解释下面代码的作用:" def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1"

时间: 2023-05-29 19:07:19 浏览: 71
As an AI language model, I do not have any feelings or emotions, so the concept of null does not apply to me. However, in programming, null refers to a value that represents the absence of a value or an unknown value. It is often used to indicate that a variable or object does not have a value assigned to it.
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代码解释: def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

As an AI language model, I do not have a physical or emotional state, so the concept of "null" does not apply to me in the same way it does for humans or physical objects. In programming, "null" typically refers to the absence of a value or the lack of an assigned object or variable.

解释代码: def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

As an AI language model, I am programmed to understand the concept of null in programming. In programming, null represents the absence of a value. It is usually used to indicate that a variable or object has no assigned value or is empty. It is often used in conditional statements to check if a variable or object is null before accessing its properties or methods to avoid runtime errors.

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帮我注释下面代码class Ball: """ 针头 """ def __init__(self, angle): self.x = x0 self.y = y0 + length self.center = (self.x, self.y) self.radius = 12 self.angle = angle ball_group.append(self) def draw(self, surface): pygame.draw.line(surface, WHITE, shaft, self.center, 2) pygame.draw.circle(surface, WHITE, self.center, 12) def move(self, speed): """ 围绕转轴做圆周运动 :param speed: 转动的角速度 :return: """ if self.angle < 2 * math.pi: self.angle += speed else: self.angle = self.angle - 2 * math.pi self.x = x0 - length * math.sin(self.angle) self.y = y0 + length * math.cos(self.angle) self.center = (self.x, self.y) def check_collide(new_ball): for ball in ball_group: distance = math.sqrt(abs(ball.x - new_ball.x) ** 2 + abs(ball.y - new_ball.y) ** 2) if ball is not new_ball and distance <= new_ball.radius * 2: return True return False def game_init(): global stage, gaming, remain_ball, stage_pass,score if stage == len(all_stage): stage = 1 elif stage_pass: stage += 1 ball_group.clear() for a in all_stage[stage - 1]: b = Ball(a) remain_ball = ball_num[stage - 1] score=0 pygame.time.delay(200) gaming = True stage_pass = False button = Button('重新开始', color=(220, 0, 0)) button.rect.center = shaft button.click_connect(game_init) def restart(): for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() button.get_click(event) def game_stage(): global remain_ball, stage, gaming, stage_pass,score if remain_ball == 0 and gaming: stage_pass = True gaming = False

这是完整代码import math import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #import self as self epsilon = 0.5 gamma = 0.1 lr = 0.1 zeros_vector=[] x = []; y = []; X = []; Y = []; agent=[x,y]; object=[X,Y]; random.seed(70) for i in range(10): x.append(random.uniform(0, 1)) y.append(random.uniform(0, 1)) X.append(random.uniform(1, 10)) Y.append(random.uniform(1, 10)) distance = [] for i in range(len(agent[0])): distance_vector = [] for j in range(len(object[0])): dx = agent[0][i] - object[0][j] dy = agent[1][i] - object[1][j] distance_vector.append(math.sqrt(dx * dx + dy * dy)) distance.append(distance_vector) R_table = np.zeros((10, 10)) for i in range(len(agent[0])): for j in range(len(object[0])): R_table[i,j] = 20-distance[i][j] space = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] #Q_table = [] Q_table = np.zeros((10, 10)) # 进行训练同时测试训练成果 iterate_results = [] # 保存每次测试结果 for i in range(500): print(f"开始第{i + 1}回合。。。") # 初始位置 path = [] # 每个回合要获取10个位置 for j in range(10): remain = set(space) - set(path) # 剩余节点 # s = path[0] # 当前位置 # s_row = Q_table[s] # 当前位置对应的Q表中的行 max_value = -1000 # 在剩余动作中遍历最大值 for rm in remain: Q = Q_table[j][rm] if Q > max_value: max_value = Q a = rm # 随机选择下一行动 if np.random.uniform() < epsilon: a = np.random.choice(np.array(list(set(space) - set(path)))) # 更新Q表 if j != 10: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * (R_table[j][a] + gamma * max_value) else: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * R_table[j][a] path.append(a) # print(Q_table[j][a]) # 根据当前Q表获取最佳路径距离 result = [] lengths=[] final_length=1000 final_result=[] for k in range(10): loc = k remain1 = set(space) - set(result) # 剩余节点 max_value1 = -1000 # 在剩余节点中遍历最大值 # a = 0 # 利用贪婪策略选择下一行动 for v in remain1: Q_ = Q_table[loc][v] if Q_ > max_value1: a = v max_value1 = Q_ result.append(a) length = 0 for v in range(1, 10): length += distance[result[v - 1]][v-1] print(f"距离为:{length}") if length < final_length: final_length=length final_result=result iterate_results.append(length)

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