请注释该段代码:$cfg['Servers'][$i]['auth_type'] = 'config';

时间: 2023-10-25 20:07:06 浏览: 33
这段代码是在PHP中用来设置phpMyAdmin的配置文件中的数据库服务器的认证方式。其中,`$cfg`是phpMyAdmin的全局配置对象,`['Servers']`表示phpMyAdmin连接的数据库服务器列表,`[$i]`表示要设置的第$i个数据库服务器,`['auth_type']`表示该数据库服务器的认证方式,这里设置为config,表示使用phpMyAdmin配置文件中指定的用户名和密码进行认证。
相关问题

请注释该代码:$cfg['Servers'][$i]['AllowNoPassword'] = true;

这是 PHP 代码的一行,其中 $cfg 是一个数组,包含了 MySQL 数据库连接的配置信息。在这行代码中,我们将 $cfg 数组中的第 $i 个服务器的 AllowNoPassword 属性设置为 true,表示该服务器允许用户在不输入密码的情况下登录数据库。这个属性通常用于开发和测试环境中,因为在生产环境中不应该允许用户不输入密码就登录数据库,这会让数据库变得不安全。

set_data_source_func() { vio_cfg_file=$1 vio_mode=$2 data_source_num=$3 for i in $(seq 1 $data_source_num); do data_src_line=`cat -n ${vio_cfg_file} | grep -w "data_source" | awk '{print $1}' | sed -n ''$i'p'` #echo "i:$i vio_cfg_file:$vio_cfg_file data_src_line:$data_src_line vio_mode:$vio_mode" sed -i ''${data_src_line}'s#\("data_source": \).*#\1"'${vio_mode}'",#g' ${vio_cfg_file} done }翻译下

这是一个 Bash 脚本函数,函数名为 set_data_source_func,它有三个参数:vio_cfg_file,vio_mode 和 data_source_num。该函数的作用是修改 vio_cfg_file 文件中的数据源配置信息,将其中的 data_source 属性值改为 vio_mode。具体实现是通过循环 data_source_num 次,每次找到第 i 个 data_source 属性所在行,然后使用 sed 命令将该行中的 data_source 属性值替换为 vio_mode。最后,修改后的结果会保存回 vio_cfg_file 文件中。

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class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out这是我改进之前的类代码块,而这是我加入SA注意力机制后的代码块:class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out,我发现改进后的代码块对于mlps参数的计算非常混乱,请你帮我检查一下,予以更正并给出注释

请逐行注释下面的代码:class riscv_instr_base_test extends uvm_test; riscv_instr_gen_config cfg; string test_opts; string asm_file_name = "riscv_asm_test"; riscv_asm_program_gen asm_gen; string instr_seq; int start_idx; uvm_coreservice_t coreservice; uvm_factory factory; uvm_component_utils(riscv_instr_base_test) function new(string name="", uvm_component parent=null); super.new(name, parent); void'($value$plusargs("asm_file_name=%0s", asm_file_name)); void'($value$plusargs("start_idx=%0d", start_idx)); endfunction virtual function void build_phase(uvm_phase phase); super.build_phase(phase); coreservice = uvm_coreservice_t::get(); factory = coreservice.get_factory(); uvm_info(gfn, "Create configuration instance", UVM_LOW) cfg = riscv_instr_gen_config::type_id::create("cfg"); uvm_info(gfn, "Create configuration instance...done", UVM_LOW) uvm_config_db#(riscv_instr_gen_config)::set(null, "*", "instr_cfg", cfg); if(cfg.asm_test_suffix != "") asm_file_name = {asm_file_name, ".", cfg.asm_test_suffix}; // Override the default riscv instruction sequence if($value$plusargs("instr_seq=%0s", instr_seq)) begin factory.set_type_override_by_name("riscv_instr_sequence", instr_seq); end if (riscv_instr_pkg::support_debug_mode) begin factory.set_inst_override_by_name("riscv_asm_program_gen", "riscv_debug_rom_gen", {gfn, ".asm_gen.debug_rom"}); end endfunction function void report_phase(uvm_phase phase); uvm_report_server rs; int error_count; rs = uvm_report_server::get_server(); error_count = rs.get_severity_count(UVM_WARNING) + rs.get_severity_count(UVM_ERROR) + rs.get_severity_count(UVM_FATAL); if (error_count == 0) begin uvm_info("", "TEST PASSED", UVM_NONE); end else begin uvm_info("", "TEST FAILED", UVM_NONE); end uvm_info("", "TEST GENERATION DONE", UVM_NONE); super.report_phase(phase); endfunction virtual function void apply_directed_instr(); endfunction task run_phase(uvm_phase phase); int fd; for(int i = 0; i < cfg.num_of_tests; i++) begin string test_name; randomize_cfg(); riscv_instr::create_instr_list(cfg); riscv_csr_instr::create_csr_filter(cfg); asm_gen = riscv_asm_program_gen::type_id::create("asm_gen", , gfn); asm_gen.cfg = cfg; asm_gen.get_directed_instr_stream(); test_name = $sformatf("%0s_%0d.S", asm_file_name, i+start_idx); apply_directed_instr(); uvm_info(gfn, "All directed instruction is applied", UVM_LOW) asm_gen.gen_program(); asm_gen.gen_test_file(test_name); end endtask virtual function void randomize_cfg(); DV_CHECK_RANDOMIZE_FATAL(cfg); uvm_info(gfn, $sformatf("riscv_instr_gen_config is randomized:\n%0s", cfg.sprint()), UVM_LOW) endfunction endclass

self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) )这是SA_modules的定义代码块,而 for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)是SA_modules的调用代码块,而这是PointnetSAModuleMSG类的父类的代码:class _PointnetSAModuleBase(nn.Module): def init(self): super().init() self.npoint = None self.groupers = None self.mlps = None self.pool_method = 'max_pool' def forward(self, xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None, new_xyz=None) -> (torch.Tensor, torch.Tensor): """ :param xyz: (B, N, 3) tensor of the xyz coordinates of the features :param features: (B, N, C) tensor of the descriptors of the the features :param new_xyz: :return: new_xyz: (B, npoint, 3) tensor of the new features' xyz new_features: (B, npoint, \sum_k(mlps[k][-1])) tensor of the new_features descriptors """ new_features_list = [] xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous() if new_xyz is None: new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation( xyz_flipped, pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint) ).transpose(1, 2).contiguous() if self.npoint is not None else None for i in range(len(self.groupers)): new_features = self.groupers[i](xyz, new_xyz, features) # (B, C, npoint, nsample) new_features = self.mlpsi # (B, mlp[-1], npoint, nsample) if self.pool_method == 'max_pool': new_features = F.max_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) elif self.pool_method == 'avg_pool': new_features = F.avg_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) else: raise NotImplementedError new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint) new_features_list.append(new_features) return new_xyz, torch.cat(new_features_list, dim=1);运行时程序报错提示我在调用SA_modules时传递的三个参数,现在看来应该是多出了参数channel_out,我该怎么修改代码才能让SA_modules顺利接受三个参数并正常运行

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中,如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中,我该如何在forward函数中计算并得到它,再传入SA_modules中,你可以给我详细的代码吗?

def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句代码是def main(args, rest_args): cfg = Config(path=args.cfg) model = cfg.model model.eval() if args.quant_config: quant_config = get_qat_config(args.quant_config) cfg.model.build_slim_model(quant_config['quant_config']) if args.model is not None: load_pretrained_model(model, args.model) arg_dict = {} if not hasattr(model.export, 'arg_dict') else model.export.arg_dict args = parse_model_args(arg_dict) kwargs = {key[2:]: getattr(args, key[2:]) for key in arg_dict} model.export(args.save_dir, name=args.save_name, **kwargs) if args.export_for_apollo: if not isinstance(model, BaseDetectionModel): logger.error('Model {} does not support Apollo yet!'.format( model.class.name)) else: generate_apollo_deploy_file(cfg, args.save_dir) if name == 'main': args, rest_args = parse_normal_args() main(args, rest_args)这段代码中哪几句是将训练时保存的动态图模型文件导出成推理引擎能够加载的静态图模型文件

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