class Entity(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self,groups): super().__init__(groups) self.frame_index = 0 self.animation_speed = 0.15 self.direction = pygame.math.Vector2() def move(self,speed): if self.direction.magnitude() != 0: self.direction = self.direction.normalize() self.hitbox.x += self.direction.x * speed self.collision('horizontal') self.hitbox.y += self.direction.y * speed self.collision('vertical') self.rect.center = self.hitbox.center def collision(self,direction): if direction == 'horizontal': for sprite in self.obstacle_sprites: if sprite.hitbox.colliderect(self.hitbox): if self.direction.x > 0: # moving right self.hitbox.right = sprite.hitbox.left if self.direction.x < 0: # moving left self.hitbox.left = sprite.hitbox.right if direction == 'vertical': for sprite in self.obstacle_sprites: if sprite.hitbox.colliderect(self.hitbox): if self.direction.y > 0: # moving down self.hitbox.bottom = sprite.hitbox.top if self.direction.y < 0: # moving up self.hitbox.top = sprite.hitbox.bottom def wave_value(self): value = sin(pygame.time.get_ticks()) if value >= 0: return 255 else: return 0

这是一段 Python 代码，看起来是定义了一个实体类 Entity，它继承自 pygame.sprite.Sprite。在初始化方法中，定义了一些属性，比如动画速度 animation_speed，方向 direction 等。然后有一个 move 方法，用来控制实体的移动，根据方向和速度来调整实体的位置，同时检测碰撞，如果碰到了障碍物，就调整实体的位置。还有一个 collision 方法，用来处理碰撞，分别检测水平和垂直方向的碰撞。最后，有一个 wave_value 方法，似乎是用来计算某个值的，这个值是根据时间来计算的，具体的计算方式是用正弦函数 sin 来计算。

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class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到低维空间中的向量表示。其中，entity_vec 和 relation_vec 的权重矩阵使用正态分布进行初始化，而 concept_vec 的权重矩阵的前 n-1 列也使用正态分布进行初始化，最后一列使用均匀分布进行初始化。该模型还定义了一个 SGD 优化器用于训练模型。此外，该模型还包含一个 self.D 参数，用于传入数据集。