Assert.state()

时间: 2024-06-15 11:03:37 浏览: 7
Assert.state()是Spring框架中的一个断言方法，用于在代码中进行条件检查。它的作用是在满足特定条件时继续执行代码，否则抛出异常。具体来说，Assert.state()方法接受两个参数：一个布尔表达式和一个可选的错误消息。如果布尔表达式为false，则会抛出IllegalStateException异常，并将错误消息作为异常信息。 使用Assert.state()方法可以在代码中进行前置条件的验证，确保代码在满足特定条件时才会继续执行。这对于确保代码的正确性和可靠性非常重要。
相关问题

Caused by: org.springframework.beans.BeanInstantiationException: Failed to instantiate [com.zaxxer.hikari.HikariDataSource]: Factory method 'dataSource' threw exc eption; nested exception is java.lang.IllegalStateException: Cannot load driver class: com.mysql.cj.jdbc.Driver at org.springframework.beans.factory.support.SimpleInstantiationStrategy.instantiate(SimpleInstantiationStrategy.java:185) at org.springframework.beans.factory.support.ConstructorResolver.instantiate(ConstructorResolver.java:653) ... 92 common frames omitted Caused by: java.lang.IllegalStateException: Cannot load driver class: com.mysql.cj.jdbc.Driver at org.springframework.util.Assert.state(Assert.java:97) at org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceProperties.determineDriverClassName(DataSourceProperties.java:171) at org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceProperties.initializeDataSourceBuilder(DataSourceProperties.java:123) at org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceConfiguration.createDataSource(DataSourceConfiguration.java:48) at org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceConfiguration$Hikari.dataSource(DataSourceConfiguration.java:90) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.springframework.beans.factory.support.SimpleInstantiationStrategy.instantiate(SimpleInstantiationStrategy.java:154) ... 93 common frames omitted

这似乎是一个Java Spring Boot应用程序的异常，根据异常信息，出现了无法加载MySQL驱动程序的错误。这可能是因为应用程序没有正确配置MySQL驱动程序或者缺少MySQL驱动程序。您可以检查应用程序配置文件，确保已正确配置MySQL驱动程序，并且MySQL驱动程序已正确添加到应用程序的依赖项中。

Test ignored. java.lang.IllegalStateException: Unable to find a @SpringBootConfiguration, you need to use @ContextConfiguration or @SpringBootTest(classes=...) with your test at org.springframework.util.Assert.state(Assert.java:76) at org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestContextBootstrapper.getOrFindConfigurationClasses(SpringBootTestContextBootstrapper.java:237) at org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestContextBootstrapper.processMergedContextConfiguration(SpringBootTestContextBootstrapper.java:152) at org.springframework.test.context.support.AbstractTestContextBootstrapper.buildMergedContextConfiguration(AbstractTestContextBootstrapper.java:393) at org.springframework.test.context.support.AbstractTestContextBootstrapper.buildDefaultMergedContextConfiguration(AbstractTestContextBootstrapper.java:309) at org.springframework.test.context.support.AbstractTestContextBootstrapper.buildMergedContextConfiguration(AbstractTestContextBootstrapper.java:262) at org.springframework.test.context.support.AbstractTestContextBootstrapper.buildTestContext(AbstractTestContextBootstrapper.java:107) at org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestContextBootstrapper.buildTestContext(SpringBootTestContextBootstrapper.java:102) at org.springframework.test.context.TestContextManager.<init>(TestContextManager.java:137) at org.springframework.test.context.TestContextManager.<init>(TestContextManager.java:122) at org.junit.jupiter.engine.execution.ExtensionValuesStore.lambda$getOrComputeIfAbsent$4(ExtensionValuesStore.java:86) at org.junit.jupiter.engine.execution.ExtensionValuesStore$MemoizingSupplier.computeValue(ExtensionValuesStore.java:223) at org.junit.jupiter.engine.execution.ExtensionValuesStore$MemoizingSupplier.get(ExtensionValuesStore.java:211) at org.junit.jupiter.engine.execution.ExtensionValuesStore$StoredValue.evaluate(ExtensionValuesStore.java:191) at org.junit.jupiter.engine.execution.ExtensionValuesStore$StoredValue.acces

这个错误是由于在你的测试类中没有指定Spring Boot配置导致的。你可以通过使用`@SpringBootTest`注解来指定Spring Boot的配置类。例如： ```java @SpringBootTest(classes = YourApplication.class) public class YourTest { // 测试方法... } ``` 其中`YourApplication.class`是你的Spring Boot应用程序的主要配置类。通过指定这个注解，你可以确保在测试过程中正确加载Spring Boot上下文。

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assert函数

介绍assert函数的具体用法 方便初学者学习
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always-assert

永远断言 可恢复的断言，受启发。 use always_assert :: never;... // Ok, something in this transaction messed up our internal state. // This really shouldn't be happening, and this signifies a bug.
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state:用于安全，轻松地进行全局和线程本地状态管理的Rust库

assert_eq! ( * GLOBAL. get (), 42 ); 该库可用于轻松实现： Lazier全球静态 单例，初始值 全局或线程本地缓存，Thunk 动态初始化的线程本地数据 类型映射，基于类型的容器 有关更多信息，请参见。 用法 在您的...

assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape)

1. state.shape == (state.shape[0],self.state_size)：这是一个布尔表达式，它检查state张量的形状是否与(state.shape[0],self.state_size)相同。其中，state.shape[0]表示state张量的第一个维度大小，即...

assert state.shape == (state.shape[0], self.state_size), "shape: {}".format(state.shape)

这行代码的作用是检查 state 的形状是否符合 (state.shape[0], self.state_size)，如果不符合则触发 AssertionError 错误并输出错误信息 "shape: {}".format(state.shape)，其中 {} 会被 state.shape 的...

assert state.shape == (state.shape[0], self.state_size[0]), "shape: {}".format(state.shape) TypeError: 'int' object is not subscriptable

assert state.shape == (state.shape[0], self.state_size[0]), "shape: {}".format(state.shape) 请确保 some_function() 返回的是一个数组或张量对象，并且确保 state 是一个数组或张量对象。您可以使用 ...

assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) AssertionError: shape: torch.Size([1, 2])

具体来说，state 的形状为 torch.Size([1, 2])，而预期的形状应该是 (state.shape[0],self.state_size)。也就是说，state 应该是一个形状为 (1, self.state_size) 的张量。 你可以检查一下调用该函数时...

assert state.shape == (state.shape[0], self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) AssertionError: shape: torch.Size([1, 2])

这个 AssertionError 表示当前的状态 state 的形状不符合预期。state 的形状应该为 (batch_size, state_size)，其中 batch_size 表示当前样本的数量，state_size 表示状态的维度。在这个错误中，state ...

log = model.load_state_dict(state_dict, strict=False) assert log.missing_keys == ['fc.weight', 'fc.bias']

在这段代码中，我们用 assert 语句检查了加载过程中是否有缺失的参数。如果有，则会抛出一个异常，提示我们加载过程中出现了问题。这里的提示信息是 log.missing_keys == ['fc.weight', 'fc.bias']，即预训练...

model.load_state_dict

(model_state_dict) This function loads the saved state dictionary of a PyTorch model into the model. The argument model_state_dict is a dictionary ...assert net.state_dict() == net2.state_dict()

def act(self, state, add_noise=True): """Returns actions for given state as per current policy.根据当前策略返回给定状态的操作""" state = torch.from_numpy(state).float().to(self.device) #将状态转换为torch张量并且送到指定设备上，然后关闭Actor网络的梯度计算，并使用该网络计算出动作action assert state.shape == (state.shape[0],self.state_size), "shape: {}".format(state.shape) self.actor_local.eval() with torch.no_grad(): action = self.actor_local(state).cpu().data.numpy() self.actor_local.train() if add_noise: if self.noise_type == "ou": action += self.noise.sample() * self.epsilon else: action += self.epsilon * np.random.normal(0, scale=1) return action # np.clip(action, -1, 1)

具体来说，它接收一个状态state作为输入，并将其转换为torch张量。然后，它使用Actor网络（actor_local）来计算该状态下的动作。在这个过程中，关闭了网络的梯度计算，以便在推断过程中不会更新网络参数。最后，如果...

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

1. 对于环境类 StockTradingEnv，可以考虑将 buy_stock 和 sell_stock 方法的具体实现写入 step 方法中，避免方法数量过多。 2. 可以将 get_reward 方法中的具体实现改为直接计算当前持仓的收益。...

assert initial_state is None and constants is None

这段代码是在Python中使用assert语句对initial_state和constants这两个变量进行断言，判断它们是否为None。如果initial_state和constants都为None，则assert语句不会产生任何影响，程序会继续向下执行。如果initial_...

weights_path = "./resNet50.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

然后，代码使用assert语句来判断该文件是否存在，如果文件不存在，则会抛出一个异常，异常信息为file: '{weights_path}' dose not exist.。 如果文件存在，则程序会继续执行后面的代码。这段代码使用了torch....

assert initial_state is None and constants is None怎么解决

例如，您可以将条件修改为“assert initial_state is not None or constants is not None”，这样就可以允许initial_state或constants中至少一个不为None的情况。 无论哪种方法，都需要确保代码的正确性和稳定性，...

start_epoch, best_fitness = 0, 0.0 if pretrained: # Optimizer if ckpt['optimizer'] is not None: optimizer.load_state_dict(ckpt['optimizer']) best_fitness = ckpt['best_fitness'] # EMA if ema and ckpt.get('ema'): ema.ema.load_state_dict(ckpt['ema'].float().state_dict()) ema.updates = ckpt['updates'] # Epochs start_epoch = ckpt['epoch'] + 1 if resume: assert start_epoch > 0, f'{weights} training to {epochs} epochs is finished, nothing to resume.' if epochs < start_epoch: LOGGER.info(f"{weights} has been trained for {ckpt['epoch']} epochs. Fine-tuning for {epochs} more epochs.") epochs += ckpt['epoch'] # finetune additional epochs del ckpt, csd

这段代码中的ckpt、pretrained、resume、start_epoch和best_fitness是什么意思？ ckpt是一个Python字典，包含了训练过程中的模型参数、优化器状态、学习率调度器状态等信息。ckpt的内容是从之前保存的模型文件中...

if args.weights != "": assert os.path.exists(args.weights), "weights file: '{}' not exist.".format(args.weights) weights_dict = torch.load(args.weights, map_location=device)["model"] # 删除有关分类类别的权重 for k in list(weights_dict.keys()): if "head" in k: del weights_dict[k] print(model.load_state_dict(weights_dict, strict=False))

这段代码的作用是加载预训练模型的权重...最后，使用 model.load_state_dict() 函数将加载的权重应用于当前的模型中，strict=False 参数表示允许加载的权重字典中存在当前模型中不存在的键。函数返回值为 None。

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