优化这段代码def f(i): a = input() b = input() if b == '123456' and a == 'admin' or a == 'administrator': print("登录成功") else: print("登录失败") if i < 3: f(i) if __name__ == '__main__': i = 0 f(i)

时间: 2023-06-09 22:03:33 浏览: 42
好的,我明白了,您的第一个问题是优化这段代码。 这段代码可以被优化为以下形式: def f(i): username = input("请输入用户名:") password = input("请输入密码:") if username in ['admin', 'administrator'] and password == '123456': print("登录成功") else: i += 1 print("登录失败") if i < 3: f(i) else: print("登录次数超限") if __name__ == '__main__': f(0) 优化后的代码有以下改进: 1. 在获取输入时,使用一个提示消息,提示用户输入用户名和密码。 2. 将用户名的判断从两个 if 语句改为使用一个包含合法用户名的列表,使代码更加简洁。 3. 将错误登录次数 i 作为参数传入函数中,避免使用了全局变量。 优化后的代码更加易读和易维护。
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约瑟夫环问题username = ''password = ''count = 0 # 记录输入密码的次数while count < 3: username = input("请输入用户名:") password = input("请输入密码:") count += 1 if (username == "admin" or username == "administrator") and password == "012345": print("登录成功") break else: print("登录失败,请重新输入") if count == 3: print("您已连续3次输入错误,程序退出")

抱歉,您的问题似乎没有和之前的代码有关。以下是约瑟夫环问题的 Python 代码实现。 ```python def josephus(n, m): if n == 1: return 0 else: return (josephus(n-1, m) + m) % n n = 10 # 总人数 m = 3 # 数到第几个人出圈 index = josephus(n, m) # 计算最后一个出圈的人的下标 print("最后一个出圈的人的下标为:", index) ``` 这段代码实现了约瑟夫环问题。假设有 n 个人围成一圈,从第一个人开始数,数到第 m 个人出圈,然后从下一个人开始重新数,再数到第 m 个人出圈,以此类推,直到剩下最后一个人。最后一个出圈的人的下标即为答案。 在代码中,`josephus(n, m)` 函数递归地计算出最后一个出圈的人的下标。当只剩下一个人时,返回 0;否则,根据递推公式 `(josephus(n-1, m) + m) % n` 计算下一个出圈的人的下标。最后,将计算出的下标打印输出。

解释以下代码:#类名:Admin #属性: #行为:行为:管理员界面,管理员验证 class Admin(object): admin = '1' # 设置账户为1 passwd = '1' # 设置密码为1 # 管理员界面 def Adminview(self): print("****************************************************") print("* *") print("* 欢迎登录银行 *") print("* *") print("****************************************************") def Check(self): inputAdmin = input("请输入管理员账户: ") if self.admin != inputAdmin: print("账号输入错误!") return -1 inputPasswd = input("请输入管理员密码: ") if self.passwd != inputPasswd: print("密码输入错误!") return -1 print("操作成功") return 0 admin = Admin() admin.Adminview() # 检测管理员 if admin.Check(): return -1

这段代码定义了一个名为 Admin 的类,该类包含了两个属性 admin 和 passwd,以及两个方法 Adminview 和 Check。Adminview 方法用于打印出管理员登录的欢迎界面,而 Check 方法则用于验证管理员的账户和密码是否正确。如果验证失败,则会返回 -1,否则返回 0。最后,代码创建了一个 Admin 的对象 admin,并调用了其 Adminview 方法以展示管理员登录界面,然后调用了 Check 方法来验证管理员账户和密码是否正确,如果验证失败则会直接返回 -1。

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pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) classes=7, cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪,防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() 报错:File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 53, in forward return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2824, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15

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