为这段代码加上注释

下面是一份 Python 代码，我为其添加注释以便更好地理解：

# 定义函数，计算两个数的和
def add_numbers(x, y):
    return x + y

# 调用函数，计算 5 + 3 的值
result = add_numbers(5, 3)

# 输出结果
print(result)

注释：

- `def add_numbers(x, y):`：定义了一个函数，函数名为 `add_numbers`，它有两个参数 `x` 和 `y`，用于计算这两个数的和。
- `return x + y`：在函数中使用了 `return` 语句，将计算结果返回。
- `result = add_numbers(5, 3)`：调用 `add_numbers` 函数，并将返回值赋给变量 `result`。
- `print(result)`：打印输出 `result` 变量的值。

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为这段代码加上注释 img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

下面是一份 PyTorch 代码，我为其添加注释以便更好地理解：

# 将 numpy 数组转换为 PyTorch Tensor，并将其放到指定设备上
img = torch.from_numpy(img).to(device)

# 如果 half 参数为 True，则将 Tensor 转换为 fp16 类型，否则为 fp32 类型
img = img.half() if half else img.float()  # uint8 to fp16/32

# 将 0 - 255 的像素值转换为 0.0 - 1.0
img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0

# 如果输入图片是三维的，即没有 batch 维度，添加一个 batch 维度
if img.ndimension() == 3:
    img = img.unsqueeze(0)

注释：

- `img = torch.from_numpy(img).to(device)`：将 numpy 数组 `img` 转换为 PyTorch Tensor，并将其放到指定的设备上。
- `img = img.half() if half else img.float()`：如果 `half` 参数为 `True`，则将 Tensor 转换为 fp16 类型，否则为 fp32 类型。这一步是将 uint8 类型的像素值转换为浮点数类型。
- `img /= 255.0`：将像素值从 0 - 255 转换为 0.0 - 1.0，以便输入到神经网络中。
- `if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)`：如果输入图片是三维的，即没有 batch 维度，添加一个 batch 维度，以便输入到神经网络中。

import random import time def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): for j in range(n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr为这段代码加上注释

# 导入 random 和 time 模块
import random
import time

# 定义冒泡排序函数，参数为待排序的列表
def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)  # 获取列表长度
    for i in range(n):  # 外层循环控制排序轮数
        for j in range(n-i-1):  # 内层循环控制每轮排序中的比较次数
            if arr[j] > arr[j+1]:  # 如果前一个数比后一个数大，则交换两个数的位置
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr  # 返回排好序的列表

注释的作用是为了让代码更易懂，方便阅读和维护。