cur_input_dim = self.input_dim if i == 0 else self.hidden_dim[i-1]这段代码是什么意思

这段代码是在定义一个循环神经网络（RNN）的类中，用于确定每个循环层的输入维度。具体而言，它通过检查当前循环层的索引（i），来确定应该使用输入维度（input_dim）还是前一层的隐藏维度（hidden_dim[i-1]）作为当前循环层的输入维度。如果当前循环层是第一层，则使用输入维度作为输入维度。

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False == self.cur_self.recv_queue.empty()

这段代码是在Python中使用的表达式，它会返回一个布尔值。在这里，它的意思是判断self.cur_self.recv_queue是否为空，如果为空则返回False，否则返回True。

其中，self表示当前对象，cur_self表示当前的实例对象，recv_queue表示接收队列，empty()是判断队列是否为空的方法。因此，这段代码的意思是判断当前实例对象的接收队列是否为空，如果不为空，则返回True，否则返回False。

def __init__(self, width, height, route_list): self.width = width self.height = height self.route_list = route_list self.video_list = [] self.thread_pool = ThreadHelper.thread_pool self.do_work = None self.cache_output = [] self.cache_worker_name = [] self.video_writer_list = [] self.qt_is_show = False self.cur_page = 0 self.init_worker_and_video() self.srs_close_draw_index = -1 self.face_library = DBManager.get_instance().get_all_face() self.face_work = None self.face_model_name = "rockface-data" # self.init_frpc_open_status()

这是一个名为 HelmetManager 的类的构造函数，它接受三个参数：width、height 和 route_list。其中，width 和 height 分别表示窗口的宽和高，route_list 是一个列表，用于存储数据路径。

在函数中，首先将这三个参数赋值给类的属性。然后，初始化了一些其他属性，例如 video_list、thread_pool、cache_output、cache_worker_name、video_writer_list、qt_is_show 等等。其中，video_list 是存储视频的列表，thread_pool 是线程池，cache_output 和 cache_worker_name 是缓存的输出和工作名称，video_writer_list 是存储视频写入器的列表，qt_is_show 表示 QT 是否显示，cur_page 是当前页面，init_worker_and_video() 是初始化工作和视频。

接下来，初始化了一些人脸相关的属性。其中，face_library 是获取所有人脸的数据库实例，face_work 代表人脸工作，face_model_name 是 RockFace 模型的名称。

最后，注释掉了一行代码，该代码是用于初始化 frpc 状态的。