self.choose_style = self.ch_style_dict[self.ui.comboBox.currentText()]

时间: 2024-05-17 15:18:07 浏览: 18
这行代码的作用是根据当前下拉框中选中的文本来确定所选的风格，并将其编号存储在 `self.choose_style` 中。其中，`self.ch_style_dict` 是一个字典，包含了风格名称和对应的编号；`self.ui.comboBox` 是在UI文件中定义的一个下拉框的名称，`currentText()` 是该下拉框的方法，用于获取当前选中的文本。通过 `self.ui.comboBox.currentText()` 获取当前选中的文本，再通过该文本在 `self.ch_style_dict` 字典中查找对应的编号，即可得到所选的风格编号。最后，将所选的风格编号存储在 `self.choose_style` 中，以便后续使用。
相关问题

self.log_dict = OrderedDict()解释该段代码

这段代码是在Python中创建一个有序字典，用于记录程序的日志信息。OrderedDict与普通字典类似，但可以确保其元素的顺序与插入顺序相同。因此，它非常适合用于记录需要按照时间顺序排列的信息，例如程序日志。

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

这份代码在实现键盘事件的时候，使用了错误的函数名称。应该使用`keyPressEvent`而不是`key_press_event`函数。另外，在`save_text_file`函数中，应该先判断当前图片是否为`None`，再执行后续的代码。以下是修改后的代码： ``` 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 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.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_()) ```

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LL.zip_android Star-Di_dict_star-dict_字典

著名的字典软件Star-Dict的字典文件的二级索引生成工具，用于做手机平台的字典软件辅助

优化这段代码import tkinter as tk class TomatoClock: def init(self, work_time=25, rest_time=5, long_rest_time=15): self.work_time = work_time * 60 self.rest_time = rest_time * 60 self.long_rest_time = long_rest_time * 60 self.count = 0 self.is_working = False self.window = tk.Tk() self.window.title("番茄钟") self.window.geometry("300x200") self.window.config(background='white') self.window.option_add("*Font", ("Arial", 20)) self.label = tk.Label(self.window, text="番茄钟", background='white') self.label.pack(pady=10) self.time_label = tk.Label(self.window, text="", background='white') self.time_label.pack(pady=20) self.start_button = tk.Button(self.window, text="开始", command=self.start_timer, background='white') self.start_button.pack(pady=10) def start_timer(self): self.is_working = not self.is_working if self.is_working: self.count += 1 if self.count % 8 == 0: self.count_down(self.long_rest_time) self.label.config(text="休息时间", foreground='white', background='lightblue') elif self.count % 2 == 0: self.count_down(self.rest_time) self.label.config(text="休息时间", foreground='white', background='lightgreen') else: self.count_down(self.work_time) self.label.config(text="工作时间", foreground='white', background='pink') else: self.label.config(text="番茄钟", foreground='black', background='white') def count_down(self, seconds): if seconds == self.work_time: self.window.config(background='pink') else: self.window.config(background='lightgreen' if seconds == self.rest_time else 'lightblue') if seconds == self.long_rest_time: self.count = 0 minute = seconds // 60 second = seconds % 60 self.time_label.config(text="{:02d}:{:02d}".format(minute, second)) if seconds > 0: self.window.after(1000, self.count_down, seconds - 1) else: self.start_timer() def run(self): self.window.mainloop() if name == 'main': clock = TomatoClock() clock.run()

timer_info = timer_dict.get(self.count % 8) self.count_down(*timer_info) else: self.label.config(text="番茄钟", foreground='black', background='white') def count_down(self, seconds, label_text, ...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size...

process_dict=None self.edge_index_sets = edge_index_sets self.embed_dim = dim self.node_num = node_num sensor_f = 0 embedding_modules = [] for process in process_dict: sensor_i = sensor_f n_processes = process_dict.get(process) sensor_f += n_processes embedding_modules.append(nn.Embedding(sensor_f - sensor_i, self.embed_dim)) self.embeddings = nn.ModuleList(embedding_modules)

9. n_processes = process_dict.get(process) 这里通过使用get()方法获取键对应的值，即当前传感器类型的处理过程数量。 10. sensor_f += n_processes 这里将sensor_f增加n_processes，得到当前传感器...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_...

self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost

这些是神经网络的一些属性，例如学习率 self.learning_rate，迭代次数 self.num_iterations，输入数据 self.x 和输出数据 self.y，权重 self.w 和偏置 self.b，成本函数值 self.costs 和一个布尔变量 ...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] # 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output...

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

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....

def __init__(self, node_type_list, standardization, scenes=None, attention_radius=None, robot_type=None): self.scenes = scenes self.node_type_list = node_type_list self.attention_radius = attention_radius self.NodeType = NodeTypeEnum(node_type_list) self.robot_type = robot_type self.standardization = standardization self.standardize_param_memo = dict() self._scenes_resample_prop = None

- self.node_type_list：节点类型列表 - self.attention_radius：关注半径 - self.NodeType：节点类型枚举 - self.robot_type：机器人类型 - self.standardization：标准化参数 - self.standardize_param_memo：标准...

class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96

接下来，它使用get_maps模块的construct_dictionary函数构建了一些字典，并将其赋值给self.dict、self.spacing、self.dict_all、self.dict_ori和self.dict_spacing属性。 然后，它设置了两个变量：patchSize为160，...

kg_data['r'] += 2 # 给每个关系的编号+2 self.n_relations = max(kg_data['r']) + 1 # 80 self.n_entities = max(max(kg_data['h']), max(kg_data['t'])) + 1 # 头实体的数量113487 # n_user在loader_base的stastic-cf里 70679 self.n_users_entities = self.n_users + self.n_entities self.cf_train_data = (np.array(list(map(lambda d: d + self.n_entities, self.cf_train_data[0]))).astype(np.int32), self.cf_train_data[1].astype(np.int32)) self.cf_test_data = (np.array(list(map(lambda d: d + self.n_entities, self.cf_test_data[0]))).astype(np.int32), self.cf_test_data[1].astype(np.int32)) self.train_user_dict = {k + self.n_entities: np.unique(v).astype(np.int32) for k, v in self.train_user_dict.items()} self.test_user_dict = {k + self.n_entities: np.unique(v).astype(np.int32) for k, v in self.test_user_dict.items()}

3. 计算用户和实体数量之和：self.n_users_entities = self.n_users + self.n_entities，用于后面构建用户与实体的交互矩阵。 4. 对训练集和测试集的数据进行处理：将每个实体的编号加上self.n_entities，目的是...

解释代码： def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict)))

最后，将self.wave_dict中所有键的列表存储在self.wave_keys中，并使用logger.info函数输出日志信息，表示已经创建了一个SpectrogramReader对象，并指定了输入的音频文件路径和解析结果中的utterances数量。

self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' self.save_all_path = dataset + '/saved_dict/models/' + self.model_name + '.ckpt'

而 self.save_all_path 则是将整个模型（包括模型参数和优化器状态等）保存到 dataset 目录下的 saved_dict/models 子目录中，同样以模型名称为文件名。这个保存模型的方式通常用于模型的恢复和继续训练。

h_list = [] t_list = [] r_list = [] self.train_kg_dict = collections.defaultdict(list) self.train_relation_dict = collections.defaultdict(list) for row in self.kg_train_data.iterrows(): h, r, t = row[1] h_list.append(h) t_list.append(t) r_list.append(r) self.train_kg_dict[h].append((t, r)) self.train_relation_dict[r].append((h, t)) self.h_list = torch.LongTensor(h_list) self.t_list = torch.LongTensor(t_list) self.r_list = torch.LongTensor(r_list)

这段代码看起来像是一个数据处理的部分，有些细节我可能看不出来，但是大致意思是将三元组（头实体，关系，...最后，将h_list、t_list、r_list转化为PyTorch的张量分别存储在self.h_list、self.t_list、self.r_list中。

def __init__(self, scp_path, sample_rate=8000): super(AudioReader, self).__init__() self.sample_rate = sample_rate self.index_dict = handle_scp(scp_path) self.keys = list(self.index_dict.keys())

这段代码定义了一个名为 AudioReader 的类，它有三个属性：sample_rate、index_dict 和 keys。其中，sample_rate 表示音频的采样率，index_dict 是一个字典，它包含了音频文件名和对应的文件路径。handle_scp 是一个...

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保险服务门店新年工作计划PPT.pptx

在保险服务门店新年工作计划PPT中，包含了五个核心模块：市场调研与目标设定、服务策略制定、营销与推广策略、门店形象与环境优化以及服务质量监控与提升。以下是每个模块的关键知识点： 1. **市场调研与目标设定** - **了解市场**：通过收集和分析当地保险市场的数据，包括产品种类、价格、市场需求趋势等，以便准确把握市场动态。 - **竞争对手分析**：研究竞争对手的产品特性、优势和劣势，以及市场份额，以进行精准定位和制定有针对性的竞争策略。 - **目标客户群体定义**：根据市场需求和竞争情况，明确服务对象，设定明确的服务目标，如销售额和客户满意度指标。 2. **服务策略制定** - **服务计划制定**：基于市场需求定制服务内容，如咨询、报价、理赔协助等，并规划服务时间表，保证服务流程的有序执行。 - **员工素质提升**：通过专业培训提升员工业务能力和服务意识，优化服务流程，提高服务效率。 - **服务环节管理**：细化服务流程，明确责任，确保服务质量和效率，强化各环节之间的衔接。 3. **营销与推广策略** - **节日营销活动**：根据节庆制定吸引人的活动方案，如新春送福、夏日促销，增加销售机会。 - **会员营销**：针对会员客户实施积分兑换、优惠券等策略，增强客户忠诚度。 4. **门店形象与环境优化** - **环境设计**：优化门店外观和内部布局，营造舒适、专业的服务氛围。 - **客户服务便利性**：简化服务手续和所需材料，提升客户的体验感。 5. **服务质量监控与提升** - **定期评估**：持续监控服务质量，发现问题后及时调整和改进，确保服务质量的持续提升。 - **流程改进**：根据评估结果不断优化服务流程，减少等待时间，提高客户满意度。 这份PPT旨在帮助保险服务门店在新的一年里制定出有针对性的工作计划，通过科学的策略和细致的执行，实现业绩增长和客户满意度的双重提升。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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MATLAB图像去噪最佳实践总结：经验分享与实用建议，提升去噪效果

![MATLAB图像去噪最佳实践总结：经验分享与实用建议，提升去噪效果](https://img-blog.csdnimg.cn/d3bd9b393741416db31ac80314e6292a.png) # 1. 图像去噪基础 图像去噪旨在从图像中去除噪声，提升图像质量。图像噪声通常由传感器、传输或处理过程中的干扰引起。了解图像噪声的类型和特性对于选择合适的去噪算法至关重要。 **1.1 噪声类型** * **高斯噪声：**具有正态分布的加性噪声，通常由传感器热噪声引起。 * **椒盐噪声：**随机分布的孤立像素，值要么为最大值（白色噪声），要么为最小值（黑色噪声）。 * **脉冲噪声
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InputStream in = Resources.getResourceAsStream

`Resources.getResourceAsStream`是MyBatis框架中的一个方法，用于获取资源文件的输入流。它通常用于加载MyBatis配置文件或映射文件。 以下是一个示例代码，演示如何使用`Resources.getResourceAsStream`方法获取资源文件的输入流： ```java import org.apache.ibatis.io.Resources; import java.io.InputStream; public class Example { public static void main(String[] args) {
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车辆安全工作计划PPT.pptx

"车辆安全工作计划PPT.pptx" 这篇文档主要围绕车辆安全工作计划展开，涵盖了多个关键领域，旨在提升车辆安全性能，降低交通事故发生率，以及加强驾驶员的安全教育和交通设施的完善。 首先，工作目标是确保车辆结构安全。这涉及到车辆设计和材料选择，以增强车辆的结构强度和耐久性，从而减少因结构问题导致的损坏和事故。同时，通过采用先进的电子控制和安全技术，提升车辆的主动和被动安全性能，例如防抱死刹车系统（ABS）、电子稳定程序（ESP）等，可以显著提高行驶安全性。 其次，工作内容强调了建立和完善车辆安全管理体系。这包括制定车辆安全管理制度，明确各级安全管理责任，以及确立安全管理的指导思想和基本原则。同时，需要建立安全管理体系，涵盖安全组织、安全制度、安全培训和安全检查等，确保安全管理工作的系统性和规范性。 再者，加强驾驶员安全培训是另一项重要任务。通过培训提高驾驶员的安全意识和技能水平，使他们更加重视安全行车，了解并遵守交通规则。培训内容不仅包括交通法规，还涉及安全驾驶技能和应急处置能力，以应对可能发生的突发情况。 此外，文档还提到了严格遵守交通规则的重要性。这需要通过宣传和执法来强化，以降低由于违反交通规则造成的交通事故。同时，优化道路交通设施，如改善交通标志、标线和信号灯，可以提高道路通行效率，进一步增强道路安全性。 在实际操作层面，工作计划中提到了车辆定期检查的必要性，包括对刹车、转向、悬挂、灯光、燃油和电器系统的检查，以及根据车辆使用情况制定检查计划。每次检查后应记录问题并及时处理，以确保车辆始终处于良好状态。 最后，建立车辆安全信息管理系统也是关键。通过对车辆事故和故障情况进行记录和分析，可以为安全管理提供数据支持，以便及时发现问题，预防潜在风险，并对事故进行有效处理和责任追究。 这份车辆安全工作计划全面覆盖了从车辆本身到驾驶员行为，再到道路环境的诸多方面，旨在构建一个全方位、多层次的车辆安全管理体系，以降低交通事故风险，保障道路交通安全。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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MATLAB图像去噪行业应用：从医疗到遥感，解锁图像去噪的无限潜力

![MATLAB图像去噪行业应用：从医疗到遥感，解锁图像去噪的无限潜力](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3aa5d0402a313c17c3c9ffa85b40f683.png) # 1. MATLAB图像去噪概述 **1.1 图像去噪的重要性** 图像去噪是图像处理中一项至关重要的任务，它旨在从图像中去除不需要的噪声，从而提高图像的质量和可理解性。图像噪声可能来自各种来源，如传感器缺陷、环境干扰和数据传输错误。 **1.2 MATLAB图像去噪的优势** MATLAB是一个强大的技术计算环境，提供了一系列图像去噪算法和工具。MATLA
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使用pyrhon编写mapreduce

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和算法。它通常用于分布式计算环境中，可以高效地处理大量数据并实现并行计算。在Python中，我们可以使用Hadoop Streaming来编写MapReduce程序。 下面是使用Python编写MapReduce的基本步骤： 1. Map阶段： - 编写一个mapper函数，该函数接收输入数据并将其转换为键值对的形式。 - 使用标准输入(sys.stdin)读取输入数据，并使用标准输出(sys.stdout)输出键值对。 2. Reduce阶段： - 编写一个reducer函数，该函数接收来自mapper函数输出的键
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ipqc工作总结PPT.pptx

"这是一份关于IPQC（在制品质量控制）的工作总结PPT，涵盖了IPQC的角色定义、工作总结、质量月报、质量提升计划、团队发展计划以及未来展望。" IPQC，全称为InProcess Quality Control，在制品质量控制，是制造过程中至关重要的一个环节。IPQC的主要职责在于通过抽检和检验在制品，确保生产出的产品符合预设的质量标准和客户期望。他们的工作包括但不限于： 1. **质量检验与控制**：对在制品进行定期抽样检验，以确认产品质量是否达标。 2. **环境与设备监控**：检查生产现场的环境条件和设备运行状态，确保符合生产要求。 3. **关键控制点检查**：在生产的关键阶段进行严格检查，及时发现问题。 4. **不合格品管理**：对不合格品进行标识、隔离，并追踪问题的解决过程。 5. **制定检验计划**：根据生产计划和产品标准，制定相应的检验程序和标准。 6. **数据收集与分析**：记录检验数据，通过分析找出潜在问题，提出改善建议。 在工作总结部分，IPQC强调了实时监控生产过程，确保每个环节都符合质量标准。他们定期抽检产品，快速反馈问题，并进行异常分析与改进，防止问题重复出现。此外，IPQC还负责对新员工进行培训，提高团队协作和管理，以提升整体工作效率和质量水平。 在IPQC质量月报中，提到了质量目标的达成情况。虽然目标完成率达到了98%，但仍有2%的差距，主要是由于员工操作失误和质量监控不足造成的。为了改进，IPQC计划加强员工培训，提高操作技能，增强质量意识，并增加检查频率，以更严格地控制产品质量。 对于未来的展望，IPQC可能会进一步强化团队建设，优化工作流程，持续提升产品质量，以达到更高的客户满意度。团队发展计划可能包括更系统的员工培训、更高效的沟通机制以及更有激励性的管理策略。 这份PPT详细呈现了IPQC在确保产品质量、处理异常情况、提高团队绩效等方面的工作内容和挑战，同时也展现了IPQC团队对质量提升和团队发展的持续关注和努力。