emit(A64_BLR(tmp), ctx);

时间: 2024-05-17 12:17:17 浏览: 8
根据代码片段来看,这是一个使用C++编写的程序,在程序中使用了emit函数来生成汇编代码。A64_BLR(tmp)是一个汇编指令,表示跳转到tmp地址处执行,然后返回到调用blr指令的下一条指令继续执行。ctx是一个上下文参数,用于指定代码生成的一些参数和选项。通过这段代码可以生成一个跳转到tmp地址的汇编指令序列,并将其插入到程序中。
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emit(A64_MOV(1, A64_R(0), A64_R(19)), ctx);

这段代码看起来是基于 ARM 64 位架构的汇编代码,实现的功能是将寄存器 x19 中的值存储到寄存器 x0 中。具体来说,这段代码使用了 A64_MOV 宏,生成了一条将寄存器 x19 中的值移动(MOV)到寄存器 x0 中的汇编指令,然后通过 emit() 函数将这条指令写入到代码缓冲区(ctx)中。emit() 函数可能是某个特定的汇编器或者编译器提供的接口,用于将汇编指令写入到指定的代码缓冲区中。

g_signal_emit_by_name的实体

g_signal_emit_by_name是GLib库中的一个函数,用于向一个特定的 GObject 类型的对象发送一个信号。它的原型如下: ```c void g_signal_emit_by_name (gpointer instance, const gchar *detailed_signal, ...); ``` 其中,instance是一个要发送信号的对象的指针,detailed_signal是一个字符串,指定要发送的信号的名称。后面的参数是信号的参数列表,它的数量和类型要和信号的定义匹配。 当调用g_signal_emit_by_name时,它会根据instance指针指向的对象的类型,查找该类型的信号列表,找到名称为detailed_signal的信号,并将后面的参数传递给信号的回调函数。如果找不到该信号,函数会直接返回。如果信号的回调函数返回一个值,则该值会被忽略。

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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

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