.size dummy_tramp, .-dummy_tramp\n是什么意思

时间: 2024-05-27 11:08:57 浏览: 161
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dummy_hcd.rar_usb emulator

这也是一个汇编语言中的指令，用于计算一个名为 "dummy_tramp" 的标签(label)到当前位置的距离，并将距离的值作为 "dummy_tramp" 的大小。".-" 表示当前位置，即该指令所在的位置。因此，".-dummy_tramp" 表示当前位置与 "dummy_tramp" 标签所在位置的距离。最终，该指令的作用是计算 "dummy_tramp" 的大小并将其定义。
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1. #include <dummy.h>：引入了一个名为dummy.h的头文件，可能是一个虚拟的头文件，没有实际作用。 2. "esp_camera.h"：引入了ESP32摄像头库的头文件。 3. <WiFi.h>：引入了ESP32的WiFi库的头文件。 4. #...

代码解释：void CopleyAmplifier::SetNewPVTMotionStartTime(boost::posix_time::ptime time,CouchTrjType pvt_point) { //Record the time stamp and data. m_bool_pvt_started = true; m_start_motion_time_us = PosixTime2Integer<unsigned long long>(time); m_last_pvt_data.p = m_start_pos; //Send the last dummy data calculated by the motion start time. ptime current_time = microsec_clock::universal_time(); ptime couch_time = Integer2PosixTime<unsigned long long>(pvt_point.t, current_time); ptime couch_to_L1_time = Integer2PosixTime<unsigned long long>(pvt_point.timeReachToBuffer, current_time); unsigned char next_point_time = round((pvt_point.t-m_start_motion_time_us)/1000.0)-m_total_motion_time_ms; if(next_point_time<4) { GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion start time:%s. First couch time:%s.First couch to L1 time:%s.", boost::posix_time::to_simple_string(time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_to_L1_time).c_str()); GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "next_point_time: %d.",next_point_time); BOOST_THROW_EXCEPTION(AxisException() <<Axis_Error_Msg("Start PVT time failed! No enough time for First PVT data!")); } AmpPVTData dummy_data = {next_point_time,0,0}; //Send the left dummy data. dummy_data.time = next_point_time; Gantry::Array seg_cmd = ComposePVTRawData(dummy_data,m_next_pvt_index,1); GcLogDebugExpect(m_need_trace, m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>The %dth PVT dummy data.", m_next_pvt_index); WriteSDO(Gantry::ODAddress(COPLEY_PVT_DATA, 0), (unsigned long long)seg_cmd.GetValue<unsigned long long>()); GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion start time:%s. First couch time:%s.First couch to L1 time:%s.", boost::posix_time::to_simple_string(time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_to_L1_time).c_str()); m_total_motion_time_ms += dummy_data.time; m_lasttrj_segments.push_back(seg_cmd.GetValue<unsigned long long>()); ++m_next_pvt_index; GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion Started. Start position %f mm.", pvt_point.p); }

8. 调用 ComposePVTRawData 函数将 dummy_data、m_next_pvt_index 和 1 组合成一个 Gantry::Array 类型的数据 seg_cmd。 9. 使用 WriteSDO 函数将 seg_cmd.GetValue() 写入到 COPLEY_PVT_DATA 的...

import numpy as np import pandas as pd from lreg import LogisticRegression test_length = 74 nofeats = 4 # ----------------------------------------- # data: # for the iris dataset, we split the target variable into 3 dummy variables, and the features are transformed in standard scale with mean 0 and std 1 (see preprocess1.py and preprocess4.py) data = pd.read_csv('iris_dummy.csv') data = np.array(data) m,n = data.shape np.random.shuffle(data) data_test = data[0:test_length] X_test = data_test[:,0:nofeats] Y_test0 = data_test[:,nofeats] Y_test1 = data_test[:,nofeats+1] Y_test2 = data_test[:,nofeats+2] Y_test_all = data_test[:,nofeats+3] Y_test0 = Y_test0.T Y_test1 = Y_test1.T Y_test2 = Y_test2.T Y_test_all = Y_test_all.T data_train = data[test_length:m] X_train = data_train[:, 0:nofeats] Y_train0 = data_train[:,nofeats] Y_train1 = data_train[:,nofeats+1] Y_train2 = data_train[:,nofeats+2] Y_train0 = Y_train0.T Y_train1 = Y_train1.T Y_train2 = Y_train2.T请一行一行的解释代码

这几行代码读取了名为 iris_dummy.csv 的 CSV 文件，并将其转换为 numpy 数组。然后使用 np.random.shuffle() 函数随机打乱数据集。 data_test = data[0:test_length] X_test = data_test[:,0:nofeats] Y_test0 = ...

class HorNet(nn.Module): # HorNet # hornet by iscyy/yoloair def __init__(self, index, in_chans, depths, dim_base, drop_path_rate=0.,layer_scale_init_value=1e-6, gnconv=[ partial(gnconv, order=2, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=3, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=4, s=1.0/3.0), partial(gnconv, order=5, s=1.0/3.0), # GlobalLocalFilter ], ): super().__init__() dims = [dim_base, dim_base * 2, dim_base * 4, dim_base * 8] self.index = index self.downsample_layers = nn.ModuleList() # stem and 3 intermediate downsampling conv layers hornet by iscyy/air stem = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4), HorLayerNorm(dims[0], eps=1e-6, data_format="channels_first") ) self.downsample_layers.append(stem) for i in range(3): downsample_layer = nn.Sequential( HorLayerNorm(dims[i], eps=1e-6, data_format="channels_first"), nn.Conv2d(dims[i], dims[i+1], kernel_size=2, stride=2), ) self.downsample_layers.append(downsample_layer) self.stages = nn.ModuleList() # 4 feature resolution stages, each consisting of multiples bind residual blocks dummy dp_rates=[x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] if not isinstance(gnconv, list): gnconv = [gnconv, gnconv, gnconv, gnconv] else: gnconv = gnconv assert len(gnconv) == 4 cur = 0 for i in range(4): stage = nn.Sequential( *[HorBlock(dim=dims[i], drop_path=dp_rates[cur + j], layer_scale_init_value=layer_scale_init_value, gnconv=gnconv[i]) for j in range(depths[i])]# hornet by iscyy/air ) self.stages.append(stage) cur += depths[i] self.apply(self._init_weights) def _init_weights(self, m): if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): nn.init.trunc_normal_(m.weight, std=.02) nn.init.constant_(m.bias, 0) def forward(self, x): x = self.downsample_layers[self.index](x) x = self.stages[self.index](x) return x

这是一个名为HorNet的网络类，它继承自nn.Module。HorNet是一个用于目标检测的神经网络，具体实现了一个由ISCYY/YOLOAIR开发的算法。该网络包括主干网络和特征提取网络。 在__init__函数中，HorNet接受一些参数，...

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这是一个PyTorch神经网络模型类，命名为MapCNN。在初始化函数__init__中，通过配置字典cfg读取网络的参数，如地图通道数、补丁大小、隐藏维度、卷积核大小和步长等。接着通过nn.ModuleList建立多个卷积层，并使用nn....
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资源摘要信息:"MyFirstReactApp" ### 知识点一：Create React App入门 - **Create React App (CRA)** 是一个用于设置 React 单页应用程序的官方脚手架工具。它为开发者提供了快速启动和运行项目所需的所有配置，包括构建工具、开发服务器和测试运行器。 - **入门项目**通常包含一个基本的 React 应用程序结构，包括入口文件、组件模板和一些默认配置。 ### 知识点二：可用脚本 - **npm start**: 在开发模式下运行应用程序。此命令启动一个开发服务器，并且通常会自动打开默认浏览器窗口来查看应用程序。当源代码文件被修改时，应用程序会自动重新加载，并显示lint（代码质量检查工具）错误于控制台。 - **npm test**: 启动一个交互式的测试运行器，允许运行测试套件，并实时查看测试结果。此命令常用于开发过程中，以便在代码更改后快速进行测试。 - **npm run build**: 将应用程序构建为生产版本，生成优化后的代码并打包到一个名为`build`的目录中。构建过程包括代码分割、压缩和哈希命名等优化措施，以确保最终产品具有最佳性能。 - **npm run eject**: 这是一个不可逆的操作，它将所有在 CRA 创建的项目的配置文件暴露出来，包括webpack、Babel、ESLint等工具的配置，允许开发者对底层构建配置进行完全的自定义。 ### 知识点三：React 应用程序构建优化 - **生产构建优化**包括代码压缩、压缩图片、移除未使用的代码、模块热替换（HMR）和提取公共资源等。这些优化可以显著减少应用程序的负载时间，并改善用户体验。 - **构建产物的文件命名包含哈希值**是为了确保在部署后，浏览器会加载新的代码而不是使用缓存中的旧文件。 ### 知识点四：JavaScript - **JavaScript (JS)** 是一种高级的、解释型的编程语言，是Web开发中最主要的脚本语言。它用于开发网页上的交互功能，是构建现代Web应用程序不可或缺的一部分。 - **React 是使用JS编写的**，它提供了声明式视图层，允许开发者以组件的形式构建用户界面。React的应用程序是基于组件的，每个组件负责渲染一部分UI，并且可以相互嵌套。 ### 知识点五：项目目录结构 - **MyFirstReactApp-master**文件名暗示了项目可能包含以下目录结构： - **src**: 存放源代码，包括JSX文件、CSS样式文件等。 - **public**: 存放公共文件，如index.html，该文件是最终构建输出的入口点。 - **node_modules**: 存放所有npm包，这些包是项目依赖。 - **package.json**: 包含项目的配置信息、依赖和可运行脚本的入口文件。 - **build**：生产构建输出目录，包含压缩和优化后的代码文件。 通过这些知识点，我们可以了解到创建一个基础的React应用程序的过程，包括其运行环境的设置、开发和生产环境下的运行方式，以及项目构建优化的细节。同时，了解JavaScript在React应用程序中的核心地位，以及如何使用Create React App来简化开发流程。这些知识对于初学者来说是学习React及其生态系统的重要基础。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩