page_range = [] visibleNumber = 10 min = int(cur_page - visibleNumber / 2) if min < 1: min = 1 max = min + visibleNumber if max > paginator.page_range[-1]: max = paginator.page_range[-1] for i in range(min,max): page_range.append(i)

时间: 2024-04-27 10:25:13 浏览: 10
这段代码是用来生成一个分页页码列表的。首先定义了一个空的 `page_range` 列表,然后定义了一个 `visibleNumber` 变量,表示最多显示多少个页码。接着计算了页码的起始位置 `min`,这里将当前页码减去 `visibleNumber / 2`,然后向下取整并转换为整数。如果计算出来的 `min` 小于 1,则将其设置为 1,因为页码从 1 开始。接下来,计算了页码的结束位置 `max`,这里是将 `min` 加上 `visibleNumber`。如果 `max` 大于总页数,则将其设置为总页数。最后,使用一个循环将 `min` 到 `max` 之间的页码添加到 `page_range` 列表中,并返回该列表。这段代码的作用是生成一个适当范围内的分页页码列表,方便用户快速跳转到目标页码。
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cur_page = 1 if request.GET.get("page"): cur_page = int(request.GET.get("page")) if cur_page: c_page = paginator.page(cur_page) else: c_page = paginator.page(1)

这是一个 Django 视图函数中的代码片段。它首先将当前页码设置为 1,然后检查是否有 GET 请求参数中传递了页码信息,如果有,则将当前页码更新为 GET 请求参数中传递的页码。接着,它使用 Django 自带的分页器(paginator)对数据进行分页,将当前页面设置为 c_page 变量。如果没有传递页码信息,则将当前页面设置为第一页。这段代码的作用是根据用户请求的页码对数据进行分页,并返回对应页码的数据。

解释代码:int CountItems(LinkList a, LinkList* b, LinkList* no, DataType min, DataType max) { PNode pa_Cur = a->next; PNode pa_Prev = a; PNode pb_Tail = (*b); int iPos = 1; int iRet = 0; while (pa_Cur) { if (pa_Cur->data >= min && pa_Cur->data <= max) { pb_Tail->next = pa_Cur; pb_Tail = pb_Tail->next; LinkListInsert(*no, LinkListLength(*no) + 1, iPos); pa_Prev->next = pa_Cur->next; pa_Cur->next = NULL; pa_Cur = pa_Prev->next; iRet = 1; } else { pa_Prev = pa_Prev->next; pa_Cur = pa_Cur->next; } iPos++; } return iRet; }

&& pa_Cur->data <= max) // 如果当前节点的值在[min,max]的范围内 { pb_Tail->next = pa_Cur; // 将当前节点加入b链表 pb_Tail = pa_Cur; // pb_Tail指向链表b的尾部节点 pa_Prev->next = pa_Cur->next; // 把当前节点从链表a中删除 pa_Cur = pa_Cur->next; // pa_Cur指向下一个节点 pb_Tail->next = NULL; // 断开b链表的尾部节点与下一个节点的连接 iRet++; // 计数器加1 } else { *no = AddNode(*no, pa_Cur->data); // 如果当前节点的值不在[min,max]的范围内,把它加入no链表 pa_Prev = pa_Cur; // pa_Prev指向当前节点 pa_Cur = pa_Cur->next; // pa_Cur指向下一个节点 iPos++; // iPos指向下一个节点的位置 } } return iRet; // 返回b链表中节点的数量 } 此代码为一个函数,包含5个参数: - LinkList a:链表a的头结点 - LinkList* b:指向链表b的头指针(链表b中的节点大于等于min且小于等于max) - LinkList* no:指向链表no的头指针(链表no中的节点不在[min,max]的范围内) - DataType min:最小值 - DataType max:最大值 代码的功能是:把链表a中值在[min,max]范围内的节点剔除,并加入到链表b中;把链表a中值不在[min,max]范围内的节点,加入到链表no中。函数的返回值为链表b中节点的数量。 具体解释: 首先定义了3个指针变量:pa_Cur、pa_Prev、pb_Tail。pa_Cur表示当前节点,pa_Prev表示当前节点的前一个节点,pb_Tail表示节点b的尾部节点。 然后进入while循环,遍历链表a的每个节点,如果当前节点的值在[min,max]范围内,则把它加入到链表b中,并从链表a中删除。如果当前节点的值不在[min,max]范围内,则把它加入到链表no中。 最后返回链表b中节点的数量。

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解释一下这段代码 def add_seq_to_prefix_tree(self, root_node, cluster: LogCluster): token_count = len(cluster.log_template_tokens) token_count_str = str(token_count) if token_count_str not in root_node.key_to_child_node: first_layer_node = Node() root_node.key_to_child_node[token_count_str] = first_layer_node else: first_layer_node = root_node.key_to_child_node[token_count_str] cur_node = first_layer_node if token_count == 0: cur_node.cluster_ids = [cluster.cluster_id] return current_depth = 1 for token in cluster.log_template_tokens: if current_depth >= self.max_node_depth or current_depth >= token_count: new_cluster_ids = [] for cluster_id in cur_node.cluster_ids: if cluster_id in self.id_to_cluster: new_cluster_ids.append(cluster_id) new_cluster_ids.append(cluster.cluster_id) cur_node.cluster_ids = new_cluster_ids break if token not in cur_node.key_to_child_node: if self.parametrize_numeric_tokens and self.has_numbers(token): if self.param_str not in cur_node.key_to_child_node: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if self.param_str in cur_node.key_to_child_node: if len(cur_node.key_to_child_node) < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if len(cur_node.key_to_child_node) + 1 < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node elif len(cur_node.key_to_child_node) + 1 == self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[token] current_depth += 1

module top_module; wsh wsh_inst(); efg efg_inst(); divider divider_inst(); assign divider_inst.dividend = wsh_inst.subdivision; assign divider_inst.divisor = efg_inst.count; endmodule module wsh (clk,rst_n,A,B,subdivision); input wire A,B; input clk; input rst_n; output reg [15:0] subdivision; reg [1:0] pre_state; reg [1:0] cur_state; always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if(!rst_n) subdivision <=1'b0; else begin if (pre_state == 2'b00 && cur_state == 2'b01) subdivision <= subdivision + 1'b1; else if(pre_state == 2'b01 && cur_state == 2'b11) subdivision <= subdivision + 1'b1; else if(pre_state == 2'b11 && cur_state == 2'b10) subdivision <= subdivision + 1'b1; else if(pre_state == 2'b10 && cur_state == 2'b00) subdivision <= subdivision + 1'b1; else if(pre_state == 2'b00 && cur_state == 2'b10) subdivision <= subdivision - 1'b1; else if(pre_state == 2'b10 && cur_state == 2'b11) subdivision <= subdivision - 1'b1; else if(pre_state == 2'b11 && cur_state == 2'b01) subdivision <= subdivision - 1'b1; else if(pre_state == 2'b01 && cur_state == 2'b00) subdivision <= subdivision - 1'b1; end end endmodule module efg (A,B,count,clk,rst_n); input wire A; input wire B; input clk; input rst_n; output reg [15:0] count; always @(posedge clk) begin if(!rst_n) count <= 0; else begin count <= count + 1; end end endmodule module divider(clk, subdivision, count, quotient); input clk; input [15:0] subdivision; input [15:0] count; output [15:0] quotient; reg [15:0] dividend; reg [15:0] divisor; reg [15:0] quotient; integer i; always @(posedge clk) begin dividend <= subdivision; divisor <= count; quotient <= 0; for (i = 0; i < 16; i = i + 1) begin dividend <= dividend - divisor; quotient <= {quotient[14:0], dividend[15]}; dividend <= dividend << 1; end end endmodule根据所给代码写一个testbench

void ControlComply::BiaAngleCalculate(vector<XYZ_COOR_S> path_list, CONTROL_PARAM_IN para_in, robot::control_msg& para_out) { float distance_temp; int new_key_point = 0; XYZ_COOR_S xyz_temp; float delta_x[2], delta_y[2]; float min_distance = 100; int size = path_list.size(); float cur_x = para_in.cur_position.x_axis; float cur_y = para_in.cur_position.y_axis; float cur_head = para_in.cur_position.heading; for (int i = 0; i < size; i++) { xyz_temp = path_list.at(i); distance_temp = sqrt((xyz_temp.x_axis - cur_x) * (xyz_temp.x_axis - cur_x) + (xyz_temp.y_axis - cur_y) * (xyz_temp.y_axis - cur_y)); if (min_distance > distance_temp) { min_distance = distance_temp; new_key_point = i % size; } } // std::cout<<"00000000000000000000000000000 key ="<<new_key_point<<std::endl; // std::cout<<"cur = "<<cur_x<<","<<"y = "<<cur_y<<","<<"xyz = "<<xyz_temp.x_axis<<","<<"y = // "<<xyz_temp.y_axis<<std::endl; mKeyPoint = new_key_point; para_out.preCurve = path_list.at(mKeyPoint).curvature; if (path_list.at(path_list.size() - 3).curvature > para_out.preCurve) para_out.preCurve = path_list.at(path_list.size() - 3).curvature; delta_x[0] = cur_x - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[0] = cur_y - path_list.at(new_key_point).y_axis; delta_x[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).x_axis - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).y_axis - path_list.at(new_key_point).y_axis; distance_temp = delta_x[1] * delta_y[0] - delta_y[1] * delta_x[0]; if (distance_temp > 0) para_out.biaDistance = sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); else para_out.biaDistance = -1 * sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); para_out.preAngleDev = 0; }

module Top( input sysclk, input rst_n, input [15:0] number, output reg [3:0] DIG, output [7:0] SEG ); parameter TIME_1ms=125_000; reg [16:0] cnt; reg [4:0] cur_state,next_state; localparam IDLE = 5'b00001; localparam LED1 = 5'b00010; localparam LED2 = 5'b00100; localparam LED3 = 5'b01000; localparam LED4 = 5'b10000; reg [3:0]num; wire [3:0]ge ; wire [3:0]shi ; wire [3:0]bai ; wire [3:0]qian ; assign ge = number%10; assign shi = number/10%10; assign bai = number/100%10; assign qian= number/1000; yima( .num (num), .seg (SEG) ); always@(posedge sysclk) if(!rst_n) cur_state <= IDLE; else cur_state <= next_state; always@(*) if(!rst_n) next_state = IDLE; else case(cur_state) IDLE :begin next_state = LED1; end LED1 :begin if(cnt == TIME_1ms - 1) next_state = LED2; else next_state = cur_state; end LED2 :begin if(cnt == TIME_1ms - 1) next_state = LED3; else next_state = cur_state; end LED3 :begin if(cnt == TIME_1ms - 1) next_state = LED4; else next_state = cur_state; end LED4 :begin if(cnt == TIME_1ms - 1) next_state = IDLE; else next_state = cur_state; end default:next_state = IDLE; endcase always@(posedge sysclk) if(!rst_n)begin num<=4'd0; DIG <=4'b1111; cnt <= 28'd0; end else case(cur_state) IDLE :begin num <= 4'd0; DIG <=4'b1111; cnt <= 28'd0; end LED1 :begin num <= ge; DIG <=4'b1110; if(cnt == TIME_1ms - 1) cnt <= 28'd0; else cnt <= cnt + 28'd1; end LED2 :begin num <= shi; DIG <=4'b1101; if(cnt == TIME_1ms - 1) cnt <= 28'd0; else cnt <= cnt + 28'd1; end LED3 :begin num <= bai; DIG <=4'b1011; if(cnt == TIME_1ms - 1) cnt <= 28'd0; else cnt <= cnt + 28'd1; end LED4 :begin num <= qian; DIG <=4'b0111; if(cnt == TIME_1ms - 1) cnt <= 28'd0; else cnt <= cnt + 28'd1; end default:begin num <= 4'd0; DIG <=4'b1111; cnt <= 28'd0; end endcase endmodule解释此代码

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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