class QSSLoader: def __init__(self): pass @staticmethod def read_qss_file(qss_file_name): with open(qss_file_name, 'r', encoding='UTF-8') as file: return file.read()

时间: 2024-03-24 10:36:03 浏览: 76
这段代码定义了一个名为 QSSLoader 的 Python 类,该类包含一个静态方法 read_qss_file,用于读取指定路径下的 .qss 文件并返回文件内容。具体来说,代码中的步骤如下: 1. 定义一个名为 QSSLoader 的 Python 类。 2. 在类中定义一个空的构造函数 __init__,其实际作用是为了符合 Python 类的语法规范。 3. 定义一个静态方法 read_qss_file,该方法接收一个参数 qss_file_name,表示要读取的 .qss 文件的路径。 4. 在 read_qss_file 方法中,使用 Python 的 with 语句打开指定路径下的 .qss 文件,并以 UTF-8 编码方式读取文件内容。 5. 将读取到的文件内容返回。 使用 QSSLoader 类的示例代码如下: ``` qss_file_name = "style.qss" # 指定要读取的 .qss 文件的路径 qss_content = QSSLoader.read_qss_file(qss_file_name) # 调用 QSSLoader 类的静态方法读取文件内容 ``` 需要注意的是,该段代码中的 QSSLoader 类并不包含任何实例方法和属性,因此可以直接使用类名调用其中的静态方法 read_qss_file。
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class application( flask ): def __init__(self,import_name): super( applicati

on, self).__init__(import_name) def run(self, host=None, port=None, debug=None, load_dotenv=True, **options): if not self.debug or os.environ.get("WERKZEUG_RUN_MAIN") == "true": print("Starting server...") super().run(host=host, port=port, debug=debug, load_dotenv=load_dotenv, **options) @staticmethod def route(rule, **options): def decorator(f): endpoint = options.pop("endpoint", None) application.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options) return f return decorator

解释一下这段python代码:@staticmethod def check_sequence_name_with_all_version(sequence_file): if not sequence_file.exists(): found_sequence_file = sequence_file for pre_text in ['training', 'validation', 'testing']: if not sequence_file.exists(): temp_sequence_file = Path(str(sequence_file).replace('segment', pre_text + '_segment')) if temp_sequence_file.exists(): found_sequence_file = temp_sequence_file break if not found_sequence_file.exists(): found_sequence_file = Path(str(sequence_file).replace('_with_camera_labels', '')) if found_sequence_file.exists(): sequence_file = found_sequence_file return sequence_file

这段代码定义了一个名为 `check_sequence_name_with_all_version` 的静态方法,它有一个参数 `sequence_file`。 该方法首先检查 `sequence_file` 是否存在。如果不存在,它会将 `found_sequence_file` 设为 `sequence_file`,然后遍历列表 `[training, validation, testing]` 中的每个元素,对于每个元素,它会检查 `sequence_file` 是否存在,如果不存在,则将 `temp_sequence_file` 设为用元素替换 `segment` 后的字符串,然后检查 `temp_sequence_file` 是否存在,如果存在,则将 `found_sequence_file` 设为 `temp_sequence_file` 并退出循环。如果 `found_sequence_file` 仍然不存在,则将 `found_sequence_file` 设为用空字符串替换 `_with_camera_labels` 后的字符串。如果最终 `found_sequence_file` 存在,则将 `sequence_file` 设为 `found_sequence_file`。最后,该方法返回 `sequence_file`。
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 5 19:13:21 2021 @author: LXM """ import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Function class UpdateRange(nn.Module): def __init__(self, device): super(UpdateRange, self).__init__() self.device = device self.flag = 0 self.fmin = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) self.fmax = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) def Update(self, fmin, fmax): if self.flag == 0: self.flag = 1 new_fmin = fmin new_fmax = fmax else: new_fmin = torch.min(fmin, self.fmin) new_fmax = torch.max(fmax, self.fmax) self.fmin.copy_(new_fmin) self.fmax.copy_(new_fmax) @torch.no_grad() def forward(self, input): fmin = torch.min(input) fmax = torch.max(input) self.Update(fmin, fmax) class Round(Function): @staticmethod def forward(self, input): # output = torch.round(input) # output = torch.floor(input) output = input.int().float() return output @staticmethod def backward(self, output): input = output.clone() return input class Quantizer(nn.Module): def __init__(self, bits, device): super(Quantizer, self).__init__() self.bits = bits self.scale = 1 self.UpdateRange = UpdateRange(device) self.qmin = torch.tensor((-((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) self.qmax = torch.tensor((+((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) def round(self, input): output = Round.apply(input) return output def Quantization(self): quant_range = float(1 << (self.bits - 1)) float_range = torch.max(torch.abs(self.UpdateRange.fmin), torch.abs(self.UpdateRange.fmax)) scale = 1 for i in range(32): if torch.round(float_range * (1 << i)) < quant_range: scale = 1 << i else: break self.scale = scale def forward(self, input): if self.training: self.UpdateRange(input) self.Quantization() output = (torch.clamp(self.round(input * self.scale), self.qmin, self.qmax)) / self.scale return output

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

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