def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

时间: 2023-09-27 15:07:07 浏览: 55
这段代码定义了一个名为define_gan的方法，用于在GAN模型中定义生成器（generator）、监督模型（supervisor）、判别器（discriminator）、恢复模型（recovery）和嵌入器（embedder）。 在该方法中，使用各个类的build方法构建了相应的模型，并将其存储在相应的实例变量中： - self.generator_aux：通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。 - self.supervisor：通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。 - self.discriminator：通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。 - self.recovery：通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。 - self.embedder：通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。 接下来，定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq]，batch_size设置为self.batch_size。 这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件，并创建输入层对象以供后续使用。

相关推荐

rar

eeprom.rar_EEPROM int_Unsigned_intrins.h_site:www.pudn.com_换头文件e

#define uchar unsigned char #define uint unsigned int #define RdCommand 0x01 //定义ISP的操作命令 #define PrgCommand 0x02 #define EraseCommand 0x03 #define WaitTime 0x01 //定义CPU的等待时间 ...
zip

apr-1.7.0-apr_escape_test_char.h.zip

#define T_ESCAPE_SHELL_CMD (1) #define T_ESCAPE_PATH_SEGMENT (2) #define T_OS_ESCAPE_PATH (4) #define T_ESCAPE_ECHO (8) #define T_ESCAPE_URLENCODED (16) #define T_ESCAPE_XML (32) #define T_ESCAPE_LDAP...
rar

is_heap_until.rar_If Not Now ...

Define if you want the connection to be probed XXX Not working yet, so ignore this for now.

class Txt2ImgIterableBaseDataset(IterableDataset): ''' Define an interface to make the IterableDatasets for text2img data chainable ''' def __init__(self, num_records=0, valid_ids=None, size=256): super().__init__() self.num_records = num_records self.valid_ids = valid_ids self.sample_ids = valid_ids self.size = size print(f'{self.__class__.__name__} dataset contains {self.__len__()} examples.') def __len__(self): return self.num_records @abstractmethod def __iter__(self): pass解析

这是一个基于 PyTorch 的自定义数据集类 Txt2ImgIterableBaseDataset，继承自 IterableDataset。在实现自定义数据集时，通常需要重写 __len__ 和 __getitem__ 两个方法，但是对于大型数据集来说，使用 ...

def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0])在每行代码后添加注释

def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # 初始化父类 # 加载模板网格 self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') # 缩放网格顶点坐标，并设置为不可...

用Python写一个MAML算法，模型使用冒号后面的代码：class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, look_back): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.look_back = look_back self.lstm1 = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.lstm2 = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) x = x.view(-1, self.look_back, 1) out, _ = self.lstm1(x, (h0, c0)) out, _ = self.lstm2(out, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out

def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, look_back, K=1, alpha=0.01): super(MAML, self).__init__() self.K = K self.alpha = alpha self.model = LSTMModel(input_size, ...

current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss 在每行代码后添加注释

self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) # 位移贴图 self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # 中心点坐标 # 定义拉普拉斯约束和平坦几何约束 self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self....

用Python写一个使用冒号后面的类的MAML算法：class LSTMModel(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, look_back): super(LSTMModel, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.look_back = look_back self.lstm1 = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.lstm2 = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) x = x.view(-1, self.look_back, 1) out, _ = self.lstm1(x, (h0, c0)) out, _ = self.lstm2(out, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out

maml = MAML(LSTMModel(input_size, hidden_size, output_size, num_layers, look_back), nn.MSELoss()) # Define the tasks tasks = [ { 'train': {'x': train_x1, 'y': train_y1}, 'val': {'x': val_x1, 'y': ...

帮我为下面的代码加上注释：class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征（如：GC-content、序列长度等） def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

# Define a class named 'SimpleDeepForest' class SimpleDeepForest: # Initialize the class with 'n_layers' parameter def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] ...

def __init__(self, **kwargs):

def __init__(self, **kwargs): self.name = kwargs.get('name', 'John Doe') self.age = kwargs.get('age', 30) self.gender = kwargs.get('gender', 'Male') # Creating an object of Person class with ...

def __init__(self, **opts):

def __init__(self, **opts): self.name = opts.get('name', '') self.age = opts.get('age', 0) self.gender = opts.get('gender', '') In this example, we use the get method of the opts ...

def define_generator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) x = layers.Dense(256)(inputs) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(SEQ_LEN * NUM_CLASSES, activation='tanh')(x) outputs = layers.Reshape((SEQ_LEN, NUM_CLASSES))(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='generator') return model # 定义判别器模型 def define_discriminator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(SEQ_LEN, NUM_CLASSES)) x = layers.Flatten()(inputs) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.Dense(256)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) # 注意这里输出为1，表示真假 outputs = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='discriminator') return model # 定义GAN模型 def define_gan(generator, discriminator): # 将判别器设置为不可训练 discriminator.trainable = False # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) # 生成音符和和弦 outputs = generator(inputs) # 判断音符和和弦是否为真实的 real_or_fake = discriminator(outputs) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, real_or_fake, name='gan') return model # 定义损失函数和优化器 def define_loss_and_optimizer(): loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5) discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5) return loss_fn, generator_optimizer, discriminator_optimizer

这段代码看起来像是在定义一个基于 GAN 的音乐生成模型。其中包含了三个函数，分别是生成器模型、判别器模型和 GAN 模型。生成器模型输入一个随机的噪音向量，输出一个符合规定长度和音符类型数量的音符和和弦序列。...

#修改下面这段定义深度学习模型参数的代码，要求在训练集上训练时"t_timesteps"=303，在验证集上验证时"t_timesteps"=803，使用pytorch_lightning训练：：class tf_net(nn.Module): """ Vector Quantised Attention-Recurrent Network for Neural Audio Coding """ def __init__( self, ): super(tf_net, self).__init__() cfg = { "sr": 44100, "complex_as_channel": True, "is_mono": True, "n_fft": 2048, "bandsplits": [ (1000, 100), (4000, 250), (8000, 500), (16000, 1000), (20000, 2000), ], "t_timesteps": 303, "fc_dim": 128 }

def training_step(self, batch, batch_idx): # use self.hparams.t_timesteps to access the value of t_timesteps in the training phase t_timesteps = self.hparams.t_timesteps # training step ...

def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.dim = dim self.window_size = window_size # Wh, Ww self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 # define a parameter table of relative position bias self.relative_position_bias_table = nn.Parameter( torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) # 2*Wh-1 * 2*Ww-1, nH

这段代码是一个类的初始化方法，用于创建一个多头自注意力机制（multi-head self-attention）的模型。其中，dim表示输入特征的维度，window_size表示窗口大小，num_heads表示注意力头的数量。qkv_bias、qk_scale、...

self.__getattr__

self.__getattr__ is a special method in Python that is used to define what happens when an attribute that does not exist is accessed on an object. It is called automatically by Python when an ...

class Txt2ImgIterableBaseDataset(IterableDataset): ''' Define an interface to make the IterableDatasets for text2img data chainable ''' def init(self, num_records=0, valid_ids=None, size=256): super().init() self.num_records = num_records self.valid_ids = valid_ids self.sample_ids = valid_ids self.size = size print(f'{self.class.name} dataset contains {self.len()} examples.') def len(self): return self.num_records @abstractmethod def iter(self): pass这段代码作用

- init(self, num_records=0, valid_ids=None, size=256): 该方法用于初始化数据集对象，其中num_records表示数据集中的记录数，valid_ids表示数据集中有效的记录ID列表，size表示图像的尺寸。在该方法中，调用了...

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

这段代码使用了 Jittor 深度学习框架，导入了 Jittor 的 nn 模块。然后将 Jittor 框架的 GPU 标志设置为使用 CUDA。接下来导入了一些 Python 标准库和 JRender 库。在代码中定义了一个名为 Model 的类，它继承自 nn....

def __init__(self, input_dim): super(NeuralNet, self).__init__() # Define your neural network here # TODO: How to modify this model to achieve better performance? self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 64), #70是我调得最好的， 而且加层很容易过拟和 nn.ReLU(), nn.Linear(64, 1) ) # Mean squared error loss self.criterion = nn.MSELoss(reduction='mean')

1. Increase the number of hidden layers: Adding more hidden layers can increase the model's capacity to learn complex patterns in the data. You can add additional nn.Linear layers with appropriate ...

#!/usr/bin/env python2 from __future__ import print_function import argparse import logging.handlers import os import ConfigParser from icssploit.interpreter import IcssploitInterpreter # Define conf isf_conf_file = "isf.ini" isf_conf = ConfigParser.SafeConfigParser(allow_no_value=True) isf_conf.read(isf_conf_file) # Get parameter from conf log_file_name = isf_conf.get("LOG", "log_file_name") log_max_bytes = isf_conf.getint("LOG", "log_max_bytes") log_level = isf_conf.getint("LOG", "log_level") package_path = isf_conf.get("EXTRA_PACKEAGE", "package_path") # Define logger log_handler = logging.handlers.RotatingFileHandler(filename=log_file_name, maxBytes=log_max_bytes) log_formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(message)s') log_handler.setFormatter(log_formatter) LOGGER = logging.getLogger() LOGGER.setLevel(log_level) LOGGER.addHandler(log_handler) parser = argparse.ArgumentParser(description='ICSSploit - ICS Exploitation Framework') parser.add_argument('-e', '--extra-package-path', metavar='extra_package_path', help='Add extra packet(clients, modules, protocols) to isf.') def icssploit(extra_package_path=package_path): if not os.path.isdir(extra_package_path): extra_package_path = None isf = IcssploitInterpreter(extra_package_path) isf.start() if __name__ == "__main__": args = parser.parse_args() if args.extra_package_path: icssploit(extra_package_path=args.extra_package_path) else: icssploit()解释这段代码

这段代码是一个 Python2 脚本，用于启动 ICSExploit 框架，主要包括以下几个部分： 1. 导入所需要的模块和库，包括 argparse、logging、ConfigParser 和 IcssploitInterpreter。 2. 通过 ConfigParser 从配置文件...

最新推荐

recommend-type

require.js中的define函数详解

主要给大家介绍了关于require.js中define函数的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用require.js中的define函数具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。
recommend-type

通信电源蓄电池组容量性充放电试验三措一案.docx

5G通信行业、网络优化、通信工程建设资料。
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本， 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

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
recommend-type

：YOLOv1目标检测算法：实时目标检测的先驱，开启计算机视觉新篇章

![：YOLOv1目标检测算法：实时目标检测的先驱，开启计算机视觉新篇章](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/69b98e1a619b1bb3c59cf98f4e397cd2.png) # 1. 目标检测算法概述 目标检测算法是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像或视频中的对象。它在各种应用中至关重要，例如自动驾驶、视频监控和医疗诊断。 目标检测算法通常分为两类：两阶段算法和单阶段算法。两阶段算法，如 R-CNN 和 Fast R-CNN，首先生成候选区域，然后对每个区域进行分类和边界框回归。单阶段算法，如 YOLO 和 SSD，一次性执行检
recommend-type

ActionContext.getContext().get()代码含义

ActionContext.getContext().get() 是从当前请求的上下文对象中获取指定的属性值的代码。在ActionContext.getContext()方法的返回值上，调用get()方法可以获取当前请求中指定属性的值。 具体来说，ActionContext是Struts2框架中的一个类，它封装了当前请求的上下文信息。在这个上下文对象中，可以存储一些请求相关的属性值，比如请求参数、会话信息、请求头、应用程序上下文等等。调用ActionContext.getContext()方法可以获取当前请求的上下文对象，而调用get()方法可以获取指定属性的值。 例如，可以使用 Acti
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

"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
recommend-type

：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向

![：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向](https://img-blog.csdnimg.cn/7e3d12895feb4651b9748135c91e0f1a.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5rKJ6YaJ77yM5LqO6aOO5Lit,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. YOLO目标检测算法简介 YOLO（You Only Look Once）是一种
recommend-type

设计一个算法，输出在顺序表｛3，6，2，10，1，8，5，7，4，9｝中采用顺序方法查找关键字5的过程。

好的，我来回答你的问题。 在顺序表中查找关键字5的过程如下： 1. 从顺序表的第一个元素（即3）开始，逐个比较元素的值与目标值5是否相等。 2. 发现第一个元素3不等于目标值5，继续向下查找。 3. 查找到第三个元素2时，发现该元素也不等于目标值5，继续向下查找。 4. 查找到第四个元素10时，发现该元素也不等于目标值5，继续向下查找。 5. 查找到第五个元素1时，发现该元素也不等于目标值5，继续向下查找。 6. 查找到第六个元素8时，发现该元素也不等于目标值5，继续向下查找。 7. 查找到第七个元素5时，发现该元素等于目标值5，查找成功。 因此，顺序表中采用顺序方法查找关键