模型验证中的root_node参数什么意思

在模型验证中，root_node参数指的是神经网络模型中的根节点。在一些场景中，神经网络的输入和输出并不一定在同一个层级，因此需要指定一个根节点来表示神经网络的输入和输出之间的关系。一般来说，根节点是神经网络输入所在的层级。在使用某些验证工具进行模型验证时，需要指定root_node参数来指明神经网络模型的根节点，以便工具能够正确地进行模型验证。

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解释一下这段代码 def add_seq_to_prefix_tree(self, root_node, cluster: LogCluster): token_count = len(cluster.log_template_tokens) token_count_str = str(token_count) if token_count_str not in root_node.key_to_child_node: first_layer_node = Node() root_node.key_to_child_node[token_count_str] = first_layer_node else: first_layer_node = root_node.key_to_child_node[token_count_str] cur_node = first_layer_node if token_count == 0: cur_node.cluster_ids = [cluster.cluster_id] return current_depth = 1 for token in cluster.log_template_tokens: if current_depth >= self.max_node_depth or current_depth >= token_count: new_cluster_ids = [] for cluster_id in cur_node.cluster_ids: if cluster_id in self.id_to_cluster: new_cluster_ids.append(cluster_id) new_cluster_ids.append(cluster.cluster_id) cur_node.cluster_ids = new_cluster_ids break if token not in cur_node.key_to_child_node: if self.parametrize_numeric_tokens and self.has_numbers(token): if self.param_str not in cur_node.key_to_child_node: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if self.param_str in cur_node.key_to_child_node: if len(cur_node.key_to_child_node) < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: if len(cur_node.key_to_child_node) + 1 < self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[token] = new_node cur_node = new_node elif len(cur_node.key_to_child_node) + 1 == self.max_children: new_node = Node() cur_node.key_to_child_node[self.param_str] = new_node cur_node = new_node else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[self.param_str] else: cur_node = cur_node.key_to_child_node[token] current_depth += 1

这段代码实现了将一个字符串序列添加到前缀树中的功能。

首先，它检查序列中字符串的数量，并将该数字转换为字符串。然后，它检查根节点的子节点中是否存在一个键为该字符串的子节点。如果没有，则创建一个新节点，并将其添加到根节点的子节点中。如果已存在，则将该节点赋值给 first_layer_node 变量。

接下来，它将当前节点设置为 first_layer_node。如果字符串序列为空，则将当前节点的 cluster_ids 列表设置为包含当前 cluster 的 cluster_id 的唯一元素的列表，然后返回。

否则，它将当前深度设置为 1。然后，它遍历字符串序列中的每个字符串。如果当前深度大于等于 max_node_depth 或者大于等于字符串序列中字符串的数量，则将当前 cluster 的 cluster_id 添加到当前节点的 cluster_ids 列表中，然后退出循环。

否则，它检查当前节点的子节点中是否存在一个键为当前字符串的子节点。如果没有，则创建一个新节点，并将其添加到当前节点的子节点中。如果当前字

帮我解释这条sql: select t.order_code root_order_code,t.branch_id,t.platform_id, (select outer_order_code from order_main_extension ome where ome.order_code = t.order_code) outer_order_code, (select group_concat(son.son_order_code) from order_node_root_son son where son.root_order_code=t.order_code) son_order_codes from order_main t where t.order_over=0 and not exists (select 1 from order_node_root_son ts where ts.root_order_code=t.order_code and ts.son_order_state not in ('1','3','4','6')) and exists (select 1 from order_node_root_son ts where ts.root_order_code=t.order_code)

这条SQL查询语句的目的是从表order_main中检索出符合一定条件的订单信息，并包含一些关联的额外字段。

具体解释如下：

1. 主查询部分：
- 选取字段：root_order_code、branch_id、platform_id。
- 子查询1：在表order_main_extension中，根据order_code与主查询的t.order_code进行匹配，选取outer_order_code作为额外的字段。
- 子查询2：在表order_node_root_son中，根据root_order_code与主查询的t.order_code进行匹配，使用group_concat函数将son_order_code进行合并，并将结果作为son_order_codes字段返回。
- 条件：只选择order_over字段为0的记录。
- 条件：确保在order_node_root_son表中存在与主查询的t.order_code匹配的记录。
- 条件：确保在order_node_root_son表中不存在root_order_code为t.order_code且son_order_state不在('1','3','4','6')的记录。

简而言之，这条SQL语句通过子查询获取额外的订单信息，并根据一些条件过滤出需要的结果。