r_, c_ = cur_pos[0] + ops[event.keysym][0], cur_pos[1] + ops[event.keysym][1]

时间: 2024-01-05 11:02:24 浏览: 89
As an AI language model, I am unable to provide a context for this code snippet. However, based on the syntax, it seems to be assigning new values to variables `r_` and `c_` based on the current position `cur_pos` and a dictionary `ops` that contains key-value pairs of keyboard keys and their corresponding values. The values are accessed using the `keysym` attribute of the `event` object. Without further information, it is difficult to determine the purpose of this code or how it fits into a larger program.
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void InitNodeList() { Node* node_list_head = new Node[hash_status_.node_list_size_]; vector_ptr_.push_back(node_list_head); Node* tmp_node = node_list_head; Node* cur_node = tmp_node; for (uint32_t i = 1; i < hash_status_.node_list_size_; i++) { cur_node->next_node_ = tmp_node + i; cur_node = cur_node->next_node_; } hash_status_.node_list_free_size_ = hash_status_.node_list_size_; node_list_head_ = tmp_node; node_list_tail_ = cur_node; node_list_tail_->next_node_ = NULL; allow_create_new_node_ = true; create_new_node_limit_num_ = 0; create_new_node_num_ = 0; }什么意思

这段代码是一个函数,名称为 InitNodeList,它的作用是初始化一个节点列表。这个节点列表是以链表的形式实现的,每个节点都是一个 Node 类型的对象。函数中的代码逐步创建了节点列表。具体来说,它首先创建了一个节点列表头,然后把它作为第一个节点放入了一个 vector 容器中。接下来,它使用一个循环创建了剩下的节点,每个节点都链接到前一个节点的 next_node_ 指针上。最后,函数设置了节点列表的其他属性,如空闲节点数、列表头尾指针等,以及一些标志位,如允许创建新节点、创建新节点数限制等。

代码解读void bfs() { while (!q.empty()) { Node cur = q.top(); q.pop(); if (cur.box_x == end_x && cur.box_y == end_y) { best = cur.step; flag = true; break; } else for (int i = 0; i < 4; i++) { flag1 = false; memset(visit2, 0, sizeof(visit2)); int x = cur.box_x + dx[i]; int y = cur.box_y + dy[i]; if (x<1 || y<1 || x>n || y>m || board[x][y] == 1) continue; Node next; next.box_x = x; next.box_y = y; next.people_x = cur.box_x; next.people_y = cur.box_y; next.step = cur.step + 1; if (i == 0) if (cur.box_y - 1 > 0) if (board[cur.box_x][cur.box_y - 1] != 'S' && bfs2(cur.box_x, cur.box_y - 1, cur.box_x, cur.box_y, cur.people_x, cur.people_y) && !visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y - 1]) { visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y - 1] = 1; q.push(next); } if (i == 1) if (cur.box_y + 1 <= m) if (board[cur.box_x][cur.box_y + 1] != 'S' && bfs2(cur.box_x, cur.box_y + 1, cur.box_x, cur.box_y, cur.people_x, cur.people_y) && !visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y + 1]) { visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y + 1] = 1; q.push(next); } if (i == 2) if (cur.box_x - 1 > 0) if (board[cur.box_x - 1][cur.box_y] != 'S' && bfs2(cur.box_x - 1, cur.box_y, cur.box_x, cur.box_y, cur.people_x, cur.people_y) && !visit[x][y][cur.box_x - 1][cur.box_y]) { visit[x][y][cur.box_x - 1][cur.box_y] = 1; q.push(next); } if (i == 3) if (cur.box_x + 1 <= n) if (board[cur.box_x + 1][cur.box_y] != 'S' && bfs2(cur.box_x + 1, cur.box_y, cur.box_x, cur.box_y, cur.people_x, cur.people_y) && !visit[x][y][cur.box_x + 1][cur.box_y]) { visit[x][y][cur.box_x + 1][cur.box_y] = 1; q.push(next); } } } }

这段代码是一个广度优先搜索算法的实现,用于寻找最短路径。下面是代码的解读: 1. 首先,定义了一个名为 `bfs` 的函数,没有返回值(void)。 2. 在函数内部使用了一个 while 循环,判断队列 `q` 是否为空。 3. 在每次循环中,取出队首元素 `cur`,并将其从队列中移除。 4. 判断当前节点的箱子位置是否与目标位置相同,如果是,则更新最佳步数 `best`,设置标志位 `flag` 为 true,并跳出循环。 5. 如果当前节点的箱子位置与目标位置不同,则进行下一步的判断。 6. 使用一个 for 循环遍历四个方向(上、下、左、右)。 7. 首先,将一个名为 `flag1` 的布尔变量设为 false。 8. 使用 memset 函数将数组 `visit2` 的元素全部置为 0,该数组可能用于记录访问状态。 9. 根据当前节点 `cur` 的箱子位置和当前方向计算出下一步的位置 `x` 和 `y`。 10. 如果下一步的位置超出了边界或者是障碍物(`board[x][y] == 1`),则继续下一次循环。 11. 创建一个新的节点 `next`,并将下一步的位置赋值给 `next` 的箱子位置。 12. 将当前节点的人的位置赋值给 `next` 的人的位置。 13. 将当前节点的步数加1,并赋值给 `next` 的步数。 14. 根据当前方向的不同,进行不同的判断和操作: - 如果当前方向是向左移动,并且箱子左边的位置不是墙壁(`board[cur.box_x][cur.box_y - 1] != 'S'`),并且调用了一个名为 `bfs2` 的函数,并且当前位置没有被访问过(`!visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y - 1]`),则将 `next` 加入队列 `q` 中,并将对应的访问状态设置为已访问。 - 如果当前方向是向右移动,并且箱子右边的位置不是墙壁(`board[cur.box_x][cur.box_y + 1] != 'S'`),并且调用了一个名为 `bfs2` 的函数,并且当前位置没有被访问过(`!visit[x][y][cur.box_x][cur.box_y + 1]`),则将 `next` 加入队列 `q` 中,并将对应的访问状态设置为已访问。 - 如果当前方向是向上移动,并且箱子上边的位置不是墙壁(`board[cur.box_x - 1][cur.box_y] != 'S'`),并且调用了一个名为 `bfs2` 的函数,并且当前位置没有被访问过(`!visit[x][y][cur.box_x - 1][cur.box_y]`),则将 `next` 加入队列 `q` 中,并将对应的访问状态设置为已访问。 - 如果当前方向是向下移动,并且箱子下边的位置不是墙壁(`board[cur.box_x + 1][cur.box_y] != 'S'`),并且调用了一个名为 `bfs2` 的函数,并且当前位置没有被访问过(`!visit[x][y][cur.box_x + 1][cur.box_y]`),则将 `next` 加入队列 `q` 中,并将对应的访问状态设置为已访问。 15. 循环结束后,函数执行完毕。 此处代码片段并不完整,缺少了定义和初始化一些变量的部分,例如队列 `q`、数组 `dx` 和 `dy`、数组 `visit`、数组 `board` 等。同时,函数内部还调用了一个名为 `bfs2` 的函数,但在提供的代码中并没有给出其实现。因此,对于代码的完整性和准确性还需要进一步的了解。
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解释一下这段代码 def add_seq_to_prefix_tree(self, root_node, cluster: LogCluster): token_count = len(cluster.log_template_tokens) token_count_str = str(token_count) if token_count_str not in root_node.key_to_child_node: first_layer_node = Node() root_node.key_to_child_node[token_count_str] = first_layer_node else: first_layer_node = root_node.key_to_child_node[token_count_str] cur_node = first_layer_node if token_count == 0: cur_node.cluster_ids = [cluster.cluster_id] return current_depth = 1 for token in cluster.log_template_tokens: if current_depth >= self.max_node_depth or current_depth >= token_count: new_cluster_ids = [] for cluster_id in cur_node.cluster_ids: if cluster_id in self.id_to_cluster: new_cluster_ids.append(cluster_id) new_cluster_ids.append(cluster.cluster_id) cur_node.cluster_ids = new_cluster_ids break if token not in cur_node.key_to_child_node: if self.parametrize_numeric_tokens and self.has_numbers(token): if self.param_str not in cur_node.key_to_child_node: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if self.param_str in cur_node.key_to_child_node: if len(cur_node.key_to_child_node) < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if len(cur_node.key_to_child_node) + 1 < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node elif len(cur_node.key_to_child_node) + 1 == self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[token] current_depth += 1

请解释以下代码from queue import Queue # 迷宫地图,其中 0 表示可走的路,1 表示障碍物 maze = [ [0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 1, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0] ] # 迷宫的行数和列数 n = len(maze) m = len(maze[0]) # 起点和终点坐标 start_pos = (0, 0) end_pos = (n-1, m-1) # 定义四个方向的偏移量 directions = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)] # 广度优先算法 def bfs(): # 初始化队列和起点 q = Queue() q.put(start_pos) visited = set() visited.add(start_pos) prev = {} # 记录路径的前一个位置 # 开始搜索 while not q.empty(): cur_pos = q.get() # 判断是否到达终点 if cur_pos == end_pos: return True, prev # 搜索当前位置的四个方向 for d in directions: next_pos = (cur_pos[0]+d[0], cur_pos[1]+d[1]) # 判断下一个位置是否越界或者是障碍物 if next_pos[0] < 0 or next_pos[0] >= n or next_pos[1] < 0 or next_pos[1] >= m or maze[next_pos[0]][next_pos[1]] == 1: continue # 判断下一个位置是否已经访问过 if next_pos not in visited: q.put(next_pos) visited.add(next_pos) prev[next_pos] = cur_pos # 没有找到终点 return False, prev # 调用广度优先搜索函数 found, prev = bfs() if found: # 构建路径 path = [end_pos] cur = end_pos while cur != start_pos: cur = prev[cur] path.append(cur) path.reverse() # 输出路径 print("可以到达终点!路径为:") for i in range(n): for j in range(m): if (i, j) in path: print("★", end="") elif maze[i][j] == 1: print("■", end="") else: print("□", end="") print() else: print("无法到达终点!")

function [Result, cost, SNR]= denoising(input, lambda, max_Iter, label, Ori_Img) cost = []; SNR = []; Img_ori = im2double(input); [height,width,ch] = size(input);1 denom_tmp = (abs(psf2otf([1, -1],[height,width])).^2 + abs(psf2otf([1; -1],[height,width])).^2) if ch~=1 denom_tmp = repmat(denom_tmp, [1 1 ch]); end % Initialize Vraiables Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); grad_x = zeros(size(Img_ori)); grad_y = zeros(size(Img_ori)); aux_Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_x = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_y = zeros(size(Img_ori)); Cost_prev = 10^5; alpha = 500; beta = 50; Iter = 0; % split bregman while Iter < max_Iter grad_x_tmp = grad_x + aux_grad_x/alpha; grad_y_tmp = grad_y + aux_grad_y/alpha; numer_alpha = fft2(Diff_R_I+ aux_Diff_R_I/beta) + fft2(Img_ori); numer_beta = [grad_x_tmp(:,end,:) - grad_x_tmp(:, 1,:), -diff(grad_x_tmp,1,2)]; numer_beta = numer_beta + [grad_y_tmp(end,:,:) - grad_y_tmp(1, :,:); -diff(grad_y_tmp,1,1)]; denomin = 1 + alpha/betadenom_tmp; numer = numer_alpha+alpha/betafft2(numer_beta); Result = real(ifft2(numer./denomin)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; grad_x = Result_x - aux_grad_x/alpha; grad_y = Result_y - aux_grad_y/alpha; Mag_grad_x = abs(grad_x); Mag_grad_y = abs(grad_y); if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).(grad_y./Mag_grad_y); grad_x(Mag_grad_x == 0) = 0; grad_y(Mag_grad_y == 0) = 0; Diff_R_I = Result-Img_ori-aux_Diff_R_I/beta; Mag_Diff_R_I = abs(Diff_R_I); if ch~=1 Mag_Diff_R_I = repmat(sum(Mag_Diff_R_I,3), [1,1,ch]); end if label == 1 Diff_R_I=max(Mag_Diff_R_I-1/beta,0).(Diff_R_I./Mag_Diff_R_I); else Diff_R_I=(beta/(2+beta)) * Diff_R_I; end Diff_R_I(Mag_Diff_R_I == 0) = 0; aux_Diff_R_I = aux_Diff_R_I + beta * (Diff_R_I - (Result - Img_ori )); aux_grad_x = aux_grad_x + alpha * (grad_x - (Result_x )); aux_grad_y = aux_grad_y + alpha * (grad_y - (Result_y)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; if label == 1 Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:))) + lambdasum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); else Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:)).^2) + lambda*sum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); end Diff = abs(Cost_cur - Cost_prev); Cost_prev = Cost_cur; cost = [cost Cost_cur]; SNR_tmp = sqrt( sum( (Result(:)-double(Ori_Img(:))).^2 )) / sqrt(numel(Result)); SNR = [SNR SNR_tmp]; Iter = Iter + 1; end end哪里是通过求解带惩罚项的最小二乘问题来更新图像的

from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor, TimeMonitor class LossCallBack(LossMonitor): """ Monitor the loss in training. If the loss in NAN or INF terminating training. """ def __init__(self, has_trained_epoch=0, per_print_times=per_print_steps): super(LossCallBack, self).__init__() self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self._per_print_times = per_print_times def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() loss = cb_params.net_outputs if isinstance(loss, (tuple, list)): if isinstance(loss[0], ms.Tensor) and isinstance(loss[0].asnumpy(), np.ndarray): loss = loss[0] if isinstance(loss, ms.Tensor) and isinstance(loss.asnumpy(), np.ndarray): loss = np.mean(loss.asnumpy()) cur_step_in_epoch = (cb_params.cur_step_num - 1) % cb_params.batch_num + 1 if isinstance(loss, float) and (np.isnan(loss) or np.isinf(loss)): raise ValueError("epoch: {} step: {}. Invalid loss, terminating training.".format( cb_params.cur_epoch_num, cur_step_in_epoch)) if self._per_print_times != 0 and cb_params.cur_step_num % self._per_print_times == 0: # pylint: disable=line-too-long print("epoch: %s step: %s, loss is %s" % (cb_params.cur_epoch_num + int(self.has_trained_epoch), cur_step_in_epoch, loss), flush=True) time_cb = TimeMonitor(data_size=step_size) loss_cb = LossCallBack(has_trained_epoch=0) cb = [time_cb, loss_cb] ckpt_save_dir = cfg['output_dir'] device_target = context.get_context('device_target') if cfg['save_checkpoint']: config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=save_ckpt_num*step_size, keep_checkpoint_max=10) # config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=5*step_size, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet", directory=ckpt_save_dir, config=config_ck) cb += [ckpt_cb]

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欧美风格生活信息网站模板下载

资源摘要信息:"生活信息网站_欧美模版" 知识点一:网站模板定义与用途 网站模板是一种预先设计好的网页框架,包括布局、颜色、字体等元素,目的是为了让开发者或设计者能够快速创建出具有专业外观的网站,而无需从零开始设计。生活信息网站模板专注于展示生活相关信息,如社区活动、地方新闻、商家信息、便民服务等内容,这类模板通常包括首页、分类页面、详情页等,适合个人、社区组织或小型企业使用。 知识点二:欧美风格特点 欧美风格的网站模板往往具有简洁的布局、清晰的导航、丰富的空白区域(Negative Space),以及强调可用性和用户体验的设计原则。色彩通常比较中性,可能搭配大胆的图形或颜色区块,字体选择倾向于简约现代或经典优雅的样式。这种风格的模板对于追求国际化、时尚感的用户群体非常具有吸引力。 知识点三:模板文件结构分析 从文件名称列表中可以看出,该生活信息网站_欧美模版可能包含以下几种文件类型: 1. _desktop.ini:这是一个Windows系统中的桌面配置文件,用于存储关于一个文件夹的显示属性,包括图标、视图设置等信息。在网站模板中,该文件可能用于描述模板文件夹的相关信息,比如模板名称、版本、作者等。 2. Blank:这个文件夹可能包含模板的空白或基础版本,即没有填充具体内容的模板,用户可以在此基础上添加自己的内容。 3. PSD:这是Photoshop的文件扩展名,表明该文件夹可能包含了源文件,即设计师可以用来编辑的矢量图形、文本、图层和样式等。对于想要自定义设计的用户来说,这提供了一定程度的灵活性。 4. Filled:此文件夹可能包含了模板的预填充内容版本,即模板中已经填充了某些占位内容或示例数据,用户可以直观地看到设计效果。 5. Fonts:这个文件夹包含了模板中使用到的所有字体文件,确保在不同计算机或编辑器中打开模板时字体能够被正确显示。 知识点四:模板使用环境 该生活信息网站_欧美模版可能被设计为兼容多种设备和浏览器,以提供更好的用户体验。这意味着在设计和开发阶段,会考虑到响应式设计(Responsive Design),确保网站能够适配不同的屏幕尺寸和分辨率,包括手机、平板电脑和桌面显示器。 知识点五:模板的扩展性和可定制性 一个优秀的网站模板通常允许用户进行一定程度的定制,以满足特定的需求。这可能包括对布局的调整、颜色方案的更改、字体样式的选择等。在实际使用时,开发者或设计师会根据项目需求,利用提供的PSD源文件对模板进行修改和优化。 总结,生活信息网站_欧美模版是一种为展示生活相关信息而设计的网页模板,它结合了国际化的美观设计和功能实用的布局,适合各种个人和商业项目。通过理解和操作模板中的文件结构,用户可以快速搭建起具有专业外观的网站平台,同时保持一定的个性化调整空间,以符合各自的业务需求。