weight = self.weight bias = self.bias if hasattr(self, 'mask'): weight = DPU.apply(self.weight, self.mask.view(-1, 1, 1, 1)) if self.bias is not None: bias = DPU.apply(self.bias, self.mask)

时间: 2024-02-14 19:24:37 浏览: 162
EXE

求重量计算

这段代码看起来像是一个神经网络的前向传播过程中的一部分，其中self.weight和self.bias是神经网络中某个层的参数，而self.mask则可能是用来控制参数的稀疏性的一种方式，例如Dropout或者是Pruning等技术。在这段代码中，如果存在self.mask，则会用DPU.apply函数对self.weight和self.bias进行操作，使它们只在某些位置上起作用，而在其他位置上为0，从而实现参数的稀疏化。如果self.bias为None，则只对self.weight进行操作。
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if hasattr(e, "reason"): print(e.reason) ### 六、注意事项 1. **编码问题**：在处理HTML页面时，需要确保正确的字符集编码被使用。例如，在上面的示例中，使用了decode("gbk")来解码HTML内容。 2. **...
rar

python批量去除多个excel的图片.rar

if hasattr(worksheet, '_drawing'): for pic in worksheet._drawing: if isinstance(pic, Image): worksheet._drawing.remove(pic) 5. **保存更改**：最后，保存对工作簿的修改。 python workbook....

把下面这段代码改成python可以运行 def forward(self, input): weight = self.weight bias = self.bias if hasattr(self,'mask'):

if hasattr(self, 'mask'): # do something here pass 请注意，原始代码中缺少缩进，因此在 Python 中无法运行。我对代码进行了一些修改，将缺少的缩进添加到了 if 语句块中。由于缺乏上下文，我无法确定在 ...

解释每一句class RepVggBlock(nn.Layer): def init(self, ch_in, ch_out, act='relu', alpha=False): super(RepVggBlock, self).init() self.ch_in = ch_in self.ch_out = ch_out self.conv1 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 3, stride=1, padding=1, act=None) self.conv2 = ConvBNLayer( ch_in, ch_out, 1, stride=1, padding=0, act=None) self.act = get_act_fn(act) if act is None or isinstance(act, ( str, dict)) else act if alpha: self.alpha = self.create_parameter( shape=[1], attr=ParamAttr(initializer=Constant(value=1.)), dtype="float32") else: self.alpha = None def forward(self, x): if hasattr(self, 'conv'): y = self.conv(x) else: if self.alpha: y = self.conv1(x) + self.alpha * self.conv2(x) else: y = self.conv1(x) + self.conv2(x) y = self.act(y) return y def convert_to_deploy(self): if not hasattr(self, 'conv'): self.conv = nn.Conv2D( in_channels=self.ch_in, out_channels=self.ch_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=1) kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias() self.conv.weight.set_value(kernel) self.conv.bias.set_value(bias) self.delattr('conv1') self.delattr('conv2') def get_equivalent_kernel_bias(self): kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn_tensor(self.conv1) kernel1x1, bias1x1 = self._fuse_bn_tensor(self.conv2) if self.alpha: return kernel3x3 + self.alpha * self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + self.alpha * bias1x1 else: return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3_tensor( kernel1x1), bias3x3 + bias1x1 def _pad_1x1_to_3x3_tensor(self, kernel1x1): if kernel1x1 is None: return 0 else: return nn.functional.pad(kernel1x1, [1, 1, 1, 1]) def _fuse_bn_tensor(self, branch): if branch is None: return 0, 0 kernel = branch.conv.weight running_mean = branch.bn._mean running_var = branch.bn._variance gamma = branch.bn.weight beta = branch.bn.bias eps = branch.bn._epsilon std = (running_var + eps).sqrt() t = (gamma / std).reshape((-1, 1, 1, 1)) return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std

它首先将 self.conv1 和 self.conv2 层的权重和偏置分别融合到 kernel3x3 和 bias3x3 变量中，并使用 _pad_1x1_to_3x3_tensor 函数将 kernel1x1 变量的尺寸从 1x1 扩展到 3x3。如果类的 alpha 属性存在，则将 kernel...

def show_excel(self): # 清空第一个表格内容 self.result_text.delete(1.0, tk.END) # 清空第二个表格内容 if hasattr(self, 'table_frame2'): self.table_frame2.destroy() self.table_frame2 = tk.Frame(self.result_text2) self.table_frame2.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y2 = ttk.Scrollbar(self.table_frame2, orient=tk.VERTICAL) table_scroll_y2.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) table_scroll_x2 = ttk.Scrollbar(self.table_frame2, orient=tk.HORIZONTAL) table_scroll_x2.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X) # 添加查询框和按钮 query_frame = tk.Frame(self.result_text2) query_frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X) query_entry = tk.Entry(query_frame) query_entry.pack(side=tk.LEFT, padx=5, pady=5) query_button = tk.Button(query_frame, text='查询', command=lambda: self.query_data(query_entry.get(), table2)) query_button.pack(side=tk.LEFT, padx=5, pady=5) # 清空第二个表格内容 if hasattr(self, 'table_frame'): self.table_frame.destroy() self.table_frame = tk.Frame(self.result_text) self.table_frame.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y = ttk.Scrollbar(self.table_frame, orient=tk.VERTICAL) table_scroll_y.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) table_scroll_x = ttk.Scrollbar(self.table_frame, orient=tk.HORIZONTAL) table_scroll_x.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X

2.在类中添加一个新的方法 self.query_by_enter，作为回车键的事件处理函数，该函数会调用查询按钮的回调函数： python def query_by_enter(self, event): self.query_data(query_entry.get(), table2) 3....

def mouseMoveEvent(self, ev): lpos = ev.position() if hasattr(ev, 'position') else ev.localPos() if self.lastMousePos is None: self.lastMousePos = lpos delta = Point(lpos - self.lastMousePos) self.lastMousePos = lpos super().mouseMoveEvent(ev) if not self.mouseEnabled: return self.sigSceneMouseMoved.emit(self.mapToScene(lpos)) if self.clickAccepted: ## Ignore event if an item in the scene has already claimed it. return if ev.buttons() == QtCore.Qt.MouseButton.RightButton: delta = Point(fn.clip_scalar(delta[0], -50, 50), fn.clip_scalar(-delta[1], -50, 50)) scale = 1.01 ** delta self.scale(scale[0], scale[1], center=self.mapToScene(self.mousePressPos)) self.sigDeviceRangeChanged.emit(self, self.range) elif ev.buttons() in [QtCore.Qt.MouseButton.MiddleButton, QtCore.Qt.MouseButton.LeftButton]: ## Allow panning by left or mid button. px = self.pixelSize() tr = -delta * px self.translate(tr[0], tr[1]) self.sigDeviceRangeChanged.emit(self, self.range)

这是 GraphicsView 类的 mouseMoveEvent 方法的实现。该方法用于处理鼠标移动事件。...最后，使用 sigDeviceRangeChanged 信号发射设备范围更改事件，将当前视图范围 self.range 作为参数传递给该信号。

import pytest import pymysql from utils.mysql_database_connection_utils import MysqlDBUtil class TestChaxun: data = [] def setup_method(self): self.mysql_connect() def teardown_method(self): if hasattr(self, "db") and self.db is not None: self.db.sql_close() def mysql_connect(self): self.db = MysqlDBUtil("localhost", "root", "123456", "sys", "utf8") def chaxun_data(self): assert self.db is not None data1 = self.db.query("SELECT zjhm from user") for i in range(0,1): sql = f"SELECT xingming FROM user where zjhm = '{data1[i][0]}'" TestChaxun.data = self.db.query(sql) from testcases.test_mysql_chaxun import TestChaxun class CS: data1 = TestChaxun.data print(type(data1))

这段代码定义了两个类：TestChaxun 和 CS。TestChaxun 类中有四个方法：setup_method、teardown_method、mysql_connect 和 chaxun_data。其中，setup_method 和 teardown_method 是 pytest 的钩子方法，分别在每个...

# 打开Excel文件 self.wb = openpyxl.load_workbook(r"C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx") self.record_sheet = self.wb["記錄"] self.data_sheet = self.wb["數據"] # 获取"數據"工作表的第一列数据 data_col = self.data_sheet['A'] data_list = [cell.value for cell in data_col] # 在GUI界面中创建标签和下拉输入框 self.label10 = ttk.Label(self.container_top, text="PEGA-料号：") self.label10.grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5) self.material_name11 = ttk.Combobox(self.container_top, values=data_list) self.material_name11.grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5) # 设置自动补全功能 if hasattr(self.material_name11, 'set_completion'): self.material_name11.set_completion(True)添加在用戶輸入内容時自動展開下拉選項匹配相似内容，展開下拉輸入框后不能影響手動輸入

你想让用户在下拉输入框中输入... self.material_name11.event_generate('<Down>') self.material_name11.bind('<FocusIn>', on_entry_click) # 设置自动补全功能 self.material_name11['autocomplete'] = True

帮我翻译以下方法 def __call__(self, features, return_tensors=None): import numpy as np if return_tensors is None: return_tensors = self.return_tensors labels = [feature["labels"] for feature in features] if "labels" in features[0].keys() else None # We have to pad the labels before calling tokenizer.pad as this method won't pad them and needs them of the # same length to return tensors. if labels is not None: max_label_length = max(len(l) for l in labels) padding_side = self.tokenizer.padding_side for feature in features: remainder = [self.label_pad_token_id] * (max_label_length - len(feature["labels"])) if isinstance(feature["labels"], list): feature["labels"] = ( feature["labels"] + remainder if padding_side == "right" else remainder + feature["labels"] ) elif padding_side == "right": feature["labels"] = np.concatenate([feature["labels"], remainder]).astype(np.int64) else: feature["labels"] = np.concatenate([remainder, feature["labels"]]).astype(np.int64) features = self.tokenizer.pad( features, padding=self.padding, max_length=self.max_length, pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of, return_tensors=return_tensors, ) # prepare decoder_input_ids if self.model is not None and hasattr(self.model, "prepare_decoder_input_ids_from_labels"): decoder_input_ids = self.model.prepare_decoder_input_ids_from_labels(labels=features["labels"]) features["decoder_input_ids"] = decoder_input_ids return features

这个方法的作用是将输入的features进行处理，并返回处理后的结果。其中，features是一个字典列表，每个字典表示一个样本的特征。return_tensors是一个可选参数，表示返回的结果是否转换成张量。...

cudnn.benchmark = True weights = 'weights/yolov5s.pt' # 模型加载路径 imgsz = 640 # 预测图尺寸大小 self.conf_thres = 0.25 # NMS置信度 self.iou_thres = 0.45 # IOU阈值 # 载入模型 self.model = attempt_load(weights, map_location=self.device) stride = int(self.model.stride.max()) self.imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) if self.half: self.model.half() # to FP16 # 从模型中获取各类别名称 self.names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names # 给每一个类别初始化颜色 self.colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in self.names]

这部分代码用于初始化目标检测模型。首先，设置了cudnn.benchmark = True以提高模型的性能。然后，定义了一些变量，包括模型的权重文件路径weights、预测图像的尺寸imgsz、NMS（非极大值抑制）的置信度阈值...

class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler

这段代码是一个用于构建数据加载器的函数。它接受一些参数，包括数据集的配置、类别名称、批次大小、分布式训练标志、数据集的根路径等。 首先，根据数据集的配置和其他参数，创建一个数据集对象。...

class Solver(object): def __init__(self, model, data, **kwargs): self.model = model self.X_train = data['X_train'] self.y_train = data['y_train'] self.X_val = data['X_val'] self.y_val = data['y_val'] # Unpack keyword arguments # pop(key, default):删除kwargs对象中key，如果存在该key，返回该key对应的value，否则，返回default值。 self.update_rule = kwargs.pop('update_rule', 'sgd') self.optim_config = kwargs.pop('optim_config', {}) self.lr_decay = kwargs.pop('lr_decay', 1.0) self.batch_size = kwargs.pop('batch_size', 2) self.num_epochs = kwargs.pop('num_epochs', 10) self.print_every = kwargs.pop('print_every', 10) self.verbose = kwargs.pop('verbose', True) if len(kwargs) > 0: extra = ', '.join('"%s"' % k for k in kwargs.keys()) raise ValueError('Unrecognized arguments %s' % extra) if not hasattr(optim, self.update_rule): raise ValueError('Invalid update_rule "%s"' % self.update_rule) self.update_rule = getattr(optim, self.update_rule) self._reset()

这是一个Python类 Solver，它的构造函数有三个参数：model，data，和kwargs。其中，model是一个模型对象，data包含训练集和验证集的数据，kwargs是一些可选参数。构造函数会将数据集和一些可选参数存储在对象中。...

class TemporalEmbedding(nn.Module):     def __init__(self, d_model, embed_type='fixed', freq='h'):         super(TemporalEmbedding, self).__init__()         minute_size = 4; hour_size = 24         weekday_size = 7; day_size = 32; month_size = 13         Embed = FixedEmbedding if embed_type=='fixed' else nn.Embedding         if freq=='t':             self.minute_embed = Embed(minute_size, d_model)         self.hour_embed = Embed(hour_size, d_model)         self.weekday_embed = Embed(weekday_size, d_model)         self.day_embed = Embed(day_size, d_model)         self.month_embed = Embed(month_size, d_model)          def forward(self, x):         x = x.long()                  minute_x = self.minute_embed(x[:,:,4]) if hasattr(self, 'minute_embed') else 0.         hour_x = self.hour_embed(x[:,:,3])         weekday_x = self.weekday_embed(x[:,:,2])         day_x = self.day_embed(x[:,:,1])         month_x = self.month_embed(x[:,:,0])                  return hour_x + weekday_x + day_x + month_x + minute_x

如果时间频率为分钟级别，则创建一个形状为 (minute_size, d_model) 的嵌入层 self.minute_embed，其中 minute_size 表示分钟的数量。而对于小时、星期几、日期和月份，分别创建相应的嵌入层。 前向传播方法 ...

解释self.status['mode'] = 'test' self.model.eval() for step_id, data in enumerate(loader): self.status['step_id'] = step_id # forward outs = self.model(data) for key in ['im_shape', 'scale_factor', 'im_id']: outs[key] = data[key] for key, value in outs.items(): if hasattr(value, 'numpy'): outs[key] = value.numpy()

首先，self.status['mode'] = 'test' 将模型的状态设置为测试模式，以便在测试时使用。然后，通过 self.model.eval() 将模型设置为评估（推理）模式，以避免在测试时进行梯度计算和反向传播，从而提高预测速度。...

def show_excel(self): # 清空文本框内容 self.result_text.delete(1.0, tk.END) self.result_text2.delete(1.0, tk.END) # 显示第一个表格 header = next(self.record_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)) print(header) # 创建表格 Frame 和滚动条 table_frame = tk.Frame(self.result_text) table_frame.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y = ttk.Scrollbar(table_frame, orient=tk.VERTICAL) table_scroll_y.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) table_scroll_x = ttk.Scrollbar(table_frame, orient=tk.HORIZONTAL) table_scroll_x.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X) # 创建表格 table = ttk.Treeview(table_frame, columns=header, show='headings', yscrollcommand=table_scroll_y.set, xscrollcommand=table_scroll_x.set) table.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y.config(command=table.yview) table_scroll_x.config(command=table.xview) # 设置表格列的标题和宽度 for col in header: table.heading(col, text=col) table.column(col, width=80, anchor="center") # 显示第一个表格的内容 for row in self.record_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_values = [str(cell) if cell is not None else "" for cell in row] if all(not bool(cell) for cell in row_values): continue table.insert("", tk.END, values=row_values)這個代碼在運行第二遍時會再次創建一個Frame 怎麽解決

if hasattr(self, "table_frame"): table_frame = self.table_frame table_frame.pack_forget() # 先隐藏表格 Frame else: # 创建新的表格 Frame table_frame = tk.Frame(self.result_text) self.table_frame...

class WholeConfig(object) : def __init__ (self): self.cmn = "CMN" self.pre_process = "PRE" self.post_process = "POST" self.gitUrl = "git@git.enflame.cn:hw/processor/mdma.git-->" self.branch = "libra_dev" self.jenkinsConfigList : List[JenkinsConfig] = [] @classmethod def from_dict(cls, data): # create a example of wholeConfig wholeConfig = cls() for key, value in data.items(): # create a new list of JenkinsConfig if key == 'jenkinsConfigList' : jenkinsConfigListObj = JenkinsConfigList.from_dict(value) setattr(wholeConfig, key, jenkinsConfigListObj) # else just add the key elif hasattr(wholeConfig, key): setattr(wholeConfig, key, value) return wholeConfig

这段代码定义了一个 Python 类 WholeConfig，该类有以下几个成员变量： - cmn：字符串类型，表示一个常量 - pre_process：字符串类型，表示一个常量 - post_process：字符串类型，表示一个常量 ...

ef get_keyword_names(self): for item in dir(self): kw = getattr(self, item) if hasattr(kw, "internal_robot_var_info"): for var in kw.internal_robot_var_info: if var in self.internal_robot_var_spec: assert self.internal_robot_var_spec[var] == kw.robot_name, \ RuntimeError( f"变量名{var} 由两个不同的关键字创建：" f"{self.internal_robot_var_spec[var]}、" f"{kw.robot_name}" ) self.internal_robot_var_spec[var] = kw.robot_name return super().get_keyword_names() 解释一下这段代码的作用

具体地说，这段代码通过 dir(self) 获取类中的所有属性和方法，然后遍历这些属性和方法。如果一个方法有 internal_robot_var_info 属性，那么它会被认为是一个关键字，并将其中定义的变量名（即 internal_robot...

class Animator: #@save """在动画中绘制数据""" def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1, figsize=(3.5, 2.5)): # 增量地绘制多条线 if legend is None: legend = [] d2l.use_svg_display() self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使⽤lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts def add(self, x, y): # 向图表中添加多个数据点 if not hasattr(y, "__len__"): y = [y] n = len(y) if not hasattr(x, "__len__"): x = [x] * n if not self.X: self.X = [[] for _ in range(n)] if not self.Y:

self.Y = [[] for _ in range(n)] for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)): self.X[i].append(a) self.Y[i].append(b) assert len(self.X[0]) == len(self.Y[0]) self.config_axes() for x, y, fmt in zip(self.X, ...
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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩