NameError: name 'stem_net' is not defined报错了

时间: 2024-01-06 22:23:31 浏览: 156
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stem_java.rar_stem ja

这个错误通常是因为在代码中使用了未定义的变量或函数。在这种情况下，'stem_net'变量没有被定义，因此Python无法识别它。要解决这个问题，您需要确保在使用变量或函数之前先定义它们。您还可以检查变量或函数的拼写是否正确，以及它们是否在正确的作用域内定义。如果您正在使用模块，请确保已正确导入模块。如果您能提供更多的上下文和代码，我可以更好地帮助您解决这个问题。
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name stem is not defined

The stem is the part of a word that remains after removing any prefixes or suffixes. It is the core or base of the word that carries its essential meaning. For example, in the word "unhappy," the stem...

AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'get_stem_lines'

实际上，AxesSubplot对象没有直接的方法来获取stem图对象。但是，您可以通过检查AxesSubplot对象的lines属性来获取所有的线条对象，并从中筛选出stem图对象。以下是修改后的示例代码： python import ...

AttributeError: 'stem' object has no attribute 'bn'

AttributeError: 'stem' object has no attribute 'bn'是一个Python错误，表示在名为'stem'的对象上找不到名为'bn'的属性。 这个错误通常发生在尝试访问一个不存在的属性时。可能有以下几种原因导致这个错误： 1. ...

pub fn plotly_spectra(path: &std::path::Path, tof_len: Option<i64>) -> Result<(), Box<dyn Error>> { let base_name = path.file_stem().unwrap().to_str().unwrap(); let spectrum_file = path.with_file_name(base_name.to_owned() + "_report_spectrum.html"); let mut plot = Plot::new(); let layout = Layout::new() .x_axis(Axis::new().title(Title::new("Time (ns)"))) .y_axis(Axis::new().title(Title::new("Pixels activated"))); plot.set_layout(layout); // this is backwards -> TODO: we should pass the data to this function let (time_axis, intensity_axis) = mass::spectrum(path, tof_len)?; let (time_axis, intensity_axis) = mass::zero_pad(&time_axis, &intensity_axis); let trace1 = Scatter::new(time_axis.clone(), intensity_axis.clone()) .name("Full spectrum") .mode(Mode::Lines); plot.add_trace(trace1); let full_csv_file = path.with_file_name(base_name.to_owned() + "_report_full_spectrum.csv"); let csv_strings: Vec<String> = time_axis.iter().zip(&intensity_axis).map(|(t, i)| format!("{},{}", t, i)).collect(); let mut file = std::fs::File::create(full_csv_file).unwrap(); // scope / file dropped at end of fn writeln!(file, "{}", csv_strings.join("\n")).unwrap(); plot.to_html(spectrum_file); Ok(()) }

首先，通过 path.file_stem() 获取文件名的 stem（不包含扩展名部分），然后通过 to_str() 转换为字符串类型，并使用 unwrap() 解包获取字符串值，并将其赋值给 base_name 变量。 接下来，通过将 base_...

figure (1) stem(0:IFFT_bin_length-1, abs(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)),'b*-') grid on axis ([0 IFFT_bin_length -0.5 1.5]) ylabel('Magnitude') xlabel('IFFT Bin') title('OFDM Carrier Frequency Magnitude')

其中，IFFT_bin_length代表IFFT变换后的信号长度，IFFT_modulation是经过调制后的信号经过IFFT变换后得到的信号矩阵，abs()函数是用来计算复数的幅值，stem()函数是绘制离散值的函数，'b*-'表示用蓝色的星号线来绘制...

AttributeError: 'MobileViTModel' object has no attribute 'stem'

AttributeError: 'MobileViTModel' object has no attribute 'stem'是一个错误提示，意味着在'MobileViTModel'对象中没有名为'stem'的属性。这通常发生在你尝试访问一个不存在的属性或方法时。 可能的原因是： 1. ...

torch stem_pooling

torch.stem_pooling 是一个不存在的函数，可能是你打错了。在 PyTorch 中，通常使用 torch.nn 模块中的函数来构建神经网络模型。可能你想找的是 torch.nn.MaxPool2d 或者 torch.nn.AvgPool2d 函数，这两个函数分别对...

‘STEM’ is not available for Bioconductor version '3.16'

如果你在使用Bioconductor版本3.16时发现无法安装STEM包，可能是因为STEM包目前还不支持该版本的Bioconductor。你可以尝试更新到最新版本的Bioconductor，或者使用旧版本的Bioconductor来安装STEM包。 如果你想要...

AttributeError: 'str' object has no attribute 'stem'

这个错误是因为在代码中调用了一个字符串对象的 stem 属性，但字符串对象并没有这个属性。根据引用的内容，你可以将 Path 对象转换为字符串对象来解决这个问题。在你的代码中，将 filename 转换为字符串对象，...

class ImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, mode='train'): super(ImageNetDataset, self).__init__() self.mode = mode self.train_file = open(cfg.train_file, 'r').readlines() self.val_file = open(cfg.val_file, 'r').readlines() self.train_file = [(Path(s.strip())) for s in self.train_file] self.val_file = [(Path(s.strip())) for s in self.val_file] if mode == 'train': self.map_file = self.train_file elif mode == 'val': self.map_file = self.val_file elif mode == 'test': self.map_file = self.val_file self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()] self.labels = sorted(self.labels[:1000]) if getattr(cfg, 'trim_class_count', None) is not None: self.labels = self.labels[:cfg.trim_class_count] self.map_file = list(filter(lambda s: s.parent.stem in self.labels, self.map_file)) self.label_map = {s: idx for idx, s in enumerate(self.labels)} self.cfg = cfg self.augment_type = getattr(cfg, 'augment_type', None) self.loader_type = getattr(cfg, 'loader_type', None) self.parser_type = getattr(cfg, 'parser_type', 'normal') assert self.parser_type in ['normal']这个类是什么意思

这个类是一个 PyTorch 数据集类，用于加载 ImageNet 数据集。在初始化时，它会读取训练集和验证集的文件列表，以及标签映射文件。它还可以根据模式（训练、验证、测试）选择相应的数据集。如果指定了要截断的类别数...

AttributeError: Can't get attribute 'stem' on <module 'models.common' from

该错误通常表示在模块中找不到所需的属性或方法。... print("Stem value is:", stem) except AttributeError: print("Error: Can't get attribute 'stem' on module 'models.common'") # 调用函数 get_stem()

figure (2) plot(0:IFFT_bin_length-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)), 'go') hold on stem(carriers-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,carriers)),'b*-') stem(conjugate_carriers-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,conjugate_carriers)),'b*-') axis ([0 IFFT_bin_length -200 +200]) grid on ylabel('Phase (degrees)') xlabel('IFFT Bin') title('OFDM 载波相位')

代码中使用了 plot 函数绘制非载波位置的相位，以及 stem 函数绘制正向和共轭载波位置的相位。通过设置 axis 函数来调整坐标轴范围，以及使用 grid 函数显示网格线。最后，使用 ylabel 函数设置 y 轴标签，xlabel ...

class Question: def __init__(self, stem, options, answer): self.stem = stem self.options = options self.answer = answerclass QuestionBank: def __init__(self): self.questions = [] def add_question(self, question): self.questions.append(question) def remove_question(self, question): self.questions.remove(question) def get_random_questions(self, num): return random.sample(self.questions, num)class Paper: def __init__(self, questions): self.questions = questions self.answers = {} def answer_question(self, question, answer): self.answers[question] = answer def get_score(self): score = 0 for question, answer in self.answers.items(): if answer == question.answer: score += 1 return scoreclass Grader: def __init__(self, paper): self.paper = paper def grade(self): return self.paper.get_score()# Example usagequestion1 = Question("What is the capital of France?", ["Paris", "London", "Berlin", "Madrid"], "Paris")question2 = Question("What is the largest planet in the solar system?", ["Mercury", "Venus", "Earth", "Jupiter"], "Jupiter")question3 = Question("What is the highest mountain in the world?", ["K2", "Mount Everest", "Makalu", "Cho Oyu"], "Mount Everest")question_bank = QuestionBank()question_bank.add_question(question1)question_bank.add_question(question2)question_bank.add_question(question3)paper = Paper(question_bank.get_random_questions(2))paper.answer_question(question1, "Paris")paper.answer_question(question2, "Jupiter")grader = Grader(paper)score = grader.grade()print("Your score is:", score)将这个代码转为C++的

Question question2("What is the largest planet in the solar system?", {"Mercury", "Venus", "Earth", "Jupiter"}, "Jupiter"); Question question3("What is the highest mountain in the world?", {"K2", ...

AttributeError: 'Detections' object has no attribute 'image'

如果你遇到了 AttributeError: 'Detections' object has no attribute 'image' 错误，这意味着 Detections 对象中没有名为 image 的属性。 根据你之前提供的代码，你可能是使用了 ultralytics/yolov5 库中...

优化以下代码 close all; clear all; f1=40000;f2=10000;f3=20000; %信号频率 F0=1e6; %采样频率 T0=1/F0; %采样间隔 t=0:T0:10; %设置时间区间和步长 xa=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t); %原信号 %信号曲线图 figure; plot(t,xa); axis([0 0.0002 -3 3]) title('原信号'); Fs=1e5; % 抽样率大于最大频率二倍 T=1/Fs; %采样间隔 N=1000; %采样点个数 n=(0:(N-1))*T; tn=0:T:10; xn=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n)+sin(2*pi*f3*n); figure; subplot(211); stem(n,xn,'filled'); %抽样信号曲线图 axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); subplot(212); xn_f=fft(xn); %xn_f=fftshift(fft(xn)); %傅里叶变换 f_xn=(0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn,abs(xn_f)); title('取样信号频谱'); %内插恢复原信号 t1=0:1000-T; TN=ones(length(t1),1)*n-t1'*T*ones(1,length(n)); y=xn*sinc(2*pi*Fs*TN); figure; subplot(211); plot(t1,y); axis([0 20 -3 3]); subplot(212); y_f=fft(y); %傅里叶变换 f_y=(0:length(y_f)-1)*Fs/length(y_f); plot(f_y,abs(y_f)); low_filter=hanming_low; x2=filter(low_filter,y); figure; subplot(211); plot(x2); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x2_f=fft(x2); %傅里叶变换 f_x2=(0:length(x2_f)-1)*Fs/length(x2_f); plot(f_x2,abs(x2_f)); title('10KHz'); high_filter=hanming_high; x1=filter(high_filter,y); figure; subplot(211); plot(x1); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x1_f=fft(x1); %傅里叶变换 f_x1=(0:length(x1_f)-1)*Fs/length(x1_f); plot(f_x1,abs(x1_f)); title('40KHz'); band_filter=hanming_band; x3=filter(band_filter,y); figure; subplot(211); plot(x3); axis([0 100 -1 1]); subplot(212); x3_f=fft(x3); %傅里叶变换 f_x3=(0:length(x3_f)-1)*Fs/length(x3_f); plot(f_x3,abs(x3_f)); title('20KHz');

stem(n/Fs, xn, 'filled'); axis([0 0.0002 -3 3]); title('取样信号'); % 抽样信号频谱 subplot(212); xn_f = fft(xn); f_xn = (0:length(xn_f)-1)*Fs/length(xn_f); plot(f_xn, abs(xn_f)); title('取样...

odel.eval() colors = pickle.load(open("/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/src/pallete", "rb")) # 成熟番茄世界坐标质心 picking_world = [] dis_w = 0 picking_s = 0 Pr = 0 offset = 30 stem_start_x = 0 stem_start_y = 0 depth_data = 0 # Streaming loop flag_det = 0 rospy.init_node('talker', anonymous=True) write_i = 0 times_det = 0 maturity_flag = 0

之后，定义了一些变量，包括picking_world、dis_w、picking_s、Pr、offset、stem_start_x、stem_start_y和depth_data。这些变量的初始值均为0。 接下来，调用了rospy.init_node()方法初始化了一...

if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to image c = int(cls) # integer class label = None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}') annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True)) if save_crop: save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于将预测结果添加到图像中。具体来说，如果需要保存图像、裁剪图像或者查看图像，则将预测框的坐标和类别信息添加到原始图像中。如果需要保存裁剪图像，则会将裁剪后的图像保存到指定...

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Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

资源摘要信息:"Aspose.Cells和Aspose.Words是两个非常强大的库，它们属于Aspose.Total产品家族的一部分，主要面向.NET和Java开发者。Aspose.Cells库允许用户轻松地操作Excel电子表格，包括创建、修改、渲染以及转换为不同的文件格式。该库支持从Excel 97-2003的.xls格式到最新***016的.xlsx格式，还可以将Excel文件转换为PDF、HTML、MHTML、TXT、CSV、ODS和多种图像格式。Aspose.Words则是一个用于处理Word文档的类库，能够创建、修改、渲染以及转换Word文档到不同的格式。它支持从较旧的.doc格式到最新.docx格式的转换，还包括将Word文档转换为PDF、HTML、XAML、TIFF等格式。 Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。 此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。 在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。 对于Aspose.Cells，开发者可以使用它来完成诸如创建电子表格、计算公式、处理图表、设置样式、插入图片、合并单元格以及保护工作表等操作。它也支持读取和写入XML文件，这为处理Excel文件提供了更大的灵活性和兼容性。 而对于Aspose.Words，开发者可以利用它来执行文档格式转换、读写文档元数据、处理文档中的文本、格式化文本样式、操作节、页眉、页脚、页码、表格以及嵌入字体等操作。Aspose.Words还能够灵活地处理文档中的目录和书签，这让它在生成复杂文档结构时显得特别有用。 在使用这些库时，一个常见的场景是在企业应用中，需要将报告或者数据导出为PDF格式，以便于打印或者分发。这时，使用Aspose.Cells和Aspose.Words就可以实现从Excel或Word格式到PDF格式的转换，并且确保输出的文件中不包含水印，这提高了文档的专业性和可信度。 需要注意的是，虽然Aspose的产品提供了很多便利的功能，但它们通常是付费的。用户需要根据自己的需求购买相应的许可证。对于个人用户和开源项目，Aspose有时会提供免费的许可证。而对于商业用途，用户则需要购买商业许可证才能合法使用这些库的所有功能。"
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资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。