def check(*args): f3 = open('复习.txt', 'r', encoding='utf-8') s3 = f3.read() s3 = s3.strip() words = s3.split('\n') word = words[0].split('/') Label(mainframe, text='正确答案是：', height=2, font=('隶书', 13)) \ .grid(column=0, row=40, columnspan=1) a7.set(word[0]) answer = a5.get() answer = answer.strip() # 去掉回车而产生的换行符 word[0] = word[0].strip() # 去掉空格 if word[0] == answer: a6.set('回答正确！') f5 = open('已掌握单词.txt', 'a+', encoding='utf-8') # 将拼写正确的单词放入"已掌握单词"文件中 str5 = words.pop(0) + '\n'#pop(0)方法从words列表中删除并返回第一个元素。然后，+ '\n'将所取得的第一个元素和一个换行符\n拼接在一起。 f5.write(str5) f5.close() ng1 = int(ng.get()) # 掌握单词数加一 ng.set(str(ng1 + 1)) else: a6.set('回答错误！') nng1 = int(nng.get()) # 未掌握单词数加一 nng.set(str(nng1 + 1)) del words[0] # 直接将未掌握的单词删除 str3 = '\n'.join(words)#使用join()方法将words列表中的所有元素连接起来，并用\n作为分隔符 f3 = open('复习.txt', 'w', encoding='utf-8') f3.write(str3) f3.close()

这段代码看起来是一个函数，函数名为check，接受可变数量的参数。函数中首先打开一个名为"复习.txt"的文件，读取其中的内容并将其按行分割。然后获取第一行的内容并将其按照"/"进行分割，将第一个元素赋值给变量word。接下来在界面上显示正确答案，并获取用户输入的答案，去掉其中的回车和空格。如果用户输入的答案与正确答案相同，则在界面上显示回答正确，并将该单词写入"已掌握单词.txt"文件中，并从words列表中删除该单词。否则，在界面上显示回答错误，并将未掌握单词数加一，同时从words列表中删除该单词。最后，将更新后的words列表重新拼接成一个字符串并写入"复习.txt"文件中。

相关问题

(function) def plot( *args: Any, scalex: ... = ..., scaley: ... = ..., data: ... = ..., **kwargs: Any ) -> list的用法

这是一个函数定义，函数名为plot。其参数包括：

- *args: Any：表示任意数量的位置参数，可以传入多个参数，参数类型为任意类型。
- scalex: ... = ...：表示关键字参数scalex，其默认值为省略号（Ellipsis），也就是没有默认值。
- scaley: ... = ...：表示关键字参数scaley，其默认值为省略号（Ellipsis），也就是没有默认值。
- data: ... = ...：表示关键字参数data，其默认值为省略号（Ellipsis），也就是没有默认值。
- **kwargs: Any：表示任意数量的关键字参数，可以传入多个关键字参数，参数类型为任意类型。

该函数返回一个列表类型的值。

具体该函数的功能需要根据函数体中的代码实现来确定，参数的作用也需要根据具体实现来理解。

将这段代码改为分类损失if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_ins - dis[1]).sum()

以下是修改后的代码：

if self.args.pnorm == 1:
    dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs, pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius))
else:
    dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs, pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2)
    
pos_dis = dis[0]
neg_dis = dis[1:]
    
pos_loss = F.relu(self.args.margin_ins - pos_dis)
neg_loss = F.relu(neg_dis - self.args.margin_outs)
    
loss = pos_loss.sum() + neg_loss.sum()

这里将原来的对比损失改为了分类损失，将正样本和负样本分别计算距离和损失。其中，正样本只计算与半径之间的距离，用于判断是否将实体嵌入到概念空间中；负样本计算与半径之间的距离和与正样本之间的距离，用于判断是否将实体从概念空间中排除出去。最终的损失是正样本损失和负样本损失之和。