Ref = Ref[np.newaxis, ...]

这段代码使用NumPy库的`np.newaxis`属性来增加`Ref`数组的一个新的轴。`...`表示其他轴保持不变。

通过`Ref[np.newaxis, ...]`，将`Ref`数组从原始的N维数组变为N+1维数组，其中新添加的轴位于最前面。

这个操作通常用于在进行一些计算或操作时，需要将原始数组的维度扩展或重新组织。

请注意，具体的操作效果和用途可能会根据您的实际情况而有所不同。如果您有更多的上下文或需要更详细的解释，请提供更多信息，我将尽力帮助您。

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解释： try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :])

这段代码实现了BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法中的Hessian矩阵近似更新操作。其中，yk是梯度的差值，sk是变量的差值，rhok是一个系数。首先，代码尝试计算rhok的值，如果分母为0则将rhok设置为1000。接着，如果rhok的值为无穷大，则将其设置为1000。然后，利用yk和sk更新Hessian矩阵的逆矩阵，得到新的Hk矩阵。最后，将新的Hk矩阵与sk和sk的转置相乘并乘以rhok，得到一个矩阵，用于更新Hessian矩阵的逆矩阵。

解读以下代码：eps = np.finfo(np.float32).eps recalls = tp / np.maximum(num_gts[:, np.newaxis], eps)

这段代码是用来计算召回率（recall）的。eps是一个极小值，以避免出现除以0的情况。tp表示真正例（true positives），num_gts表示总的正例数（包括真正例和假负例）。np.maximum函数用于比较num_gts和eps，取得它们之间的最大值，以确保分母不会出现0的情况。然后将tp和分母相除，计算出召回率。