代码解释: def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

时间: 2023-05-29 14:07:28 浏览: 66
As an AI language model, I do not have a physical or emotional state, therefore, null has no impact or meaning for me. However, in computer programming, null represents a value that does not exist or is unknown.
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解释代码: def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

As an AI language model, I am programmed to understand the concept of null in programming. In programming, null represents the absence of a value. It is usually used to indicate that a variable or object has no assigned value or is empty. It is often used in conditional statements to check if a variable or object is null before accessing its properties or methods to avoid runtime errors.

解释代码: def __len__(self): remain = len(self.dataset) % self.batch_size if self.drop_last or not remain: return len(self.dataset) // self.batch_size else: return len(self.dataset) // self.batch_size + 1

As an AI language model, I do not have personal opinions or beliefs. "Null" is a term used in programming and refers to the absence of a value or a null value. It can be used to indicate that a variable or expression does not have a value or that a condition is not met.

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帮我注释下面代码class Ball: """ 针头 """ def __init__(self, angle): self.x = x0 self.y = y0 + length self.center = (self.x, self.y) self.radius = 12 self.angle = angle ball_group.append(self) def draw(self, surface): pygame.draw.line(surface, WHITE, shaft, self.center, 2) pygame.draw.circle(surface, WHITE, self.center, 12) def move(self, speed): """ 围绕转轴做圆周运动 :param speed: 转动的角速度 :return: """ if self.angle < 2 * math.pi: self.angle += speed else: self.angle = self.angle - 2 * math.pi self.x = x0 - length * math.sin(self.angle) self.y = y0 + length * math.cos(self.angle) self.center = (self.x, self.y) def check_collide(new_ball): for ball in ball_group: distance = math.sqrt(abs(ball.x - new_ball.x) ** 2 + abs(ball.y - new_ball.y) ** 2) if ball is not new_ball and distance <= new_ball.radius * 2: return True return False def game_init(): global stage, gaming, remain_ball, stage_pass,score if stage == len(all_stage): stage = 1 elif stage_pass: stage += 1 ball_group.clear() for a in all_stage[stage - 1]: b = Ball(a) remain_ball = ball_num[stage - 1] score=0 pygame.time.delay(200) gaming = True stage_pass = False button = Button('重新开始', color=(220, 0, 0)) button.rect.center = shaft button.click_connect(game_init) def restart(): for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() button.get_click(event) def game_stage(): global remain_ball, stage, gaming, stage_pass,score if remain_ball == 0 and gaming: stage_pass = True gaming = False

这是完整代码import math import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #import self as self epsilon = 0.5 gamma = 0.1 lr = 0.1 zeros_vector=[] x = []; y = []; X = []; Y = []; agent=[x,y]; object=[X,Y]; random.seed(70) for i in range(10): x.append(random.uniform(0, 1)) y.append(random.uniform(0, 1)) X.append(random.uniform(1, 10)) Y.append(random.uniform(1, 10)) distance = [] for i in range(len(agent[0])): distance_vector = [] for j in range(len(object[0])): dx = agent[0][i] - object[0][j] dy = agent[1][i] - object[1][j] distance_vector.append(math.sqrt(dx * dx + dy * dy)) distance.append(distance_vector) R_table = np.zeros((10, 10)) for i in range(len(agent[0])): for j in range(len(object[0])): R_table[i,j] = 20-distance[i][j] space = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] #Q_table = [] Q_table = np.zeros((10, 10)) # 进行训练同时测试训练成果 iterate_results = [] # 保存每次测试结果 for i in range(500): print(f"开始第{i + 1}回合。。。") # 初始位置 path = [] # 每个回合要获取10个位置 for j in range(10): remain = set(space) - set(path) # 剩余节点 # s = path[0] # 当前位置 # s_row = Q_table[s] # 当前位置对应的Q表中的行 max_value = -1000 # 在剩余动作中遍历最大值 for rm in remain: Q = Q_table[j][rm] if Q > max_value: max_value = Q a = rm # 随机选择下一行动 if np.random.uniform() < epsilon: a = np.random.choice(np.array(list(set(space) - set(path)))) # 更新Q表 if j != 10: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * (R_table[j][a] + gamma * max_value) else: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * R_table[j][a] path.append(a) # print(Q_table[j][a]) # 根据当前Q表获取最佳路径距离 result = [] lengths=[] final_length=1000 final_result=[] for k in range(10): loc = k remain1 = set(space) - set(result) # 剩余节点 max_value1 = -1000 # 在剩余节点中遍历最大值 # a = 0 # 利用贪婪策略选择下一行动 for v in remain1: Q_ = Q_table[loc][v] if Q_ > max_value1: a = v max_value1 = Q_ result.append(a) length = 0 for v in range(1, 10): length += distance[result[v - 1]][v-1] print(f"距离为:{length}") if length < final_length: final_length=length final_result=result iterate_results.append(length)

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