paths_travelled(ants_travelled) = sub2ind([num_ants, n], (1:num_ants)', ants_pos); ants_travelled = sub2ind([num_ants, n], (1:num_ants)', next_pos); paths_travelled(ants_travelled) = sub2ind([num_ants, n], (1:num_ants)', ants_pos);代码报错

时间: 2023-06-12 19:08:10 浏览: 53
这个错误可能是因为变量 `ants_pos` 和 `next_pos` 的维度不一致导致的。请确保它们都是 $num\_ants \times 1$ 的列向量。 此外,还需要确保 `ants_pos` 和 `next_pos` 中的元素在合理的范围内,即 $1 \leq ants\_pos(i) \leq n$ 和 $1 \leq next\_pos(i) \leq n$,其中 $i$ 表示向量的第 $i$ 个元素。这是因为 `sub2ind` 函数要求输入的 subscripts (即下标)必须是正整数。 最后,也需要确保 `paths_travelled` 变量已经被初始化为一个 $num\_ants \times n$ 的矩阵,且所有元素都是初始值 0。否则也会导致代码报错。
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self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards]是什么意思

这段代码是Python中的列表切片操作,用于从一个包含多个图片路径的列表中选取指定数量的元素,以便在多台机器上并行地处理这些数据。 具体来说,`image_paths[shard:]`表示从列表 `image_paths` 的第 `shard` 个元素开始切片,取到列表末尾。然后 `[::num_shards]` 表示每隔 `num_shards` 个元素取一个元素,生成一个新的列表。 所以 `self.local_images` 保存的是从 `image_paths` 中第 `shard` 个元素开始,每隔 `num_shards` 个元素取一个元素所生成的子列表。这个子列表中的元素将由当前的机器进行处理。

# Non-SGX files Nsgx_App_Cpp_Files := $(wildcard App/*.cpp) Nsgx_App_Cpp_Files := $(filter-out App/test.cpp App/foo.cpp App/Start.cpp App/App.cpp App/Keys.cpp App/Client.cpp App/Server.cpp, $(Nsgx_App_Cpp_Files)) # Includes SGX files App_Cpp_Files := $(Nsgx_App_Cpp_Files) App/sgx_utils/sgx_utils.cpp App_Include_Paths := -IApp -I$(SGX_SDK)/include $(Salticidae_Include_Paths) App_C_Flags := $(SGX_COMMON_CFLAGS) -fPIC -Wno-attributes $(App_Include_Paths)

这部分代码定义了一些变量和规则,用于编译非SGX相关的文件。 首先,使用`wildcard`函数获取`App`目录下的所有`.cpp`文件,并将结果保存在`Nsgx_App_Cpp_Files`变量中。然后使用`filter-out`函数将特定的文件(`App/test.cpp`, `App/foo.cpp`, `App/Start.cpp`, `App/App.cpp`, `App/Keys.cpp`, `App/Client.cpp`, `App/Server.cpp`)从`Nsgx_App_Cpp_Files`中过滤掉。 接下来,定义了一个包含SGX文件的变量,将之前过滤得到的`Nsgx_App_Cpp_Files`和`App/sgx_utils/sgx_utils.cpp`文件合并在一起。 然后,定义了一个包含头文件路径的变量,包括`App`目录和指定的SGX SDK目录的include路径。 最后,定义了一个包含编译标志的变量,其中包括SGX公共编译标志、-fPIC标志、禁用某些属性的警告标志和之前定义的头文件路径。 这部分代码的作用是为非SGX相关的文件提供编译所需的文件列表和编译标志。

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修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

解释代码 #加载数据 path_absolute_log = r"F:\数据处理比赛\BDC2023\处理数据log" paths_log_file = os.listdir(path_absolute_log) #获取绝对路径 def make_paths_absolute(paths_file): path_absolute = path_absolute_log paths_absolute_file = os.path.join(path_absolute,paths_file) return paths_absolute_file paths_absolute_log_file = list(map(make_paths_absolute,paths_log_file)) #对表格处理 path_absolute_log_file = r"F:\数据处理比赛\BDC2023\处理数据log\4ff8b802-0d87-11ee-af51-525400d4ffe4_log.csv" def form_data(path_absolute_log_file): data_log = pd.read_csv(path_absolute_log_file) data_log.insert(data_log.shape[1], 'id_score', np.nan) data_log.insert(data_log.shape[1], 'id', os.path.basename(path_absolute_log_file)[:-8]) data_log_message = data_log['message'] def jieba_data(data): data_log_jieba_message = [] data_log_jieba_message.append(','.join(jieba.cut_for_search(data))) print(data_log_jieba_message) return data_log_jieba_message data_log_jieba_message = data_log_message.map(jieba_data) def form_work(data): feature_words = ['bug','ERROR','WARNING','error','WARN','empty','错误','失败','未登录'] set_data = set(str(data)[2:-2].split(',')) set_feature_words = set(feature_words) set_mysql = set('mysql') score = [] if set_data.intersection(set_feature_words): score.append() if set_mysql.intersection(set_feature_words): score.append('LTE4MDK5Mzk2NjU1NiM1ODIONDC=') score = str(score)[2:-2] print(score) return score data_log['id_score'] = data_log_jieba_message.map(form_work) return data_log data_log = form_data(path_absolute_log_file)

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