def modpow(b, e, n): #大数快速幂取模 # 查找e的长度 tst = 1 siz = 0 while e >= tst: tst <<= 1 siz += 1 siz -= 1 # calculate the result r = 1 for i in range(siz, -1, -1): r = (r * r) % n if (e >> i) & 1: r = (r * b) % n return r什么意思

时间: 2024-02-14 10:14:12 浏览: 78
这是一个 Python 函数,用于计算 `(b^e) % n` 的值,即将 b 的 e 次方对 n 取余数的结果。 具体来说,这个函数使用了快速幂算法来计算幂的值,以避免在计算大的幂时出现性能问题。快速幂算法的基本思想是将幂以二进制表示,然后按位计算幂的值。具体实现中,首先找到 e 的二进制表示的最高位,然后从最高位开始依次计算幂的值,直到最低位。 在这个函数中,首先使用一个循环来确定 e 的长度,并计算出最高位的位置。然后使用另一个循环从最高位开始依次计算幂的值,并在必要时乘以 b,最后将结果对 n 取余数并返回。 其中,变量 b 表示底数,变量 e 表示指数,变量 n 表示模数。
相关问题

帮我理解以下代码:##计算训练集和测试集的样本数 ##x_train.shape[0]表示训练数据集x_train的样本数量。其中,x_train是一个二维数组,第一维表示样本的数量,第二维表示每个样本的特征数量。因此,x_train.shape[0]就是获取x_train数组的第一维大小,即样本数量。 train_num,test_num = x_train.shape[0],x_test.shape[0] ##存储结果 second_level_train_set = np.zeros((train.num,)) second_level_test_set = np.zeros((test_num,)) test_nfolds_sets = np.zeros((test_num,n_folds)) ##K折交叉验证 kf = KFold(n_splits = n_folds) ##依次使用K折数据集训练数据 for i,(train_index,test_index)in enumerate(kf.split(x_train)): ##切分K折数据 x_tra,y_tra = x_train[train_index],y_train[train_index] x_tes,y_tes = x_train[test_index],y_train[test_index] ##训练数据 clf.fit(x_tra,y_tra) ##对训练集和测试集进行预测 second_level_train_set[test_index] = clf.predict(x_tst) test_nfolds_sets[:,i] = clf.predict(x_test) ##计算返回的均值 second_level_test_set[:] = test_nfolds_sets.mean(axis = 1) return second_level_train_test_set,second_level_test_set

这段代码实现的是Stacking中的第一步,即对基础模型进行K折交叉验证并生成元特征。具体来说,代码中首先计算了训练集和测试集的样本数,然后初始化了三个用于存储结果的数组。接下来,使用K折交叉验证对基础模型进行训练,并对训练集和测试集进行预测,将预测结果保存到相应的数组中。最后,计算了测试集预测结果的均值,并将训练集和测试集的元特征作为函数的返回值。 值得注意的是,代码中使用了一个循环来依次使用K折数据集训练数据,并将每一次的预测结果保存到对应的位置上。这里的clf指代的是一个基础模型,它在训练和预测时需要与具体的应用场景相关。另外,mean()函数用于计算测试集预测结果的均值。

请帮我解释这段代码:#include "cmd_parse.h" static int bufed_uart_rcv_1B(void *ref, uint8_t *c) { BUFED_UART_T *h = ref; return bufed_uart_rcv(h, c, 1); } CMD_PARSE_T *cmd_ps_1; osThreadId rx_cmp_tst_hd; extern RNG_HandleTypeDef hrng; void uart1_fast_loopback_test(uint32_t fatfs_ok) { uint8_t *tx_buf, *rx_buf; tx_buf= pvPortMalloc(URT_TST_BUF_LEN); if(tx_buf == NULL){ GS_LOGPRT_ERR("tx_buf pvPortMalloc failed.\r\n"); goto err_00; } rx_buf= pvPortMalloc(URT_TST_BUF_LEN); if(rx_buf == NULL){ GS_LOGPRT_ERR("tx_buf pvPortMalloc failed.\r\n"); goto err_01; } FIL *fp = pvPortMalloc(sizeof(*fp)); if(fp==NULL){ GS_LOGPRT_ERR("tx_buf pvPortMalloc failed.\r\n"); goto err_02; } bfdurt_tst_01.rx_buf = rx_buf; bfdurt_tst_01.tx_buf = tx_buf; bfdurt_tst_01.buf_size = URT_TST_BUF_LEN; bfdurt_tst_01.err_cnt = 0; for(uint32_t i = 0; i < URT_TST_BUF_LEN; i++) tx_buf[i] = HAL_RNG_GetRandomNumber(&hrng); osThreadDef(rx_cmp_tst_tsk, uart_rx_cmp, osPriorityBelowNormal, 0, 200); rx_cmp_tst_hd = osThreadCreate(osThread(rx_cmp_tst_tsk), &(bfdurt_tst_ptr)); osDelay(120); uint32_t lp; cmdprs_init(&cmd_ps_1, 256, &RBFD_UART_GET_UART(urt2), bufed_uart_rcv_1B); uint32_t f_num = 0; size_t n; while(1){ GS_Printf("Input test data length\r\n"); cmdprs_read_1line(cmd_ps_1); char ch; int scn = sscanf((void*)cmd_ps_1->buf->data,"%lu%c", &lp, &ch); if(scn == 2){ if(ch == 'M' || ch == 'm') lp <<= 10U; else if(ch == 'G' || ch == 'g') lp <<= 20U; else if(ch == 'K' || ch == 'k') ; else lp >>= 10U; lp /= (URT_TST_BUF_LEN/1024); }else{ GS_Printf("ERROR\r\n"); break; }

这段代码包含了一些头文件的引用,并定义了一些变量和函数。下面是代码的解释: 1. `#include "cmd_parse.h"` 是一个预处理指令,用于包含头文件 "cmd_parse.h"。 2. `static int bufed_uart_rcv_1B(void *ref, uint8_t *c)` 是一个静态函数,接收一个字节的数据并存储在指针 `c` 指向的位置。它通过调用函数 `bufed_uart_rcv` 来实现。 3. `CMD_PARSE_T *cmd_ps_1;` 声明了一个指向 `CMD_PARSE_T` 类型的指针变量 `cmd_ps_1`。 4. `osThreadId rx_cmp_tst_hd;` 声明了一个 `osThreadId` 类型的变量 `rx_cmp_tst_hd`,用于存储线程的标识符。 5. `extern RNG_HandleTypeDef hrng;` 是一个外部变量的声明,表示 `hrng` 是一个 `RNG_HandleTypeDef` 类型的变量,这个变量在其他地方定义。 6. `void uart1_fast_loopback_test(uint32_t fatfs_ok)` 是一个函数,用于进行 UART1 快速回环测试。它接受一个名为 `fatfs_ok` 的参数。 7. 在函数内部,定义了指向缓冲区的指针 `tx_buf` 和 `rx_buf`,并使用函数 `pvPortMalloc` 分配了内存空间。 8. 进行了内存分配的错误检查,在出现错误时跳转到标签 `err_00`、`err_01` 或 `err_02` 进行错误处理。 9. 分配了一个 `FIL` 结构体的内存空间,并进行了错误检查。 10. 给全局变量 `bfdurt_tst_01` 的成员赋值,包括 `rx_buf`、`tx_buf`、`buf_size` 和 `err_cnt`。 11. 使用循环为 `tx_buf` 数组赋值随机数。 12. 使用 `osThreadDef` 定义了一个线程任务,名为 `rx_cmp_tst_tsk`,并创建了一个线程实例 `rx_cmp_tst_hd`。 13. 使用 `osDelay` 函数进行延迟。 14. 调用函数 `cmdprs_init` 进行命令解析器的初始化,将结果赋值给指针变量 `cmd_ps_1`。 15. 进入一个无限循环,在循环中进行一些输入输出操作和逻辑判断。 总体来说,这段代码主要是用于进行 UART1 快速回环测试,并包含了一些内存分配、线程创建和命令解析的操作。
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def compute_mAP(trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label): """ compute mAP by searching testset from trainset https://github.com/flyingpot/pytorch_deephash """ for x in trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label: x.long() AP = [] Ns = torch.arange(1, trn_binary.size(0) + 1) Ntest = torch.arange(1, tst_binary.size(0) + 1) print("trn_binary.size(0):",trn_binary.size(0)) print("tst_binary.size(0):", tst_binary.size(0)) print("Ns:",Ns) print("Ns:", Ntest) # print("Ns(train):",Ns) for i in range(tst_binary.size(0)): query_label, query_binary = tst_label[i], tst_binary[i] # 把测试图像编码和标签赋值给->查询图像编码和标签 _, query_result = torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort() # 判断查询图像编码是否等于训练图像编码,相等的总和,并排序。 print("查询标签-----------------------------------------------------:",query_label) print("查询二进制:", query_binary) print(len(query_binary)) print("查询结果:",query_result) print("是否相等:",query_binary != trn_binary) print("查询结果1:", torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1)) print("查询结果2:",torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort()) correct = (query_label == trn_label[query_result]).float() # 正确匹配的二进制编码个数 print("trn_label[query_result]:",trn_label[query_result]) num_ones = torch.sum(correct == 1) print("查询正确的个数:",num_ones) print("查询正确:",correct) P = torch.cumsum(correct, dim=0) / Ns print("torch.cumsum(correct, dim=0)",torch.cumsum(correct, dim=0)) print("查询正确/Ns",torch.Tensor(P)) #每个位置的精度 P AP.append(torch.sum(P * correct) / torch.sum(correct)) # print("---:",AP) acc = num_ones / tst_binary.size(0) print("ACC================================== ", acc) mAP = torch.mean(torch.Tensor(AP)) return mAP 请问怎么将这段代码改成EER评估指标的代码

#include "tst_test.h" #include "tst_safe_macros.h" #include "lapi/sched.h" #define MAX_TRIES 1000 static void child_func(void) { int fd, len, event_found, tries; struct sockaddr_nl sa; char buffer[4096]; struct nlmsghdr *nlh; /* child will listen to a network interface create/delete/up/down events */ memset(&sa, 0, sizeof(sa)); sa.nl_family = AF_NETLINK; sa.nl_groups = RTMGRP_LINK; fd = SAFE_SOCKET(AF_NETLINK, SOCK_RAW, NETLINK_ROUTE); SAFE_BIND(fd, (struct sockaddr *) &sa, sizeof(sa)); /* waits for parent to create an interface */ TST_CHECKPOINT_WAKE_AND_WAIT(0); /* * To get rid of "resource temporarily unavailable" errors * when testing with -i option */ tries = 0; event_found = 0; nlh = (struct nlmsghdr *) buffer; while (tries < MAX_TRIES) { len = recv(fd, nlh, sizeof(buffer), MSG_DONTWAIT); if (len > 0) { /* stop receiving only on interface create/delete event */ if (nlh->nlmsg_type == RTM_NEWLINK || nlh->nlmsg_type == RTM_DELLINK) { event_found++; break; } } usleep(10000); tries++; } SAFE_CLOSE(fd); if (event_found) tst_res(TPASS, "interface changes detected"); else tst_res(TFAIL, "failed to detect interface changes"); exit(0); } static void test_netns_netlink(void) { /* unshares the network namespace */ SAFE_UNSHARE(CLONE_NEWNET); if (SAFE_FORK() == 0) child_func(); /* wait until child opens netlink socket */ TST_CHECKPOINT_WAIT(0); /* creates TAP network interface dummy0 */ if (WEXITSTATUS(system("ip tuntap add dev dummy0 mode tap"))) tst_brk(TBROK, "adding interface failed"); /* removes previously created dummy0 device */ if (WEXITSTATUS(system("ip tuntap del mode tap dummy0"))) tst_brk(TBROK, "removing interface failed"); /* allow child to continue */ TST_CHECKPOINT_WAKE(0); tst_reap_children(); } static struct tst_test test = { .test_all = test_netns_netlink, .needs_checkpoints = 1, .needs_root = 1, .forks_child = 1, .needs_kconfigs = (const char *[]) { "CONFIG_NET_NS=y", "CONFIG_TUN", NULL }, };

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