def activated(activation_choose, input):

时间: 2024-04-26 19:25:00 浏览: 72
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input触发弹出层,实现select 效果

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这段代码定义了一个名为activated的函数,该函数的输入参数包括激活函数类型activation_choose和输入input。 由于代码没有完成,因此无法确定函数的具体作用和实现方式。但是可以猜测,该函数的作用可能是根据激活函数类型选择相应的激活函数对输入数据进行激活,并返回激活后的结果。具体来说,可能会使用if语句或者字典等工具根据激活函数类型来选择对应的激活函数,例如ReLU、sigmoid或者tanh等,并将输入input作为参数传递给选择的激活函数,最终返回激活后的结果。
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import socket import struct # DOIP服务器地址和端口号 DOIP_SERVER_IP = "192.168.0.1" DOIP_SERVER_PORT = 13400 # DOIP消息类型 DOIP_TYPE_ROUTING_ACTIVATION_REQUEST = 0x0000 DOIP_TYPE_ROUTING_ACTIVATION_RESPONSE = 0x0001 DOIP_TYPE_DIAGNOSTIC_MESSAGE = 0x8001 # 构造DOIP连接请求消息 def build_doip_activation_request(): msg = bytearray.fromhex("000000150200000000000000000000000000000000000000") return msg # 解析DOIP连接响应消息 def parse_doip_activation_response(msg): activation_status = struct.unpack(">H", msg[4:6])[0] return activation_status # 构造DOIP诊断消息 def build_doip_diagnostic_message(sid, data): msg = bytearray() msg.extend(struct.pack(">H", DOIP_TYPE_DIAGNOSTIC_MESSAGE)) msg.extend(struct.pack(">H", len(data) + 4)) msg.extend(struct.pack(">H", sid)) msg.extend(data) return msg # 连接DOIP服务器并发送消息 def send_doip_message(msg): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as sock: sock.connect((DOIP_SERVER_IP, DOIP_SERVER_PORT)) sock.sendall(msg) # 接收DOIP服务器响应消息 response = sock.recv(1024) print("Received:", response.hex()) # 关闭连接 sock.close() return response # 激活诊断 def activate_diagnostic(): msg = build_doip_activation_request() response = send_doip_message(msg) activation_status = parse_doip_activation_response(response) if activation_status == 0: print("Diagnostic activated") else: print("Diagnostic activation failed") # 发送诊断服务 def send_diagnostic_service(sid, data): msg = build_doip_diagnostic_message(sid, data) response = send_doip_message(msg) # 处理诊断服务响应 # ... # 示例:发送读取故障码服务 def read_dtc(): sid = 0x03 data = bytearray.fromhex("01") send_diagnostic_service(sid, data) # 激活诊断 activate_diagnostic() # 发送诊断服务 上面的代码 处理诊断回复的时候,如果回复超过1024字节 该怎么办,请优化代码

下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

class TemporalBlock(nn.Module): """ Temporal block with the following layers: - 2x3x3, 1x3x3, spatio-temporal pyramid pooling - dropout - skip connection. """ def __init__(self, in_channels, out_channels=None, use_pyramid_pooling=False, pool_sizes=None): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.half_channels = in_channels // 2 self.out_channels = out_channels or self.in_channels self.kernels = [(2, 3, 3), (1, 3, 3)] # Flag for spatio-temporal pyramid pooling self.use_pyramid_pooling = use_pyramid_pooling # 3 convolution paths: 2x3x3, 1x3x3, 1x1x1 self.convolution_paths = [] for kernel_size in self.kernels: self.convolution_paths.append( nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels), CausalConv3d(self.half_channels, self.half_channels, kernel_size=kernel_size), ) ) self.convolution_paths.append(conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels)) self.convolution_paths = nn.ModuleList(self.convolution_paths) agg_in_channels = len(self.convolution_paths) * self.half_channels if self.use_pyramid_pooling: assert pool_sizes is not None, "setting must contain the list of kernel_size, but is None." reduction_channels = self.in_channels // 3 self.pyramid_pooling = PyramidSpatioTemporalPooling(self.in_channels, reduction_channels, pool_sizes) agg_in_channels += len(pool_sizes) * reduction_channels # Feature aggregation self.aggregation = nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(agg_in_channels, self.out_channels),) if self.out_channels != self.in_channels: self.projection = nn.Sequential( nn.Conv3d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm3d(self.out_channels), ) else: self.projection = None网络结构是什么?

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