报错Warning [766] Main.c; 853. degenerate signed comparison

时间: 2024-05-30 19:16:37 浏览: 250
这是由于在C语言中,当有符号和无符号类型进行比较时可能会出现问题。 在这种情况下,建议将所有变量类型都设置为相同的类型,以避免该警告。如果无符号变量是必需的,则可以使用无符号运算符来比较变量。例如,使用“>”符号而不是“<”符号。 另外,这也可能是由于使用了不正确的变量类型而导致的。请检查您的代码并确保所有变量类型正确。
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报错Warning [766] Main.c; 384. degenerate signed comparison

这是一个警告信息,意思是在Main.c文件的第384行进行了一个有问题的有符号比较操作。它提示可能存在代码错误或潜在的逻辑问题,需要进行检查和修复。建议检查代码中所有的有符号比较操作,确保它们没有出现任何不合理的情况,例如比较一个负数和一个正数等。如果无法确定问题所在,可以考虑引入调试工具或者请教其他有经验的开发者进行协助。

报错Warning [766] main.c; 195. degenerate signed comparison

这个错误提示是由于在代码中出现了“陈旧的有符号比较”的情况。它意味着代码中的某个部分使用了一个非常不安全的比较方式,可能会导致意外的结果或错误。 为了修复这个问题,你可以尝试使用无符号比较来代替有符号比较。如果你不确定如何做,可以向其他程序员或网上社区寻求帮助。此外,你也可以通过更新或修改代码中的某些部分来解决这个问题。
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class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

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