set=*(group->list[i]->pid0Set);

时间: 2023-06-15 10:07:03 浏览: 90
这段代码中,`group` 是一个指向结构体的指针,`list` 是结构体中的一个数组,`i` 是数组下标。假设结构体中的每个元素都有一个名为 `pid0Set` 的指针成员,指向某个数据类型为 `Set` 的变量。 这段代码的作用是将 `pid0Set` 指向的 `Set` 变量的值复制到一个名为 `set` 的 `Set` 变量中。具体来说,`group->list[i]->pid0Set` 先访问了 `group` 指向的结构体中的 `list` 数组的第 `i` 个元素,再访问该元素中的 `pid0Set` 指针成员。`*(group->list[i]->pid0Set)` 则是将指针解引用,得到指针所指向的 `Set` 变量。最后,将该 `Set` 变量的值复制到一个名为 `set` 的 `Set` 变量中。
相关问题

p->counter = (current->counter + 1) >> 1; current->counter >>= 1; if (!current->counter) current->need_resched = 1; retval = p->pid; p->tgid = retval; INIT_LIST_HEAD(&p->thread_group); write_lock_irq(&tasklist_lock); if (clone_flags & CLONE_THREAD) { p->tgid = current->tgid; list_add(&p->thread_group, &current->thread_group); } SET_LINKS(p); hash_pid(p); nr_threads++; write_unlock_irq(&tasklist_lock);

这段代码看起来是关于进程调度方面的。它将当前进程的计数器值除以2并赋值新的进程,然后将当前进程的计数器值也除以2。当前进程的计数器值变为0,则设置标志以表明需要重新调度。接下来,将新进程添加到进程链表中并设置其进程 ID。如果使用了 CLONE_THREAD 标志,则将新线程添加到当前进程的线程组中。最后,更新进程哈希表并增加线程计数器。

public function lists() { $user = User::auth(); // $data = Request::all(); $pid = intval($data['pid']); // $permission = 1000; if ($pid > 0) { File::permissionFind($pid, 0, $permission); $builder = File::wherePid($pid); } else { $builder = File::whereUserid($user->userid); } // $array = $builder->take(500)->get()->toArray(); foreach ($array as &$item) { $item['permission'] = $permission; } // if ($pid > 0) { // 遍历获取父级 while ($pid > 0) { $file = File::whereId($pid)->first(); if (empty($file)) { break; } $pid = $file->pid; $temp = $file->toArray(); $temp['permission'] = $file->getPermission($user->userid); $array[] = $temp; } } else { // 获取共享相关 DB::statement("SET SQL_MODE=''"); $pre = DB::connection()->getTablePrefix(); $list = File::select(["files.*", DB::raw("MAX({$pre}file_users.permission) as permission")]) ->join('file_users', 'files.id', '=', 'file_users.file_id') ->where('files.userid', '!=', $user->userid) ->where(function ($query) use ($user) { $query->where('file_users.userid', 0); $query->orWhere('file_users.userid', $user->userid); }) ->groupBy('files.id') ->take(100) ->get(); if ($list->isNotEmpty()) { foreach ($list as $file) { $temp = $file->toArray(); $temp['pid'] = 0; $array[] = $temp; } } } // 图片直接返回预览地址 foreach ($array as &$item) { File::handleImageUrl($item)

这段代码是一个PHP函数,名为"lists"。它首先通过调用"User::auth()"方法获取用户认证信息。然后,它从请求中获取数据,并将"pid"转换为整数类型。 接下来,它设置了一个名为"permission"的变量并赋值为1000。如果"pid"大于0,它会调用"File::permissionFind()"方法并传递"pid"、0和"permission"作为参数,并将返回的结果赋给"builder"变量。否则,它将根据用户的"userid"来设置"builder"变量。 然后,它使用"builder"变量查询数据库,并取出最多500条数据,将结果转换为数组。接着,它遍历数组中的每一项,并为每个项添加一个名为"permission"的字段,值为之前设置的"permission"。 如果"pid"大于0,它将通过循环获取父级文件。在循环中,它根据"pid"查询数据库,并将结果赋给"file"变量。如果查询结果为空,则跳出循环;否则,将"pid"更新为父级文件的"pid",将查询到的文件转换为数组,并为数组添加一个名为"permission"的字段,值为根据用户的"userid"获取的权限值。最后,将该数组添加到之前的数组中。 如果"pid"小于等于0,它将查询共享相关的文件。首先,它执行了一条SQL语句,将SQL_MODE设置为空字符串。然后,它使用数据库连接的前缀和"files"表和"file_users"表进行关联查询,选取了一些字段,并按照"files.id"进行分组。接着,它使用了一些条件限制,并取出最多100条结果。如果查询结果不为空,它将遍历查询结果,并将每个结果转换为数组,并将"pid"字段设为0。最后,将该数组添加到之前的数组中。 最后,它再次遍历数组中的每一项,并调用"File::handleImageUrl()"方法来处理图片的预览地址。 这个函数的作用是根据一些条件查询数据库,并返回相应的结果数组。

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import pandas as pd import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_mergedpd[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count': 'total_listen_count'}, inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_mergedpd, triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_mergedpd['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_mergedpd['listen_count'] / triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # 将用户和歌曲编码为数字 small_set = triplet_dataset_sub_song_mergedpd user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index': 'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index': 'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set, song_codes, how='left') small_set = pd.merge(small_set, user_codes, how='left') # 将数据转换为稀疏矩阵形式 from scipy.sparse import coo_matrix mat_candidate = small_set[['us_index_value', 'so_index_value', 'fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)), dtype=float) # 使用SVD方法进行矩阵分解并进行推荐 from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import svds import math as mt def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i, i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S * Vt max_recommendation = 250 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, max_recommendation), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :] * rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K = 50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt 继续将这段代码输出完整

将上述代码放入了Recommenders.py文件中,作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

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