@staticmethod # 静态方法，calc_heuristic函数不用传入self，因为要经常修改启发函数，目的是为了提高阅读性 def calc_heuristic(n1, n2): # n1: ngoal，n2: open_set[o] h = math.hypot(n1.x - n2.x, n1.y - n2.y) return h

这段代码定义了一个静态方法`calc_heuristic`，它的作用是计算两个节点之间的启发式函数值。参数`n1`表示目标节点，`n2`表示当前节点，函数返回两个节点之间的距离（使用`math.hypot`计算欧几里得距离）。由于这个函数经常被调用，并且不需要访问实例变量，因此将它定义为静态方法可以提高代码的可读性和执行效率。

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class QSSLoader: def __init__(self): pass @staticmethod def read_qss_file(qss_file_name): with open(qss_file_name, 'r', encoding='UTF-8') as file: return file.read()

这段代码定义了一个名为 QSSLoader 的 Python 类，该类包含一个静态方法 read_qss_file，用于读取指定路径下的 .qss 文件并返回文件内容。具体来说，代码中的步骤如下：

1. 定义一个名为 QSSLoader 的 Python 类。
2. 在类中定义一个空的构造函数 __init__，其实际作用是为了符合 Python 类的语法规范。
3. 定义一个静态方法 read_qss_file，该方法接收一个参数 qss_file_name，表示要读取的 .qss 文件的路径。
4. 在 read_qss_file 方法中，使用 Python 的 with 语句打开指定路径下的 .qss 文件，并以 UTF-8 编码方式读取文件内容。
5. 将读取到的文件内容返回。

使用 QSSLoader 类的示例代码如下：

qss_file_name = "style.qss"  # 指定要读取的 .qss 文件的路径
qss_content = QSSLoader.read_qss_file(qss_file_name)  # 调用 QSSLoader 类的静态方法读取文件内容

需要注意的是，该段代码中的 QSSLoader 类并不包含任何实例方法和属性，因此可以直接使用类名调用其中的静态方法 read_qss_file。

@staticmethod def calc_generator_moments_loss(y_true, y_pred): y_true_mean, y_true_var = nn.moments(x=y_true, axes=[0]) y_pred_mean, y_pred_var = nn.moments(x=y_pred, axes=[0]) g_loss_mean = reduce_mean(abs(y_true_mean - y_pred_mean)) g_loss_var = reduce_mean(abs(sqrt(y_true_var + 1e-6) - sqrt(y_pred_var + 1e-6))) return g_loss_mean + g_loss_var

这是一个计算生成器损失的函数。该函数接受两个输入，`y_true` `y_pred`，分别表示真实样本和生成样本。

首先，使用 `nn.moments` 函数计算真实样本和生成样本的均值和方差。其中 `axes=[0]` 表示在第0个维度（通常是样本维度）上进行计算。

接下来，通过计算真实样本均值和生成样本均值之间的绝对差的平均值，得到 `g_loss_mean`。

然后，通过计算真实样本方差加上一个小的常数 `1e-6` 的平方根与生成样本方差加上同样的常数的平方根之间的绝对差的平均值，得到 `g_loss_var`。

最后，将 `g_loss_mean` 和 `g_loss_var` 相加，得到最终的生成器损失值。

请注意，该代码片段中的 `reduce_mean` 函数可能是用于计算张量的平均值的函数。