convert_ids_to_tokens怎么用？

时间: 2023-12-18 14:05:32 浏览: 36
`convert_ids_to_tokens`是一个用于将模型预测的标记ID转换回文本标记的方法，它是由Hugging Face的`transformers`库提供的。 以下是使用`convert_ids_to_tokens`的示例代码： ```python from transformers import BertTokenizer # 加载BERT分词器 model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) # 将文本转换为标记 text = "I love Transformers!" tokens = tokenizer.tokenize(text) # 将标记转换为ID input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 将ID转换回标记 output_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) # 打印转换结果 print(output_tokens) ``` 在上面的示例中，我们首先加载了BERT分词器，并使用其将文本`"I love Transformers!"`转换为标记。然后，我们使用`convert_tokens_to_ids`方法将标记转换为ID。接下来，我们使用`convert_ids_to_tokens`方法将ID转换回标记，并将结果存储在`output_tokens`中。最后，我们打印出转换后的标记列表。 请注意，使用`convert_ids_to_tokens`方法之前，请确保你已经加载了正确的BERT分词器，并且输入的ID与该分词器对应的词汇表是一致的。如果ID与词汇表不匹配，可能会导致无法正确还原标记。

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import jieba import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/userdict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) seed_tensors =seed_encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) # 计算当前微博词汇与种子词的相似度 sim = cosine_similarity(word_tensor, seed_tensors, dense_output=False)[0].max() print(sim, word) if sim > 0.5 and len(word) > 1: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 上述代码运行之后有错误，报错信息为：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 397, in <module> seed_tensors =seed_encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 0 with size 3. 请帮我修改

seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) ...

from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 种子词列表 seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全'] # 加载微博用户文本语料（假设存储在weibo1.txt文件中） with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.readlines() # 预处理文本语料，获取每个中文词汇的词向量 corpus_vectors = [] for text in corpus: # 使用BERT分词器将文本分成词汇 tokens = tokenizer.tokenize(text) # 将词汇转换为对应的id input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 将id序列转换为PyTorch张量 input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) corpus_vectors.append(avg_pooling.numpy()) # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 similarity_threshold = 0.8 privacy_words = set() for seed_word in seed_words: # 将种子词转换为对应的id seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed_word)) # 将id序列转换为PyTorch张量，并增加batch size维度 seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算种子词的词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(seed_word_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) seed_word_vector = avg_pooling.numpy() # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 for i, vector in enumerate(corpus_vectors): sim = cosine_similarity([seed_word_vector], [vector])[0][0] if sim >= similarity_threshold: privacy_words.add(corpus[i]) print(privacy_words) 上述代码运行后报错了，报错信息：ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2. 怎么修改？

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 将id序列转换为PyTorch张量 input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算词向量 with torch.no_grad(): outputs = model...

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器，并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码，包括这行代码的作用以及为什么要这样做？

seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_...

def infer(model, text): model.eval() # 数据处理 encoded_inputs = tokenizer(text, max_seq_len=max_seq_len) # 构造输入模型的数据 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoded_inputs["input_ids"]) input_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["input_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) token_type_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["token_type_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) # 模型预测 logits = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) # 解析标签 pred_labels = logits.argmax(axis=-1).numpy().tolist()[0] entities = metric.get_entities(pred_labels) infer_list = [] for entity in entities: ent_name, start, end = entity infer_list.append("".join(tokens[start: end+1])) print("label: ", infer_list) text = "佳丽海鲜酒楼宝福店，地址湖滨南路819号宝福大厦34楼，经典老店，位于莲板十字路口处，近外图！" infer(model, text)

这段代码是一个使用 PaddlePaddle 框架实现的文本分类模型推断代码。具体来说，它接受一个模型和一个文本作为输入，在对文本进行处理后，使用模型进行预测，并输出预测结果。其中，模型的输入经过 tokenizer 处理...

模型预测 实现一个模型预测的功能，以便比较容易地看到预测结果。当输入一串文本后，对该条文本进行数据处理，然后利用训练好的模型进行预测，并输出最终的预测标签。 In [11] def infer(model, text): model.eval() # 数据处理 encoded_inputs = tokenizer(text, max_seq_len=max_seq_len) # 构造输入模型的数据 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoded_inputs["input_ids"]) input_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["input_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) token_type_ids = paddle.to_tensor(encoded_inputs["token_type_ids"], dtype="int64").unsqueeze(0) # 模型预测 logits = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) # 解析标签 pred_labels = logits.argmax(axis=-1).numpy().tolist()[0] entities = metric.get_entities(pred_labels) infer_list = [] for entity in entities: ent_name, start, end = entity infer_list.append("".join(tokens[start: end+1])) print("label: ", infer_list) text = "佳丽海鲜酒楼宝福店，地址湖滨南路819号宝福大厦34楼，经典老店，位于莲板十字路口处，近外图！" infer(model, text)

接着使用 metric.get_entities 方法解析预测标签，得到每个实体的名称、起始位置和结束位置，然后根据起始位置和结束位置从 tokens 中取出对应的文本，最后将预测出的实体名称输出到控制台。 以上就是这段代码的...

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)这段代码有什么问题吗？

input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_...

你的不对，应该是这样的。from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch # 加载 tokenizer 和模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-chinese') # 定义问题和上下文 question = "我是谁？" context = "我是river，我在深圳，我30岁，我爱爬山。" # 对问题和上下文进行编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') # 获取输入的编码表示 input_ids = inputs['input_ids'] token_type_ids = inputs['token_type_ids'] attention_mask = inputs['attention_mask'] print(input_ids) # 使用模型进行预测 output= model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids, attention_mask=attention_mask) start_scores = output.start_logits end_scores = output.end_logits start_index = torch.argmax(start_scores) end_index = torch.argmax(end_scores) # # 获取最高得分对应的答案位置 # start_index = torch.argmax(start_scores) # end_index = torch.argmax(end_scores) # # 使用 tokenizer 将答案位置的编码转换为文本 answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0][start_index:end_index+1])) print("回答：", answer)

您提供的代码是使用了BERT模型进行问答任务的示例，而不是Transformer模型。以下是代码的流程图： 1. 导入所需的库和模型。 2. 加载预训练的BERT模型和分词器。 3. 定义问题和上下文。 4. 使用分词器将问题和上下文...

model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=torch.tensor([input_ids]), token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids])) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print(start_scores)

根据给出的代码，您...请注意，这仅仅是获取了最佳答案的起始和结束位置的索引，如果您需要获取实际的答案文本，还需要进行进一步的处理，例如使用tokenizer.convert_ids_to_tokens()函数将索引转换为对应的词语。

def file_based_convert_examples_to_features( examples, label_list, max_seq_length, tokenizer, output_file):pytorch实现

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 将 input_ids 和 segment_ids 转换为 PyTorch 的 tensor input_ids = torch.tensor(input_ids, dtype=torch.long) segment_ids = torch.tensor(segment...

import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载种子词库 seed_words = [] with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: seed_words.append(line.strip()) print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 构建隐私词库 privacy_words = set(seed_words) for text in text_data: # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] print(tokens) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] print(encoded_layers) # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 上述代码中的这几行代码：# 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() 我怎么觉得并不是微博文本中的词汇与种子词在比较相似度，而是微博文本中一句话的每个词在和这句话比较呢，我的判断对吗？如果对的话，请帮我在上述代码基础上修改代码

token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_...

import jieba import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: # for line in f: # seed_words.append(line.strip()) # print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') jieba.load_userdict('data/userdict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] # print(tokens) # # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 # tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] # print(tokens) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # print(encoded_layers) # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): # print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5 and len(word) > 1: privacy_words.add(word) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for word in privacy_words: f.write(word + "\n") 上述代码使用bert微调来训练自己的微博数据来获取词向量，然后计算与种子词的相似度，输出结果会不会更准确，修改代码帮我实现一下

token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): ...

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本文主要探讨的是"经典：大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf"，该研究专注于嵌入式指纹识别技术在实际应用中的设计和实现。嵌入式指纹识别系统因其独特的优势——无需外部设备支持，便能独立完成指纹识别任务，正逐渐成为现代安全领域的重要组成部分。 在技术背景部分，文章指出指纹的独特性（图案、断点和交叉点的独一无二性）使其在生物特征认证中具有很高的可靠性。指纹识别技术发展迅速，不仅应用于小型设备如手机或门禁系统，也扩展到大型数据库系统，如连接个人电脑的桌面应用。然而，桌面应用受限于必须连接到计算机的条件，嵌入式系统的出现则提供了更为灵活和便捷的解决方案。 为了实现嵌入式指纹识别，研究者首先构建了一个专门的开发平台。硬件方面，详细讨论了电源电路、复位电路以及JTAG调试接口电路的设计和实现，这些都是确保系统稳定运行的基础。在软件层面，重点研究了如何在ARM芯片上移植嵌入式操作系统uC/OS-II，这是一种实时操作系统，能够有效地处理指纹识别系统的实时任务。此外，还涉及到了嵌入式TCP/IP协议栈的开发，这是实现系统间通信的关键，使得系统能够将采集的指纹数据传输到远程服务器进行比对。 关键词包括：指纹识别、嵌入式系统、实时操作系统uC/OS-II、TCP/IP协议栈。这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点，即围绕着如何在嵌入式环境中高效、准确地实现指纹识别功能，以及与外部网络的无缝连接。 这篇论文不仅深入解析了嵌入式指纹识别系统的硬件架构和软件策略，而且还展示了如何通过结合嵌入式技术和先进操作系统来提升系统的性能和安全性，为未来嵌入式指纹识别技术的实际应用提供了有价值的研究成果。
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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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Python字符串为空判断的常见问题解答：解决常见疑惑

![字符串为空判断](https://img-blog.csdnimg.cn/20210620130654176.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTQ0NTExNg==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Python字符串为空判断的必要性 在Python编程中，字符串为空判断是至关重要的，它可以帮助我们处理各种场景，例如： - 数据验证：确保用户输入或从数据库获取的
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c++ 中 static的作用

在C++中，static是一个常用的修饰符，它可以用来控制变量和函数的存储方式和可见性。static的作用主要有以下几个方面： 1. 静态局部变量：在函数内部定义的变量，加上static关键字后，该变量就被定义成为一个静态局部变量。静态局部变量只会被初始化一次，而且只能在函数内部访问，函数结束后仍然存在，直到程序结束才会被销毁。 2. 静态全局变量：在全局变量前加上static关键字，该变量就被定义成为一个静态全局变量。静态全局变量只能在当前文件中访问，其他文件无法访问，它的生命周期与程序的生命周期相同。 3. 静态成员变量：在类中定义的静态成员变量，可以被所有该类的对象共享，它的值在所
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嵌入式系统课程设计.doc

嵌入式系统课程设计文档主要探讨了一个基于ARM微处理器的温度采集系统的设计与实现。该设计旨在通过嵌入式技术为核心，利用S3C44B0x ARM处理器作为主控单元，构建一个具备智能化功能的系统，包括温度数据的采集、传输、处理以及实时显示。设计的核心目标有以下几点： 1.1 设计目的： - 培养学生的综合应用能力：通过实际项目，学生可以将课堂上学到的理论知识应用于实践，提升对嵌入式系统架构、编程和硬件设计的理解。 - 提升问题解决能力：设计过程中会遇到各种挑战，如速度优化、可靠性增强、系统扩展性等，这有助于锻炼学生独立思考和解决问题的能力。 - 创新思维的培养：鼓励学生在传统数据采集系统存在的问题（如反应慢、精度低、可靠性差、效率低和操作繁琐）上进行改进，促进创新思维的发展。 2.1 设计要求： - 高性能：系统需要具有快速响应速度，确保实时性和准确性。 - 可靠性：系统设计需考虑长期稳定运行，应对各种环境条件和故障情况。 - 扩展性：设计时需预留接口，以便于未来添加更多功能或与其他设备集成。 3.1 硬件设计思路： - 选择了S3C44B0x ARM微处理器作为核心，其强大的处理能力和低功耗特性对于实时数据处理很关键。 - 单独的数据采集模块负责精确测量温度，可能涉及到传感器的选择和接口设计。 4.1 软件设计思路： - 应用RTOS（实时操作系统）来管理任务调度，提高系统的整体效率。 - 编写高效的程序清单，包括数据采集、处理算法和用户界面，确保用户体验良好。 5. 心得体会部分： - 学生可能会分享他们在项目中的学习收获，如团队协作的重要性、项目管理的经验以及如何在实践中优化系统性能。 总结，该设计不仅是一次技术实践，也是一次学习和成长的机会，它着重培养学生的工程实践能力、问题解决能力和创新能力，同时展示了嵌入式系统在现代工业中的实际应用价值。通过完成这个项目，学生将对嵌入式系统有更深入的理解，为未来的职业生涯打下坚实的基础。