core-js/library/core/dict

时间: 2023-07-22 10:13:59 浏览: 43
core-js是一个用于JavaScript的库,它提供了许多用于增强JavaScript功能的特性和方法。core-js库包含了许多不同的模块,其中一个模块是core/dict。 在core-js库中,core/dict模块提供了一些与字典(Dictionary)相关的实用方法和功能。字典是一种数据结构,它将键(key)与值(value)进行关联。通过使用core/dict模块,你可以方便地创建、操作和管理字典。 注意:以上信息是基于一般情况下core-js库中core/dict模块的作用和功能。具体的细节可能会根据库的版本和具体实现有所不同。如有需要,建议查阅core-js官方文档以获取更准确和详细的信息。
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编辑一个程序,进行解密..-./.-../.-/--./----.--/-../...--/..-./-.-./-.../..-./.----/--.../..-./----./...--/----./----./...../-----/....-/-----.-这个摩斯密码

要解密这个摩斯密码,你可以编写一个程序来进行解密操作。下面是一个简单的示例程序: ```python # 定义摩斯密码字典 morse_code_dict = { '.-': 'A', '-...': 'B', '-.-.': 'C', '-..': 'D', '.': 'E', '..-.': 'F', '--.': 'G', '....': 'H', '..': 'I', '.---': 'J', '-.-': 'K', '.-..': 'L', '--': 'M', '-.': 'N', '---': 'O', '.--.': 'P', '--.-': 'Q', '.-.': 'R', '...': 'S', '-': 'T', '..-': 'U', '...-': 'V', '.--': 'W', '-..-': 'X', '-.--': 'Y', '--..': 'Z', '/': ' ', '.----': '1', '..---': '2', '...--': '3', '....-': '4', '.....': '5', '-....': '6', '--...': '7', '---..': '8', '----.': '9', '-----': '0' } # 摩斯密码解密函数 def decrypt_morse_code(morse_code): # 分割摩斯密码 morse_code_list = morse_code.split('/') # 解密每个摩斯码对应的字符 decrypted_text = '' for code in morse_code_list: if code in morse_code_dict: decrypted_text += morse_code_dict[code] return decrypted_text # 输入要解密的摩斯密码 morse_code = '-./.-../.-/--./----.--/-../...--/..-./-.-./-.../..-./.----/--.../..-./----./...--/----./----./...../-----/....-/' decrypted_text = decrypt_morse_code(morse_code) print("解密结果:", decrypted_text) ``` 这个程序会将摩斯密码解密为对应的明文。你只需要将要解密的摩斯密码赋值给`morse_code`变量,然后运行程序即可得到解密结果。

Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/run.py", line 4, in <module> model = YOLO('/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/models/v8/yolov8.yaml').load('/root/autodl-tmp/ultralytics-main/yolov8x.pt') # build from YAML and transfer weights File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 105, in __init__ self._new(model, task) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 138, in _new self.model = TASK_MAP[self.task][0](cfg_dict, verbose=verbose and RANK == -1) # build model File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 194, in __init__ self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=ch, verbose=verbose) # model, savelist File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 496, in parse_model m = getattr(torch.nn, m[3:]) if 'nn.' in m else globals()[m] # get module KeyError: 'CBAM'

这个错误通常发生在使用YOLOv8时,因为YOLOv8中使用了CBAM模块,而您的环境中没有安装CBAM模块。 解决这个问题的方法是安装CBAM模块。您可以使用以下命令安装CBAM模块: ``` pip install cbam ``` 或者,您可以在运行YOLOv8之前将CBAM模块的源代码下载到您的环境中,并将其添加到您的PYTHONPATH中。 ``` git clone https://github.com/Jongchan/attention-module.git export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/attention-module ``` 如果您已经安装了CBAM模块,但仍然遇到此错误,请确保您的PYTHONPATH包含CBAM模块的路径。

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raceback (most recent call last): File "train_rcnn.py", line 243, in <module> trainer.train( File "/root/autodl-tmp/project/tools/../tools/train_utils/train_utils.py", line 199, in train loss, tb_dict, disp_dict = self._train_it(batch) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../tools/train_utils/train_utils.py", line 132, in _train_it loss, tb_dict, disp_dict = self.model_fn(self.model, batch) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/train_functions.py", line 35, in model_fn ret_dict = model(input_data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/point_rcnn.py", line 33, in forward rpn_output = self.rpn(input_data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/rpn.py", line 74, in forward backbone_xyz, backbone_features = self.backbone_net(pts_input) # (B, N, 3), (B, C, N) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000204.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000205.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000206.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000207.bin eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:07, 8.56it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]Traceback (most recent call last): File "eval_rcnn.py", line 908, in <module> eval_single_ckpt(root_result_dir) File "eval_rcnn.py", line 771, in eval_single_ckpt eval_one_epoch(model, test_loader, epoch_id, root_result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 694, in eval_one_epoch ret_dict = eval_one_epoch_rpn(model, dataloader, epoch_id, result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 143, in eval_one_epoch_rpn for data in dataloader: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __next__ lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000208.bin data = self._next_data() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1085, in _next_data return self._process_data(data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1111, in _process_data data.reraise() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0.

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