dist_list[:,1]什么意思

时间: 2024-05-20 10:10:30 浏览: 61
RAR

dist_rar_dist_

`dist_list[:,1]` 是一个 Python 中的 NumPy 数组操作，表示取出 `dist_list` 这个二维数组的第二列所有元素。具体来说，`:` 表示取所有行，而 `,1` 表示取第二列。因此，`dist_list[:,1]` 就是一个包含 `dist_list` 所有行的第二列元素的一维数组。
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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？

10. 将 new_features 维度减少一维，使用 new_features.squeeze(-1) 实现，得到的 new_features 是一个形状为 (B, mlp[-1], n) 的浮点数张量，表示传递后的特征。 最后，返回传递后的特征 new_features。

def tsp_path_planning(points): # TSP路径规划 n = len(points) dist_matrix = cdist(points, points) mst = minimum_spanning_tree(csr_matrix(dist_matrix)).toarray() graph = Graph() for i in range(n): graph.add_node(i) for i in range(n): for j in range(i+1, n): if mst[i, j] != 0: graph.add_edge(i, j, weight=dist_matrix[i, j]) vertex_cover = min_weighted_vertex_cover(graph, weight='weight') odd_vertices = list(vertex_cover) odd_edges = np.zeros((len(vertex_cover), 2)) k = 0 for i in range(n): if i in odd_vertices: odd_edges[k, 0] = i k += 1 closed_tour = np.array(list(vertex_cover) + [vertex_cover[0]]) for i in range(0, len(odd_edges), 2): u, v = int(odd_edges[i, 0]), int(odd_edges[i+1, 0]) min_dist, min_j = np.inf, -1 for j in range(n): if j not in odd_vertices: dist = dist_matrix[u, j] + dist_matrix[v, j] if dist < min_dist: min_dist, min_j = dist, j closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == u)[0][0]+1, min_j) closed_tour = np.insert(closed_tour, np.where(closed_tour == v)[0][0]+1, min_j) odd_vertices.remove(u) odd_vertices.remove(v) return closed_tour这个函数貌似没有删除重复的顶点

是的，你说得没错。这个函数确实没有删除重复的顶点，因为它是用于求解TSP路径规划的，而TSP路径规划中需要经过所有的顶点，因此不需要删除重复的顶点。另外，由于TSP问题是NP问题，没有一种简单的算法可以在多项式...

解释一下这段python代码：def sycnExecute(batch): querySql = "select mysql_host,mysql_port,mysql_user_name,mysql_password,mysql_data_base,mysql_table_name,clickhouse_table_name,type from DIM.mysql_to_clickhouse_config_dist where batch = '%s' and type = 2 order by mysql_table_name" % batch log.info("query sql:%s", querySql) client = Client(host=host, user=user, port=port, password=password, database=database, send_receive_timeout=send_receive_timeout) try: sync_info_list = client.execute(querySql) thread_list = [] for row in sync_info_list: thread = SyncThread(sync, (row[0], row[1], row[2], row[3], row[4], row[5], row[6])) thread.start() thread_list.append(thread) for t in thread_list: t.join() flag = True for t in thread_list: log.info("thread %s,result:%s", t.name, t.getResult()) if (t.getResult() == False): flag = False if(flag == False): raise RuntimeError("同步失败") finally: client.disconnect()

接下来的循环遍历了 sync_info_list 中的每一行记录，并为每一行创建了一个 SyncThread 对象，并将其启动（调用 start() 方法）。然后将该线程添加到线程列表中。 在所有线程启动后，通过循环等待所有线程...

def all_gather(data): """ Run all_gather on arbitrary picklable data (not necessarily tensors) Args: data: any picklable object Returns: list[data]: list of data gathered from each rank """ world_size = get_world_size() if world_size == 1: return [data] # serialized to a Tensor buffer = pickle.dumps(data) storage = torch.ByteStorage.from_buffer(buffer) tensor = torch.ByteTensor(storage).to("cuda") # obtain Tensor size of each rank local_size = torch.tensor([tensor.numel()], device="cuda") size_list = [torch.tensor([0], device="cuda") for _ in range(world_size)] dist.all_gather(size_list, local_size) size_list = [int(size.item()) for size in size_list] max_size = max(size_list) # receiving Tensor from all ranks # we pad the tensor because torch all_gather does not support # gathering tensors of different shapes tensor_list = [] for _ in size_list: tensor_list.append(torch.empty((max_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda")) if local_size != max_size: padding = torch.empty(size=(max_size - local_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda") tensor = torch.cat((tensor, padding), dim=0) dist.all_gather(tensor_list, tensor) data_list = [] for size, tensor in zip(size_list, tensor_list): buffer = tensor.cpu().numpy().tobytes()[:size] data_list.append(pickle.loads(buffer)) return data_list

然后，通过调用dist.all_gather函数，将每个进程的张量大小收集到一个size_list列表中。 接下来，计算size_list中的最大值，并为每个进程创建一个空张量，用于接收其它进程发送过来的数据。如果当前进程的...

修改代码：Traceback (most recent call last): File "structure_analysis2.py", line 17, in <module> similarity = 1.0 - abs(dist_matrix1 - dist_matrix2).sum() / dist_matrix1.size ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (504,) (500,)。from ase import iofrom ase.build import bulkfrom ase.neighborlist import neighbor_list# 读取两个POSCAR文件structure1 = io.read('POSCAR1')structure2 = io.read('POSCAR2')# 计算两个结构之间的距离矩阵cutoff = 5.0 # 我们选择一个距离截断值nl1 = neighbor_list('ij', structure1, cutoff)nl2 = neighbor_list('ij', structure2, cutoff)dist_matrix1 = structure1.get_all_distances(mic=True)[nl1]dist_matrix2 = structure2.get_all_distances(mic=True)[nl2]# 计算结构相似性similarity = 1.0 - abs(dist_matrix1 - dist_matrix2).sum() / dist_matrix1.sizeprint('结构相似性为:', similarity)

similarity = 1.0 - np.abs(dist_matrix1 - dist_matrix2).sum() / dist_matrix1.size print('结构相似性为:', similarity) 这里使用了numpy库的绝对值函数np.abs()来计算两个距离矩阵的绝对差。这样可以避免...
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def forward_Boosting(self, x, weight_mat=None): out = self.gru_features(x) fea = out[0] if self.use_bottleneck: fea_bottleneck = self.bottleneck(fea[:, -1, :]) fc_out = self.fc(fea_bottleneck).squeeze() else: fc_out = self.fc_out(fea[:, -1, :]).squeeze() out_list_all = out[1] out_list_s, out_list_t = self.get_features(out_list_all) loss_transfer = torch.zeros((1,)).cuda() if weight_mat is None: weight = (1.0 / self.len_seq * torch.ones(self.num_layers, self.len_seq)).cuda() else: weight = weight_mat dist_mat = torch.zeros(self.num_layers, self.len_seq).cuda() for i in range(len(out_list_s)): criterion_transder = TransferLoss( loss_type=self.trans_loss, input_dim=out_list_s[i].shape[2]) for j in range(self.len_seq): loss_trans = criterion_transder.compute( out_list_s[i][:, j, :], out_list_t[i][:, j, :]) loss_transfer = loss_transfer + weight[i, j] * loss_trans dist_mat[i, j] = loss_trans return fc_out, loss_transfer, dist_mat, weight

接下来，从out[1]中获取特征列表out_list_all，并调用self.get_features方法将其划分为两个特征列表out_list_s和out_list_t。 然后，初始化损失值loss_transfer为0，并创建一个大小为(1,)的零张量...

Batch( obs: array([[ 3.87556586e+00, -1.39884560e+00, 3.90417171e+00, -1.42959780e+00, 2.50000000e+00, 4.00000000e+00, 8.59177895e-03, -1.61742055e-03, -8.72117713e-01, 7.03924209e-02, -1.29531812e-01, -2.94461078e-01, 8.61572789e-02, 3.94930195e-01, -4.20615077e-02, -6.41838507e+00, -1.65869727e+00, 8.98895966e-01, -4.98185009e-01, 5.14246542e-01, 2.90281950e+00, 1.09837612e-01, 1.17493326e-01, 8.70688482e-02]]), act: array([[-0.46321275, 0.92014786, -0.97776801, 0.05547555]]), rew: array([-25.02164498]), terminated: array([False]), truncated: array([False]), done: array([False]), obs_next: array([[ 3.87556586e+00, -1.39884560e+00, 3.90417171e+00, -1.42959780e+00, 2.50000000e+00, 4.00000000e+00, 8.59177895e-03, -1.61742055e-03, -8.72117713e-01, 7.03924209e-02, -1.29531812e-01, -2.94461078e-01, 8.61572789e-02, 3.94930195e-01, -4.20615077e-02, -6.41838507e+00, -1.65869727e+00, 8.98895966e-01, -4.98185009e-01, 5.14246542e-01, 2.90281950e+00, 1.09837612e-01, 1.17493326e-01, 8.70688482e-02]]), info: Batch( self.do_simulation(action, self.frame_skip): array([[-0.49878631, -0.73343635, -0.18061225, 0.59941456, 0.81610918, 0.24985782]]), dist_htg_after: array([5.60822881]), reward_dev: array([-0.51599685]), rew_arrive: array([0]), reward_ctrl: array([-0.00575235]), env_id: array([0]), self.state_k: array([4000]), rew_near: array([-25]), rewards: array([-25.02164498]), rew_forward: array([0.50010422]), ), policy: Batch(), )对其切片采样，提取出obs的列表

obs_list = Batch.obs.tolist() 该代码将 Batch 对象中的 obs 转换为列表，并赋值给变量 obs_list。可以通过以下代码来验证提取出的 obs_list 是否正确： print(obs_list) 输出结果应该为： [[3...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离，其中参数 descs 是一个矩阵，表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离，即对于矩阵 A 和 B，其 p 范数距离为： #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行，||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵，表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上，并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

这段代码定义了一个函数 get_image_pairs_shortlist，用于获取一组图像的相似对。 参数 fnames 是一个包含图像文件名的列表，sim_th 是相似度的阈值，默认值为 0.6，min_pairs 是最小匹配对数，默认值为 20，...

[dist] = MASS_V2(all_parts,data_parts) index_list=1:size(parts{1},1):length(dist);什么意思

3. 根据 parts{1} 的行数，计算出索引列表 index_list，列表中的每个元素表示 parts{1} 中的一个分块的起始索引。 4. 返回 dist。 其中，parts{1} 是一个变量，表示一个分块矩阵，length(dist) 表示 dist 的长度。

def kpp_centers(data_set: list, k: int) -> list: """ 从数据集中返回 k 个对象可作为质心 """ cluster_centers = [] cluster_centers.append(random.choice(data_set)) d = [0 for _ in range(len(data_set))] #print(d) for _ in range(1, k): total = 0.0 for i, point in enumerate(data_set): d[i] = get_closest_dist(point, cluster_centers) # 与最近一个聚类中心的距离 total += d[i] total *= random.random() for i, di in enumerate(d): # 轮盘法选出下一个聚类中心； total -= di if total > 0: continue cluster_centers.append(data_set[i]) break return cluster_centers这个代码是什么意思

1. 随机选择一个数据点作为第一个聚类中心； 2. 对于每个数据点，计算它与最近一个聚类中心的距离； 3. 对于每个数据点，将它与最近一个聚类中心的距离加权，得到一个总距离 total； 4. 随机生成一个 [0, total) 的...

[ERROR] [1686123555.624064]: bad callback: <function point_cloud_callback at 0x7f1b0006db80> Traceback (most recent call last): File "/opt/ros/noetic/lib/python3/dist-packages/rospy/topics.py", line 750, in _invoke_callback cb(msg) File "./pointcloud_to_scene.py", line 118, in point_cloud_callback bpa_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha) TypeError: create_from_point_cloud_alpha_shape(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (pcd: open3d.open3d_pybind.geometry.PointCloud, alpha: float) -> open3d.open3d_pybind.geometry.TriangleMesh 2. (pcd: open3d.open3d_pybind.geometry.PointCloud, alpha: float, tetra_mesh: open3d::geometry::TetraMesh, pt_map: List[int]) -> open3d.open3d_pybind.geometry.TriangleMesh Invoked with: geometry::PointCloud with 70 points., array([ 1.08353329, -0.03247907, 0.40000001])

根据错误信息，可以看到在调用create_from_point_cloud_alpha_shape方法时，传递的参数类型不正确。该方法需要接收两个参数：一个PointCloud类型的点云数据和一个float类型的alpha形状参数，但是你传递了一个...
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Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

资源摘要信息:"Aspose.Cells和Aspose.Words是两个非常强大的库，它们属于Aspose.Total产品家族的一部分，主要面向.NET和Java开发者。Aspose.Cells库允许用户轻松地操作Excel电子表格，包括创建、修改、渲染以及转换为不同的文件格式。该库支持从Excel 97-2003的.xls格式到最新***016的.xlsx格式，还可以将Excel文件转换为PDF、HTML、MHTML、TXT、CSV、ODS和多种图像格式。Aspose.Words则是一个用于处理Word文档的类库，能够创建、修改、渲染以及转换Word文档到不同的格式。它支持从较旧的.doc格式到最新.docx格式的转换，还包括将Word文档转换为PDF、HTML、XAML、TIFF等格式。 Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。 此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。 在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。 对于Aspose.Cells，开发者可以使用它来完成诸如创建电子表格、计算公式、处理图表、设置样式、插入图片、合并单元格以及保护工作表等操作。它也支持读取和写入XML文件，这为处理Excel文件提供了更大的灵活性和兼容性。 而对于Aspose.Words，开发者可以利用它来执行文档格式转换、读写文档元数据、处理文档中的文本、格式化文本样式、操作节、页眉、页脚、页码、表格以及嵌入字体等操作。Aspose.Words还能够灵活地处理文档中的目录和书签，这让它在生成复杂文档结构时显得特别有用。 在使用这些库时，一个常见的场景是在企业应用中，需要将报告或者数据导出为PDF格式，以便于打印或者分发。这时，使用Aspose.Cells和Aspose.Words就可以实现从Excel或Word格式到PDF格式的转换，并且确保输出的文件中不包含水印，这提高了文档的专业性和可信度。 需要注意的是，虽然Aspose的产品提供了很多便利的功能，但它们通常是付费的。用户需要根据自己的需求购买相应的许可证。对于个人用户和开源项目，Aspose有时会提供免费的许可证。而对于商业用途，用户则需要购买商业许可证才能合法使用这些库的所有功能。"
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