def forward(self, disp, left_img, right_img): print("disp.size()",disp.size()) B, C, H, W = disp.size() grid = torch.arange(0, W).view(1, -1).repeat(H, 1) grid = grid.view(1, 1, H, W).repeat(B, 1, 1, 1) print("grid.shape()",grid.shape) vgrid = grid - disp vgrid = vgrid.permute(0, 2, 3, 1) vgrid = vgrid.to(device) print("right_img.shape()",right_img.shape) print("vgrid.shape()",vgrid.shape) output = nn.functional.grid_sample(right_img, vgrid) mask = torch.ones(right_img.size()) mask = nn.functional.grid_sample(mask, vgrid) mask[mask < 0.999] = 0 mask[mask > 0] = 1 img_warp_mask = output * mask img_mask = left_img * mask img_mask.detach_() criterion = torch.nn.L1Loss() loss = criterion(img_warp_mask, img_mask) return loss, img_warp_mask解释每一行的意思

时间: 2024-04-18 19:28:39 浏览: 10
这段代码是一个前向传播函数，用于计算图像配准任务的损失和生成配准后的图像。 - `disp.size()` 返回 `disp` 张量的大小，其中 `B` 是批量大小，`C` 是通道数，`H` 是高度，`W` 是宽度。 - `grid` 是一个网格张量，用于表示图像中每个像素的坐标。通过使用 `torch.arange(0, W)` 创建一个从 0 到 `W-1` 的序列，然后将其重复为大小为 `(H, W)` 的矩阵。 - `vgrid` 是将 `grid` 和 `disp` 相减得到的位移网格。通过调整维度顺序、移动到设备上，得到了正确的形状。 - `right_img.shape()` 返回 `right_img` 张量的大小。 - `output` 是通过使用 `nn.functional.grid_sample()` 函数对 `right_img` 进行采样得到的配准后的图像。 - `mask` 是一个全为 1 的张量，与 `right_img` 大小相同。同样使用 `nn.functional.grid_sample()` 函数对 `mask` 进行采样，得到与 `right_img` 对应的采样掩码。 - 根据阈值（0.999）将掩码调整为只有 0 和 1 两个值。 - `img_warp_mask` 是通过将 `output` 与掩码相乘得到的配准后的图像。 - `img_mask` 是通过将 `left_img` 与掩码相乘得到的输入图像的掩码。 - 使用 `torch.nn.L1Loss()` 创建了一个 L1 损失函数的实例 `criterion`。 - 计算 `img_warp_mask` 和 `img_mask` 之间的 L1 损失。 - 返回损失值 `loss` 和配准后的图像 `img_warp_mask`。

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KDEF人脸表情数据集及AKDEF

class TimeWindowSequence(Sequence): def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = idx * self.batch_size + i if j >= self.window_count: break window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_y[-1, :] return batch_x, batch_y出现

def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) ...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

- self.input_size = input_size、self.hidden_size = hidden_size、self.num_layers = num_layers、self.output_size = output_size、self.batch_size = batch_size 分别初始化模型的输入特征维度、隐藏...

对下面代码每一步含义进行注释 def convert_to_doubly_linked_list(self): if not self.root: return None def convert(root): if not root.left and not root.right: return ListNode(root.val) if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node if not root.right: left_tail = convert(root.left) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev cur_node = ListNode(root.val, left_tail, None) left_tail.next = cur_node return cur_node left_tail = convert(root.left) right_head = convert(root.right) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head) left_tail.next = cur_node right_head.prev = cur_node return left_head return convert(self.root) def inorder_traversal(self, root): if not root: return self.inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') self.inorder_traversal(root.right) def print_bst(self): self.inorder_traversal(self.root) print() def traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.next print() def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node.next: cur_node = cur_node.next while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.prev print()

- def print_bst(self):：定义一个打印BST的函数。 - self.inorder_traversal(self.root)：调用中序遍历函数遍历BST。 - print()：输出一个空行。 - def traverse_doubly_linked_list(self, head):：定义一...

程序无法执行，修改class Processor(): def __init__(self): self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) def capture_img(self): global aco aco = aco + 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n" .format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), aco - 2)) numpy_image = raw_image.get_numpy_array() if numpy_image is None: return None img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') if self._issave: picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h) self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS)) self._show_cb(self._img) self._cam.stream_off() return img def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") time.sleep(1) def rotate(self): count = 0 aco = 0 self.threadsignal = 0 while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step if __name__ == '__main__': task2 = multiprocessing.Process(target=self.inspect) task2.start() task1 = multiprocessing.Process(target=self.rotate) task1.start()

def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") while self._running: time.sleep(1) self._queue.put("task") def rotate(self): count = 0 while self._running: ...

class TreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None class BinaryTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, val): new_node = TreeNode(val) if self.root is None: self.root = new_node else: current = self.root while True: if val < current.val: if current.left is None: current.left = new_node break else: current = current.left else: if current.right is None: current.right = new_node break else: current = current.right def preorder_traversal(self, node): if node is not None: print(node.val, end=' ') self.preorder_traversal(node.left) self.preorder_traversal(node.right) def inorder_traversal(self, node): if node is not None: self.inorder_traversal(node.left) print(node.val, end=' ') self.inorder_traversal(node.right) def postorder_traversal(self, node): if node is not None: self.postorder_traversal(node.left) self.postorder_traversal(node.right) print(node.val, end=' ')如何运行

你可以按照以下步骤运行这段代码： 1. 复制整个代码并粘贴到 Python 解释器或 Python 编辑器中。 2. 创建一个 BinaryTree 对象并将其赋给一个变量，例如 tree = BinaryTree()。 3. 使用 insert() 方法向二叉树中...

为每条代码添加注释：import tkinter as tk class ChildWindow: def __init__(self, master): self.master = master self.current_image = 1 self.img1 = tk.PhotoImage(file='image1.gif') self.img2 = tk.PhotoImage(file='image2.gif') self.img_label = tk.Label(master, image=self.img1) self.img_label.pack() self.button = tk.Button(master, text='Switch', command=self.switch_image) self.button.pack() def switch_image(self): if self.current_image == 1: self.img_label.config(image=self.img2) self.current_image = 2 else: self.img_label.config(image=self.img1) self.current_image = 1 class MainWindow: def __init__(self, master): self.master = master self.button = tk.Button(master, text='Open Child Window', command=self.open_child_window) self.button.pack() def open_child_window(self): top = tk.Toplevel(self.master) child = ChildWindow(top) root = tk.Tk() app = MainWindow(root) root.mainloop()

self.img_label = tk.Label(master, image=self.img1) # 将Label组件添加到父容器中 self.img_label.pack() # 创建一个Button组件，用于切换图片，点击时执行self.switch_image()函数 self.button = tk.Button...

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

该类的构造函数中，num_records 表示数据集中的样本数量，valid_ids 表示可用的样本 id 列表，size 表示图像大小。__len__ 方法返回数据集中的样本数量，__iter__ 方法是一个抽象方法，需要在子类中实现。...

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[1] attn_energies = paddle.zeros([input.shape[0], max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[:, i] = self.score(input[:, i, :], ...

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

5. 在 def_ iter_a() 函数中，rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size 的语法是错误的，应该将 self .batch size 改为 self.batch_size。 6. 在 def_ iter_a...

class FixedSizeHeap: def __init__(self, max_size): self.max_size = max_size self.heap = [] def push(self, item): if len(self.heap) < self.max_size: heapq.heappush(self.heap, item) else: min_item = heapq.heappop(self.heap) if item > min_item: heapq.heappush(self.heap, item) else: heapq.heappush(self.heap, min_item) def pop(self): return heapq.heappop(self.heap) def __len__(self): return len(self.heap)对于这样的类怎么打印类中的元素

def __init__(self, max_size): self.max_size = max_size self.heap = [] def push(self, item): if len(self.heap) < self.max_size: heapq.heappush(self.heap, item) else: min_item = heapq.heappop...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, ...

class Animedataset(data.Dataset): def __init__(self): self.img_list = os.listdir(data_path) self.transforms = transforms def __len__(self): return len(self.img_list) def __getitem__(self, index): img = os.path.join(data_path,self.img_list[index]) img = np.array(Image.open(img)) img = self.transforms(image=img)["image"] return img这段代码什么意思

在这里，首先获取数据集中所有图像的文件名列表 self.img_list。然后定义数据预处理的操作 self.transforms，这个操作在之前已经解释过了。 2. __len__(self)：返回数据集的大小，即数据集中包含的图像数量。...

解释一下这段代码： def update(self): global rotate_flag global last_rotate_time dis_short_front = 1500 dis_short_left_right = 1000 if min(self.depth_list[0:3]) < dis_short_front and min(self.depth_list[0:3]) > -1: print("Something in front") if time.time() - last_rotate_time > 5*60: rotate_flag = random.choice(["left", "right"]) last_rotate_time = time.time() if rotate_flag == "left": self.control.left_rotate(0.3, 0.05) elif rotate_flag == "right": self.control.right_rotate(0.3, 0.05) else: print(4) if self.ball_turn_flag == "forward": print("forward") time1 = time.time() self.control.forward(0.3, 0.1) time2 = time.time() print(time1-time2) elif self.ball_turn_flag == "left": print("left rotate") self.control.left_rotate(0.3, 0.05) elif self.ball_turn_flag == "right": print("right rotate") self.control.right_rotate(0.2, 0.05)

这段代码是一个Python类的方法，主要是用于更新机器人的行动。...其中，机器人的具体行动是通过类的成员变量self.control来控制的，例如self.control.forward(0.3, 0.1)表示机器人向前以0.3的速度移动，持续0.1秒。

class TreeNode: def init(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None class BinaryTree: def init(self): self.root = None def insert(self, val): new_node = TreeNode(val) if self.root is None: self.root = new_node else: current = self.root while True: if val < current.val: if current.left is None: current.left = new_node break else: current = current.left else: if current.right is None: current.right = new_node break else: current = current.right def preorder_traversal(self, node): if node is not None: print(node.val, end=' ') self.preorder_traversal(node.left) self.preorder_traversal(node.right) def inorder_traversal(self, node): if node is not None: self.inorder_traversal(node.left) print(node.val, end=' ') self.inorder_traversal(node.right) def postorder_traversal(self, node): if node is not None: self.postorder_traversal(node.left) self.postorder_traversal(node.right) print(node.val, end=' ')如何实现

print("前序遍历：", end="") tree.preorder_traversal(tree.root) # 中序遍历二叉树 print("\n中序遍历：", end="") tree.inorder_traversal(tree.root) # 后序遍历二叉树 print("\n后序遍历：", end="") tree....

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_size, device="cpu"): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1] h_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, (h, c) = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) return output, h

这段代码定义了一个名为 LSTM 的类，继承了 nn.Module 类，并实现了 forward() 方法。在 forward() 方法中，输入数据 input_seq 被传入 LSTM 模型中进行处理。该方法返回两个值： - output：LSTM 模型...

import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QHBoxLayout from PyQt5.QtCore import Qt class QueueSystem(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.queue = [] # 存储队列信息 self.current_number = 0 # 当前的序号 self.initUI() def initUI(self): # 创建控件 self.label_title = QLabel('排队取号系统', self) self.label_number = QLabel('当前序号：{}'.format(self.current_number), self) self.label_queue = QLabel('等待人数：{}'.format(len(self.queue)), self) self.button_get_number = QPushButton('取号', self) self.button_reset = QPushButton('重置', self) # 设置控件样式 self.label_title.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.label_title.setStyleSheet('font-size: 24px;') self.label_number.setStyleSheet('font-size: 18px;') self.label_queue.setStyleSheet('font-size: 18px;') self.button_get_number.setStyleSheet('font-size: 18px;') self.button_reset.setStyleSheet('font-size: 18px;') # 创建布局 vbox = QVBoxLayout() vbox.addWidget(self.label_title) vbox.addWidget(self.label_number) vbox.addWidget(self.label_queue) hbox = QHBoxLayout() hbox.addWidget(self.button_get_number) hbox.addWidget(self.button_reset) vbox.addLayout(hbox) self.setLayout(vbox) # 连接信号槽 self.button_get_number.clicked.connect(self.get_number) self.button_reset.clicked.connect(self.reset) # 设置窗口属性 self.setWindowTitle('排队取号系统') self.setGeometry(300, 300, 300, 200) self.show() def get_number(self): self.current_number += 1 self.queue.append(self.current_number) self.update_info() def reset(self): self.current_number = 0 self.queue = [] self.update_info() def update_info(self): self.label_number.setText('当前序号：{}'.format(self.current_number)) self.label_queue.setText('等待人数：{}'.format(len(self.queue))) def notify(self, number): if len(self.queue) > 0 and self.queue[0] == number: self.queue.pop(0) self.update_info() print('叫号：{}'.format(number)) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) queue_system = QueueSystem() sys.exit(app.exec_()) 优化该代码，使窗口最大化且不可以放大缩小，具备打印取号和记录当天取号记录功能

def print_history(self): history_str = '\n'.join([str(num) for num in self.history]) # 将历史记录转换为字符串 self.text_edit_history.setPlainText(history_str) if __name__ == '__main__': app = ...

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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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实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
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帮我实现在Androidstudio调用chapgpt并提供源码

首先，你需要运行一个ChitGPT的服务器，然后通过Android应用程序与该服务器进行通信。以下是一个简单的Android应用程序示例，可以与ChitGPT进行通信： 1. 首先，在Android Studio中创建一个新的项目，并添加以下依赖项： ``` implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0' implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6' ``` 2. 创建一个新的Java类，用于与ChitGPT服务器通信。以下是一个简单的实现： ```java import com.
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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。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩