空 $$ = new FuncFParam(BasicType::Int, $2, *dims); delete dims; } | "int" IDENT "[" "]" ArrayDims { $5->insert($5->begin(), 0); $$ = new FuncFParam(BasicType::Int, $2, *$5); delete $5; } ;

import firedrake as fd import numpy as np import os import time # Performance optimization os.environ['OMP_NUM_THREADS'] = '1' def poisson_2d_solver(N): """ Solve 2D Poisson equation on [-1,1] x [-1,1] domain Parameters: N (int): Number of mesh subdivisions Returns: tuple: (max error, L2 error, H1 error) """ # Mesh generation mesh = fd.RectangleMesh(N, N, 2, 2, origin=(-1, -1), quadrilateral=False) # Function spaces V = fd.FunctionSpace(mesh, 'CG', 1) # Symbolic coordinates x, y = fd.SpatialCoordinate(mesh) # Exact solution as a symbolic expression def u_exact_sym(x, y): return x * y * (1 - x / 2) * (1 - y) * fd.exp(x + y) # Right-hand side (source term) def f_sym(x, y): return -y * (1 - y) * (1 - x - x * x / 2) * fd.exp(x + y)- x * (1 - x / 2) * (-3 * y - y * y) * fd.exp(x + y) # Boundary conditions with exact solution on boundaries def boundary_conditions(V, x, y): # Consistent Dirichlet boundary conditions using exact solution left = fd.DirichletBC(V, u_exact_sym(x, y), 1) right = fd.DirichletBC(V, u_exact_sym(x, y), 2) bottom = fd.DirichletBC(V, u_exact_sym(x, y), 3) top = fd.DirichletBC(V, u_exact_sym(x, y), 4) return [left, bottom, right, top] # Trial and test functions u = fd.TrialFunction(V) v = fd.TestFunction(V) # Variational problem f_expr = f_sym(x, y) a = fd.inner(fd.grad(u), fd.grad(v)) * fd.dx L = f_expr * v * fd.dx # Solution solution = fd.Function(V) # Solve with boundary conditions problem = fd.LinearVariationalProblem( a, L, solution, bcs=boundary_conditions(V, x, y) ) solver = fd.LinearVariationalSolver(problem) solver.solve() # Interpolate exact solution to the same function space u_ex = fd.Function(V) u_ex.interpolate(u_exact_sym(x, y)) # Error calculations max_error = np.max(np.abs(u_ex.dat.data_ro - solution.dat.data_ro)) L2_error = fd.errornorm(u_ex, solution, 'L2') H1_error = fd.errornorm(u_ex, solution, 'H1') return max_error, L2_error, H1_error def convergence_study(): """ Perform comprehensive convergence study for Poisson equation Analyzes error convergence across multiple mesh refinement levels """ # Mesh refinement levels N_array = 2 ** np.arange(2, 8) # Initialize error tracking errors = { 'max_error': [], 'L2_error': [], 'H1_error': [] } # Start timing start_time = time.time() # Solve for different mesh sizes for N in N_array: max_err, L2_err, H1_err = poisson_2d_solver(N) errors['max_error'].append(max_err) errors['L2_error'].append(L2_err) errors['H1_error'].append(H1_err) # Compute convergence rates def compute_rates(errors): rates = [0] for i in range(1, len(errors)): rates.append( np.log(errors[i - 1] / errors[i]) / np.log(2) ) return rates # Compute rates for different error norms max_rates = compute_rates(errors['max_error']) L2_rates = compute_rates(errors['L2_error']) H1_rates = compute_rates(errors['H1_error']) # End timing end_time = time.time() # Print comprehensive results print("Poisson Equation Convergence Study") print("-" * 65) print(" N Max_Error Order L2_Error Order H1_Error Order") print("-" * 65) for i, N in enumerate(N_array): print(f"{N:4d} {errors['max_error'][i]:.4e} {max_rates[i]:5.2f} " f"{errors['L2_error'][i]:.4e} {L2_rates[i]:5.2f} " f"{errors['H1_error'][i]:.4e} {H1_rates[i]:5.2f}") print(f"\nTotal computation time: {end_time - start_time:.4f} seconds") # Execute convergence study convergence_study()

class SynthesisInput(torch.nn.Module): def __init__(self, w_dim, # Intermediate latent (W) dimensionality. channels, # Number of output channels. size, # Output spatial size: int or [width, height]. sampling_rate, # Output sampling rate. bandwidth, # Output bandwidth. ): super().__init__() self.w_dim = w_dim self.channels = channels self.size = np.broadcast_to(np.asarray(size), [2]) self.sampling_rate = sampling_rate self.bandwidth = bandwidth # Draw random frequencies from uniform 2D disc. freqs = torch.randn([self.channels, 2]) radii = freqs.square().sum(dim=1, keepdim=True).sqrt() freqs /= radii * radii.square().exp().pow(0.25) freqs *= bandwidth phases = torch.rand([self.channels]) - 0.5 # Setup parameters and buffers. self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn([self.channels, self.channels])) self.affine = FullyConnectedLayer(w_dim, 4, weight_init=0, bias_init=[1,0,0,0]) self.register_buffer('transform', torch.eye(3, 3)) # User-specified inverse transform wrt. resulting image. self.register_buffer('freqs', freqs) self.register_buffer('phases', phases) def forward(self, w): # Introduce batch dimension. transforms = self.transform.unsqueeze(0) # [batch, row, col] freqs = self.freqs.unsqueeze(0) # [batch, channel, xy] phases = self.phases.unsqueeze(0) # [batch, channel] # Apply learned transformation. t = self.affine(w) # t = (r_c, r_s, t_x, t_y) t = t / t[:, :2].norm(dim=1, keepdim=True) # t' = (r'_c, r'_s, t'_x, t'_y) m_r = torch.eye(3, device=w.device).unsqueeze(0).repeat([w.shape[0], 1, 1]) # Inverse rotation wrt. resulting image. m_r[:, 0, 0] = t[:, 0] # r'_c m_r[:, 0, 1] = -t[:, 1] # r'_s m_r[:, 1, 0] = t[:, 1] # r'_s m_r[:, 1, 1] = t[:, 0] # r'_c m_t = torch.eye(3, device=w.device).unsqueeze(0).repeat([w.shape[0], 1, 1]) # Inverse translation wrt. resulting image. m_t[:, 0, 2] = -t[:, 2] # t'_x m_t[:, 1, 2] = -t[:, 3] # t'_y transforms = m_r @ m_t @ transforms # First rotate resulting image, then translate, and finally apply user-specified transform. # Transform frequencies. phases = phases + (freqs @ transforms[:, :2, 2:]).squeeze(2) freqs = freqs @ transforms[:, :2, :2] # Dampen out-of-band frequencies that may occur due to the user-specified transform. amplitudes = (1 - (freqs.norm(dim=2) - self.bandwidth) / (self.sampling_rate / 2 - self.bandwidth)).clamp(0, 1) # Construct sampling grid. theta = torch.eye(2, 3, device=w.device) theta[0, 0] = 0.5 * self.size[0] / self.sampling_rate theta[1, 1] = 0.5 * self.size[1] / self.sampling_rate grids = torch.nn.functional.affine_grid(theta.unsqueeze(0), [1, 1, self.size[1], self.size[0]], align_corners=False) # Compute Fourier features. x = (grids.unsqueeze(3) @ freqs.permute(0, 2, 1).unsqueeze(1).unsqueeze(2)).squeeze(3) # [batch, height, width, channel] x = x + phases.unsqueeze(1).unsqueeze(2) x = torch.sin(x * (np.pi * 2)) x = x * amplitudes.unsqueeze(1).unsqueeze(2) # Apply trainable mapping. weight = self.weight / np.sqrt(self.channels) x = x @ weight.t() # Ensure correct shape. x = x.permute(0, 3, 1, 2) # [batch, channel, height, width] misc.assert_shape(x, [w.shape[0], self.channels, int(self.size[1]), int(self.size[0])]) return x def extra_repr(self): return '\n'.join([ f'w_dim={self.w_dim:d}, channels={self.channels:d}, size={list(self.size)},', f'sampling_rate={self.sampling_rate:g}, bandwidth={self.bandwidth:g}'])解释这段代码

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FatalError: `Segmentation fault` is detected by the operating system. [TimeInfo: *** Aborted at 1752568501 (unix time) try "date -d @1752568501" if you are using GNU date ***] [SignalInfo: *** SIGSEGV (@0x0) received by PID 3203 (TID 0x7f8a04143340) from PID 0 ***],训练模型中出现上述错误,怎么解决

<think>我们面对的是一个模型训练过程中出现的Segmentation fault错误。根据引用[1],Segmentation Fault通常是由非法内存访问引起的,常见原因包括空指针解引用、数组越界、使用未初始化指针等。在深度学习训练场景中,还可能涉及显存溢出、CUDA内核错误等。 引用[2]展示了一个具体案例:在PaddlePaddle框架中遇到Segmentation fault,并提示了C++ Traceback。这通常表明底层C++代码出现了问题。而引用[3]则提到Python环境下的Segmentation fault,可能涉及Python扩展模块的错误。 解决步骤: 1