def build_wdtype_dict(self): wd_dict = dict() for wd in self.region_words: wd_dict[wd] = [] if wd in self.disease_wds: wd_dict[wd].append('disease') if wd in self.department_wds: wd_dict[wd].append('department') if wd in self.check_wds: wd_dict[wd].append('check') if wd in self.drug_wds: wd_dict[wd].append('drug') if wd in self.food_wds: wd_dict[wd].append('food') if wd in self.symptom_wds: wd_dict[wd].append('symptom') if wd in self.producer_wds: wd_dict[wd].append('producer') return wd_dict 改为伪代码

时间: 2024-02-14 07:10:06 浏览: 24
``` 定义函数 build_wdtype_dict(self): 初始化空字典 wd_dict 遍历 self.region_words 中的每个词 wd: 将 wd 作为键，值初始化为空列表 如果 wd 在 self.disease_wds 中: 将字符串 'disease' 添加到 wd_dict[wd] 列表中 如果 wd 在 self.department_wds 中: 将字符串 'department' 添加到 wd_dict[wd] 列表中 如果 wd 在 self.check_wds 中: 将字符串 'check' 添加到 wd_dict[wd] 列表中 如果 wd 在 self.drug_wds 中: 将字符串 'drug' 添加到 wd_dict[wd] 列表中 如果 wd 在 self.food_wds 中: 将字符串 'food' 添加到 wd_dict[wd] 列表中 如果 wd 在 self.symptom_wds 中: 将字符串 'symptom' 添加到 wd_dict[wd] 列表中 如果 wd 在 self.producer_wds 中: 将字符串 'producer' 添加到 wd_dict[wd] 列表中 返回 wd_dict ```

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今天小编就为大家分享一篇pytorch 状态字典:state_dict使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

def __init__(self) -> None: self.dict = {}

def __init__(self): self.dict = {} obj = MyClass() # 创建类的实例 obj.dict["key"] = "value" # 访问成员变量并设置值 print(obj.dict) # 打印成员变量的值 输出结果将是 {'key': 'value'}，表示成功...

class MonitoringProcess: conn1, conn2 = Pipe() monitor = True def __init__(self): self.process_start(self.detection_status) def set_monitor(self): self.com_dict["monitor"] = False def process_start(self, func): with Manager() as manager: self.com_dict = manager.Namespace() p = Process(target=func, args=(self.com_dict,)) p.start() def detection_status(self, com_dict): ... com_dict.a=1

self.com_dict.monitor = False def process_start(self, func): with Manager() as manager: self.com_dict = manager.Namespace() p = Process(target=func, args=(self.com_dict,)) p.start() def ...

解释代码： def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict

这是一个 Python 类中的一个方法，...在这个方法中，使用了 in 关键字来判断 key 是否在 self.wave_dict 中，如果在，则返回 True，否则返回 False。这个方法可以让我们通过 in 关键字来判断一个键是否在类中的字典中。

解释代码： def __len__(self): return len(self.wave_dict)

这段代码定义了一个类的方法 __len__，该方法返回 self.wave_dict 的长度。self 是一个类的实例，即对象本身，wave_dict 是该对象的一个属性。因此，这个方法返回该对象中 wave_dict 属性的长度。

val = dict.__getitem__(self, key) KeyError: None

这个错误通常是因为字典中没有这个键所导致的。你可以在使用 dict[key] 之前先检查一下这个键是否存在于字典中...val = my_dict.get(key) if val is not None: # 处理键存在的情况 else: # 处理键不存在的情况

def addToDict(self, words_list, words_dict): for item in words_list: if item in words_dict.keys(): words_dict[item] += 1 else: words_dict.setdefault(item, 1)的含义

具体来说，它接受两个参数：一个单词列表 words_list 和一个字典 words_dict。对于列表中的每个单词，它会检查该单词是否已经在字典中出现过。如果是，则将该单词在字典中对应的计数器加 1；如果不是，则在字典...

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序，使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量，请用代码表示

self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: ...

def __getstate__(self): # 在pickle之前拷贝类字典，然后删除pool值，最后返回 self_dict = self.__dict__.copy() del self_dict['pool'] return self_dict def __setstate__(self, state): # 在pickle之后将其更新 self.__dict__.update(state)

在 __getstate__() 方法中，你创建了一个副本 self_dict，删除了 self_dict 中的 'pool' 键，并返回了剩余的字典。而在 __setstate__() 方法中，你使用传入的状态字典 state 来更新对象的字典。 这样的...

import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页，也实现不了键盘数字键生成相应txt文档，帮我分析一下错在哪里

self.current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label....

class UserCache(UserMixin): REDIS_PREFIX = f"{PROJECT_NAME}-user" def __init__(self, alternative_id, userid=None, username=None, homepage=None, permissions=None): self.alternative_id = alternative_id self.userid = userid self.username = username self.homepage = homepage self.permissions = permissions or [] def get_id(self): return self.alternative_id def add_to_cache(self): values = { "alternative_id": self.alternative_id, "userid": self.userid, "username": self.username, "homepage": self.homepage, "permissions": ",".join(self.permissions), } redis_key = f"{self.REDIS_PREFIX}:{self.alternative_id}" redis_client.hmset(redis_key, values) redis_client.expire(redis_key, SIGNIN_LIFETIME) def del_user_cache(self): redis_client.delete(f"{self.REDIS_PREFIX}:{self.alternative_id}") @classmethod def load_from_cache(cls, alternative_id): redis_key = f"{cls.REDIS_PREFIX}:{alternative_id}" user_cache_dict = redis_client.hgetall(redis_key) if user_cache_dict: user_cache_dict['permissions'] = user_cache_dict.get('permissions', '').split(",") return cls(**user_cache_dict) 优化并提出建议，python3.8

以下是对代码的一些优化和建议： 1. 在类定义中，将 REDIS_PREFIX 定义为类变量，而... user_cache_dict['permissions'] = user_cache_dict.get('permissions', '').split(",") return cls(**user_cache_dict)

给下列代码加注释： def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]

for key, param in state_dict.items(): # Check if the key starts with 'extra.' if key[:len(prefix)] == prefix: # Get the corresponding sgrad key sgrad_key = key[len(prefix):] # Create a mask of...

self.__dict__.update(self._defaults)

这行代码的作用是将self._defaults中的属性值更新到self.__dict__中。self._defaults是一个字典，其存储了默认属性值。通过update()方法，它可以将默认值更新到对象的__dict__中。这样，在实例化对象时，...

def __getattr__(self, attr): if attr in self.meters: return self.meters[attr] if attr in self.__dict__: return self.__dict__[attr] raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( type(self).__name__, attr))

如果属性不存在于self.meters字典中，但存在于self.__dict__字典中（即对象的其他属性），则返回self.__dict__[attr]。 如果既不在self.meters字典中，也不在self.__dict__字典中，则抛出一个Attribute...

class Iterator(Dataset): def __init__(self, data_dict, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=1): self.data_dict = data_dict self.keys = list(data_dict.keys()) self.iter = DataLoader(dataset=self, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers) def __getitem__(self, index): return {k: self.data_dict[k][index] for k in self.keys} def __len__(self): return self.data_dict["SessionId"].shape[0]代码解释

这是一个 Python 代码段...具体实现上，__getitem__ 方法通过遍历 self.keys 列表，返回指定特征的数据，__len__ 方法返回 SessionId 特征的长度，__init__ 方法则根据传入的参数初始化 data_dict、keys 和 iter 属性。

def __getitem__(self, idx): file = self.tiles[idx] data_dict = np.load(file) data = [torch.from_numpy(data_dict[p]) for p in self.parts] if self.transform is not None: data = self.transform(data) return data def __len__(self): return len(self.tiles)是什么意思

- 如果定义了数据的转换函数 self.transform，则调用 self.transform(data) 对数据进行转换。 - 返回转换后的数据。 __len__(self) 方法： - 返回 self.tiles 列表的长度，即数据集的长度。 这段代码实现...

for r, adj in self.adjacency_dict.items(): self.laplacian_dict[r] = norm_lap_func(adj)

在 for 循环中，对 self.adjacency_dict.items() 进行迭代，每次迭代返回一个键值对 (r, adj)，其中 r 是节点的编号，adj 是节点 r 的邻接矩阵。在循环体内，调用了 norm_lap_func 函数对邻接矩阵 adj 进行了归一化...

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好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示： def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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