easylogger的log_a
时间: 2023-09-28 10:10:21 浏览: 35
log_a是easylogger库中的一个函数,用于记录一个日志信息并将其输出到文件或控制台。它的函数原型如下:
```c++
template <typename... Args>
void log_a(const char* file, const int line, const LogLevel level, const char* fmt, Args&&... args);
```
参数说明:
- file:表示日志信息所在的文件名。
- line:表示日志信息所在的行号。
- level:表示日志信息的级别,可以是TRACE、DEBUG、INFO、WARN或ERROR。
- fmt:表示日志信息的格式,支持类似printf的格式化字符串。
- args:表示日志信息的参数列表。
该函数的作用是将日志信息按照指定格式输出到文件或控制台。其中,file和line参数用于记录日志信息的来源,level参数用于表示日志信息的级别,fmt和args参数用于指定日志信息的内容。通过调用log_a函数,可以很方便地记录程序运行过程中的各种信息,便于调试和排错。
相关问题
解释这段代码action_out = (means, log_stds) log_prob_a = normal_log_density(actions, means_, log_stds_) restore_mask = 1. - (actions_avail == 0).to(self.device).float() log_prob_a = (restore_mask * log_prob_a).sum(dim=-1) old_log_prob_a = (restore_mask * old_log_prob_a).sum(dim=-1)
这段代码是一个用于计算策略概率及其对数概率的过程。具体解释如下:
- 首先,将均值和对数标准差作为输出参数,并将其赋值给变量means和log_stds。
- 接下来,使用给定的动作值、均值和对数标准差计算策略的对数概率密度。
- 然后,根据给定的动作可用性标记,创建一个"restore_mask"张量。这个张量包含一个1或0的值,用于指示每个动作是否可用。如果可用,则值为1,否则为0。
- 然后,将"restore_mask"张量乘以对数概率密度,以过滤不可用的动作,并且将结果沿着最后一个维度求和,以得到策略的对数概率。
- 最后,重复上述过程,但使用旧的对数概率密度,以便在计算策略梯度时使用旧的概率值来比较。这个过程产生的结果赋值给变量old_log_prob_a。
SELECT K.LOG_TIME ,COUNT(K.USER_ID) AS 当天的新增用户数 ,COUNT(B.USER_ID) AS 1 日留存率 ,COUNT(C.USER_ID) AS 7 日留存率 ,COUNT(D.USER_ID) AS 30 日留存率 FROM ( SELECT A.USER_ID ,A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID,A.LOG_TIME ) K LEFT JOIN (SELECT A.USER_ID ,A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID,A.LOG_TIME ) B ON B.USER_ID = K.USER_ID AND B.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 1 LEFT JOIN (SELECT A.USER_ID ,A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID,A.LOG_TIME) C ON C.USER_ID = K.USER_ID AND C.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 6 LEFT JOIN (SELECT A.USER_ID ,A.LOG_TIME FROM TAB1 A GROUP BY A.USER_ID,A.LOG_TIME ) D ON D.USER_ID = K.USER_ID AND D.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 29 WHERE K.LOG_TIME = DATE'2019-05-01' GROUP BY K.LOG_TIME ORDER BY K.LOG_TIME ; 这句sql是什么意思
这个 SQL 查询语句用于计算某一天的新增用户数和该天新增用户在接下来的 1、7、30 天内的留存率。具体的 SQL 语句如下:
```
SELECT
K.LOG_TIME,
COUNT(K.USER_ID) AS 当天的新增用户数,
COUNT(B.USER_ID) AS 1 日留存率,
COUNT(C.USER_ID) AS 7 日留存率,
COUNT(D.USER_ID) AS 30 日留存率
FROM
(SELECT
A.USER_ID,
A.LOG_TIME
FROM
TAB1 A
GROUP BY
A.USER_ID, A.LOG_TIME) K
LEFT JOIN
(SELECT
A.USER_ID,
A.LOG_TIME
FROM
TAB1 A
GROUP BY
A.USER_ID, A.LOG_TIME) B
ON B.USER_ID = K.USER_ID
AND B.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 1
LEFT JOIN
(SELECT
A.USER_ID,
A.LOG_TIME
FROM
TAB1 A
GROUP BY
A.USER_ID, A.LOG_TIME) C
ON C.USER_ID = K.USER_ID
AND C.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 6
LEFT JOIN
(SELECT
A.USER_ID,
A.LOG_TIME
FROM
TAB1 A
GROUP BY
A.USER_ID, A.LOG_TIME) D
ON D.USER_ID = K.USER_ID
AND D.LOG_TIME = K.LOG_TIME + 29
WHERE
K.LOG_TIME = DATE'2019-05-01'
GROUP BY
K.LOG_TIME
ORDER BY
K.LOG_TIME;
```
这个查询语句使用了多个 SQL 关键字和函数,下面对每个部分进行解释:
- `SELECT`:用于指定需要查询的列,可以使用别名来改变列名。
- `COUNT`:用于计算每个留存时间段内的用户数。
- `FROM`:用于指定查询的表以及表之间的连接方式。
- `LEFT JOIN`:用于指定表之间的连接方式,左连接会返回左表中的所有记录和右表中匹配的记录。
- `GROUP BY`:用于指定分组的列,需要与聚合函数一起使用。
- `ORDER BY`:用于指定查询结果的排序方式。
这个查询语句中使用了多个表之间的连接,并且使用了 LEFT JOIN 进行左连接,这个语法在 SQL 中也是支持的。同时,需要注意在 Hive 中分组查询和聚合函数的使用方式与传统的 SQL 有些不同,需要仔细阅读 Hive 的文档和教程。