dist = MultivariateNormal(action_mean, cov_mat)
时间: 2023-04-05 16:02:53 浏览: 84
这是一个关于多元正态分布的问题,我可以回答。MultivariateNormal 是一个用于生成多元正态分布的函数,其中 action_mean 是均值向量,cov_mat 是协方差矩阵。通过这个函数,我们可以生成符合多元正态分布的随机数。
相关问题
解释代码def process(recfile, labelfile, resultfile): total_dist = 0 total_label = 0 total_line = 0 total_line_rec = 0 rec_mat = {} label_mat = {} with open(recfile) as f_rec: for line in f_rec: tmp = line.split() key = tmp[0] latex = tmp[1:] rec_mat[key] = latex with open(labelfile) as f_label: for line in f_label: tmp = line.split() key = tmp[0] latex = tmp[1:] label_mat[key] = latex for key_rec in rec_mat: label = label_mat[key_rec] rec = rec_mat[key_rec] dist, llen = cmp_result(label, rec) total_dist += dist total_label += llen total_line += 1 if dist == 0: total_line_rec += 1 wer = float(total_dist)/total_label sacc = float(total_line_rec)/total_line f_result = open(resultfile,'w') f_result.write('WER {}\n'.format(wer)) f_result.write('ExpRate {}\n'.format(sacc)) f_result.close()
这段代码是一个函数,名为 process,它接受三个参数:recfile、labelfile 和 resultfile。函数的主要功能是比较 recfile 和 labelfile 中的内容,计算它们之间的差异,并将结果写入 resultfile 中。具体来说,函数首先读取 recfile 和 labelfile 中的内容,将其存储在 rec_mat 和 label_mat 两个字典中。然后,函数遍历 rec_mat 中的每个键值对,将其与 label_mat 中对应的键值对进行比较,计算它们之间的距离和长度,并统计总的距离、总的长度、总的行数和总的正确行数。最后,函数计算错误率和正确率,并将结果写入 resultfile 中。
SUBDIRS = DIST_SUBDIRS = bin_PROGRAMS = noinst_LTLIBRARIES = info_TEXINFOS = dist_man_MANS = EXTRA_DIST = DISTCLEANFILES =什么意思
这些是Automake工具中的一些变量,用于定义项目的目录结构和要生成的文件类型。
1. SUBDIRS:表示要包含在项目中的子目录列表。这些子目录可以是其他模块或库的源代码目录。
2. DIST_SUBDIRS:类似于SUBDIRS,但表示在项目打包时要包含的子目录列表。
3. bin_PROGRAMS:定义要生成的可执行程序的列表。
4. noinst_LTLIBRARIES:定义不会被安装的本地共享库(即不会被安装到系统目录)。
5. info_TEXINFOS:定义要生成的info文档的列表。
6. dist_man_MANS:定义要生成的man手册页面的列表。
7. EXTRA_DIST:定义除了源代码和Makefile.am之外的其他文件,这些文件将被包含在项目分发中。
8. DISTCLEANFILES:定义在"make distclean"命令执行时要清理的文件列表。
这些变量的作用是为了方便项目构建和管理,通过定义这些变量,可以更好地组织项目结构,并自动化生成所需的文件。
有关Automake工具的更多信息,请参考相关文档和教程。
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