为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).init() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

时间: 2023-06-26 18:08:05 浏览: 173
这段代码定义了一个 ResNet 类，继承自 nn.Module 类。ResNet 是一个深度卷积神经网络模型，用于图像分类任务。下面是对代码注释的解释： - class ResNet(nn.Module): 定义了一个 ResNet 类，继承自 nn.Module 类。 - def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): ResNet 类的初始化函数，接受 block、blocks_num、num_classes 和 include_top 四个参数。其中，block 是 ResNet 中的基础模块，blocks_num 是每层中包含的基础模块数量，num_classes 是输出的分类数目，include_top 表示是否包含全连接层。 - super(ResNet, self).init() 调用父类的初始化函数。 - self.include_top = include_top 设置 include_top 属性。 - self.in_channel = 64 设置输入通道数为 64。 - self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) 定义第一个卷积层，输入通道数为 3，输出通道数为 self.in_channel，卷积核大小为 7x7，步长为 2，填充为 3，不使用偏置。 - self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) 定义第一个 BatchNorm2d 层，对输入进行批量归一化。 - self.relu = nn.ReLU(inplace=True) 定义 ReLU 激活函数。 - self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) 定义最大池化层，池化核大小为 3x3，步长为 2，填充为 1。 - self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) 定义 ResNet 中的第一个残差块，包含 blocks_num[0] 个基础模块，每个基础模块的输出通道数为 64。 - self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) 定义 ResNet 中的第二个残差块，包含 blocks_num[1] 个基础模块，每个基础模块的输出通道数为 128，步长为 2。 - self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) 定义 ResNet 中的第三个残差块，包含 blocks_num[2] 个基础模块，每个基础模块的输出通道数为 256，步长为 2。 - self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) 定义 ResNet 中的第四个残差块，包含 blocks_num[3] 个基础模块，每个基础模块的输出通道数为 512，步长为 2。 - if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) 定义自适应平均池化层，输出大小为 (1, 1)。 - self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) 定义全连接层，将输入展平后，输出大小为 num_classes。 - for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') 对 ResNet 中所有的卷积层进行权重初始化。 - def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): 定义私有函数 _make_layer，用于构建残差块。 - downsample = None 初始化 downsample 变量。 - if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: 如果步长不为 1 或者输入通道数不等于 channel * block.expansion，则进行下采样操作。 - downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) 定义下采样层，包含一个卷积层和一个 BatchNorm2d 层。 - layers = [] 初始化 layers 列表。 - layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) 将第一个基础模块加入到 layers 列表中。 - self.in_channel = channel * block.expansion 更新输入通道数。 - for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) 构建剩余的基础模块，添加到 layers 列表中。 - return nn.Sequential(*layers) 将 layers 列表中的基础模块打包成一个 Sequential 层，并返回。 - def forward(self, x): 定义前向传播函数。 - x = self.conv1(x) 进行第一个卷积操作。 - x = self.bn1(x) 进行第一个 BatchNorm2d 操作。 - x = self.relu(x) 进行 ReLU 激活操作。 - x = self.maxpool(x) 进行最大池化操作。 - x = self.layer1(x) 进行第一个残差块操作。 - x = self.layer2(x) 进行第二个残差块操作。 - x = self.layer3(x) 进行第三个残差块操作。 - x = self.layer4(x) 进行第四个残差块操作。 - if self.include_top: x = self.avgpool(x) 进行自适应平均池化操作。 - x = torch.flatten(x, 1) 将输出展平。 - x = self.fc(x) 进行全连接层操作，输出分类结果。 - return x 返回分类结果。

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为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).__init__() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

这段代码定义了一个名为 ResNet 的类，继承自 nn.Module 类。ResNet 是一个深度卷积神经网络模型，常用于图像分类任务。 在 __init__ 方法中，首先定义了一些基本参数： - block：指定 ResNet 中的基本块类型，如 ...

class ResNet(nn.Module):完整代码

以下是一个简单的 ResNet 实现的完整 Python 代码： python import torch.nn as nn class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(ResidualBlock, self)...

class ResNet_101(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(ResNet_101, self).__init__() model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) model.fc = nn.Sequential( nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes, bias=True), ) self.net = model def forward(self, img): output = self.net(img) return output如何做def state_dict(self):

def state_dict(self): state_dict = { 'model': self.net.state_dict(), } return state_dict 在这个方法中，你创建了一个名为state_dict的字典对象，并将整个模型的状态字典存储在其中的一个键值对中，...

class BasicBlock2D(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock2D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion * out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out # 定义二维ResNet-18模型 class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) # print(out.shape) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out改为用稀疏表示替换全连接层

class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, ...

def __init__(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True, groups=1, width_per_group=64): super(ResNet, self).__init__()

这段代码是ResNet模型的初始化函数，用于定义模型的超参数和基本结构。 初始化函数包含以下参数： - block：表示ResNet模型中使用的基本块的类型，例如ResNet-50中使用的基本块是Bottleneck。 - blocks_num：表示...

class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.vgg16 = vgg16(pretrained=True) self.resnet18 = resnet18(pretrained=True) self.vgg16.classifier = nn.Identity() self.resnet18.fc = nn.Identity() self.fc = nn.Linear(25600, 2) def forward(self, x): x1 = self.vgg16(x) x2 = self.resnet18(x) x1 = x1.view(x1.size(0), -1) x2 = x2.view(x2.size(0), -1) x = torch.cat((x1, x2), dim=1) x = self.fc(x) return x 将以上代码加入DANet注意力机制

class DAnet(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, reduction=16): super(DAnet, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_...

class visible_module(nn.Module): def __init__(self, arch='resnet50'): super(visible_module, self).__init__() model_v = resnet50(pretrained=True, last_conv_stride=1, last_conv_dilation=1) # avg pooling to global pooling self.visible = model_v def forward(self, x): x = self.visible.conv1(x) x = self.visible.bn1(x) x = self.visible.relu(x) x = self.visible.maxpool(x) return x这段代码的作用是什么？能否详细解释一下每一行的意思？

class visible_module(nn.Module): def __init__(self, arch='resnet50'): super(visible_module, self).__init__() # 使用预训练的 ResNet50 模型 model_v = resnet50(pretrained=True, last_conv_stride=1, ...

class ResNetRGBD(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000, zero_init_residual=False, groups=1, width_per_group=64, replace_stride_with_dilation=None, norm_layer=None): super(ResNetRGBD, self).__init__() if norm_layer is None: norm_layer = nn.BatchNorm2d self._norm_layer = norm_layer self.inplanes = 64 self.dilation = 1

这是一个 PyTorch 中的 ResNetRGBD 模型类的定义，它继承自 nn.Module 类。在初始化函数 __init__ 中，它接受以下参数： - block：ResNet 中残差块的类（比如 BasicBlock 或 Bottleneck）。 - layers：一个...

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x，使最后输出为[16,1,50,50,]。

class eca_Resnet50(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048...

class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=2): super(ResNet, self).__init__() self.in_channels = 64 self.senet = senet(3) self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self.make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1) self.layer2 = self.make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2) self.layer3 = self.make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2) self.sppcab = SSPCAB(512) self.avgpool= SpatialPyramidPooling(output_sizes=[1]) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) def make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): strides = [stride] + [1] * (num_blocks - 1) layers = [] for stride in strides: layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = self.senet(x) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.sppcab(out) out = self.avgpool(out) out = torch.flatten(out, 1) out = self.fc(out) return out。这个作用为单分类是不是少了些什么

首先，需要将 num_classes 参数设置为 1，因为单分类任务只有一个类别。其次，需要根据数据集的特点和任务需求，选择合适的损失函数和评价指标。在二分类任务中，常用的损失函数包括二元交叉熵（BCE）和交叉熵（CE...

class MyNet(nn.Module): def init(self): super(MyNet, self).init() self.vgg16 = vgg16(pretrained=True) self.resnet18 = resnet18(pretrained=True) self.vgg16.classifier = nn.Identity() self.resnet18.fc = nn.Identity() self.fc = nn.Linear(25600, 2) def forward(self, x): x1 = self.vgg16(x) x2 = self.resnet18(x) x1 = x1.view(x1.size(0), -1) x2 = x2.view(x2.size(0), -1) x = torch.cat((x1, x2), dim=1) x = self.fc(x) return x 将以上代码加入CBAM注意力机制

class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() # 加载预训练的vgg16和resnet18模型 self.vgg16 = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'vgg16', pretrained=True) self....

class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.LeakyReLU = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.elu = nn.ELU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): # out = F.ReLU(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) out = out.view(out.size(0), -1) return out 在self.layer4(out)和 self.avgpool(out)之间加CBAM

要在 self.layer4(out) 和 self.avgpool(out) 之间CBAM模块，可以按照以下步骤进行修改： 首先，导入CBAM模块的相关库： python from cbam import CBAM 然后，在ResNet18_2D类中添加CBAM模块： ...

使用paddle将以下LeNet代码改为ResNet网络模型class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用relu激活函数，后面跟着一个2x2的池化 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, 3, 1, 1) self.relu1 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(32, 64, 3, 1, 1) self.relu2 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.avg_pool = AdaptiveAvgPool2D(1) self.linear= paddle.nn.Linear(64, 2) # 网络的前向计算过程 def forward(self, x): x = self.max_pool1(self.relu1(self.conv1(x))) x = self.max_pool2(self.relu2(self.conv2(x))) x = self.avg_pool(x) x = paddle.reshape(x, [x.shape[0],-1]) x = self.linear(x) return x paddle.Model(LeNet()).summary((-1,3,256,256))

以下是将LeNet代码改为ResNet网络模型的代码： import paddle.nn.functional as F class ResNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes=2): super(ResNet, self).__init__() # 第一个卷积层，...

AttributeError: module 'torch.nn.modules' has no attribute 'resnet50'

class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000): self.inplanes = 64 super(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, ...

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JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
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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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实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
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帮我实现在Androidstudio调用chapgpt并提供源码

首先，你需要运行一个ChitGPT的服务器，然后通过Android应用程序与该服务器进行通信。以下是一个简单的Android应用程序示例，可以与ChitGPT进行通信： 1. 首先，在Android Studio中创建一个新的项目，并添加以下依赖项： ``` implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0' implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6' ``` 2. 创建一个新的Java类，用于与ChitGPT服务器通信。以下是一个简单的实现： ```java import com.
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c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩