alg = TotalGreedyCoverage(aoi1, out_trajectories1, 1, debug=False) mrs = alg.solution() assert mrs is not None, "solution not found" print("TC-GaP covers", mrs.coverage_score(), "targets using", mrs.max_rounds, "rounds") mrs.plot(), def plot(self, title=None): plotter = self.__plot(title) plotter.show(),结合如上程序,mrs.plot()是什么意思,为什么可以这样写程序

时间: 2024-02-23 19:56:55 浏览: 76
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alg1.rar_ALG1

根据代码,可以看出mrs是一个TotalGreedyCoverage类的对象,而plot()是该类定义的一个方法,用于绘制覆盖路径的图形。因此,mrs.plot()是调用TotalGreedyCoverage类的对象mrs的plot()方法,用于绘制路径图。这样写程序是因为在TotalGreedyCoverage类中定义了plot()方法,可以直接通过类的对象调用该方法来绘制路径图。需要注意的是,该方法需要传递一个可选的标题参数。
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代码time_start = time.time() results = list() iterations = 2001 lr = 1e-2 model = func_critic_model(input_shape=(None, train_img.shape[1]), act_func='relu') loss_func = tf.keras.losses.MeanSquaredError() alg = "gd" # alg = "gd" for kk in range(iterations): with tf.GradientTape() as tape: predict_label = model(train_img) loss_val = loss_func(predict_label, train_lbl) grads = tape.gradient(loss_val, model.trainable_variables) overall_grad = tf.concat([tf.reshape(grad, -1) for grad in grads], 0) overall_model = tf.concat([tf.reshape(weight, -1) for weight in model.weights], 0) overall_grad = overall_grad + 0.001 * overall_model ## adding a regularization term results.append(loss_val.numpy()) if alg == 'gd': overall_model -= lr * overall_grad ### gradient descent elif alg == 'gdn': ## gradient descent with nestrov's momentum overall_vv_new = overall_model - lr * overall_grad overall_model = (1 + gamma) * oerall_vv_new - gamma * overall_vv overall_vv = overall_new pass model_start = 0 for idx, weight in enumerate(model.weights): model_end = model_start + tf.size(weight) weight.assign(tf.reshape()) for grad, ww in zip(grads, model.weights): ww.assign(ww - lr * grad) if kk % 100 == 0: print(f"Iter: {kk}, loss: {loss_val:.3f}, Duration: {time.time() - time_start:.3f} sec...") input_shape = train_img.shape[1] - 1 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,)), tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1) ]) n_epochs = 20 batch_size = 100 learning_rate = 0.01 momentum = 0.9 sgd_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl)) nag_optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=learning_rate, momentum=momentum, nesterov=True) model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=nag_optimizer) history = model.fit(train_img, train_lbl, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_img, test_lbl))运行后报错TypeError: Missing required positional argument,如何改正

Read Spd Begin... The memory on CH :1 are different! N: pre svc call fun = 0xc2000f04 -- pm-1 = 0, pm-2 = 29819750, pm-3 = 0 N: ddr fun = 0x0 -- pm = 0x29819750, pm2 = 0x0 N: parameter mcu: v0.5 Mcu Start Work ... get_clocks_value: scpi send command start: 0x10 scpi send command success get clocks = 533 MHZ pll_scp_num = 8 Lmu Freq = 1066Mhz ch = 0 parameter set ch closed! DIMM Don't Probed! ch = 1 the dimm info is from uboot... Dimm_Capacity = 8GB Mcu Channel 1 AES configuration begin... AES bypass end... TZC configuration begin... TZC bypass end... use_0x14 == 0xb0100 ctl_cfg_begin...... pi_cfg_begin...... phy_cfg_begin...... fast mode caslat = 15 wrlat = 14 tinit = 856000 r2r_diffcs_dly = 4 r2w_diffcs_dly = 5 w2r_diffcs_dly = 3 w2w_diffcs_dly = 7 r2w_samecs_dly = 4 w2r_samecs_dly = 0 r2r_samecs_dly = 0 w2w_samecs_dly = 0 ch 1 adapter_alg -- 0-0-0-0-0-0-0 rtt_wr = dis rtt_park = 80ohm ron = 34ohm val_cpudrv = 34 rtt_nom = 48ohm val_cpuodt = 48 vref_dev = 10 vrefsel = 0x45 dq_oe_timing = 0x42 rank_num_decode = 1 set phy_indep_init_mode set pi_dram_init_en set_pi_start & ctl_start...... wait init complete...... init complete done...... wait complete done...... rddqs_lat = 0x2 tdfi_phy_rdlat = 0x1f begin software ntp training... rank_num: 0 phy_write_path_lat_add =-1-1-1-1-1-1-1-1-1 phy_write_path_lat_add = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 phy_write_path_lat_add = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 phy_write_path_lat_add = 2 2 2 2 2 2 2 2 2 phy_write_path_lat_add = 3 3 3 3 3 3 3 3 3 phy_write_path_lat_add = 4 4 4 4 4 4 4 4 4 rank 0 wdqlvl! r2r_diffcs_dly = 4 r2w_diffcs_dly = 7 w2r_diffcs_dly = 4 w2w_diffcs_dly = 6 r2w_samecs_dly = 5 rank 0 ch 1 training fail

请使用Python 代码来查找文件名为 staticprob.txt中指定字符串'staticprob = '并打印字符串后面8个字符串,以及打印字符串前面最接近字符串的时间,打印信息如下: time = 00:04:29, prob = 0.967633 time = 00:11:14, prob = 0.937645 其中文件名为 staticprob.txt 的文本文件,其中包含以下内容: [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(43952[00:04:29]) [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.62 3.08 0.90 13.82] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[1][x y z p]=[3.27 2.57 0.76 12.99] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:4984] alltrc[0] [report][x y z] = [1][0.79 2.70 1.14 0 41] [0 0 0.000000] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:2477] max noise=39921.98, indx indy= 1 6 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.17 2.91 0.91 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 0, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:839] TRC: 0 IS STICA7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:261] Frame 21792 bdPos 1.00 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:577] [night]trc 1 mVzIdx 12 mVz 0.11 maxIdx 0 minIdx 17 maxZ 1.31 minZ 1.25 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:651] [night]trc 1 bdside 3 bdpos 1 bspos 0 thrVzSitup 0.05 thrZDiffSitup 0.20 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:409] Alm Cond: start[cntN][cntA][virW] = [1 0 0 0 0 50] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:1041] obj Alm, 0, 0, 0 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:409] trc handle[err]=[0][0] [seq,bb,cnt]=[43952 43845 43845] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.15 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11699] obj[0] fncId[alg rpt app][x y z] = [0 0 1][0.79 2.70 1.14] score=4 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:364] ALG_TAG end(43952) A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.967633 [00:11:14]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.66 2.97 0.88 12.46] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.66 3.01 1.08 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 8, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.06 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG [00:11:14]] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(48003) [00:11:14]A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.937645

请使用Python 代码来查找文件名为 staticprob.txt中指定字符串'staticprob = '并打印字符串后面8个字符串,以及打印字符串前面最接近字符串的时间,打印信息如下: time = 00:04:29, prob = 0.967633 time = 00:11:14, prob = 0.937645 其中文件名为 staticprob.txt 的文本文件,其中包含以下内容: [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(43952[00:04:29]) [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.62 3.08 0.90 13.82] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[1][x y z p]=[3.27 2.57 0.76 12.99] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:4984] alltrc[0] [report][x y z] = [1][0.79 2.70 1.14 0 41] [0 0 0.000000] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:2477] max noise=39921.98, indx indy= 1 6 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.17 2.91 0.91 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 0, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:839] TRC: 0 IS STICA7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:261] Frame 21792 bdPos 1.00 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:577] [night]trc 1 mVzIdx 12 mVz 0.11 maxIdx 0 minIdx 17 maxZ 1.31 minZ 1.25 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:651] [night]trc 1 bdside 3 bdpos 1 bspos 0 thrVzSitup 0.05 thrZDiffSitup 0.20 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:409] Alm Cond: start[cntN][cntA][virW] = [1 0 0 0 0 50] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:1041] obj Alm, 0, 0, 0 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:409] trc handle[err]=[0][0] [seq,bb,cnt]=[43952 43845 43845] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.15 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11699] obj[0] fncId[alg rpt app][x y z] = [0 0 1][0.79 2.70 1.14] score=4 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:364] ALG_TAG end(43952) A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.967633 [00:11:14]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.66 2.97 0.88 12.46] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.66 3.01 1.08 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 8, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.06 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG [00:11:14]] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(48003) [00:11:14]A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.937645

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