p802.11ac_d1.0.pdf

时间: 2023-09-27 21:02:33 浏览: 103
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史上最全802.11协议族标准

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《p802.11ac_d1.0.pdf》是一个文件名称，可能是一个IEEE标准的文档，涉及到无线网络技术中的p802.11ac标准，版本为d1.0。p802.11ac是一种无线局域网标准，也被称为Wi-Fi 5，是目前最新的无线网络技术之一。 该标准主要针对高速无线通信提供了一系列的改进和更新，以满足用户对更快速、更高容量和更稳定连接的需求。它在以往的802.11n标准的基础上进行了进一步的优化和增强。 首先，p802.11ac标准采用了更高的无线频段，即5GHz频段，相较于2.4GHz频段，拥有更多的频谱资源和较少的干扰，能够提供更快的传输速度和更好的稳定性。 其次，p802.11ac标准利用了多输入多输出（MIMO）技术，通过同时发送多个数据流和使用多个天线进行数据传输，提高了网络的容量和吞吐量。这意味着用户可以同时进行更多的数据传输，享受更高的网络性能。 此外，p802.11ac还引入了波束成形（beamforming）技术，通过动态调整天线的辐射模式，将Wi-Fi信号聚焦到特定的接收设备，提供更强的信号覆盖和更稳定的传输。 总的来说，《p802.11ac_d1.0.pdf》可能是一份关于p802.11ac标准的技术文档，其中详细介绍了该标准的技术细节、实施指南和测试要求，对于网络工程师、无线网络设备制造商和网络管理员等人来说，这个文档将是非常有用的参考资料。
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class ImageViewer(QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super().__init__(parent) self._scale_factor = 1.0 self._first_file_dialog = True self._image_label = QLabel() self._image_label.setBackgroundRole(QPalette.Base) self._image_label.setSizePolicy(QSizePolicy.Ignored, QSizePolicy.Ignored) self._image_label.setScaledContents(True) self._scroll_area = QScrollArea() self._scroll_area.setBackgroundRole(QPalette.Dark) self._scroll_area.setWidget(self._image_label) self._scroll_area.setVisible(False) self.setCentralWidget(self._scroll_area) self._create_actions() self.resize(QGuiApplication.primaryScreen().availableSize() * 3 / 5)

这段代码定义了一个名为 ImageViewer 的 QMainWindow 类。在 __init__ 方法中，它创建了一些私有变量用于缩放和文件对话框等操作，并创建了一个 QLabel 对象 _image_label 和一个 QScrollArea 对象 _scroll_area，...

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到...此外，该模型还包含一个 self.D 参数，用于传入数据集。

​"user" is not exported by "../../../../uniapp-FRD_v1.0/common/mysql_q.js", imported by "../../../../uniapp-FRD_v1.0/pages/login.vue".​

这个错误提示表明在文件"../../../../uniapp-FRD_v1.0/pages/login.vue"中导入的"../../../../uniapp-FRD_v1.0/common/mysql_q.js"模块中的"user"未被导出，因此无法在"../../../../uniapp-FRD_v1.0/pages/login.vue...

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翻译一下 shuffle_data = merge_data.sample(frac=1.0) shuffle_data = shuffle_data.reset_index(drop=True)

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给以下代码写注释，要求每行写一句：class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

这是一个类的定义，名字叫做CosineAnnealingWarmbootingLR。 def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1): 这是类的初始化函数，接受五个参数：优化器optimizer、最大迭代次数T_...

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