逐行解释l1_dx = box[0][0] - box[1][0] l2_dx = box[1][0] - box[2][0] l1_dy = box[0][1] - box[1][1] l2_dy = box[1][1] - box[2][1]

当我们写 l1_dx = box[0][0] - box[1][0] 时，我们实际上在计算第一条边在 x 方向上的长度。具体来说，box 是一个二维数组，其中 box[0] 表示第一个点的坐标，box[1] 表示第二个点的坐标。因此，box[0][0] 表示第一个点的 x 坐标，box[1][0] 表示第二个点的 x 坐标，相减得到的就是第一条边在 x 方向上的长度。

同理，l1_dy = box[0][1] - box[1][1] 是计算第一条边在 y 方向上的长度，box[0][1] 表示第一个点的 y 坐标，box[1][1] 表示第二个点的 y 坐标，相减得到的就是第一条边在 y 方向上的长度。

l2_dx = box[1][0] - box[2][0] 和 l2_dy = box[1][1] - box[2][1] 则是同样的计算，分别计算第二条边在 x 方向和 y 方向上的长度。

这些计算结果可以用来计算三角形的周长、面积等等。

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解释l1_dx = box[0][0] - box[1][0]

这行代码中，box是一个二维数组，其中box[0]和box[1]是两个子数组，分别表示一个二维平面上的两个点的坐标。l1_dx表示这两个点在水平方向上的距离差，即第一个点的x坐标减去第二个点的x坐标。具体来说，box[0][0]表示第一个点的x坐标，box[1][0]表示第二个点的x坐标，两者相减即为l1_dx。

如何用pytorch 实现self.Encoder_layer=layers.Conv1D(32,filter_size, kernel_regularizer=regularizers.l1_l2(l1=En_L1_reg,l2=En_L2_reg),padding='same',activation=Hidden_activ,name='EL3')(self.Encoder_layer)

可以使用以下代码实现：

import torch.nn as nn

self.Encoder_layer = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=filter_size, padding='same')
self.Encoder_layer.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(32, 32, filter_size))
self.Encoder_layer.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(32))
self.Encoder_layer.kernel_regularizer = nn.L1L2(l1=En_L1_reg, l2=En_L2_reg)
self.Encoder_layer.activation = nn.Hidden_activ