这段代码是什么意思,是否有错 <view class="device_item"v-for="(item,index) in deviceList" :key="index" @click="devicechannel(item.deviceId)"> </view>

时间: 2023-11-29 15:05:17 浏览: 63
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vue-todolist:布尔运动

这段代码是一个在Vue.js中使用的模板语法,用于在页面中循环渲染一组设备项,并为每个设备项绑定一个点击事件。 让我逐行解释这段代码的含义: - `<view class="device_item">`:这是一个`<view>`标签,使用`class="device_item"`来定义样式类,表示设备项的外层容器。 - `v-for="(item, index) in deviceList"`:这是循环渲染的语法,用于遍历`deviceList`数组中的每一项。`item`表示当前遍历到的数组元素,`index`表示当前元素在数组中的索引。 - `:key="index"`:这是为循环渲染的每个元素指定唯一的标识符,用于优化渲染效率。通常使用索引作为`key`。 - `@click="devicechannel(item.deviceId)"`:这是为设备项绑定点击事件的语法。当点击设备项时,会调用名为`devicechannel`的方法,并将`item.deviceId`作为参数传递给该方法。 至于是否有错,从您提供的代码来看,缺少了空格导致的错误。正确的代码应该为: ```html <view class="device_item" v-for="(item, index) in deviceList" :key="index" @click="devicechannel(item.deviceId)"> <!-- 设备项内容 --> </view> ``` 请注意,在Vue.js中,模板中的属性和指令之间是需要有空格分隔的,否则会导致语法错误。确保添加了正确的空格后,再次运行代码,应该就不会报错了。
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LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

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LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) classes=7, cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪,防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() 报错:File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 53, in forward return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2824, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15

pytorch部分代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪,防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则,直接反向传播求梯度 else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错:RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错:RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.int64) # uint8 index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错:Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 280, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 183, in forward ldam_loss = self.ldam_loss(x, target) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 149, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) IndexError: scatter_(): Expected dtype int64 for index.

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资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌(Google)维护和开发的开源前端框架,它使用TypeScript作为主要编程语言,并且是单页面应用程序(SPA)的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历,而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明: 1. Angular 应用程序设置: - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境,因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中,通过npm安装了两个开发工具:bower和gulp。bower是一个前端包管理器,用于管理项目依赖,而gulp则是一个自动化构建工具,用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤: - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式(`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`)和HTTPS方式(需要替换为具体用户名,如`git clone ***`)。 3. 配置流程: - 在server文件夹中的config.json文件里,需要添加用户的电子邮件和密码,以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序,则需要根据不同的环境配置(开发环境或生产环境)修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言,开发环境下通常设置为“../build”,生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈: - JavaScript:虽然没有直接提到,但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的,因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript:Angular使用TypeScript作为开发语言,它是JavaScript的一个超集,添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm:用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git:版本控制系统,用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构: - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构,包含了如下目录:app(存放应用组件)、assets(存放静态资源如图片、样式表等)、environments(存放环境配置文件)、server(存放服务器配置文件如上文的config.json)等。 6. 开发和构建流程: - 开发时,可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等,并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时,通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务,以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署: - 项目最终需要部署到服务器上,配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库: - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master,表明这是一个使用Git版本控制的仓库,且存在一个名为master的分支,这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明,涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
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深入剖析:内存溢出背后的原因、预防及应急策略(专家版)

![深入剖析:内存溢出背后的原因、预防及应急策略(专家版)](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接:[Net 内存溢出(System.OutOfMemoryException)的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出,又称
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Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理:如何日期分钟介于两个相连的半点之间,就将分钟数调整为前半点

在Java中,你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间,包括格式化和调整。下面是一个示例,展示了如何根据给定的日期字符串(假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss")进行这样的处理: ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序,名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息,它作为一个RSS阅读器,自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点: 1. 功能概述: - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息,提供实时更新。 - 它支持自动更新功能,用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活,具有美观的新闻小部件,使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验: - 桌面通知功能,通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送,确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持: - 该插件目前仅支持英语,但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现: - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的,即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API,以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明: - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来,扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用: - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件,即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后,插件会自动运行,并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出,该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案,通过集成RSS源和Chrome通知机制,使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言,具有一定的实用价值。同时,插件的未来发展计划中包括了多语言支持,这将使得更多的用户能够使用并从中受益。