kfold自蒸馏算法

A. C语言的，自加，和自减算法，怎么算我发一个代码，大神帮我看看

int
a=x++;
//a此时知的值是6，因为x++是运算完在使x+1，执行完专道此段代码后x的值是7
printf("%d",x++);
//先把x的值输出回(7)后，答x在+1，执行完此属段代码后x的值是8
//x++是最后使x的值加1，++x是先使x的值加1，然后在进行其他计算。

B. 求一个基于自适应算法降低OFDM系统峰均比的matlab仿真程序，谢谢各位

写长一点，都可以做一篇硕士毕业论文了。除非有现成的，否则编写并验证还确实蛮难的。

C. 求解电池自耗电的算法。假如自耗电3.0uA。一个月耗电多少

3.0*24*30/1000=2.16mA

D. 2、路由选择算法主要分哪几类分布式自适应算法的基本思想是什么

路由选择抄算法主要分两类：静态路由选择算法和动态路由选择算法
分布自适应路由选择算法的网络，所有节点定其地与其每个相邻节点交换路由选择信息。每个节点均存储一张以网络中其它每个节点为索引的路由选择表，网络中每个节点占用表中一项，每一项又分为两个部分，即所希望使用的到目的节点的输出线路和估计到目的节点所需要的延迟或距离。度量标准可以是毫秒或链路段数、等待的分组数、剩余的线路和容量等。对于延迟，节点可以直接发送一个特殊的称作“回声”（echo）的分组，接收该分组的节点将其加上时间标记后尽快送回，这样便可测出延迟。有了以上信息，节点可由此确定路由选择。

E. 自适应算法的介绍

自适应（ self-adaptive）是指处理和分析过程中,根据处理数据的数据特征自动调整内处理方法、处容理顺序、处理参数、边界条件或约束条件,使其与所处理数据的统计分布特征、结构特征相适应,以取得最佳的处理效果。

F. asp.net 一个关于IP 自增算法的问题

我在\下测试的,为了看效果,加了个listbox你去掉就行
private void btnGenerage_Click(object sender,EventArgs e)
{
string ip1 = "10.10.10.0";
string ip2 = "10.10.15.7";

string[] ips1 = ip1.Split(".".ToCharArray(),StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
string[] ips2 = ip2.Split(".".ToCharArray(),StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);

int ipValue1=0;
int ipValue2=0;
ipValue1 = (int.Parse(ips1[0]) << 24) + (int.Parse(ips1[1]) << 16) + (int.Parse(ips1[2]) << 8) + (int.Parse(ips1[3]));
ipValue2 = (int.Parse(ips2[0]) << 24) + (int.Parse(ips2[1]) << 16) + (int.Parse(ips2[2]) << 8) + (int.Parse(ips2[3]));
while(ipValue1 < ipValue2)
{
string ss = getIPStr(ipValue1);
listBox1.Items.Add(ss); //ListBox1测试
// insert into table1 (ip_col) value('ip_value')
ipValue1++;
}
listBox1.Items.Add(getIPStr(ipValue2));
}
private string getIPStr(int ipint)
{
byte[] bytes=BitConverter.GetBytes(ipint);
return string.Format("{0}.{1}.{2}.{3}",bytes[3],bytes[2],bytes[1],bytes[0]);
}

G. WPS文档如何自定义算法

WPS制作自定义模板的方法：
1、打开WPS文字，点击文件--页面设置，按照回我通常的习惯，设置页边距答和装订线，读者可以根据自己爱好设定。

2、然后点击格式--段落，调整为首行缩进2字符，这样美观一些。

3、为了便于读者们的理解，我在WPS文字中插入图片，方便更好的演示。

4、图片插好之后，然后根据自己需要添加一些框架，按下F12，另存为WPS模版文件（*.wpt）格式，点击保存。

5、打开刚才文档保存的文件夹，将原来的模版Normal.wpt进行备份，然后把新建的模版重命名为Normal.wpt即可。这样新建WPS文字就会带上设置的模版了。

以上就是WPS制作自定义模板的方法，大家可以动手制作自己喜欢的模板了。

H. 自适应阈值阈值图像分割算法中，自适应阈值怎么设定

根据灰度、梯度、形态等来设定自适应阈值。
设定过程：设置→参数→选择（灰度、梯度、形态）→输入数值→计算阈值→搞定。

阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。
阈值又称阈强度，是指释放一个行为反应所需要的最小刺激强度。低于阈值的刺激不能导致行为释放。在反射活动中，阈值的大小是固定不变的，在复杂行为中，阈值则受各种环境条件和动物生理状况的影响。当一种行为更难于释放时，就是阈值提高了;当一种行为更容易释放时，就是阈值下降了。一般说来，刚刚完成某一行为后，动物对这一行为的要求就会大大下降。例如刚交过尾的动物，对于性刺激或是没有反应或是反应很弱，这就意味着释放性行为的阈值增加了。类似情况在觅食行为和其他行为中也很常见。另一方面，长时间未发生的行为非常容易被释放，释放这种行为的刺激强度会变得非常小。在极端情况下，阈值的降低可以导致行为的自发产生，这就是空放行为(vacuum behavior)。空放行为是一种无刺激行为释放，是达不到该种行为目的的一种行为。最令人信服的实例是织巢鸟的筑巢行为。饲养在鸟笼中的织巢鸟，在得不到任何筑巢材料和代用物的情况下，也完全可以表现出筑巢动作，虽然这种动作达不到它本来的目的。
阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。

I. matlab 自适应算法

.

J. 求：matlab 自适应算法 程序！

%lms算法源程序

clear all
close all
%channel system order
sysorder = 5 ;
% Number of system points
N=2000;
inp = randn(N,1);
n = randn(N,1);
[b,a] = butter(2,0.25);
Gz = tf(b,a,-1);
%This function is submitted to make inverse Z-transform (Matlab central file exchange)
%The first sysorder weight value
%h=ldiv(b,a,sysorder)';
% if you use ldiv this will give h :filter weights to be
h= [0.0976;
0.2873;
0.3360;
0.2210;
0.0964;];
y = lsim(Gz,inp);
%add some noise
n = n * std(y)/(10*std(n));
d = y + n;
totallength=size(d,1);
%Take 60 points for training
N=60 ;
%begin of algorithm
w = zeros ( sysorder , 1 ) ;
for n = sysorder : N
u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;
y(n)= w' * u;
e(n) = d(n) - y(n) ;
% Start with big mu for speeding the convergence then slow down to reach the correct weights
if n < 20
mu=0.32;
else
mu=0.15;
end
w = w + mu * u * e(n) ;
end
%check of results
for n = N+1 : totallength
u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;
y(n) = w' * u ;
e(n) = d(n) - y(n) ;
end
hold on
plot(d)
plot(y,'r');
title('System output') ;
xlabel('Samples')
ylabel('True and estimated output')
figure
semilogy((abs(e))) ;
title('Error curve') ;
xlabel('Samples')
ylabel('Error value')
figure
plot(h, 'k+')
hold on
plot(w, 'r*')
legend('Actual weights','Estimated weights')
title('Comparison of the actual weights and the estimated weights') ;
axis([0 6 0.05 0.35])

% RLS 算法
randn('seed', 0) ;
rand('seed', 0) ;

NoOfData = 8000 ; % Set no of data points used for training
Order = 32 ; % Set the adaptive filter order

Lambda = 0.98 ; % Set the forgetting factor
Delta = 0.001 ; % R initialized to Delta*I

x = randn(NoOfData, 1) ;% Input assumed to be white
h = rand(Order, 1) ; % System picked randomly
d = filter(h, 1, x) ; % Generate output (desired signal)

% Initialize RLS

P = Delta * eye ( Order, Order ) ;
w = zeros ( Order, 1 ) ;

% RLS Adaptation

for n = Order : NoOfData ;

u = x(n:-1:n-Order+1) ;
pi_ = u' * P ;
k = Lambda + pi_ * u ;
K = pi_'/k;
e(n) = d(n) - w' * u ;
w = w + K * e(n) ;
PPrime = K * pi_ ;
P = ( P - PPrime ) / Lambda ;
w_err(n) = norm(h - w) ;

end ;

% Plot results

figure ;
plot(20*log10(abs(e))) ;
title('Learning Curve') ;
xlabel('Iteration Number') ;
ylabel('Output Estimation Error in dB') ;

figure ;
semilogy(w_err) ;
title('Weight Estimation Error') ;
xlabel('Iteration Number') ;
ylabel('Weight Error in dB') ;