def end_other(a, b): a = a.lower b = b.lower if a[-1] == b[-1]: return True else: return False

这段代码有一些问题，可能无法正常运行。首先需要将 `lower()` 方法加上括号，因为它是一个函数。其次，在比较字符串最后一个字符时，应该使用索引 `-1` 而不是 `-2`。最后，这个函数只比较了两个字符串的最后一个字符是否相等，无法完成题目要求的判断两个字符串是否以彼此结尾的任务。

以下是一个可能更合适的实现：

def end_other(a, b):
    a = a.lower()
    b = b.lower()
    return a.endswith(b) or b.endswith(a)

这个函数将两个字符串都转换为小写，然后使用 `endswith()` 方法判断其中一个字符串是否以另一个字符串结尾，如果是，则返回 `True`，否则返回 `False`。注意，这里使用了 `or` 运算符，表示只要有一个 `endswith()` 返回 `True`，整个表达式就为 `True`。

相关问题

def split(params_str): p = [] start = 0 end = params_str.find(' ') while end != -1: p.append(int(params_str[start:end])) start = end + 1 end = params_str.find(' ', start) p.append(int(params_str[start:])) return p def split_str(params_str): p = [] start = 0 end = params_str.find(' ') while end != -1: p.append(params_str[start:end]) start = end + 1 end = params_str.find(' ', start) p.append(params_str[start:]) return p n = int(input()) tree = {} for _ in range(n): input_temp = input() temp = split_str(input_temp) a = temp[0] b = temp[1] if b not in tree: tree[b] = [] tree[b].append(a) target = input() childrens = tree.get(target, []) result = [] while childrens: node = childrens[0] childrens = childrens[1:] result.append(node) if node in tree: childrens.extend(tree[node]) result.sort() for res in result: print(res) 加注释

以下是您提供的代码添加注释后的版本：

#义将字符串按空格分割成整数列表的函数
def split(params_str):
    p = []
    start = 0
    end = params_str.find(' ')
    while end != -1:
        p.append(int(params_str[start:end]))
        start = end + 1
        end = params_str.find(' ', start)
    p.append(int(params_str[start:]))
    return p

# 定义将字符串按空格分割成字符串列表的函数
def split_str(params_str):
    p = []
    start = 0
    end = params_str.find(' ')
    while end != -1:
        p.append(params_str[start:end])
        start = end + 1
        end = params_str.find(' ', start)
    p.append(params_str[start:])
    return p

# 获取输入的节点数
n = int(input())
tree = {}

# 构建树的字典结构
for _ in range(n):
    input_temp = input()
    temp = split_str(input_temp)
    a = temp[0]
    b = temp[1]
    if b not in tree:
        tree[b] = []
    tree[b].append(a)

# 获取目标节点的子节点列表
target = input()
childrens = tree.get(target, [])
result = []

# 遍历获取目标节点的子孙节点，并添加到结果列表中
while childrens:
    node = childrens[0]
    childrens = childrens[1:]
    result.append(node)

    if node in tree:
        childrens.extend(tree[node])

# 对结果进行排序并打印
result.sort()
for res in result:
    print(res)

这个版本的代码添加了注释，以便更好地理解每个部分的功能和逻辑。希望这可以帮助您更好地理解代码的运行过程。

def doTrainSubClassOf(self, ids): concept_embs_a = self.concept_vec(ids[[0,2],:]) concept_embs_b = self.concept_vec(ids[[1, 3], :]) radius_a = concept_embs_a[:, :, -1] radius_b = concept_embs_b[:, :, -1] concept_embs_a = concept_embs_a[:, :, :-1] concept_embs_b = concept_embs_b[:, :, :-1] if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + torch.abs(radius_a) - torch.abs(radius_b)) else: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + radius_a ** 2 - radius_b ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss改为分类损失

如果你想将上述代码改为分类损失，可以使用交叉熵损失函数。首先，将两个类别的概念向量拼接在一起，这样就得到了一个大小为 (2, batch_size, embedding_size) 的张量。然后，将这个张量传入一个全连接层，输出大小为 (2, batch_size, num_classes)，其中 num_classes 是你的分类数量。最后，将输出张量传入交叉熵损失函数中，同时将真实标签传入，即可计算损失。下面是修改后的代码：

def doTrainSubClassOf(self, ids, labels):
    concept_embs_a = self.concept_vec(ids[[0,2],:])
    concept_embs_b = self.concept_vec(ids[[1, 3], :])
    radius_a = concept_embs_a[:, :, -1]
    radius_b = concept_embs_b[:, :, -1]
    concept_embs_a = concept_embs_a[:, :, :-1]
    concept_embs_b = concept_embs_b[:, :, :-1]
    
    # Concatenate two classes' embeddings
    concept_embs = torch.cat([concept_embs_a, concept_embs_b], dim=0)
    
    # Pass through a fully connected layer
    logits = self.fc(concept_embs)
    
    # Calculate cross-entropy loss
    loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    loss = loss_fn(logits, labels)
    
    return loss