FINAL_FEATURES = self.fasterRCNN._head_to_tail(FINAL_FEATURES)这句代码的作用

时间: 2023-12-20 10:04:46 浏览: 91
这行代码的作用是将经过Faster R-CNN网络处理后的特征图传入网络的最后一层（即_head_to_tail），并输出最终的特征向量FINAL_FEATURES。这个特征向量可以用于目标检测、图像分类等任务。具体来说，这个过程就是在使用Faster R-CNN进行目标检测时，将经过卷积和池化等处理后的特征图输入到全连接层中，得到最终的特征向量表示，然后再根据这个向量进行目标检测的判断。
相关问题

def attention_sublayers(self, feats, embedding_layers, latent): feats = feats.view((feats.size(0), self.k, -1)) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = feats + latent.unsqueeze(1) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = embedding_layers(feats).squeeze(-1) p = F.softmax(feats, dim=1) return p def forward(self, x): conv2_2 = self.conv2_2(x) conv3_4 = self.conv3_4(conv2_2) conv4_4 = self.conv4_4(conv3_4) conv5_4 = self.conv5_4(conv4_4) x = F.relu(self.fc4(self.fc_layers(self.tail_layer(conv5_4).view(-1, 25088)))) attr = self.bn1(x[:, :self.k]) latent = self.bn2(x[:, self.k:]) feats_0 = self.extract_0(conv2_2) feats_1 = self.extract_1(conv3_4) feats_2 = self.extract_2(conv4_4) feats_3 = self.extract_3(conv5_4) # N x k x 14 x 14 p_0 = self.attention_sublayers(feats_0, self.fc0, latent) p_1 = self.attention_sublayers(feats_1, self.fc1, latent) p_2 = self.attention_sublayers(feats_2, self.fc2, latent) p_3 = self.attention_sublayers(feats_3, self.fc3, latent) # N x k p = p_0 + p_1 + p_2 + p_3代码中的各个部分的功能是什么

这段代码是一个神经网络模型的前向传播过程，主要功能是对输入的图像进行特征提取和注意力机制处理，输出一个向量表示图像的特征信息。 具体来说，前面的卷积层(conv2_2, conv3_4, conv4_4, conv5_4)用于提取图像的特征信息，后面的全连接层(fc4, fc_layers, tail_layer)将这些特征信息进行降维和转换，得到一个向量表示图像的特征信息。 接下来，使用注意力机制对图像的不同部分进行加权处理，将重要的部分的特征信息提取出来。这里使用了一个attention_sublayers函数，对图像的四个不同尺度的特征图(feats_0, feats_1, feats_2, feats_3)进行处理，并将其与一个latent向量进行加和得到一个新的特征图，然后通过一个全连接层(embedding_layers)和softmax函数(p = F.softmax(feats, dim=1))得到一个注意力权重向量(p_0, p_1, p_2, p_3)表示图像不同部分的重要程度。 最后，将四个不同尺度的注意力权重向量相加得到一个最终的注意力权重向量(p)，并将注意力权重向量与原始特征向量(attr)相乘得到一个加权后的特征向量，这个特征向量即为最终的图像特征表示。

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

这段代码定义了一个名为 VGG19Encoder 的神经网络模型。它使用了预训练的 VGG19 模型的前四个卷积层和最后一个全连接层作为特征提取器，其中前四个卷积层被分别用于提取不同层级的特征。然后，通过几个额外的卷积层和全连接层将提取的特征转换为对输入图像中物体类别的预测。其中，提取的特征被分别送入四个全连接层中进行分类。 具体来说，代码中的各个部分的功能如下： - `features_list = list(vgg19.features.children())`：获取 VGG19 模型的所有卷积层。 - `self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13])`：将前 13 层卷积层作为 conv2_2 层。 - `self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26])`：将第 14 层到第 26 层卷积层作为 conv3_4 层。 - `self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39])`：将第 27 层到第 39 层卷积层作为 conv4_4 层。 - `self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1])`：将第 40 层到倒数第二层卷积层作为 conv5_4 层。 - `self.tail_layer = features_list[-1]`：将最后一层卷积层作为尾部层。 - `self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2]`：获取 VGG19 模型的所有全连接层，但不包括最后两层。 - `self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers))`：将所有全连接层组成一个新的连续的全连接层。 - `self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv3_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_2 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv4_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_3 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv5_4 层的输出进行卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义一个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第二个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第三个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第四个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True)`：定义一个输入为 4096 的全连接层，用于分类。 - `self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`：定义一个 Batch Normalization 层，用于归一化数据。 - `self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`：定义第二个 Batch Normalization 层，用于归一化数据。 - `weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)`：对所有全连接层进行权重初始化，以提高模型的性能。

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def append(self, data): new_node = Node(data) if not self.head: self.head = new_node self.tail = new_node else: new_node.prev = self.tail self.tail.next = new_node self.tail = new_node self.tail.next = self.head self.head.prev = self.tail一句一句解释这段代码

这段代码实现了在循环双向列表的尾部添加新节点的功能，下面是每一句代码的解释： python def append(self, data): # 创建一个新的节点 new_node = Node(data) # 如果链表为空，则将新节点设置为头节点和尾...

对下面代码每一步含义进行注释 def convert_to_doubly_linked_list(self): if not self.root: return None def convert(root): if not root.left and not root.right: return ListNode(root.val) if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node if not root.right: left_tail = convert(root.left) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev cur_node = ListNode(root.val, left_tail, None) left_tail.next = cur_node return cur_node left_tail = convert(root.left) right_head = convert(root.right) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head) left_tail.next = cur_node right_head.prev = cur_node return left_head return convert(self.root) def inorder_traversal(self, root): if not root: return self.inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') self.inorder_traversal(root.right) def print_bst(self): self.inorder_traversal(self.root) print() def traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.next print() def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node.next: cur_node = cur_node.next while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.prev print()

这段代码是一个二叉搜索树（BST）转化为双向链表的函数，同时提供了打印BST和遍历双向链表的函数。 - def convert_to_doubly_linked_list(self):：定义一个将BST转化为双向链表的函数。 - if not self.root:：...

def generate_kg_batch(self, kg_dict, batch_size, highest_neg_idx): exist_heads = kg_dict.keys() # 头实体 if batch_size <= len(exist_heads): batch_head = random.sample(exist_heads, batch_size) # 从exist_heads中挑batch_size个样本 else: batch_head = [random.choice(exist_heads) for _ in range(batch_size)] batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail = [], [], [] for h in batch_head: relation, pos_tail = self.sample_pos_triples_for_h(kg_dict, h, 1) # 给每个三元组都只找一个关系和正尾实体 batch_relation += relation batch_pos_tail += pos_tail neg_tail = self.sample_neg_triples_for_h(kg_dict, h, relation[0], 1, highest_neg_idx) batch_neg_tail += neg_tail batch_head = torch.LongTensor(batch_head) batch_relation = torch.LongTensor(batch_relation) batch_pos_tail = torch.LongTensor(batch_pos_tail) batch_neg_tail = torch.LongTensor(batch_neg_tail) return batch_head, batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail

这段代码是用于生成知识图谱（KG）训练的batch数据的，可以看出其使用了随机采样的方式来选取batch中的头实体，然后针对每个头实体，从KG中随机选择一个正例三元组（即包含该头实体的三元组），并从KG中选择一个负例...

def _calc(self, h, t, r): # Calculate rotated complex embeddings re_head, im_head = torch.chunk(h, 2, dim=-1) # 头实体：分块 实数域与复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(t, 2, dim=-1) # 尾实体： re_relation, im_relation = torch.chunk(r, 2, dim=-1) # 关系： re_head = torch.unsqueeze(re_head, dim=-1) im_head = torch.unsqueeze(im_head, dim=-1) re_tail = torch.unsqueeze(re_tail, dim=-1) im_tail = torch.unsqueeze(im_tail, dim=-1) # Perform rotation re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation im_t = -re_tail * im_relation + im_tail * re_relation # Concatenate real and imaginary part of embeddings h = torch.cat([re_h, im_h], dim=-1) t = torch.cat([re_t, im_t], dim=-1) return h, t解释

这段代码是一个用于在知识图谱中进行实体关系预测的模型中的一个函数。该函数的作用是将头实体、尾实体和关系的复杂向量表示进行旋转，得到新的向量表示。具体来说，该函数首先将头实体、尾实体和关系的复杂向量表示...

class PhoneDirectory: def __init__(self): self.tel_hash = {} self.name_hash = {}如何用链表表达

self.tail.next = new_node new_node.prev = self.tail self.tail = new_node # 查找方法（这里只简单地遍历链表） def find_by_tel(self, tel): current = self.head while current and current.tel != tel...

解读这段代码class randomSequentialSampler(sampler.Sampler): def __init__(self, data_source, batch_size): self.num_samples = len(data_source) self.batch_size = batch_size def __iter__(self): n_batch = len(self) // self.batch_size tail = len(self) % self.batch_size index = torch.LongTensor(len(self)).fill_(0) for i in range(n_batch): random_start = random.randint(0, len(self) - self.batch_size) batch_index = random_start + torch.range(0, self.batch_size - 1) index[i * self.batch_size:(i + 1) * self.batch_size] = batch_index # deal with tail if tail: random_start = random.randint(0, len(self) - self.batch_size) tail_index = random_start + torch.range(0, tail - 1) index[(i + 1) * self.batch_size:] = tail_index return iter(index) def __len__(self): return self.num_samples

这是一个自定义的 ...这个采样器的作用是将数据集中的样本随机分成若干个 batch，每个 batch 的大小由用户指定，且每个 batch 中的样本顺序也是随机的。这种采样方式可以增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。

约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

self.tail.next = self.head def addtail(self, data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t = self.head n = 1 l = self.length() while n n += 1 t = t.next t.next...

script_path = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] cfg_path = os.path.join(script_path, 'testcase.cfg')

- os.path.split()函数将路径分割成一对（head, tail），head是目录路径，tail是文件名或最后一级目录名。 - 这行代码的作用是获取当前脚本所在的目录路径。 2. os.path.join(script_path, 'testcase.cfg')：...

time_new_list= data_integrity.iloc[-1, 0] minutes = int(time_new_list.minute) + int(time_new_list.hour) * 60 interval_length = ((minutes / 15) + 1) if interval_length == 96: dataset_pre = data_integrity.load.tail(int(interval_length)) else: dataset_pre = (data_integrity.load[:-int(interval_length)]).tail(96) date_history = pd.DataFrame(data_integrity.iloc[:, 0]) dataset_history = pd.DataFrame(data_integrity.iloc[:, 1]) # 数据划分完，数据格式转换 dataset_history = [each[0] for each in np.array(dataset_history.iloc[:, [0]]).tolist()] # 历史数据 data_history_conversion = [{i: dataset_history[i * 96:96 * (i + 1)]} for i in range(int(len(dataset_history) / 96))] # 历史数据转化 data_pre = [each for each in np.array(dataset_pre).tolist()] # 预测所需要的今日数据 data_pre_conversion = np.array([float(item) for item in data_pre[0:96]]) # 预测所需要的今日数据的格式转化 代码优化

以下是代码优化后的版本： # 计算时间间隔 time_new_list = data_integrity.iloc[-1, 0] minutes = time_new_list.minute + time_new_list.hour * 60 interval_length = (minutes // 15) + 1 # 获取预测数据集...

pos_score = self(head_index, rel_type, tail_index) neg_score = self(*self.random_sample(head_index, rel_type, tail_index))

这段代码是知识图谱嵌入模型中常见的负采样方法，其中self(head_index, rel_type, tail_index)表示模型预测的头实体和尾实体之间的得分，self.random_sample(head_index, rel_type, tail_index)表示从负样本中随机...

data= data[["本车加速度",'车头间距',"原车道前车速度",'本车速度']] data = data.dropna() print(data.tail()) cs = 1 if cs == 1: data = data batch_size = 2 # 批训练大小 epoch = 50 # 迭代次数 windows = 2 # 时间窗 else: pass #把数据处理成lstm接受的输入形式 y = data['本车加速度'] #归一化 data = np.array(data)/scale cut = round(test_ratio* data.shape[0]) amount_of_features=data.shape[1] lstm_input=[] data_temp=data for i in range(len(data_temp)-windows): lstm_input.append(data_temp[i:i+windows,:,:]) lstm_input=np.array(lstm_input) lstm_output=y[:-windows] lstm_output=np.array(lstm_output) x_train,y_train,x_test,y_test=\ lstm_input[:-cut,:,:,:],lstm_output[:-cut:],lstm_input[-cut:,:,:,:],lstm_output[-cut:]如果我要添加一列作为输入，代码如何修改

如果你要添加一列作为输入，可以按照以下步骤修改代码： 1. 在之前的代码中，我们使用 data 变量来存储输入数据。首先，你需要将新的输入数据加入到 data 变量中，并将其加入到 lstm_input 列表中。具体地，...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range代码修改

在代码中，X_train 和 X_test 的维度为 (样本数量，时间步长)，需要将其转换为 (样本数量，时间步长，特征数量) 的形式。因此在创建数据集时，需要将数据 reshape 为 (样本数量，时间步长，1)，即每个时间步长只有一...

def _normalize_idx(self, idx): nidx = idx if nidx < 0: nidx += len(self) if nidx < 0: nidx = 0 return nidx def __getitem__(self, idx): """Implements x = self[idx]""" assert(isinstance(idx, int)) nidx = self._normalize_idx(idx) if nidx >= self.length: raise IndexError else: #start at head, skip the NONE sentinel, now at index 0, while loop to walk to nidx, return data # or figure out closer to head or head.prior(tail), make the walk shorter if idx< (self.length/2): #start at head.next, walk forward idx number of nodes current=self.head.next count=0 while count<nidx: current=current.next count+=1 else: #start at head.prior, walk backward len(self.data)-idx-1 number of nodes current=self.head.prior count=self.length-1 while count>nidx: current=current.prior count-=1 return current.val 改写代码风格并保持变量名，代码意思不变

# Or figure out closer to head or head.prior(tail), make the walk shorter if idx (self.length/2): # Start at head.next, walk forward idx number of nodes current = self.head.next count = 0 while ...

# 构建二叉树 class Node: def __init__(self, item): self.item = item self.left = None self.right = None self.head = None self.tail = None class 请对这段代码进行添加，使它可以完成正向遍历打印双向链表以及反向遍历打印双向链表的功能

具体代码如下： python class Node: def __init__(self, item): self.item = item self.left = None self.right = None self.head = None self.tail = None def print_forward(self): cur = self.head ...

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多功能HTML网站模板：手机电脑适配与前端源码

资源摘要信息:"该资源为一个网页模板文件包，文件名明确标示了其内容为一个适用于手机和电脑网站的HTML源码，特别强调了移动端前端和H5模板。下载后解压缩可以获得一个自适应、响应式的网页源码包，可兼容不同尺寸的显示设备。 从标题和描述中可以看出，这是一个专门为前端开发人员准备的资源包，它包含了网页的前端代码，主要包括HTML结构、CSS样式和JavaScript脚本。通过使用这个资源包，开发者可以快速搭建一个适用于手机、平板、笔记本和台式电脑等不同显示设备的网站，这些网站能够在不同设备上保持良好的用户体验，无需开发者对每个设备进行单独的适配开发。 标签‘网页模板’表明这是一个已经设计好的网页框架，开发者可以在其基础上进行修改和扩展，以满足自己的项目需求。‘前端源码’说明了这个资源包包含的是网页的前端代码，不包括后端代码。‘js’和‘css’标签则直接指出了这个资源包中包含了JavaScript和CSS代码，这些是实现网页功能和样式的关键技术。 通过文件名称列表，我们可以得知这个资源包的文件名称为'799'。由于实际的文件结构未列出，我们可以推测，这个文件名称可能是资源包的根目录名称，或者是包含了多个文件和文件夹的压缩包。在解压后，用户可能会发现包括HTML文件、CSS样式表文件、JavaScript脚本文件以及其他可能的资源文件，如图片、字体文件等。 HTML是网页的基础结构，负责构建网页的框架和内容部分。CSS负责网页的视觉效果和布局，包括颜色、字体、间距、响应式设计等。JavaScript则用于添加交互功能，比如按钮点击、表单验证、动态内容加载等。响应式设计是现代网页设计的重要概念，它允许网页在不同尺寸的屏幕上展示相同的布局效果，这种设计对于提高用户的移动设备访问体验至关重要。 对于前端开发者来说，使用这类资源包可以节省大量的开发时间，并能够快速实现一个设计精良、功能完善的网站前端。开发者仅需根据自己的项目需求进行必要的代码修改和功能扩展即可。同时，这样的资源包也有助于那些初学者快速学习网页设计和前端开发的基础知识，因为它们可以直接查看和理解已经实现的代码，而不是从零开始编写每一个部分。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【使用docutils.parsers.rst进行技术文档的自动化管理】：释放生产力，让文档管理自动化成为现实

![【使用docutils.parsers.rst进行技术文档的自动化管理】：释放生产力，让文档管理自动化成为现实](https://opengraph.githubassets.com/29a46f977e4440fb621093cd902f0b16a1bc07b41dd3347c7aaeaac507da0075/sphinx-doc/sphinx) # 1. 技术文档管理的现状与挑战 随着信息技术的快速发展，技术文档作为知识传递和软件交付的重要媒介，其管理现状和面临的挑战日益引起业界的关注。文档的编写和维护工作量巨大，尤其是在大型项目中，文档不仅需要保持与代码同步更新，还要确保内容的准确
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如何用c语言建立一个顺序结构的线性表

在C语言中，你可以使用数组或者链表数据结构来创建一个简单的顺序结构的线性表，这里我会分别讲解这两种方法。 **1. 使用数组实现顺序表** ```c typedef struct { int data[ capacity ]; // 容量预先设定的数组元素 int size; // 当前元素的数量 } LinearListArray; // 动态分配数组并初始化 LinearListArray* createArrayList(int capacity) { LinearListArray *list = malloc(sizeof(Line
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echarts实战：构建多组与堆叠条形图可视化模板

资源摘要信息:"本资源为使用echarts进行数据可视化的一个教程模板，专门讲解如何实现多组条形图和堆叠条形图的设计与开发。教程适用于数据分析师、前端开发工程师等对可视化技术有一定了解的专业人士。通过本教程，用户能够学习到如何利用echarts这一强大的JavaScript图表库，将复杂的数据集以直观、易读的图表形式展现出来。" ### echarts概述 echarts是一个使用JavaScript编写的开源可视化库，它提供了一个简单易用的API，允许用户快速创建各种图表类型。echarts支持在网页中嵌入图表，并且可以与各种前端技术栈进行集成，如React、Vue、Angular等。它的图表类型丰富，包括但不限于折线图、柱状图、饼图、散点图等。此外，echarts具有高度的可定制性，用户可以自定义图表的样式、动画效果、交互功能等。 ### 多组条形图 多组条形图是一种常见的数据可视化方式，它能够展示多个类别中每个类别的数值分布。在echarts中实现多组条形图，首先要准备数据集，然后通过配置echarts图表的参数来设定图表的系列（series）和X轴、Y轴。每个系列可以对应不同的颜色、样式，使得在同一个图表中，不同类别的数据可以清晰地区分开来。 #### 实现多组条形图的步骤 1. 引入echarts库，可以在HTML文件中通过`<script>`标签引入echarts的CDN资源。 2. 准备数据，通常是一个二维数组，每一行代表一个类别，每一列代表不同组的数值。 3. 初始化echarts实例，通过获取容器（DOM元素），然后调用`echarts.init()`方法。 4. 设置图表的配置项，包括标题、工具栏、图例、X轴、Y轴、系列等。 5. 使用`setOption()`方法，将配置项应用到图表实例上。 ### 堆叠条形图 堆叠条形图是在多组条形图的基础上发展而来的，它将多个条形图堆叠在一起，以显示数据的累积效果。在echarts中创建堆叠条形图时，需要将系列中的每个数据项设置为堆叠值相同，这样所有的条形图就会堆叠在一起，形成一个完整的条形。 #### 实现堆叠条形图的步骤 1. 准备数据，与多组条形图类似，但是重点在于设置堆叠字段，使得具有相同堆叠值的数据项能够堆叠在一起。 2. 在配置项中设置`stack`属性，将具有相同值的所有系列设置为堆叠在一起。 3. 其余步骤与多组条形图类似，但堆叠条形图侧重于展示总量与各部分的比例关系。 ### 配置项详解 - **标题（title）**：图表的标题，可以定义其位置、样式等。 - **工具栏（toolbox）**：提供导出图片、数据视图、缩放等功能的工具。 - **图例（legend）**：显示图表中各个系列的名称，以及控制系列的显示或隐藏。 - **X轴和Y轴（xAxis/yAxis）**：轴的配置，可以设置轴的类型、位置、标签样式等。 - **系列（series）**：图表中的数据集合，可以设置为多组条形图或堆叠条形图。 ### 文件名称解析 - **style.css**：该文件可能包含了与echarts图表相关的样式定义，用于美化图表。 - **多组条形图&堆叠条形图.html**：这是一个HTML文件，其中包含了用于显示图表的HTML结构，以及初始化echarts实例的JavaScript代码。 - **script.js**：该文件用于编写实现多组条形图和堆叠条形图逻辑的JavaScript代码。 在实际开发过程中，开发者需要结合具体的数据集，调整配置项中的`data`属性，以适应不同的应用场景。通过调整配置项，echarts图表的展现形式可以灵活地适应各种业务需求，包括但不限于颜色主题、交互逻辑、动画效果等。此外，echarts还提供了丰富的文档和社区支持，可以帮助开发者解决在实际开发过程中遇到的问题。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【docutils.parsers.rst与reStructuredText的协同工作】：构建强大文档生态系统

![【docutils.parsers.rst与reStructuredText的协同工作】：构建强大文档生态系统](https://opengraph.githubassets.com/757ccc4fbcd58126f3dae862f9310426e5780be6b47d9e5c6f9c1c9f9ac4be9a/nttcslab-nlp/Top-Down-RST-Parser) # 1. docutils和reStructuredText简介 在现代IT领域，编写和维护技术文档是日常工作的一部分。对于开发人员来说，清晰、结构化的文档可以有效地提高工作效率。文档工具的选择至关重要，它必须能
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74LS00设计交通灯电路图

74LS00是一块包含四个独立的双输入非门集成电路，常用于数字电路设计中，比如简单的逻辑门阵列。设计一个基本的交通灯电路图，我们可以利用它的非门功能来控制红绿黄三种信号： 1. **红色**：通常作为默认状态，当其他颜色未激活时显示。可以将两个输入设为高电平（比如Vcc），这样非门会输出低电平，关闭LED。 2. **绿色**：通过与黄色灯同步来设置定时。可以将一个输入连接到黄色灯的输出，另一个输入通过一个计数器（如555定时器）驱动，每计数完一个周期就改变为高电平，打开绿色灯。 3. **黄色**：作为过渡信号，可以在切换到绿色之前短暂亮起。同样地，可以将一个输入连接到绿色灯的输出，另
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openEuler 22.03 LTS专用openssh rpm包安装指南

资源摘要信息:"本次提供的文件是一个自打包的rpm格式的安装包，专门为openEuler 22.03 LTS操作系统量身定做。该rpm包中包含了最新版本的openssh，版本号为9.8p1。安装此包前，用户需特别注意数据备份，并确保系统的telnet服务已开启，以便在安装过程中进行必要的远程连接和管理。" 知识点详细说明: 1. rpm安装包的理解： rpm（Red Hat Package Manager）是一种用于Linux系统的软件包管理器，它能够将软件及其相关信息打包为易于安装和管理的格式。通过rpm安装包，用户可以方便地进行软件的安装、升级、卸载及查询操作。在openEuler系统中，rpm依然是主要的软件包管理工具。 2. openssh介绍： openssh（Open Secure Shell）是一套开源的软件包，用于提供安全、加密的远程登录及其他网络服务。它实现了SSH（Secure Shell）协议，可以取代不安全的远程登录服务如rlogin、telnet等。由于其具备数据加密传输、防止IP欺骗、端口转发等安全特性，成为Linux和Unix系统上最常用的远程连接工具。 3. openEuler操作系统概述： openEuler是华为开源的一个Linux发行版，基于企业级特性进行设计和优化。其版本命名遵循“年份.月份”的格式，例如22.03表示2022年3月发布的版本。openEuler 22.03 LTS（长期支持版）意味着此版本会得到较长时间的技术支持和安全更新。 4. 版本号“9.8p1”解析： “9.8p1”是openssh软件的版本号，表示该版本是9.8版本的第一次修补版。软件版本号一般由主版本号、次版本号和修补号组成，主版本号的变更通常意味着有较大的新功能或结构性改变，次版本号的更新可能涉及新的功能或改进，而修补号则主要是针对已知问题的修复。 5. 安装前的数据备份： 在安装或升级任何软件包之前，都应该对重要数据进行备份。这是为了防止安装过程中出现意外情况导致数据丢失。备份可以是系统级别的，如使用快照、克隆系统等方式，也可以是文件级别的，如使用rsync、cp等命令进行文件同步备份。 6. telnet连接的重要性： 在本次资源描述中提到了开启telnet连接。虽然telnet是一种不安全的远程登录协议，但有些系统安装或配置过程中可能仍需要使用到它。出于安全考虑，一般建议在完成相关配置后，立即关闭telnet服务，并改用更安全的服务如SSH。 7. 安装rpm包的步骤： 在openEuler系统中安装rpm包，通常使用rpm命令行工具。命令格式如：`sudo rpm -ivh openssh-9.8p1-oe2203.x86_64.rpm`。其中，“-i”表示安装软件包，“-v”表示显示详细信息，“-h”表示安装过程中显示安装进度。同时，用户可能需要使用root权限或sudo命令来执行这些操作。 8. 对openEuler 22.03 LTS的考虑： 由于资源是针对openEuler 22.03 LTS版本打包的，用户在使用此rpm包之前应确保系统版本与软件包兼容。并且，由于是长期支持版本，用户可以预期在一段时间内获得稳定的技术支持和更新。 以上是根据文件信息提取的相关知识点，这些内容对于IT专业人员在使用rpm包管理和openssh服务时，能够提供必要的技术背景和操作指导。