layer_names = [] for layer in model.layers[:8]: layer_names.append(layer.name) images_per_row = 16 for layer_name, layer_activation in zip(layer_names, activations): n_features = layer_activation.shape[-1] size = layer_activation.shape[1] n_cols = n_features // images_per_row display_grid = np.zeros((size * n_cols, images_per_row * size)) for col in range(n_cols): for row in range(images_per_row): channel_image = layer_activation[0, :, :, col * images_per_row + row]channel_image -= channel_image.mean() channel_image /= channel_image.std() channel_image *= 64 channel_image += 128 channel_image = np.clip(channel_image, 0, 255).astype('uint8') display_grid[col * size : (col + 1) * size, row * size : (row + 1) * size] = channel_imagescale = 1. / size plt.figure(figsize=(scale * display_grid.shape[1], scale * display_grid.shape[0])) plt.title(layer_name) plt.grid(False) plt.imshow(display_grid, aspect='auto', cmap='viridis')

时间: 2024-04-15 19:24:42 浏览: 122
ZIP

Add-Layer-comp-Add-Plane.zip_site:en.pudn.com

这段代码是用于可视化模型中每个层的激活函数输出的热力图。首先，它通过遍历模型的前8个层来获取每个层的名称，并将其存储在`layer_names`列表中。 然后，它假定每行显示16个图像，并计算每个层激活函数输出的特征数量(`n_features`)和图像尺寸(`size`)。接下来，它计算每列应该显示的特征数量(`n_cols`)。 然后，它创建一个空的显示网格(`display_grid`)，并通过循环遍历每个特征图的列和行来填充网格。它对每个通道图像进行标准化处理，然后进行缩放和偏移，最后进行剪裁并转换为无符号8位整数。 最后，它根据网格的大小创建一个适当大小的画布，并绘制热力图，标题为当前层的名称。最终显示结果。 这段代码使用了`numpy`和`matplotlib`库来处理和可视化矩阵数据。
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def text_encoder_model(self): layer_output = layers.Embedding(5000, 256)(self.character_id) # 进行文本特征输出 for i in range(3): layer_output = layers.ZeroPadding1D(2)(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(256, 5)(layer_output) layer_output = layers.BatchNormalization()(layer_output) layer_output = layers.ReLU()(layer_output) layer_output = layers.Dropout(0.1)(layer_output) # 加入文本的位置信息 layer_output = layers.Dense(256)(layer_output) layer_output = layer_output + self.character_posid encoder_input = layers.Dropout(0.1)(layer_output) # encoder输出结果 encoder_result, encoder_result_all = self.tr_encoder(encoder_input, self.character_mask) encoder_result = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_result) return encoder_result

这段代码是一个文本编码器模型的实现，用于将输入的文本转换为向量表示。具体来说，它包含以下几个...5. 对编码后的文本向量进行 LayerNormalization，以归一化其特征值分布。 最终，该函数返回的是编码器的输出结果。

conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3)) # 冻结卷积基 保证其权重在训练过程中不变 # conv_base.trainable = False conv_base.trainable = True for layer in conv_base.layers: layer.trainable = False if layer.name == 'block4_pool': break for layer in conv_base.layers: print(layer.name + ':' + str(layer.trainable)) # 构建训练网络 model = models.Sequential() model.add(conv_base) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu')) model.add(layers.Dense(units=4096, activation='relu')) model.add(layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')) 这部分代码是做什么的

4. 构建新的神经网络模型 model，将卷积基添加到模型中，并在其之上添加全连接层和输出层，构成完整的网络结构。 5. 不设置训练参数和优化器等，即保持默认值。 这段代码的主要目的是通过迁移学习，将预训练的...

下面给出一段详细代码：class CrnModel: def init(self, feature_num): self.feature_num = feature_num self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') model_output = self.structure_model() self.model = tf.keras.Model(inputs=self.input_magnitude, outputs=model_output) self.model.summary() def structure_model(self): layer_input = self.input_magnitude layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=1, kernel_size=3, activation='relu')( layer_input) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=2, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=4, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='linear')(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=257, kernel_size=1, activation='relu')(layer_output) return layer_output。请你给出详细解释和注释

self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') # 定义输入层，输入维度为 [128, feature_num] model_output = self.structure_model() # 定义模型输出 self.model = ...

layer_output = layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(1, 3), strides=(1, 2))(layer_output) # 二维卷积 # BN层可以帮助网络更快地收敛，提高模型训练的准确度和稳定性。BatchNormalization 层通过对每个 Batch 的数据进行归一化处理，加速了神经网络的训练过程。 layer_output = layers.BatchNormalization()(layer_output) layer_output = layers.ELU()(layer_output) # 激活层，ELU激活函数，能够有效地防止梯度消失的问题，从而提高网络的训练效率和准确性。 skiper_connection.append(layer_output) # 将该卷积层的输出保存到skiper_connection数组中，append()函数类似于尾插 layer_output = layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(2, 3), strides=(1, 2))(layer_output) layer_output = layers.BatchNormalization()(layer_output) layer_output = layers.ELU()(layer_output) skiper_connection.append(layer_output)

这段代码中，首先对输入的layer_output进行了一个二维卷积操作，使用的是Conv2D层，其中filters表示卷积核的数量，kernel_size表示卷积核的大小，strides表示卷积的步长。接着使用BatchNormalization层对卷积层的...

if self.conv_layers is not None: for attn_layer, conv_layer in zip(self.attn_layers, self.conv_layers): # 遍历注意力架构层 x, attn = attn_layer(x, attn_mask=attn_mask) # 对x做maxpool1d操作，将512-->256 # 也就是结构中的金字塔，为了加速模型训练提出 x = conv_layer(x) attns.append(attn) # # 遍历注意力架构层 x, attn = self.attn_layers[-1](x, attn_mask=attn_mask) attns.append(attn) else: for attn_layer in self.attn_layers: x, attn = attn_layer(x, attn_mask=attn_mask) attns.append(attn)

在这个分支中，代码首先通过zip函数将self.attn_layers和self.conv_layers两个列表进行遍历，将对应的元素分别赋值给attn_layer和conv_layer。然后，代码使用attn_layer对输入x进行处理，并传入attn_...

# 输入游戏环境中的一些条件(如敌机位置), 返回要执行的操作 def feed_forward(self, inputs): for i in range(len(inputs)): self.layers[0].neurons[i].biase = inputs[i] prev_layer = self.layers[0] for i in range(len(self.layers)): # 第一层没有weights if i == 0: continue for j in range(len(self.layers[i].neurons)): sum = 0 for k in range(len(prev_layer.neurons)): sum += prev_layer.neurons[k].biase * self.layers[i].neurons[j].weights[k] self.layers[i].neurons[j].biase = sigmoid(sum) prev_layer = self.layers[i] out = [] last_layer = self.layers[-1] for i in range(len(last_layer.neurons)): out.append(last_layer.neurons[i].biase) return out def print_info(self): for layer in self.layers: print(layer) 翻译

这是一个神经网络类的 Python 代码。这个类包含了两个方法： 1. feed_forward(self, inputs) 方法：输入游戏环境中的一些条件（如敌机位置），返回要执行的操作。该方法会根据输入的条件和神经网络的权重和偏置值...

for i in range(num_convs): if i == 0: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=None) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=True ) else: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=activation) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=False ) self.transforms.append(trans) self.convs.append(conv) in_channels = conv.out_channels

代码中的循环语句用来构建多层DenseEdgeConv模块，每一层都由一个FCLayer（全连接层）和一个DenseEdgeConv模块组成。其中第一层的FCLayer没有激活函数，后续层的FCLayer使用了激活函数。在循环中，将每个转换层和卷...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

... ... 3. 使用了 nn.functional.interpolate 对 feature map 进行了上采样，避免了使用 nn.ConvTranspose2d 带来的一些问题。 ...4. 在最后的卷积层中，使用了 nn.Sequential 对多个卷积层进行了封装，使得代码更加简洁...

self.transforms = ModuleList() self.convs = ModuleList() for i in range(num_convs): if i == 0: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=None) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=True ) else: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=activation) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=False ) self.transforms.append(trans) self.convs.append(conv) in_channels = conv.out_channels

然后通过for循环，依次创建num_convs个层。当i为0时，创建的是一个FCLayer和一个DenseEdgeConv，其中FCLayer是全连接层，DenseEdgeConv是基于边缘卷积的网络层。当i不为0时，创建的是一个带激活函数的FCLayer和一个...

为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).init() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

- for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) 构建剩余的基础模块，添加到 layers 列表中。 - return nn.Sequential(*layers) 将 layers 列表中的基础模块打包成一个 ...

class BasicBlock2D(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock2D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion * out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out # 定义二维ResNet-18模型 class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) # print(out.shape) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out改为用稀疏表示替换全连接层

layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) ...

class UNET(tf.keras.Model): def __init__(self, in_channel, out_channel): super(UNET, self).__init__() self.layer1 = conv_block(in_channel, out_channel) self.layer2 = Downsample(out_channel) self.layer3 = conv_block(out_channel, out_channel*2) self.layer4 = Downsample(out_channel*2) self.layer5 = conv_block(out_channel*2, out_channel*4) self.layer6 = Downsample(out_channel*4) self.layer7 = conv_block(out_channel*4, out_channel*8) self.layer8 = Downsample(out_channel*8) self.layer9 = conv_block(out_channel*8, out_channel*16) self.layer10 = Upsample(out_channel*16) self.layer11 = conv_block(out_channel*16, out_channel*8) self.layer12 = Upsample(out_channel*8) self.layer13 = conv_block(out_channel*8, out_channel*4) self.layer14 = Upsample(out_channel*4) self.layer15 = conv_block(out_channel*4, out_channel*2) self.layer16 = Upsample(out_channel*2) self.layer17 = conv_block(out_channel*2, out_channel) self.layer18 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(filters=in_channel, kernel_size=1, strides=1, activation=None) self.act = tf.keras.layers.Activation('sigmoid') #激活函数 def call(self, x): x = self.layer1(x) f1 = x x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) f2 = x x = self.layer4(x) x = self.layer5(x) f3 = x x = self.layer6(x) x = self.layer7(x) f4 = x x = self.layer8(x) x = self.layer9(x) x = self.layer10(x, f4) x = self.layer11(x) x = self.layer12(x, f3) x = self.layer13(x) x = self.layer14(x, f2) x = self.layer15(x) x = self.layer16(x, f1) x = self.layer17(x) x = self.layer18(x) return self.act(x) x = tf.random.normal(shape=(2, 256, 256, 1)) y = tf.random.normal(shape=(2, 256, 256, 1)) model = UNET(in_channel=1, out_channel=64) loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() TypeError: conv_block() missing 1 required positional argument: 'name'

从错误信息来看，是因为在创建UNET类的时候，调用了conv_block()函数，但是缺少了一个必需的参数name。因此建议您检查一下conv_block()函数的定义，确保它需要的参数是否包括name，并且在调用时传递了正确...

def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1, dilate=False): norm_layer = self._norm_layer downsample = None previous_dilation = self.dilation if dilate: self.dilation *= stride stride = 1 if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( conv1x1(self.inplanes, planes * block.expansion, stride), norm_layer(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample, self.groups, self.base_width, previous_dilation, norm_layer)) self.inplanes = planes * block.expansion for _ in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes, groups=self.groups, base_width=self.base_width, dilation=self.dilation, norm_layer=norm_layer)) return nn.Sequential(*layers)

这是一个深度神经网络的类中的一个私有方法，用于构建网络的一层。...最后，使用 for 循环构建剩下的基本块，并将它们加入到 layers 列表中。最后，返回一个 nn.Sequential 对象，其中包含所有的基本块。

class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.LeakyReLU = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.elu = nn.ELU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): # out = F.ReLU(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) out = out.view(out.size(0), -1) return out 在self.layer4(out)和 self.avgpool(out)之间加CBAM

要在 self.layer4(out) 和 self.avgpool(out) 之间CBAM模块，可以按照以下步骤进行修改： 首先，导入CBAM模块的相关库： python from cbam import CBAM 然后，在ResNet18_2D类中添加CBAM模块： ...

for i in range(self.stage_num): self.layers.append(BasicLayer(dim=embed_dims[i], depth=depths[i], net_depth=net_depth, kernel_size=kernel_size, conv_layer=conv_layer, norm_layer=norm_layer, gate_act=gate_act))解释每一段代码

这段代码是一个循环语句，其中self.stage_num是循环的次数。在每次循环中，会调用BasicLayer类，并将其实例化为一个对象，该对象的各个属性值由参数指定。...每次循环结束后，将该对象添加到layers列表中。

import random filename = 'supercu.lmp' file_object = open(filename,'r') lines = file_object.readlines() num_layers = 150 num_atom_a_layer = 20000 idx_gradient = 0.1 num_random = [] for idx_layer in range(1,num_layers+1): num_cu_float = pow(idx_layer/num_layers,idx_gradient)*num_atom_a_layer num_cu = int(num_cu_float) list_random = random.sample(range((idx_layer-1)*num_atom_a_layer,idx_layer*num_atom_a_layer),num_cu) num_random = num_random + list_random num_random.sort() for index in range (len(lines)): strT = lines[index] strL = strT.split() if int(strL[0]) in num_random: strT = strT[:14]+'2'+strT[15:] lines[index] = strT file_object.close strTT = "".join(lines) file_object = open(filename,'w') file_object.write(strTT) file_object.close

idx_layer_ratio = [idx_layer/num_layers for idx_layer in range(1,num_layers+1)] num_cu_float_list = [pow(idx, idx_gradient)*num_atom_a_layer for idx in idx_layer_ratio] 3. 可以使用列表推导式代替...

帮我优化这个代码，必须要降低运算量，多采用dataframe或者其他库 import random filename = 'supercu.lmp' file_object = open(filename,'r') lines = file_object.readlines() num_layers = 150 num_atom_a_layer = 20000 idx_gradient = 0.1 num_random = [] for idx_layer in range(1,num_layers+1): num_cu_float = pow(idx_layer/num_layers,idx_gradient)*num_atom_a_layer num_cu = int(num_cu_float) list_random = random.sample(range((idx_layer-1)*num_atom_a_layer,idx_layer*num_atom_a_layer),num_cu) num_random = num_random + list_random num_random.sort() for index in range (len(lines)): strT = lines[index] strL = strT.split() if int(strL[0]) in num_random: strT = strT[:14]+'2'+strT[15:] lines[index] = strT file_object.close strTT = "".join(lines) file_object = open(filename,'w') file_object.write(strTT) file_object.close

for idx_layer in range(1, num_layers+1): num_cu_float = pow(idx_layer/num_layers, idx_gradient)*num_atom_a_layer num_cu = int(num_cu_float) list_random = random.sample(range((idx_layer-1)*num_atom_...

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ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers. ``` 这个错误表明模型在加载权重时，发现权重文件中的层数与当前模型的层数不匹配。这通常是因为模型在...
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SPD-Conv-main.zip

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Docker从零走向实战视频（上）.zip

目录： 1-1 虚拟化技术发展史 1-2 虚拟化技术是什么 1-3 虚拟化技术的分类 1-4 虚拟化技术的优缺点(1) 1-4 虚拟化技术的优缺点 1-5 容器技术的发展 1-6 Docker的发展历史 1-7 Docker是什么 1-8 容器和虚拟机的区别(1) 1-9 容器和虚拟机的区别(2) 1-10 为什么要使用Docker 2-1 Docker的版本 2-2 Docker的安装 2-3 Docker服务启动 2-4 Docker服务信息 2-5 Docker使用初体验-Docker的运行机制 2-6 Docker使用初体验-Docker镜像仓库 2-7 Docker使用初体验-Docker镜像下载 2-8 Docker使用初体验-Docker镜像启动运行 2-9 Docker使用初体验-访问容器中的Tomcat服务 2-10 Docker使用初体验-Docker的网络访问机制 2-11 Docker使用初体验-进入Docker容器内部 2-12 Docker使用初体验-补充说明 3-1 Docker的体系架构(1) 3-2 Docker的体系架构(2)r ..........
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《狼》教学设计.docx

《狼》教学设计
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房屋租赁平台：提升租赁交易透明度的数字化路径

对于在外工作或生活的人来说，寻找合适的住房是首要解决的问题。传统的租房方式包括直接联系房东、通过房屋租赁公司或在线搜索房源。直接找房东可能耗时且不便，尤其是需要提前看房的情况；通过中介虽然方便，但需支付额外费用；而在线租房则提供了随时随地的便利性，因此越来越受到青睐。 本房屋租赁平台使用Java语言配合Idea开发环境进行构建，后端数据库选用了Mysql。平台提供了在线预约看房的功能，包括浏览出租房源、在线预约看房、收藏心仪房屋以及留言咨询等。该系统不仅方便了租房者在线预订和管理看房计划，也为房东提供了房屋信息发布和预订管理的便利。
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GitHub图片浏览插件：直观展示代码中的图像

资源摘要信息: "ImagesOnGitHub-crx插件" 知识点概述： 1. 插件功能与用途 2. 插件使用环境与限制 3. 插件的工作原理 4. 插件的用户交互设计 5. 插件的图标和版权问题 6. 插件的兼容性 1. 插件功能与用途 插件"ImagesOnGitHub-crx"设计用于增强GitHub这一开源代码托管平台的用户体验。在GitHub上，用户可以浏览众多的代码仓库和项目，但GitHub默认情况下在浏览代码仓库时，并不直接显示图像文件内容，而是提供一个“查看原始文件”的链接。这使得用户体验受到一定限制，特别是对于那些希望直接在网页上预览图像的用户来说不够方便。该插件正是为了解决这一问题，允许用户在浏览GitHub上的图像文件时，无需点击链接即可直接在当前页面查看图像，从而提供更为流畅和直观的浏览体验。 2. 插件使用环境与限制 该插件是专为使用GitHub的用户提供便利的。它能够在GitHub的代码仓库页面上发挥作用，当用户访问的是图像文件页面时。值得注意的是，该插件目前只支持".png"格式的图像文件，对于其他格式如.jpg、.gif等并不支持。用户在使用前需了解这一限制，以免在期望查看其他格式文件时遇到不便。 3. 插件的工作原理 "ImagesOnGitHub-crx"插件的工作原理主要依赖于浏览器的扩展机制。插件安装后，会监控用户在GitHub上的操作。当用户访问到图像文件对应的页面时，插件会通过JavaScript检测页面中的图像文件类型，并判断是否为支持的.png格式。如果是，它会在浏览器地址栏的图标位置上显示一个小octocat图标，用户点击这个图标即可触发插件功能，直接在当前页面上查看到图像。这一功能的实现，使得用户无需离开当前页面即可预览图像内容。 4. 插件的用户交互设计 插件的用户交互设计体现了用户体验的重要性。插件通过在地址栏中增加一个小octocat图标来提示用户当前页面有图像文件可用，这是一种直观的视觉提示。用户通过简单的点击操作即可触发查看图像的功能，流程简单直观，减少了用户的学习成本和操作步骤。 5. 插件的图标和版权问题 由于插件设计者在制作图标方面经验不足，因此暂时借用了GitHub的标志作为插件图标。插件的作者明确表示，如果存在任何错误或版权问题，将会进行更改。这体现了开发者对知识产权尊重的态度，同时也提醒了其他开发者在使用或设计相关图标时应当考虑到版权法律的约束，避免侵犯他人的知识产权。 6. 插件的兼容性 插件的兼容性是评估其可用性的重要标准之一。由于插件是为Chrome浏览器的用户所设计，因此它使用了Chrome扩展程序的标准格式，即.crx文件。用户需要通过浏览器的扩展程序管理界面进行安装。尽管目前插件仅支持.png图像格式，但对于希望在GitHub上浏览.png图像文件的用户来说，已经提供了非常实用的功能。未来，若开发者计划拓展插件支持的文件格式或适用于其他浏览器，则需要考虑到对现有代码的扩展和兼容性测试。 总结： "ImagesOnGitHub-crx"插件通过创新的用户体验设计，解决了GitHub在浏览图像文件时的一些局限性，使得图像浏览更加直观和便捷。尽管目前该插件存在一些限制，如仅支持.png格式和仅在Chrome浏览器中可用，但它为用户和开发者提供了良好的思路和实践。对于希望提高效率和增强功能的用户来说，这类工具扩展了GitHub的实用性，是开发人员工具箱中的一个有益补充。
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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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【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决

![【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决](https://www.consumerelectronicstestdevelopment.com/media/2hlomnxy/oppo.jpg?anchor=center&mode=crop&width=1002&height=564&bgcolor=White&rnd=132773815380200000) # 摘要 本文综述了OPPO手机故障诊断的技术细节，涵盖了工程指令的基础理论、实践应用、高级技巧以及未来发展方向。首先介绍了工程指令的定义、分类、执行环境及其与手机系统交互的重要性。随后，深入探讨了工程指令在初步故障诊断
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求[100，900]之间相差为12的素数对（注：要求素数对的两个素数均在该范围内）的个数

求解 [100, 900] 范围内相差为 12 的素数对，首先我们需要确定哪些数在这个区间内是素数。然后筛选出它们成对出现且差值为 12 的情况。 1. 确定素数范围内的素数：我们可以编写一个简单的程序来检查每个数字是否为素数，如果数字大于 1，并且除 2 到其平方根之间的所有整数都不能整除它，那么这个数字就是素数。 2. 遍历并寻找符合条件的素数对：从较大的素数开始向下遍历，找到的第一个素数作为“较大”素数，然后查看比它小 12 的下一个数，如果这个数也是素数，则找到了一对符合条件的素数。 3. 统计素数对的数量：统计在给定范围内找到的这种差距为 12 的素数对的数量。 由于计算素数
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Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。