command 里"LD_TGT_NM='emr' AND LOG_TP_CD in ('sam','rel','bat') AND USE_YN='Y'"是一个整体，怎么转移

时间: 2024-10-23 21:06:30 浏览: 7
RAR

scsi_tgt_priv.rar_V2

在这个命令的上下文中，`LD_TGT_NM='emr' AND LOG_TP_CD in ('sam','rel','bat') AND USE_YN='Y'`是一个用于过滤数据库记录的条件表达式。如果你想将这个完整的条件转移到另一个地方使用，比如写入日志文件、传递给另一个脚本或者存储在配置文件中，你可以采取以下几种方式： 1. **字符串格式化**：如果你只是需要保存这个条件字符串，可以用变量封装，例如在Python中： ```python condition = "LD_TGT_NM='%s' AND LOG_TP_CD in ('%s','%s','%s') AND USE_YN='%s'" target_condition = condition % ("emr", "sam", "rel", "bat", "Y") ``` 然后在需要的地方使用`target_condition`代替原始字符串。 2. **配置文件**：可以将这个条件写入配置文件（如.properties或.yml），之后程序加载配置时读取： ```ini db_query_condition = LD_TGT_NM="emr" AND LOG_TP_CD="sam,rel,bat" AND USE_YN="Y" ``` 3. **环境变量**：如果是在shell脚本中，可以将其设置为环境变量： ```bash export DB_QUERY_CONDITION="LD_TGT_NM='emr' AND LOG_TP_CD in ('sam','rel','bat') AND USE_YN='Y'" ``` 然后在后续的命令行中通过`${DB_QUERY_CONDITION}`引用。 4. **函数或方法**：如果是程序内部处理，可以定义一个函数来生成这个条件，使得在需要时可以复用或改变这个条件。 无论哪种方式，都要确保在转移和使用过程中，条件字符串保持不变且易于理解和维护。
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tgt_data14.zip_data14_radar target data

radar target data, total data lasts for 3 minutes.25 targets.

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...

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

for data in location_data: encrypted_data.append(public_key.encrypt(int(data))) # 保存加密后的数据到新文件 with open('encrypted_location_data.txt', 'w') as f: for data in encrypted_data: f.write...

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...

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

你在每次循环中都使用 torch.rand 函数生成了一个形状为 (Batch_size, 1, 3) 的随机张量 tgt_in，然后将其作为模型的输入之一。然而，这个随机张量的维度不匹配模型的期望输入维度。 为了解决这个问题，你...

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. ...

# 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...

def translate(model, src, data_loader, config): src_vocab = data_loader.de_vocab tgt_vocab = data_loader.en_vocab src_tokenizer = data_loader.tokenizer['de'] model.eval() tokens = [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer(src)] # 构造一个样本 num_tokens = len(tokens) src = (torch.LongTensor(tokens).reshape(num_tokens, 1)) # 将src_len 作为第一个维度 with torch.no_grad(): tgt_tokens = greedy_decode(model, src, max_len=num_tokens + 5, start_symbol=data_loader.BOS_IDX, config=config, data_loader=data_loader).flatten() # 解码的预测结果 return " ".join([tgt_vocab.itos[tok] for tok in tgt_tokens]).replace("<bos>", "").replace("<eos>", "")

首先，从数据加载器中获取源语言词表（src_vocab）、目标语言词表（tgt_vocab）和源语言分词器（src_tokenizer）。然后，将源语言句子分词，将每个单词转化为其在词表中的索引，构成token序列tokens。 接下来，将...

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) 调用 PyCOLMAP 库中的 incremental_mapping 函数...

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。...

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。...

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= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) 这个函数返回的是一个迭代器对象，但是在你的 load_data_nmt 函数中却没有将其打包到元组中一起返回，导致在使用元组解包...

num_hiddens, num_layers, dropout, batch_size, num_steps = 32, 2, 0.1, 64, 10 lr, num_epochs, device = 0.005, 200, d2l.try_gpu() ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads = 32, 64, 4 key_size, query_size, value_size = 32, 32, 32 norm_shape = [32] train_iter, src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_data_nmt(batch_size, num_steps) encoder = TransformerEncoder(len(src_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) decoder = TransformerDecoder( len(tgt_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) net = d2l.EncoderDecoder(encoder, decoder) d2l.train_seq2seq(net, train_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device) loss 0.032, 5679.3 tokens/sec on cuda:0

这段代码是用于训练一个基于Transformer模型的序列到序列（seq2seq）的机器翻译网络。首先，定义了一些超参数，例如隐藏层的维度、层数、dropout率、批量大小和时间步数等。接着，使用d2l.load_data_nmt函数加载...

// setup UAS and diag mav_uas.set_tgt(tgt_system_id, tgt_component_id); UAS_FCU(&mav_uas) = fcu_link; mav_uas.add_connection_change_handler(std::bind(&MavlinkDiag::set_connection_status, &fcu_link_diag, std::placeholders::_1)); mav_uas.add_connection_change_handler(std::bind(&MavRos::log_connect_change, this, std::placeholders::_1));

- 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）。 - ...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[76], line 1 ----> 1 train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) 2 for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: 3 print('X:', X.type(torch.int32)) Cell In[75], line 5, in load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples) 3 """返回翻译数据集的迭代器和词表""" 4 text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) ----> 5 source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) 6 src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, 7 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) 8 tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, 9 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

这个错误是因为tokenize_nmt函数返回了None对象，而在调用load_data_nmt函数时，使用了解包操作来获取返回值。这表明tokenize_nmt函数在执行过程中出现了错误，导致返回值为空。建议检查tokenize_nmt函数...

from urllib import request, parse import json from faker import Faker class trans(object): def __init__(self): self.url = 'http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule' def tran(self, text): index = text.find("http") text = text[:index] text = text.replace('\n', '').replace('#', '').replace('RT ', '').replace(':', '') ua = Faker().user_agent() headers = { 'User-Agent': ua, 'Host': 'fanyi.youdao.com', 'Origin': 'http://fanyi.youdao.com', 'Referer': 'http://fanyi.youdao.com/', } # 表单数据 from_data = { 'i': text, 'from': 'UTO', 'to': 'UTO', 'smartresult': 'dict', 'client': 'fanyideskweb', 'doctype': 'json', 'version': '2.1', 'keyfrom': 'fanyi.web', 'action': 'FY_BY_REALTlME' } from_data = parse.urlencode(from_data).encode('utf-8') req = request.Request(self.url, from_data, headers) res = request.urlopen(req).read().decode("utf-8") target = json.loads(res) try: result = target['translateResult'][0][0]['tgt'] except: result = "Translate failed" return result if __name__ == '__main__': Obj = trans() text = "Speed limit 50 kph.\n#COVID19Africa #CoronavirusPandemic\n https://t…" res = Obj.tran(text) print(res) 這個編碼如果要導入從英語翻譯到多種語言怎麼加

result = target['translateResult'][0][0]['tgt'] except: result = "Translate failed" return result if __name__ == '__main__': Obj = trans() text = "Speed limit 50 kph.\n#COVID19Africa #...

1 train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) 2 for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: 3 print('X:', X.type(torch.int32)) Cell In[62], line 5, in load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples) 3 """返回翻译数据集的迭代器和词表""" 4 text = preprocess_nmt(read_data_nmt()) ----> 5 source, target = tokenize_nmt(text, num_examples) 6 src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, 7 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) 8 tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, 9 reserved_tokens=['', '<bos>', '<eos>']) Cell In[56], line 11, in tokenize_nmt(lines, token) 9 return [list(line) for line in lines] 10 else: ---> 11 print('错误：未知词元类型：' + token) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

这个错误是因为在tokenize_nmt函数的else分支中，使用print语句时，将字符串和整数相加，导致类型不匹配而出错。建议将print语句改为输出字符串和整数的组合，例如使用字符串格式化方法将其组合为一个字符串...

tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))这是输入张量， def encoder_in(self, src): src_start = self.input_projection(src).permute(1, 0, 2) in_sequence_len, batch_size = src_start.size(0), src_start.size(1) pos_encoder = (torch.arange(0, in_sequence_len, device=src.device).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1)) pos_encoder = self.input_pos_embedding(pos_encoder).permute(1, 0, 2) src = src_start + pos_encoder src = self.encoder(src) + src_start return src这部分改怎么修改不会出错误？

正确的是将维度 (in_sequence_len, batch_size, feature_dim) 变换为 (batch_size, in_sequence_len, feature_dim)，可以使用 permute(1, 0, 2) 实现这个变换。 其次，pos_encoder 是一个位置编码张量，...

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资源摘要信息:"台湾新代数控API接口是专门用于新代数控CNC机床的数据采集技术。它提供了一系列应用程序接口（API），使开发者能够创建软件应用来收集和处理CNC机床的操作数据。这个接口是台湾新代数控公司开发的，以支持更高效的数据通信和机床监控。API允许用户通过编程方式访问CNC机床的实时数据，如加工参数、状态信息、故障诊断和生产统计等，从而实现对生产过程的深入了解和控制。 CNC（计算机数控）是制造业中使用的一种自动化控制技术，它通过计算机控制机床的运动和操作，以达到高精度和高效生产的目的。DNC（直接数控）是一种通过网络将计算机直接与数控机床连接的技术，以实现文件传输和远程监控。MDC（制造数据采集）是指从生产现场采集数据的过程，这些数据通常包括产量、效率、质量等方面的信息。 新代数控API接口的功能与应用广泛，它能够帮助工厂实现以下几个方面的优化： 1. 远程监控：通过API接口，可以实时监控机床的状态，及时了解生产进度，远程诊断机床问题。 2. 效率提升：收集的数据可以用于分析生产过程中的瓶颈，优化作业流程，减少停机时间。 3. 数据分析：通过采集加工过程中的各种参数，可以进行大数据分析，用于预测维护和质量控制。 4. 整合与自动化：新代数控API可以与ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）等企业系统整合，实现生产自动化和信息化。 5. 自定义报告：利用API接口可以自定义所需的数据报告格式，方便管理层作出决策。 文件名称列表中的“SyntecRemoteAP”可能指向一个具体的软件库或文件，这是实现API接口功能的程序组件，是与数控机床进行通信的软件端点，能够实现远程数据采集和远程控制的功能。 在使用新代数控API接口时，用户通常需要具备一定的编程知识，能够根据接口规范编写相应的应用程序。同时，考虑到数控机床的型号和版本可能各不相同，API接口可能需要相应的适配工作，以确保能够与特定的机床模型兼容。 总结来说，台湾新代数控API接口为数控CNC机床的数据采集提供了强大的技术支撑，有助于企业实施智能化制造和数字化转型。通过这种接口，制造业者可以更有效地利用机床数据，提高生产效率和产品质量，同时减少人力成本和避免生产中断，最终达到提升竞争力的目的。"
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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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MapReduce数据读取艺术：输入对象的高效使用秘籍

![MapReduce数据读取艺术：输入对象的高效使用秘籍](https://www.alachisoft.com/resources/docs/ncache-5-0/prog-guide/media/mapreduce-2.png) # 1. MapReduce基础与数据读取机制 MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。其核心思想在于将复杂的数据处理过程分解为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。在Map阶段，系统会对输入数据进行分割处理；在Reduce阶段，系统会将中间输出结果进行汇总。这种分而治之的方法，使程序能有效地并行处理大量数据。 在数据读取机制方面
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如何在Win10系统中通过网线使用命令行工具配置树莓派的网络并测试连接？请提供详细步骤。

通过网线直接连接树莓派与Windows 10电脑是一种有效的网络配置方法，尤其适用于不方便使用无线连接的场景。以下是详细步骤和方法，帮助你完成树莓派与Win10的网络配置和连接测试。 参考资源链接：[Windows 10 通过网线连接树莓派的步骤指南](https://wenku.csdn.net/doc/64532696ea0840391e777091) 首先，确保你有以下条件满足：带有Raspbian系统的树莓派、一条网线以及一台安装了Windows 10的笔记本电脑。接下来，将网线一端插入树莓派的网口，另一端插入电脑的网口。
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Java版Window任务管理器的设计与实现

资源摘要信息:"Java编程语言实现的Windows任务管理器" 在这部分中，我们首先将探讨Java编程语言的基本概念，然后分析Windows任务管理器的功能以及如何使用Java来实现一个类似的工具。 Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，它具有跨平台、对象导向、简单、稳定和安全的特点。Java的跨平台特性意味着，用Java编写的程序可以在安装了Java运行环境的任何计算机上运行，而无需重新编译。这使得Java成为了开发各种应用程序，包括桌面应用程序、服务器端应用程序、移动应用以及各种网络服务的理想选择。 接下来，我们讨论Windows任务管理器。Windows任务管理器是微软Windows操作系统中一个系统监控工具，它提供了一个可视化的界面，允许用户查看当前正在运行的进程和应用程序，并进行任务管理，包括结束进程、查看应用程序和进程的详细信息、管理启动程序、监控系统资源使用情况等。这对于诊断系统问题、优化系统性能以及管理正在运行的应用程序非常有用。 使用Java实现一个类似Windows任务管理器的程序将涉及到以下几个核心知识点： 1. Java Swing库：Java Swing是Java的一个用于构建GUI（图形用户界面）的工具包。它提供了一系列的组件，如按钮、文本框、标签和窗口等，可用于创建窗口化的桌面应用程序。Swing基于AWT（Abstract Window Toolkit），但比AWT更加强大和灵活。在开发类似Windows任务管理器的应用程序时，Swing的JFrame、JPanel、JTable等组件将非常有用。 2. Java AWT库：AWT（Abstract Window Toolkit）是Java编程语言的一个用户界面工具包。AWT提供了一系列与平台无关的GUI组件，使得开发者能够创建与本地操作系统类似的用户界面元素。在任务管理器中，可能会用到AWT的事件监听器、窗口管理器等。 3. 多线程处理：任务管理器需要能够实时显示系统资源的使用情况，这就要求程序能够异步处理多个任务。在Java中，可以通过实现Runnable接口或继承Thread类来创建新的线程，并在多线程环境中安全地管理和更新界面元素。 4. 系统资源监控：任务管理器需要能够访问和展示CPU、内存、磁盘和网络的使用情况。在Java中，可以使用各种API和类库来获取这些资源的使用情况，例如，Runtime类可以用来获取内存使用情况和进程信息，而OperatingSystemMXBean类可以用来访问操作系统级别的信息。 5. Java NIO（New Input/Output）：Java NIO提供了对于网络和文件系统的非阻塞I/O操作的支持。在实现一个任务管理器时，可能会涉及到文件的读写操作，例如，查看和修改某些配置文件，NIO将会提供比传统I/O更高效的处理方式。 6. 进程管理：任务管理器需要能够结束和管理系统中的进程。在Java中，可以通过Runtime.exec()方法执行外部命令，或者使用Java Management Extensions（JMX）API来远程管理本地和远程的Java虚拟机进程。 综上所述，使用Java实现一个Windows任务管理器需要综合运用Java Swing库、多线程处理、系统资源监控、Java NIO和进程管理等多种技术。该程序将为用户提供一个易于使用的图形界面，通过该界面可以监控和管理Windows系统上的各种任务和进程。
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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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MapReduce数据处理流程解析：揭开任务分切到输出的神秘面纱

![MapReduce数据处理流程解析：揭开任务分切到输出的神秘面纱](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/910b5d6bf0854b218502489fef2e29e0.png) # 1. MapReduce数据处理基础概念 ## 1.1 分布式计算的兴起 随着大数据时代的到来，对计算能力的需求快速增长，传统的单机计算模型已经无法满足复杂的数据处理需求。分布式计算应运而生，成为处理大规模数据集的有效方式。MapReduce作为一种分布式计算框架，因其简洁的编程模型和高效的处理能力而受到广泛关注。 ## 1.2 MapReduce模型简介 MapReduce