def attention_sublayers(self, feats, embedding_layers, latent): feats = feats.view((feats.size(0), self.k, -1)) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = feats + latent.unsqueeze(1) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = embedding_layers(feats).squeeze(-1) p = F.softmax(feats, dim=1) return p def forward(self, x): conv2_2 = self.conv2_2(x) conv3_4 = self.conv3_4(conv2_2) conv4_4 = self.conv4_4(conv3_4) conv5_4 = self.conv5_4(conv4_4) x = F.relu(self.fc4(self.fc_layers(self.tail_layer(conv5_4).view(-1, 25088)))) attr = self.bn1(x[:, :self.k]) latent = self.bn2(x[:, self.k:]) feats_0 = self.extract_0(conv2_2) feats_1 = self.extract_1(conv3_4) feats_2 = self.extract_2(conv4_4) feats_3 = self.extract_3(conv5_4) # N x k x 14 x 14 p_0 = self.attention_sublayers(feats_0, self.fc0, latent) p_1 = self.attention_sublayers(feats_1, self.fc1, latent) p_2 = self.attention_sublayers(feats_2, self.fc2, latent) p_3 = self.attention_sublayers(feats_3, self.fc3, latent) # N x k p = p_0 + p_1 + p_2 + p_3代码中的各个部分的功能是什么

时间: 2023-07-14 22:13:17 浏览: 92
这段代码是一个神经网络模型的前向传播过程，主要功能是对输入的图像进行特征提取和注意力机制处理，输出一个向量表示图像的特征信息。 具体来说，前面的卷积层(conv2_2, conv3_4, conv4_4, conv5_4)用于提取图像的特征信息，后面的全连接层(fc4, fc_layers, tail_layer)将这些特征信息进行降维和转换，得到一个向量表示图像的特征信息。 接下来，使用注意力机制对图像的不同部分进行加权处理，将重要的部分的特征信息提取出来。这里使用了一个attention_sublayers函数，对图像的四个不同尺度的特征图(feats_0, feats_1, feats_2, feats_3)进行处理，并将其与一个latent向量进行加和得到一个新的特征图，然后通过一个全连接层(embedding_layers)和softmax函数(p = F.softmax(feats, dim=1))得到一个注意力权重向量(p_0, p_1, p_2, p_3)表示图像不同部分的重要程度。 最后，将四个不同尺度的注意力权重向量相加得到一个最终的注意力权重向量(p)，并将注意力权重向量与原始特征向量(attr)相乘得到一个加权后的特征向量，这个特征向量即为最终的图像特征表示。
相关问题

def attention_sublayers(self, feats, embedding_layers, latent): feats = feats.view((feats.size(0), self.k, -1)) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = feats + latent.unsqueeze(1) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = embedding_layers(feats).squeeze(-1) p = F.softmax(feats, dim=1) return p def forward(self, x): conv2_2 = self.conv2_2(x) conv3_4 = self.conv3_4(conv2_2) conv4_4 = self.conv4_4(conv3_4) conv5_4 = self.conv5_4(conv4_4) x = F.relu(self.fc4(self.fc_layers(self.tail_layer(conv5_4).view(-1, 25088)))) attr = self.bn1(x[:, :self.k]) latent = self.bn2(x[:, self.k:]) feats_0 = self.extract_0(conv2_2) feats_1 = self.extract_1(conv3_4) feats_2 = self.extract_2(conv4_4) feats_3 = self.extract_3(conv5_4) # N x k x 14 x 14 p_0 = self.attention_sublayers(feats_0, self.fc0, latent) p_1 = self.attention_sublayers(feats_1, self.fc1, latent) p_2 = self.attention_sublayers(feats_2, self.fc2, latent) p_3 = self.attention_sublayers(feats_3, self.fc3, latent) # N x k p = p_0 + p_1 + p_2 + p_3

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数，该模型使用了注意力机制（attention mechanism）来提高其性能。 首先，输入 x 经过几个卷积层和全连接层得到一个特征向量 x，我们可以把这个特征向量分成两部分，一部分用于属性预测，一部分用于潜在特征的计算。 接下来，我们从不同层的卷积特征图中提取出一些特征，然后使用 attention_sublayers 函数来计算每个特征的权重。这里的 attention_sublayers 函数接受一个特征张量 feats，一个嵌入层列表 embedding_layers 和一个潜在特征向量 latent。它将特征张量 feats 调整为一个三维张量，然后加上潜在特征向量 latent，再把它调整回原来的形状。接着，它将调整后的特征张量 feats 传入嵌入层列表 embedding_layers 中，将最后一维压缩掉，得到一个二维张量。最后，它对这个二维张量的第二个维度应用 softmax 函数，得到每个特征的权重。 最后，将所有特征的权重相加，得到一个一维张量 p，它表示每个特征的重要性。

class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

这段代码定义了一个名为 `MemoryEncoding` 的类，它是一个继承自 `nn.Module` 的神经网络模块。 在 `__init__` 方法中，它接受三个参数：`in_feats`（输入特征的大小）、`out_feats`（输出特征的大小）和 `mem_size`（内存大小）。然后，它调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`，并将输入参数保存为类的属性。 接下来，它创建了几个神经网络层： - `self.linear_coef` 是一个线性层，将输入特征的大小 `in_feats` 转换为权重系数 `mem_size`。这个线性层具有偏置项。 - `self.act` 是一个带有负斜率的泄露线性整流单元（LeakyReLU）激活函数。它用于引入非线性性并提高模型的表达能力。 - `self.linear_w` 是另一个线性层，将权重系数 `mem_size` 转换为权重 `out_feats * in_feats`。这个线性层没有偏置项。 这些神经网络层将在模块的前向传播过程中使用，用于对输入数据进行编码和生成权重。
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splice-feats解析1

splice-feats --left-context 5 --right-context 5 scp:feats.scp ark:- > spliced_feats.ark 这条命令会将feats.scp中的特征帧与左右各5帧进行拼接，并将结果写入到标准输出（这里指向了ark:-）。最后，...

class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): #调用 super() 函数来初始化基类 nn.Module，并将输入参数保存为类的属性。 super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) def get_weight(self, x): coef = self.linear_coef(x) if self.act is not None: coef = self.act(coef) w = self.linear_w(coef) w = w.view(-1, self.out_feats, self.in_feats) return w def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res 举个例子

memory_encoding = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) # 创建示例输入张量 batch_size = 2 dst_feats = in_feats src_feats = in_feats h_dst = torch.randn(batch_size, dst_feats) h_src = torch....

def forward(self, batch_graph): node_feats = batch_graph.ndata.pop('h') node_feats = self.init_transform(node_feats) node_feats = self.gnn(batch_graph, node_feats) batch_size = batch_graph.batch_size node_feats = node_feats.view(batch_size, -1, self.output_feats) return node_feats什么意思

这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数，输入参数是一个批量的图数据，其中包含节点特征。函数首先从图数据中提取节点特征，然后通过一个初始化变换和一个图神经网络模型对节点特征进行处理。...

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

- self_loop：是否使用自环（self-loop）边。 - dropout：Dropout 的概率。 - layer_norm：是否使用层归一化（layer normalization）。 接下来，具体说明 GNNLayer 类的初始化过程： - 调用 super() ...

class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean') self.convs = nn.ModuleList() for i in range(num_layers - 2): self.convs.append(SAGEConv(hidden_feats, hidden_feats, aggregator_type='mean')) self.conv_last = SAGEConv(hidden_feats, out_feats, aggregator_type='mean') self.activation = activation def forward(self, blocks, x): h = x for i, block in enumerate(blocks): h_dst = h[:block.number_of_dst_nodes()] h = self.convs[i](block, (h, h_dst)) if i != self.num_layers - 2: h = self.activation(h) h = self.conv_last(blocks[-1], (h, h_dst)) return h改写一下，让它适用于异质图

def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats, num_layers, activation): super(GraphSAGE, self).__init__() self.num_layers = num_layers self.conv1 = SAGEConv(in_feats, hidden_feats, ...

class MLPs(nn.Module): def __init__(self, W_sizes_ope, hidden_size_ope, out_size_ope, num_head, dropout): super(MLPs, self).__init__() self.in_sizes_ope = W_sizes_ope self.hidden_size_ope = hidden_size_ope self.out_size_ope = out_size_ope self.num_head = num_head self.dropout = dropout self.gnn_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(self.in_sizes_ope)): self.gnn_layers.append(MLPsim(self.in_sizes_ope[i],self.out_size_ope, self.hidden_size_ope, self.num_head, self.dropout, self.dropout)) self.project = nn.Sequential( nn.ELU(), nn.Linear(self.out_size_ope * len(self.in_sizes_ope), self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.out_size_ope), ) def forward(self, ope_ma_adj_batch, ope_pre_adj_batch, ope_sub_adj_batch, batch_idxes, feats): h = (feats[1], feats[0], feats[0], feats[0]) self_adj = torch.eye(feats[0].size(-2),dtype=torch.int64).unsqueeze(0).expand_as(ope_pre_adj_batch[batch_idxes]) adj = (ope_ma_adj_batch[batch_idxes], ope_pre_adj_batch[batch_idxes], ope_sub_adj_batch[batch_idxes], self_adj) MLP_embeddings = [] for i in range(len(adj)): MLP_embeddings.append(self.gnn_layers[i](h[i], adj[i])) MLP_embedding_in = torch.cat(MLP_embeddings, dim=-1) mu_ij_prime = self.project(MLP_embedding_in) return mu_ij_prime

它包含了两个主要的部分：gnn_layers 和 project。 gnn_layers 是一个 nn.ModuleList，其中包含了多个 MLPsim 模块，每个 MLPsim 模块都对应一个输入张量，用于对输入进行处理。MLPsim 模块的定义可能在其他地方，...

class MolecularGCN(nn.Module): def __init__(self, in_feats, dim_embedding=128, padding=True, hidden_feats=None, activation=None): super(MolecularGCN, self).__init__() self.init_transform = nn.Linear(in_feats, dim_embedding, bias=False)是什么

它的输入特征维度为 in_feats，输出特征维度为 dim_embedding，可以选择是否进行 padding，可以设置隐藏层特征维度和激活函数。其中，init_transform 是一个线性变换层，用于将输入特征转换为指定维度的特征表示。

class ARMA4NC(nn.Module): def __init__(self, in_dim, hid_dim, out_dim, num_stacks, num_layers, activation=None, dropout=0.0): super(ARMA4NC, self).__init__() self.conv1 = ARMAConv(in_dim=in_dim, out_dim=hid_dim, num_stacks=num_stacks, num_layers=num_layers, activation=activation, dropout=dropout) self.conv2 = ARMAConv(in_dim=hid_dim, out_dim=out_dim, num_stacks=num_stacks, num_layers=num_layers, activation=activation, dropout=dropout) self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) def forward(self, g, feats): feats = F.relu(self.conv1(g, feats)) feats = self.dropout(feats) feats = self.conv2(g, feats) return feats。写出对这个进行训练的代码

print('Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(g), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) 在此示例中，train_dataset ...

class PointnetFPModule(nn.Module): r"""Propigates the features of one set to another""" def __init__(self, *, mlp: List[int], bn: bool = True): """ :param mlp: list of int :param bn: whether to use batchnorm """ super().__init__() self.mlp = pt_utils.SharedMLP(mlp, bn=bn) def forward( self, unknown: torch.Tensor, known: torch.Tensor, unknow_feats: torch.Tensor, known_feats: torch.Tensor ) -> torch.Tensor: """ :param unknown: (B, n, 3) tensor of the xyz positions of the unknown features :param known: (B, m, 3) tensor of the xyz positions of the known features :param unknow_feats: (B, C1, n) tensor of the features to be propigated to :param known_feats: (B, C2, m) tensor of features to be propigated :return: new_features: (B, mlp[-1], n) tensor of the features of the unknown features """ if known is not None: dist, idx = pointnet2_utils.three_nn(unknown, known) dist_recip = 1.0 / (dist + 1e-8) norm = torch.sum(dist_recip, dim=2, keepdim=True) weight = dist_recip / norm interpolated_feats = pointnet2_utils.three_interpolate(known_feats, idx, weight) else: interpolated_feats = known_feats.expand(*known_feats.size()[0:2], unknown.size(1)) if unknow_feats is not None: new_features = torch.cat([interpolated_feats, unknow_feats], dim=1) # (B, C2 + C1, n) else: new_features = interpolated_feats new_features = new_features.unsqueeze(-1) new_features = self.mlp(new_features) return new_features.squeeze(-1)你可以为我详细讲解一下这个代码吗？

其中，B 表示 batch size，n 表示未知点云的点数，m 表示已知点云的点数，C1 和 C2 分别表示未知点云和已知点云的特征维度。 接下来的代码实现主要目的是将未知点云的特征传递给已知点云。具体步骤如下：...

def __getitem__(self, index): while(self.index+self.TreePoint>self.datalen): filename = self.dataNames[self.fileIndx] # print(filename) if self.dataBuffer: a = [self.dataBuffer[0][self.index:].copy()] else: a=[] cell,mat = self.loader(filename) for i in range(cell.shape[1]): data = np.transpose(mat[cell[0,i]]) #shape[ptNum,Kparent, Seq[1],Level[1],Octant[1],Pos[3] ] e.g 123456*7*6 data[:,:,0] = data[:,:,0] - 1 a.append(data[:,-levelNumK:,:])# only take levelNumK level feats self.dataBuffer = [] self.dataBuffer.append(np.vstack(tuple(a))) self.datalen = self.dataBuffer[0].shape[0] self.fileIndx+=1 # shuffle step = 1, will load continuous mat self.index = 0 if(self.fileIndx>=self.fileLen): self.fileIndx=index%self.fileLen # try read img = [] img.append(self.dataBuffer[0][self.index:self.index+self.TreePoint]) self.index+=self.TreePoint if self.transform is not None: img = self.transform(img) return img

9. 将索引 self.index 重置为0。 10. 如果文件索引 self.fileIndx 超过了文件数量 self.fileLen，则将文件索引设置为 index 对文件数量取模的结果，以确保循环使用文件。 11. 尝试读取数据缓冲区中从 ...

self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)

在这段代码中，self.mem_size = mem_size 将输入的 mem_size 参数赋值给模块的 mem_size 属性。 self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) 创建了一个线性层 self.linear_coef，将...

import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错：RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

这个错误是因为在创建特征向量时使用了numpy中的float64类型，而在将特征向量添加到图中时使用了torch中的float32类型。你可以在生成特征向量时将其转换为float32类型，如下所示： python feat = np.random.rand...

if self.num_pos_feats_x != 0 and self.num_pos_feats_y != 0: y_embed = torch.arange(h, dtype=torch.float32, device=x.device).unsqueeze(1).repeat(b, 1, w) x_embed = torch.arange(w, dtype=torch.float32, device=x.device).repeat(b, h, 1) z_embed = depth.squeeze().to(dtype=torch.float32, device=x.device)

这段代码是深度学习中的PyTorch代码，它用于生成图像的位置编码（Positional Encoding）。...这些位置编码可以用于卷积神经网络中的自注意力机制（Self-Attention）中，帮助模型学习到图像的位置信息。

def forward(self, x, depth): b, c, h, w = x.size() #位置编码 输入x是一个大小为[b, c, h, w]的四维张量 b_d, c_d, h_d, w_d = depth.size() assert b == b_d and c_d == 1 and h == h_d and w == w_d if self.num_pos_feats_x != 0 and self.num_pos_feats_y != 0: y_embed = torch.arange(h, dtype=torch.float32, device=x.device).unsqueeze(1).repeat(b, 1, w) x_embed = torch.arange(w, dtype=torch.float32, device=x.device).repeat(b, h, 1) z_embed = depth.squeeze().to(dtype=torch.float32, device=x.device)

这段代码是用于生成位置编码的，其中x是输入的四维...如果num_pos_feats_x和num_pos_feats_y不为0，则会生成y_embed和x_embed分别表示y和x轴上的位置编码。最后，将depth的张量形状变为与x相同，并转换为float32类型。

def message_func1(self, edges): msg = torch.empty((edges.src['h'].shape[0], self.out_feats), device=edges.src['h'].device) for etype in range(self.num_rels): loc = edges.data['type'] == etype if loc.sum() == 0: continue src = edges.src['h'][loc] dst = edges.dst['h'][loc] sub_msg = self.rel_ME[etype](dst, src) msg[loc] = sub_msg return {'m': msg}

首先，根据源节点的特征维度和输出特征维度，创建一个空的消息张量 msg，其形状为 (edges.src['h'].shape[0], self.out_feats)，设备与源节点特征张量 edges.src['h'] 的设备一致。 然后，对于每个关系类型 ...
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使用jupyter读取文件“近5年考试人数.csv”，绘制近5年高考及考研人数发展趋势图，数据如下（单位：万人）。

在Jupyter Notebook中读取CSV文件并绘制图表，通常需要几个步骤： 1. 首先，你需要导入必要的库，如pandas用于数据处理，matplotlib或seaborn用于数据可视化。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件： ```python df = pd.read_csv('近5年考试人数.csv') ``` 3. 确保数据已经按照年份排序，如果需要的话，可以添加这一行： ```python df = df.sor
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CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具

资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括： 1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤： - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率

![数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea0cc949288a77f9bc8dde5da6514979.png) # 摘要 数字信号处理作为信息科技领域的重要分支，涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。本文首先介绍了数字信号处理的基础知识，包括基本概念、时域与频域分析、以及核心算法和理论框架。接着，详细探讨了实现信号采样和量化、滤波器设计、以及信号增强和重建实践技巧。文章进一步深入到高级应用，包括信号压缩技术、多维信号处理，以及人工智能技术在信号处理中的集成。最后，本文评述了数字信号处理