generate property

时间: 2023-11-30 10:05:00 浏览: 25
生成属性是指通过插件或工具自动为JSX元素添加属性的过程。其中一个可以实现这个功能的插件是babel-plugin-react-generate-property。该插件可以为所有的JSX元素自动生成和添加属性,尤其在样式化的组件(如Emotion、样式化组件等)中特别有用。 使用babel-plugin-react-generate-property插件可以在编写代码的过程中自动为JSX元素添加属性,例如数据属性。这对于端到端测试非常有用,特别是在不想明确地为每个元素添加属性时。 生成属性的过程可以通过调用插件提供的相应函数或配置项来实现。插件会根据预设的规则或设置自动将属性添加到相应的JSX元素中。 在生成属性的过程中,可以使用断言函数来验证属性的正确性。例如,通过使用断言函数assert property(prop1(bb_exp[i][j],bb_rtl[i][j])),可以确保属性prop1在生成过程中被正确地添加到对应的元素中。 此外,还可以使用特定的语法和语义来定义生成属性的规则。例如,可以使用类似于($rose(a),tmp = b) |-> ##4 (c == (tmp*tmp 1)) ##3 d[*3];endproperty的语法来定义属性生成的条件和行为。 总的来说,生成属性是一种自动化的方法,用于为JSX元素添加属性。babel-plugin-react-generate-property是一个可以实现这个功能的插件,它可以为所有的JSX元素自动生成和添加属性,特别在样式化的组件中非常有用。 babel-plugin-react-generate-property assert property(prop1(bb_exp[i][j],bb_rtl[i][j])) ($rose(a),tmp = b) |-> ##4 (c == (tmp*tmp 1)) ##3 d[*3];endproperty

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Compared with homogeneous network-based methods, het- erogeneous network-based treatment is closer to reality, due to the different kinds of entities with various kinds of relations [22– 24]. In recent years, knowledge graph (KG) has been utilized for data integration and federation [11, 17]. It allows the knowledge graph embedding (KGE) model to excel in the link prediction tasks [18, 19]. For example, Dai et al. provided a method using Wasser- stein adversarial autoencoder-based KGE, which can solve the problem of vanishing gradient on the discrete representation and exploit autoencoder to generate high-quality negative samples [20]. The SumGNN model proposed by Yu et al. succeeds in inte- grating external information of KG by combining high-quality fea- tures and multi-channel knowledge of the sub-graph [21]. Lin et al. proposed KGNN to predict DDI only based on triple facts of KG [66]. Although these methods have used KG information, only focusing on the triple facts or simple data fusion can limit performance and inductive capability [69]. Su et al. successively proposed two DDIs prediction methods [55, 56]. The first one is an end-to-end model called KG2ECapsule based on the biomedical knowledge graph (BKG), which can generate high-quality negative samples and make predictions through feature recursively propagating. Another one learns both drug attributes and triple facts based on attention to extract global representation and obtains good performance. However, these methods also have limited ability or ignore the merging of information from multiple perspectives. Apart from the above, the single perspective has many limitations, such as the need to ensure the integrity of related descriptions, just as network-based methods cannot process new nodes [65]. So, the methods only based on network are not inductive, causing limited generalization [69]. However, it can be alleviated by fully using the intrinsic property of the drug seen as local information, such as chemical structure (CS) [40]. And a handful of existing frameworks can effectively integrate multi-information without losing induction [69]. Thus, there is a necessity for us to propose an effective model to fully learn and fuse the local and global infor- mation for improving performance of DDI identification through multiple information complementing.是什么意思

class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数(self.__timecost:.0f)个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径,并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径,并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

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