帮我写一段Python固定步数采样代码

好的，以下是Python固定步数采样代码：

import random

def fixed_step_sampling(data, step_size):
    samples = []
    for i in range(0, len(data), step_size):
        samples.append(data[i])
    return samples

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
step_size = 2

samples = fixed_step_sampling(data, step_size)
print(samples)

这段代码可以将给定的数据按照固定步数进行采样，返回采样后的样本列表。在这个例子中，数据为1到10的整数列表，步数为2，即每隔2个元素取一个样本。输出结果为[1, 3, 5, 7, 9]。

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帮我写一段固定步数采样代码

当然可以，以下是一段固定步数采样的代码：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

def generate_text(prompt, length=50):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=length, do_sample=True, num_beams=5, temperature=0.7, top_k=0, top_p=0.9)
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(generate_text("今天天气怎么样？"))

这段代码使用了 GPT-2 模型和 tokenizer，输入一个 prompt，生成指定长度的文本。其中，num_beams 表示 beam search 的数量，temperature 表示采样温度，top_k 和 top_p 表示 top-k 和 top-p 采样的参数。

adxl345计步代码

ADXL345是一款三轴加速度计，可以用于计步应用。以下是一个简单的ADXL345计步代码示例：

import time
from adxl345 import ADXL345

# 初始化ADXL345对象
adxl = ADXL345()

# 设置阈值和窗口大小
threshold = 10  # 阈值
window_size = 10  # 窗口大小

# 初始化变量
step_count = 0
last_x = last_y = last_z = 0

while True:
    # 读取加速度数据
    axes = adxl.get_axes()
    x = axes['x']
    y = axes['y']
    z = axes['z']

    # 计算加速度变化量
    delta_x = abs(x - last_x)
    delta_y = abs(y - last_y)
    delta_z = abs(z - last_z)

    # 判断是否达到步行条件
    if delta_x > threshold or delta_y > threshold or delta_z > threshold:
        step_count += 1

    # 更新上一次的加速度数据
    last_x = x
    last_y = y
    last_z = z

    # 输出步数
    print("步数：", step_count)

    # 等待一段时间
    time.sleep(0.1)

这段代码使用了ADXL345库来读取加速度数据，并通过设置阈值和窗口大小来判断是否达到步行条件。每次达到步行条件时，步数加1，并输出当前步数。代码中使用了一个无限循环来持续读取加速度数据，并通过睡眠函数控制采样频率。