False == self.cur_self.recv_queue.empty()
时间: 2024-06-05 09:10:08 浏览: 14
这段代码是在Python中使用的表达式,它会返回一个布尔值。在这里,它的意思是判断self.cur_self.recv_queue是否为空,如果为空则返回False,否则返回True。
其中,self表示当前对象,cur_self表示当前的实例对象,recv_queue表示接收队列,empty()是判断队列是否为空的方法。因此,这段代码的意思是判断当前实例对象的接收队列是否为空,如果不为空,则返回True,否则返回False。
相关问题
def init_known_face(self): # 数据库连接对象 conn = MySQLdb.connect(host = 'localhost',port=3306 ,user = 'root',passwd = 'root',db = 'attendanceinfo',charset='utf8') # 游标对象 cur = conn.cursor() # 查询的sql语句 sql = "SELECT * FROM userinfo " cur.execute(sql) data = cur.fetchall() row=cur.rowcount vol=6 self.stopvidow = False self.known_face_encodings = [] self.known_face_names = [] for i in range(row): is_exsit = os.path.exists(str(data[i][4])) if (is_exsit): obama_image = face_recognition.load_image_file(str(data[i][4])) obama_face_encoding = self.new_method(obama_image) self.known_face_encodings.append(obama_face_encoding) self.known_face_names.append(str(data[i][1])) cur.close() self.new_method(conn) self.new_method2() def new_method(self, conn): conn.close() def new_method1(self, obama_image): obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0] return obama_face_encoding找出代码错误并修正
在这段代码中,`self.new_method` 和 `self.new_method2` 方法没有被正确命名,应该修改为正确的方法名。同时,`self.new_method` 方法的作用是关闭数据库连接,但是在初始化已知人脸编码时被错误调用,应该将其修改为一个专门关闭数据库连接的方法。
修改后的代码如下:
```python
import face_recognition
import MySQLdb
import os
class FaceRecognizer:
def __init__(self):
self.stopvidow = False
self.known_face_encodings = []
self.known_face_names = []
self.init_known_face()
def init_known_face(self):
# 数据库连接对象
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', port=3306, user='root',
passwd='root', db='attendanceinfo', charset='utf8')
# 游标对象
cur = conn.cursor()
# 查询的sql语句
sql = "SELECT * FROM userinfo "
cur.execute(sql)
data = cur.fetchall()
row = cur.rowcount
vol = 6
self.known_face_encodings = []
self.known_face_names = []
for i in range(row):
is_exsit = os.path.exists(str(data[i][4]))
if (is_exsit):
obama_image = face_recognition.load_image_file(str(data[i][4]))
obama_face_encoding = self.get_face_encoding(obama_image)
self.known_face_encodings.append(obama_face_encoding)
self.known_face_names.append(str(data[i][1]))
cur.close()
conn.close()
def get_face_encoding(self, obama_image):
obama_face_encoding = face_recognition.face_encodings(obama_image)[0]
return obama_face_encoding
def new_method2(self):
pass
```
注意,我将 `new_method` 修改为 `get_face_encoding`,并在 `init_known_face` 方法中调用它来获取人脸编码。此外,我也将 `new_method2` 修改为一个空方法。
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
这是一个类的定义,类名为CosineAnnealingWarmbootingLR。
def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1):
这是类的初始化函数,接受optimizer、T_max、T_mult、eta_min和last_epoch五个参数。
self.optimizer = optimizer
self.T_max = T_max
self.T_mult = T_mult
self.eta_min = eta_min
self.last_epoch = last_epoch
将传入的参数分别赋值给类的属性。
self.T_cur = float(self.last_epoch)
初始化当前的T值为last_epoch。
def get_lr(self):
定义一个名为get_lr的函数。
if self.T_cur == self.T_max:
如果当前T值等于T_max,则将T_cur重置为0,并将T_max乘以T_mult。
self.T_cur = 0
self.T_max *= self.T_mult
return self.eta_min + (1 + math.cos(math.pi * self.T_cur / self.T_max)) / 2 * (self.optimizer.param_groups[0]['lr'] - self.eta_min)
如果当前T值不等于T_max,则根据公式计算当前的学习率,并返回。
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