du.all_reduce

时间: 2023-09-26 09:06:17 浏览: 42
根据提供的引用内容，我了解到du.all_reduce可能是一个函数或方法的名称。在引用中，给出了一系列方法的调用，但是不清楚与du.all_reduce有何关联。引用中介绍了TensorFlow中的tf.reduce_sum操作，该操作用于在指定维度上对张量进行求和。然而，并没有直接与du.all_reduce相关的信息。引用中提到了一些与名称操作相关的方法，但同样无法确定与du.all_reduce的联系。 由于缺乏具体相关信息，我无法给出du.all_reduce的确切含义或用途。如果您能提供更多关于du.all_reduce的上下文或参考资料，我将能够更准确地回答您的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【Python之路Day4】基础篇](https://blog.csdn.net/weixin_29051245/article/details/113503326)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [对tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38506713/14863879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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hui-du.rar_图像灰度化

这是一个使用VC++和opencv进行图像灰度化处理的程序

select r.id,r.name,r.role_level,r.is_del, group_concat(rm.menu_id SEPARATOR ',') as menuIds, concat( '[', group_concat(get_json_object('userId',ur.user_id,'name',du.user_name,'mobile',mobile)) ,']') as userIds from role r left join role_menus rm on rm.role_id = r.id left join user_roles ur on ur.role_id = rm.role_id left join djd_user du on ur.user_id = du.user_id where r.id = 1678361105340755969 group by r.id;

GET_JSON_OBJECT('userId', ur.user_id, 'name', du.user_name, 'mobile', mobile) ), ']' ) AS userIds FROM role r LEFT JOIN role_menus rm ON rm.role_id = r.id LEFT JOIN user_roles ur ON ur.role_id = ...

select group_concat(ur.user_id SEPARATOR ',') as userIds from role r left join role_menus rm on rm.role_id = r.id left join user_roles ur on ur.role_id = rm.role_id left join djd_user du on ur.user_id = du.user_id where r.id = 1 group by r.id;我想将userIds和du表的username字段拼起来形成一个数组中每个元素有userId和username的，可以做到吗

SELECT CONCAT(ur.user_id, ':', du.username) AS user_info FROM role r LEFT JOIN role_menus rm ON rm.role_id = r.id LEFT JOIN user_roles ur ON ur.role_id = rm.role_id LEFT JOIN djd_user du ON ur.user_id...

class LinearMaskedCoupling(nn.Module): """ Coupling Layers """ def __init__(self, input_size, hidden_size, n_hidden, mask, cond_label_size=None): super().__init__() # stored in state_dict, but not trained & not returned by nn.parameters(); similar purpose as nn.Parameter objects # this is because tensors won't be saved in state_dict and won't be pushed to the device self.register_buffer('mask', mask) # 0,1,0,1 # scale function # for conditional version, just concat label as the input into the network (conditional way of SRMD) s_net = [nn.Linear(input_size + (cond_label_size if cond_label_size is not None else 0), hidden_size)] for _ in range(n_hidden): s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size)] s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, input_size)] self.s_net = nn.Sequential(*s_net) # translation function, the same structure self.t_net = copy.deepcopy(self.s_net) # replace Tanh with ReLU's per MAF paper for i in range(len(self.t_net)): if not isinstance(self.t_net[i], nn.Linear): self.t_net[i] = nn.ReLU() def forward(self, x, y=None): # apply mask mx = x * self.mask # run through model log_s = self.s_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) t = self.t_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) u = mx + (1 - self.mask) * (x - t) * torch.exp( -log_s) # cf RealNVP eq 8 where u corresponds to x (here we're modeling u) log_abs_det_jacobian = (- (1 - self.mask) * log_s).sum( 1) # log det du/dx; cf RealNVP 8 and 6; note, sum over input_size done at model log_prob return u, log_abs_det_jacobian 帮我解析代码

在__init__方法中，首先调用父类nn.Module的构造函数super().__init__()。然后使用register_buffer方法注册了一个名为mask的缓冲区（buffer），用于存储掩码。这样做的目的是将mask保存在模型的state_dict中，但不...

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static void draw_face_boxes(dl_matrix3du_t *image_matrix, box_array_t *boxes, int face_id){ int x, y, w, h, i; uint32_t color = FACE_COLOR_YELLOW; if(face_id < 0){ color = FACE_COLOR_RED; } else if(face_id > 0){ color = FACE_COLOR_GREEN; } fb_data_t fb; fb.width = image_matrix->w; fb.height = image_matrix->h; fb.data = image_matrix->item; fb.bytes_per_pixel = 3; fb.format = FB_BGR888; for (i = 0; i < boxes->len; i++){ // rectangle box x = (int)boxes->box[i].box_p[0]; y = (int)boxes->box[i].box_p[1]; w = (int)boxes->box[i].box_p[2] - x + 1; h = (int)boxes->box[i].box_p[3] - y + 1; fb_gfx_drawFastHLine(&fb, x, y, w, color); fb_gfx_drawFastHLine(&fb, x, y+h-1, w, color); fb_gfx_drawFastVLine(&fb, x, y, h, color); fb_gfx_drawFastVLine(&fb, x+w-1, y, h, color); #if 0 // landmark int x0, y0, j; for (j = 0; j < 10; j+=2) { x0 = (int)boxes->landmark[i].landmark_p[j]; y0 = (int)boxes->landmark[i].landmark_p[j+1]; fb_gfx_fillRect(&fb, x0, y0, 3, 3, color); } #endif } }

这段代码是用于在图像中绘制人脸框和关键点的函数。它接收一个指向图像矩阵和人脸框数组的指针，以及一个人脸 ID。 首先，它根据人脸 ID 的值确定要绘制的人脸框的颜色。如果人脸 ID 为负数，表示没有检测到人脸，...

from pymodbus.client.sync import ModbusSerialClient as ModbusClient import serial, time def du(): client = ModbusClient(method='rtu', port='com4', baudrate=38400, bytesize=8, parity='N', stopbits=1) # print(client) # 连接到 Modbus 从机 client.connect() # 读取保持寄存器数据 holding_registers = client.read_holding_registers(address=18, count=9, unit=1) print(holding_registers) print('Holding Registers:', holding_registers.registers) def main(): # 打开 COM1 串口 # com1 = serial.Serial(port='com2', baudrate=38400, bytesize=8, parity='N', stopbits=1) # 创建 Modbus-RTU 主机对象 client = ModbusClient(method='rtu', port='com2', baudrate=38400, bytesize=8, parity='N', stopbits=1) # 连接到 Modbus 从机 client.connect() # 读取保持寄存器数据 holding_registers = client.read_holding_registers(address=0, count=9, unit=1) print('Holding Registers:', holding_registers.registers) # 读取输入寄存器数据 input_registers = client.read_input_registers(address=0, count=9, unit=1) print('Input Registers:', input_registers.registers) # 读取输入线圈数据 input_coils = client.read_discrete_inputs(address=0, count=9, unit=1) print('Input Coils:', input_coils.bits) # 读取输出线圈数据 output_coils = client.read_coils(address=0, count=9, unit=1) print('Output Coils:', output_coils.bits) # 修改保持寄存器数据 holding_registers.registers[0] = 10000 holding_registers.registers[1] = 5000 # 写入保持寄存器数据 client.write_registers(address=0, values=holding_registers.registers, unit=1) # 关闭连接 client.close() # 打开 COM2 串口 com2 = serial.Serial(port='com3', baudrate=38400, bytesize=8, parity='N', stopbits=1) # 将修改后的数据写入 COM2 串口 data = bytearray() data += holding_registers.encode() data += input_registers.encode() data += input_coils.encode() data += output_coils.encode() # print(data) com2.write(data) time.sleep(2) while True: main() du()中间的转发程序有问题。从机地址本来1，都被改成18 # 将修改后的数据写入 COM2 串口 data = bytearray() data += holding_registers.encode() data += input_registers.encode() data += input_coils.encode() data += output_coils.encode() # print(data) com2.write(data) time.sleep(2)最后的转发程序帮我看看咋修改。

如果你想修改从机地址，需要在代码中找到读取保持寄存器数据的语句，修改 address 参数为 1，然后使用 client.write_registers() 方法将修改后的地址写入保持寄存器。具体实现方法可以参考以下代码： ...

ubuntu下载微信时，用了sudo apt-get install -f -y ./ukylin-wine_70.6.3.25_amd64.deb sudo apt-get install -f -y ./ukylin-wechat_3.0.0_amd64.deb。这两段代码。出现报错：N: 由于文件'/home/du/Downloads/ukylin-wechat_3.0.0_amd64.deb'无法被用户'_apt'访问，已脱离沙盒并提权为根用户来进行下载。 - pkgAcquire::Run (13: 权限不够)

这个报错的意思是由于你当前的用户没有权限访问下载的文件，所以无法安装。你需要使用管理员权限来安装这两个包。可以尝试使用以下命令来安装微信： sudo dpkg -i ukylin-wine_70.6.3.25_amd64.deb ...

select id,user_id as '用户id',app_name as '投保人', app_no as '证件号', app_phone as '手机号',order_code as '业务订单号', policy_no as '保单号', start_date as '保险生效日期',end_date as '保险结束日期',policy_state as '保险状态',agrt_name as '项目名称',biz_code as '投保渠道编号',create_time as '投保时间',case insurance_type when '0' then '亚太' when '1' then '泰康' end as '投保公司' from du_stomach_equity_user_info a where a.app_name not exists (select equity_user_name from du_stomach_user_rights_info);

这是一个 SQL 查询语句，用于查询 du_stomach_equity_user_info 表中的用户信息，包括用户id、投保人、证件号、手机号、业务订单号、保单号、保险生效日期、保险结束日期、保险状态、项目名称、投保渠道编号、投保...

2、查询1994年聘用的每位员工的姓氏和聘用日期 select first_name,year(hire_date) from employees s where (select year(a.hire_date)as 'du' from employees a);

这个 SQL 查询语句是有错误的，它的子查询没有限制条件，也没有与外层查询进行关联，无法正确地获取每位员工的姓氏和聘用日期。以下是一个可以正常运行的 SQL 查询语句，可以查询1994年聘用的每位员工的姓氏和聘用...

X2_ = H{t} * X1 ; du = X2_(1,:)./X2_(3,:) - X2(1,:)./X2(3,:) ; dv = X2_(2,:)./X2_(3,:) - X2(2,:)./X2(3,:) ; ok{t} = (du.*du + dv.*dv) < 6*6 ; score(t) = sum(ok{t}) ;

这是一个计算机视觉中的问题...然后通过计算X2_与原始二维坐标X2之间的差异，得到图像中的像素偏移量du和dv。接着，通过判断像素偏移量是否小于6个像素，来确定是否匹配成功。最后，将匹配成功的点数作为得分score(t)。

解答11. ∫_0^1dy∫_0^(y^2)ycos(1-x)^2dx= ycos(1-x)2dx

接下来，我们可以对第一个积分变量进行部分积分，令u = y^2，dv = cos(1-x)^2 dy，则du = 2y dy，v = ∫cos(1-x)^2 dy = ycos(1-x)^2/2，代入上式得到： ∫_0^1dx [uvcos(1-x)^2]_0^x - ∫_0^1 ycos(1-x)^2/2 * 2y ...

index.php <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>NetConf参数配置</title> </head> <body> <?php // 检查是否有 POST 请求提交 if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] === 'POST') { // 判断复选框是否被勾选 $run_script = isset($_POST['run_script']); // 获取表单数据 $content = $_POST['content']; // 检查文件是否存在 $file = '/etc/netplan/netconf.yaml'; if (file_exists($file)) { // 保存到文件中 if (file_put_contents($file, $content) !== false) { // echo "NetConf参数配置已保存
"; } else { // 保存失败，输出错误信息 echo "文件写入失败
"; } } else { // 文件不存在，输出错误信息 echo "$file 不存在
"; } } // 读取 netconf.yaml 文件的内容 $file = '/etc/netplan/netconf.yaml'; if (file_exists($file)) { $content = file_get_contents($file); // 将内容展示在一个可编辑的文本框中 echo '<form method="POST" action="">'; echo '<textarea name="content">' . htmlspecialchars($content) . '</textarea>'; echo '

'; echo '<input type="submit" value="保存">'; echo '</form>'; } else { echo "$file 不存在"; } ?> </body> </html> Initialpermissions.sh #!/bin/bash exec &> /var/log/Initialpermissions.log echo "Starting Initialpermissions.sh script..." # 更改根目录权限 chown -R www-data:www-data / # 复制所需的库文件 cp /usr/local/lib/libssl.so /usr/local/BONC/repository_run/3.1.1.BBU7100.230331_beta/gNB_DU/lib/ cp /usr/local/lib/libcrypto.so /usr/local/BONC/repository_run/3.1.1.BBU7100.230331_beta/gNB_DU/lib/ # 运行 install.sh 并把结果同时输出到指定文件和终端中 #bash /usr/local/BONC/repository_run/3.1.1.BBU7100.230331_beta/install.sh | tee /var/log/install_log.txt bash /usr/local/BONC/repository_run/3.1.1.BBU7100.230331_beta/install.sh 2>&1 | tee /var/log/install_log.txt /dev/tty #bash /usr/local/BONC/repository_run/3.1.1.BBU7100.230331_beta/install.sh &> /var/log/install_log.txt; cat /var/log/install_log.txt #bash /usr/local/BONC/repository_run/3.1.1.BBU7100.230331_beta/install.sh &> /var/www/html/install_log.txt echo "Initialpermissions.sh script completed." 如何加一个复选框判断是否调用Initialpermissions.sh的内容 如果运行Initialpermissions.sh的话就将运行结果展示在前端

<input type="checkbox" name="run_script" value="1">运行 Initialpermissions.sh ...例如： ...// 检查是否有 POST 请求提交 if ($_SERVER['REQUEST_METHOD'] === 'POST') { ... $run_script = isset($_POST...

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首先，通过l_dU和l_dV计算出该像素点的运动场模长，然后将运动场模长加上一个很小的常数1e-10，以避免除数为零的情况。接着，将水平和竖直方向的运动场分别除以运动场模长，得到归一化后的运动场。最后，将归一化后...

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case 1: du.MoveTo(p_point1); du.LineTo(p_point2); pGraph = new P_Picture(pchoice, p_color, p_brush, p_point1, p_point2); /*m_ptrArray.Add(pGraph);*/ break; case 2: du.Rectangle(CRect(p_point1, p_point2)); pGraph = new P_Picture(pchoice, p_color, p_brush, p_point1, p_point2); /*m_ptrArray.Add(pGraph);*/ break; case 3: du.Ellipse(CRect(p_point1, p_point2)); pGraph = new P_Picture(pchoice, p_color, p_brush, p_point1, p_point2); /*m_ptrArray.Add(pGraph);*/ break; case 4: int midX = (p_point1.x + p_point2.x) / 2; int midY = (p_point1.y + p_point2.y) / 2; CPoint ptTop(midX, p_point1.y); CPoint ptRight(p_point2.x, midY); CPoint ptBottom(midX, p_point2.y); CPoint ptLeft(p_point1.x, midY); // 绘制菱形 CPoint pts[] = { ptTop, ptRight, ptBottom, ptLeft }; du.Polygon(pts, 4); pGraph = new P_Picture(pchoice, p_color, p_brush, p_point1, p_point2); /*m_ptrArray.Add(pGraph);*/ break; case 5:能否延续写出第五个事件，要求通过两点实现画出一个圆

du.Ellipse(CRect(p_point1.x - radius, p_point1.y - radius, p_point1.x + radius, p_point1.y + radius)); // 绘制圆形 pGraph = new P_Picture(pchoice, p_color, p_brush, p_point1, p_point2); /*m_...

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