:.2f 这个详细说一下

时间: 2023-12-20 12:38:57 浏览: 88
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三菱机器人RV-2F-D 标准手册.pdf

":.2f"是Python中的格式化字符串语法，用于对浮点数进行格式化输出。具体解释如下： - ":"：冒号用于分隔格式化字符串的部分。 - ".2"：小数点后跟着一个数字2，表示保留两位小数。 - "f"：表示将值格式化为浮点数。 所以，当你使用"{s:.2f}"这个格式化字符串时，它会将变量s替换为一个浮点数，并且只显示两位小数。
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详细解释代码： def run(self, train_set, dev_set, num_epoches=20): init_loss, _ = self.validate(dev_set) logger.info("Start training for {} epoches".format(num_epoches)) logger.info("Epoch {:2d}: dev = {:.4e}".format(0, init_loss)) th.save(self.nnet.state_dict(), os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.0.pkl')) for epoch in range(1, num_epoches + 1): on_train_start = time.time() train_loss, train_num_batch = self.train(train_set) on_valid_start = time.time() valid_loss, valid_num_batch = self.validate(dev_set) on_valid_end = time.time() logger.info( "Loss(time/num-utts) - Epoch {:2d}: train = {:.4e}({:.2f}s/{:d}) |" " dev = {:.4e}({:.2f}s/{:d})".format( epoch, train_loss, on_valid_start - on_train_start, train_num_batch, valid_loss, on_valid_end - on_valid_start, valid_num_batch)) save_path = os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.{:d}.pkl'.format(epoch)) th.save(self.nnet.state_dict(), save_path) logger.info("Training for {} epoches done!".format(num_epoches))

这段代码是一个深度学习模型的训练代码，通过多个epoch来训练模型并保存中间结果。 首先，在初始化时调用了validate()函数对dev_set进行测试，得到初始的损失值init_loss。 然后进入循环，训练num_epoches次。每次...

def train(model, loader, criterion, optimizer, device): model.train() running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(loader): inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs, 1) _, true_labels = torch.max(labels, 1) total += true_labels.size(0) correct += (predicted == true_labels).sum().item() print("Train Loss: {:.4f}, Acc: {:.2f}%".format(running_loss / (batch_idx + 1), 100 * correct / total))

这是一个用于训练模型的函数。以下是函数的详细解释： - train 函数接受五个参数：model（模型），loader（数据加载器），criterion（损失函数），optimizer（优化器）和 device（设备）。 - 在函数...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout # 读取csv文件 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为numpy数组 data = np.array(data) data = data.reshape((data.shape[0], 1, data.shape[1])) # 获取数据的维度信息 n_samples, n_timesteps, n_features = data.shape # 定义模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) # 添加Dropout层 model.add(Dense(n_features)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(data, data, epochs=1, batch_size=32) # 对数据进行去噪 denoised_data = model.predict(data) # 计算去噪后的SNR,MSE,PSNR snr = np.mean(np.power(data, 2)) / np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) mse = np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) psnr = 10 * np.log10((np.power(data.max(), 2) / mse)) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_lstm.csv', index=False) # 将结果保存为csv文件 denoised_data = pd.DataFrame(denoised_data.reshape(n_samples, n_timesteps * n_features)) denoised_data.to_csv('denoised_data_lstm.csv', index=False)添加早停怎么添加

verbose参数表示输出信息的详细程度，此处为详细输出。 3. 在模型训练时添加EarlyStopping回调函数 python model.fit(data, data, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping...

# 定义测试函数 def test(model, test_loader, device): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for index,adj,features,labels in test_loader: #adj, features, labels = adj.to(device), features.to(device), labels.to(device) output, _, _ = model(features) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))

下面是这个函数的详细说明： 1. model.eval()：将模型设置为评估模式，这会关闭一些训练时使用的特定功能，例如 dropout 和 batch normalization。 2. correct = 0 和 total = 0：初始化正确预测的数量和...

save_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'saved_models') filepath = "model_{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5" checkpoint = ModelCheckpoint(os.path.join(save_dir, filepath), monitor='val_acc',verbose=1, save_best_only=True)

在这段代码中，我们首先定义了一个保存模型的目录 save_dir，它是当前工作目录下的 saved_models 目录。然后我们定义了一个文件名 filepath，它包含了两个变量 epoch 和 val_acc，分别表示当前模型所处的 ...

class Process: def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.waiting_time = 0 self.turnaround_time = 0 self.response_ratio = 0 self.start_time = 0 self.complete_time = 0 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 10), Process(2, 1, 5), Process(3, 2, 8), Process(4, 3, 6), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}：到达时间 {p.arrival_time}，所需执行时间{p.burst_time}，开始时间{p.start_time}，结束时间 {p.complete_time}，周转时间 {p.turnaround_time}，带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间：{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间：{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") 解释这段代码的设计思路

这段代码实现的是一个 HRRN（Highest Response Ratio Next，最高响应比...总的来说，这段代码实现了一个简单的 HRRN 进程调度算法，并通过 Process 类和 hrrn 函数对进程和调度算法进行了封装，使得代码更加清晰易读。

详细解释一下：public class Stats { public static void main(String[] args) { Bag<Double> numbers = new Bag<Double>(); while (!StdIn.isEmpty()) numbers.add(StdIn.readDouble()); int N = numbers.size(); double sum = 0.0; for (double x : numbers) sum += x; double mean = sum/N; sum = 0.0; for (double x : numbers) sum += (x - mean)*(x - mean); double std = Math.sqrt(sum/(N-1)); StdOut.printf("Mean: %.2f\n", mean); StdOut.printf("Std dev: %.2f\n", std); } }

这段代码是一个Java程序，用于计算一组数字的平均值和标准差。以下是对代码的详细解释： 1. public class Stats：定义了一个名为Stats的公共类。 2. public static void main(String[] args)：程序的入口点，从...

dict1={'James':91,'John':20,'David':30,'Daniel':75,'Michael':0,'Jane':88,'Mary':100, 'Elizabeth':50,'Ann':60,'Sarah':82,'Catherine':10} m,x=0,0 n=input().strip().split() for i in range(0,len(n),2): dict1[n[i]]=int(n[i+1]) ls=sorted(dict1.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) for i in ls: if i[1]>=60: m=m+int(i[1]) x=x+1 else: break print('{:.2f}'.format(m/x))

这段代码是 Python 代码，做的事情是： 1. 定义一个字典 dict1，其中包含了多个人的成绩。 2. 从标准输入读入一行字符串，并按照空格分割成多个字符串，存储在列表 n 中。 3. 遍历列表 n 中的每个字符串，将...

std::vector<cv::Vec2f>和std::vector<cv::Vec4f>报错

std::vector<cv::Vec2f>和std::vector<cv::Vec4f>报错可能是因为在使用这两种类型时出现了错误。请确认以下几点: 1. 您是否正确包含了必要的头文件，比如#include <opencv2/core.hpp>和#include <opencv2/imgproc....

详细介绍一下python string.format()及其参数

.format() 是 Python 字符串对象的一个方法，用于格式化字符串。它允许你通过占位符 {} 在字符串中插入变量、表达式或其他值，并根据需要进行格式...希望这个详细介绍能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时提出。

void CalcCityStatistic( CityList *L ) { int i; float TotalArea = 0.0, TotalPopulation = 0.0, TotalGDP = 0.0; printf( "\n\n" ); // 统计所有城市的 '面积( 平方公里 )', '人口( 万 )', 和 '地区生产总值( 亿元 )' 平均值 ... for (i = 0; i <= L->Len; i++) { TotalArea += L->DataArray[i].Area; TotalPopulation += L->DataArray[i].Population; TotalGDP += L->DataArray[i].GDP; } // 打印输出统计结果 ... printf( "\t< 城市平均 面积 为 : %.2f ( 平方公里 )>\n", ( TotalArea / ( L -> Len + 1 ) ) ); printf( "\t< 城市平均 人口 为 : %.2f ( 万 )>\n", ( TotalPopulation / ( L -> Len + 1 ) ) ); printf( "\t< 城市平均 GDP 为 : %.2f ( 亿元 )>\n", ( TotalGDP / ( L -> Len + 1 ) ) ); }int FindCityByName( CityList *L, char *s ) { int i; for( i = 0; i < L->Len; i++ ) { if( strcmp( L->DataArray[i].Name, s ) == 0 ) { return i; } } return -1; // 没有找到对应的城市记录} }详细解读这段代码

这段代码定义了两个函数：CalcCityStatistic和FindCityByName。下面分别对这两个函数进行解读。 1. CalcCityStatistic函数 该函数的作用是统计城市列表中所有城市的面积、人口和地区生产总值的平均值，并打印输出...

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详细的全面展开怎么做这个代码

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java.sql.SQLException: Database lock acquisition failure: lockFile: org.hsqldb.persist.LockFile@3e2f83c[file =E:\study\Java\Jaspersoft Studio-6.20.5\[127.0.0.1]\HQ.lck, exists=true, locked=false, valid=false, ] method: checkHeartbeat read: 2023-07-13 03:10:45 heartbeat - read: -78 ms.

这个异常通常表示数据库锁定获取失败。这可能是由于以下几个原因导致的： 1. 数据库文件锁定：数据库文件被其他进程或线程锁定，导致你的应用程序无法获得所需的访问权限。可能存在另一个正在运行的实例或进程占用...

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CPU=$(top -bn1 | grep load | awk '{printf "%.2f%%\t\t\n", $(NFCPU=$(top -bn1 | grep load | awk '{printf "%.2f%%\t\t\n", $(NF-2)}') CPU=$(top -bn1 | grep load | awk '{printf "%.2f%%\t\t\n", $(NF-2)}')

这个命令的作用是使用top命令获取系统中的负载信息，然后使用grep命令筛选出与负载相关的行，最后使用awk命令提取出CPU使用率并格式化输出。将输出结果存储在名为CPU的变量中，以供后续使用。 请注意，此...

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