分析一下:var common_ops = { init:function(){ this.eventBind(); this.setMenuIconHighLight(); }, eventBind:function(){ $('.navbar-minimalize').click(function () { $("body").toggleClass("mini-navbar"); SmoothlyMenu(); }); $(window).bind("load resize scroll", function () { if (!$("body").hasClass('body-small')) { fix_height(); } }); }, setMenuIconHighLight:function(){ if( $("#side-menu li").size() < 1 ){ return; } var pathname = window.location.pathname; var nav_name = "default"; if( pathname.indexOf("/account") > -1 ){ nav_name = "account"; } if( pathname.indexOf("/food") > -1 ){ nav_name = "food"; } if( pathname.indexOf("/member") > -1 ){ nav_name = "member"; } if( pathname.indexOf("/finance") > -1 ){ nav_name = "finance"; } if( pathname.indexOf("/qrcode") > -1 ){ nav_name = "market"; } if( pathname.indexOf("/stat") > -1 ){ nav_name = "stat"; } if( nav_name == null ){ return; } $("#side-menu li."+nav_name).addClass("active"); }, alert:function( msg ,cb ){ layer.alert( msg,{ yes:function( index ){ if( typeof cb == "function" ){ cb(); } layer.close( index ); } }); }, confirm:function( msg,callback ){ callback = ( callback != undefined )?callback: { 'ok':null, 'cancel':null }; layer.confirm( msg , { btn: ['确定','取消'] //按钮 }, function( index ){ //确定事件 if( typeof callback.ok == "function" ){ callback.ok(); } layer.close( index ); }, function( index ){ //取消事件 if( typeof callback.cancel == "function" ){ callback.cancel(); } layer.close( index ); }); }, tip:function( msg,target ){ layer.tips( msg, target, { tips: [ 3, '#e5004f'] }); $('html, body').animate({ scrollTop: target.offset().top - 10 }, 100); }, buildUrl:function( path ,params ){ /链接管理是们艺术,buildUrl这里在static/js/user/login.js中调用/ var url = "" + path; var _paramUrl = ""; if( params ){ /json通过key取值然后用map循环/ _paramUrl = Object.keys( params ).map( function( k ){ return [ encodeURIComponent( k ),encodeURIComponent( params[ k ] ) ].join("="); }).join("&"); _paramUrl = "?" + _paramUrl; } return url + _paramUrl; }, buildPicUrl:function( img_key ){ var domain = $(".hidden_layout_wrap input[name=domain]").val(); var prefix_url = $(".hidden_layout_wrap input[name=prefix_url]").val(); return domain + prefix_url + img_key; } }; $(document).ready( function() { common_ops.init(); });

时间: 2024-05-01 10:20:01 浏览: 120
这段代码是一个名为"common_ops"的对象,其中包含了多个方法,用于实现一些常用的功能。其中init()方法用于初始化,调用了eventBind()方法和setMenuIconHighLight()方法,eventBind()方法用于绑定事件,包括点击事件和窗口大小变化事件等,setMenuIconHighLight()方法用于设置菜单图标高亮。其他方法包括alert()方法、confirm()方法、tip()方法、buildUrl()方法和buildPicUrl()方法,用于实现弹出提示框、确认框、提示信息、构建URL和构建图片URL等功能。整个代码看起来比较简洁,但是实现了很多常用功能,可以方便地被其他程序员调用。
相关问题

db_table_ops("get", "router", "select", "{}", function (data) { //按照index排序 var temp_value = data; temp_value.sort(function (a, b) { var index_a = 100000; var index_b = 100000; if (a.index != '' && a.index != null) { index_a = parseInt(a.index); } if (b.index != '' && b.index != null) { index_b = parseInt(b.index); } return (index_a - index_b); }); _this.router_table = temp_value; });

这也是一段 JavaScript 代码,它包含了一个名为 "db_table_ops" 的函数,该函数接受多个参数,包括字符串 "get"、"router"、"select"、一个表示查询条件的对象 "{}" 和一个回调函数。函数在执行时会从数据库中获取某个表格中符合条件的数据,并将获取到的数据存储到一个变量 "temp_value" 中。然后函数会对 "temp_value" 数组进行排序,排序的规则是按照每个数组元素的 "index" 属性进行升序排序(如果 "index" 属性为空或 null,则默认为 100000)。最后,函数将排序后的数组赋值给变量 "_this.router_table",以供后续程序使用。

分析一下:var common_ops = { init: function () { this.eventBind(); this.setMenuIconHighLight(); }, eventBind: function () { $('.navbar-minimalize').click(function () { $("body").toggleClass("mini-navbar"); SmoothlyMenu(); }); $(window).bind("load resize scroll", function () { if (!$("body").hasClass('body-small')) { fix_height(); } }); }, setMenuIconHighLight: function () { if ($("#side-menu li").size() < 1) { return; } var pathname = window.location.pathname; var nav_name = "default"; if (pathname.indexOf("/account") > -1) { nav_name = "account"; } if (pathname.indexOf("/food") > -1) { nav_name = "food"; } if (pathname.indexOf("/member") > -1) { nav_name = "member"; } if (pathname.indexOf("/finance") > -1) { nav_name = "finance"; } if (pathname.indexOf("/qrcode") > -1) { nav_name = "market"; } if (pathname.indexOf("/stat") > -1) { nav_name = "stat"; } if (nav_name == null) { return; } $("#side-menu li." + nav_name).addClass("active"); }, alert: function (msg, cb) { layer.alert(msg, { yes: function (index) { if (typeof cb == "function") { cb(); } layer.close(index); } }); }, confirm: function (msg, callback) { callback = (callback != undefined) ? callback : {'ok': null, 'cancel': null}; layer.confirm(msg, { btn: ['确定', '取消'] //按钮 }, function (index) { //确定事件 if (typeof callback.ok == "function") { callback.ok(); } layer.close(index); }, function (index) { //取消事件 if (typeof callback.cancel == "function") { callback.cancel(); } layer.close(index); }); }, tip: function (msg, target) { layer.tips(msg, target, { tips: [3, '#e5004f'] }); $('html, body').animate({ scrollTop: target.offset().top - 10 }, 100); }, // 扩展:在前端页面实现url的动态管理 buildUrl: function (path, params) { var url = "" + path; var _paramUrl = ""; if (params) { _paramUrl = Object.keys(params).map(function (k) { return [encodeURIComponent(k), encodeURIComponent(params[k])].join("="); }).join("&"); _paramUrl = "?" + _paramUrl; } return url + _paramUrl; }, buildPicUrl: function (img_key) { var domain = $(".hidden_layout_wrap input[name=domain]").val(); var prefix_url = $(".hidden_layout_wrap input[name=prefix_url]").val(); return domain + prefix_url + img_key; }, }; $(document).ready(function () { common_ops.init(); });

这是一个 JavaScript 对象 common_ops,其中有一些方法,包括 init、eventBind、setMenuIconHighLight、alert、confirm、tip、buildUrl 和 buildPicUrl。其中 init 方法在文档加载完毕后执行,调用了 eventBind 和 setMenuIconHighLight 方法;eventBind 方法绑定了一些事件,包括点击事件和窗口事件;setMenuIconHighLight 方法根据当前页面的路径设置菜单图标的高亮效果;alert 和 confirm 方法分别弹出确认和提示框;tip 方法在指定元素上显示提示信息;buildUrl 方法根据给定的路径和参数构建 URL;buildPicUrl 方法根据给定的图片键值构建图片 URL。
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Defines the PatchGAN discriminator with the specified arguments. class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) 上述代码中出现错误:RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.),请问如何解决,给出修改后的代码

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input),上述代码中:出现错误:torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1,RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw - 1) / 2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n, 8) if n == 1: num_filters = ndf * nf_mult self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n_layers, 8) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw) ] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = self.conv_mask1(input) input = torch.cat([input, offset1, mask1], dim=1) return self.model(input),运行上述代码出现错误:RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 3, 512, 512] to have 512 channels, but got 3 channels instead,如何修改,给出代码

@staticmethod def inference_detection(image, train=False): """ HandSegNet: Detects the hand in the input image by segmenting it. Inputs: image: [B, H, W, 3] tf.float32 tensor, Image with mean subtracted train: bool, True in case weights should be trainable Outputs: scoremap_list_large: list of [B, 256, 256, 2] tf.float32 tensor, Scores for the hand segmentation classes """ with tf.compat.v1.variable_scope('HandSegNet'): scoremap_list = list() layers_per_block = [2, 2, 4, 4] out_chan_list = [64, 128, 256, 512] pool_list = [True, True, True, False] # learn some feature representation, that describes the image content well x = image for block_id, (layer_num, chan_num, pool) in enumerate(zip(layers_per_block, out_chan_list, pool_list), 1): for layer_id in range(layer_num): x = ops.conv_relu(x, 'conv%d_%d' % (block_id, layer_id+1), kernel_size=3, stride=1, out_chan=chan_num, trainable=train) if pool: x = ops.max_pool(x, 'pool%d' % block_id) x = ops.conv_relu(x, 'conv5_1', kernel_size=3, stride=1, out_chan=512, trainable=train) encoding = ops.conv_relu(x, 'conv5_2', kernel_size=3, stride=1, out_chan=128, trainable=train) # use encoding to detect initial scoremap x = ops.conv_relu(encoding, 'conv6_1', kernel_size=1, stride=1, out_chan=512, trainable=train) scoremap = ops.conv(x, 'conv6_2', kernel_size=1, stride=1, out_chan=2, trainable=train) scoremap_list.append(scoremap) # upsample to full size s = image.get_shape().as_list() scoremap_list_large = [tf.image.resize_images(x, (s[1], s[2])) for x in scoremap_list] return scoremap_list_large详细注释

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