scu_root();

时间: 2023-09-06 18:14:45 浏览: 54
这是华为公司开发的操作系统 HarmonyOS 中的函数,用于设置系统的根任务,即启动系统的第一个任务。在 HarmonyOS 中,所有的任务都是基于轻量级进程实现的,而 scu_root() 函数则是创建了一个名为“root”的轻量级进程,并将其设置为系统的根任务。 scu_root() 函数会先创建一个“root”进程,然后将其设置为当前进程,并启动“root”进程的执行。在“root”进程中,可以通过调用系统提供的 API 函数来创建其他的轻量级进程,从而实现系统的多任务处理。
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Ifx_SCU_SYSCON SYSCON

这是一个IT类问题。"Ifx_SCU_SYSCON SYSCON"可能是指在基于Infineon芯片的系统中使用的SCU和SYSCON模块。SCU(System Control Unit)是一种用于系统控制和监视的模块,而SYSCON(System Configuration)是用于配置和管理系统资源的模块。这些模块通常用于嵌入式系统中,以实现对系统硬件的控制和配置。具体的功能和用法需要根据具体的系统和芯片型号来确定。

stopwords += [line.strip() for line in open('stopwords-master/scu_stopwords', 'r', encoding='utf-8').readlines()] FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'stopwords-master/scu_stopwords'

这个错误提示说明程序无法找到指定的停用词表文件,可能是因为文件路径不正确或文件不存在导致的。根据错误提示信息中的文件路径 `'stopwords-master/scu_stopwords'`,我们可以看出程序尝试从当前工作目录下的 `stopwords-master` 文件夹中读取名为 `scu_stopwords` 的停用词表文件。因此,我们需要确保该文件夹存在,并且该文件夹中包含名为 `scu_stopwords` 的文件。 具体来说,可以按照以下步骤解决这个问题: 1. 确认当前工作目录,可以使用 `os.getcwd()` 方法获取当前工作目录。 ```python import os # 获取当前工作目录 current_dir = os.getcwd() print(current_dir) ``` 这个方法将返回当前 Python 脚本所在的目录路径。 2. 检查停用词表文件路径是否正确,需要确保文件路径与当前工作目录的相对位置正确。如果停用词表文件和 Python 脚本在同一个目录下,则可以使用以下代码获取文件路径。 ```python import os # 获取停用词表文件路径 stopwords_path = os.path.join(os.getcwd(), 'scu_stopwords') ``` 在这个例子中,我们使用 `os.getcwd()` 方法获取当前工作目录,并使用 `os.path.join()` 方法将当前工作目录和文件名 `'scu_stopwords'` 拼接成完整的文件路径 `stopwords_path`。 3. 检查停用词表文件是否存在,需要确保文件名和扩展名正确。可以使用 `os.path.isfile()` 方法检查文件是否存在。 ```python import os # 检查停用词表文件是否存在 stopwords_exist = os.path.isfile(stopwords_path) if stopwords_exist: # 读取停用词表文件 with open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = [line.strip() for line in f.readlines()] else: print(f'停用词表文件 {stopwords_path} 不存在!') ``` 在这个例子中,我们使用 `os.path.isfile()` 方法检查文件是否存在,如果存在则使用 `with open()` 语句读取文件内容,并使用列表推导式将文件中的每一行去除首尾空格后添加到列表 `stopwords` 中。如果文件不存在,则输出错误信息。 注意,如果停用词表文件和 Python 脚本不在同一个目录下,需要根据实际情况修改文件路径。

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import jieba from collections import Counter def read_dataset(path): labels = [] inputs = [] with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: for i, line in enumerate(file): line = line.strip() sample = line.split('\t') inputs.append(sample[0]) labels.append(sample[1]) return inputs, labels class MyDataset(): def init(self) -> None: self.vocab = {} self.stop_words = [] def set_stopword(self, path='data/scu_stopwords'): with open(path, 'r', encoding='utf-8') as fr: self.stop_words = [line.strip() for line in fr.readline()] def build_vocab(self, inputs, max_size='5000', min_freg=1): cnt = {} # 临时词典存储词频 for data in inputs: data = jieba.lcut(data) for word in data: if word not in cnt: cnt[word] = 1 else: cnt[word] += 1 cnt = sorted([_ for _ in cnt.items() if _[1]>=min_freg and _[0] not in self.stop_words], key=lambda t:t[1], reverse=True) self.vocab[''] = 0 if len(cnt) > max_size: i = 1 for w, _ in cnt: if len(self.vocab)>max_size: break self.vocab[w] = i i += 1 else: i = 1 for w, _ in cnt: self.vocab[w] = i i += 1 def transform(self, inputs, flag = 0): samples = [] iter = 0 for doc in inputs: if iter % 1000 == 0: print('-------%d------' % iter) doc = jieba.cut(doc) if flag==0: wordset = set(doc) # print(wordset) sample = [] for word in self.vocab.keys(): if word in wordset: sample.append(1) else: sample.append(0) elif flag == 1: sample = [0 for i in range(len(self.vocab.items()))] word_count = Counter(doc) for word in word_count.items(): if word[0] in self.vocab.keys(): id = self.vocab[word[0]] sample[id] = word[1] iter +=1 samples.append(sample) return samples def buid_tfidf_vocab(self, inputs, max_size): pass试着调参重构,提升精确率

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