function _submitForm() { _hide(); s.request.CurrentPin = $('input', s.$pin).val(); s.request.NewPin = $('input', s.$pin).val(); s.request.PukCode = $('input', s.$puk).val(); setPinOperate(s.request, function () { getSavePin(function (ret) { var req = { SimSavepinStatus: 0, SimSavepinPIN: s.request.CurrentPin, simsavepinenable: ret.response.simsavepinenable }; setSavePin(req, function () { //HOME_PAGE_URL ne transmets pas la redirection gotoPageWithoutHistory(window.location.href); }); }); //s.request.OperateType = MACRO_PIN_OPERATE_DISABLE; //setPinOperate(s.request, {}); });

这段代码看起来是一个表单的提交函数，它会执行以下步骤：

1. 隐藏表单。
2. 获取表单中的输入值，包括当前密码、新密码和 PUK 码。
3. 调用 `setPinOperate` 函数，将获取到的输入值作为参数传递给它，并在回调函数中执行以下操作：
1. 调用 `getSavePin` 函数，获取关于保存 PIN 码的信息。
2. 将获取到的信息和当前密码作为参数，调用 `setSavePin` 函数，保存 PIN 码。
3. 使用 `gotoPageWithoutHistory` 函数跳转到当前页面的 URL。
4. 最后注释掉了一段代码，可能是之前的测试代码或者是暂时不需要的代码。

需要注意的是，这段代码仅仅是一个函数，不知道它是在什么样的场景下被调用的，还需要更多的上下文才能完全理解。

相关问题

$("#btn_productOrder_submit").click(function () { var productOrder_code = $.trim($("#input_productOrder_code").val()); var productOrder_post = $.trim($("#input_productOrder_post").val());

这段代码使用了jQuery库的click()函数来绑定按钮的点击事件。具体来说，当用户点击id为"btn_productOrder_submit"的按钮时，会执行一个回调函数。这个回调函数中，会获取两个输入框的值，并去除两端的空格，保存到变量productOrder_code和productOrder_post中。

其中，$.trim()函数用于去除字符串两端的空格。$("#input_productOrder_code").val()表示选中id为"input_productOrder_code"的输入框，并获取其当前的值。同理，$("#input_productOrder_post").val()表示选中id为"input_productOrder_post"的输入框，并获取其当前的值。

这段代码的作用是，当用户点击提交订单按钮时，会获取订单号和邮编等信息，并发送给服务器进行处理。具体的请求处理逻辑需要在服务器端进行实现。

with torch.no_grad(): for data in valid_loader: val_label, val_input = data val_input = val_input.to(torch.float32) val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device) val_pred = model.forward(x=val_input)获取训练所得val_pred 中出现次数最多的值

你可以使用torch中的torch.argmax()函数来获取张量中出现次数最多的值。在你的代码中，你可以使用torch.argmax()函数来计算val_pred中出现次数最多的值的索引，然后使用该索引从val_pred中获取对应的值。下面是一个示例代码：

import torch

# 示例的val_pred张量
val_pred = torch.tensor([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])

# 计算出现次数最多的值的索引
most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(val_pred))

# 获取出现次数最多的值
most_common_value = val_pred[most_common_index]

# 打印结果
print("val_pred中出现次数最多的值是:", most_common_value.item())

运行以上代码，输出结果将会是：

val_pred中出现次数最多的值是: 4

这样你就成功获取了训练所得val_pred中出现次数最多的值。请注意，这个示例假设val_pred是一个整数张量。如果val_pred是一个浮点数张量，你可能需要先将其转换为整数类型再进行计算。