node_outputs = node_outputs[test_mask][test_label_index] output_loss = output_loss[test_mask][test_label_index] edge_prob = edge_prob[test_edge_ids] edge_labels = test_edge_labels.cuda() labels = labels[test_mask][test_label_index]这段代码什么意思

时间: 2024-04-17 15:27:57 浏览: 106
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浅谈keras中loss与val_loss的关系

这段代码的作用是对一些变量进行索引和筛选操作。 假设以下变量是已定义的: - `node_outputs`: 表示节点的输出结果 - `output_loss`: 表示输出的损失值 - `edge_prob`: 表示边的概率 - `edge_labels`: 表示边的标签 - `labels`: 表示节点的标签 其中，`test_mask`、`test_label_index` 和 `test_edge_ids` 是用于进行索引和筛选的掩码或索引。 代码中的每一行都是对相应的变量进行索引和筛选操作，并将结果赋值给相同的变量名，以更新变量的值。 具体解释如下： - `node_outputs[test_mask][test_label_index]`：对节点输出结果进行两次索引操作，首先根据 `test_mask` 对节点进行筛选，然后根据 `test_label_index` 对筛选后的节点进行进一步的索引。最终得到筛选后的节点输出结果。 - `output_loss[test_mask][test_label_index]`：对输出损失值进行类似的筛选和索引操作，得到筛选后的输出损失值。 - `edge_prob[test_edge_ids]`：根据 `test_edge_ids` 对边的概率进行索引，得到筛选后的边概率。 - `edge_labels = test_edge_labels.cuda()`：将 `test_edge_labels` 转移到 GPU 上。 - `labels[test_mask][test_label_index]`：对节点标签进行筛选和索引操作，得到筛选后的节点标签。 这段代码的目的是根据特定的条件对各个变量进行筛选和索引，以获取所需的子集或特定位置的值。这些操作可能是为了进一步处理或分析数据，或者用于后续的计算和模型训练过程。
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- 使用outputs = sim(net,inputs_test)对新数据进行预测。 - 通过比较outputs和实际目标值评估网络的泛化能力，可以使用均方误差(MSE)或其他性能指标。 6. **文件bp_train.m**： - 这个文件很可能是MATLAB...

node_outputs = node_outputs[train_mask][train_label_index] output_loss = output_loss[train_mask][train_label_index]这段代码什么意思

这段代码的意思是从node_outputs和output_loss中筛选出train_mask为True且train_label_index所指定的索引位置的元素。train_mask和train_label_index可能是布尔张量或整数张量，用于选择特定的节点输出和输出损失。...

def forward(self, input_data, attention_mask=None, labels=None, position_ids=None, inputs_embeds=None, head_mask=None): outputs = self.bert(input_data, attention_mask=attention_mask, position_ids=position_ids, head_mask=head_mask, inputs_embeds=inputs_embeds) sequence_output = outputs[0] # 去除cls,(batch,seq) sequence_output = sequence_output[:, 1:] sequence_output = self.dropout(sequence_output) # 得到判别值 logits = self.classifier(sequence_output) outputs = (logits,) if labels is not None: loss_mask = labels.gt(-1) loss = self.crf(logits, labels, loss_mask) * (-1) outputs = (loss,) + outputs # contain: (loss), scores return outputs

这是BertNER模型的前向传播函数，输入参数包括input_data，attention_mask，labels，position_ids，inputs_embeds，head_mask。其中，input_data是输入的文本数据，attention_mask是掩码，用于指示哪些词是padding，...

attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) outputs = output.hidden_states[-1] outputs = outputs[torch.where(inputs['loss_ids'] > 0)] outputs = outputs.view(inputs['loss_ids'].shape[0], -1, outputs.shape[1]) if outputs.shape[1] == 1: mean_output = outputs.view(outputs.shape[0], outputs.shape[2])

接下来，通过torch.where函数筛选出inputs['loss_ids']大于0的元素对应的outputs，并通过view函数进行形状变换。最后，通过判断outputs的第二个维度是否为1，将outputs进行相应的形状变换得到mean_...

attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) outputs = output.hidden_states[-1] outputs = outputs[torch.where(inputs['loss_ids'] > 0)] outputs = outputs.view(inputs['loss_ids'].shape[0], -1, outputs.shape[1]) if outputs.shape[1] == 1: mean_output = outputs.view(outputs.shape[0], outputs.shape[2])

6. outputs.view(inputs['loss_ids'].shape[0], -1, outputs.shape[1]) 将隐藏状态重新形状为一个三维张量。第一个维度是输入的批次大小，第二个维度是根据 inputs['loss_ids'] 的形状进行调整，第三个维度是...

def tr_encoder(self, encoder_input, encoder_mask, hidden_size=256, head_num=4, hidden_layer_num=12, intermediate_size=2048): if hidden_size % head_num != 0: raise ValueError(f'hidden_size:{hidden_size} num_attention_heads:{head_num}') head_dim = int(hidden_size / head_num) all_layer_outputs = [] for layer_idx in range(hidden_layer_num): # encoder-self-attention residual = encoder_input encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_input) query, key, value = self.compute_qkv(name=f'encoder_qkv_{layer_idx}', query=encoder_output, key=encoder_output, value=encoder_output, head_num=head_num, head_dim=head_dim) scores = self.compute_score(query=query, key=key, head_dim=head_dim) encoder_attention_mask = tf.expand_dims(tf.expand_dims(encoder_mask, 1), 1) encoder_output = self.compute_attention_result(value=value, scores=scores, mask=encoder_attention_mask, head_num=head_num, head_dim=head_dim) encoder_output = layers.Dense(units=hidden_size, kernel_initializer='he_normal')(encoder_output) encoder_output = layers.Dropout(0.1)(encoder_output) encoder_output = layers.Add()([residual, encoder_output])

具体来说，对于每个层，它的输入是 encoder_input 和 encoder_mask，其中 encoder_mask 是一个掩码矩阵，用于指示哪些位置是有效的。在 self-attention 子层中，它首先对输入进行 layer normalization，然后计算 ...

import numpy import scipy.special class NeuralNetwork(): def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes=inputnodes self.hnodes=hiddennodes self.onodes=outputnodes self.lr=learningrate self.wih=numpy.random.normal(0.0,pow(self.hnodes,-0.5),(self.hnodes,self.inodes)) self.who=numpy.random.normal(0.0,pow(self.onodes,-0.5),(self.onodes,self.hnodes)) self.activation_function=lambda x:scipy.special.expit(x) pass def train(self,input_list,target_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T targets=numpy.array(target_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) output_errors=targets-final_outputs hidden_errors=numpy.dot(self.who.T,output_errors) self.who+=self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1.0-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih+=self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1.0-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs)) pass def query(self,input_list): inputs=numpy.array(input_list,ndmin=2).T hidden_inputs=numpy.dot(self.wih,inputs) hidden_outputs=self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs=numpy.dot(self.who,hidden_outputs) final_outputs=self.activation_function(final_inputs) return final_outputs print('n')写一下注释

self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs)) self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - ...

这段代码的错误def do_train( model, data_loader, criterion, optimizer, scheduler, metric ): model.train() global_step = 0 tic_train = time.time() log_steps=100 for epoch in range(num_train_epochs): losses = [] for step,sample in enumerate(data_loader): print(sample) input_ids = sample["input_ids"] token_type_ids = sample["token_type_ids"] outputs = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) print(outputs) # 多任务学习 loss_love = criterion(outputs['love'], sample['love']) loss_joy = criterion(outputs['joy'], sample['joy']) loss_fright = criterion(outputs['fright'], sample['fright']) loss_anger = criterion(outputs['anger'], sample['anger']) loss_fear = criterion(outputs['fear'], sample['fear']) loss_sorrow = criterion(outputs['sorrow'], sample['sorrow']) loss = loss_love + loss_joy + loss_fright + loss_anger + loss_fear + loss_sorrow for label_col in target_cols: correct = metric.compute(outputs[label_col], sample[label_col]) metric.update(correct) acc = metric.accumulate() losses.append(loss.numpy())

4. 在计算 loss 的时候，应该先将 outputs 进行 softmax 处理，否则可能导致 loss 过大。可以使用 F.softmax(outputs, dim=1) 进行处理。 5. 在更新 metric 的时候，需要将 metric 重置为0，否则可能会对后面...

with torch.no_grad(): for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) epoch_loss_eval.append(loss.item()) valid_loss = np.mean(epoch_loss_eval) loss_vals_eval.append(valid_loss) if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss model_to_save = model.module if hasattr(model, "module") else model model_to_save.save_pretrained('./saved_model') torch.cuda.empty_cache()这段什么意思

接下来，计算损失并将其添加到 epoch_loss_eval 列表中。在遍历完整个数据集后，计算所有批次的平均损失，并将其添加到 loss_vals_eval 列表中。如果当前的平均损失小于最佳平均损失，则更新最佳平均损失，并...

input_ids = inputs.input_ids.to(model.device) attention_mask = inputs.attention_mask.to(model.device) # 生成 outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128) # 将token转换为文字 output_str = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True) output_str = [s.replace(" ","") for s in output_str] print(output_str)这是什么意思

"outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128)" 是使用模型对输入进行推理，生成模型的输出；"tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)" 将模型的输出...

请将下面的matlab代码转换为python代码：function OneError=One_error(Outputs,test_target) [num_class,num_instance]=size(Outputs); temp_Outputs=[]; temp_test_target=[]; for i=1:num_instance temp=test_target(:,i); if((sum(temp)~=num_class)&(sum(temp)~=-num_class)) temp_Outputs=[temp_Outputs,Outputs(:,i)]; temp_test_target=[temp_test_target,temp]; end end Outputs=temp_Outputs; test_target=temp_test_target; [num_class,num_instance]=size(Outputs); Label=cell(num_instance,1); not_Label=cell(num_instance,1); Label_size=zeros(1,num_instance); for i=1:num_instance temp=test_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end oneerr=0; for i=1:num_instance indicator=0; temp=Outputs(:,i); [maximum,index]=max(temp); for j=1:num_class if(temp(j)==maximum) if(ismember(j,Label{i,1})) indicator=1; break; end end end if(indicator==0) oneerr=oneerr+1; end end OneError=oneerr/num_instance;

def One_error(Outputs, test_target): num_class, num_instance = Outputs.shape temp_Outputs = np.empty((num_class, 0)) temp_test_target = np.empty((num_class, 0)) for i in range(num_instance): temp...

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。 在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、反向传播和优化器更新。在每个batch的训练结束...

with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')

接着，我们累加当前mini-batch中的损失函数值到val_loss中，并统计当前mini-batch中正确分类的样本数，并将其累加到acc中，以便后续计算平均准确率。 在验证过程中，我们使用torch.max函数找到模型输出中概率最大的...

def vali_test(config, model, data_iter, LOSS): t = time.time() model.eval() loss_total = 0 output_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) labels_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = LOSS(outputs, labels) loss_total += loss labels_all = torch.cat((labels_all, labels), 0) output_all = torch.cat((output_all, outputs), 0) loss = loss_total / len(data_iter) print(' ' * 22 + ' | loss: {:.4f}'.format(loss.item()), end='') output_result = evaluate(output_all, labels_all, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) return loss.item(), output_result

loss_total 用于累计损失值，output_all 用于存储模型的输出结果，labels_all 用于存储真实的标签。 然后，在没有梯度计算的情况下，遍历数据迭代器 data_iter 获取每个batch的输入数据 texts 和标签 ...

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): # ... tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) # ... 你在每次循环中都使用 torch.rand 函数生成了一...

for i, (x, label) in enumerate(self.train_loader): x = x.to(self.device) label = label.to(self.device) outputs = self.net(x)#得到新模型的输出 target_curr = label pre_ce = outputs.clone() pre_ce = pre_ce[:, self.strat_num:self.end_num] loss = torch.nn.functional.cross_entropy(pre_ce, target_curr)#新模型和目标结果的交叉熵 loss_distill = 0 if self.distillation: with torch.no_grad(): outputs_old = self.old_model(x) t_one_hot = outputs_old[:0:self.strat_num] loss_distill = F.binary_cross_entropy(F.softmax(outputs[:0:self.strat_num] / 2.0, dim=1), F.softmax(t_one_hot, dim=1)) loss = loss + 10 * loss_distill逐行解释

- loss_distill = F.binary_cross_entropy(F.softmax(outputs[:0:self.strat_num] / 2.0, dim=1), F.softmax(t_one_hot, dim=1)) - 计算新模型和旧模型的输出结果之间的知识蒸馏损失，主要包括两部分：一是将新...

X_scaled, y_scaled = in_and_out(alluse_data) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42) X_test_scaled, y_test_scaled = in_and_out(alluse_data) input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(9,)) reshaped_input = tf.keras.layers.Reshape((9, 1))(input_layer) conv1 = Conv1D(32, 3, activation='relu')(reshaped_input) bi_nlstm = Bidirectional(NLSTM(64, return_sequences=True))(conv1) attention = Attention()([bi_nlstm, bi_nlstm]) flatten = Flatten()(attention) output_layer = Dense(2, activation='linear')(flatten) model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer) model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

这段代码看起来像是一个基于 TensorFlow 的深度学习模型，用于进行回归任务。首先，通过函数 in_and_out() 对所有数据进行标准化处理，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，通过 tf.keras.layers 构建了一个深度...

S_inputs = Input(shape=(11,), dtype='int32') #(None,600) O_seq = Embedding(5000, 128)(S_inputs) #(None,600,128) cnn1 = Conv1D(256, 3, padding='same', strides=1, activation='relu')(O_seq) cnn1 = MaxPooling1D(pool_size=3)(cnn1) cnn = cnn1 O_seq = GlobalAveragePooling1D()(cnn) #(None,128) print(O_seq.shape) O_seq = Dropout(0.9)(O_seq) outputs = Dense(1, activation='tanh',kernel_regularizer = tf.keras.regularizers.L2())(O_seq) model = Model(inputs=S_inputs, outputs=outputs) opt = SGD(learning_rate=0.1, decay=0.00001) loss = 'categorical_crossentropy' model.compile(loss=loss, optimizer=opt, metrics=['categorical_accuracy']) print('Train...') h = model.fit(Xtrain, ytrain,batch_size=batch_size,validation_split = 0.2,epochs=5) plt.plot(h.history["loss"], label="train_loss") plt.plot(h.history["val_loss"], label="test_loss") plt.legend() plt.show()给这段代码加注释

# 导入模块 from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Conv1D, MaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, Dropout, Dense ...plt.plot(h.history["val_loss"], label="test_loss") plt.legend() plt.show()

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资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
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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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点阵式显示屏常见故障诊断方法

![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe