ERROR_CODE_DIRECTED_ADVERTISING_TIMEOUT

时间: 2023-08-06 10:05:14 浏览: 43
引用\[1\]:根据提供的引用内容,问题"ERROR_CODE_DIRECTED_ADVERTISING_TIMEOUT"可能与Android Studio中的gradle配置有关。根据引用中的解决办法,可以尝试打开C:\Users\Administrator\.gradle目录,并删除最后四行。这可能有助于解决该错误。请注意,在进行任何更改之前,建议备份.gradle目录以防止意外情况发生。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Received status code 400 from server: Bad Request。Disable Gradle ‘offline mode‘ and sync project](https://blog.csdn.net/yanmr1109/article/details/126947042)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
相关问题

directed_hausdorff代码实现

你可以使用SciPy库中的`scipy.spatial.distance.directed_hausdorff`函数来计算两个点集之间的Directed Hausdorff距离。以下是一个简单的代码示例: ```python from scipy.spatial.distance import directed_hausdorff # 定义两个点集 points1 = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] points2 = [[2, 3], [4, 5], [6, 7]] # 计算Directed Hausdorff距离 distance = directed_hausdorff(points1, points2)[0] print("Directed Hausdorff距离:", distance) ``` 在上述示例中,`points1`和`points2`分别表示两个点集,每个点表示为一个二维坐标。函数`directed_hausdorff`返回一个元组,其中包含Directed Hausdorff距离和一些其他信息(在此示例中我们只关心距离)。 请注意,该函数计算的是有向Hausdorff距离,即考虑了点集之间的顺序关系。如果你想计算无向Hausdorff距离,可以对两个点集分别调用该函数,并取两个结果的最大值作为距离。

nx.jaccard_coefficient报错not implemented for directed type

### 回答1: nx.jaccard_coefficient是networkx包中用于计算无向图中节点对的Jaccard系数的函数。如果您传入的是有向图,则会出现“not implemented for directed type”的错误。要在有向图中计算Jaccard系数,您可以将有向图转换为无向图,然后使用nx.jaccard_coefficient计算。 例如: ``` import networkx as nx # 创建有向图 G = nx.DiGraph() G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4)]) # 将有向图转换为无向图 H = G.to_undirected() # 计算无向图中节点对的Jaccard系数 print(nx.jaccard_coefficient(H, [(1, 2), (2, 3)])) ``` ### 回答2: nx.jaccard_coefficient是NetworkX库中用于计算Jaccard系数的函数。Jaccard系数是一种用于度量两个节点之间相似性的指标,可以用来衡量节点在共同邻居方面的相似性。 该报错"not implemented for directed type"表示该函数在有向图类型上尚未实现。而Jaccard系数是基于无向图的,因此无法直接在有向图上使用该函数进行计算。 如果需要在有向图上计算节点之间的相似性,可以考虑使用其他方法或指标,比如Katz指标、PageRank指标等。这些指标都可以在有向图上进行计算,并提供了不同的角度来评估节点的相似性或重要性。 此外,如果确实需要使用Jaccard系数来计算有向图的节点相似性,可能需要自行编写代码来实现。可以根据有向图的特点进行修改,将有向边考虑在内,计算节点之间的共同邻居等。 总之,根据问题的背景和需求,选择适合的方法和指标来计算节点的相似性是很重要的。 ### 回答3: nx.jaccard_coefficient 报错 "not implemented for directed type" 是因为该函数在处理有向图时没有实现。 Jaccard系数是一种用于衡量两个集合相似度的指标,它计算两个集合的交集和并集的比值。在网络分析中,Jaccard系数可以用于衡量两个节点之间的相似度。 然而,有向图和无向图在边的定义和操作上存在一些差异。在有向图中,边有方向性,表示节点之间的单向关系。而在无向图中,边没有方向性,表示节点之间的双向关系。 由于有向图和无向图在边的定义上的差异,计算 Jaccard 系数时需要对有向图和无向图进行不同的处理。目前,NetworkX 库中的 nx.jaccard_coefficient 函数只支持无向图的计算,对于有向图,该函数并未实现。 如果需要在有向图中计算节点之间的 Jaccard 系数,可以使用其他方法,如转化为无向图来进行计算,或者自己编写函数来实现有向图的 Jaccard 系数计算。 总结:nx.jaccard_coefficient 函数报错 "not implemented for directed type" 是因为该函数在处理有向图时没有实现。如果需要在有向图中计算 Jaccard 系数,可以使用其他方法或自己编写函数来实现。

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请逐行注释下面的代码:class riscv_instr_base_test extends uvm_test; riscv_instr_gen_config cfg; string test_opts; string asm_file_name = "riscv_asm_test"; riscv_asm_program_gen asm_gen; string instr_seq; int start_idx; uvm_coreservice_t coreservice; uvm_factory factory; uvm_component_utils(riscv_instr_base_test) function new(string name="", uvm_component parent=null); super.new(name, parent); void'($value$plusargs("asm_file_name=%0s", asm_file_name)); void'($value$plusargs("start_idx=%0d", start_idx)); endfunction virtual function void build_phase(uvm_phase phase); super.build_phase(phase); coreservice = uvm_coreservice_t::get(); factory = coreservice.get_factory(); uvm_info(gfn, "Create configuration instance", UVM_LOW) cfg = riscv_instr_gen_config::type_id::create("cfg"); uvm_info(gfn, "Create configuration instance...done", UVM_LOW) uvm_config_db#(riscv_instr_gen_config)::set(null, "*", "instr_cfg", cfg); if(cfg.asm_test_suffix != "") asm_file_name = {asm_file_name, ".", cfg.asm_test_suffix}; // Override the default riscv instruction sequence if($value$plusargs("instr_seq=%0s", instr_seq)) begin factory.set_type_override_by_name("riscv_instr_sequence", instr_seq); end if (riscv_instr_pkg::support_debug_mode) begin factory.set_inst_override_by_name("riscv_asm_program_gen", "riscv_debug_rom_gen", {gfn, ".asm_gen.debug_rom"}); end endfunction function void report_phase(uvm_phase phase); uvm_report_server rs; int error_count; rs = uvm_report_server::get_server(); error_count = rs.get_severity_count(UVM_WARNING) + rs.get_severity_count(UVM_ERROR) + rs.get_severity_count(UVM_FATAL); if (error_count == 0) begin uvm_info("", "TEST PASSED", UVM_NONE); end else begin uvm_info("", "TEST FAILED", UVM_NONE); end uvm_info("", "TEST GENERATION DONE", UVM_NONE); super.report_phase(phase); endfunction virtual function void apply_directed_instr(); endfunction task run_phase(uvm_phase phase); int fd; for(int i = 0; i < cfg.num_of_tests; i++) begin string test_name; randomize_cfg(); riscv_instr::create_instr_list(cfg); riscv_csr_instr::create_csr_filter(cfg); asm_gen = riscv_asm_program_gen::type_id::create("asm_gen", , gfn); asm_gen.cfg = cfg; asm_gen.get_directed_instr_stream(); test_name = $sformatf("%0s_%0d.S", asm_file_name, i+start_idx); apply_directed_instr(); uvm_info(gfn, "All directed instruction is applied", UVM_LOW) asm_gen.gen_program(); asm_gen.gen_test_file(test_name); end endtask virtual function void randomize_cfg(); DV_CHECK_RANDOMIZE_FATAL(cfg); uvm_info(gfn, $sformatf("riscv_instr_gen_config is randomized:\n%0s", cfg.sprint()), UVM_LOW) endfunction endclass

这是一个 SystemVerilog 类定义,定义了一个名为 riscv_instr_base_test 的类,继承自 uvm_test。下面是代码解释: class riscv_instr_base_test extends uvm_test; 定义一个名为 riscv_instr_base_test 的类,继承自 uvm_test。 riscv_instr_gen_config cfg; 定义一个名为 cfg 的 riscv_instr_gen_config 类型变量。 string test_opts; 定义一个名为 test_opts 的字符串类型变量。 string asm_file_name = "riscv_asm_test"; 定义一个名为 asm_file_name 的字符串类型变量,并将其初始化为 "riscv_asm_test"。 riscv_asm_program_gen asm_gen; 定义一个名为 asm_gen 的 riscv_asm_program_gen 类型变量。 string instr_seq; 定义一个名为 instr_seq 的字符串类型变量。 int start_idx; 定义一个名为 start_idx 的整型变量。 uvm_coreservice_t coreservice; 定义一个名为 coreservice 的 uvm_coreservice_t 类型变量。 uvm_factory factory; 定义一个名为 factory 的 uvm_factory 类型变量。 uvm_component_utils(riscv_instr_base_test) 宏定义,用于简化组件注册过程。 function new(string name="", uvm_component parent=null); 定义一个构造函数 new。 super.new(name, parent); 调用父类 uvm_test 的构造函数。 void'($value$plusargs("asm_file_name=%0s", asm_file_name)); void'($value$plusargs("start_idx=%0d", start_idx)); 从命令行参数中获取 asm_file_name 和 start_idx 的值。 endfunction 构造函数结束。 virtual function void build_phase(uvm_phase phase); 定义一个虚函数 build_phase,用于实现组件的构建过程。 super.build_phase(phase); 调用父类 uvm_test 的 build_phase 函数。 coreservice = uvm_coreservice_t::get(); factory = coreservice.get_factory(); 获取 uvm_coreservice_t 和 uvm_factory 实例。 uvm_info(gfn, "Create configuration instance", UVM_LOW) cfg = riscv_instr_gen_config::type_id::create("cfg"); 创建 riscv_instr_gen_config 的实例 cfg。 uvm_info(gfn, "Create configuration instance...done", UVM_LOW) 输出一条消息,表示创建配置实例完成。 uvm_config_db#(riscv_instr_gen_config)::set(null, "*", "instr_cfg", cfg); 将 cfg 对象存储到配置数据库中。 if(cfg.asm_test_suffix != "") asm_file_name = {asm_file_name, ".", cfg.asm_test_suffix}; 如果配置文件中指定了 asm_test_suffix,则将其添加到 asm_file_name 的末尾。 if($value$plusargs("instr_seq=%0s", instr_seq)) begin factory.set_type_override_by_name("riscv_instr_sequence", instr_seq); end 如果命令行参数中指定了 instr_seq,则使用该指令序列进行测试。 if (riscv_instr_pkg::support_debug_mode) begin factory.set_inst_override_by_name("riscv_asm_program_gen", "riscv_debug_rom_gen", {gfn, ".asm_gen.debug_rom"}); end 如果支持调试模式,则为 riscv_asm_program_gen 组件设置调试 ROM。 endfunction build_phase 函数结束。 function void report_phase(uvm_phase phase); 定义一个 report_phase 函数,用于在测试结束时输出测试结果。 uvm_report_server rs; int error_count; rs = uvm_report_server::get_server(); 获取 uvm_report_server 实例。 error_count = rs.get_severity_count(UVM_WARNING) + rs.get_severity_count(UVM_ERROR) + rs.get_severity_count(UVM_FATAL); 获取测试过程中出现的警告、错误和致命错误的数量。 if (error_count == 0) begin uvm_info("", "TEST PASSED", UVM_NONE); end else begin uvm_info("", "TEST FAILED", UVM_NONE); end 根据错误数量输出测试结果。 uvm_info("", "TEST GENERATION DONE", UVM_NONE); 输出一条消息,表示测试生成完成。 super.report_phase(phase); 调用父类 uvm_test 的 report_phase 函数。 endfunction report_phase 函数结束。 virtual function void apply_directed_instr(); 定义一个虚函数 apply_directed_instr,用于实现针对指定指令的测试。 endfunction apply_directed_instr 函数结束。 task run_phase(uvm_phase phase); 定义一个任务 run_phase,用于执行测试过程。 int fd; for(int i = 0; i < cfg.num_of_tests; i++) begin string test_name; randomize_cfg(); riscv_instr::create_instr_list(cfg); riscv_csr_instr::create_csr_filter(cfg); asm_gen = riscv_asm_program_gen::type_id::create("asm_gen", , gfn); asm_gen.cfg = cfg; asm_gen.get_directed_instr_stream(); test_name = $sformatf("%0s_%0d.S", asm_file_name, i+start_idx); apply_directed_instr(); uvm_info(gfn, "All directed instruction is applied", UVM_LOW) asm_gen.gen_program(); asm_gen.gen_test_file(test_name); end 根据配置文件中指定的测试数量循环执行测试: - 调用 randomize_cfg 函数,随机生成测试配置。 - 调用 create_instr_list 函数,生成指令序列。 - 调用 create_csr_filter 函数,生成 CSR 过滤器。 - 创建 riscv_asm_program_gen 组件实例 asm_gen。 - 将 cfg 对象赋值给 asm_gen 的 cfg 变量。 - 调用 get_directed_instr_stream 函数,获取指定指令流。 - 为测试生成一个文件名,格式为 asm_file_name_测试编号.S。 - 调用 apply_directed_instr 函数,应用指定指令。 - 输出一条消息,表示所有指定指令已经被应用。 - 调用 gen_program 函数,生成汇编代码。 - 调用 gen_test_file 函数,生成测试文件。 endtask run_phase 任务结束。 virtual function void randomize_cfg(); 定义一个虚函数 randomize_cfg,用于随机生成测试配置。 DV_CHECK_RANDOMIZE_FATAL(cfg); uvm_info(gfn, $sformatf("riscv_instr_gen_config is randomized:\n%0s", cfg.sprint()), UVM_LOW) 调用 DV_CHECK_RANDOMIZE_FATAL 宏检查随机化过程是否成功,并输出配置信息。 endfunction randomize_cfg 函数结束。 endclass riscv_instr_base_test 类定义结束。
要使用Python和igraph库绘制贴吧或微博的好友关系图,可以按照以下步骤进行: 1. 安装igraph库:在Python环境下使用命令pip install python-igraph来安装igraph库。 2. 准备数据:首先需要获取好友关系的数据。可以通过贴吧或微博提供的API接口获取好友列表或关注列表,并将这些数据保存为适当的格式,如CSV或JSON。数据应包括每个用户的唯一标识符和其关联的好友的唯一标识符。 3. 加载数据:使用igraph库的方法来加载数据。可以使用Graph.TupleList方法将关系列表转换为图对象。可以使用类似以下代码的方式加载数据: python from igraph import Graph edges = [(1, 2), (1, 3), (2, 3)] # 示例关系列表 g = Graph.TupleList(edges, directed=False) 这将创建一个无向图对象g,其中包含了关系列表中的节点和边。 4. 设置图的布局:使用igraph库提供的布局算法来确定节点在图中的位置。可以选择使用layout_fruchterman_reingold或layout_kamada_kawai等布局算法。例如,可以使用以下代码设置图的布局: python layout = g.layout_fruchterman_reingold() 5. 绘制图:使用igraph库的绘图函数将图绘制出来。例如,可以使用以下代码将图绘制为PNG图像: python from igraph import plot plot(g, layout=layout, bbox=(800, 800), vertex_size=20, vertex_color='red', edge_width=1, edge_color='gray', margin=50).save('friend_graph.png') 这将创建一个名为friend_graph.png的PNG图像文件,其中包含了好友关系图。 可以根据需求自定义图的外观和样式,设置节点和边的颜色、大小、边缘、标签等。 总之,使用Python和igraph库,可以很方便地绘制贴吧或微博的好友关系图。关键步骤包括准备数据、加载数据、设置图的布局和样式、绘制图像。

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