以下这段代码中的sim.run是什么意思 def run(self, steps_per_update=1): """Runs the simulation by updating in every loop.""" def loop(sim): sim.run(steps_per_update) self.loop(loop)

时间: 2023-05-27 11:02:46 浏览: 91
RAR

程序自动更新的演示代码

这段代码是一个递归式的模拟器循环，run函数是运行模拟器的方法。它接受一个steps_per_update参数，表示每次循环更新多少个步骤。函数内部定义了一个名为loop的函数，这个函数会调用sim.run方法来运行整个模拟器。然后，用self.loop方法来将loop函数传递给模拟器的循环中，以便在模拟器每次运行更新的时候调用loop函数。循环中通过不断地递归调用run方法来更新模拟器的状态，直到达到指定的步骤数为止。这就是code里的一个简单的模拟器循环。
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rar

matlab2.rar_1D fdtd grid_FDTD MATLAB 1D_fdtd time_one fdtd_steps

This function performs one-dimensional (Cartesian) finite-difference time-domain ... It assumes the spatial grid extends from k = 1 to k = Nz and that the simulation runs for nSteps time steps.

def run(self, steps_per_update=1): """Runs the simulation by updating in every loop.""" def loop(sim): run(steps_per_update) self.loop(loop) 这段代码哪里出错了以及为什么出错

这段代码没有明确指定run()方法的作用域，因此会导致NameError错误，在loop()方法中无法调用run()方法。正确的代码应该是将run()方法作为self对象的方法，并使用self.run()来调用它。修改后的代码如下...

steps_per_update等于不同的整数时以下的代码会怎样 def run(self, steps_per_update=1): """Runs the simulation by updating in every loop.""" def loop(sim): # 这是class里的函数，函数运行需要指向一个对象，这里的对象就是sim,这个函数的作用是调用run sim.run(steps_per_update) self.loop(loop)

当steps_per_update等于不同的整数时，以下代码的运行方式会有所变化。steps_per_update表示每个循环中更新模拟的步骤数，当其值为1时，每次循环都会执行一次更新操作。如果其值大于1，则每次循环会执行多次更新操作...

from docx import Document def extract_images_from_word(file_path): document = Document(file_path) for paragraph in document.paragraphs: for run in paragraph.runs: if run._r.xml.find("<wp:inline>") != -1: image_data = run._r.get_or_add_drawing().inline.graphic.graphicData.pic.blipFill.blip image_id = image_data.embed image_part = document.part.related_parts[image_id] image = image_part._blob # 保存图片 with open(f"image_{image_id}.png", "wb") as f: f.write(image) # 使用示例 extract_images_from_word("example.docx")

你的代码看起来很不错！它使用了python-docx库来从Word文档中提取图像，并将它们保存为PNG文件。代码中的extract_images_from_word函数接受一个参数file_path，表示要提取图像的Word文档的路径。 在函数内部...

for sits = 1:stepsize segmentLength = 0.1; if run_RRTconnect == 1 time = 0; avg_its = 0; avg_path = 0; for i = 1:num_of_runs [n_its,path_n,run_time] = RRTconnect_3D(dim,segmentLength,random_world,show_output); time = time + run_time; avg_its = avg_its + n_its; avg_path = avg_path + path_n; end

这段代码中使用了for循环，循环变量为sits，循环次数为stepsize。在循环体内部定义了变量segmentLength的值为0.1，然后判断run_RRTconnect是否等于1，如果是，则定义变量time、avg_its和avg_path的值都为0，接着再...

解释一下这段代码：% clear all % mex cec14_func.cpp -DWINDOWS func_num=1; D=30; Xmin=-100; Xmax=100; pop_size=100; iter_max=5000; runs=1; fhd=str2func('cec14_func'); for i=24:24 func_num=i; for j=1:runs i,j, [gbest,gbestval,FES]= PSO_func(fhd,D,pop_size,iter_max,Xmin,Xmax,func_num); xbest(j,:)=gbest; fbest(i,j)=gbestval; fbest(i,j) end f_mean(i)=mean(fbest(i,:)); end

这段代码是用 Matlab 实现的粒子群优化算法来求解一系列的优化问题。具体来说，代码中的变量含义如下： - clear all：清除 Matlab 工作空间中的所有变量和函数。 - mex cec14_func.cpp -DWINDOWS func_num=1：...

(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s5 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

1. 文件确实不存在：再次确认文件是否存在于指定的路径。你可以手动浏览到该路径，并验证文件是否存在。如果文件确实不存在，你需要创建或获取正确的文件。 2. 文件权限问题：确保你有足够的权限来访问该文件。在...

def train(args): setup_logging(args.run_name) device = args.device # 加载数据 dataloader = get_data(args) model = UNet().to(device) optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.lr) # 定义损失函数 mse = nn.MSELoss() diffusion = Diffusion(img_size=args.image_size, device=device) logger = SummaryWriter(os.path.join("runs", args.run_name)) l = len(dataloader) for epoch in range(args.epochs): logging.info(f"Starting epoch {epoch}:") pbar = tqdm(dataloader) for i, (images, _) in enumerate(pbar): images = images.to(device) t = diffusion.sample_timesteps(images.shape[0]).to(device) x_t, noise = diffusion.noise_images(images, t) predicted_noise = model(x_t, t) loss = mse(noise, predicted_noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 新加的 pbar.set_postfix(MSE=loss.item()) logger.add_scalar("MSE", loss.item(), global_step=epoch * l + i) sampled_images = diffusion.sample(model, n=images.shape[0]) save_images(sampled_images, os.path.join("results", args.run_name, f"{epoch}.jpg"))这段代码的功能是什么

这段代码实现了一个图像去噪的训练过程。具体来说，它使用了 UNet 模型对输入的带噪声的图像进行去噪，其中噪声的分布是通过 Diffusion 模型建模的。模型的训练使用了 MSE 损失和 AdamW 优化器，并使用了 ...

Runs MNIST training with differential privacy. """ Using matrix project to compress the gradient matrix """ def compress(grad, num_k, power_iter=1): return B, G_hat """ Complete the function of per-example clip """ def clip_column(tsr, clip_value=1.0): return def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch, loss_func, clip_value): model.train() # criterion = nn.CrossEntropyLoss() losses = [] for _batch_idx, (data, target) in enumerate(tqdm(train_loader)): data, target = data.to(device), target.to(device) batch_grad_list = [] optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = loss_func(output, target) if not args.disable_dp: with backpack(BatchGrad()): loss.backward() for p in model.parameters(): batch_grad_list.append(p.grad_batch.reshape(p.grad_batch.shape[0], -1)) #compose gradient into Matrix del p.grad_batch """ Using project method to compress the gradient """ if args.using_compress: #per-example clip else: """ Complete the code of DPSGD """ else: loss.backward() try: for p in model.parameters(): del p.grad_batch except: pass optimizer.step() losses.append(loss.item()) #get the num of the training dataset from train_loader if not args.disable_dp: epsilon = get_epsilon(epoch, delta=args.delta, sigma=args.sigma, sensitivity=clip_value, batch_size=args.batch_size, training_nums=len(train_loader)*args.batch_size) print( f"Train Epoch: {epoch} \t" f"Loss: {np.mean(losses):.6f} " f"(ε = {epsilon:.2f}, δ = {args.delta})" ) else: print(f"Train Epoch: {epoch} \t Loss: {np.mean(losses):.6f}")

这段代码是运行带有差分隐私的MNIST训练，其中使用矩阵项目压缩梯度矩阵。函数compress(grad, num_k, power_iter=1)用于压缩梯度矩阵，该函数返回B和G_hat。函数clip_column(tsr, clip_value=1.0)是用于每个样本的...

解释以下这段代码：@torch.no_grad() def run(self, imgsz=640, # inference size (pixels) max_det=1000, # maximum detections per image device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=True, # show results save_txt=False, # save results to *.txt save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels save_crop=False, # save cropped prediction boxes nosave=False, # do not save images/videos classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # augmented inference visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project='runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) hide_labels=False, # hide labels hide_conf=False, # hide confidences half=False, # use FP16 half-precision inference ):

这段代码定义了DetThread类的run()方法，该方法用于在DetThread线程中执行目标检测任务。方法前面的@torch.no_grad()表示在执行该方法时不需要计算梯度。 方法中的各个参数含义如下： - imgsz：表示输入...

for sits = 1:stepsize segmentLength = 0.1; if run_RRTconnect == 1 time = 0; avg_its = 0; avg_path = 0; for i = 1:num_of_runs [n_its,path_n,run_time] = RRTconnect_3D(dim,segmentLength,random_world,show_output); time = time + run_time; avg_its = avg_its + n_its; avg_path = avg_path + path_n; end str1 = ['The time taken by RRT-Connect for ', num2str(num_of_runs), ' runs is ', num2str(time)]; str2 = ['The averagae time taken by RRT-Connect for each run is ', num2str(time/num_of_runs)]; str3 = ['The averagae number of states explored by RRT-Connect for each run is ', num2str(avg_its/num_of_runs)]; str4 = ['The averagae number of state in Path by RRT-Connect for each run is ', num2str(avg_path/num_of_runs)]; disp('%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%'); disp(str1); disp(str2); disp(str3); disp(str4); disp('%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%'); plot3(0.15,0,0.36,'.k','Markersize',30); plot3([0.15 0.15],[0 0],[0.27 0.45],'r','LineWidth',5); end end

这段代码是在统计完RRT-Connect算法的运行结果之后，绘制了一个三维图形。具体来说，使用plot3函数画出了一个黑色的点，坐标为(0.15,0,0.36)，点的大小为30；然后又使用plot3函数画出了一条红色的线段，起点坐标为...

为什么这串代码替换不了obj的内容。from openpyxl import load_workbook from docx import Document # 打开 Excel 文件 wb = load_workbook('data.xlsx') ws = wb.active # 打开 Word 模板文件 document = Document('template.docx') # 遍历 Excel 表格并填充 Word 模板 for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): name, obj = row # 复制模板段落并插入数据 new_paragraph = document.add_paragraph() for run in document.paragraphs[0].runs: new_run = new_paragraph.add_run(run.text) if '{{name}}' in run.text: new_run.text = new_run.text.replace('{{name}}', name) elif '{{obj}}' in run.text: new_run.text = new_run.text.replace('{{obj}}', obj) # 保存 Word 文档 document.save('output.docx')

这段代码可以替换 name 的内容，但无法替换 obj 的内容是因为 obj 可能是一个元组或列表，而这些类型无法直接传递给 new_run.text 方法。解决方法是将 obj 转换为字符串，例如使用 str() 函数。修改后的...

为什么这串代码替换不了obj的内容，obj的内容类似于：基于Spring Boot的博客系统的设计与实现。from openpyxl import load_workbook from docx import Document # 打开 Excel 文件 wb = load_workbook('data.xlsx') ws = wb.active # 打开 Word 模板文件 document = Document('template.docx') # 遍历 Excel 表格并填充 Word 模板 for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): name, obj = row # 复制模板段落并插入数据 new_paragraph = document.add_paragraph() for run in document.paragraphs[0].runs: new_run = new_paragraph.add_run(run.text) if '{{name}}' in run.text: new_run.text = new_run.text.replace('{{name}}', name) elif '{{obj}}' in run.text: new_run.text = new_run.text.replace('{{obj}}', obj) # 保存 Word 文档 document.save('output.docx')

这段代码的替换逻辑是正确的，但是如果obj的内容中包含了特殊字符，比如换行符、制表符等，就会导致替换失败。你可以尝试使用正则表达式来替换，以下是一个示例代码： python import re # ... # 遍历 Excel ...

Below is a skeleton for the Cat class, which inherits from the Pet class. To complete the implementation, override the init and talk methods and add a new lose_life method, such that its behavior matches the following doctests. We may change the implementation of Pet while testing your code, so make sure you use inheritance correctly.其中class Pet: def init(self, name, owner): self.is_alive = True # It's alive!!! self.name = name self.owner = owner def eat(self, thing): print(self.name + " ate a " + str(thing) + "!") def talk(self): print(self.name)

" and adds a new lose_life method that decrements the cat's remaining lives and sets its is_alive attribute to False if it runs out of lives. Here are some doctests to verify the implementation...

num_of_runs =1; run_RRTconnect =1; dim = 3; stepsize = 1; random_world = 0; show_output = 1;

这是一段代码吗？...其中，num_of_runs的值为1，run_RRTconnect的值为1，dim的值为3，stepsize的值为1，random_world的值为0，show_output的值为1。具体这些变量和参数在代码中的作用需要看上下文才能确定。

for i, page in enumerate(document.pages): # 跳过第2页 if i <= 5: continue # 处理其他页的内容 else: for para in page.paragraphs: if para.style.name.startswith('Heading'): # 跳过标题 continue for run in para.runs: print(run.text) print(para.style.name) # print(run.text) run.font.size = Pt(10.5) run.font.bold = False # 取消加粗 # run.font.color.rgb = RGBColor(0, 0, 0) r = run._element run.font.name = u'Times New Roman' r.rPr.rFonts.set(qn('w:eastAsia'), '宋体') 报错：'Document' object has no attribute 'pages'

因此，您可以使用以下代码来跳过前5个节（section）： python import docx from docx.shared import Pt, RGBColor from docx.oxml.ns import qn # 打开Word文档 document = docx.Document('your_document.docx...

clc; clear all; close all; load 'x412.mat' n=4344; fs = 10000; t = 0:1/fs:(n-1)/fs; y1=icasig(1,:); MM.f=y1'; MM.tau = 0; MM.DC = 0; MM.init = 1; MM.tol = 1e-7; % figure(2) % plot(y_f1,cc1,'b','LineWIdth',1.5); % xlabel('棰戠巼/Hz'); % ylabel(['骞呭??',num2str(i)]); Run_no=1; % Number of independent runs Particles_no=20; % Number of particles Max_iter=10; % Maximum number of iterations lb=[2,500]; ub=[10,2000]; dim=2;

这段代码的作用是加载一个.mat文件，然后进行一些参数的设置。 首先使用load函数加载了一个名为'x412.mat'的.mat文件。接着，定义了一些变量，包括n（数据点数）、fs（采样率）、t（时间序列）、y1（经过独立成分...

请完成这个代码#找每个点最后会收敛到的地方（peak） def findpeak(data, idx, r): t = 0.01 shift = np.array([1]) data_point = data[:, idx] dataT = data.T data_pointT = data_point.T data_pointT = data_pointT.reshape(1, 3) # Runs until the shift is smaller than the set threshold while (shift>t).any(): # 计算当前点和所有点之间的距离 # 并筛选出在半径r内的点，计算mean vector（这里是最简单的均值，也可尝试高斯加权） # 用新的center（peak）更新当前点，直到满足要求跳出循环 ### YOUR CODE HERE pass ### END YOUR CODE return data_pointT.T

# Runs until the shift is smaller than the set threshold while (shift>t).any(): # 计算当前点和所有点之间的距离 dist = np.sqrt(np.sum((data - data_point.reshape(1, 3))**2, axis=1)) # 筛选出在半径r...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【天线性能提升密籍】：深入探究均匀线阵方向图设计原则及案例分析

![均匀线阵方向图](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0080eea0ca4af421d2bc9c74b87376c4.webp?x-oss-process=image/format,png) # 摘要 本文深入探讨了均匀线阵天线的基础理论及其方向图设计，旨在提升天线系统的性能和应用效能。文章首先介绍了均匀线阵及方向图的基本概念，并阐述了方向图设计的理论基础，包括波束形成与主瓣及副瓣特性的控制。随后，论文通过设计软件工具的应用和实际天线系统调试方法，展示了方向图设计的实践技巧。文中还包含了一系列案例分析，以实证研究验证理论，并探讨了均匀线阵性能
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C#怎么把图片存入名为当前日期的文件夹里

在C#中，你可以通过`System.IO`命名空间下的`Directory`和`File`类来创建并存储图片到包含当前日期的文件夹里。以下是一个简单的示例： ```csharp using System; using System.IO; public void SaveImageToTodayFolder(string imagePath, string imageName) { // 获取当前日期 DateTime currentDate = DateTime.Now; string folderPath = Path.Combine(Environment.C