No rule to make target '../WldRobotProject/Icon/UI??1??1-????_slices/? ???.png', needed by 'tmp/rcc/qrc_iconrRes.cpp'. Stop

时间: 2024-06-22 20:03:40 浏览: 102
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这个错误信息通常出现在使用Qt的资源文件（qrc）编译过程中，特别是当你尝试构建项目时，系统找不到特定的图标资源文件。"No rule to make target" 表示编译器或构建工具无法找到生成目标文件的规则，即它不知道如何从头开始创建名为 '../WldRobotProject/Icon/UI??1??1-????_slices/? ???.png' 的文件。 1. 首先，确认你的资源文件（`.qrc`）是否正确包含了这个图标文件，并且文件名和路径在`.qrc`文件中是拼写正确的。 2. 检查资源文件编译是否已经运行，有时候可能是资源文件没有被编译成中间文件，需要手动执行`rcc`命令或通过构建系统自动编译。 3. 如果图标文件是在项目的外部，确保文件已经被添加到项目的资源文件组中，并且有正确的权限让编译器访问。 4. 确认构建配置和依赖项设置正确，包括库的搜索路径和资源文件的处理选项。
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if self.shift_size > 0: # calculate attention mask for SW-MSA H, W = self.input_resolution img_mask = torch.zeros((1, H, W, 1)) # 1 H W 1 h_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) w_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) cnt = 0 for h in h_slices: for w in w_slices: img_mask[:, h, w, :] = cnt cnt += 1 mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size) # nW, window_size, window_size, 1 mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size) attn_mask = mask_windows.unsqueeze(1) - mask_windows.unsqueeze(2) attn_mask = attn_mask.masked_fill(attn_mask != 0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask == 0, float(0.0)) else: attn_mask = None

这段代码是 ChitGPT 中的一部分，用于实现基于滑动窗口的多尺度自注意力机制（SW-MSA）。主要是计算用于掩盖不相关像素的注意力掩码。如果 shift_size 大于 0，就会生成一个大小为 H x W 的图像掩码，然后将其分成...
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＊／充值／金额_slices.zip

标题中的“＊／充值／金额_slices.zip”表明这是一个与充值和金额相关的图形资源文件，可能包含了一系列小图标，用于在用户界面（UI）中显示与充值和金额操作有关的元素。"slices"通常指的是在设计过程中为了适应...

def get_avg_slice_load_ratio(self): t, c = 0, 0 for bs in self.base_stations: for sl in bs.slices: c += sl.capacity.capacity t += sl.capacity.capacity - sl.capacity.level #c += 1 #t += (sl.capacity.capacity - sl.capacity.level) / sl.capacity.capacity return t/c if c !=0 else 0

这段代码看起来像是计算基站中切片的平均负载比。具体而言，它遍历了每个基站和它们的切片，然后计算每个切片的负载比（即可用容量与总容量的比例），并将所有切片的负载比加起来。 然后，它计算了所有切片的总容量...

def create_frustum(self): # Create grid in image plane h, w = self.cfg.IMAGE.FINAL_DIM downsampled_h, downsampled_w = h // self.encoder_downsample, w // self.encoder_downsample # Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0] # x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) # Dimension (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) # containing data points in the image: left-right, top-bottom, depth frustum = torch.stack((x_grid, y_grid, depth_grid), -1) return nn.Parameter(frustum, requires_grad=False)这段代码产生了什么？

这段代码产生了一个张量 frustum，它是一个形状为 (n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w, 3) 的四维张量，其中 n_depth_slices 为深度切片的个数，downsampled_h 和 downsampled_w 分别为图像高度和宽度...

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用 TensorFlow 构建了一个 ResNet18 模型，对图像进行分类任务。其中使用了 argparse 库来设置超参数，使用了 tf.data.Dataset 来进行数据处理和加载，使用了 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 来...

# Depth grid depth_grid = torch.arange(*self.cfg.LIFT.D_BOUND, dtype=torch.float) depth_grid = depth_grid.view(-1, 1, 1).expand(-1, downsampled_h, downsampled_w) n_depth_slices = depth_grid.shape[0]这是干什么？

然后对 depth_grid 进行形状变换，将其变为形状为 (n_depth_slices, 1, 1) 的三维张量，其中 n_depth_slices 为深度切片的个数，这里是将深度值看作单通道图像的方式来进行扩展。接着，使用 expand() 函数将 depth_...

# x and y grids x_grid = torch.linspace(0, w - 1, downsampled_w, dtype=torch.float) x_grid = x_grid.view(1, 1, downsampled_w).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w) y_grid = torch.linspace(0, h - 1, downsampled_h, dtype=torch.float) y_grid = y_grid.view(1, downsampled_h, 1).expand(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w)这是干什么？

在这段代码中，x_grid和y_grid的大小都是(n_depth_slices, downsampled_h, downsampled_w)，其中n_depth_slices表示图像的通道数，downsampled_h和downsampled_w分别表示图像的高度和宽度经过下采样后的大小。

解释一下这段代码：import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(128, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500,batch_size=128, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码实现了使用 ResNet18 模型对图像进行分类和训练。首先通过导入 TensorFlow 和相关模块，加载训练和测试数据。之后，使用 ResNet18 模型构建一个神经网络，并编译模型，设置优化器和损失函数。...

train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices( (train_x_all, train_target)).shuffle(20000).batch(32)

这段代码使用 TensorFlow 的 Dataset API，将训练数据集 train_x_all 和标签 train_target 分别转化为 Tensorflow 中的张量，并创建一个数据集对象。接着使用 shuffle 方法将数据集中的数据进行随机打乱，参数 20000...

x = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.float32, [None, 64*64]) y = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.float32, [None, num_classes])正确吗

x = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.zeros([None, 64, 64], dtype=tf.float32)) y = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.zeros([None, num_classes], dtype=tf.float32)) 这里的 tf.zeros 函数会...

missing go.sum entry for module providing package golang.org/x/exp/slices

它表示在使用 golang.org/x/exp/slices 这个包时，Go 编译器无法找到它对应的依赖项。 解决这个问题的方法是手动添加对应依赖项的版本到项目的 go.mod 文件中，例如： require golang.org/x/exp/slices v0.0.0...

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio')修改为一张张输出图片

axs[2, 0].set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') axs[3, 0].plot(vals3) axs[3, 0].set_xlim(self.xlim) axs[3, 0].set_xticks(locs) axs[3, 0].use_sticky_edges = False axs[3, 0].set...

test1 = pd.read_csv('./test_cleaned1.csv') # 导入测试数据集 features=test1.keys() test = pd.read_csv('./happiness_test_abbr.csv') test.set_index(test.columns[0], inplace=True) # 设置索引列 test=test[list(features[1:])].values # test=test.iloc[0:,:] y_predict = model.predict(test) test['happiness'] = y_predict submit = test[['id', 'happiness']] print(submit)only integers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays are valid indices

这个错误提示通常是在使用 Pandas DataFrame 对象进行索引时，使用了不合法的类型。合法的类型包括整数、切片（:）、省略号（...）、numpy.newaxis、整数或布尔类型的数组。请检查你的代码是否在对 DataFrame ...

def get_batch_data(self, data, n_windows): data = convert_to_tensor(data, dtype=float32) return iter(tfdata.Dataset.from_tensor_slices(data) .shuffle(buffer_size=n_windows) .batch(self.batch_size).repeat()) def _generate_noise(self): while True: yield np.random.uniform(low=0, high=1, size=(self.seq_len, self.n_seq))

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