``` tem = &RX1_Buffer[6]; ```
时间: 2024-08-17 08:03:08 浏览: 27
这段代码是在C或C++编程语言中,它定义了一个指向内存地址的操作变量`tem`。这里`&RX1_Buffer`是一个地址运算符("&"),表示取`RX1_Buffer`这个数组的第6个元素的地址。
`RX1_Buffer`通常是一个预定义的数组(可能是接收数据的一块内存区域),索引从0开始计数,所以``表示数组中的第七个位置(因为第一个元素是下标0)。通过`&`获取这个元素在内存中的地址,可能用于后续的数据读写操作,比如将数据指针传递给其他函数处理该缓冲区内的数据。
相关问题
优化这段代码void Speed_auto_cool(void) { if ((Mot_Settemperature + 6) <= Mot_readtemper) { Speed_control_tem = 3; // 大3(华氏为6)度,高 } else if ((Mot_Settemperature + 4) == Mot_readtemper) { Speed_control_tem = 2; // 大2(华氏为4)度,中 } else if (Mot_readtemper <= (Mot_Settemperature + 2)) { Speed_control_tem = 1; // 低 } else { if ((Mot_Settemperature + 4) < Mot_readtemper) { if (Speed_control_tem != 3) Speed_control_tem = 2; } else { if (Speed_control_tem != 2) Speed_control_tem = 1; } } }
这段代码可以进行一些优化,具体如下:
1. 使用常量替代魔法数字,提高代码可读性。
2. 建议使用 switch 语句替代多个 if-else if 语句,可以提高代码的可读性和可维护性。
3. 将相同的代码块提取出来,避免重复代码出现。
下面是优化后的代码:
```
void Speed_auto_cool(void) {
const int HIGH_TEMPERATURE_DIFFERENCE = 6; // 华氏6度
const int MEDIUM_TEMPERATURE_DIFFERENCE = 4; // 华氏4度
const int LOW_TEMPERATURE_DIFFERENCE = 2; // 华氏2度
int temperatureDifference = Mot_readtemper - Mot_Settemperature;
switch (temperatureDifference) {
case HIGH_TEMPERATURE_DIFFERENCE:
Speed_control_tem = 3; // 大3(华氏为6)度,高
break;
case MEDIUM_TEMPERATURE_DIFFERENCE:
Speed_control_tem = 2; // 大2(华氏为4)度,中
break;
default:
if (Mot_readtemper <= (Mot_Settemperature + LOW_TEMPERATURE_DIFFERENCE)) {
Speed_control_tem = 1; // 低
break;
}
if (temperatureDifference > MEDIUM_TEMPERATURE_DIFFERENCE) {
if (Speed_control_tem != 3) {
Speed_control_tem = 2;
}
} else {
if (Speed_control_tem != 2) {
Speed_control_tem = 1;
}
}
break;
}
}
```
class STHSL(nn.Module): def __init__(self): super(STHSL, self).__init__() self.dimConv_in = nn.Conv3d(1, args.latdim, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_local = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_global = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.spa_cnn_local1 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.spa_cnn_local2 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local1 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local2 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.Hypergraph_Infomax = Hypergraph_Infomax() self.tem_cnn_global1 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global2 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global3 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global4 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 6) self.local_tra = Transform_3d() self.global_tra = Transform_3d() def forward(self, embeds_true, neg): embeds_in_global = self.dimConv_in(embeds_true.unsqueeze(1)) DGI_neg = self.dimConv_in(neg.unsqueeze(1)) embeds_in_local = embeds_in_global.permute(0, 3, 1, 2, 4).contiguous().view(-1, args.latdim, args.row, args.col, 4) spa_local1 = self.spa_cnn_local1(embeds_in_local) spa_local2 = self.spa_cnn_local2(spa_local1) spa_local2 = spa_local2.view(-1, args.temporalRange, args.latdim, args.areaNum, args.cateNum).permute(0, 2, 3, 1, 4) tem_local1 = self.tem_cnn_local1(spa_local2) tem_local2 = self.tem_cnn_local2(tem_local1) eb_local = tem_local2.mean(3) eb_tra_local = self.local_tra(tem_local2) out_local = self.dimConv_local(eb_local).squeeze(1) hy_embeds, Infomax_pred = self.Hypergraph_Infomax(embeds_in_global, DGI_neg) tem_global1 = self.tem_cnn_global1(hy_embeds) tem_global2 = self.tem_cnn_global2(tem_global1) tem_global3 = self.tem_cnn_global3(tem_global2) tem_global4 = self.tem_cnn_global4(tem_global3) eb_global = tem_global4.squeeze(3) eb_tra_global = self.global_tra(tem_global4) out_global = self.dimConv_global(eb_global).squeeze(1) return out_local, eb_tra_local, eb_tra_global, Infomax_pred, out_global
这是一个使用 PyTorch 实现的神经网络模型的定义类。在这个模型中,输入数据包含一个真实的嵌入向量和一个负样本向量。模型将这些数据作为输入,并执行一系列操作来生成输出。具体来说,模型包含了一些卷积和全连接层,以及一些变换和聚合操作。这些操作包括将嵌入向量转换为局部和全局表示,通过超图信息最大化来学习嵌入向量的表示,以及对局部和全局表示进行转换和聚合。最终,模型的输出包括局部和全局表示,超图信息最大化的预测结果,以及对局部和全局表示进行卷积后得到的输出。