grouped_xyz -= new_xyz.transpose(1, 2).unsqueeze(-1)

时间: 2023-07-14 15:13:13 浏览: 141
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multiple_boxplot.m:分组箱线图 matlb 绘图函数-matlab开发

这是一个深度学习中的张量操作，其中grouped_xyz和new_xyz都是三维张量。具体地，这行代码执行了以下操作： 1. 将new_xyz的第二维和第三维交换位置，即转置操作transpose(1,2)； 2. 在转置后的new_xyz张量上增加一个新的维度，使其变为四维张量，即在最后一维上增加一个维度unsqueeze(-1)； 3. 将转置后的new_xyz张量减去grouped_xyz张量，得到一个新的三维张量。 这个操作通常用于计算点云中每个点与离它最近的K个点之间的距离。其中grouped_xyz表示K个点的坐标，new_xyz表示当前点的坐标。通过这个操作，可以方便地计算当前点与K个点之间的欧几里得距离。
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grouped_items = [(k, list(g)) for k, g in groupby(sorted(my_dict.items()), lambda x: x[1])] 6. 计算字典的总和或平均值 - 如果你的字典包含了数值，可以很容易地计算它们的总和或平均值： python ...

grouped_xyz -= new_xyz.transpose(1, 2).unsqueeze(-1)中-=是正确使用吗？

在这种情况下，grouped_xyz是一个张量，new_xyz.transpose(1, 2).unsqueeze(-1)也是一个张量。这个操作将右侧张量转置，添加一个维度，然后减去grouped_xyz。这个操作相当于这个代码： python grouped_xyz...

class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """ Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping and attention mechanism """ def init(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().init() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() # Add attention module self.attentions = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 # Add attention module for each scale self.attentions.append(Attention(mlp_spec[-1])) self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method def forward(self, xyz, features): """ :param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the points :param features: (B, N, C) input features :return: (B, npoint, mlp[-1]) tensor """ new_features_list = [] for i in range(len(self.groupers)): grouper = self.groupers[i] mlp = self.mlps[i] attention = self.attentions[i] # Group points and features grouped_xyz, grouped_features = grouper(xyz, features) # Apply MLP to each group grouped_features = mlp(grouped_features) # Apply attention mechanism to the features of each group grouped_features = attention(grouped_features) # Perform pooling over each group if self.pool_method == 'max_pool': pooled_features = torch.max(grouped_features, dim=2)[0] else: pooled_features = torch.mean(grouped_features, dim=2) new_features_list.append(pooled_features) # Concatenate features from different scales new_features = torch.cat(new_features_list, dim=1) return new_features在该类中使用的QueryAndGroup类会主动将该类所继承的父类的返回值传入QueryAndGroup类中的forward函数吗

是的，该类中使用的QueryAndGroup类会调用其继承的父类_PointnetSAModuleBase的forward函数，并将其返回值传入QueryAndGroup类中的forward函数中。具体来说，QueryAndGroup类的forward函数接收点云数据和特征数据...

grouped = data.groupby('country').size() grouped_head_10 = grouped.sort_values(ascending=False).head(10) grouped.plot(kind='bar') plt.show() grouped_head_10.plot(kind='bar') plt.show()

这段代码使用了 Pandas 库对数据进行聚合操作，并使用 Matplotlib 库可视化了结果。首先，将数据按照国家分组，并统计每个国家的数据数量。然后，对统计结果进行排序，并选择数量最多的前10个国家，可视化所有国家的...

for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中，如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中，我该如何在forward函数中计算并得到它，再传入SA_modules中，你可以给我详细的代码吗？

new_features_list = [xyz.transpose(1, 2)] else: new_features_list = [] for i in range(len(self.radii)): idx, pts_cnt = pt_utils.query_ball_point(self.radii[i], self.nsamples[i], xyz, xyz) ...

grouped_data = data.groupby('month').sum().sort_index(ascending=True) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:10] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:10] print(cars_10) print(count_10)

接着，使用sort_index()函数按照月份的升序对结果进行排序，并将结果赋值给grouped_data变量。 然后，通过grouped_data的index属性获取按照月份排序后的索引值，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，取前10个...

grouped_data = data.groupby('车型').sum().sort_values(by="销量",ascending=False) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:10] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:10] print(cars_10) print(count_10)

最后，使用sort_values()函数按照销量的降序对结果进行排序，并将结果赋值给grouped_data变量。 接着，通过grouped_data的index属性获取按照销量排序后的车型索引值，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，取前10...

grouped_data = df.groupby('厂商').sum().sort_values(by="销量",ascending=False) cars_10 = grouped_data.index.tolist()[:15] count_10 = grouped_data["销量"].values.tolist()[:15] print(cars_10) print(count_10)

最后，使用sort_values()函数按照销量的降序对结果进行排序，并将结果赋值给grouped_data变量。 接着，通过grouped_data的index属性获取按照销量排序后的厂商索引值，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，取前15...

grouped_data.日期 = datetime(grouped_data.日期,'InputFormat','yyyy-MM-dd'); sorted_data = sortrows(grouped_data,'日期');怎么获取年份

日期(1)) 这将返回第一行日期数据的年份。如果你想要获取整个数据集的年份，你可以使用 year() 函数和 unique() 函数来获取唯一的年份值。例如，以下代码将返回 sorted_data 中所有日期数据的唯一年份值...

cars_15 = grouped_data.index.tolist()[:15] min_15 = grouped_data["min_price"].values.tolist()[:15] max_15 = grouped_data["max_price"].values.tolist()[:15] avg_15 = grouped_data["avg_price"].values.tolist()[:15] print(cars_15) print(min_15) print(max_15) print(avg_15)

您的代码是用来从 grouped_data 中提取前 15 个车型的名称、最低价格、最高价格和平均价格，并分别存储在 cars_15、min_15、max_15 和 avg_15 的列表中，然后打印出来。 请注意，这些列表是根据 grouped_data 中的...

grouped_data = df.groupby('class_car').sum().sort_index(ascending=True) cars = grouped_data.index.tolist() count = grouped_data["销量"].values.tolist() print(cars) print(count) data_list=[] for i,j in zip(cars,count): tmp={} tmp["name"]=i tmp["value"]=j data_list.append(tmp) data_list

接着，使用sort_index()函数按照车型的升序对结果进行排序，并将结果赋值给grouped_data变量。 然后，通过grouped_data的index属性获取按照车型排序后的索引值，并使用tolist()函数将其转换为列表形式，赋值给cars...
rar

ppm2.rar_https://ppm2.com_ppm image_ppm2----com_www. ppm 2.com_w

Graphic software programs, which can be broadly grouped into vector graphics editors, raster graphics editors, and 3D modelers, are the primary tools with which a user may manipulate, enhance, and ...

def group_persons(persons): #将数据分组，具体原理参考get_num grouped_persons = {} for p in persons: pseudo_parameters = str(p.dob) + str(p.zipcode) + str(p.sex) if grouped_persons.get(pseudo_parameters) is None: grouped_persons[pseudo_parameters] = [] grouped_persons[pseudo_parameters].append(p)csv_list = [["姓名","出生日期","性别","邮编","所患疾病"]] for index, group in enumerate(combination.grouped_persons): for p in combination.grouped_persons[group]: csv_entry = str(p).encode().split(', ') csv_list.append(csv_entry) with open("匿名化结果.txt", 'wb') as myfile: wr = csv.writer(myfile, delimiter=",") wr.writerows(csv_list) print("结果导出成功!") except Exception as e: print ("结果导出错误: " + str(e))

2. 可以使用 Python 内置的 defaultdict 简化代码，而不需要检查 grouped_persons 中是否存在某个键值。例如： from collections import defaultdict def export_grouped_persons_to_csv(persons): ...

grouped_data.time = datetime(grouped_data.time,'InputFormat','yyyy-MM-dd');什么意思

这行代码是将grouped_data中的time列转换为datetime格式，并且指定输入格式为'yyyy-MM-dd'。通常情况下，当我们读取数据时，时间戳通常是字符串类型。将时间戳转换为datetime格式可以方便时间序列的分析和处理，...

grouped_data.time = datetime(grouped_data.time,'InputFormat','yyyy-MM-dd');中InputFormat通常是什么

通常情况下，InputFormat 的值应该是一个字符串，用于指定输入日期时间的格式。常见的格式包括： - 'yyyy-MM-dd'：表示年-月-日，例如 2021-07-01。 - 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'：表示年-月-日 时:分:秒，例如 2021-07...

逐句解释下列代码： %% 蛙跳算法全局参数设置 FROG_NUM=20; % 青蛙种群的个体数目 GROUP_NUM = 4; % 青蛙种群的分组个数 FROG_IN_GROUP = 5; % 组内青蛙个数 MAX_ITERATION_NUM = 1000; % 最大迭代次数 CHARACTER_NUM = length(traind(1,:)); % 初始特征集的总维度 % SUBCHARACTER_NUM = 5; % REPET_NUM = 100; # 重复次数，如果加上这个参数，将停止条件增加为结果重复REPET_NUM停止迭代 tic; %% 蛙跳算法初始化 %---------init------------% for i=1:FROG_NUM a=randperm(CHARACTER_NUM); allfrog(i).pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); allfrog(i).eva=evaluation(traind,label,allfrog(i).pos); end %----------sort-----------% [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); %% 迭代寻优 count=1; iter=1; eva = []; while iter<MAX_ITERATION_NUM+1 % while count<REPET_NUM %----------group----------% k=1; for j=1:FROG_IN_GROUP for i=1:GROUP_NUM grouped(i,j)=allfrog(index(k)); k=k+1; end end %---------find_max--------% global_max=allfrog(index(1)); for i=1:GROUP_NUM max_in_group(i)=grouped(i,1); min_in_group(i)=grouped(i,FROG_IN_GROUP); end %----------update------------% for i=1:GROUP_NUM frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,max_in_group(i).pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,global_max.pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else a=randperm(CHARACTER_NUM); frogtemp.pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; end end end %--------------混洗---------------% k=1; for i=1:FROG_IN_GROUP for j=1:GROUP_NUM allfrog(k)=grouped(j,i); k=k+1; end end eva = [eva global_max.eva]; iter=iter+1; [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); global_max_new=allfrog(index(1)); if global_max_new.eva>global_max.eva count=0; else count=count+1; end % end end % fprintf('iteration:%d\n',iter); % global_max=allfrog(index(1)); % fprintf('global_max.eva:%f\n',global_max.eva); % fprintf('global_max.pos:'); % fprintf('%d\t',global_max.pos); % fprintf('\n'); t = toc; end

global_max_new=allfrog(index(1));：将全局最优解的适应度值添加到eva数组中，并更新全局最优解。 - if global_max_new.eva>global_max.eva count=0; else count=count+1; end：如果新的全局最优解的适应度值大于...

def qi(value): # 根据月和日分组求平均值 grouped_df = df.groupby([df['月'], df['日']]).mean() fs_mean = grouped_df.loc[(value, slice(None)), '风速'].round(1) zf_mean = grouped_df.loc[(value, slice(None)), '降水'].round(1) # 绘制散点图 scatter = ( Scatter(init_opts=opts.InitOpts(width='600px', height='400px', theme=ThemeType.ROMA)) .add_xaxis(list(fs_mean.index.get_level_values(1))) .add_yaxis("风速平均值", list(fs_mean.values)) .add_yaxis("降水平均值", list(zf_mean.values)) .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", range_text=['大', '小']), title_opts=opts.TitleOpts(title="风速降水平均值")) .render("templates/scatter1.html") )怎么能从html获取value值

可以使用 Flask 提供的 request 对象获取 GET 或 POST 请求中的参数值。在你的 Flask 视图函数中，可以使用 request.args.get() 方法获取 GET 请求参数的值，或使用 request.form.get() 方法获取 POST 请求参数...

def create_popularity_recommendation(train_data,user_id,item_id): train_data_grouped = train_data.groupby([item_id]).agg({user_id:'count'}).reset_index() train_data_grouped.rename(columns = {user_id:'score'},inplace=True) train_data_sort = train_data_grouped.sort_values(['score',item_id], ascending = [0,1]) train_data_sort['Rank'] = train_data_sort['score'].rank(ascending=0, method='first') popularity_recommentation = train_data_sort.head(20) return popularity_recommentation

这是一个基于流行度的推荐算法函数，使用给定的训练数据（train_data）和用户ID（user_id）、物品ID（item_id），返回一份表示最受欢迎的推荐（popularity recommendation）的数据表。首先，将训练数据按照物品ID...

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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩