scsi_tgt ahci megaraid_as

时间: 2023-10-21 20:03:48 浏览: 146
引用\[1\]:根据提供的引用内容，无法确定与scsi_tgt、ahci和megaraid_as相关的具体信息。请提供更多相关的引用内容或提供更具体的问题，以便我能够为您提供准确的答案。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [故障分析 | 系统崩溃分析小妙招](https://blog.csdn.net/weixin_48804451/article/details/125674164)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [kernel crash "kernel tried to execute NX-protected page](https://blog.csdn.net/vic_qxz/article/details/99740474)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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# discrepency loss for i in range(len(data_tgt_DSFE)): if i != mark: disc_loss += torch.mean(torch.abs( F.softmax(data_tgt_DSFE[mark], dim=1) - F.softmax(data_tgt_DSFE[i], dim=1) ))含义

其中，data_tgt_DSFE是一个包含多个数据样本的列表，mark是当前正在处理的数据样本在列表中的索引。具体地说，对于每个非当前数据样本i，计算当前数据样本与i之间softmax输出的差异，然后将所有差异的平均值加入到...

class MSMDAERNet(nn.Module): def init(self, pretrained=False, number_of_source=15, number_of_category=4): super(MSMDAERNet, self).init() self.sharedNet = pretrained_CFE(pretrained=pretrained) # for i in range(1, number_of_source): # exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') # exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') for i in range(number_of_source): exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') def forward(self, data_src, number_of_source, data_tgt=0, label_src=0, mark=0): ''' description: take one source data and the target data in every forward operation. the mmd loss is calculated between the source data and the target data (both after the DSFE) the discrepency loss is calculated between all the classifiers' results (test on the target data) the cls loss is calculated between the ground truth label and the prediction of the mark-th classifier 之所以target data每一条线都要过一遍是因为要计算discrepency loss, mmd和cls都只要mark-th那条线就行 param {type}: mark: int, the order of the current source data_src: take one source data each time number_of_source: int label_Src: corresponding label data_tgt: target data return {type} ''' mmd_loss = 0 disc_loss = 0 data_tgt_DSFE = [] if self.training == True: # common feature extractor data_src_CFE = self.sharedNet(data_src) data_tgt_CFE = self.sharedNet(data_tgt) # Each domian specific feature extractor # to extract the domain specific feature of target data for i in range(number_of_source): DSFE_name = 'self.DSFE' + str(i) data_tgt_DSFE_i = eval(DSFE_name)(data_tgt_CFE) data_tgt_DSFE.append(data_tgt_DSFE_i) # Use the specific feature extractor # to extract the source data, and calculate the mmd loss DSFE_name = 'self.DSFE' + str(mark) data_src_DSFE = eval(DSFE_name)(data_src_CFE) # mmd_loss += utils.mmd(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) mmd_loss += utils.mmd_linear(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) # discrepency loss for i in range(len(data_tgt_DSFE)): if i != mark: disc_loss += torch.mean(torch.abs( F.softmax(data_tgt_DSFE[mark], dim=1) - F.softmax(data_tgt_DSFE[i], dim=1) )) # domain specific classifier and cls_loss DSC_name = 'self.cls_fc_DSC' + str(mark) pred_src = eval(DSC_name)(data_src_DSFE) cls_loss = F.nll_loss(F.log_softmax( pred_src, dim=1), label_src.squeeze()) return cls_loss, mmd_loss, disc_loss中data_tgt_DSFE的长度

data_tgt_DSFE 的长度是 number_of_source，也就是目标数据经过每个领域特定特征提取器后得到的特征向量的个数。在 forward 函数中，for 循环会遍历所有的领域特定特征提取器，将目标数据经过每个领域特定特征提取器...

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解释代码：class VLCELoss(nn.Layer): def __init__(self, smoothing=False, with_all=False, ignore_index=-1, **kwargs): super(VLCELoss, self).__init__() if ignore_index >= 0: self.loss_func = nn.CrossEntropyLoss( reduction='mean', ignore_index=ignore_index) else: self.loss_func = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean') # ignore_index默认值-100 self.smoothing = smoothing self.with_all = with_all def forward(self, pred, batch): if isinstance(pred, dict): # for ABINet loss = {} loss_sum = [] # 损失列表 for name, logits in pred.items(): # items:一个类似集合的对象，提供pred的项的视图 if isinstance(logits, list): logit_num = len(logits) all_tgt = paddle.concat([batch[1]] * logit_num, 0) all_logits = paddle.concat(logits, 0) flt_logtis = all_logits.reshape([-1, all_logits.shape[2]]) flt_tgt = all_tgt.reshape([-1]) else: flt_logtis = logits.reshape([-1, logits.shape[2]]) flt_tgt = batch[1].reshape([-1]) loss[name + '_loss'] = self.loss_func(flt_logtis, flt_tgt) loss_sum.append(loss[name + '_loss']) loss['loss'] = sum(loss_sum) return loss

with open('encrypted_location_data.txt', 'w') as f: for data in encrypted_data: f.write(str(data) + '\n') # 解密加密后的数据 decrypted_data = [] for data in encrypted_data: decrypted_data.append...

// 定义描述子类型及相关变量 typedef pcl::SHOT352 Descriptor; typedef pcl::PointCloud<Descriptor> DescriptorCloud; DescriptorCloud::Ptr descriptors_src(new DescriptorCloud); DescriptorCloud::Ptr descriptors_tgt(new DescriptorCloud); // 计算匹配点对及其汉明距离 pcl::Correspondences all_correspondences; pcl::registration::CorrespondenceEstimation<Descriptor, Descriptor> est; est.setInputSource(descriptors_src); est.setInputTarget(descriptors_tgt); est.determineCorrespondences(all_correspondences); // 将汉明距离按照从小到大的顺序排序 std::sort(all_correspondences.begin(), all_correspondences.end(), [](const pcl::Correspondence& a, const pcl::Correspondence& b) { return a.distance < b.distance; }); // 设置误差阈值，将小于阈值的匹配点对作为正确匹配点 const float kErrorThreshold = 20.0f; pcl::Correspondences correspondences; for (const auto& correspondence : all_correspondences) { if (correspondence.distance > kErrorThreshold) { correspondences.push_back(correspondence); } } // 逐步滤除误匹配点 while (true) { if (correspondences.empty()) { break; } const auto& correspondence = correspondences.front(); correspondences.erase(correspondences.begin()); // 检查该匹配点对是否已经被删除 if (correspondence.index_query >= static_cast<int>(cloud_src->size()) || correspondence.index_match >= static_cast<int>(cloud_tgt->size())) { continue; } // 将正确匹配的点对从点云中删除 cloud_src->erase(cloud_src->begin() + correspondence.index_query); cloud_tgt->erase(cloud_tgt->begin() + correspondence.index_match); // 重新计算匹配点对 est.setInputSource(descriptors_src); est.setInputTarget(descriptors_tgt); correspondences.clear(); est.determineCorrespondences(correspondences); }

这段代码是用于点云配准的过程中，通过计算描述子之间的汉明距离来筛选出正确的匹配点对，然后逐步滤除误匹配点的过程。 首先，通过定义描述子类型及相关变量，计算匹配点对及其汉明距离，将汉明距离按照从小到大的...

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- mav_uas.set_tgt(tgt_system_id, tgt_component_id); 这行代码设置MAVLink连接的目标系统ID和组件ID。 - UAS_FCU(&mav_uas) = fcu_link; 这行代码设置MAVLink连接的通信方式（可能是串口、UDP、TCP等）。 - ...

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class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

其中，tgt_emb是一个词嵌入层，用于将目标语言的输入进行词嵌入表示；pos_emb是一个位置编码层，用于为输入添加位置信息；layers是一个由多个DecoderLayer组成的ModuleList，用于构建多层解码器。 2. ...

解释代码： def loss(self, net_embed, tgt_index, binary_mask): """ Arguments: net_embed N x TF x D tgt_embed N x T x F binary_mask N x T x F """ if tgt_index.shape != binary_mask.shape: raise ValueError("Dimension mismatch {} vs {}".format( tgt_index.shape, binary_mask.shape)) if th.max(tgt_index) != self.num_spks - 1: warnings.warn( "Maybe something wrong with target embeddings computing") if tgt_index.dim() == 2: tgt_index = th.unsqueeze(tgt_index, 0) binary_mask = th.unsqueeze(binary_mask, 0) N, T, F = tgt_index.shape # shape binary_mask: N x TF x 1 binary_mask = binary_mask.view(N, T * F, 1) # encode one-hot tgt_embed = th.zeros([N, T * F, self.num_spks], device=device) tgt_embed.scatter_(2, tgt_index.view(N, T * F, 1), 1) # net_embed: N x TF x D # tgt_embed: N x TF x S net_embed = net_embed * binary_mask tgt_embed = tgt_embed * binary_mask loss = l2_loss(th.bmm(th.transpose(net_embed, 1, 2), net_embed)) + \ l2_loss(th.bmm(th.transpose(tgt_embed, 1, 2), tgt_embed)) - \ l2_loss(th.bmm(th.transpose(net_embed, 1, 2), tgt_embed)) * 2 return loss / th.sum(binary_mask)

首先，代码会检查tgt_index和binary_mask的形状是否一致，如果不一致就会抛出异常。然后，代码会检查tgt_index中最大的值是否等于self.num_spks - 1，如果不等于就会发出警告。最后，如果tgt_index的维度为2，代码会...

def tokenize_nmt(lines, token='word'): """词元化“英语－汉语”数据数据集""" # def tokenize(lines, token='word'): #@save """将文本行拆分为单词或字符词元""" if token == 'word': return [line.split() for line in lines] elif token == 'char': return [list(line) for line in lines] else: print('错误：未知词元类型：' .format(token)) source, target = tokenize_nmt(text) source[:6], target[:6] def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps) tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps) data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len) data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size) return data_iter, src_vocab, tgt_vocab train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: print('X:', X.type(torch.int32)) print('X的有效长度:', X_valid_len) print('Y:', Y.type(torch.int32)) print('Y的有效长度:', Y_valid_len) break TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

这段代码出现了错误，具体错误信息是：TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object。这个错误通常表示一个函数返回了空值（None），而在接收这个函数返回值的地方却试图对其进行解包操作。...

from torch.utils import data def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f: lines = f.readlines() return lines num_lines = min(num_examples, len(raw_text.split('\n'))) text = raw_text.split('\n')[:num_lines] src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_vocab('cmn-eng') src_iter= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) return src_iter, src_vocab, tgt_vocab train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: print('X:', X.type(torch.int32)) print('X的有效长度:', X_valid_len) print('Y:', Y.type(torch.int32)) print('Y的有效长度:', Y_valid_len) break 报这个错误ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

src_iter, tgt_iter = d2l.build_data_iter(lines, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) return src_iter, tgt_iter, src_vocab, tgt_vocab 这样修改后，你的代码就可以正确运行了。

解释代码： def validate(self, dataloader): self.nnet.eval() logger.info("Evaluating...") tot_loss = 0 num_batches = len(dataloader) # do not need to keep gradient with th.no_grad(): for mix_spect, tgt_index, vad_masks in dataloader: mix_spect = mix_spect.cuda() if isinstance( mix_spect, PackedSequence) else mix_spect.to(device) tgt_index = tgt_index.to(device) vad_masks = vad_masks.to(device) # mix_spect = mix_spect * vad_masks net_embed = self.nnet(mix_spect) cur_loss = self.loss(net_embed, tgt_index, vad_masks) tot_loss += cur_loss.item() return tot_loss / num_batches, num_batches

这段代码是一个Python类的方法。方法名为validate，参数为dataloader，即数据加载器。 在方法中，首先将神经网络模型设置为评估模式，即不进行训练。然后打印一条日志信息，表示正在进行评估。...
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在永磁同步电机中，如何利用有限元仿真技术模拟失磁故障对电机性能的影响？

要了解永磁同步电机（PMSM）失磁故障对性能的具体影响，有限元分析（FEA）是一种强有力的工具。通过FEA，我们可以模拟磁场变化，评估由于永磁材料部分或完全失去磁性所引起的电机性能下降。在《永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究》这份资料中，您将找到构建电机模型和进行仿真分析的详细步骤。 参考资源链接：[永磁同步电机失磁故障的电磁仿真研究](https://wenku.csdn.net/doc/7f9bri0z49?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，创建一个精确的电机模型至关重要。这包括电机的几何结构、材料属性以及边界条件。在这个模型中，永磁材料的退磁特性需要特别注意，