let clamp = function (val, min, max) { return Math.max(min, Math.min(val, max)) }

时间: 2024-05-12 17:15:38 浏览: 155
这是一个 JavaScript 中用于限制数值范围的函数,可以将传入的值限制在 min 和 max 之间。如果 val 小于 min,则返回 min;如果 val 大于 max,则返回 max;否则返回 val。 例如,如果我们想要将一个数值限制在 0 到 100 之间,可以使用这个函数: ``` let num = 120; num = clamp(num, 0, 100); // num 的值现在为 100 ``` 在这个例子中,因为 num 大于了 max 的值 100,所以函数返回了 100。
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class AAMsoftmax(nn.Module): def __init__(self, n_class, m, s): super(AAMsoftmax, self).__init__() self.m = m self.s = s self.weight = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(n_class, 256), requires_grad=True) self.ce = nn.CrossEntropyLoss() nn.init.xavier_normal_(self.weight, gain=1) self.cos_m = math.cos(self.m) self.sin_m = math.sin(self.m) self.th = math.cos(math.pi - self.m) self.mm = math.sin(math.pi - self.m) * self.m def forward(self, x, label=None): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt((1.0 - torch.mul(cosine, cosine)).clamp(0, 1)) phi = cosine * self.cos_m - sine * self.sin_m phi = torch.where((cosine - self.th) > 0, phi, cosine - self.mm) one_hot = torch.zeros_like(cosine) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1), 1) output = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) output = output * self.s loss = self.ce(output, label) prec1 = accuracy(output.detach(), label.detach(), topk=(1,))[0]

这段代码是一个 PyTorch 的模型实现,实现了一个 AAMsoftmax 的分类器。这个分类器的输入是一个 x 矩阵,代表输入的特征,label 是一个张量,代表输入的标签。该模型的 forward 函数中,首先对输入的特征 x 进行归一化,然后通过线性变换将 x 投影到一个维度为 256 的空间中,得到一个 cosine 矩阵。接下来通过一系列的数学计算,将 cosine 转化为一个 phi 矩阵,使得在 phi 矩阵上的分类间的 margin 更大,以提高分类的精度。最后,将 phi 矩阵和原始的 cosine 矩阵加权相加,得到最终的输出。同时,计算交叉熵损失和精度,并返回。

var forceFunction = function (options, iteration) { return function (particle, dt) { dt = Cesium.Math.clamp(dt, 0.0, 0.05); scratchCartesian3 = Cesium.Cartesian3.normalize( particle.position, new Cesium.Cartesian3() ); scratchCartesian3 = Cesium.Cartesian3.multiplyByScalar( scratchCartesian3, -40.0 * dt, scratchCartesian3 ); scratchCartesian3 = Cesium.Cartesian3.add( particle.position, scratchCartesian3, scratchCartesian3 ); scratchCartographic = Cesium.Cartographic.fromCartesian( scratchCartesian3, Cesium.Ellipsoid.WGS84, scratchCartographic ); var angle = (Cesium.Math.PI * 2.0 * iteration) / options.numberOfSystems; iteration += options.iterationOffset; scratchCartographic.longitude += Math.cos(angle) * options.cartographicStep * 30.0 * dt; scratchCartographic.latitude += Math.sin(angle) * options.cartographicStep * 30.0 * dt; particle.position = Cesium.Cartographic.toCartesian( scratchCartographic ); }; }; 把这段代码的函数改成vue函数形式。

可以将这段代码的函数改写成 Vue 组件中的一个方法。具体实现如下: ```vue <template> <div ref="cesiumContainer" class="cesiumContainer"></div> </template> <script> export default { mounted() { // 在组件挂载后初始化 Cesium 场景 this.initCesium(); }, methods: { initCesium() { // 创建 Cesium 场景 const viewer = new Cesium.Viewer(this.$refs.cesiumContainer); // 创建粒子系统 const particleSystem = viewer.scene.primitives.add( new Cesium.ParticleSystem({ // 粒子数量 maximumParticles: 10000, // 粒子寿命 lifeTime: 15.0, // 粒子尺寸 imageSize: new Cesium.Cartesian2(10.0, 10.0), // 粒子颜色 startColor: Cesium.Color.RED.withAlpha(0.5), endColor: Cesium.Color.YELLOW.withAlpha(0.0), // 粒子速度 minimumSpeed: 0.0, maximumSpeed: 200.0, // 粒子发射角度 minimumEmitterHeight: 5000000.0, maximumEmitterHeight: 5000000.0, emitterModelMatrix: Cesium.Matrix4.IDENTITY, }) ); // 定义粒子系统的力函数 const forceFunction = (particle, dt) => { dt = Cesium.Math.clamp(dt, 0.0, 0.05); let scratchCartesian3 = Cesium.Cartesian3.normalize( particle.position, new Cesium.Cartesian3() ); scratchCartesian3 = Cesium.Cartesian3.multiplyByScalar( scratchCartesian3, -40.0 * dt, scratchCartesian3 ); scratchCartesian3 = Cesium.Cartesian3.add( particle.position, scratchCartesian3, scratchCartesian3 ); let scratchCartographic = Cesium.Cartographic.fromCartesian( scratchCartesian3, Cesium.Ellipsoid.WGS84, new Cesium.Cartographic() ); const angle = (Cesium.Math.PI * 2.0 * this.iteration) / this.numberOfSystems; this.iteration += this.iterationOffset; scratchCartographic.longitude += Math.cos(angle) * this.cartographicStep * 30.0 * dt; scratchCartographic.latitude += Math.sin(angle) * this.cartographicStep * 30.0 * dt; particle.position = Cesium.Cartographic.toCartesian(scratchCartographic); }; // 设置粒子系统的力函数 particleSystem.forces.clear(); particleSystem.forces.push(forceFunction); // 定义粒子系统的配置参数 this.numberOfSystems = 6; this.iteration = 0; this.iterationOffset = 0.1; this.cartographicStep = 0.05; // 开始粒子系统的运动 particleSystem.start(); }, }, }; </script> <style> .cesiumContainer { width: 100%; height: 100%; margin: 0; padding: 0; } </style> ``` 上面的代码中,我们在 Vue 组件的 mounted 钩子函数中初始化了 Cesium 场景,并创建了一个粒子系统。然后,我们将原来的力函数改写成了一个箭头函数,将其作为粒子系统的一个 force。在 Vue 组件中,我们可以将 numberOfSystems、iteration、iterationOffset 和 cartographicStep 等参数定义为 Vue 实例的 data 属性,并在 forceFunction 中通过 this 访问这些参数。 最后,我们在组件的 initCesium 方法中开始了粒子系统的运动。
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 5 19:13:21 2021 @author: LXM """ import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Function class UpdateRange(nn.Module): def __init__(self, device): super(UpdateRange, self).__init__() self.device = device self.flag = 0 self.fmin = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) self.fmax = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) def Update(self, fmin, fmax): if self.flag == 0: self.flag = 1 new_fmin = fmin new_fmax = fmax else: new_fmin = torch.min(fmin, self.fmin) new_fmax = torch.max(fmax, self.fmax) self.fmin.copy_(new_fmin) self.fmax.copy_(new_fmax) @torch.no_grad() def forward(self, input): fmin = torch.min(input) fmax = torch.max(input) self.Update(fmin, fmax) class Round(Function): @staticmethod def forward(self, input): # output = torch.round(input) # output = torch.floor(input) output = input.int().float() return output @staticmethod def backward(self, output): input = output.clone() return input class Quantizer(nn.Module): def __init__(self, bits, device): super(Quantizer, self).__init__() self.bits = bits self.scale = 1 self.UpdateRange = UpdateRange(device) self.qmin = torch.tensor((-((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) self.qmax = torch.tensor((+((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) def round(self, input): output = Round.apply(input) return output def Quantization(self): quant_range = float(1 << (self.bits - 1)) float_range = torch.max(torch.abs(self.UpdateRange.fmin), torch.abs(self.UpdateRange.fmax)) scale = 1 for i in range(32): if torch.round(float_range * (1 << i)) < quant_range: scale = 1 << i else: break self.scale = scale def forward(self, input): if self.training: self.UpdateRange(input) self.Quantization() output = (torch.clamp(self.round(input * self.scale), self.qmin, self.qmax)) / self.scale return output

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上述211行附近的代码如下,请具体指出问题 def build_targets(self, p, targets): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] gain = torch.ones(7, device=targets.device) # normalized to gridspace gain ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt) # same as .repeat_interleave(nt) targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2) # append anchor indices g = 0.5 # bias off = torch.tensor([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], # j,k,l,m # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], # jk,jm,lk,lm ], device=targets.device).float() * g # offsets for i in range(self.nl): anchors = self.anchors[i] gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gain # Match targets to anchors t = targets * gain if nt: # Matches r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t'] # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2)) t = t[j] # filter # Offsets gxy = t[:, 2:4] # grid xy gxi = gain[[2, 3]] - gxy # inverse j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m)) t = t.repeat((5, 1, 1))[j] offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] else: t = targets[0] offsets = 0 # Define b, c = t[:, :2].long().T # image, class gxy = t[:, 2:4] # grid xy gwh = t[:, 4:6] # grid wh gij = (gxy - offsets).long() gi, gj = gij.T # grid xy indices # Append a = t[:, 6].long() # anchor indices indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box anch.append(anchors[a]) # anchors tcls.append(c) # class return tcls, tbox, indices, anch

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Java实现深度优先遍历与id-level映射输出

资源摘要信息:"在Java代码中实现树形结构数据的深度遍历,并输出节点的id和level(深度)映射的过程。这要求我们首先定义一个树的数据结构,其中每个节点包含id和level信息。根据题目描述,根节点的深度是0,而每个子节点的深度都是其父节点的深度加1。实现这一功能,可以采用递归或队列等数据结构进行深度优先搜索(DFS)或者广度优先搜索(BFS)算法的编码。接下来,我们将深入探讨如何用Java实现这一过程,包括必要的类设计、方法实现以及代码示例。 首先,我们来定义树节点类。在树节点类中,我们需要有属性来存储id和level,同时还需要对子节点进行引用。一个简单的节点类实现如下: ```java class TreeNode { int id; int level; List<TreeNode> children; public TreeNode(int id) { this.id = id; this.children = new ArrayList<>(); } // 可以添加设置level的方法,如果是根节点,level初始化为0,否则继承父节点的level并加1 public void setLevel(int parentLevel) { this.level = parentLevel + 1; } } ``` 其次,我们需要一个方法来遍历这棵树,并填充每个节点的level。遍历可以通过递归函数实现,递归函数将会接受一个树节点作为参数,并对该节点的所有子节点调用自身。递归函数可以定义如下: ```java void traverseAndMapLevel(TreeNode node, int level) { if (node == null) { return; } // 为当前节点设置level node.setLevel(level); // 遍历子节点 for (TreeNode child : node.children) { traverseAndMapLevel(child, node.level); // 递归调用,子节点level为当前节点level加1 } } ``` 最后,我们可以创建一个主函数,其中包含树的构建过程,并调用遍历方法来输出id和level的映射: ```java public class Main { public static void main(String[] args) { // 构建树结构 TreeNode root = new TreeNode(1); TreeNode node2 = new TreeNode(2); TreeNode node3 = new TreeNode(3); TreeNode node4 = new TreeNode(4); TreeNode node5 = new TreeNode(5); root.children.add(node2); root.children.add(node3); node2.children.add(node4); node3.children.add(node5); // 从根节点开始遍历,根节点level为0 traverseAndMapLevel(root, 0); // 输出id和level的映射,例如可以通过打印或者存储在数据结构中 // 输出格式为:id=1, level=0; id=2, level=1; id=3, level=1; id=4, level=2; id=5, level=2 } } ``` 在上述代码中,我们创建了一个简单的树结构,并通过递归函数实现了深度遍历。这个递归函数为每个节点计算其深度,并填充level属性。最后,我们通过主函数输出了每个节点的id和level的映射关系。 需要注意的是,虽然题目中提到了"根据下图",但是实际的代码实现并不依赖于图形化的输入或输出,而是直接在代码中构建和处理树的数据结构。如果要处理的是图形化的树结构,那么可能需要额外的图形界面编程和相应的事件处理代码。 此外,题目中还提到了"压缩包子文件的文件名称列表",这部分信息与代码实现和知识点无关,且题目描述中未给出具体的图示,因此在知识点介绍中不进行涉及。"