>> LagrangeInterp 警告: 忽略额外的图例条目。 > 位置:legend>process_inputs (第 592 行) 位置: legend>make_legend (第 319 行) 位置: legend (第 263 行) 位置: LagrangeInterp (第 12 行) >> LagrangeInterp 警告: 忽略额外的图例条目。 > 位置:legend>process_inputs (第 592 行) 位置: legend>make_legend (第 319 行) 位置: legend (第 263 行) 位置: LagrangeInterp (第 12 行)

时间: 2024-04-06 13:31:09 浏览: 252
这个是一个警告信息,它出现在 LagrangeInterp 的代码中。这个警告信息的具体含义是:在 LagrangeInterp 绘制图例时,有些额外的图例条目被忽略了。这可能是因为这些条目没有正确设置或者是不必要的。警告信息并不会影响程序的运行,但是我们可以尝试去解决它,以提高程序的可读性和可维护性。
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template <typename T, typename U> static void convert(const std::vector<std::vector<T>>& inputs, std::vector<std::vector<U>>* outputs) { outputs->reserve(inputs.size()); std::transform(inputs.begin(), inputs.end(),outputs->back, [](const std::vector<T>& p, std::vector<U>* q) { return convert(p, q); }); }

这是一个 C++ 的函数模板,用于将一个二维的元素类型为 T 的向量 inputs 转换为元素类型为 U 的向量 outputs。函数中使用了 lambda 表达式和 STL 算法 transform()。 具体来说,函数首先通过 reserve() 函数为输出向量 outputs 分配足够的内存,以避免多次动态地分配空间。然后,使用 STL 算法 transform() 对输入向量 inputs 进行转换,并将结果存储在输出向量 outputs 中。在 transform() 函数中,使用了一个 lambda 表达式,该表达式将每个输入向量 p 转换为一个输出向量 q,并返回结果。其中,convert() 是另一个函数模板,用于将元素类型为 T 的向量转换为元素类型为 U 的向量。 需要注意的是,调用该函数时,需要传递一个指向输出向量的指针,该指针指向的向量需要在调用之前已经被创建并分配足够的空间。

<table id="addTableTag"> <tr> <td>商品id:<input type="text" name="shangpinBeans[0].s_id"></td> <td>商品名称:<input type="text" name="name"></td> <td>商品单位:<input type="text" name="dan"></td> <td>商品简介:<input type="text" name="xiangxi"></td> <td>随便填一个数字:<input type="text" name="c_id"></td> <td>状态:<input type="text" name="statu"></td> </tr> </table>获取到input中的name

可以通过以下方式获取到input中的name: ```javascript var inputs = document.getElementsByTagName("input"); for (var i = 0; i < inputs.length; i++) { console.log(inputs[i].name); } ``` 这段代码会获取到文档中所有input元素,并输出它们的name属性值。在这个例子中,输出会是: ``` shangpinBeans[0].s_id name dan xiangxi c_id statu ```
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class srmConvFunc(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward( ctx, inputs: Tensor, weight: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float, epsw: Tensor, epst: Tensor, stride: Tuple[int] = (1, 1), padding: Tuple[int] = (0, 0), dilation: Tuple[int] = (1, 1), groups: int = 1 ) -> Tensor: out = torch.nn.functional.conv2d( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), weight, None, stride, padding, dilation, groups ) spikes, delta_ut, delta_u = srmNeuronFunc.forward( out.view(*inputs.shape[:2], *out.shape[1:]), taum, taus, e_taug, v_th ) ctx.save_for_backward( inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, torch.tensor(stride, dtype=torch.int), torch.tensor(padding, dtype=torch.int), torch.tensor(dilation, dtype=torch.int), torch.tensor(groups, dtype=torch.int) ) return spikes @staticmethod def backward(ctx, grad_out: Tensor) -> List[Optional[Tensor]]: inputs, weight, epsw, epst, delta_ut, delta_u, spikes, stride, padding, dilation, groups = ctx.saved_tensors stride = tuple(stride) padding = tuple(padding) dilation = tuple(dilation) groups = int(groups) grad_w, grad_t = srmNeuronFunc.backward(grad_out, delta_ut, delta_u, spikes, epsw, epst) grad_inputs = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_input( inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]).shape, grad_t.view(-1, *grad_t.shape[2:]), weight, padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) grad_inputs = grad_inputs.view(*inputs.shape) * inputs grad_weight = conv_wrapper.cudnn_convolution_backward_weight( weight.shape, grad_w.view(-1, *grad_w.shape[2:]), inputs.view(-1, *inputs.shape[2:]), padding, stride, dilation, groups, cudnn.benchmark, cudnn.deterministic, cudnn.allow_tf32 ) return grad_inputs * 0.85, grad_weight, None, None, None, None, None, None, None, None, None, None

import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab[''] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构,提升精确率

CGroupInfo::CGroupInfo(shared_ptr<Graph> g){ m_groupSize.clear(); m_groupMembers.clear(); m_groupMembersSize.clear(); m_groupMembersInpSize.clear(); printf("CG0 \n"); for (auto it = g->begin(); it != g->end(); ++it) { printf("CG1 \n"); Node *n = *it; if(kConcat == n->kind()) { printf("CG2 \n"); string groupname = n->output()->uniqueName(); //Value's uniqueName is unique, so can be used as key printf("groupname = %s\n", groupname); m_groupSize[groupname] = getValueSize(n->output()); for(int i = 0; i < n->inputs().size(); i++) { printf("CG3 \n"); Node *inp = n->inputs()[i]->node(); if(n->inputs()[i]->node()->kind() == kParam) { printf("CG4 \n"); continue; } m_groupMembers[groupname].push_back(n->inputs()[i]->uniqueName()); m_groupMembersSize[groupname].push_back(getValueSize(n->inputs()[i])); m_groupMembersInpSize[inp->inputs()[0]->uniqueName()] = getValueSize(inp->inputs()[0]); } } else if(n->inputs().size() > 0 && isGraphInput(g,n)) { printf("CG5 \n"); m_groupSize["group_input"] += getValueSize(n->inputs()[0]); m_groupMembers["group_input"].push_back(n->inputs()[0]->uniqueName()); m_groupMembersSize["group_input"].push_back(getValueSize(n->inputs()[0])); } else if(kTransLayoutAfterSlice == n->kind()) { printf("CG6 \n"); string groupname = n->output()->uniqueName(); //Value's uniqueName is unique, so can be used as key m_groupSize[groupname] = getValueSize(n->output()); for(int i = 0; i < n->inputs().size(); i++) { printf("CG7 \n"); Node *inp = n->inputs()[i]->node(); m_groupMembers[groupname].push_back(n->inputs()[i]->uniqueName()); m_groupMembersSize[groupname].push_back(getValueSize(n->inputs()[i])); m_groupMembersInpSize[inp->inputs()[0]->uniqueName()] = getValueSize(inp->inputs()[0]); } } } }这段是什么意思

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