self.image_paths = sorted(os.listdir(os.path.join(root_dir, "images")))

时间: 2024-05-29 15:15:08 浏览: 124
ZIP

对指定文件夹的图像名称进行排序

star4星 · 用户满意度95%
这行代码是在一个Python程序中，它首先使用`os.path.join()`函数将`root_dir`与`"images"`拼接起来，形成一个含有图片文件的目录的路径。然后，`os.listdir()`函数列出了该目录下的所有文件和文件夹，返回一个列表。这个列表中的文件名是无序的，因此使用`sorted()`函数对它们进行排序，最终把排好序的文件名列表赋值给`self.image_paths`。这个变量可能是一个类的属性，它记录了所有图片文件的路径。
阅读全文

相关推荐

py

循序遍历获取指定文件夹下的图片路径（python实现）

循序遍历获取指定文件夹下的图片路径（python实现），
gz

org.Hs.eg.db_3.5.0.tar.gz下载一直报错

因为上次在Rstudio里面下hgu95av2.db包的时候，其中的org.Hs.eg.db_3.5.0.tar.gz下载一直报错，上网搜了一通，说什么镜像问题，结果换了镜像也没解决，后面直接找个法子本地安装了

class PairDataset(BaseDataset): def initialize(self, opt): self.opt = opt self.root = opt.dataroot self.dir_A = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'A') self.dir_B = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'B') self.A_paths = make_dataset(self.dir_A) self.B_paths = make_dataset(self.dir_B) self.A_paths = sorted(self.A_paths) self.B_paths = sorted(self.B_paths) self.A_size = len(self.A_paths) self.B_size = len(self.B_paths)

然后，使用os.path.join方法将数据根目录opt.dataroot与阶段名称opt.phase和后缀A或B连接起来，得到文件夹A和B的路径。 接下来，使用make_dataset函数获取文件夹A和B中的文件路径，并分别保存在self.A_...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这段代码的详细意思

然后通过 glob 函数和 os.path.join 函数获取输入数据和标签数据的文件路径，并按照文件名排序，将排序后的路径存储在 self.input_paths 和 self.label_paths 中。其中，输入数据文件名以 _train.npy 结尾...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root)) def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)代码的意思

在类的构造函数中，输入参数 root 指定了数据集的根目录，并检查该目录是否存在。然后，使用 glob 函数找到所有符合特定规律的文件，将其按文件名进行排序，并分别存储在 input_paths 和 label_paths 中。在 getitem...

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root)

这是一个 Python 类的初始化函数，它接收一个参数 root，并利用 glob 和 os 模块来获取该路径下的文件路径，并将它们存储在类的属性 input_paths 和 label_paths 中。其中，input_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # 这个类的目的是为了读取数据集，如果数据集不存在，就无法读取，因此在构造函数中进行判断，可以保证后续的代码能够正常运行 # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))

在构造函数__init__中，接收一个参数root，表示数据集的根目录。如果数据集不存在，就会抛出异常。然后使用glob函数获取数据集中所有训练数据文件的路径，并对文件名进行排序。接着，获取与训练数据对应的标签文件的...

修改以下代码使其能够输出模型预测结果： def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

请注意，代码中的 preprocess_images 函数和 predict_images 函数中的 self.preprocess_image(image_path) 需要修改为 self.preprocess_images([image_path])。修改后的代码如下： def open_image(self): file...

self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab"))))

这段代码与上一段代码类似，不同之处在于它获取的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_lab/*_lab.npy" 模式的文件路径，将它们存储在类的属性 label_paths 中。其中，{Noise} 是一个变量，表示噪声类型。...

excel_dir=path excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith(('.xlsx', '.xls'))] dfs=[] for excel_path in excel_paths: df=pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df=pd.concat(dfs) output_path=r"D:\SMT本部出勤匯總\系統人力.xlsx" merged_df.to_excel(output_path,index=False) #刪除路徑下文件 folder_path=path for filename in os.listdir(folder_path): file_path=os.path.join(folder_path,filename)#文件路徑 if os.path.isfile(file_path):#判斷是否為文件 os.remove(file_path)#刪除文件是這個代碼報的錯誤

excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith(('.xlsx', '.xls'))] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) ...

excel_dir=path excel_paths=[os.path.join(excel_dir,f)for f in os.listdir(excel_dir)if f.endswith('.xlsx')] dfs=[] for excel_path in excel_paths: df=pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df=pd.concat(dfs) output_path=r"D:\SMT本部出勤匯總\出勤資料.xlsx" merged_df.to_excel(output_path,index=False) #刪除路徑下文件 folder_path=path for filename in os.listdir(folder_path): file_path=os.path.join(folder_path,filename)#文件路徑 if os.path.isfile(file_path):#判斷是否為文件 os.remove(file_path)#刪除文件 添加一個條件，這個運行完畢后才繼續運行下面的程序

excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith('.xlsx')] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df = ...

path = 'D:/SMT本部出勤' excel_dir = path excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith('.xls')] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path, engine='openpyxl') df = df.replace({'<a href=': '', '': ''}, regex=True) # 去除超链接标签 dfs.append(df) merged_df = pd.concat(dfs) output_path = r"D:\SMT本部出勤匯總\熱資料.xlsx" merged_df.to_excel(output_path, index=False)，zipfile.BadZipFile: File is not a zip file報這個

1. excel_paths 列表中包含非Excel文件：请确保 excel_dir 目录下只包含有效的Excel文件（以 .xls 或 .xlsx 结尾）。 2. excel_paths 列表中包含损坏的ZIP文件：在读取Excel文件时，pandas 库使用 ...

程序执行提示UnboundLocalError: local variable 'thresh' referenced before assignment，优化程序def deal_threshold(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary_image = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) binary_image[binary_image == 255] = 1 edges = cv2.Canny(image, 50, 150) lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, threshold=90) sumang = 0 count = 0 if lines is not None: for line in lines: anglep = line[0][1] * 180 / np.pi if anglep > 90: anglep = 180 - anglep sumang += anglep count += 1 angle = sumang / count thresh = Image.fromarray(gray).rotate(angle) thresh = cv2.cvtColor(np.asarray(thresh), cv2.COLOR_BGR2GRAY) return thresh def process_images(input_folder, output_folder): os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) images = [] output_paths = [] for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): image_path = os.path.join(input_folder, filename) images.append(cv2.imread(image_path)) output_paths.append(os.path.join(output_folder, filename)) for image, output_path in zip(images, output_paths): thresh = deal_threshold(image)

output_paths.append(os.path.join(output_folder, filename)) thresh = None # 初始化 thresh 变量 for image, output_path in zip(images, output_paths): new_thresh = deal_threshold(image) if new_...

image_paths = [os.path.join('/work/data', filename) for filename in os.listdir('/work/'

具体来说，os.listdir('/work/')会返回/work/目录下的所有文件名，然后使用列表推导式[os.path.join('/work/data', filename) for filename in os.listdir('/work/')]对每一个文件名进行处理，使用os.path....

代码解析img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, defect_type) + "/*.png")

img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, self.defect_type) + "/*.png") return img_paths loader = ImageLoader("path/to/images", "defect_folder") images = loader.load_images() print(images) ...

import numpy as np import pandas as pd import xlrd import os import matplotlib.pyplot as plt def get_all_fill_paths(dir_path): file_paths = [] for root, _, files in os.walk(dir_path): for file in files: file_paths.append(os.path.join(root, file)) return file_paths dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) data = [] data = pd.DataFrame() # 定义一个空的 DataFrame all_a = [] for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j in range(0, 1): for k in range(0, 1): a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values) # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat([data, a], axis=1) # 将 a 添加到 data 中 all_a.append(a) all_a = np.array(all_a) all_a_avg = np.mean(all_a) diff = all_a - all_a_avg # 计算差 diff_sum = np.sum(np.square(diff)) # 计算差的平方和 diff_sqrt = np.sqrt(diff_sum) print("差的平方和的平方根为：", diff_sqrt)怎么改

file_paths.append(os.path.join(root, file)) return file_paths dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) data = pd.DataFrame() # 定义一个空的 DataFrame...

将 numpy 导入为 NP 导入熊猫作为 PD 导入 XLRD 导入操作系统 导入 Matplotlib.pyplot 作为 plt def get_all_fill_paths（dir_path）： file_paths = [] 对于根， _， os.walk（dir_path） 中的文件： 对于文件中的文件： file_paths.append（os.path.join（root， file）） 返回 file_paths dir_path = r'C：\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths（dir_path） data = pd.DataFrame（） # 定义一个空的 DataFrame all_a = [] for i， file_path in enumerate（file_paths）： df = pd.read_excel（file_path） for j in range（0， 1）： for k in range（0， 1）： a = pd.DataFrame（df.iloc[2 + 3 * k：5 + 3 * k， 7 + j].values） # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat（[data， a]， axis=1） # 将 a 添加到 data 中 all_a.append（a） all_a = np.array（all_a） all_a = np.where（np.char.isdigit（all_a.astype（str））， all_a， np.nan） all_a_avg = np.nanmean（all_a， axis=（0， 1）） # 计算平均数 diff = all_a - all_a_avg # 计算差 diff_sum = np.nansum（np.square（diff）） # 计算差的平方和 diff_sqrt = np.nansqrt（diff_sum） print（“差的平方和的平方根为：”， diff_sqrt）把数据类型改成一样的代码

file_paths.append(os.path.join(root, file)) return file_paths dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) data = pd.DataFrame() # 定义一个空的 DataFrame...
zip

友价免签约支付接口插件最新版

友价免签约支付接口插件最新版
pptx

基于java的微信小程序跳蚤市场设计与实现答辩PPT.pptx

基于java的微信小程序跳蚤市场设计与实现答辩PPT.pptx

最新推荐

recommend-type

探索AVL树算法：以Faculdade Senac Porto Alegre实践为例

资源摘要信息:"ALG3-TrabalhoArvore:研究 Faculdade Senac Porto Alegre 的算法 3" 在计算机科学中，树形数据结构是经常被使用的一种复杂结构，其中AVL树是一种特殊的自平衡二叉搜索树，它是由苏联数学家和工程师Georgy Adelson-Velsky和Evgenii Landis于1962年首次提出。AVL树的名称就是以这两位科学家的姓氏首字母命名的。这种树结构在插入和删除操作时会维持其平衡，以确保树的高度最小化，从而在最坏的情况下保持对数的时间复杂度进行查找、插入和删除操作。 AVL树的特点： - AVL树是一棵二叉搜索树（BST）。 - 在AVL树中，任何节点的两个子树的高度差不能超过1，这被称为平衡因子（Balance Factor）。 - 平衡因子可以是-1、0或1，分别对应于左子树比右子树高、两者相等或右子树比左子树高。 - 如果任何节点的平衡因子不是-1、0或1，那么该树通过旋转操作进行调整以恢复平衡。 在实现AVL树时，开发者通常需要执行以下操作： - 插入节点：在树中添加一个新节点。 - 删除节点：从树中移除一个节点。 - 旋转操作：用于在插入或删除节点后调整树的平衡，包括单旋转（左旋和右旋）和双旋转（左右旋和右左旋）。 - 查找操作：在树中查找一个节点。 对于算法和数据结构的研究，理解AVL树是基础中的基础。它不仅适用于算法理论的学习，还广泛应用于数据库系统、文件系统以及任何需要快速查找和更新元素的系统中。掌握AVL树的实现对于提升软件效率、优化资源使用和降低算法的时间复杂度至关重要。 在本资源中，我们还需要关注"Java"这一标签。Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，它对数据结构的实现提供了良好的支持。利用Java语言实现AVL树，可以采用面向对象的方式来设计节点类和树类，实现节点插入、删除、旋转及树平衡等操作。Java代码具有很好的可读性和可维护性，因此是实现复杂数据结构的合适工具。 在实际应用中，Java程序员通常会使用Java集合框架中的TreeMap和TreeSet类，这两个类内部实现了红黑树（一种自平衡二叉搜索树），而不是AVL树。尽管如此，了解AVL树的原理对于理解这些高级数据结构的实现原理和使用场景是非常有帮助的。 最后，提及的"ALG3-TrabalhoArvore-master"是一个压缩包子文件的名称列表，暗示了该资源是一个关于AVL树的完整项目或教程。在这个项目中，用户可能可以找到完整的源代码、文档说明以及可能的测试用例。这些资源对于学习AVL树的实现细节和实践应用是宝贵的，可以帮助开发者深入理解并掌握AVL树的算法及其在实际编程中的运用。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

【ggplot2绘图技巧】：R语言中的数据可视化艺术

![【ggplot2绘图技巧】：R语言中的数据可视化艺术](https://www.lecepe.fr/upload/fiches-formations/visuel-formation-246.jpg) # 1. ggplot2绘图基础 在本章节中，我们将开始探索ggplot2，这是一个在R语言中广泛使用的绘图系统，它基于“图形语法”这一理念。ggplot2的设计旨在让绘图过程既灵活又富有表现力，使得用户能够快速创建复杂而美观的图形。 ## 1.1 ggplot2的安装和加载 首先，确保ggplot2包已经被安装。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装： ```R install.p
recommend-type

HAL库怎样将ADC两个通道的电压结果输出到OLED上？

HAL库通常是指硬件抽象层(Hardware Abstraction Layer)，它是一个软件组件，用于管理和控制嵌入式系统中的硬件资源，如ADC(模拟数字转换器)和OLED(有机发光二极管显示屏)。要将ADC读取的两个通道电压值显示到OLED上，你可以按照以下步骤操作： 1. **初始化硬件**: 首先，你需要通过HAL库的功能对ADC和OLED进行初始化。这包括配置ADC的通道、采样速率以及OLED的分辨率、颜色模式等。 2. **采集数据**: 使用HAL提供的ADC读取函数，读取指定通道的数据。例如，在STM32系列微控制器中，可能会有`HAL_ADC_ReadChannel()
recommend-type

小学语文教学新工具：创新黑板设计解析

资源摘要信息: 本资源为行业文档，主题是设计装置，具体关注于一种小学语文教学黑板的设计。该文档通过详细的设计说明，旨在为小学语文教学场景提供一种创新的教学辅助工具。由于资源的标题、描述和标签中未提供具体的设计细节，我们仅能从文件名称推测文档可能包含了关于小学语文教学黑板的设计理念、设计要求、设计流程、材料选择、尺寸规格、功能性特点、以及可能的互动功能等方面的信息。此外，虽然没有标签信息，但可以推断该文档可能针对教育技术、教学工具设计、小学教育环境优化等专业领域。 1. 教学黑板设计的重要性 在小学语文教学中，黑板作为传统而重要的教学工具，承载着教师传授知识和学生学习互动的重要角色。一个优秀的设计可以提高教学效率，激发学生的学习兴趣。设计装置时，考虑黑板的适用性、耐用性和互动性是非常必要的。 2. 教学黑板的设计要求 设计小学语文教学黑板时，需要考虑以下几点： - 安全性：黑板材质应无毒、耐磨损，边角处理要圆滑，避免在使用中造成伤害。 - 可视性：黑板的大小和高度应适合小学生使用，保证最远端的学生也能清晰看到上面的内容。 - 多功能性：黑板除了可用于书写字词句之外，还可以考虑增加多媒体展示功能，如集成投影幕布或电子白板等。 - 环保性：使用可持续材料，比如可回收的木材或环保漆料，减少对环境的影响。 3. 教学黑板的设计流程 一个典型的黑板设计流程可能包括以下步骤： - 需求分析：明确小学语文教学的需求，包括空间大小、教学方法、学生人数等。 - 概念设计：提出初步的设计方案，并对方案的可行性进行分析。 - 制图和建模：绘制详细的黑板平面图和三维模型，为生产制造提供精确的图纸。 - 材料选择：根据设计要求和成本预算选择合适的材料。 - 制造加工：按照设计图纸和材料标准进行生产。 - 测试与评估：在实际教学环境中测试黑板的使用效果，并根据反馈进行必要的调整。 4. 教学黑板的材料选择 - 传统黑板：传统的黑板多由优质木材和专用黑板漆制成，耐用且书写流畅。 - 绿色环保材料：考虑到环保和学生健康，可以选择无毒或低VOC（挥发性有机化合物）排放的材料。 - 智能材料：如可擦洗的特殊漆料，使黑板表面更加光滑，便于擦拭。 5. 教学黑板的尺寸规格 黑板的尺寸规格应根据实际教室空间和学生的平均身高来设计。一般来说，小学教室的黑板高度应设置在120cm至150cm之间，长度则根据教室墙壁的长度而定，但至少应保证可以容纳整页A4纸的书写空间。 6. 教学黑板的功能性特点 - 书写性能：黑板表面应具备良好的书写性能，使粉笔或马克笔的书写和擦拭都十分顺畅。 - 可视化辅助：集成的可视化工具，如辅助灯、放大镜等，可以帮助教师更有效地展示教学内容。 - 互动性设计：考虑增加互动性元素，例如磁性或可擦写的表面，可以提高学生参与度。 7. 教学黑板的互动功能 随着信息技术的发展，教学黑板可以集成多媒体技术，如触摸屏功能、电子白板功能、互联网接入等，实现与电子设备的互动，从而丰富教学手段，提高教学的趣味性和效率。 综上所述，本资源提供的设计装置文档，聚焦于一种小学语文教学黑板的设计，涵盖了从设计理念到功能实现的全方位内容，旨在通过创新的设计提升小学语文教学的品质和效率。
recommend-type

"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
recommend-type

【R语言并行计算秘籍】：倍增数据处理速度的高效策略

![【R语言并行计算秘籍】：倍增数据处理速度的高效策略](https://opengraph.githubassets.com/2a72c21f796efccdd882e9c977421860d7da6f80f6729877039d261568c8db1b/RcppCore/RcppParallel) # 1. R语言并行计算概述 R语言作为一种统计编程语言，在数据科学领域广受欢迎。随着数据集的日益庞大，传统的单线程计算方法已经难以满足复杂数据分析的需求。并行计算技术的引入，使得R语言在处理大数据和复杂算法时，能够显著提升计算效率和处理能力。 并行计算在R语言中的应用是通过分散任务至多个处
recommend-type

如何用C语言编程精确计算级数1 - 1/11 + 1/21 - 1/3! + ...（直到最后一项的绝对值小于1E-4）并求得e的近似值？

在C语言中，你可以使用循环结构、条件判断以及数学库函数`fabs`来实现这个级数的计算。这里是一个基本的步骤： 1. 定义一个变量 `result` 来保存e的近似值，初始化为1（因为e的初始近似值就是1）。 2. 使用一个无限循环（实际上可以设置一个大到足以满足精度要求的循环次数上限），每次迭代中： a. 检查当前项的绝对值是否小于给定的小数阈值1E-4。 b. 如果是，则跳出循环，因为我们已经达到了所需的精度。 c. 计算当前项，如果是正分数，就加到结果上；如果是负分数，从结果中减去它。比如对于阶乘项，可以使用递归或者预计算的数组来计算。 3. 循环结束后，`resul
recommend-type

Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件，它是建立在Spigot平台之上的，能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统，可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性：ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入，管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性，允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态：根据描述，ServerForms目前处于开发阶段，仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能，但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划：作者提到了未来的几个增强方向。例如，'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化，以支持更精细的权限分配，确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加，以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能，确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进，它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单，无需进入服务器后台进行操作。最后，插件作者还开放了建议通道，鼓励用户提出自己的意见和建议，以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言：从标签"Java"来看，ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一，特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息：提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master"，这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上，而"master"通常指的是主分支，表明这是一个主开发线的快照。 总结来说，ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件，用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项，并且正在积极开发中。该插件基于Java开发，采用了Spigot平台，并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"
recommend-type

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