def plan(self, max_iter=10000, expand_dis=0.5, goal_sample_rate=0.1): 解释这行代码

这段代码看起来是在某个路径规划的类中，定义了一个叫做`plan`的函数。这个函数接受三个参数：`max_iter`、`expand_dis`和`goal_sample_rate`，它们的含义如下：

- `max_iter`：最大迭代次数，表示搜索树最多可以扩展的节点数，防止算法陷入死循环。
- `expand_dis`：扩展距离，表示在树上扩展节点时，每一次移动的最大距离。
- `goal_sample_rate`：目标采样率，表示随机采样目标点的概率，用于增加目标点的搜索次数，提高算法找到可行路径的概率。

这个函数的具体实现代码没有给出，但是可以猜测它实现了一个基于RRT算法的路径规划方法。在这个方法中，算法会随机采样起点和目标点，并通过搜索树不断扩展节点，直到找到一条连接起点和目标点的路径。在扩展节点时，算法会根据设定的扩展距离，在树上向外扩展一定距离，并将新节点加入搜索树中。在目标采样时，算法会以一定的概率随机采样目标点，使得搜索更加全面和高效。

相关问题

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

这段代码是在MainLoop类的初始化方法中设置了一些训练参数和网络参数。

- self.learning_rate：学习率，根据配置文件中的learning_rate来设置。
- self.learning_rates：学习率列表，根据self.learning_rate计算得到，包括三个值，分别为self.learning_rate、self.learning_rate * 0.5、self.learning_rate * 0.1。
- self.learning_rate_boundaries：学习率变化的边界，根据配置文件中的50000和75000来设置。
- self.max_iter：最大迭代次数，设置为10000。
- self.test_iter：测试迭代次数，设置为5000。
- self.disp_iter：显示迭代次数，每迭代100次显示一次。
- self.snapshot_iter：保存模型迭代次数，每迭代5000次保存一次模型。
- self.test_initialization：测试初始化标志，设置为False。
- self.reg_constant：正则化系数，设置为0.0。
- self.data_format：数据格式，设置为'channels_first'。
- self.network_parameters：网络参数，使用有序字典OrderedDict保存。包括num_filters_base、activation、dropout_ratio、num_levels、heatmap_initialization和data_format等参数。

这些参数和网络参数将在训练过程中使用。如果你还有其他问题，请继续提问。

def __init__(self, G, max_iter=20): self._G = G self._n = len(G.nodes(False)) # 节点数目 self._max_iter = max_iter这段代码什么意思

这段代码是一个 Python 类的初始化方法（`__init__`）。

参数 `G` 是一个 NetworkX 图对象，表示图的结构。

参数 `max_iter` 是一个整数，表示 PageRank 算法的最大迭代次数，默认为 20。

`self._G` 将传入的图对象存储在类的成员变量 `_G` 中。

`self._n` 是图中节点的数量，存储在类的成员变量 `_n` 中。

`self._max_iter` 存储了最大迭代次数。