解释input_train=input(:,idx(1:t)); input_train=input_train+0.3*rands(3,540); input_test=input(:,idx(t+1:end)); output_train=output(:,idx(1:t)); output_test=output(:,idx(t+1:end));

时间: 2023-06-06 14:08:21 浏览: 152
这是一个关于数据处理的问题。首先，将输入数据中的前t个样本提取出来，赋值给input_train。然后，对input_train进行随机扰动，即将其中的一部分值加上一个0.3倍的随机数。接着，将剩余的样本提取出来，赋值给input_train。最后，将所有的标签数据中的前t个样本和剩余的样本分别提取出来，赋值给output_train和output_test。
相关问题

def load_data(args): dataset = AFADDataset(args['DATASET'], args['ANNOTATION'], args['INPUT_SIZE'], True) indices = list(range(len(dataset))) np.random.shuffle(indices) val_size = int(args['VAL_RATIO'] * len(dataset)) val_idx, train_idx = indices[: val_size], indices[val_size:] train_sampler = SubsetRandomSampler(train_idx) val_sampler = SubsetRandomSampler(val_idx) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=args['BS'], sampler=train_sampler, num_workers=args['NW'], pin_memory=True) val_loader = DataLoader(dataset, batch_size=args['BS'], sampler=val_sampler, num_workers=args['NW'], pin_memory=True) data_loaders = {'train': train_loader, 'val': val_loader} return data_loaders用了哪些函数

这段代码用了以下函数： - `AFADDataset`: 自定义的数据集类，用于读取和处理数据集。 - `list`, `range`: Python 的内置函数，用于生成索引列表。 - `np.random.shuffle`: NumPy 的函数，用于打乱索引列表的顺序。 - `int`: Python 的内置函数，用于将浮点数转换为整数。 - `SubsetRandomSampler`: PyTorch 的采样器类，用于指定数据集的子集。 - `DataLoader`: PyTorch 的数据加载器类，用于并行加载数据。 - `{'train': train_loader, 'val': val_loader}`: Python 的字典数据类型，用于存储训练集和验证集的数据加载器。

clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y_train); Y_test = grp2idx(Y_test); X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); 未定义函数或变量 'Y_train'。

这是因为在上面的代码中，Y_train 还未被定义。你可以按照下面的代码进行修改： ```matlab clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y(cv.training)); Y_test = grp2idx(Y(cv.test)); X_train = X(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); ``` 这样就可以顺利运行了。
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2. **函数索引优化**：在 WHERE 子句中，如果需要对字段进行复杂的计算，如 WHERE a/100 > 10 或 WHERE substring(b,1,3) = 'ccc'，应考虑创建针对这些函数的索引，如 CREATE INDEX idx_djr_jgdm ON T_DJ_...

import idx2numpy import numpy as np from functions import * from two_layer_network import * #导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train,T_train=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train,T_train=X_train.copy(),T_train.copy() X_train=X_train.reshape((X_train.shape[0],-1)) T_train=T_train-1 T_train=np.eye(26)[T_train] #导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test,T_test=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test,T_test=X_test.copy(),T_test.copy() X_test=X_test.reshape((X_test.shape[0],-1)) T_test=T_test-1 T_test=np.eye(26)[T_test] network=TwoLayerNet(input_size=784,hidden_size=45,output_size=26) train_size=X_train.shape[0] batch_size=100 iters_num=100000 learning_rate=0.01 train_loss_list=[] train_acc_list=[] test_acc_list=[] iter_per_epoch=max(train_size/batch_size,1) for i in range(iters_num): batch_mask=np.random.choice(train_size,batch_size) X_batch=X_train[batch_mask] T_batch=T_train[batch_mask] #从数据集里抽取batch_size笔数据 #grad=network.numerical_gradient(X_batch,T_batch)(跑不出来，卡在None None) grad=network.gradient(X_batch,T_batch) #计算梯度 for key in ('W1','b1','W2','b2') : network.params[key]-=learning_rate*grad[key] #误差反向传播法调整参数 loss=network.loss(X_batch,T_batch) train_loss_list.append(loss) #记录学习过程 if i % iter_per_epoch==0: train_acc=network.accuracy(X_train,T_train) test_acc=network.accuracy(X_test,T_test) train_acc_list.append(train_acc) test_acc_list.append(test_acc) print(train_acc,test_acc) #调整学习率 if i > 0 and i % 1000 == 0 and i<3000: learning_rate *= 0.1 print("learning rate reduced to " + str(learning_rate)) print(network.params) print(train_acc_list[-1],test_acc_list[-1])如果我想存储参数，该怎么做

1. 在代码中加入以下代码，将训练后的参数保存到文件中： import pickle with open("params.pkl", "wb") as f: pickle.dump(network.params, f) 其中，"params.pkl"是你想要存储参数的文件名，network....

if use_KFold: train_data_all = train_data + dev_data + test_data random.shuffle(train_data) K_on = 0 # 记录当前交叉验证的次数 kf = KFold(n_splits=args.crossVali_K, shuffle=True, random_state=520).split(train_data_all) for i, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf): K_on += 1 X_train_split, X_test = [train_data_all[i] for i in train_idx], [train_data_all[i] for i in test_idx] random.shuffle(X_train_split) length = len(X_train_split) X_train = X_train_split[0: int(length * 0.8)] X_valid = X_train_split

7. X_train_split, X_test = [train_data_all[i] for i in train_idx], [train_data_all[i] for i in test_idx]: 根据当前折叠的索引，从整体数据集 train_data_all 中提取训练集 X_train_split 和测试集 X_...

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将...

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据（时间序列的单列数据） result = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 18; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量） zim = 3; % 跨zim个时间点进行预测 %% 划分数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)]; end %% 划分训练集和测试集 train_idx = 1: 21; test_idx = 22: 24; n_rows = size(res, 1); assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range'); P_train = res(train_idx, 1: 18)'; T_train = res(train_idx, 19: 21)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(test_idx, 1: 18)'; T_test = res(test_idx, 1错误使用 assert 条件输入参数必须可转换为标量逻辑值。 出错 Untitled (第 25 行) assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range');

这个错误是由于 train_idx 变量是一个向量，而 n_rows 是一个标量，不能将它们直接比较。你需要使用 all 函数来比较向量中的所有元素是否满足条件。修改你的代码如下： n_rows = size(res, 1); assert...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 # 定义模型、损失函数和优化器 ...

代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument，如何改正

例如，如果你希望将weight变成一个形状为(batch_size, input_shape)的张量，可以这样写： weight.assign(tf.reshape(weight, (batch_size, input_shape))) 请根据你的实际需求修改这行代码，确保tf....

int16_t* dispatcher::create_result_node(int source_idx, long input_data_idx){ /* insert the new node */ result_list * new_node = new result_list; new_node->data_idx = input_data_idx; /* if reuslt buffer is empty */ if(result_head[source_idx]->next == result_tail[source_idx]){ /* insert node between head and tail */ result_tail[source_idx]->pre = new_node; new_node->next = result_tail[source_idx]; result_head[source_idx]->next = new_node; new_node->pre = result_head[source_idx]; ordered_num[source_idx] = 0; ordered_edge[source_idx] = result_head[source_idx]; return new_node->result_data;

具体来说，这个函数接受两个参数：source_idx 表示源索引，input_data_idx 表示输入数据索引。函数首先创建一个新的结果节点 new_node，并将 input_data_idx 存储在其 data_idx 属性中。然后，如果结果缓冲区是空的...

load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); 未定义与 'cell' 类型的输入参数相对应的运算符 '=='。

这个错误是因为 Y_train 和 Y_test 变量被定义为 cell 类型，而在计算准确率时使用了 "==" 运算符，但是该运算符不能用于 cell 类型的变量。 你需要先将 Y_train 和 Y_test 转换为数值类型（如 double 或 int），...

帮我设计一个代码，在#导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train,T_train=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train,T_train=X_train.copy(),T_train.copy() X_train=X_train.reshape((X_train.shape[0],-1)) T_train=T_train-1 T_train=np.eye(26)[T_train] #导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test,T_test=idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'),idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test,T_test=X_test.copy(),T_test.copy() X_test=X_test.reshape((X_test.shape[0],-1)) T_test=T_test-1 T_test=np.eye(26)[T_test]后用人工神经网络识别手写字母

X_train, T_train = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'), idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train, T_train = X_train...

[aa,bb]=mapminmax([input_train input_test]); [cc,dd]=mapminmax([output_train output_test]); global inputn outputn shuru_num shuchu_num XValidation YValidation [inputn,inputps]=mapminmax('apply',input_train,bb); [outputn,outputps]=mapminmax('apply',output_train,dd); shuru_num = size(input_train,1); % 输入维度 shuchu_num = 1; % 输出维度 dam = 10; % 验证集个数，验证集是从训练集里面取的数据 idx = randperm(size(inputn,2),dam); XValidation = inputn(:,idx); inputn(:,idx) = []; YValidation = outputn(idx); outputn(idx) = []; YValidationy = output_train(idx); output_train(idx) = [];代码什么意思

这段代码主要是对输入和输出数据进行归一化处理，并将训练数据和测试数据分别存储到 input_train、output_train 和 input_test、output_test 中。具体解释如下： - mapminmax 函数：对输入数据进行归一化...

import idx2numpy import numpy as np # 导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train, T_train = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'), idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train, T_train = X_train.copy(), T_train.copy() X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], -1)) T_train = T_train - 1 T_train = np.eye(26)[T_train] # 导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test, T_test = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'), idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test, T_test = X_test.copy(), T_test.copy() X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], -1)) T_test = T_test - 1 T_test = np.eye(26)[T_test]。补写成一个用人工神经网络识别手写字母图片的程序，包含n个隐藏层

X_train, T_train = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'), idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train, T_train = X_train...

def train(generator, discriminator, combined, network_input, network_output): epochs = 100 batch_size = 128 half_batch = int(batch_size / 2) filepath = "03weights-{epoch:02d}-{loss:.4f}.hdf5" checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', save_best_only=True) for epoch in range(epochs): # 训练判别器 idx = np.random.randint(0, network_input.shape[0], half_batch) real_input = network_input[idx] real_output = network_output[idx] fake_output = generator.predict(np.random.rand(half_batch, 100, 1)) d_loss_real = discriminator.train_on_batch(real_input, real_output) d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(fake_output, np.zeros((half_batch, 1))) d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake) # 训练生成器 idx = np.random.randint(0, network_input.shape[0], batch_size) real_input = network_input[idx] real_output = network_output[idx] g_loss = combined.train_on_batch(real_input, real_output) # 输出训练结果 print('Epoch %d/%d: D loss: %f, G loss: %f' % (epoch + 1, epochs, d_loss, g_loss)) # 调用回调函数，保存模型参数 checkpoint.on_epoch_end(epoch, logs={'d_loss': d_loss, 'g_loss': g_loss})

这是一个用于训练生成对抗网络（GAN）的函数。其中使用了一个生成器（generator）、一个判别器（discriminator）和一个组合网络（combined）。GAN 由生成器和判别器两个网络组成，生成器用于生成与真实数据相似的假...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) #定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" #定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} #将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) #定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 #初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() #训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码运行报错，请修改

x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() ...

运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): 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) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda...
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数字调制信号又称为键控信号， 其调制过程是用键控的方法由基带信号对载频信号的振幅、频率及相位进行调制。这种调制的最基本方法有三种： 振幅键控(ASK)、频移键控(FSK)、相移键控(PSK)， 同时可根据所处理的基带信号的进制不同分为二进制和多进制调制(M进制)。多进制数字调制与二进制相比， 其频谱利用率更高。其中， QPSK (即4PSK) 是MPSK (多进制相移键控) 中应用较广泛的一种调制方式。为此， 本文研究了基于DSP的BPSK以及DPSK的调制电路的实现方法， 并给出了DSP调制实验的结果。 　　1 BPSK信号的调制实现 　　二进制相移键控(BPSK) 是多进制相移键控(M
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菊安酱的机器学习第5期 支持向量机（直播）.pdf

机器学习支持向量机，菊安酱的机器学习第5期
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小米澎湃OS 钱包XPosed模块

小米EU澎湃OS系统 钱包XPosed模块，刷入后可以使用公交地铁门禁 支持MIUI14、澎湃OS1系统，基于小米12S 制作，理论适用于其他的型号。 使用教程： https://blog.csdn.net/qq_38202733/article/details/135017847

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pytorch中获取模型input/output shape实例

在PyTorch中，获取模型的输入(input)和输出(output)形状(shape)并不像在TensorFlow或Caffe那样直接，因为PyTorch的设计更注重灵活性。然而，可以通过编写自定义代码来实现这一功能。以下是一个实例，展示了如何通过...
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基于Andorid的音乐播放器项目改进版本设计.zip

基于Andorid的音乐播放器项目改进版本设计实现源码，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。
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Windows下操作Linux图形界面的VNC工具

在信息技术领域，能够实现操作系统之间便捷的远程访问是非常重要的。尤其在实际工作中，当需要从Windows系统连接到远程的Linux服务器时，使用图形界面工具将极大地提高工作效率和便捷性。本文将详细介绍Windows连接Linux的图形界面工具的相关知识点。 首先，从标题可以看出，我们讨论的是一种能够让Windows用户通过图形界面访问Linux系统的方法。这里的图形界面工具是指能够让用户在Windows环境中，通过图形界面远程操控Linux服务器的软件。 描述部分重复强调了工具的用途，即在Windows平台上通过图形界面访问Linux系统的图形用户界面。这种方式使得用户无需直接操作Linux系统，即可完成管理任务。 标签部分提到了两个关键词：“Windows”和“连接”，以及“Linux的图形界面工具”，这进一步明确了我们讨论的是Windows环境下使用的远程连接Linux图形界面的工具。 在文件的名称列表中，我们看到了一个名为“vncview.exe”的文件。这是VNC Viewer的可执行文件，VNC（Virtual Network Computing）是一种远程显示系统，可以让用户通过网络控制另一台计算机的桌面。VNC Viewer是一个客户端软件，它允许用户连接到VNC服务器上，访问远程计算机的桌面环境。 VNC的工作原理如下： 1. 服务端设置：首先需要在Linux系统上安装并启动VNC服务器。VNC服务器监听特定端口，等待来自客户端的连接请求。在Linux系统上，常用的VNC服务器有VNC Server、Xvnc等。 2. 客户端连接：用户在Windows操作系统上使用VNC Viewer（如vncview.exe）来连接Linux系统上的VNC服务器。连接过程中，用户需要输入远程服务器的IP地址以及VNC服务器监听的端口号。 3. 认证过程：为了保证安全性，VNC在连接时可能会要求输入密码。密码是在Linux系统上设置VNC服务器时配置的，用于验证用户的身份。 4. 图形界面共享：一旦认证成功，VNC Viewer将显示远程Linux系统的桌面环境。用户可以通过VNC Viewer进行操作，如同操作本地计算机一样。 使用VNC连接Linux图形界面工具的好处包括： - 与Linux系统的图形用户界面进行交互，便于进行图形化操作。 - 方便的远程桌面管理，尤其适用于需要通过图形界面来安装软件、编辑配置文件、监控系统状态等场景。 - 跨平台操作，允许Windows用户在不离开他们熟悉的操作系统环境下访问Linux服务器。 除了VNC之外，还有一些其他的图形界面远程访问工具，例如： - RDP（Remote Desktop Protocol）：通常与Windows远程桌面连接使用，但在Linux中也有相应的实现（如FreeRDP）。 - TeamViewer、AnyDesk等：这些工具提供了跨平台的远程桌面访问能力，虽然它们不是专为Linux设计，但它们都能很好地支持Linux系统。 在使用这些工具时，用户应该注意以下几点： - 安全性：确保使用强密码以及加密连接，防止未经授权的访问。 - 网络环境：需要保证网络的稳定性和带宽，以获得良好的远程桌面体验。 - 更新与维护：定期更新客户端和服务器端软件，确保安全性以及新功能的使用。 总结以上内容，Windows连接Linux图形界面的工具是实现跨平台远程管理的有效手段，特别是对于需要图形化操作的场景。VNC Viewer是一个应用广泛且成熟的工具，但选择适合自身需求的远程桌面工具对于提高工作效率与安全性至关重要。
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【SketchUp Ruby API：从入门到精通】

# 摘要 本论文深入介绍了SketchUp Ruby API的使用与开发，为用户提供了一套从基础到进阶再到高级特性的完整学习路径。文章首先介绍了SketchUp Ruby API的基本概念、结构以及如何编写基础插件，并通过实例演示了3D模型的创建和编辑、用户界面定制等进阶应用。接着，探讨了高级特性，例如材质渲染、网络功能以及AP
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VMware虚拟机打开虚拟网络编辑器出现由于找不到vnetlib.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决问题

<think>好的，我需要帮助用户解决VMware虚拟机中缺少vnetlib.dll导致无法打开虚拟网络编辑器的问题。用户提到已经尝试过重新安装程序，但可能没有彻底卸载之前的残留文件。根据提供的引用资料，特别是引用[2]、[3]、[4]、[5]，问题通常是由于VMware卸载不干净导致的。 首先，我应该列出彻底卸载VMware的步骤，包括关闭相关服务、使用卸载工具、清理注册表和文件残留，以及删除虚拟网卡。然后，建议重新安装最新版本的VMware。可能还需要提醒用户在安装后检查网络适配器设置，确保虚拟网卡正确安装。同时，用户可能需要手动恢复vnetlib.dll文件，但更安全的方法是通过官方安
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基于Preact的高性能PWA实现定期天气信息更新

### 知识点详解 #### 1. React框架基础 React是由Facebook开发和维护的JavaScript库，专门用于构建用户界面。它是基于组件的，使得开发者能够创建大型的、动态的、数据驱动的Web应用。React的虚拟DOM(Virtual DOM)机制能够高效地更新和渲染界面，这是因为它仅对需要更新的部分进行操作，减少了与真实DOM的交互，从而提高了性能。 #### 2. Preact简介 Preact是一个与React功能相似的轻量级JavaScript库，它提供了React的核心功能，但体积更小，性能更高。Preact非常适合于需要快速加载和高效执行的场景，比如渐进式Web应用（Progressive Web Apps, PWA）。由于Preact的API与React非常接近，开发者可以在不牺牲太多现有React知识的情况下，享受到更轻量级的库带来的性能提升。 #### 3. 渐进式Web应用（PWA） PWA是一种设计理念，它通过一系列的Web技术使得Web应用能够提供类似原生应用的体验。PWA的特点包括离线能力、可安装性、即时加载、后台同步等。通过PWA，开发者能够为用户提供更快、更可靠、更互动的网页应用体验。PWA依赖于Service Workers、Manifest文件等技术来实现这些特性。 #### 4. Service Workers Service Workers是浏览器的一个额外的JavaScript线程，它可以拦截和处理网络请求，管理缓存，从而让Web应用可以离线工作。Service Workers运行在浏览器后台，不会影响Web页面的性能，为PWA的离线功能提供了技术基础。 #### 5. Web应用的Manifest文件 Manifest文件是PWA的核心组成部分之一，它是一个简单的JSON文件，为Web应用提供了名称、图标、启动画面、显示方式等配置信息。通过配置Manifest文件，可以定义PWA在用户设备上的安装方式以及应用的外观和行为。 #### 6. 天气信息数据获取 为了提供定期的天气信息，该应用需要接入一个天气信息API服务。开发者可以使用各种公共的或私有的天气API来获取实时天气数据。获取数据后，应用会解析这些数据并将其展示给用户。 #### 7. Web应用的性能优化 在开发过程中，性能优化是确保Web应用反应迅速和资源高效使用的关键环节。常见的优化技术包括但不限于减少HTTP请求、代码分割（code splitting）、懒加载（lazy loading）、优化渲染路径以及使用Preact这样的轻量级库。 #### 8. 压缩包子文件技术 “压缩包子文件”的命名暗示了该应用可能使用了某种形式的文件压缩技术。在Web开发中，这可能指将多个文件打包成一个或几个体积更小的文件，以便更快地加载。常用的工具有Webpack、Rollup等，这些工具可以将JavaScript、CSS、图片等资源进行压缩、合并和优化，从而减少网络请求，提升页面加载速度。 综上所述，本文件描述了一个基于Preact构建的高性能渐进式Web应用，它能够提供定期天气信息。该应用利用了Preact的轻量级特性和PWA技术，以实现快速响应和离线工作的能力。开发者需要了解React框架、Preact的优势、Service Workers、Manifest文件配置、天气数据获取和Web应用性能优化等关键知识点。通过这些技术，可以为用户提供一个加载速度快、交互流畅且具有离线功能的应用体验。
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从停机到上线，EMC VNX5100控制器SP更换的实战演练

# 摘要 本文详细介绍了EMC VNX5100控制器的更换流程、故障诊断、停机保护、系统恢复以及长期监控与预防性维护策略。通过细致的准备工作、详尽的风险评估以及备份策略的制定，确保控制器更换过程的安全性与数据的完整性。文中还阐述了硬件故障诊断方法、系统停机计划的制定以及数据保护步骤。更换操作指南和系统重启初始化配置得到了详尽说明，以确保系统功能的正常恢复与性能优化。最后，文章强调了性能测试
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ubuntu labelme中文版安装

### LabelMe 中文版在 Ubuntu 上的安装 对于希望在 Ubuntu 系统上安装 LabelMe 并使用其中文界面的用户来说，可以按照如下方式进行操作： #### 安装依赖库 为了确保 LabelMe 能够正常运行，在开始之前需确认已安装必要的 Python 库以及 PyQt5 和 Pillow。 如果尚未安装 `pyqt5` 可通过以下命令完成安装： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pyqt5 ``` 同样地，如果没有安装 `Pillow` 图像处理库，则可以通过 pip 工具来安装
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全新免费HTML5商业网站模板发布

根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下IT相关知识点： ### HTML5 和 CSS3 标准 HTML5是最新版本的超文本标记语言（HTML），它为网页提供了更多的元素和属性，增强了网页的表现力和功能。HTML5支持更丰富的多媒体内容，例如音视频，并引入了离线存储、地理定位等新功能。它还定义了与浏览器的交互方式，使得开发者可以更轻松地创建交互式网页应用。 CSS3是层叠样式表（CSS）的最新版本，它在之前的版本基础上，增加了许多新的选择器、属性和功能，例如圆角、阴影、渐变等视觉效果。CSS3使得网页设计师可以更方便地实现复杂的动画和布局，同时还能保持网站的响应式设计和高性能。 ### W3C 标准 W3C（World Wide Web Consortium）是一个制定国际互联网标准的组织，其目的是保证网络的长期发展和应用。W3C制定的标准包括HTML、CSS、SVG等，确保网页内容可以在不同的浏览器上以一致的方式呈现，无论是在电脑、手机还是其他设备上。W3C还对网页的可访问性、国际化和辅助功能提出了明确的要求。 ### 跨浏览器支持 跨浏览器支持是指网页在不同的浏览器（如Chrome、Firefox、Safari、Internet Explorer等）上都能正常工作，具有相同的视觉效果和功能。在网页设计时，考虑到浏览器的兼容性问题是非常重要的，因为不同的浏览器可能会以不同的方式解析HTML和CSS代码。为了解决这些问题，开发者通常会使用一些技巧来确保网页的兼容性，例如使用条件注释、浏览器检测、polyfills等。 ### 视频整合 随着网络技术的发展，现代网页越来越多地整合视频内容。HTML5中引入了`<video>`标签，使得网页可以直接嵌入视频，而不需要额外的插件。与YouTube和Vimeo等视频服务的整合，允许网站从这些平台嵌入视频或创建视频播放器，从而为用户提供更加丰富的内容体验。 ### 网站模板和官网模板 网站模板是一种预先设计好的网页布局，它包括了网页的HTML结构和CSS样式。使用网站模板可以快速地搭建起一个功能完整的网站，而无需从头开始编写代码。这对于非专业的网站开发人员或需要快速上线的商业项目来说，是一个非常实用的工具。 官网模板特指那些为公司或个人的官方网站设计的模板，它通常会有一个更为专业和一致的品牌形象，包含多个页面，如首页、服务页、产品页、关于我们、联系方式等。这类模板不仅外观吸引人，而且考虑到用户体验和SEO（搜索引擎优化）等因素。 ### 网站模板文件结构 在提供的文件名列表中，我们可以看到一个典型的网站模板结构： - **index.html**: 这是网站的首页文件，通常是用户访问网站时看到的第一个页面。 - **services.html**: 此页面可能会列出公司提供的服务或产品功能介绍。 - **products.html**: 这个页面用于展示公司的产品或服务的详细信息。 - **about.html**: 关于页面，介绍公司的背景、团队成员或历史等信息。 - **contacts.html**: 联系页面，提供用户与公司交流的方式，如电子邮件、电话、联系表单等。 - **css**: 这个文件夹包含网站的所有CSS样式文件，控制着网站的布局、颜色和字体等。 - **images**: 此文件夹存放网站中使用的图片资源。 - **js**: 这个文件夹包含所有JavaScript文件，这些文件用于实现网站的交互功能，如动画、表单验证等。 通过上述文件结构，开发者可以快速部署和自定义一个功能齐全的网站。对于技术人员来说，了解这些文件的作用和它们如何协同工作，是构建和维护网站的基础知识。对于非技术人员，了解这些概念有助于更好地与网页开发人员沟通，确保网站的设计和功能符合业务需求。
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EMC VNX5100控制器SP更换全流程指南：新手到高手的必备技能

# 摘要 本文深入探讨了EMC VNX5100控制器的维护和管理。首先，文章介绍了EMC VNX5100控制器的基本概念和维护基础知识，随后详细解析了控制器硬件结构以及软件架构。第二章深入阐述了控制器硬件组件、存储接口及端口类型，以及Unisphere界面和VNX操作系统与固件。此外，本文还探讨了控制器的冗余和故障转移机制，包括主动-被动与主动-主动配置以及故障转移过程与监控。在SP更换方面，第三章详述了准备