for j in range(bs): for i, index_query_per_img in enumerate(indexes): slots[j, index_query_per_img] += queries[j, i, :len(index_query_per_img)]

时间: 2024-02-19 13:02:17 浏览: 68
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jquery range

star5星 · 资源好评率100%
这段代码看起来像是用于计算注意力机制中的查询-键-值矩阵中的查询向量对于键向量对应的槽位的加权和。具体来说，输入的参数包括queries和indexes（每个查询对应的键向量的索引），以及预先初始化的槽位矩阵slots。这段代码通过循环遍历每个batch中的查询向量，以及每个查询对应的键向量的索引，将查询向量加权累加到对应的槽位上。 如果你有其他问题，请告诉我。
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javasnmp源码-Enum_For_All:Enum_For_All

Enumerate subnet nmap -sn 10.10.10.1/24 # Fast simple scan nmap -sS 10.10.10.1/24 export IP=10.10.10.11 # Extracting Live IPs from Nmap Scan nmap 10.1.1.1 --open -oG scan-results ; cat scan-results | ...

for job in solution: task_times = standard_processing_times[job] task_machines = [[] for _ in range(num_stages)] for stage in range(num_stages): for i, machine_speed in enumerate(machine_speeds): if job in solution[:solution.index(i)]: continue for j, speed in enumerate(machine_speed[stage]): if job not in task_machines[stage] and all([machine_idle_times[i][stage][j] <= completion_times[i] for i in range(num_factories)]): task_machines[stage].append(job) machine_working_times[i][stage][j] += task_times[stage] / speed machine_idle_times[i][stage][j] = 0 break else: machine_idle_times[i][stage][j] += 1 if machine_idle_times[i][stage][j] == len(solution): break else: completion_times = [max(completion_times[i], max(machine_working_times[i][stage])) for i in range(num_factories)] break

这段代码是一个嵌套的循环，它的目的是为解决方案（solution）中的每个工作（job）分配一个机器，以便能够在最短时间内完成所有工作。具体来说，它使用了以下变量： - standard_processing_times：一个包含每个工作...

for l in range(L): le = edges_on_layer[l] lm = len(le) test_indexes = getSample(list(range(lm)), int(lm * test_rate + 0.5)) for i,e in enumerate(le): if i in test_indexes: tests.append(e) else: trains.append(e)

这段代码是一个用于图...然后，对于第l层的每一条边e，如果e的索引i在test_indexes中，则将其添加到测试集tests中，否则添加到训练集trains中。最终，这段代码将图的所有边分为了训练集和测试集两部分。

这段代码什么意思 train_features = np.zeros((len(train_sequences), embedding_dim)) for i, sequence in enumerate(train_sequences): for j, word_index in enumerate(sequence): if word_index != 0: train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]])

这段代码的目的是将训练数据集中的文本序列转换为对应的向量表示。首先，代码通过将一个全零数组的形式（数组长度为训练数据集中文本序列的数量，每个序列的长度为embedding_dim）来存储向量表示。...

import random names = ['关羽','张飞','赵云','马超','黄忠'] courses = ['语文','数学','英语'] scores = [[random.randrange(60,101) for _ in range(3)] for _ in range(5)] from statistics import mean for i, name in __________(names): print(f'{name}的平均分:{mean(scores[i]):.1f}分') from statistics import stdev for j, ________ in enumerate(________): temp = [______________] print(f'{course}的最高分：{max(temp)}分') print(f'{course}的最低分：{min(temp)}分') print(f'{course}的标准差：{stdev(temp)}分') scores_dict = {__________: __________ for i in range(len(names))} sorted_keys = sorted(scores_dict, key=lambda k: ___(scores_dict[k]), reverse=____) print('姓名\t语文\t数学\t外语') for ______ in sorted_keys: verbal, math, english = scores_dict[key] print(f'{key}\t{verbal}\t{math}\t{english}')

temp = [scores[i][j] for i in range(len(names))] print(f'{course}的最高分：{max(temp)}分') print(f'{course}的最低分：{min(temp)}分') print(f'{course}的标准差：{stdev(temp):.1f}分') scores_dict = ...

# 1. 统计每个学生的平均分 from statistics import mean for i, name in __________(names): print(f'{name}的平均分:{mean(scores[i]):.1f}分') # 2. 统计每门课的最高分、最低分和标准差 from statistics import stdev for j, ________ in enumerate(________): temp = [______________] print(f'{course}的最高分：{max(temp)}分') print(f'{course}的最低分：{min(temp)}分') print(f'{course}的标准差：{stdev(temp)}分')   # 3. 按平均分从高到低展示学生信息 scores_dict = {__________: __________ for i in range(len(names))} sorted_keys = sorted(scores_dict, key=lambda k: ___(scores_dict[k]), reverse=____) print('姓名\t语文\t数学\t外语') for ______ in sorted_keys: verbal, math, english = scores_dict[key] print(f'{key}\t{verbal}\t{math}\t{english}')

1. 填入代码： python enumerate(scores) 2. 填入代码： python course, temp, scores_dict[j] 3. 填入代码： python names[i], lambda k: scores_dict[k], True, key

优化class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: block_start = i for j in range(i, i + request_size): if j >= len(memory_view) or memory_view[j] is not None: block_start = None break if block_start is not None: break if block_start is None: return None self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) return block_start

for i, block in enumerate(memory_view): if block is None: if all(islice(memory_view, i, i + request_size)): # 找到了可以分配给进程的内存块 start = i break if start is None: # 没有足够的内存块...

# 将图片移动到相应的文件夹 cluster_path = os.path.join(path, cluster_folder) if not os.path.exists(cluster_path): os.mkdir(cluster_path) for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(cluster_path, str(i)) if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path) root_path = r'D:\jk' for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path)，这段代码有什么错误吗

for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old...

def write_dataset_to_txt(data_set, txt_path): img_paths, labels = data_set with open(txt_path, 'w') as f: for index, img_path in enumerate(img_paths): f.write(img_path + "," + str(labels[index])) if index != len(img_paths) - 1: f.write('\n')

3. 使用 for 循环遍历图像路径列表 img_paths，同时使用 enumerate 函数获取当前索引和对应的图像路径。 4. 使用 f.write() 函数将图像路径和标签以逗号分隔的形式写入文本文件，使用 str() 函数将标签...

for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{Al}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{Al}.png') os.rename(old_path, new_path)

这段代码的作用是将一个文件夹path中的图片按照聚类结果labels进行分类，分成10个聚类簇，每个簇对应一个文件夹，其中i表示聚类簇的编号，j表示图片的编号，label表示第j张图片所属的聚类簇编号。你需要注意的是，在...

for sheetname in wb.sheetnames: sheet = wb[sheetname] # 判断sheet表是否为“总行” if sheetname == "总行": # 读取表头为“接收人工号”和“推送内容”的数据 for row in sheet.rows: values = [cell.value for cell in row] if not any(values): continue # 读取表头 if not headers: headers = values receiver_index = headers.index('接收人工号') push_content_index = [i for i, header in enumerate(headers) if '推送内容' in header] continue # 读取数据 receiver = values[receiver_index] for index in push_content_index: push_content = values[index] if push_content: strtext += push_content # 将数据存储到字典中 data_dict[receiver] = strtext strtext = '' 报错argument of type "nonetype" is not iterable

push_content_index = [i for i, header in enumerate(headers) if '推送内容' in header] continue 错误信息指出 headers 是 NoneType 类型，即 headers 变量没有被正确赋值。这可能是因为在读取表格...

解释以下代码：def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping

其中，参数 path 是 csv 文件的路径，index_col 是 csv 文件中作为索引的列名，encoders 是一个字典，它将列名映射到一个编码器函数，用于将该列的数据转换为 tensor。函数返回两个值，第一个是转换后的 tensor，第...

global j for j,i in enumerate(pdf): i.get_pixmap().save(tmp+f'\{j}.png') for i in range(0,j+1):报错UnboundLocalError j not

在这段代码中，你在使用 j 变量之前没有进行初始化，导致了 UnboundLocalError: j not defined 的错误。...for i in range(j): # do something 这样就可以避免 UnboundLocalError: j not defined 的错误。

global j for j,i in enumerate(pdf): i.get_pixmap().save(tmp+f'\\{j}.png') global j for i in range(0,j+1):报错UnboundLocalError j not

在你的代码中，你在两个不同的地方都声明了 global j，这是不正确的。在 Python 中，一个变量只需要在函数或方法中声明一次为全局变量即可。在你的代码中，你可以将第二个声明 global j 的语句删除掉，或者将其...

for k in k_choices: k_to_accuracies[k] = [] for i in range(num_folds): X_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(X_train_folds) if i != j ]) y_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(y_train_folds) if i != j ]) X_val = X_train_folds[i] y_val = y_train_folds[i] classifier.train(X_train_fold, y_train_fold) y_pred_fold = classifier.predict(X_val, k=k, num_loops=0) num_correct = np.sum(y_pred_fold == y_val) accuracy = float(num_correct) / X_val.shape[0] k_to_accuracies[k].append(accuracy)

这段代码是一个 k-fold 交叉验证的过程，用于评估分类器在不同 k 值下的准确率。其中，k_choices 是一个包含不同 k 值的列表，k_to_accuracies 是一个字典，用于存储每个 k 值对应的准确率列表。...

root_path = r'D:\jk' for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path)，这段代码会自动在这个路径D:\jk下建立子文件吗

接下来，对于给定的一组标签labels，代码会将标签为i的样本图片从原始路径path中移动到对应的子文件夹cluster_i中，并且将这些样本图片从原始的文件名（如'1.png'）重命名为它们在cluster_i文件夹中的新文件名（如'1...

def image_generator(df, batch_size, img_size): num_samples = len(df) while True: for offset in range(0, num_samples, batch_size): batch_df = df[offset:offset+batch_size] images = [] for path in batch_df['path']: img = Image.open(path).resize(img_size) images.append(np.asarray(img)) X = np.array(images) yield X batch_size = 32 img_size = (600, 450) gen = image_generator(df, batch_size, img_size) # 读取生成器中的每个批次，并将所有图像数据存储在 df['image'] 列中 for i, batch_images in enumerate(gen): start_index = i * batch_size end_index = start_index + batch_images.shape[0] if batch_images.shape[0] != batch_size: df.loc[start_index:start_index+batch_images.shape[0]-1, 'image'] = batch_images else: df.loc[start_index:end_index, 'image'] = batch_images代码为何会出现ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable报错

for offset in range(0, num_samples, batch_size): batch_df = df[offset:offset+batch_size] images = [] for path in batch_df['path']: img = Image.open(path).resize(img_size) images.append(np.as...

for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'Al{j + 10000}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'al{j + 10000}.png') os.rename(old_path, new_path)，Al这类我有300张图片，应该怎么才能把三百张全部聚类完

for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f"Al{j + 1}.png") new_path = os.path.join(cluster_i_path, f"Al{j + 1}.png") os.rename(old_path, new_path) # 遍历...

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