if True and False is not优先顺序

时间: 2024-01-25 09:03:33 浏览: 55
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python中not、and和or的优先级与详细用法介绍

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在 Python 中，逻辑运算符的优先级是：not > and > or。因此，在这个表达式中，not 的优先级最高，所以先执行 not False，即得到 True。然后执行 and 运算，由于 and 运算是左结合的，所以先计算 True and False，得到 False。因此，最终的结果是 False。所以，if True and False is not 的结果是 True。
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if person not in searched: if person_is_seller(person): print(person, '是销售者') return True else: search_queue += graph[person] searched.append(person) return False # 调用搜索函数 if __name...
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java基础if选择题练习题

boolean isNotEqual = a != b; // true boolean isLessThan = a ; // false boolean isGreaterThan = a > b; // true boolean isLessThanOrEqualTo = a ; // false boolean isGreaterThanOrEqualTo = a >= b; // ...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

- torch_distributed_zero_first：用于在分布式训练中同步所有进程的执行顺序。 - init_torch_seeds：用于初始化PyTorch的随机数种子。 - select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。 - time_...

class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim, fc_dims, dropout_p=0.4, use_batchnorm=False): super(MLP, self).__init__() if isinstance(fc_dims, Iterable): fc_dims = list(fc_dims) assert isinstance(fc_dims, (list, tuple)), 'fc_dims must be either a list or a tuple, but got {}'.format( type(fc_dims)) layers = [] for dim in fc_dims: layers.append(nn.Linear(input_dim, dim)) if use_batchnorm and dim != 1: layers.append(nn.BatchNorm1d(dim)) if dim != 1: layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) if dropout_p is not None and dim != 1: layers.append(nn.Dropout(p=dropout_p)) input_dim = dim self.fc_layers = nn.Sequential(*layers) def forward(self, input): return self.fc_layers(input)

这是一个多层感知机（MLP）的定义...最后，我们使用nn.Sequential将所有层组合成一个顺序模型，并将其赋值给类的属性self.fc_layers。 在前向传播函数forward中，我们将输入通过所有的全连接层，然后返回输出。

请分析这段代码class GhostBottleneck(nn.Module): """ Ghost bottleneck w/ optional SE""" def __init__(self, in_chs, mid_chs, out_chs, dw_kernel_size=3, stride=1, act_layer=nn.ReLU, se_ratio=0.): super(GhostBottleneck, self).__init__() has_se = se_ratio is not None and se_ratio > 0. self.stride = stride # Point-wise expansion self.ghost1 = GhostModule(in_chs, mid_chs, relu=True) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: self.conv_dw = nn.Conv2d(mid_chs, mid_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=mid_chs, bias=False) self.bn_dw = nn.BatchNorm2d(mid_chs) # Squeeze-and-excitation if has_se: self.se = SqueezeExcite(mid_chs, se_ratio=se_ratio) else: self.se = None # Point-wise linear projection self.ghost2 = GhostModule(mid_chs, out_chs, relu=False) # shortcut if (in_chs == out_chs and self.stride == 1): self.shortcut = nn.Sequential() else: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chs, in_chs, dw_kernel_size, stride=stride, padding=(dw_kernel_size - 1) // 2, groups=in_chs, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_chs), nn.Conv2d(in_chs, out_chs, 1, stride=1, padding=0, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_chs), ) def forward(self, x): residual = x # 1st ghost bottleneck x = self.ghost1(x) # Depth-wise convolution if self.stride > 1: x = self.conv_dw(x) x = self.bn_dw(x) # Squeeze-and-excitation if self.se is not None: x = self.se(x) # 2nd ghost bottleneck x = self.ghost2(x) x += self.shortcut(residual) return x

在前向传播方法中，首先保存输入的残差，然后按照以下顺序进行操作： - 使用ghost1进行第一个ghost bottleneck操作，将输入x转换为中间特征x。 - 如果步长大于1，则使用conv_dw和bn_dw进行深度卷积操作。 - 如果...

Define a generator function generate_paths which takes in a Tree t, a value value, and returns a generator object which yields each path from the root of t to a node that has label value. t is implemented with a class, not as the function-based ADT. Each path should be represented as a list of the labels along that path in the tree. You may yield the paths in any order. We have provided a (partial) skeleton for you. You do not need to use this skeleton, but if your implementation diverges significantly from it, you might want to think about how you can get it to fit the skeleton.其中class Tree: def init(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def contains(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def repr(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def str(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

以下是实现 generate_paths 函数的代码： def generate_paths(t, value): if t.label == value: yield [t.label] for b in t.branches: ...注意，路径的顺序是不确定的，因此可以按任意顺序返回路径。

def __init__(self, mean: Sequence[Number] = None, std: Sequence[Number] = None, pad_size_divisor: int = 1, pad_value: Union[float, int] = 0, pad_mask: bool = False, mask_pad_value: int = 0, pad_seg: bool = False, seg_pad_value: int = 255, bgr_to_rgb: bool = False, rgb_to_bgr: bool = False, boxtype2tensor: bool = True, non_blocking: Optional[bool] = False, batch_augments: Optional[List[dict]] = None): super().__init__( mean=mean, std=std, pad_size_divisor=pad_size_divisor, pad_value=pad_value, bgr_to_rgb=bgr_to_rgb, rgb_to_bgr=rgb_to_bgr, non_blocking=non_blocking) if batch_augments is not None: self.batch_augments = nn.ModuleList( [MODELS.build(aug) for aug in batch_augments]) else: self.batch_augments = None self.pad_mask = pad_mask self.mask_pad_value = mask_pad_value self.pad_seg = pad_seg self.seg_pad_value = seg_pad_value self.boxtype2tensor = boxtype2tensor什么意思

默认为 True。 - non_blocking: non_blocking 是一个可选的布尔值，指示是否以非阻塞方式加载数据。默认为 False。 - batch_augments: batch_augments 是一个可选的字典列表，用于定义批量增强操作。默认为 None。...

import io from pathlib import Path from PIL import Image def parse_bg_captcha(img, im_show=False, save_path=None): if isinstance(img, (str, Path)): _img = Image.open(img) elif isinstance(img, bytes): _img = Image.open(io.BytesIO(img)) else: raise ValueError(f'输入图片类型错误, 必须是<type str>/<type Path>/<type bytes>: {type(img)}') # 图片还原顺序, 定值 _Ge = [39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35, 34, 50, 51, 33, 32, 28, 29, 27, 26, 36, 37, 31, 30, 44, 45, 43, 42, 12, 13, 23, 22, 14, 15, 21, 20, 8, 9, 25, 24, 6, 7, 3, 2, 0, 1, 11, 10, 4, 5, 19, 18, 16, 17] w_sep, h_sep = 10, 80 # 还原后的背景图 new_img = Image.new('RGB', (260, 160)) for idx in range(len(_Ge)): x = _Ge[idx] % 26 * 12 + 1 y = h_sep if _Ge[idx] > 25 else 0 # 从背景图中裁剪出对应位置的小块 img_cut = _img.crop((x, y, x + w_sep, y + h_sep)) print(img_cut) # 将小块拼接到新图中 new_x = idx % 26 * 10 new_y = h_sep if idx > 25 else 0 new_img.paste(img_cut, (new_x, new_y)) if im_show: new_img.show() if save_path is not None: save_path = Path(save_path).resolve().str() new_img.save(save_path) return new_img if name == 'main': parse_bg_captcha("bg.webp", im_show=True, save_path='bg.jpg') 这段代码用Node.js编写一份

抱歉，这段 Python 代码无法直接转换为 Node.js 代码。Node.js 是一种完全不同的编程语言，语法和模块系统都不同于 Python，因此需要重新编写。如果你需要在 Node.js 中实现类似的功能，你需要使用适合 Node.js 的...

for actor_comb, info in sorted(actor_comb_dict.items(), key=lambda x: (-x[1][0], pinyin(x[0]))): if len(actor_comb) == 3: actor_comb_str = ','.join(actor_comb) ws2.cell(row=row_num, column=1).value = actor_comb_str ws2.cell(row=row_num, column=2).value = info[0] ws2.cell(row=row_num, column=3).value = ','.join(info[1]) row_num += 1 # 写入二人组合 for actor_comb, info in sorted(actor_comb_dict.items(), key=lambda x: (-x[1][0], pinyin(x[0]))): if len(actor_comb) == 2: actor_comb_str = ','.join(actor_comb) is_covered = False for three_actor_comb in actor_comb_dict: if len(three_actor_comb) == 3 and set(actor_comb).issubset(set(three_actor_comb)): is_covered = True break if not is_covered: ws2.cell(row=row_num, column=1).value = actor_comb_str ws2.cell(row=row_num, column=2).value = info[0] ws2.cell(row=row_num, column=3).value = ','.join(info[1]) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') wb.close() actor_combination_statistics()请详细地解释上述代码

排序时，按照出现次数和拼音顺序进行排序。筛选时，对于一个二人组合，只有当它没有被任何一个三人组合包含时才会被计入结果。最后，函数将结果写入Excel文件中。 总之，这段代码实现了一个简单的电影演员组合统计...

# -*- coding: utf-8 -*- import io from pathlib import Path from PIL import Image def parse_bg_captcha(img, im_show=False, save_path=None): if isinstance(img, (str, Path)): _img = Image.open(img) elif isinstance(img, bytes): _img = Image.open(io.BytesIO(img)) else: raise ValueError(f'输入图片类型错误, 必须是<type str>/<type Path>/<type bytes>: {type(img)}') # 图片还原顺序, 定值 _Ge = [39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35, 34, 50, 51, 33, 32, 28, 29, 27, 26, 36, 37, 31, 30, 44, 45, 43, 42, 12, 13, 23, 22, 14, 15, 21, 20, 8, 9, 25, 24, 6, 7, 3, 2, 0, 1, 11, 10, 4, 5, 19, 18, 16, 17] w_sep, h_sep = 10, 80 # 还原后的背景图 new_img = Image.new('RGB', (260, 160)) for idx in range(len(_Ge)): x = _Ge[idx] % 26 * 12 + 1 y = h_sep if _Ge[idx] > 25 else 0 # 从背景图中裁剪出对应位置的小块 img_cut = _img.crop((x, y, x + w_sep, y + h_sep)) print(img_cut) # 将小块拼接到新图中 new_x = idx % 26 * 10 new_y = h_sep if idx > 25 else 0 new_img.paste(img_cut, (new_x, new_y)) if im_show: new_img.show() if save_path is not None: save_path = Path(save_path).resolve().__str__() new_img.save(save_path) return new_img if __name__ == '__main__': parse_bg_captcha("bg.webp", im_show=True, save_path='bg.jpg') 这段代码用node编写一边

async function parseBgCaptcha(imgPath, imShow = false, savePath = null) { // 读取图片 const img = await Jimp.read(imgPath); // 图片还原顺序, 定值 const Ge = [ 39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35,...

命题演算公式是指由逻辑变量组成的公式 （其值为TRUE或FALSE）和逻辑运算符∧（and）、∧（or）和 Ø （NOT）根据某些规则（诸如蕴涵之类的运算可以使用∧，∧ 以及表示）。公式运算的顺序是，∧，∧和括号 （）可以更改优先级。给定一个命题演算公式和每个公式的值 变量，则需要设计一个程序来计算公式的真值。 【基本要求】 利用python语言完成程序，使用二叉树来计算公式的真值。 首先，使用堆栈将公式的中缀形式更改为后缀形式。 其次，根据后缀形式，从 叶节点。最后，按后序遍历二叉树，并找到 每个子树。也就是说，每次到达一个节点时，其子树的值已经 计算当到达根节点时，获得公式的真值。最终需要的是完成python代码

if not isOperator(char) and char not in values: value = input("Enter the value of " + char + ": ") values[char] = value.lower() == 'true' print("The value of the propositional formula is: ", ...

不使用vector完成编写一个递归算法来检查数组A是否按非递减的顺序排列。如果数组为非递减顺序，则返回TRUE；否则，则返回FALSE。用c++来写

// Return false if last element is greater than second-to-last return false; } int main() { int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); if (isNonDecreasing(arr, n)) std:...
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