self.choose_style = self.ch_style_dict[self.ui.comboBox.currentText()]

时间: 2024-05-17 19:18:09 浏览: 98
这行代码根据当前下拉框中选中的文本来确定所选的风格，并将其编号存储在 `self.choose_style` 中。其中，`self.ch_style_dict` 是一个字典，包含了风格名称和对应的编号；`self.ui.comboBox` 是在UI文件中定义的一个下拉框的名称，`currentText()` 是该下拉框的方法，用于获取当前选中的文本。通过 `self.ui.comboBox.currentText()` 获取当前选中的文本，再通过该文本在 `self.ch_style_dict` 字典中查找对应的编号，即可得到所选的风格编号。最后，将所选的风格编号存储在 `self.choose_style` 中，以便后续使用。
相关问题

self.log_dict = OrderedDict()解释该段代码

这段代码是在Python中创建一个有序字典，用于记录程序的日志信息。OrderedDict与普通字典类似，但可以确保其元素的顺序与插入顺序相同。因此，它非常适合用于记录需要按照时间顺序排列的信息，例如程序日志。

import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页，也实现不了键盘数字键生成相应txt文档，帮我分析一下错在哪里

这份代码在实现键盘事件的时候，使用了错误的函数名称。应该使用`keyPressEvent`而不是`key_press_event`函数。另外，在`save_text_file`函数中，应该先判断当前图片是否为`None`，再执行后续的代码。以下是修改后的代码： ``` import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def __init__(self, folder_path): super().__init__() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path self.current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if __name__ == "__main__": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_()) ```

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对于使用Dataset且输入为dict格式的情况，可以通过以下方式解决： python model.fit(train_dataset, epochs=0) 这里将epochs设置为0，目的是让模型在不进行实际训练的情况下完成编译，从而确定输入形状。...
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hermite_dict.rar_dict matlab_hermite

this is generate the dictionary for hermite polynomials . can be use din compression sensing.

优化这段代码import tkinter as tk class TomatoClock: def init(self, work_time=25, rest_time=5, long_rest_time=15): self.work_time = work_time * 60 self.rest_time = rest_time * 60 self.long_rest_time = long_rest_time * 60 self.count = 0 self.is_working = False self.window = tk.Tk() self.window.title("番茄钟") self.window.geometry("300x200") self.window.config(background='white') self.window.option_add("*Font", ("Arial", 20)) self.label = tk.Label(self.window, text="番茄钟", background='white') self.label.pack(pady=10) self.time_label = tk.Label(self.window, text="", background='white') self.time_label.pack(pady=20) self.start_button = tk.Button(self.window, text="开始", command=self.start_timer, background='white') self.start_button.pack(pady=10) def start_timer(self): self.is_working = not self.is_working if self.is_working: self.count += 1 if self.count % 8 == 0: self.count_down(self.long_rest_time) self.label.config(text="休息时间", foreground='white', background='lightblue') elif self.count % 2 == 0: self.count_down(self.rest_time) self.label.config(text="休息时间", foreground='white', background='lightgreen') else: self.count_down(self.work_time) self.label.config(text="工作时间", foreground='white', background='pink') else: self.label.config(text="番茄钟", foreground='black', background='white') def count_down(self, seconds): if seconds == self.work_time: self.window.config(background='pink') else: self.window.config(background='lightgreen' if seconds == self.rest_time else 'lightblue') if seconds == self.long_rest_time: self.count = 0 minute = seconds // 60 second = seconds % 60 self.time_label.config(text="{:02d}:{:02d}".format(minute, second)) if seconds > 0: self.window.after(1000, self.count_down, seconds - 1) else: self.start_timer() def run(self): self.window.mainloop() if name == 'main': clock = TomatoClock() clock.run()

timer_info = timer_dict.get(self.count % 8) self.count_down(*timer_info) else: self.label.config(text="番茄钟", foreground='black', background='white') def count_down(self, seconds, label_text, ...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size...

process_dict=None self.edge_index_sets = edge_index_sets self.embed_dim = dim self.node_num = node_num sensor_f = 0 embedding_modules = [] for process in process_dict: sensor_i = sensor_f n_processes = process_dict.get(process) sensor_f += n_processes embedding_modules.append(nn.Embedding(sensor_f - sensor_i, self.embed_dim)) self.embeddings = nn.ModuleList(embedding_modules)

9. n_processes = process_dict.get(process) 这里通过使用get()方法获取键对应的值，即当前传感器类型的处理过程数量。 10. sensor_f += n_processes 这里将sensor_f增加n_processes，得到当前传感器...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_...

self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost

这些是神经网络的一些属性，例如学习率 self.learning_rate，迭代次数 self.num_iterations，输入数据 self.x 和输出数据 self.y，权重 self.w 和偏置 self.b，成本函数值 self.costs 和一个布尔变量 ...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] # 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output...

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序，使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量，请用代码表示

def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi....

def __init__(self, node_type_list, standardization, scenes=None, attention_radius=None, robot_type=None): self.scenes = scenes self.node_type_list = node_type_list self.attention_radius = attention_radius self.NodeType = NodeTypeEnum(node_type_list) self.robot_type = robot_type self.standardization = standardization self.standardize_param_memo = dict() self._scenes_resample_prop = None

- self.node_type_list：节点类型列表 - self.attention_radius：关注半径 - self.NodeType：节点类型枚举 - self.robot_type：机器人类型 - self.standardization：标准化参数 - self.standardize_param_memo：标准...

class FeatureExtraction_Rolled: def __init__(self, patch_types=None, des_model_dirs=None, minu_model_dir=None): self.des_models = None self.patch_types = patch_types self.minu_model = None self.minu_model_dir = minu_model_dir self.des_model_dirs = des_model_dirs print("Loading models, this may take some time...") if self.minu_model_dir is not None: print("Loading minutiae model: " + minu_model_dir) self.minu_model = (minutiae_AEC.ImportGraph(minu_model_dir)) self.dict, self.spacing, self.dict_all, self.dict_ori, self.dict_spacing = get_maps.construct_dictionary( ori_num=24) patchSize = 160 oriNum = 64 if des_model_dirs is not None and len(des_model_dirs) > 0: self.patchIndexV = descriptor.get_patch_index(patchSize, patchSize, oriNum, isMinu=1) if self.des_model_dirs is not None: self.des_models = [] for i, model_dir in enumerate(des_model_dirs): print("Loading descriptor model (" + str(i+1) + " of " + str(len(des_model_dirs)) + "): " + model_dir) self.des_models.append(descriptor.ImportGraph(model_dir, input_name="inputs:0", output_name='embedding:0')) self.patch_size = 96

接下来，它使用get_maps模块的construct_dictionary函数构建了一些字典，并将其赋值给self.dict、self.spacing、self.dict_all、self.dict_ori和self.dict_spacing属性。 然后，它设置了两个变量：patchSize为160，...

kg_data['r'] += 2 # 给每个关系的编号+2 self.n_relations = max(kg_data['r']) + 1 # 80 self.n_entities = max(max(kg_data['h']), max(kg_data['t'])) + 1 # 头实体的数量113487 # n_user在loader_base的stastic-cf里 70679 self.n_users_entities = self.n_users + self.n_entities self.cf_train_data = (np.array(list(map(lambda d: d + self.n_entities, self.cf_train_data[0]))).astype(np.int32), self.cf_train_data[1].astype(np.int32)) self.cf_test_data = (np.array(list(map(lambda d: d + self.n_entities, self.cf_test_data[0]))).astype(np.int32), self.cf_test_data[1].astype(np.int32)) self.train_user_dict = {k + self.n_entities: np.unique(v).astype(np.int32) for k, v in self.train_user_dict.items()} self.test_user_dict = {k + self.n_entities: np.unique(v).astype(np.int32) for k, v in self.test_user_dict.items()}

3. 计算用户和实体数量之和：self.n_users_entities = self.n_users + self.n_entities，用于后面构建用户与实体的交互矩阵。 4. 对训练集和测试集的数据进行处理：将每个实体的编号加上self.n_entities，目的是...

解释代码： def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict)))

最后，将self.wave_dict中所有键的列表存储在self.wave_keys中，并使用logger.info函数输出日志信息，表示已经创建了一个SpectrogramReader对象，并指定了输入的音频文件路径和解析结果中的utterances数量。

self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' self.save_all_path = dataset + '/saved_dict/models/' + self.model_name + '.ckpt'

而 self.save_all_path 则是将整个模型（包括模型参数和优化器状态等）保存到 dataset 目录下的 saved_dict/models 子目录中，同样以模型名称为文件名。这个保存模型的方式通常用于模型的恢复和继续训练。

h_list = [] t_list = [] r_list = [] self.train_kg_dict = collections.defaultdict(list) self.train_relation_dict = collections.defaultdict(list) for row in self.kg_train_data.iterrows(): h, r, t = row[1] h_list.append(h) t_list.append(t) r_list.append(r) self.train_kg_dict[h].append((t, r)) self.train_relation_dict[r].append((h, t)) self.h_list = torch.LongTensor(h_list) self.t_list = torch.LongTensor(t_list) self.r_list = torch.LongTensor(r_list)

这段代码看起来像是一个数据处理的部分，有些细节我可能看不出来，但是大致意思是将三元组（头实体，关系，...最后，将h_list、t_list、r_list转化为PyTorch的张量分别存储在self.h_list、self.t_list、self.r_list中。

def __init__(self, scp_path, sample_rate=8000): super(AudioReader, self).__init__() self.sample_rate = sample_rate self.index_dict = handle_scp(scp_path) self.keys = list(self.index_dict.keys())

这段代码定义了一个名为 AudioReader 的类，它有三个属性：sample_rate、index_dict 和 keys。其中，sample_rate 表示音频的采样率，index_dict 是一个字典，它包含了音频文件名和对应的文件路径。handle_scp 是一个...

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对于使用Dataset且输入为dict格式的情况，可以通过以下方式解决： ```python model.fit(train_dataset, epochs=0) ``` 这里将`epochs`设置为0，目的是让模型在不进行实际训练的情况下完成编译，从而确定输入形状。...
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pytorch 状态字典:state_dict使用详解

conv1_weight_state = torch.load('./model_state_dict.pt')['conv1.weight'] model.conv1.weight.data.copy_(conv1_weight_state) ``` 对于参数的训练性控制，可以通过遍历模型的参数并设置`requires_grad`属性来...
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十种常见电感线圈电感量计算公式详解

本文档详细介绍了十种常见的电感线圈电感量的计算方法，这对于开关电源电路设计和实验中的参数调整至关重要。计算方法涉及了圆截面直导线、同轴电缆线、双线制传输线、两平行直导线间的互感以及圆环的电感。以下是每种类型的电感计算公式及其适用条件： 1. **圆截面直导线的电感** - 公式：\( L = \frac{\mu_0 l}{2\pi r} \) （在 \( l >> r \) 的条件下） - \( l \) 表示导线长度，\( r \) 表示导线半径，\( \mu_0 \) 是真空导磁率。 2. **同轴电缆线的电感** - 公式：\( L = \frac{\mu_0 l}{2\pi (r1 + r2)} \) （忽略外导体厚度） - \( r1 \) 和 \( r2 \) 分别为内外导体直径。 3. **双线制传输线的电感** - 公式：\( L = \frac{\mu_0 l}{2\pi^2 D \ln(\frac{D+r}{r})} \) （条件：\( l >> D, D >> r \)） - \( D \) 是两导线间距离。 4. **两平行直导线的互感** - 公式：\( M = \frac{\mu_0 l}{2\pi r} \ln(\frac{D}{d}) \) （条件：\( D >> r \)） - \( d \) 是单个导线半径，互感与距离 \( D \) 有关。 5. **圆环的电感** - 公式：\( L = \mu_0 R \ln(\frac{R}{r}) \) - \( R \) 是圆环的外半径，\( r \) 是圆环截面的半径。 在电路设计中，计算这些电感值有助于确保电路性能的准确性和稳定性。值得注意的是，实际应用中还需要考虑线圈的形状、材料（包括磁芯的相对导磁率）和外部因素，如磁珠的影响。此外，这些公式通常是在理想化情况下给出的，实际应用中可能需要考虑非线性效应和频率依赖性。对于复杂线圈，可能需要借助于电磁场仿真软件进行精确计算。
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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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【树结构遍历操作】：JavaScript深度优先与广度优先算法详解

![js+数据结构更改](https://www.freecodecamp.org/news/content/images/2021/04/JavaScript-splice-method.png) # 1. 树结构遍历操作概述 在计算机科学中，树结构是表示数据的一种重要方式，尤其在处理层次化数据时显得尤为重要。树结构遍历操作是树上的核心算法，它允许我们访问树中每一个节点一次。这种操作广泛应用于搜索、排序、以及各种优化问题中。本章将概览树结构遍历的基本概念、方法和实际应用场景。 ## 1.1 树结构的定义与特性 树是由一个集合作为节点和一组连接这些节点的边构成的图。在树结构中，有一个特殊
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年份是否为闰年C语言判断

在C语言中，判断一个年份是否为闰年的标准有以下几个规则： 1. **普通闰年**：能被4整除但不能被100整除的年份是普通闰年，如2004年就是闰年。 2. **世纪闰年**：能被400整除的年份也是闰年，但如果是整百数（例如1900年），则需要满足能被400整除才能是闰年。 下面是简单的C语言函数来判断一个年份是否是闰年： ```c #include <stdbool.h> bool is_leap_year(int year) { if (year % 4 != 0) { // 如果不是4的倍数，则直接返回false return false; }
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军用车辆：CAN总线的集成与优势

本文探讨了CAN总线在军用车辆中的应用，针对军用车辆电子系统的发展趋势和需求，着重分析了将CAN总线技术引入军用车辆的必要性和可行性。军用车辆的电子化程度日益提高，电子设备的集成和资源共享成为关键，以提升整体性能和作战效能。CAN总线（Controller Area Network）作为一种成功的民用汽车通信技术，因其模块化、标准化、小型化以及高效能的特点，被提出作为军用车辆的潜在解决方案。 首先，文章指出军用车辆的数据通信需求不同于一般计算机网络，它强调实时性、可靠性、短帧信息传输、频繁的信息交换以及高安全性。CAN总线正好满足这些特殊要求，它支持多主机通信模式，允许灵活的数据交换，并且具有固定的报文格式，这在满足军用车辆实时和高效的数据处理中具有优势。 对比了CAN总线与传统的军用通信标准1553B后，文中强调了CAN总线在可靠性方面的明显优势，尤其是在复杂环境和高负载情况下，其容错能力和故障自愈能力使其在军用车辆中的应用更具吸引力。此外，CAN总线的成本效益也是其在军用领域得到广泛应用的一个重要因素。 文章详细介绍了CAN总线的工作原理和特点，比如它的仲裁机制能够有效管理多个节点间的通信，避免冲突，同时其低数据速率适合于军用车辆的实时通信需求。在介绍完CAN总线的优势后，文章还可能探讨了实际应用中的挑战，如如何确保网络的安全性、如何进行有效的系统集成等问题，以及如何通过研发和优化来克服这些挑战。 本文通过对CAN总线特性的深入剖析，证明了将其应用于军用车辆是切实可行且具有重大意义的，为军用车辆电子系统的现代化和成本效益最大化提供了新的思路和技术路径。
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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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【图结构优化】：在JavaScript中实现与提升性能的策略

![【图结构优化】：在JavaScript中实现与提升性能的策略](https://d14b9ctw0m6fid.cloudfront.net/ugblog/wp-content/uploads/2020/10/4.png) # 1. 图结构基础与JavaScript中的应用场景 ## 图结构基础概念 图是一种非线性数据结构，由一系列节点（顶点）和连接节点的边组成。它能够用来模拟复杂的关系网络，比如社交网络、互联网、交通网络等。在图结构中，有无向图和有向图之分，分别用来表示关系是否具有方向性。 ## 图结构的基本操作 图结构的操作包括添加或删除节点和边、寻找两个节点之间的路径、计算顶点的度
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qml+ffmpeg编写视频播放器

QML (Qt Markup Language) 和 FFmpeg 的结合可以用于创建功能丰富的视频播放器。QML 是一种声明式的、基于模型视图的用户界面语言，它是 Qt 框架的一部分，非常适合构建跨平台的应用程序。FFmpeg 则是一个强大的多媒体框架，特别擅长处理音频和视频流。 在 QML 中编写视频播放器，通常会用到以下几个步骤： 1. **设置环境**：首先确保你已经在项目中安装了 Qt 开发工具，并配置好 FFmpeg 库，这通常是通过系统库或包含 FFmpeg 源码的 build 配置完成。 2. **引入模块**：在 QML 文件中引入 `QtQuick.Controls`