f_pow = torch.pow(f, 2) f_mean = torch.mean(f_pow) f = torch.div(f, f_mean) global_context.append(f)

时间: 2023-04-07 16:03:07 浏览: 136
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torch.mean()

这是一段 Python 代码，其中使用了 PyTorch 库中的一些函数。它的作用是将张量 f 中的每个元素平方，然后计算平均值，最后将 f 中的每个元素除以平均值，并将结果添加到全局上下文列表 global_context 中。
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pytorch forward两个参数实例

今天小编就为大家分享一篇pytorch forward两个参数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

global_context = list() for i, f in enumerate(keep_features): if i in [0, 1]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5)(f)# 对输入进行自适应平均池化操作，卷积核5x5，步长为5 if i in [2]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=(4, 10), stride=(4, 2))(f) f_pow = torch.pow(f, 2) #平方 f_mean = torch.mean(f_pow) #平均值 f = torch.div(f, f_mean) #除以平均值 global_context.append(f) x = torch.cat(global_context, 1) x = self.container(x) logits = torch.mean(x, dim=2) return logits

这段代码的作用是创建一个空列表global_context，然后对于keep_features中的每个元素f，如果它的索引i是0或1，就对它进行5x5的平均池化操作(nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5))，并将结果添加到global_context...

def forward(self, x): keep_features = list() for i, layer in enumerate(self.backbone.children()): x = layer(x) if i in [2, 6, 13, 22]: # [2, 4, 8, 11, 22] keep_features.append(x) global_context = list() for i, f in enumerate(keep_features): if i in [0, 1]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5)(f) if i in [2]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=(4, 10), stride=(4, 2))(f) f_pow = torch.pow(f, 2) f_mean = torch.mean(f_pow) f = torch.div(f, f_mean) global_context.append(f) x = torch.cat(global_context, 1) x = self.container(x) logits = torch.mean(x, dim=2) return logits

这是一个PyTorch模型的前向传播函数，输入参数为x。函数中使用了一个列表keep_features来保存每个特征层的输出结果。然后使用一个for循环遍历模型的backbone中的每一层，并将输入x传递给每一层进行计算。...

def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab

这是一个 Python 中定义的函数，函数名为 forward。该函数有五个参数：l、ab、y、idx 和 self。其中，self 是该类的实例对象，l、ab、y、idx 为输入的数据，分别代表亮度、颜色和标签，其中 idx 可以为 None。...

class ArcFaceLoss(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, s=35.0, m=0.25): super(ArcFaceLoss, self).__init__() self.s = s self.m = m self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features, in_features)) nn.init.xavier_uniform_(self.weight) def forward(self, x, label): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt(1.0 - torch.pow(cosine, 2)) phi = cosine * torch.cos(torch.tensor(self.m)) - sine * torch.sin(torch.tensor(self.m)) one_hot = torch.zeros(cosine.size(), device=x.device) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1).long(), 1) logits = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) logits *= self.s return logits.mean(dim=0).sum()根据这个类写出数学公式

这个类实现了ArcFace损失函数，其数学公式为： $$L_{arcface}=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\log\frac{e^{s\cdot\cos(\theta_{y_i}+m)}}{e^{s\cdot\cos(\theta_{y_i}+m)}+\sum_{j\neq y_i}e^{s\cdot\cos\theta_j}}$$ ...

class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_last"): super(LayerNorm, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape), requires_grad=True) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape), requires_grad=True) self.eps = eps self.data_format = data_format if self.data_format not in ['channels_last', 'channels_first']: raise ValueError(f"not support data format'{self.data_format}'") self.normalized_shape = (normalized_shape,) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: if self.data_format == 'channels_last': return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) elif self.data_format == 'channels_first': # [B,C,H,W] mean = x.mean(1, keepdim=True) var = (x - mean).pow(2).mean(1, keepdim=True) x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None] return x

当data_format为'channels_last'时，调用了PyTorch中的F.layer_norm函数进行归一化操作。当data_format为'channels_first'时，首先计算输入数据的均值和方差，然后进行归一化操作，并使用参数weight和bias进行缩放和...

def focal_loss_with_logits(y_hat_log, y, gamma=2): log0 = F.logsigmoid(-y_hat_log) log1 = F.logsigmoid(y_hat_log) gamma0 = torch.pow(torch.abs(1 - y - torch.exp(log0)), gamma) gamma1 = torch.pow(torch.abs(y - torch.exp(log1)), gamma) return torch.mean(-(1 - y) * gamma0 * log0 - y * gamma1 * log1)是什么意思

5. 使用 torch.mean() 计算损失的平均值。 6. 返回计算得到的损失值。 总结来说，这个函数实现了 Focal Loss 的计算方法，通过对 logits 进行处理和权重调整，使得模型在训练时更加关注难以分类的样本。最终返回...

Focal loss代码如下：class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和，请用pytorch代码实现LMF损失函数

def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, alpha=0.25, gamma=2, beta=0.5): super(LMF, self).__init__() self.focal_loss = FocalLoss(alpha=alpha, gamma=gamma, weight=weight) self...

帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) # 计算KL散度 def loss(self, obs): # 损失函数 time_step = obs.size(1) # 观测序列...

class SoftmaxFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma, ignore_lb=255, *args, **kwargs): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.nll = nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_lb) def forward(self, logits, labels): scores = F.softmax(logits, dim=1) factor = torch.pow(1.-scores, self.gamma) log_score = F.log_softmax(logits, dim=1) log_score = factor * log_score loss = self.nll(log_score, labels) return loss

这是一个名为SoftmaxFocalLoss的自定义损失函数类，它继承自nn.Module类。构造函数中包含了参数gamma和ignore_lb，以及其他的可选参数。gamma是Focal Loss中的一个超参数，ignore_lb是一个指定忽略标签的索引值，...

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, num_hiddens, dropout, max_len=1000): super(PositionalEncoding, self).__init__() self.dropout = nn.Dropout(dropout) self.P = torch.zeros((1, max_len, num_hiddens)) X = torch.arange(max_len, dtype=torch.float32).reshape( -1, 1) / torch.pow(10000, torch.arange( 0, num_hiddens, 2, dtype=torch.float32) / num_hiddens) self.P[:, :, 0::2] = torch.sin(X) self.P[:, :, 1::2] = torch.cos(X) def forward(self, X): X = X + self.P[:, :X.shape[1], :].to(X.device) return self.dropout(X) encoding_dim, num_steps = 32, 60 pos_encoding = PositionalEncoding(encoding_dim, 0) pos_encoding.eval() X = pos_encoding(torch.zeros((1, num_steps, encoding_dim))) P = pos_encoding.P[:, :X.shape[1], :] d2l.plot(torch.arange(num_steps), P[0, :, 6:10].T, xlabel=’Row (position)’, figsize=(6, 2.5), legend=["Col %d" % d for d in torch.arange(6, 10)])

这段代码演示了位置编码（Positional Encoding）的计算过程。 首先，定义了一个名为 PositionalEncoding 的类，继承自 nn.Module。在初始化方法 __init__ 中，定义了位置编码所需的参数，包括隐藏层大小 num...

Focal 损失函数代码如下：def focal_loss(input_values, gamma): """Computes the focal loss""" p = torch.exp(-input_values) loss = (1 - p) ** gamma * input_values return loss.mean() class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, weight=None, gamma=0.): super(FocalLoss, self).__init__() assert gamma >= 0 self.gamma = gamma self.weight = weight def forward(self, input, target): return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) LDAM损失函数代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) Large Margin aware Focal (LMF) 损失函数是 Focal 损失函数和 LDAM损失函数加权的线性组合，帮我用pytorch代码实现LMF损失函数

lmf_loss = self.alpha * focal_loss + (1 - self.alpha) * ldam_loss.pow(self.gamma) return lmf_loss.mean() 其中，gamma为Focal Loss的超参数，alpha为LMF Loss中Focal Loss的权重。其他参数含义与...

def gcn_norm(edge_index, edge_weight=None, num_nodes=None, improved=False, add_self_loops=True, flow="source_to_target", dtype=None): fill_value = 2. if improved else 1. if isinstance(edge_index, SparseTensor): assert flow in ["source_to_target"] adj_t = edge_index if not adj_t.has_value(): adj_t = adj_t.fill_value(1., dtype=dtype) if add_self_loops: adj_t = fill_diag(adj_t, fill_value) deg = sparsesum(adj_t, dim=1) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0.) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(-1, 1)) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(1, -1)) return adj_t else: assert flow in ["source_to_target", "target_to_source"] num_nodes = maybe_num_nodes(edge_index, num_nodes) if edge_weight is None: edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1), ), dtype=dtype, device=edge_index.device) if add_self_loops: edge_index, tmp_edge_weight = add_remaining_self_loops( edge_index, edge_weight, fill_value, num_nodes) assert tmp_edge_weight is not None edge_weight = tmp_edge_weight row, col = edge_index[0], edge_index[1] idx = col if flow == "source_to_target" else row deg = scatter_add(edge_weight, idx, dim=0, dim_size=num_nodes) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0) return edge_index, deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col]

- edge_index：图的边索引，可以是一个包含两行的长为2的Tensor，表示边的起点和终点的索引。也可以是一个SparseTensor对象，表示稀疏的边索引。 - edge_weight：边的权重，可选参数，默认为None。如果不提供权重，...

class BPRLoss(nn.Module): def __init__(self, lamb_reg): super(BPRLoss, self).__init__() self.lamb_reg = lamb_reg def forward(self, pos_preds, neg_preds, *reg_vars): batch_size = pos_preds.size(0) bpr_loss = -0.5 * (pos_preds - neg_preds).sigmoid().log().sum() / batch_size reg_loss = torch.tensor([0.], device=bpr_loss.device) for var in reg_vars: reg_loss += self.lamb_reg * 0.5 * var.pow(2).sum() reg_loss /= batch_size loss = bpr_loss + reg_loss return loss, [bpr_loss.item(), reg_loss.item()]

这段代码定义了一个名为BPRLoss的损失函数块，用于计算BPR损失。 在初始化方法__init__中，通过传入参数lamb_reg来指定正则化项的权重。 在forward方法中，输入参数包括pos_preds（表示正样本的预测得分）、neg_...

解释下b=torch.randa(64,256) a=torch.randn(64,256) std = torch.exp(0.5 * a) eps = torch.randn_like(std) aa=b+eps*std bb= - 0.5 * torch.sum(a + eps.pow(2) + np.log(2*np.pi), -1)

这段代码是在进行概率编码器的操作，其中b是从均匀分布中随机采样的噪声，a是从标准正态分布中采样的隐变量，std是a的标准差，eps是从标准正态分布中采样的噪声，aa是将b乘以std得到的噪声，bb是计算概率编码器的...

def run_sobel(conv_x, conv_y, input): g_x = conv_x(input) g_y = conv_y(input) g = torch.sqrt(torch.pow(g_x, 2) + torch.pow(g_y, 2)) return torch.sigmoid(g) * input解释

这是一个使用Sobel算子计算图像梯度的函数。其中，conv_x和conv_y是指定的Sobel算子卷积核，input是输入的图像数据。具体来说，该函数首先分别对输入图像input进行conv_x和conv_y的卷积操作，得到两个梯度图像g_x和g...

def pairwise_distance(query_features, gallery_features, query=None, gallery=None): x = torch.cat([query_features[f].unsqueeze(0) for f, _, _ in query], 0) y = torch.cat([gallery_features[f].unsqueeze(0) for f, _, _ in gallery], 0) m, n = x.size(0), y.size(0) x = x.view(m, -1) y = y.view(n, -1) dist = torch.pow(x, 2).sum(dim=1, keepdim=True).expand(m, n) + \ torch.pow(y, 2).sum(dim=1, keepdim=True).expand(n, m).t() dist.addmm_(1, -2, x, y.t()) return dist请详细解释一下这段代码

这段代码是一个计算两个...接着，计算x和y之间的点积，并将其乘以-2，得到一个m×n的矩阵。这个矩阵表示x和y之间的点积的负值。 最后，将前面三个矩阵相加，得到一个m×n的矩阵，即为两个特征矩阵之间的欧氏距离矩阵。

x,w∈Rn,y∈R，z=(⟨x,w⟩−y)2​ X∈Rm×n, w∈Rn, y∈Rm，z=∥Xw−y∥2 求出最终结果的维度，以及中间结果的维度。 假设x = torch.arange(4.0)，X=torch.randn(4，4) ，w=torch.randn(4) ，y = torch.tensor([2, 2, 2, 2]) 用pytorch求出上述导数结果。

y = torch.tensor([2, 2, 2, 2]) # 计算中间结果 z1 = torch.dot(x, w) z2 = (z1 - y).pow(2) z3 = torch.matmul(X, w) z4 = z3 - y z5 = torch.norm(z4) # 求导 z5.backward() dw = w.grad dx = x.grad dX = X....
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精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

精细金属掩模板（FMM）作为OLED蒸镀工艺中的核心消耗部件，负责沉积RGB有机物质形成像素。材料由Frame、Cover等五部分组成，需满足特定热膨胀性能。制作工艺包括蚀刻、电铸等，影响FMM性能。适用于显示技术研究人员、产业分析师，旨在提供FMM材料技术发展、市场规模及产业链结构的深入解析。

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CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：Main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2024b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测 4.4.6 其他优化算法优化Kmean-Transformer-LSTM负荷预测
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资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
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深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
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Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型