PS E:\研0\object-detection> python train_baseline.py --data_path /data/DelftBikes/ --train_json train_annotations.json Traceback (most recent call last): File "train_baseline.py", line 30, in <module> import torch File "E:\python3.8.5\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 675, in <module> from ._tensor import Tensor File "E:\python3.8.5\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 12, in <module> import torch.utils.hooks as hooks ModuleNotFoundError: No module named 'torch.utils'安装了pytorch怎么还是这样

时间: 2023-09-11 16:08:49 浏览: 138
这个错误表明您的代码中导入了 `torch.utils` 模块，但是您的环境中缺少了这个模块。这可能是因为您的 PyTorch 安装不完整或者没有正确安装。 请确保您已经正确安装了 PyTorch，并且版本与您的代码兼容。您可以通过运行以下命令来检查 PyTorch 是否已正确安装： ``` import torch print(torch.__version__) ``` 如果您尚未安装 PyTorch，可以使用以下命令安装最新版本： ``` pip install torch torchvision ``` 如果您已经安装了 PyTorch，但仍然遇到问题，请尝试重新安装或更新 PyTorch 版本，或者检查您的环境变量和路径设置是否正确。
相关问题

发生异常: PermissionError [Errno 13] Permission denied: '/home/chao/suctionnet-baseline/models/log_train.txt' File "/home/chao/suctionnet-baseline/neural_network/train.py", line 67, in <module> LOG_FOUT = open(os.path.join(LOG_DIR, 'log_train.txt'), 'a') PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/home/chao/suctionnet-baseline/models/log_train.txt'

这个异常是因为程序试图在指定的路径下创建一个名为 log_train.txt 的文件，但是没有足够的权限进行操作。可能有以下几种原因导致这个错误： 1. 您没有足够的权限在该路径下创建文件。您可以使用 chmod 命令更改文件夹或文件的权限。 2. 另一个进程已经占用了该文件，导致您无法对其进行操作。您可以通过关闭其他进程或者重启计算机来解决该问题。 3. 您指定的路径不存在。您需要检查路径是否正确。 您需要根据具体情况进一步排查错误。

rank_zero_warn( Traceback (most recent call last): File "/root/VLTVG/workspace/github/baseline-v0/pl_train.py", line 1033, in <module> main() File "/root/VLTVG/workspace/github/baseline-v0/pl_train.py", line 167, in main dump_to_lite = Lite(strategy=DDPStrategy(find_unused_parameters=True), devices=args.num_gpus, accelerator="gpu", precision=args.prefix_precision) File "/root/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/lightning/fabric/fabric.py", line 91, in __init__ self._connector = _Connector( File "/root/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/lightning/fabric/connector.py", line 147, in __init__ self._accelerator_flag = self._choose_gpu_accelerator_backend() File "/root/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/lightning/fabric/connector.py", line 329, in _choose_gpu_accelerator_backend raise RuntimeError("No supported gpu backend found!") RuntimeError: No supported gpu backend found!

这是一个 Python 代码中的错误，具体来说是在 PyTorch Lightning 框架中的训练脚本中出现了问题。根据错误提示信息，看起来是没有找到支持 GPU 的后端，导致程序无法在 GPU 上运行。建议检查你的 GPU 驱动是否正确安装，以及 PyTorch 和 PyTorch Lightning 是否与你的 GPU 驱动版本兼容。
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解释一下下面这个代码export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 cd src # train python main.py \ ddd \ --exp_id centerfusion \ --shuffle_train \ --train_split mini_train \ --val_split mini_val \ --val_intervals 1 \ --run_dataset_eval \ --nuscenes_att \ --velocity \ --batch_size 24 \ --lr 2.5e-4 \ --num_epochs 60 \ --lr_step 50 \ --save_point 20,40,50 \ --gpus 0 \ --not_rand_crop \ --flip 0.5 \ --shift 0.1 \ --pointcloud \ --radar_sweeps 3 \ --pc_z_offset 0.0 \ --pillar_dims 1.0,0.2,0.2 \ --max_pc_dist 60.0 \ --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth \ # --freeze_backbone \ # --resume \ cd ..

- python main.py：运行main.py文件，即训练脚本。 - ddd：指定使用的模型是DDDNet。 - --exp_id centerfusion：设置训练实验的名称为centerfusion。 - --shuffle_train：在每个epoch开始前，打乱训练集的样本顺序。...
py

run_cmrc2018_drcd_baseline.py

run_cmrc2018_drcd_baseline.py
rar

CASIA_B_Multi-View_Gait_Baseline.rar_CASIA B_CASIA_B_casia_步态识别_

网上载入步态识别源码，基于步态能量图,效果挺好。
zip

一个微小的，友好的，强大的火炬实现人员重新识别基线的工具。 教程:backhand_index_pointing_right:https：//github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch/tree/master/tutorial-Python开发

Person_reID_baseline_pytorch用于Person-reID的小巧，友好且强大的基准代码（基于pytorch）。 强的。 它与一些顶级会议的工作中的新基线结果一致，例如，共同判别Person_reID_baseline_pytorch一个用于Person-reID...

python demo.py --cfg ./configs/pedes_baseline/pa100k.yaml --test_img ./test_imgs什么意思

这是一个使用 Python 编写的命令行程序，通过运行 demo.py 文件来执行程序。该程序需要指定一些参数，包括配置文件路径和测试图片路径等。 具体来说，--cfg 表示配置文件路径，后面的 ./configs/pedes_baseline/...

error: Command "x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -g -fwrapv -O2 -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fPIC -I/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include -I/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/distutils/include -I/usr/include/python3.9 -c skimage/_shared/transform.c -o build/temp.linux-x86_64-3.9/skimage/_shared/transform.o -MMD -MF build/temp.linux-x86_64-3.9/skimage/_shared/transform.o.d -msse -msse2 -msse3" failed with exit status 1 ########### EXT COMPILER OPTIMIZATION ########### Platform : Architecture: x64 Compiler : gcc CPU baseline : Requested : 'min' Enabled : SSE SSE2 SSE3 Flags : -msse -msse2 -msse3 Extra checks: none CPU dispatch : Requested : 'max -xop -fma4' Enabled : SSSE3 SSE41 POPCNT SSE42 AVX F16C FMA3 AVX2 AVX512F AVX512CD AVX512_KNL AVX512_KNM AVX512_SKX AVX512_CLX AVX512_CNL AVX512_ICL Generated : none CCompilerOpt.cache_flush[809] : write cache to path -> /tmp/pip-install-vds_g0pc/scikit-image_ce84e6b3faf149029da8bbdd92daa66d/build/temp.linux-x86_64-3.9/ccompiler_opt_cache_ext.py [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: legacy-install-failure × Encountered error while trying to install package. ╰─> scikit-image note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for output from the failure.、

您可以在 scikit-image 的官方文档中查看其支持的 Python 版本。 3. 尝试使用 pip install 命令的 --no-cache-dir 选项重新安装 scikit-image： pip install --no-cache-dir scikit-image 如果...

<gazebo reference="camera_link3"> <sensor type="depth" name="camera3"> <cameraName>camera3</cameraName> <alwaysOn>true</alwaysOn> <updateRate>10</updateRate> <imageTopicName>rgb/image_raw</imageTopicName> <depthImageTopicName>depth/image_raw</depthImageTopicName> depth/points <cameraInfoTopicName>rgb/camera_info</cameraInfoTopicName> <depthImageCameraInfoTopicName>depth/camera_info</depthImageCameraInfoTopicName> <frameName>camera_link_optical</frameName> <baseline>0.1</baseline> <distortion_k1>0.0</distortion_k1> <distortion_k2>0.0</distortion_k2> <distortion_k3>0.0</distortion_k3> <distortion_t1>0.0</distortion_t1> <distortion_t2>0.0</distortion_t2> 0.4 </sensor> </gazebo>

其中，<sensor> 标签指定了深度相机的类型为 depth，并且设置了一些参数，例如更新速率、是否始终开启、是否可视化等等。<plugin> 标签则指定了使用的插件为 libgazebo_ros_openni_kinect.so，并且设置了该...

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

其中使用了 argparse 库来设置超参数，使用了 tf.data.Dataset 来进行数据处理和加载，使用了 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 来保存模型的训练结果。同时还使用了 matplotlib.pyplot 库来绘制训练和验证的 MSE...

解释import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

具体来说，它的输入数据是 train_image 和 train_label，输出结果是对 test_image 进行分类的预测结果。在训练过程中，它使用了 Adam 优化器和均方误差损失函数，并且使用了 ModelCheckpoint 回调函数来保存最佳的...

python main.py --model EDSR --scale 2 --patch_size 96 --save edsr_baseline_x2 --reset

python main.py --model EDSR --scale 2 --patch_size 96 --save edsr_baseline_x2 --reset 这个命令将使用EDSR模型，将图像的尺度放大2倍，使用96x96的图像块进行训练，并将结果保存在名为"edsr_baseline_x2"的...

逐条注释 getenforce setenforce 0 cp /usr/lib/systemd/system/sshd.service /usr/lib/systemd/system/sshd.old.service sed -i -e 's/^Type=.*/Type=simple/g' -e '/ExecStart=/{s/\/usr\/sbin\/sshd/\/usr\/local\/sbin\/sshd/g}' /usr/lib/systemd/system/sshd.service sed -i "s/GSSAPIAuthentication/#GSSAPIAuthentication/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/GSSAPICleanupCredentials/#GSSAPICleanupCredentials/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/#PermitRootLogin yes/PermitRootLogin yes/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/#UsePAM yes/UsePAM yes/" /etc/ssh/sshd_config chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_rsa_key chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_ecdsa_key chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_ed25519_key mv /usr/local/sbin/sshd /usr/local/sbin/sshd.old202211 mv /lib64/libcrypto.so.1.1 /lib64/libcrypto.so.1.1.old202211 mv /srv/libcrypto.so.1.1 /lib64/ mv /srv/sshd /usr/local/sbin/ chmod 755 /usr/local/sbin/sshd chmod 755 /lib64/libcrypto.so.1.1 systemctl daemon-reload systemctl restart sshd.service source /etc/profile sshd -V useradd secure echo 'Ofm#6%3%fm0IWH'|passwd --stdin secure echo "secure ALL=(ALL) ALL" >> /etc/sudoers sed -i "s/PermitRootLogin yes/PermitRootLogin no/" /etc/ssh/sshd_config service sshd restart systemctl daemon-reload systemctl restart sshd.service sed -i "s/secure ALL=(ALL) ALL/secure ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL/" /etc/sudoers chage -M 99999 secure sleep 2 useradd aqassoc echo 'dAxgDt^7LT' | passwd --stdin aqassoc mkdir /batshell chown -R aqassoc:aqassoc /batshell echo 'aqassoc ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL,!/bin/su,!/sbin/init,!/sbin/shutdown,!/sbin/halt,!/sbin/reboot,!/usr/sbin/visudo,!/usr/bin/passwd' >> /etc/sudoers sh /srv/script.sh sleep 2 tar -xvf /srv/ssl-1.1.1o* -C /srv/ mv /usr/bin/openssl /usr/bin/openssl.old mv /usr/include/openssl /usr/include/openssl.old cp /etc/ld.so.conf /etc/ld.so.conf.old ln -s /srv/ssl-1.1.1o/bin/openssl /usr/bin/openssl ln -s /srv/ssl-1.1.1o/include/openssl /usr/include/openssl srvlib=cat /etc/ld.so.conf | grep '/srv/ssl-1.1.1o/lib/' | wc -l if [ $srvlib -eq 0 ];then sed -i 's/\/srv/#\/srv/'g /etc/ld.so.conf echo '/srv/ssl-1.1.1o/lib/' >> /etc/ld.so.conf else echo 'ssl-1.1.1n is ok!' fi ldconfig -v |grep ssl openssl version rm -rf /srv/root_password.sh rm -rf /srv/ssl-1.1.1o_7.tar.gz curl --connect-timeout 10 -# http://133.64.86.246/iso/shell/initialization.sh -o /tmp/initialization.sh # 只有两个参数 dcn/dmz netbond/netskip baseline/baseskip sh /tmp/initialization.sh dcn netbond/netskip baseline/baseskip

sed -i -e 's/^Type=.*/Type=simple/g' -e '/ExecStart=/{s/\/usr\/sbin\/sshd/\/usr\/local\/sbin\/sshd/g}' /usr/lib/systemd/system/sshd.service 修改sshd.service文件中的Type和ExecStart路径。 sed -...

用python2将下面的shell实现 getenforce#查看SELinux 安全机制 setenforce 0#将 SELinux 的执行模式从强制模式（Enforcing）切换为宽松模式（Permissive） cp /usr/lib/systemd/system/sshd.service /usr/lib/systemd/system/sshd.old.service sed -i -e 's/^Type=.*/Type=simple/g' -e '/ExecStart=/{s/\/usr\/sbin\/sshd/\/usr\/local\/sbin\/sshd/g}' /usr/lib/systemd/system/sshd.service#将文件中以"Type="开头的行替换为"Type=simple"；包含"ExecStart="的行中，将"/usr/sbin/sshd"替换为"/usr/local/sbin/sshd" sed -i "s/GSSAPIAuthentication/#GSSAPIAuthentication/" /etc/ssh/sshd_config#将/etc/ssh/sshd_config文件中的"GSSAPIAuthentication"替换为"#GSSAPIAuthentication" sed -i "s/GSSAPICleanupCredentials/#GSSAPICleanupCredentials/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/#PermitRootLogin yes/PermitRootLogin yes/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/#UsePAM yes/UsePAM yes/" /etc/ssh/sshd_config chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_rsa_key chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_ecdsa_key chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_ed25519_key mv /usr/local/sbin/sshd /usr/local/sbin/sshd.old202211 mv /lib64/libcrypto.so.1.1 /lib64/libcrypto.so.1.1.old202211 mv /srv/libcrypto.so.1.1 /lib64/ mv /srv/sshd /usr/local/sbin/ chmod 755 /usr/local/sbin/sshd chmod 755 /lib64/libcrypto.so.1.1 systemctl daemon-reload systemctl restart sshd.service source /etc/profile sshd -V useradd secure echo 'Ofm#6%3%fm0IWH'|passwd --stdin secure echo "secure ALL=(ALL) ALL" >> /etc/sudoers sed -i "s/PermitRootLogin yes/PermitRootLogin no/" /etc/ssh/sshd_config service sshd restart systemctl daemon-reload systemctl restart sshd.service sed -i "s/secure ALL=(ALL) ALL/secure ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL/" /etc/sudoers chage -M 99999 secure sleep 2 useradd aqassoc echo 'dAxgDt^7LT' | passwd --stdin aqassoc mkdir /batshell chown -R aqassoc:aqassoc /batshell echo 'aqassoc ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL,!/bin/su,!/sbin/init,!/sbin/shutdown,!/sbin/halt,!/sbin/reboot,!/usr/sbin/visudo,!/usr/bin/passwd' >> /etc/sudoers sh /srv/script.sh sleep 2 tar -xvf /srv/ssl-1.1.1o* -C /srv/ mv /usr/bin/openssl /usr/bin/openssl.old mv /usr/include/openssl /usr/include/openssl.old cp /etc/ld.so.conf /etc/ld.so.conf.old ln -s /srv/ssl-1.1.1o/bin/openssl /usr/bin/openssl ln -s /srv/ssl-1.1.1o/include/openssl /usr/include/openssl srvlib=cat /etc/ld.so.conf | grep '/srv/ssl-1.1.1o/lib/' | wc -l if [ $srvlib -eq 0 ];then sed -i 's/\/srv/#\/srv/'g /etc/ld.so.conf echo '/srv/ssl-1.1.1o/lib/' >> /etc/ld.so.conf else echo 'ssl-1.1.1n is ok!' fi ldconfig -v |grep ssl openssl version rm -rf /srv/root_password.sh rm -rf /srv/ssl-1.1.1o_7.tar.gz curl --connect-timeout 10 -# http://133.64.86.246/iso/shell/initialization.sh -o /tmp/initialization.sh # 只有两个参数 dcn/dmz netbond/netskip baseline/baseskip sh /tmp/initialization.sh dcn netbond/netskip baseline/baseskip

if int(srvlib) == 0: subprocess.call(['sed', '-i', "s/\/srv/#\/srv/g", "/etc/ld.so.conf"]) subprocess.call(['echo', "'/srv/ssl-1.1.1o/lib/' >> /etc/ld.so.conf"]) else: print('ssl-1.1.1n is ok!') ...

介绍一下这段代码的Depthwise卷积层def get_data4EEGNet(kernels, chans, samples): K.set_image_data_format('channels_last') data_path = '/Users/Administrator/Desktop/project 5-5-1/' raw_fname = data_path + 'concatenated.fif' event_fname = data_path + 'concatenated.fif' tmin, tmax = -0.5, 0.5 #event_id = dict(aud_l=769, aud_r=770, foot=771, tongue=772) raw = io.Raw(raw_fname, preload=True, verbose=False) raw.filter(2, None, method='iir') events, event_id = mne.events_from_annotations(raw, event_id={'769': 1, '770': 2,'770': 3, '771': 4}) #raw.info['bads'] = ['MEG 2443'] picks = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True, stim=False, eog=False) epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=False, picks=picks, baseline=None, preload=True, verbose=False) labels = epochs.events[:, -1] print(len(labels)) print(len(epochs)) #epochs.plot(block=True) X = epochs.get_data() * 250 y = labels X_train = X[0:144,] Y_train = y[0:144] X_validate = X[144:216, ] Y_validate = y[144:216] X_test = X[216:, ] Y_test = y[216:] Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train - 1) Y_validate = np_utils.to_categorical(Y_validate - 1) Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test - 1) X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], chans, samples, kernels) X_validate = X_validate.reshape(X_validate.shape[0], chans, samples, kernels) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], chans, samples, kernels) return X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test kernels, chans, samples = 1, 3, 251 X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test = get_data4EEGNet(kernels, chans, samples) model = EEGNet(nb_classes=3, Chans=chans, Samples=samples, dropoutRate=0.5, kernLength=32, F1=8, D=2, F2=16, dropoutType='Dropout') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='/Users/XXX/baseline.h5', verbose=1, save_best_only=True) class_weights = {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1} fittedModel = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=2, epochs=100, verbose=2, validation_data=(X_validate, Y_validate), callbacks=[checkpointer], class_weight=class_weights) probs = model.predict(X_test) preds = probs.argmax(axis=-1) acc = np.mean(preds == Y_test.argmax(axis=-1)) print("Classification accuracy: %f " % (acc))

这段代码是用于对EEG数据进行分类的。首先，它读取了一个数据集，将数据集分成训练集、验证集和测试集。然后，它使用EEGNet模型对数据进行训练和验证，并输出分类准确率。其中，EEGNet模型是一种针对EEG数据设计的...

ffmpeg_g -re -i /home/tsdl/Downloads/FPV_2021-0-1_12-37-23.h264 -vcodec libx264 -profile:v baseline -r 25 -g 50 -f rtc "http://192.168.114.34:1985/rtc/v1/whip/?app=live&stream=livestream"转化成C语言代码

if ((ret = avcodec_parameters_to_context(in_codec_ctx, in_stream->codecpar)) < 0) { fprintf(stderr, "Failed to copy codec parameters to codec context\n"); goto end; } // 打开输出URL const char ...
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解决inline-block元素嵌套问题：深入解析vertical-align属性

首先，vertical-align属性的主要作用是控制行内元素（如<span>、<img>等）以及某些块级元素（如<table>单元格）在它们包含块内的垂直对齐方式。它定义了元素相对于其基线的垂直位置，基线通常是文字的底部。...

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分类器-基线（Classifier-Baseline）是一种简单而有效的策略，它首先在大量的基类数据上预训练一个分类器，以学习通用的视觉特征表示。当面临小样本任务时，不再更新模型参数，而是计算新类别的平均特征向量作为质心...
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css vertical-align属性详细图解分析

它主要应用于内联元素，如`&lt;span&gt;`, `&lt;img&gt;`, `&lt;a&gt;`等，旨在调整这些元素在行内的垂直位置。然而，由于浏览器的实现差异，`vertical-align`在不同浏览器中的表现可能不尽相同，这给开发者带来了不小的挑战。 `...
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案例剖析：基于Sentinel-1A卫星影像PSSBAS地面沉降监测-白泽朝.pptx

3. SBAS技术：SBAS（Small Baseline Subset）是基于SAR技术的干涉测量技术，通过对SAR影像进行干涉处理，获取地面沉降监测信息。SBAS技术可以获取高精度的位移速率和DEM残差信息。 4. 参数设置：在进行PSInSAR和...
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CORS 漏洞挖掘经验分享 CORS（Cross-Origin Resource Sharing，跨域资源共享）是一种机制，它允许不同源（domain、protocol、port）的服务器之间进行资源共享。CORS mechanism 是为了解决浏览器的同源策略问题，即...
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VPX标准（ANSI_VITA_46.0）.pdf

英文版的ANSI/VITA 46.0, VPX Baseline Standard
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Java毕业设计项目：校园二手交易网站开发指南

资源摘要信息:"Java是一种高性能、跨平台的面向对象编程语言，由Sun Microsystems（现为Oracle Corporation）的James Gosling等人在1995年推出。其设计理念是为了实现简单性、健壮性、可移植性、多线程以及动态性。Java的核心优势包括其跨平台特性，即“一次编写，到处运行”（Write Once, Run Anywhere），这得益于Java虚拟机（JVM）的存在，它提供了一个中介，使得Java程序能够在任何安装了相应JVM的设备上运行，无论操作系统如何。 Java是一种面向对象的编程语言，这意味着它支持面向对象编程（OOP）的三大特性：封装、继承和多态。封装使得代码模块化，提高了安全性；继承允许代码复用，简化了代码的复杂性；多态则增强了代码的灵活性和扩展性。 Java还具有内置的多线程支持能力，允许程序同时处理多个任务，这对于构建服务器端应用程序、网络应用程序等需要高并发处理能力的应用程序尤为重要。 自动内存管理，特别是垃圾回收机制，是Java的另一大特性。它自动回收不再使用的对象所占用的内存资源，这样程序员就无需手动管理内存，从而减轻了编程的负担，并减少了因内存泄漏而导致的错误和性能问题。 Java广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发（尤其是Android平台）、大型系统开发等领域，并且有大量的开源库和框架支持，例如Spring、Hibernate、Struts等，这些都极大地提高了Java开发的效率和质量。 标签中提到的Java、毕业设计、课程设计和开发，意味着文件“毕业设计---社区（校园）二手交易网站.zip”中的内容可能涉及到Java语言的编程实践，可能是针对学生的课程设计或毕业设计项目，而开发则指出了这些内容的具体活动。 在文件名称列表中，“SJT-code”可能是指该压缩包中包含的是一个特定的项目代码，即社区（校园）二手交易网站的源代码。这类网站通常需要实现用户注册、登录、商品发布、浏览、交易、评价等功能，并且需要后端服务器支持，如数据库连接和事务处理等。考虑到Java的特性，网站的开发可能使用了Java Web技术栈，如Servlet、JSP、Spring Boot等，以及数据库技术，如MySQL或MongoDB等。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【MVC标准化：肌电信号处理的终极指南】：提升数据质量的10大关键步骤与工具

![MVC标准化](https://img-blog.csdn.net/20160221141956498) # 摘要 MVC标准化是肌电信号处理中确保数据质量的重要步骤，它对于提高测量结果的准确性和可重复性至关重要。本文首先介绍肌电信号的生理学原理和MVC标准化理论，阐述了数据质量的重要性及影响因素。随后，文章深入探讨了肌电信号预处理的各个环节，包括噪声识别与消除、信号放大与滤波技术、以及基线漂移的校正方法。在提升数据质量的关键步骤部分，本文详细描述了信号特征提取、MVC标准化的实施与评估，并讨论了数据质量评估与优化工具。最后，本文通过实验设计和案例分析，展示了MVC标准化在实践应用中的具
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能否提供一个在R语言中执行Framingham数据集判别分析的详细和完整的代码示例？

当然可以。在R语言中，Framingham数据集是一个用于心血管疾病研究的经典数据集。以下是使用`ggfortify`包结合` factoextra`包进行判别分析的一个基本步骤： 首先，你需要安装所需的库，如果尚未安装，可以使用以下命令： ```r install.packages(c("ggfortify", "factoextra")) ``` 然后加载所需的数据集并做预处理。Framingham数据集通常存储在`MASS`包中，你可以通过下面的代码加载： ```r library(MASS) data(Framingham) ``` 接下来，我们假设你已经对数据进行了适当的清洗和转换
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Blaseball Plus插件开发与构建教程

资源摘要信息:"Blaseball Plus" Blaseball Plus是一个与游戏Blaseball相关的扩展项目，该项目提供了一系列扩展和改进功能，以增强Blaseball游戏体验。在这个项目中，JavaScript被用作主要开发语言，通过在package.json文件中定义的脚本来完成构建任务。项目说明中提到了开发环境的要求，即在20.09版本上进行开发，并且提供了一个flake.nix文件来复制确切的构建环境。虽然Nix薄片是一项处于工作状态（WIP）的功能且尚未完全记录，但可能需要用户自行安装系统依赖项，其中列出了Node.js和纱（Yarn）的特定版本。 ### 知识点详细说明： #### 1. Blaseball游戏： Blaseball是一个虚构的棒球游戏，它在互联网社区中流行，其特点是独特的规则、随机事件和社区参与的元素。 #### 2. 扩展开发： Blaseball Plus是一个扩展，它可能是为在浏览器中运行的Blaseball游戏提供额外功能和改进的软件。扩展开发通常涉及编写额外的代码来增强现有软件的功能。 #### 3. JavaScript编程语言： JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，被广泛用于网页和Web应用的客户端脚本编写，是开发Web扩展的关键技术之一。 #### 4. package.json文件： 这是Node.js项目的核心配置文件，用于声明项目的各种配置选项，包括项目名称、版本、依赖关系以及脚本命令等。 #### 5.构建脚本： 描述中提到的脚本，如`build:dev`、`build:prod:unsigned`和`build:prod:signed`，这些脚本用于自动化构建过程，可能包括编译、打包、签名等步骤。`yarn run`命令用于执行这些脚本。 #### 6. yarn包管理器： Yarn是一个快速、可靠和安全的依赖项管理工具，类似于npm（Node.js的包管理器）。它允许开发者和项目管理依赖项，通过简单的命令行界面可以轻松地安装和更新包。 #### 7. Node.js版本管理： 项目要求Node.js的具体版本，这里是14.9.0版本。管理特定的Node.js版本是重要的，因为在不同版本间可能会存在API变化或其他不兼容问题，这可能会影响扩展的构建和运行。 #### 8. 系统依赖项的安装： 文档提到可能需要用户手动安装系统依赖项，这在使用Nix薄片时尤其常见。Nix薄片（Nix flakes）是一个实验性的Nix特性，用于提供可复现的开发环境和构建设置。 #### 9. Web扩展的工件放置： 构建后的工件放置在`addon/web-ext-artifacts/`目录中，表明这可能是一个基于WebExtension的扩展项目。WebExtension是一种跨浏览器的扩展API，用于创建浏览器扩展。 #### 10. 扩展部署： 描述中提到了两种不同类型的构建版本：开发版（dev）和生产版（prod），其中生产版又分为未签名（unsigned）和已签名（signed）版本。这些不同的构建版本用于不同阶段的开发和发布。 通过这份文档，我们能够了解到Blaseball Plus项目的开发环境配置、构建脚本的使用、依赖管理工具的运用以及Web扩展的基本概念和部署流程。这些知识点对于理解JavaScript项目开发和扩展构建具有重要意义。