ratio = data[not_zero_mask, new_cases_idx] / data[not_zero_mask, new_recovered_idx]

时间: 2023-05-20 07:04:30 浏览: 65
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csl_css_宏定义_解析

这是一个计算比率的表达式，其中 data 是一个数据集，not_zero_mask 是一个布尔掩码，new_cases_idx 和 new_recovered_idx 分别是新病例和新康复的索引。这个表达式的含义是计算在数据集中不为零的情况下，新病例和新康复的比率。具体的计算方法是将不为零的新病例和新康复的数据分别除以对应的总数，然后将两个结果相除得到比率。如果你需要更具体的解释或者代码实现，请提供更多的上下文信息。
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not_zero_mask = data[:, new_recovered_idx] != 0

这是一个Python代码片段，用于创建一个由布尔值组成的掩码，用于过滤掉数据中值为0的元素。其中，data是一个二维...not_zero_mask = data[:, new_recovered_idx] != 0 如果您需要更详细的解释或代码示例，请告诉我。

int16_t* dispatcher::create_result_node(int source_idx, long input_data_idx){ /* insert the new node */ result_list * new_node = new result_list; new_node->data_idx = input_data_idx; /* if reuslt buffer is empty */ if(result_head[source_idx]->next == result_tail[source_idx]){ /* insert node between head and tail */ result_tail[source_idx]->pre = new_node; new_node->next = result_tail[source_idx]; result_head[source_idx]->next = new_node; new_node->pre = result_head[source_idx]; ordered_num[source_idx] = 0; ordered_edge[source_idx] = result_head[source_idx]; return new_node->result_data;

函数首先创建一个新的结果节点 new_node，并将 input_data_idx 存储在其 data_idx 属性中。然后，如果结果缓冲区是空的，就将 new_node 插入到结果列表的头和尾之间。具体来说，将 result_tail[source_idx] 的 pre ...

解释：[D_sort, idx] = sort(diag(D), 'descend');%抽取对角线特征值并排序 V_sort = V(:, idx); V_new = V_sort(:, 1:nu); W = data_zero_mean * V_new;

最后，将原始数据矩阵data_zero_mean乘以新的特征向量矩阵V_new，得到降维后的数据矩阵W。 具体解释如下： - V：特征向量矩阵，每一列是一个特征向量。 - D：特征值矩阵，对角线上的元素是特征值。 - diag：MATLAB...

for bidx, batch in enumerate(devset_loader): seq, max_len = _prepare_data(batch[0], token2id, PAD, device) seq_words = _prepare_wvdata(batch[0], max_len, device) tags = _prepare_data(batch[1], tag2id, END_TAG, device) mask = torch.ne(seq, float(token2id[PAD])).float() length = mask.sum(0) _, idx = length.sort(0, descending=True) seq = seq[:, idx] tags = tags[:, idx] seq_words = seq_words[:, idx] mask = mask[:, idx] best_path = model.predict(seq, seq_words, mask) loss = model.neg_log_likelihood(seq, tags, mask) loss /= seq.size(1) loss_lst.append(loss.item()) ground_truth = [batch[1][i].strip().split(" ") for i in idx]

在每次循环开始时，首先调用 _prepare_data() 函数对输入数据进行预处理，并将结果赋值给 seq 和 max_len。然后，调用 _prepare_wvdata() 函数对 batch[0] 进行处理，得到 seq_words。接着，调用 _...

位置 1 处的索引超出数组边界。 出错 segment0quyu (第 22 行) cropped_img = img(non_zero_idx(1):non_zero_idx(end), non_zero_idx(1):non_zero_idx(end));

当你使用 non_zero_idx(1):non_zero_idx(end) 进行切片操作时，如果 non_zero_idx 的长度为0，即该图像的所有像素都是0，end 就会返回比数组长度更大的数值，导致越界。 解决这个问题的方法是检查 non_zero_...

void Service_eSPI_PLTRST(void) { if (IS_MASK_CLEAR(VWIDX3, F_IDX3_PLTRST) && IS_MASK_CLEAR(ESGCTRL3, CH0_not_RDY)) { ESGCTRL3 |= CH0_not_RDY; } else if (IS_MASK_SET(VWIDX3, F_IDX3_PLTRST) && IS_MASK_SET(ESGCTRL3, CH0_not_RDY)) { Init_SIO(); ESGCTRL3 &= ~CH0_not_RDY; } }

- 如果 VWIDX3 的 F_IDX3_PLTRST 位被清除，并且 ESGCTRL3 的 CH0_not_RDY 位也被清除，则进入第一个条件判断。 - 如果 VWIDX3 的 F_IDX3_PLTRST 位被设置，并且 ESGCTRL3 的 CH0_not_RDY 位也被设置，则进入第二...

for epoch in range(N_EPOCHS): model.train() epoch_loss= [] pbar = tqdm(traindataloader) pbar.set_description("[Train Epoch {}]".format(epoch)) for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) model.zero_grad() outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), MAX_GRAD_NORM) epoch_loss.append(loss.item()) optimizer.step() scheduler.step() loss_vals.append(np.mean(epoch_loss)) print("epoch=",epoch,"train loss=",np.mean(epoch_loss),flush=True)这段什么意思

模型的梯度会被清零（model.zero_grad()），然后模型会根据输入数据计算输出（model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)）。接下来，代码会计算损失值（loss）并更新模型参数（optimizer....

else: mask_idx = np.where(mask_c) c_pts = np.zeros((len(mask_idx[0]), 2)).astype(np.int32) c_pts[:, 0] = mask_idx[0] c_pts[:, 1] = mask_idx[1]

1.使用np.where函数找到mask_c中值为True的像素位置，并将它们的行和列分别存储在mask_idx的第一个和第二个元素中； 2.创建一个和mask_idx第一个元素大小相同的全零数组c_pts，并将其数据类型设置为np.int32； 3.将...

y_pred = cnn.predict(X_test) # 假设 y_test 和 y_pred 是 NumPy 数组，包含了测试集标签数据和预测数据 # 检查是否有缺失值 mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred)) # 返回非缺失值的索引 not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()程序跑到这里报错：numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 20.5 GiB for an array with shape (148208, 148208) and data type bool

这个错误是由于内存不足导致的。可能是因为你的计算机内存不足以...not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten() y_test = y_test[not_nan_idx] y_pred = y_pred[not_nan_idx] 希望这些方法能够帮助你解决问题。

data[:, new_recovered_idx] != 0

这是一个Python中的条件判断语句，用于判断data中的new_recovered_idx列是否有非零值。如果有，返回True，否则返回False。具体实现方式取决于data的数据类型和结构，需要更多上下文信息才能给出具体的代码实现。
rar

idx_brch.rar_idx_brch_power quality_runpf

power quality sourse
sql

T_DDW_F00_MKT_IDX_HALF_YEAR_CHAG_INCM_DSB.sql

T_DDW_F00_MKT_IDX_HALF_YEAR_CHAG_INCM_DSB.sql
rar

careland_idx_maker

"careland_idx_maker"是一款专为Careland环境设计的索引文件生成软件，主要用于创建和管理idx索引文件。在IT行业中，索引文件扮演着非常重要的角色，尤其是在大数据检索、文档管理和数据库优化等方面。Idx文件是一种...

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idx_alloc_indexalloc_

而“idx_alloc_indexalloc_”这个主题涉及到的是数据库系统中的一个关键优化策略——高速的Index分配逻辑。这种逻辑的设计目标是提高数据库性能，尤其是在处理大量索引操作时。 索引（Index）是数据库管理系统用来...

bbox_offset = torch.stack(batch_offset) bbox_mask = torch.stack(batch_mask) class_labels = torch.stack(batch_class_labels)如何在这上面更改呢

mask_stacked = mask_stacked.reshape(-1, new_shape_for_mask) labels_stacked = labels_stacked.reshape(-1, new_shape_for_labels) 2. **条件堆叠**：如果你只想针对满足特定条件的batch元素堆叠，可以添加...
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