ModuleNotFoundError: No module named 'pos_neg_examples_generator'

时间: 2024-06-06 22:04:34 浏览: 143
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 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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Achilles-2 原始压缩包内容解密

资源摘要信息:"achilles_2.orig.tar.gz" 该压缩包文件名为"achilles_2.orig.tar.gz"，它遵循传统的命名规则，其中"orig"通常表示原始版本的软件包或文件。在这个上下文中，"achilles_2"很可能是指软件包的名称，而数字"2"则表示版本号。压缩文件扩展名".tar.gz"表明这是一个使用gzip进行压缩的tar归档文件。Tar是Unix和类Unix系统中用于将多个文件打包成一个文件的工具，而gzip是一种广泛用于压缩文件的工具，它使用了Lempel-Ziv编码（LZ77）算法以及32位CRC校验。 在IT领域，处理此类文件需要掌握几个关键知识点： 1. 版本控制与软件包命名：在软件开发和分发过程中，版本号用于标识软件的不同版本。这有助于用户和开发者追踪软件的更新、新功能、修复和安全补丁。常见的版本控制方式包括语义化版本控制（Semantic Versioning），它包括主版本号、次版本号和补丁号。 2. Tar归档工具：Tar是一个历史悠久的打包工具，它可以创建一个新的归档文件，或者将多个文件和目录添加到一个已存在的归档中。它可以与压缩工具（如gzip、bzip2等）一起使用来减小生成文件的大小，从而更方便地进行存储和传输。 3. Gzip压缩工具：Gzip是一种流行的文件压缩程序，它基于GNU项目，可以有效减小文件大小，常用于Unix和类Unix系统的文件压缩。Gzip通常用于压缩文本文件，但也能处理二进制文件和其他类型的文件。Gzip使用了LZ77算法以及用于减少冗余的哈夫曼编码，来达到较高的压缩比。 4. 文件格式与扩展名：文件扩展名通常用于标识文件类型，以便操作系统和用户可以识别文件的用途。在处理文件时，了解常见的文件扩展名（如.tar、.gz、.tar.gz等）是非常重要的，因为它们可以帮助用户识别如何使用和操作这些文件。 5. 文件传输和分发：压缩包是互联网上常见的文件传输形式之一。开发者和维护者使用压缩包来发布软件源代码或二进制文件，以便用户下载和安装。在处理下载的文件时，用户通常需要根据文件扩展名来解压和解包文件，以便能够访问或运行包内的文件。 总结来说，"achilles_2.orig.tar.gz"是一个包含了名为"achilles"的软件包的第二个版本的源代码压缩文件。要使用这个文件，用户需要使用支持.tar.gz格式的解压工具（如Linux系统中的tar命令或者图形用户界面工具如WinRAR），来解压和查看其中的内容。这样的处理过程涉及到软件版本管理、文件打包、压缩和解压等多个IT知识领域。