配合代码再详细解释一下

时间: 2023-11-12 07:23:42 浏览: 32
好的,下面我将结合代码逐行详细解释每一步。 ``` function $(param) { ``` 定义了一个名为 `$` 的函数,接受一个参数 `param`。 ``` var domList = []; ``` 定义一个空数组 `domList`,用于存储匹配的DOM节点。 ``` if (param.indexOf('#') == 0) { var id = param.substring(1); var dom = document.getElementById(id); domList[0] = dom; } else if (param.indexOf('.') == 0) { var name = param.substring(1); domList = document.getElementsByName(name); } else { domList = document.getElementsByTagName(param); } ``` 通过判断参数的首字符来确定匹配的方式,如果参数以 `#` 开头,则使用 `document.getElementById()` 方法获取DOM节点,并将其存储在 `domList` 数组的第一个元素中。如果参数以 `.` 开头,则使用 `document.getElementsByName()` 方法获取DOM节点,并将其存储在 `domList` 数组中。否则,使用 `document.getElementsByTagName()` 方法获取DOM节点,并将其存储在 `domList` 数组中。 ``` domList.prop = function () { if (arguments.length == 1) { var dom = domList[0]; return dom[arguments[0]]; } else if (arguments.length == 2) { for (let i = 0; i < domList.length; i++) { var dom = domList[i]; dom[arguments[0]] = arguments[1]; } } } ``` 定义了一个 `prop()` 方法,该方法可以设置或获取DOM节点的属性。当 `prop()` 方法接收一个参数时,它将返回第一个DOM节点的指定属性的值。当 `prop()` 方法接收两个参数时,它将设置所有DOM节点的指定属性为指定的值。 ``` return domList; ``` 返回 `domList` 数组,该数组包含匹配的DOM节点。 综上所述,该函数可以根据参数返回一个或多个匹配的DOM节点,并提供了一个方便的 `prop()` 方法来设置或获取DOM节点的属性。

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请详细解释一下这段stm32代码void USART1_Init(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; USART_InitTypeDef USART_InitStructure; NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStructure; RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_USART1 | RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE); GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_9; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_PP; GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure); GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_10; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IN_FLOATING; GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure); USART_InitStructure.USART_BaudRate = 9600; USART_InitStructure.USART_WordLength = USART_WordLength_8b; USART_InitStructure.USART_StopBits = USART_StopBits_1; USART_InitStructure.USART_Parity = USART_Parity_No; USART_InitStructure.USART_HardwareFlowControl = USART_HardwareFlowControl_None; USART_InitStructure.USART_Mode = USART_Mode_Rx | USART_Mode_Tx; USART_Init(USART1, &USART_InitStructure); NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = USART1_IRQn; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority = 0; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority = 0; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE; NVIC_Init(&NVIC_InitStructure); USART_ITConfig(USART1, USART_IT_RXNE, ENABLE); USART_Cmd(USART1, ENABLE); } void USART1_SendChar(char ch) { while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_TXE) == RESET); USART_SendData(USART1, ch); } void USART1_SendString(char *str) { while(*str) { USART1_SendChar(*str++); } } void USART1_IRQHandler(void) { static uint16_t rx_index = 0; char rx_char; if(USART_GetITStatus(USART1, USART_IT_RXNE) != RESET) { rx_char = USART_ReceiveData(USART1); if((rx_char != '\n') && (rx_index < MAX_STRLEN)) { received_string[rx_index++] = rx_char; } else { received_string[rx_index] = '\0'; rx_index = 0; string_received = 1; } } }

我提出的问题是<question>帮我解决一个识别图片里的key-value pair(以下称为KVP)问题,这些KVP在多个图片里的布局是不固定的,但是key是基本相同的。解决这个问题是否需要用到深度学习?我需要训练多久?请给出较为详细的方案。</question>专家的回答是<answer>解决识别图片里的 KVP 问题确实可以使用深度学习方法。针对这个问题,我建议采用以下方案: 数据准备 收集包含 KVP 的图片作为训练数据集。确保这些图片包含了各种可能的布局和排列。为了提高模型的泛化能力,你还可以对图片进行数据增强,如旋转、缩放、翻转等。 文本检测和识别 使用预训练的深度学习模型,如 EASYOCR、PaddleOCR 或 Tesseract 等,对图片进行文本检测与识别。这些模型可以识别图片中的文本并提取坐标信息。 KVP 提取 设计一个神经网络模型,如 LSTM 或 Transformer,以处理从文本识别模型输出的序列。你需要将 key 和 value 标记为不同的类别,并在训练数据上对这个模型进行监督学习。这样,模型就可以学会在不同布局下找到 KVP。 训练和调优 将神经网络模型与预训练的文本识别模型结合,进行端到端的训练。你可以使用一些常见的优化算法,如 Adam 或 SGD,以及学习率衰减策略。同时,可使用交叉验证方法评估模型的性能。训练时间取决于数据集的大小、模型复杂度和硬件性能,可能需要几小时到几天不等。 模型部署 训练好的模型可以部署在服务器或移动设备上,以便实时处理图片并提取 KVP。 </answer>帮我解释以下专家的回答,首先你告诉我设计神经网络模型比如Transformer需要哪些文件和步骤?

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