ranks = sorted([i[:-1] for i in deck], key=order.index)

时间: 2023-04-08 20:04:42 浏览: 104
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rk-ranks.ppt

这是一个关于 Python 代码的问题，我可以回答。这段代码的作用是将列表中的元素按照指定的顺序排序。具体来说，它先将列表中每个元素的最后一个字符去掉，然后按照指定的顺序排序。排序的依据是 order 列表中元素的出现顺序。最后返回排序后的列表。
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fapai.rar_site:www.pudn.com_发牌

for i in range(len(deck)-1, 0, -1): j = random.randint(0, i) deck[i], deck[j] = deck[j], deck[i] def deal_cards(deck, players): for _ in range(13): for player in players: player.append(deck.pop...

# Indicates the change of voxel.         mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool)         mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1]这里的mask尺寸是多少？ranks[1:] != ranks[:-1]rank是什么含义？

在这个代码中，ranks[1:] != ranks[:-1]是一个布尔类型的一维张量，它用于比较相邻特征张量所属的体素索引是否相等。如果相邻特征张量所属的体素索引不相等，则相应的元素为True，否则为False。这个布尔类型张量的...

mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1]这一步吗？

具体来说，ranks[1:] 表示 ranks 数组中除了第一个元素外的所有元素，ranks[:-1] 表示 ranks 数组中除了最后一个元素外的所有元素。ranks[1:] != ranks[:-1] 将这两个数组逐元素比较，得到一个长度为 $N-1...

为什么我觉得ranks[1:] != ranks[:-1]都是True

ranks[1:] != ranks[:-1] 表达式的作用是将 ranks 数组中相邻元素的差异提取出来，判断哪些元素是不同的，返回一个布尔类型的数组。如果 ranks 数组中所有元素都相等，那么 ranks[1:] 和 ranks[:-1] 的...

ranks[1:] != ranks[:-1]这样比较是否相等有意义吗？

ranks[1:]表示从ranks数组的第二个元素开始取到最后一个元素，ranks[:-1]表示从ranks数组的第一个元素开始取到倒数第二个元素，两者长度相同。因此，ranks[1:] != ranks[:-1]返回的是一个布尔数组，其中第i个元素...

def forward(ctx, x, geometry, ranks): """The features x and geometry are ranked by voxel positions.""" # Cumulative sum of all features. x = x.cumsum(0) # Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1] x, geometry = x[mask], geometry[mask] # Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) ctx.save_for_backward(mask) ctx.mark_non_differentiable(geometry) return x, geometry这段代码什么意思？可以举一个例子说明吗？

[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] 代码将 x 和 geometry 矩阵输入到 forward 方法中，得到一个形状为 $(M, C)$ 的输出矩阵 x，例如使用以下代码： python bev = BEV(voxel_size=0.5, start_position...

class QuickCumsum(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, x, geom_feats, ranks): x = x.cumsum(0) kept = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) kept[:-1] = (ranks[1:] != ranks[:-1]) x, geom_feats = x[kept], geom_feats[kept] x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1])) # save kept for backward ctx.save_for_backward(kept) # no gradient for geom_feats ctx.mark_non_differentiable(geom_feats) return x, geom_feats @staticmethod def backward(ctx, gradx, gradgeom): kept, = ctx.saved_tensors back = torch.cumsum(kept, 0) back[kept] -= 1 val = gradx[back] return val, None, None什么意思？

通过 torch.ones 函数创建了一个形状为 x.shape[0] 的张量 kept，然后将 kept 的前 n-1 个元素设置为 True 或 False，表示是否需要保留。最后，根据 kept 张量来选择需要保留的 x 和 geom_feats，然后计算差分，得到...

import random random.seed(10) class Deck: def init(self): ranks = ['A', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'J', 'Q', 'K'] suits = ['C', 'D', 'H', 'S'] self.deck = [s + r for s in suits for r in ranks] random.shuffle(self.deck) def hand(self, n=1): #拿一手牌，n张 hand = [self.deck[i] for i in range(n)] del self.deck[:n] return hand def deal(self, cards_per_hand, no_of_players): #发牌，cards_per_hand：每个人发牌数， no_of_players：人数 return [self.hand(cards_per_hand) for i in range(no_of_players)] def str(self): return str(self.deck) def same_rank(hand, n_of_a_kind): #分析牌有对或者3-4个 #hand:一手牌，n_of_a_kind：2~4 寻找相同牌面有这么多的牌 ranks = [card[1:] for card in hand] counter = 0 already_counted = [] for rank in ranks: if rank not in already_counted and \ ranks.count(rank) == n_of_a_kind: counter += 1 already_counted.append(rank) return counter def same_suit(hand): #统计同花牌数量 suits = [card[0] for card in hand] counter = {} # counter[suit]存放suit花色的数量 for suit in suits: count = suits.count(suit) if count > 1: #只记录花色数大于1的 counter[suit] = count return counter N=100000 #实验次数 #计算五张牌中正好两对的概率 def prob_two_pairs(): #----------begin----------- #----------end----------- #五张牌中有四张或五张同一花色的牌的概率 def prob_same_suit(): #----------begin----------- #----------end----------- #计算五张牌中有四张牌面数字相同的牌（四条）的概率 def prob_fourofakind(): #----------begin----------- #----------end----------- print('五张牌中正好两对的概率:%.5f' %prob_two_pairs()) print('五张牌中有四张或五张同一花色的牌的概率:%.5f' %prob_same_suit()) print('五张牌中有四张牌面数字相同的牌（四条）的概率:%.5f' %prob_fourofakind())请补全代码

ranks = [card[1:] for card in hand] counter = 0 already_counted = [] for rank in ranks: if rank not in already_counted and \ ranks.count(rank) == n_of_a_kind: counter += 1 already_counted....

Py4JJavaError Traceback (most recent call last) <ipython-input-5-741e2031767c> in <module> 34 err = 0 35 for rank in ranks: ---> 36 model = ALS.train(training_RDD,rank,seed= 10,iterations=10,lambda_ =0.3) 37 predict = model.predictAll(validation_predict_R

根据错误信息来看，代码出现了Py4JJavaError错误。Py4J是用于连接Python和Java的桥接工具，常用于在Python中使用Java库和Java虚拟机。该错误通常是由于Java层面的异常引起的，比如Java虚拟机崩溃、Java库调用失败等...

r = {} for name in colnames: r[name] = round(np.mean([ranks[method][name] for method in ranks.keys()]), 2) methods = sorted(ranks.keys()) ranks["Mean"] = r methods.append("Mean")

最后，代码对方法名称进行排序（使用sorted函数），并将平均排名字典r添加到原始的排名字典ranks中，键为"Mean"。同时，将"Mean"添加到方法列表methods中。 这段代码的目的是计算各个方法的平均排名，并将...

(p_sequencer.m_test_cfg.m_mss_cfg.m_sdram_cfg.m_n_num_ranks == 'h1) -> (m_bv_prank_mode inside {[3'h4:3'h6]});

这是一个条件语句，如果p_sequencer.m_test_cfg.m_mss_cfg.m_sdram_cfg.m_n_num_ranks的值为h1，那么判断m_bv_prank_mode是否在{4,5,6}这个范围内，如果是，则条件成立，返回值为真；否则条件不成立，返回值...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import time headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 " "Safari/537.36 Edg/113.0.1774.42" } def get_info(url): wb_data = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml') ranks = soup.select('span.pc_temp_num') titles = soup.select('div.pc_temp_songlist>ul>li>a') times = soup.select('span.pc_temp_tips_r>span') for rank, title, time in zip(ranks, titles, times): str1 = title.get_text().split('.') data = { 'rank': rank.get_text().strip(), 'singer': str1[0], 'song': str1[-1], 'time': time.get_text().strip() } print(data) if __name__ == '__main__': urls = ["https://www.kugou.com/yy.rank/home{}.8888.html".format(str(i)) for i in range(1, 30)] for url in urls: get_info(url) time.sleep(2)print(data) UnboundLocalError: local variable 'data' referenced before assignment

for rank, title, time in zip(ranks, titles, times): str1 = title.get_text().split('.') data = { 'rank': rank.get_text().strip(), 'singer': str1[0], 'song': str1[-1], 'time': time.get_text()....

# Calculate sum of features within a voxel. x = torch.cat((x[:1], x[1:] - x[:-1]))x为什么这样拼接？

在这行代码中，我们首先通过x[1:] - x[:-1]计算出相邻元素之间的差值，并将第一个元素设为原来的第一个元素。这样，x中的每个元素就变成了相邻元素之间的差值。然后，我们使用torch.cat()方法将第一个元素和差值数组...

def all_gather(data): """ Run all_gather on arbitrary picklable data (not necessarily tensors) Args: data: any picklable object Returns: list[data]: list of data gathered from each rank """ world_size = get_world_size() if world_size == 1: return [data] # serialized to a Tensor buffer = pickle.dumps(data) storage = torch.ByteStorage.from_buffer(buffer) tensor = torch.ByteTensor(storage).to("cuda") # obtain Tensor size of each rank local_size = torch.tensor([tensor.numel()], device="cuda") size_list = [torch.tensor([0], device="cuda") for _ in range(world_size)] dist.all_gather(size_list, local_size) size_list = [int(size.item()) for size in size_list] max_size = max(size_list) # receiving Tensor from all ranks # we pad the tensor because torch all_gather does not support # gathering tensors of different shapes tensor_list = [] for _ in size_list: tensor_list.append(torch.empty((max_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda")) if local_size != max_size: padding = torch.empty(size=(max_size - local_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda") tensor = torch.cat((tensor, padding), dim=0) dist.all_gather(tensor_list, tensor) data_list = [] for size, tensor in zip(size_list, tensor_list): buffer = tensor.cpu().numpy().tobytes()[:size] data_list.append(pickle.loads(buffer)) return data_list

这段代码实现了一个名为all_gather的函数，用于在分布式环境中收集任意可picklable的数据（不仅限于张量）。 函数接受一个data参数，表示要收集的数据。如果当前运行环境只有一个进程，则直接返回一个包含data...
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资源摘要信息:"Aspose.Cells和Aspose.Words是两个非常强大的库，它们属于Aspose.Total产品家族的一部分，主要面向.NET和Java开发者。Aspose.Cells库允许用户轻松地操作Excel电子表格，包括创建、修改、渲染以及转换为不同的文件格式。该库支持从Excel 97-2003的.xls格式到最新***016的.xlsx格式，还可以将Excel文件转换为PDF、HTML、MHTML、TXT、CSV、ODS和多种图像格式。Aspose.Words则是一个用于处理Word文档的类库，能够创建、修改、渲染以及转换Word文档到不同的格式。它支持从较旧的.doc格式到最新.docx格式的转换，还包括将Word文档转换为PDF、HTML、XAML、TIFF等格式。 Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。 此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。 在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。 对于Aspose.Cells，开发者可以使用它来完成诸如创建电子表格、计算公式、处理图表、设置样式、插入图片、合并单元格以及保护工作表等操作。它也支持读取和写入XML文件，这为处理Excel文件提供了更大的灵活性和兼容性。 而对于Aspose.Words，开发者可以利用它来执行文档格式转换、读写文档元数据、处理文档中的文本、格式化文本样式、操作节、页眉、页脚、页码、表格以及嵌入字体等操作。Aspose.Words还能够灵活地处理文档中的目录和书签，这让它在生成复杂文档结构时显得特别有用。 在使用这些库时，一个常见的场景是在企业应用中，需要将报告或者数据导出为PDF格式，以便于打印或者分发。这时，使用Aspose.Cells和Aspose.Words就可以实现从Excel或Word格式到PDF格式的转换，并且确保输出的文件中不包含水印，这提高了文档的专业性和可信度。 需要注意的是，虽然Aspose的产品提供了很多便利的功能，但它们通常是付费的。用户需要根据自己的需求购买相应的许可证。对于个人用户和开源项目，Aspose有时会提供免费的许可证。而对于商业用途，用户则需要购买商业许可证才能合法使用这些库的所有功能。"
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