ModuleNotFoundError: No module named 'pos_neg_examples_generator'

时间: 2024-06-06 19:04:34 浏览: 136
RAR

Three_Phase_VSC_pos_neg_current_ctrl_atan.rar_Negative-Sequence_

这个错误提示意味着Python无法找到名为'pos_neg_examples_generator'的模块。可能是因为你没有正确安装该模块或者它不存在于当前的工作目录或系统路径中。你可以尝试使用以下方法解决该问题： 1. 确认你已经正确安装了该模块，你可以使用pip install pos_neg_examples_generator来安装该模块。 2. 确认该模块是否存在于当前工作目录或系统路径中，如果不存在，你需要将其添加到路径中。 3. 如果你是在虚拟环境中工作，请确保该模块已经安装到虚拟环境中，并且你已经激活了该虚拟环境。
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T_neg_float_6.rar_float_float_neg

T_neg_float_6 可能是一个特定的排名函数或算法，其中"T_neg"可能代表“负向”或某种负面权重，而"float"表示该算法涉及到浮点数计算，可能是用于表示得分或概率。这种情况下，"float_neg"标签可能意味着这个算法...
zip

flanke_pos_neg.zip

S7 项目实现了只在 STL 中可用的 "FP" 和 "FN" 命令的行为。不过，您应当注意到在 S7-SCL 中该命令序列所需的运行时间大于 STL 中独立的命令所需的时间。如果您的任务对于时间性要求很高，则建议使用 STL 编程。

class_weight = {1: (pos_num+neg_num)/2/pos_num, 0: (pos_num+neg_num)/2/neg_num}

- (pos_num neg_num)/2/pos_num calculates the weight for the positive class as the inverse of the positive class frequency in the dataset - (pos_num neg_num)/2/neg_num calculates the weight for the...

优化import jieba def senti(text): pos_num = 0 neg_num = 0 words = jieba.lcut(text) for word in words: if word in poss: pos_num = pos_num + 1 if word in negs: neg_num = neg_num + 1 return {"pos": pos_num, "neg": neg_num} file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() senti(text)

return {"pos": pos_num, "neg": neg_num} # 读取文本文件并进行情感分析 file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() senti(text) 这样一来，代码的效率会更高，而且更...

class Hypergraph_Infomax(nn.Module): def __init__(self): super(Hypergraph_Infomax, self).__init__() self.Hypergraph = Hypergraph() self.readout = AvgReadout() self.sigm = nn.Sigmoid() self.disc = Discriminator() def forward(self, eb_pos, eb_neg): h_pos = self.Hypergraph(eb_pos) c = self.readout(h_pos) score = self.sigm(c) h_neg = self.Hypergraph(eb_neg) ret = self.disc(score, h_pos, h_neg) return h_pos, ret

在forward函数中，首先用Hypergraph将eb_pos和eb_neg分别编码为超图h_pos和h_neg，然后通过AvgReadout将h_pos池化为一个向量c，并使用Sigmoid函数将c映射到[0, 1]之间得到score。最后，将score、h_pos和h_neg输入到...

if (is.null(sub.caption)) { cal <- x$call if (!is.na(m.f <- match("formula", names(cal)))) { cal <- cal[c(1, m.f)] names(cal)[2L] <- "" } cc <- deparse(cal, 80) nc <- nchar(cc[1L], "c") abbr <- length(cc) > 1 || nc > 75 sub.caption <- if (abbr) paste(substr(cc[1L], 1L, min(75L, nc)), "...") else cc[1L] } place_ids <- function(x_coord, y_coord, offset, dif_pos_neg){ extreme_points <- as.vector(Rfast::nth(abs(y_coord), k = id.n, num.of.nths = id.n, index.return = TRUE, descending = TRUE)) if(dif_pos_neg){ idx_x_pos <- extreme_points[which(y_coord[extreme_points] >= 0)] idx_x_neg <- setdiff(extreme_points, idx_x_pos) idx_y_pos <- y_coord[idx_x_pos] idx_y_neg <- y_coord[idx_x_neg] idx_x_pos_id <- x_coord[idx_x_pos] idx_x_neg_id <- x_coord[idx_x_neg] if(length(idx_x_pos)>0){ graphics::text(idx_x_pos_id, idx_y_pos, labels = labels.id[idx_x_pos], col = col.id, cex = cex.id, xpd = TRUE, pos = 3, offset = offset) } if(length(idx_x_neg)>0){ graphics::text(idx_x_neg_id, idx_y_neg, labels = labels.id[idx_x_neg], col = col.id, cex = cex.id, xpd = TRUE, pos = 1, offset = offset) } } else{ idx_x <- extreme_points idx_y <- y_coord[idx_x] idx_x_id <- x_coord[idx_x] labpos <- label.pos[1 + as.numeric(idx_x_id > mean(range(x_coord)))] graphics::text(idx_x_id, idx_y, labels = labels.id[idx_x], col = col.id, cex = cex.id, pos = labpos, xpd = TRUE, offset = offset) } } one.fig <- prod(graphics::par("mfcol")) == 1 if (ask) { oask <- grDevices::devAskNewPage(TRUE) on.exit(grDevices::devAskNewPage(oask)) }

这段代码看起来也是 R 语言中的函数，但是和之前的代码段不是同一个函数。这个函数开始首先判断 sub.caption 是否为 NULL，如果是，则生成一个子标题 sub.caption。生成子标题的过程中，函数会获取对象 x 的调用 cal...

def generate_cf_batch(self, user_dict, batch_size): # 1024 exist_users = user_dict.keys() # 字典里所有用户 if batch_size <= len(exist_users): # batch_user = random.sample(exist_users, batch_size) else: batch_user = [random.choice(exist_users) for _ in range(batch_size)] batch_pos_item, batch_neg_item = [], [] for u in batch_user: batch_pos_item += self.sample_pos_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_neg_item += self.sample_neg_items_for_u(user_dict, u, 1) batch_user = torch.LongTensor(batch_user) batch_pos_item = torch.LongTensor(batch_pos_item) batch_neg_item = torch.LongTensor(batch_neg_item) return batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item

这是一个函数，它的作用是生成一个三元组(batch_user, batch_pos_item, batch_neg_item)，其中batch_user是一个长度为batch_size的整数序列，表示从用户字典(user_dict)中随机选择的batch_size个用户；batch_pos_...

def generate_kg_batch(self, kg_dict, batch_size, highest_neg_idx): exist_heads = kg_dict.keys() # 头实体 if batch_size <= len(exist_heads): batch_head = random.sample(exist_heads, batch_size) # 从exist_heads中挑batch_size个样本 else: batch_head = [random.choice(exist_heads) for _ in range(batch_size)] batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail = [], [], [] for h in batch_head: relation, pos_tail = self.sample_pos_triples_for_h(kg_dict, h, 1) # 给每个三元组都只找一个关系和正尾实体 batch_relation += relation batch_pos_tail += pos_tail neg_tail = self.sample_neg_triples_for_h(kg_dict, h, relation[0], 1, highest_neg_idx) batch_neg_tail += neg_tail batch_head = torch.LongTensor(batch_head) batch_relation = torch.LongTensor(batch_relation) batch_pos_tail = torch.LongTensor(batch_pos_tail) batch_neg_tail = torch.LongTensor(batch_neg_tail) return batch_head, batch_relation, batch_pos_tail, batch_neg_tail

这段代码是用于生成知识图谱（KG）训练的batch数据的，可以看出其使用了随机采样的方式来选取batch中的头实体，然后针对每个头实体，从KG中随机选择一个正例三元组（即包含该头实体的三元组），并从KG中选择一个负例...

01-01 00:00:12.222 2686 2726 D bt_hci : btu_hcif_connection_comp_evt: Connection failed: status=4, handle=0, link_type=1, enc_mode=0 01-01 00:00:12.223 2686 2726 D bt_btm : btm_acl_resubmit_page 01-01 00:00:12.223 2686 2726 D bt_btm : BTM_BLI_PAGE_DONE_EVT 01-01 00:00:12.223 2686 2726 I bt_l2cap: L2CAP - LCID: 0x0040 st: CLOSED evt: LOWER_LAYER_CONNECT_CFM_NEG 01-01 00:00:12.223 2686 2726 I bt_l2cap: L2CAP - Calling ConnectCfm_Cb(), CID: 0x0040 Status: 4 01-01 00:00:12.223 2686 2726 D bt_l2cap: l2cu_release_ccb: cid 0x0040 in_use: 1 01-01 00:00:12.223 2686 2726 D bt_l2cap: l2cu_dequeue_ccb CID: 0x0040 01-01 00:00:12.223 2686 2726 W bt_sdp : SDP - Rcvd conn cnf with error: 0x4 CID 0x40上述log有什么问题

"L2CAP - LCID: 0x0040 st: CLOSED evt: LOWER_LAYER_CONNECT_CFM_NEG" 表示L2CAP通道处于关闭状态，并且连接确认被拒绝。"SDP - Rcvd conn cnf with error: 0x4 CID 0x40" 表示SDP连接请求被拒绝，错误代码为0x04。...

class BPRLoss(nn.Module): def __init__(self, lamb_reg): super(BPRLoss, self).__init__() self.lamb_reg = lamb_reg def forward(self, pos_preds, neg_preds, *reg_vars): batch_size = pos_preds.size(0) bpr_loss = -0.5 * (pos_preds - neg_preds).sigmoid().log().sum() / batch_size reg_loss = torch.tensor([0.], device=bpr_loss.device) for var in reg_vars: reg_loss += self.lamb_reg * 0.5 * var.pow(2).sum() reg_loss /= batch_size loss = bpr_loss + reg_loss return loss, [bpr_loss.item(), reg_loss.item()]

在forward方法中，输入参数包括pos_preds（表示正样本的预测得分）、neg_preds（表示负样本的预测得分）以及可变数量的正则化项reg_vars。首先，获取批次大小batch_size。然后，计算BPR损失，即根据pos_preds和neg_...

for (int i = 0; i < pos_map.size() * 4; i++) { //std::cout << neg_map[i] << std::endl; cv::Mat roi = img(neg_map[i].first).clone(); cv::resize(roi, roi, cv::Size(hog.width, hog.height)); std::vector<float> descriptor; hog.compute(roi, descriptor); vectorX.push_back(descriptor); vectorY.push_back(-1); }

循环的次数为pos_map和neg_map中元素个数之和的四倍，每次循环先根据pos_map或neg_map中的位置信息从img中裁剪出一个矩形区域，然后将该区域缩放到HOG特征提取器所需要的尺寸，并计算出该区域的特征向量。...

model = RotatE(num_entities=num_entities, num_relations=num_relations, embedding_dim=embedding_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails in train_data_loader: optimizer.zero_grad() loss = model.nssa_loss(pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))对示例中的数据集给出示范

pos_heads, pos_relations, pos_tails, neg_heads, neg_relations, neg_tails 分别表示批次中正例和负例的头实体、关系和尾实体。在每次迭代中，模型计算损失并反向传播。通过调整优化器的学习率和其他超参数，可以...

for (i in 1:n_pos) { for (j in 1:(nrow(y_true_binary) - n_pos)) { + comb_matrix[i, j] <- sum(y_true_binary[pos_idx[i],] & !y_pred_binary[neg_idx[j],]) + } + } Error in sum(y_true_binary[pos_idx[i], ] & !y_pred_binary[neg_idx[j], : invalid 'type' (raw) of argument

comb_matrix (0, nrow = n_pos, ncol = nrow(y_true_binary) - n_pos) # 对于每个正样本，计算其与所有负样本的组合数 pos_idx (y_true == 1) neg_idx (y_true == 0) for (i in 1:n_pos) { for (j in 1:(nrow(y_...

assume cs:code, ds:data data segment arr db 1, -2, 3, -4, 5, -6, 7, -8, 9, -10, '$' pos_cnt db 0 neg_cnt db 0 data ends code segment start: mov ax, data mov ds, ax mov si, offset arr mov cx, 10 count_loop: mov al, [si] cmp al, 0 jz zero cmp al, 0 jg positive inc neg_cnt jmp next positive: inc pos_cnt next: inc si loop count_loop mov ah, 9 mov dx, offset pos_msg int 21h mov al, pos_cnt add al, '0' mov ah, 2 int 21h mov ah, 9 mov dx, offset neg_msg int 21h mov al, neg_cnt add al, '0' mov ah, 2 int 21h mov ah, 4ch int 21h zero: inc si loop count_loop pos_msg db 'Positive count: ','$' neg_msg db 'Negative count: ','$' code ends end start帮我运行这个代码

这段汇编代码可以使用 DOSBox 进行运行。以下是在 DOSBox 中运行这段代码的步骤： 1. 下载并安装 DOSBox。 2. 在电脑上创建一个文件夹，用于存放这段代码和编译后的程序。 3. 使用文本编辑器（如 Notepad++）创建一...

for (i in 1:n_pos) { + for (j in 1:(nrow(y_true_binary) - n_pos)) { + comb_matrix[i, j] <- sum(y_true_logical[pos_idx[i],] & !y_pred_logical[neg_idx[j],]) + } + } Error in [<-(*tmp*, i, j, value = sum(y_true_logical[pos_idx[i], ] & : subscript out of bounds

comb_matrix (0, nrow = n_pos, ncol = n_neg) 修改后的完整代码如下： R # 假设真实结果为 y_true，模型预测结果为 y_pred # 将 y_true 和 y_pred 转换成二进制矩阵，每一行表示一个样本的二进制编码 y_...

def neg_sampling(self, user): while True: neg_id = np.random.randint(low=0, high=self.n_items, size=1)[0] if neg_id not in self.train_dict[user] and neg_id not in self.test_dict[user]: neg_id = neg_id + self.n_users # item idx: M ~ (M+N-1) return neg_id

这是一个在推荐系统中用于负采样的函数。它的作用是从所有物品中随机选择一个物品作为负样本，确保这个负样本既不在用户的训练集中，也不在测试集中。如果随机选择的物品已经在用户的训练集或测试集中，就需要重新...

针对这段代码的自定义函数进行优化import jieba #使用 Python 的 Counter 类来统计每个情感词在文本中出现的次数，避免手动计数。 from collections import Counter #将情感词典 poss 和 negs 转换成 set 类型，这样可以更快地进行查找操作,提高代码的效率。 with open('data/dict/positive.txt', encoding='gbk') as f: poss = set(f.read().split()) with open('data/dict/negative.txt', encoding='gbk') as f: negs = set(f.read().split()) def senti(text): pos_num = 0 neg_num = 0 words = jieba.lcut(text) counter = Counter(words) for word in counter: if word in poss: pos_num += counter[word] if word in negs: neg_num += counter[word] return {"pos": pos_num, "neg": neg_num} file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() senti(text)

这段代码对原始代码进行了优化，主要包括以下几点： 1. 使用Python的Counter类来统计每个情感词在文本中出现的次数，避免了手动计数的操作，提高了代码的效率。 2. 将情感词典poss和negs转换成set类型，这样可以更...

def POD(x, y): y_pos = K.clip(x, 0, 1) y_pred_pos = K.clip(y, 0, 1) y_pred_neg = 1 - y_pred_pos tp = K.sum(y_pos * y_pred_pos) fn = K.sum(y_pos * y_pred_neg) return (tp + smooth) / (tp + fn + smooth)

这是一个计算平均预测精确度（POD）的函数。它接受两个参数 x 和 y，并通过使用 K.clip 函数将它们限制在 0 到 1 的范围内。然后，它计算了正样本和预测正样本之间的交集（true positives，tp）和预测负样本之间的...

for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader): user_idx, pos_idx, neg_idx = batch rep, user_pool = self.model(graph) user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] pos = rep[self.model.n_user + pos_idx] neg = rep[self.model.n_user + neg_idx] pos_preds = self.model.predict(user, pos) neg_preds = self.model.predict(user, neg) loss, losses = self.criterion(pos_preds, neg_preds, user, pos, neg) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() epoch_losses = [x + y for x, y in zip(epoch_losses, losses)] tqdm_dataloader.set_description('Epoch {}, loss: {:.4f}'.format(self.epoch, loss.item())) if self.scheduler is not None: self.scheduler.step() epoch_losses = [sum(epoch_losses)] + epoch_losses return epoch_losses

通过调用 self.model.predict(user, pos) 和 self.model.predict(user, neg)，分别得到正样本和负样本的预测结果 pos_preds 和 neg_preds。 接下来，调用 self.criterion(pos_preds, neg_preds, user, pos...

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。