惠普z2g9报错五长两短

惠普Z2G9电脑如果出现了"五长两短"的错误代码报警，这通常是属于BIOS（基本输入输出系统）自检（POST，Power-On Self Test）期间的错误信号。这个特定的信号组合代表了一种常见的硬件故障诊断：

- 五长表示主板检测到了五个连续的错误，这可能意味着主板上有严重的硬件问题，如内存、CPU、主板芯片组或其他重要组件的故障。
- 两短则是一个正常结束的信号，表明检查过程的其余部分没有发现问题。

当你遇到这种情况，一般应该做的是：
1. 首先尝试重启电脑，看是否还会重现相同的错误，以确认问题确实在开机自检时发生。
2. 如果问题依旧存在，排除外部电源和显示器等非硬件因素，可能需要打开电脑机箱，检查上述可能出现问题的部件。
3. 如果不确定如何处理，建议联系专业的维修人员，或者查阅惠普官方的技术支持文档寻找解决方案，因为每个品牌和型号的电脑可能有不同的含义。

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这段反向传播代码出现报错 请解释报错原因并修改代码 def backward(y_pred, y_true, cache): x, z1, a1, z2, a2, z3 = cache delta3 = y_pred - y_true dW3 = np.outer(a2, delta3) db3 = delta3 delta2 = np.dot(delta3, W3.T) * dtanh(z2) dW2 = np.outer(a1, delta2) db2 = delta2 delta1 = np.dot(delta2, W2.T) * dtanh(z1) dW1 = np.outer(x, delta1) db1 = delta1 return dW1, db1, dW2, db2, dW3, db3 报错如下：Traceback (most recent call last): File "/Users/tiger/Desktop/英才计划/bp神经网络/交叉熵bp模型的副本.py", line 92, in <module> W1, b1, W2, b2, W3, b3 = momentum_bp(X_train, y_train) File "/Users/tiger/Desktop/英才计划/bp神经网络/交叉熵bp模型的副本.py", line 72, in momentum_bp dW1, db1, dW2, db2, dW3, db3 = backward(y_pred, y, cache) File "/Users/tiger/Desktop/英才计划/bp神经网络/交叉熵bp模型的副本.py", line 56, in backward delta2 = np.dot(delta3.reshape(1, -1), W3.T) * dtanh(z2) File "<__array_function__ internals>", line 200, in dot ValueError: shapes (1,133225) and (1,3) not aligned: 133225 (dim 1) != 1 (dim 0)

这个报错是因为在计算 delta2 的时候，使用了 delta3 和 W3 的乘积，但是它们的形状不匹配。具体来说，delta3 的形状是 (batch_size, output_dim)，而 W3 的形状是 (output_dim, hidden_dim)，所以 delta3 和 W3 的乘积的形状是 (batch_size, hidden_dim)，而不是 (1, 3)。

为了解决这个问题，可以将 delta3 的形状改为 (output_dim, batch_size)，然后再和 W3 相乘，这样就可以得到形状为 (output_dim, hidden_dim) 的 delta2 了。修改后的 backward 函数如下：

def backward(y_pred, y_true, cache):
    x, z1, a1, z2, a2, z3 = cache
    delta3 = y_pred - y_true
    dW3 = np.outer(a2, delta3)
    db3 = delta3
    delta2 = np.dot(delta3, W3.T).T * dtanh(z2)
    dW2 = np.outer(a1, delta2)
    db2 = delta2
    delta1 = np.dot(delta2, W2.T).T * dtanh(z1)
    dW1 = np.outer(x, delta1)
    db1 = delta1
    return dW1, db1, dW2, db2, dW3, db3

注意，我们在计算 delta2 的时候，先对 delta3 进行了转置操作，然后再和 W3 相乘。这是因为 np.dot 函数默认是对最后一维进行矩阵乘法，也就是说，如果 delta3 的形状是 (batch_size, output_dim)，W3 的形状是 (output_dim, hidden_dim)，那么它们的乘积的形状是 (batch_size, hidden_dim)。而在这里，我们需要的是形状为 (output_dim, hidden_dim) 的 delta2，所以需要对 delta3 进行转置操作。

定义一个结构体类型表示平面上的一个点的坐标(x,y)，并从键盘输入两个点z1,z2的坐标，坐标值为整型数据，输出这两点之间的距离。 输入格式: 从键盘输入两个点z1和z2的坐标，之间用空格分隔 输出格式: 输出数据保留两位小数。

以下是C++的代码实现：

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;

struct Point {
    int x;
    int y;
};

double distance(Point p1, Point p2) {
    int dx = p1.x - p2.x;
    int dy = p1.y - p2.y;
    return sqrt(dx*dx + dy*dy);
}

int main() {
    Point z1, z2;
    cin >> z1.x >> z1.y >> z2.x >> z2.y;
    double d = distance(z1, z2);
    printf("%.2f", d);
    return 0;
}

输入样例：

1 1 4 5

输出样例：

5.00