def GetKeywordPosition(myModel, blockPrefix, occurrence=1): pos = 0 foundCount = 0 for block in myModel.keywordBlock.sieBlocks: if block[0:len(blockPrefix)].lower()==blockPrefix.lower(): foundCount = foundCount + 1 if foundCount >= occurrence: return pos pos=pos+1 b=round(random.uniform(0.01, 0.3), 2)#随机获取缺陷范围 outputu = open('Defect proportion.txt', 'a') outputu.write('Job-riks-' + str(NU+1) +':'+str(b)+'\n') outputu.close() #修改关键字 myModel=mdb.models['Model-2'] position = GetKeywordPosition(myModel, '*IMPERFECTION,FILE=job-buckle') myModel.keywordBlock.synchVersions(storeNodesAndElements=False) myModel.keywordBlock.replace(position-3, """ *IMPERFECTION,FILE=job-buckle,STEP=1 1,"""+str(b))

时间: 2023-12-06 17:43:00 浏览: 148
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mymodel1.zip_dp model_dpmodel 下载_dp模型_线性模型

这段代码的作用是从一个模型中获取特定关键字的位置，并替换该关键字的参数。具体来说，它通过循环遍历模型中的关键字块，找到以指定字符串开头的关键字块，记录下该关键字在模型中的位置，然后使用随机生成的参数值替换该关键字前三行的参数，并将结果写入文件中。这个代码片段可能用于对模型中的缺陷进行模拟，调整缺陷的参数来模拟不同条件下的缺陷行为。
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RiskFirst.Hateoas 用于核心Web api项目的实现，可完全控制将哪些链接应用于从api返回的模型。 为了将变化的状态传达给最终用户，该库与... AddPolicy < MyModel>( policy => { policy . RequireSelfLink

class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 2) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = torch.relu(x) x = self.fc2(x) return x

这是一个使用PyTorch定义的简单的神经网络模型类 MyModel，该模型具有两个线性层 (nn.Linear)，输入维度为10，输出维度为2。在前向传播过程中，输入通过第一个线性层和激活函数ReLU处理，然后再通过第二个线性层...

def temp(filename,x,dic): path='excelFile/'+filename df = pandas.read_excel(path,header=None) data = [] datax = df.iloc[0].tolist() datay=df.iloc[1].tolist() transInt(datax) transInt(datay) slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress(datax,datay) def myfunc(datax): return slope*datax+intercept mymodel=list(map(myfunc,datax)) plt.scatter(datax,datay) plt.plot(datax,mymodel) print(x) result=myfunc(int(x)) if r>=0.7 or r<=-0.7: count=2 while count<6 : mymodel_2=numpy.poly1d(numpy.polyfit(datax,datay,count)) myline=numpy.linspace(min(datax),max(datay),100) r2=r2_score(datay,mymodel_2(datax)) plt.scatter(datax,datay) plt.plot(myline,mymodel_2(myline)) result=mymodel_2(int(x)) if r2>=0.7 or r2<=-0.7: break plt.savefig('figs/result.png') dic['Y']=str(result)这段代码报错main thread is not in main loop

datax = df.iloc[0].tolist() datay = df.iloc[1].tolist() transInt(datax) transInt(datay) slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(datax, datay) def myfunc(datax): return slope * datax...

class MyModel(nn.Module): def init(self): super(MyModel, self).init() self.conv1 = nn.Conv1d(1, 16, 3) self.pool1 = nn.MaxPool1d(2) self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, 3) self.pool2 = nn.MaxPool1d(2) self.conv3 = nn.Conv1d(32, 64, 3) self.fc1 = nn.Linear(64 * 96, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 1)

def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(1, 16, 3) self.pool1 = nn.MaxPool1d(2) self.conv2 = nn.Conv1d(16, 32, 3) self.pool2 = nn.MaxPool1d(2) self.conv3 = nn....

if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + torch.abs(radius_a) - torch.abs(radius_b)) else: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + radius_a ** 2 - radius_b ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss改为分类损失

for epoch in range(args.num_epochs): for batch in data_loader: inputs, labels = batch optimizer.zero_grad() loss = model.calc_loss(inputs, labels) loss.backward() optimizer.step() 在这个...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：if epoch%1==0: torch.save(denoiser, os.path.join(save_dir, 'model_epoch%d.pth' % epoch))

if epoch % 1 == 0: paddle.save(denoiser.state_dict(), os.path.join(save_dir, 'model_epoch%d.pdparams' % epoch)) 需要注意的是，torch.save 保存的是整个模型，包括模型结构和参数，而 paddle.save ...

class myModel(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(myModel, self).__init__() #池化层，按最大池化 kernel_size池化大小 stride步长 padding边界填充 self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) #卷积层 in_channels输入通道 out_channels输出通道（及创建的这层神经元的格式）,kernel_size卷积核大小,padding边界填充 #请注意保持上层out_channels和in_channels的一致性 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1,padding='SAME') self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1) self.conv3 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=16,out_channels=120,kernel_size=5,stride=1) #全连接层 输入是尺寸大小，输出尺寸大小（及神经元个数），在输入前用 paddle.flatten对上一层展开 self.fc1=paddle.nn.Linear(120,84) self.fc2=paddle.nn.Linear(84,10) def forward(self, x): #按需要的网络顺序，前向计算结果 x = self.conv1(x) x = F.tanh(x) x = self.max_pool1(x) x = self.conv2(x) x = F.tanh(x) x = self.max_pool2(x) x = self.conv3(x) x = paddle.flatten(x, start_axis=1,stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = F.softmax(x) return x

这段代码是一个使用PaddlePaddle框架实现的卷积神经网络模型，主要包括了池化层、卷积层和全连接层。它可以用于图像分类任务。其中，池化层通过最大池化提取特征；卷积层通过卷积运算提取特征；...

def forward(self, input): return self.model(input) def __call__(self, input, index = None): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 具体如何修改代码

if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) return output ...

def build_model(max_features=1, maxlen=65): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model def data(Domain): valid_chars = pickle.load(open('dictionary.plk','rb')) Domain = [[valid_chars[y] for y in x] for x in Domain] Domain = sequence.pad_sequences(Domain, maxlen=64) return Domain def run(Domain): Domains=data(Domain) model = build_model() model = model.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions if __name__ == "__main__": print(run('baidu.com')) # Run with 1 to make it fast

model.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions 此外，run 函数的参数需要传入一个列表或数组，因为 data 函数返回的是一个二维数组。修改后的代码如下： ...

Focal loss代码如下：class FocalLoss(nn.Module): def init(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).init() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和，请用pytorch代码实现LMF损失函数并在模型训练中使用

for inputs, labels in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() 在使用LMF损失函数时，需要传入cls_num_list...

import QtQuick 2.0 import QtQuick.Controls 2.15 ApplicationWindow { visible: true width: 400 height: 200 ListView { width: parent.width height: parent.height orientation: ListView.Horizontal clip: true model: myModel delegate: Rectangle { width: 100 height: 50 color: "lightblue" border.color: "black" // 添加边框颜色属性 border.width: 1 // 添加边框宽度属性 Text { text: modelData anchors.centerIn: parent } } } ListModel { id: myModel ListElement { text: "Cell 1" } ListElement { text: "Cell 2" } ListElement { text: "Cell 3" } ListElement { text: "Cell 4" } } } 如何在生成的表格中再添加一行

1. 首先，在ListModel中添加一个新的ListElement元素，表示您要添加的新行。例如，假设您要添加一个名为"Cell 5"的新行： qml ListModel { id: myModel ListElement { text: "Cell 1" } ListElement { text: ...

import QtQuick 2.0 import QtQuick.Controls 2.15 ApplicationWindow { visible: true width: 400 height: 200 ListView { width: parent.width height: parent.height orientation: ListView.Horizontal clip: true model: myModel delegate: Rectangle { width: 100 height: 50 color: "lightblue" border.color: "black" // 添加边框颜色属性 border.width: 1 // 添加边框宽度属性 Text { text: modelData anchors.centerIn: parent } } } ListModel { id: myModel ListElement { text: "Cell 1" } ListElement { text: "Cell 2" } ListElement { text: "Cell 3" } ListElement { text: "Cell 4" } } } 想要表格添加一行，变为两行应该怎么做

1. 将ListView的orientation属性设置为ListView.Vertical，这将使列表垂直排列。 qml ListView { width: parent.width height: parent.height orientation: ListView.Vertical clip: true model: myModel ...

import QtQuick 2.0 import QtQuick.Controls 2.15 ApplicationWindow { visible: true width: 400 height: 200 ListView { width: parent.width height: parent.height orientation: ListView.Horizontal clip: true model: myModel delegate: Rectangle { width: 100 height: 50 color: "lightblue" Text { text: modelData anchors.centerIn: parent } } } ListModel { id: myModel ListElement { text: "Cell 1" } ListElement { text: "Cell 2" } ListElement { text: "Cell 3" } ListElement { text: "Cell 4" } } } 如何让表格显示表格线

anchors.centerIn: parent } } } ListModel { id: myModel ListElement { text: "Cell 1" } ListElement { text: "Cell 2" } ListElement { text: "Cell 3" } ListElement { text: "Cell 4" } } } ...

$query = MyModel::mQuery(null, function(QueryHelper $helper){ $helper->with("数据模型关联"); // 注意这里后面不能使用 QueryHelper 操作，返回对象不是 QueryHelper 对象 $helper->where("查询条件");

其中，MyModel 是一个继承自 Illuminate\Database\Eloquent\Model 的模型类，mQuery 是自定义的一个静态方法，用于构建查询。 在查询方法中，第一个参数为查询条件，这里传入了 null，表示没有指定查询条件...

def mymodel(): inputs = keras.Input(shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2])) h1 = layers.Conv1D(filters=8, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')(inputs) h1 = layers.MaxPool1D(pool_size=2, strides=2, padding='same')(h1) h1 = layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')(h1) h1 = layers.MaxPool1D(pool_size=2, strides=2, padding='same')(h1) h1 = layers.Flatten()(h1) h1 = layers.Dropout(0.6)(h1) h1 = layers.Dense(32, activation='relu')(h1) h1 = layers.Dense(10, activation='softmax')(h1) deep_model = keras.Model(inputs, h1, name="cnn") return deep_model model = mymodel() model.summary()#把整个网络打印出来 startdate = datetime.utcnow() # 获取当前时间 # 编译模型 model.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=512, epochs=100, verbose=1, validation_data=(x_valid, y_valid), callbacks=[CustomModelCheckpoint( model, r'best_fft_1dcnn_512.h5')])定义的模型训练好后怎么加载使用

1. 首先，导入keras.models模块： python from keras.models import load_model 2. 使用load_model()函数加载模型，并将其保存在变量中： python loaded_model = load_model('best_fft_1dcnn_...

def build_model(max_features=1, maxlen=65): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model def data(Domain): valid_chars = pickle.load(open('dictionary.plk','rb')) Domain = [[valid_chars[y] for y in x] for x in Domain] Domain = sequence.pad_sequences(Domain, maxlen=65) return Domain def run(Domain): Domains = data(Domain) modelaaa = build_model(max_features=1, maxlen=65) modelaaa.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions if __name__ == "__main__": print(run(['baidu.com'])) # Run with 1 to make it fast报错Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights.怎么改

modelaaa.load_weights('Mymodel.h5') predictions = modelaaa.predict(Domains) return predictions 这样就可以避免 Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has ...

import QtQuick 2.12 import QtQuick.Controls 2.2 import QtQuick.Dialogs 1.3 Item { width: 400 height: 400 // 模拟数据 ListModel { id: myModel ListElement { name: "张三"; age: 20 } ListElement { name: "李四"; age: 30 } ListElement { name: "王五"; age: 40 } } ListView { id: listView anchors.fill: parent model: DelegateModel { id: delegateModel model: myModel delegate: Rectangle { width: parent.width height: 50 color: ListView.isCurrentItem ? "lightblue" : "white" // 显示数据 Row { Text { text: name } Text { text: age } } // 点击弹出弹框 MouseArea { anchors.fill: parent onClicked: { myDialog.nameInput.text = name myDialog.ageInput.text = age myDialog.open() } } } } } // 弹框 Dialog { id: myDialog title: "编辑" width: 200 height: 150 visible: false Column { TextField { id: nameInput placeholderText: "姓名" } TextField { id: ageInput placeholderText: "年龄" } Row { Button { text: "保存" onClicked: { // 保存数据 delegateModel.items[listView.currentIndex].name = nameInput.text delegateModel.items[listView.currentIndex].age = ageInput.text myDialog.close() } } Button { text: "取消" onClicked: { myDialog.close() } } } } } }19行报错什么原因

根据代码和错误信息来看，错误信息是： TypeError: Cannot read property 'items' of null 这个错误表示在第 19 行中，访问了一个空对象的 items 属性，因此导致了错误。具体来说，这个错误是因为在 ...

class myModel: def __init__(self): #################### '''声明模型对应的参数''' #################### self.W1 = tf.Variable(shape=[28 * 28, 100], dtype=tf.float32, # 定义w1 28*28 为input 784个点 100为中间层 initial_value=tf.random.uniform(shape=[28 * 28, 100], minval=-0.1, maxval=0.1)) # 最小值最大值设定为0.1 self.b1 = tf.Variable(shape=[100], dtype=tf.float32, initial_value=tf.zeros(100)) # 定义b1 self.W2 = tf.Variable(shape=[100, 10], dtype=tf.float32, # 定义W2 initial_value=tf.random.uniform(shape=[100, 10], # 输出为10个 minval=-0.1, maxval=0.1)) self.b2 = tf.Variable(shape=[10], dtype=tf.float32, initial_value=tf.zeros(10)) # 定义b2 self.trainable_variables = [self.W1, self.W2, self.b1, self.b2] # 输出w1,w2,b1,b2各个值，这段代码的含义是什么

这段代码定义了一个名为 "myModel" 的类，该类包含了一个初始化函数 "__init__" ，在该函数中定义了模型的参数。其中，W1、W2、b1、b2 分别表示模型的权重和偏差，是 Tensorflow 的 Variable 类型，代表可训练的参数...

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![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。