tmp=tf.gather(y_true_f,[1,3],axis=1) y_core=K.sum(tmp,axis=1)解释

时间: 2023-11-01 16:08:16 浏览: 53
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TMP算法

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这段代码使用了TensorFlow中的gather函数，从y_true_f中按照索引[1,3]提取特定的列（即axis=1方向上的元素），并将提取出来的结果存储到tmp中。接着使用K.sum函数将tmp中的所有元素沿axis=1方向求和，得到一个一维向量y_core。换句话说，y_core是y_true_f中第1列和第3列元素之和的结果。
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tmp

tmp
zip

matlab.zip_gather1qq_grabbedvyf_图 匹配 matlab_直方图的均衡化

1.直方图的均衡化 2.直方图匹配 完成均衡化后的图像的中值滤波 3.图像的边缘提取 ① Roberts ② Prewitt ③ Sobel

详细解释代码def unwrap_screen_into_uv(images, screen_coords, tri, ver_uv_index, uv_size): # prepare UV maps imageH, imageW = images.get_shape().as_list()[1:3] n_channels = images.get_shape().as_list()[-1] batch_size, n_ver, _ = screen_coords.get_shape().as_list() batch_indices = tf.tile( tf.reshape(tf.range(batch_size),[batch_size, 1, 1]), [1,n_ver,1]) proj_x, proj_y = tf.split(screen_coords, 2, axis=2) proj_x = tf.clip_by_value(proj_x, 0, imageW-1) proj_y = tf.clip_by_value(proj_y, 0, imageH-1) proj_x = tf.cast(proj_x, tf.int32) proj_y = tf.cast(proj_y, tf.int32) batch_screen_coords = tf.concat([batch_indices, proj_y, proj_x], axis=2) batch_screen_coords = tf.reshape(batch_screen_coords, [batch_size * n_ver, 3]) ver_colors = tf.reshape( tf.gather_nd(images, batch_screen_coords), [batch_size, n_ver, n_channels] ) uv_colors = convert_ver_attrs_into_uv(ver_colors, ver_uv_index, tri, uv_size, uv_size) return uv_colors

1. 获取输入图像的高度和宽度，以及输入图像的通道数。 2. 获取顶点屏幕坐标的批次大小、顶点数量和坐标维度。 3. 创建一个批次索引张量，用于将UV纹理坐标映射到正确的批次中。 4. 将顶点屏幕坐标拆分为x和y坐标...

def crossentropy_loss(x_true,x_pred): pred_items = tf.reshape(x_pred[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations]) true_items = tf.reshape(x_true[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations])#bz,n_notes,n_durations items_loss = categorical_crossentropy(true_items,pred_items,True,axis=-1)#bz,n_notes items_weights = tf.gather(durations_weights,tf.argmax(true_items,axis=-1),axis=0)#bz,n_notes items_loss = tf.reduce_mean(items_loss * items_weights,axis=1)#bz pred_offsets = x_pred[:,-n_offsets:] true_offsets = x_true[:,-n_offsets:] offset_loss = categorical_crossentropy(true_offsets,pred_offsets,True,axis=-1)#bz loss = items_loss + offset_loss return tf.reduce_mean(loss)

该函数接受两个参数，x_true和x_pred，分别表示真实标签和模型预测结果。具体来说，该函数首先通过tf.reshape()函数将预测结果和真实标签转换为三维矩阵形式，其中第一维表示批次大小，第二维表示音符个数，第三维...

def forward(self, x): xyz = x.permute(0, 2, 1) batch_size, _, _ = x.size() # B, D, N x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) # B, D, N x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = x.permute(0, 2, 1) new_xyz, new_feature = sample_and_group(npoint=512, radius=0.15, nsample=32, xyz=xyz, points=x) feature_0 = self.gather_local_0(new_feature) feature = feature_0.permute(0, 2, 1) new_xyz, new_feature = sample_and_group(npoint=256, radius=0.2, nsample=32, xyz=new_xyz, points=feature) feature_1 = self.gather_local_1(new_feature) x = self.pt_last(feature_1) x = torch.cat([x, feature_1], dim=1) x = self.conv_fuse(x) x = F.adaptive_max_pool1d(x, 1).view(batch_size, -1) x = F.leaky_relu(self.bn6(self.linear1(x)), negative_slope=0.2) x = self.dp1(x) x = F.leaky_relu(self.bn7(self.linear2(x)), negative_slope=0.2) x = self.dp2(x) x = self.linear3(x) return x

这段代码是一个PyTorch的神经网络模型的前向传播函数，用于对输入x做推理得到输出结果。...该函数的输入为点云数据x，输出为该点云数据的特征向量表示。具体实现过程中，该模型对点云数据进行了一系列处理，包括对点云...

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

这是一个实现了OHEM(Online Hard Example Mining)的交叉熵损失函数，用于解决深度学习中存在难样本或噪声样本导致训练效果不好的问题。其中，thresh表示像素的softmax预测概率阈值，小于该阈值的像素被认为是难样本...

class SelfAttention(nn.Module): def init(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def init(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().init() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) )根据如上代码，如果要在Pointnet2MSG类中的forward函数调用SA_modules的话需要传入哪些参数，几个参数？初步的forward函数时这样的 def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz]然后需要return l_xyz[0], l_features[0]

l_features_i = l_features_i.transpose(1, 2).contiguous() new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation( l_xyz[i+1], pointnet2_utils.furthest_point_sample( l_xyz_i, cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[i+1] ) ...

pre_nms_rois = tf.gather(refined_rois, keep)

I'm sorry, as an AI language model, I don't have access to the entire code and its context. Can you please provide more information about the code, the libraries, and the variables used in it?

_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action) #摇摆棍 RuntimeError: gather(): Expected dtype int64 for index

这个错误通常是因为 gather() 函数的第二个参数 _action 的数据类型不是 torch.int64。gather() 函数需要整数类型的索引来从 _Qs 张量中收集数据。你可以尝试将 _action 转换为 torch.int64 类型，...

select c.area_name,c.mon,c.count,ifnull(c1.count1,0),ifnull(c1.count1,0)/count * 100 from ( select a.area_name,MONTH(pb.wlpb_create_time) mon,count(pb.id) count from bc_company_info b inner join ( select b.id from wk_ledger_produce_gather g left join bc_company_info b on b.id =g.bci_id where g.wlpg_year =2022 group by b.id HAVING sum(g.wlpg_total_produce) >=30 UNION select b.id from wk_plan_info p left join wk_plan_danger d on d.wpi_id = p.id left join bc_company_info b on b.id = p.bci_id where p.wpi_year = 2022 group by b.id HAVING sum(d.wpd_this_produce) >30) b1 on b1.id = b.id left join wk_ledger_produce_bill pb on pb.bci_id = b.id left join sys_area a on a.id = b.bci_city where pb.wlpb_create_time >'2023-01-01 00:00:00' group by b.bci_city,MONTH(pb.wlpb_create_time) ) c left join ( select a.area_name,MONTH(pb.wlpb_create_time) mon,count(pb.id) count1 from bc_company_info b inner join ( select b.id from wk_ledger_produce_gather g left join bc_company_info b on b.id = g.bci_id where g.wlpg_year =2022 group by b.id HAVING sum(g.wlpg_total_produce) >=30 UNION select b.id from wk_plan_info p left join wk_plan_danger d on d.wpi_id = p.id left join bc_company_info b on b.id = p.bci_id where p.wpi_year = 2022 group by b.id HAVING sum(d.wpd_this_produce) >30) b1 on b1.id = b.id left join wk_ledger_produce_bill pb on pb.bci_id = b.id left join sys_area a on a.id = b.bci_city where pb.wldb_end_from != 1 and pb.wlpb_create_time >'2023-01-01 00:00:00' group by b.bci_city,MONTH(pb.wlpb_create_time)) c1 on c.area_name = c1.area_name and c.mon = c1.mon 这段SQL怎么优化

1. 索引优化：根据EXPLAIN命令的查询计划，确定哪些表需要添加索引，可以在表的关键字段上添加索引，提高查询效率。 2. 减少子查询：可以将子查询中的重复代码提取出来，避免多次重复查询。另外，可以考虑使用临时...

_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action.to(torch.int64)) #摇摆棍 RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor

_Q = torch.gather(_Qs, 1, _action.to(torch.int64)) 这将会在 _action 张量的第二个维度上增加一个维度，使其维度变为 (batch_size, 1)。 如果你需要进一步帮助，请提供更多的上下文和代码。

def weighted_knn(self, predictions): # perform weighted knn retrieval_one_hot = torch.zeros(self.K, self.C).to(self.device) batchSize = predictions.shape[0] correlation = torch.matmul(predictions, self.features.t()) yd, yi = correlation.topk(self.K, dim=1, largest=True, sorted=True) candidates = self.targets.view(1,-1).expand(batchSize, -1) retrieval = torch.gather(candidates, 1, yi) retrieval_one_hot.resize_(batchSize * self.K, self.C).zero_() retrieval_one_hot.scatter_(1, retrieval.view(-1, 1), 1) yd_transform = yd.clone().div_(self.temperature).exp_() probs = torch.sum(torch.mul(retrieval_one_hot.view(batchSize, -1 , self.C), yd_transform.view(batchSize, -1, 1)), 1) _, class_preds = probs.sort(1, True) class_pred = class_preds[:, 0] return class_pred

接下来，创建一个大小为batchSize x self.K的张量candidates，用于存储每个样本的目标值，并使用gather方法根据yi获取对应的目标值retrieval。再然后，将retrieval_one_hot重新调整大小，并根据retrieval将对应位置...

def weighted_knn(self, predictions): # perform weighted knn retrieval_one_hot = torch.zeros(self.K, self.C).to(self.device) batchSize = predictions.shape[0] correlation = torch.matmul(predictions, self.features.t()) yd, yi = correlation.topk(self.K, dim=1, largest=True, sorted=True) candidates = self.targets.view(1,-1).expand(batchSize, -1) retrieval = torch.gather(candidates, 1, yi) retrieval_one_hot.resize_(batchSize * self.K, self.C).zero_() retrieval_one_hot.scatter_(1, retrieval.view(-1, 1), 1) yd_transform = yd.clone().div_(self.temperature).exp_() probs = torch.sum(torch.mul(retrieval_one_hot.view(batchSize, -1 , self.C), yd_transform.view(batchSize, -1, 1)), 1) _, class_preds = probs.sort(1, True) class_pred = class_preds[:, 0] return class_pred，这段代码是什么意思

3. 将内存库中的样本类别标签按照与 yi 相对应的方式组成一个大小为 (batchSize, K) 的张量 retrieval，表示每个查询样本的前 K 个最相似样本的类别标签。 4. 将 retrieval 转化为大小为 (batchSize * K,...

def update(self, transition_dict): states = torch.tensor(transition_dict['states'], dtype=torch.float).to(self.device) actions = torch.tensor(transition_dict['actions']).view(-1, 1).to( self.device) rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'], dtype=torch.float).to(self.device) dones = torch.tensor(transition_dict['dones'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) q_values = self.q_net(states).gather(1, actions) # Q值 # 下个状态的最大Q值 max_next_q_values = self.target_q_net(next_states).max(1)[0].view( -1, 1) q_targets = rewards + self.gamma * max_next_q_values * (1 - dones ) # TD误差目标 dqn_loss = torch.mean(F.mse_loss(q_values, q_targets)) # 均方误差损失函数 self.optimizer.zero_grad() # PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0 dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数 self.optimizer.step() 解释

接下来，使用均方误差损失函数（F.mse_loss）计算预测的Q值q_values与目标Q值q_targets之间的均方误差dqn_loss。 在反向传播之前，需要将优化器的梯度置零，以防止梯度累积。然后，调用backward方法进行反向传播...

def update(self, batch_size): if len(self.buffer) < batch_size: return self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon * self.epsilon_decay) state, action, reward, next_state, done = self.buffer.sample(batch_size) state = torch.FloatTensor(state)[..., :-1] action = torch.LongTensor(action) reward = torch.FloatTensor(reward) done = torch.FloatTensor(done) next_state = torch.FloatTensor(next_state)[..., :-1] q_values = self.network(state) next_q_values = self.target_network(next_state) q_value = q_values.gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) next_q_value = next_q_values.max(1)[0] expected_q_value = reward + self.gamma * next_q_value * (1 - done) loss = self.criteria(q_value, expected_q_value.detach()) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step()

你的第二个问题是关于一个更新函数。这个函数用于更新深度强化学习模型的参数。 首先，函数检查经验缓存(buffer)中的样本数量是否小于批次大小(batch_size)，如果是，则直接返回。接下来，函数根据epsilon的最小值...

sql1 = " SELECT a.biz_date, a.county_name, a.depart_name, a.person_uuid, a.cust_code, a.cust_name, a.terminal_level_name, a.data_gather_type_name, a.sc_type_name, a.sc_score, b.sc_type_name AS sc_type_name_old, b.sc_score AS sc_score_old, a.sc_score-b.sc_score AS up FROM ads_yh_yx_sctwo a LEFT JOIN ads_yh_yx_sctwo b ON a.cust_code = b.cust_code AND b.biz_date = DATE_FORMAT(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 5 DAY), '%Y%m%d') AND b.person_uuid = '00000000001389361632876_5304_371' WHERE a.biz_date = DATE_FORMAT(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 DAY), '%Y%m%d') AND a.person_uuid = '00000000001389361632876_5304_371' AND a.sc_type_name != b.sc_type_name AND (a.sc_score - b.sc_score) <> 0; "; $result1 = mysqli_query($conn1, $sql1); 如何把查出来的多条记录再插入对应的表里

WHERE a.biz_date = DATE_FORMAT(DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 DAY '%Y%m%d') AND a.person_uuid = '00000000001389361632876_5304_371' AND a.sc_type_name != b.sc_type_name AND (a.sc_score - b.sc_score) <> ...

self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) )这是SA_modules的定义代码块，而 for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features)是SA_modules的调用代码块，而这是PointnetSAModuleMSG类的父类的代码：class _PointnetSAModuleBase(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.npoint = None self.groupers = None self.mlps = None self.pool_method = 'max_pool' def forward(self, xyz: torch.Tensor, features: torch.Tensor = None, new_xyz=None) -> (torch.Tensor, torch.Tensor): """ :param xyz: (B, N, 3) tensor of the xyz coordinates of the features :param features: (B, N, C) tensor of the descriptors of the the features :param new_xyz: :return: new_xyz: (B, npoint, 3) tensor of the new features' xyz new_features: (B, npoint, \sum_k(mlps[k][-1])) tensor of the new_features descriptors """ new_features_list = [] xyz_flipped = xyz.transpose(1, 2).contiguous() if new_xyz is None: new_xyz = pointnet2_utils.gather_operation( xyz_flipped, pointnet2_utils.furthest_point_sample(xyz, self.npoint) ).transpose(1, 2).contiguous() if self.npoint is not None else None for i in range(len(self.groupers)): new_features = self.groupers[i](xyz, new_xyz, features) # (B, C, npoint, nsample) new_features = self.mlps[i](new_features) # (B, mlp[-1], npoint, nsample) if self.pool_method == 'max_pool': new_features = F.max_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) elif self.pool_method == 'avg_pool': new_features = F.avg_pool2d( new_features, kernel_size=[1, new_features.size(3)] ) # (B, mlp[-1], npoint, 1) else: raise NotImplementedError new_features = new_features.squeeze(-1) # (B, mlp[-1], npoint) new_features_list.append(new_features) return new_xyz, torch.cat(new_features_list, dim=1)；运行时程序报错提示我在调用SA_modules时传递的三个参数，现在看来应该是多出了参数channel_out，我该怎么修改代码才能让SA_modules顺利接受三个参数并正常运行

self_attention=True, # 添加self_attention参数 channel_out=channel_out # 添加channel_out参数 ) ) ) 然后在调用SA_modules时，只需要传递两个参数（xyz和features）即可，如下所示： for i in ...

for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中，如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中，我该如何在forward函数中计算并得到它，再传入SA_modules中，你可以给我详细的代码吗？

channel_out = sum(mlp[-1] for mlp in mlps) li_xyz, li_features = self.SA_modules[i]( l_xyz[i], l_features[i], channel_out=channel_out # 传入 channel_out ) l_xyz.append(li_xyz) l_features....

def forward(self, output, mask, ind, target): pred = _transpose_and_gather_feat(output, ind) mask = mask.unsqueeze(2).expand_as(pred).float() # loss = F.l1_loss(pred * mask, target * mask, reduction='elementwise_mean') loss = F.l1_loss(pred * mask, target * mask, size_average=False) loss = loss / (mask.sum() + 1e-4) return loss

这里使用了一个名为 _transpose_and_gather_feat 的函数，它的作用是将预测输出进行转置和索引操作，以便获取每个目标的预测结果。 然后，将输入的掩码 mask 进行扩展，使其与预测值 pred 的维度相匹配。掩码主要...

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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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提升点阵式液晶显示屏效率技术

![点阵式液晶显示屏显示程序设计](https://iot-book.github.io/23_%E5%8F%AF%E8%A7%81%E5%85%89%E6%84%9F%E7%9F%A5/S3_%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E5%BC%8F/fig/%E8%A2%AB%E5%8A%A8%E6%A0%87%E7%AD%BE.png) # 1. 点阵式液晶显示屏基础与效率挑战 在现代信息技术的浪潮中，点阵式液晶显示屏作为核心显示技术之一，已被广泛应用于从智能手机到工业控制等多个领域。本章节将介绍点阵式液晶显示屏的基础知识，并探讨其在提升显示效率过程中面临的挑战。 ## 1.1 点阵式显
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在SoC芯片的射频测试中，ATE设备通常如何执行系统级测试以保证芯片量产的质量和性能一致？

SoC芯片的射频测试是确保无线通信设备性能的关键环节。为了在量产阶段保证芯片的质量和性能一致性，ATE（Automatic Test Equipment）设备通常会执行一系列系统级测试。这些测试不仅关注芯片的电气参数，还包含电磁兼容性和射频信号的完整性检验。在ATE测试中，会根据芯片设计的规格要求，编写定制化的测试脚本，这些脚本能够模拟真实的无线通信环境，检验芯片的射频部分是否能够准确处理信号。系统级测试涉及对芯片基带算法的验证，确保其能够有效执行无线信号的调制解调。测试过程中，ATE设备会自动采集数据并分析结果，对于不符合标准的芯片，系统能够自动标记或剔除，从而提高测试效率和减少故障率。为了
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CodeSandbox实现ListView快速创建指南

资源摘要信息:"listview:用CodeSandbox创建" 知识点一：CodeSandbox介绍 CodeSandbox是一个在线代码编辑器，专门为网页应用和组件的快速开发而设计。它允许用户即时预览代码更改的效果，并支持多种前端开发技术栈，如React、Vue、Angular等。CodeSandbox的特点是易于使用，支持团队协作，以及能够直接在浏览器中编写代码，无需安装任何软件。因此，它非常适合初学者和快速原型开发。 知识点二：ListView组件 ListView是一种常用的用户界面组件，主要用于以列表形式展示一系列的信息项。在前端开发中，ListView经常用于展示从数据库或API获取的数据。其核心作用是提供清晰的、结构化的信息展示方式，以便用户可以方便地浏览和查找相关信息。 知识点三：用JavaScript创建ListView 在JavaScript中创建ListView通常涉及以下几个步骤： 1. 创建HTML的ul元素作为列表容器。 2. 使用JavaScript的DOM操作方法（如document.createElement, appendChild等）动态创建列表项（li元素）。 3. 将创建的列表项添加到ul容器中。 4. 通过CSS来设置列表和列表项的样式，使其符合设计要求。 5. （可选）为ListView添加交互功能，如点击事件处理，以实现更丰富的用户体验。 知识点四：在CodeSandbox中创建ListView 在CodeSandbox中创建ListView可以简化开发流程，因为它提供了一个在线环境来编写代码，并且支持实时预览。以下是使用CodeSandbox创建ListView的简要步骤： 1. 打开CodeSandbox官网，创建一个新的项目。 2. 在项目中创建或编辑HTML文件，添加用于展示ListView的ul元素。 3. 创建或编辑JavaScript文件，编写代码动态生成列表项，并将它们添加到ul容器中。 4. 使用CodeSandbox提供的实时预览功能，即时查看ListView的效果。 5. 若有需要，继续编辑或添加样式文件（通常是CSS），对ListView进行美化。 6. 利用CodeSandbox的版本控制功能，保存工作进度和团队协作。 知识点五：实践案例分析——listview-main 文件名"listview-main"暗示这可能是一个展示如何使用CodeSandbox创建基本ListView的项目。在这个项目中，开发者可能会包含以下内容： 1. 使用React框架创建ListView的示例代码，因为React是目前较为流行的前端库。 2. 展示如何将从API获取的数据渲染到ListView中，包括数据的获取、处理和展示。 3. 提供基本的样式设置，展示如何使用CSS来美化ListView。 4. 介绍如何在CodeSandbox中组织项目结构，例如如何分离组件、样式和脚本文件。 5. 包含一个简单的用户交互示例，例如点击列表项时弹出详细信息等。 总结来说，通过标题“listview:用CodeSandbox创建”，我们了解到本资源是一个关于如何利用CodeSandbox这个在线开发环境，来快速实现一个基于JavaScript的ListView组件的教程或示例项目。通过上述知识点的梳理，可以加深对如何创建ListView组件、CodeSandbox平台的使用方法以及如何在该平台中实现具体功能的理解。
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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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点阵式显示屏常见故障诊断方法

![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe
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Node.js脚本实现WXR文件到Postgres数据库帖子导入

资源摘要信息:"Wordpress-to-Postgres是一个使用Node.js编写的脚本，旨在将WordPress导出的WXR文件导入到PostgreSQL数据库中。WXR文件是WordPress导出功能生成的XML格式文件，包含了博客站点的所有帖子数据。通过这个脚本，用户可以轻松地将这些帖子数据导入到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移或备份。本文档将详细介绍如何使用此脚本以及相关的配置步骤。 ### 知识点概述 1. **Node.js脚本功能**： - Node.js脚本用于处理WXR文件并将数据插入PostgreSQL数据库。 - 脚本通过解析WXR文件内容来提取帖子数据。 - 根据配置信息，脚本连接PostgreSQL数据库并将数据导入到预定义的表结构中。 2. **PostgreSQL数据库表结构**： - 脚本会创建一个名为`wp_posts`的表。 - 表结构包含多个字段，例如`wp_id`, `post_author`, `post_date`, `post_content`, `post_title`, `post_excerpt`, `post_status`等，每个字段都有特定的数据类型。 3. **配置步骤**： - 如果用户还没有数据库，需要使用命令`createdb my_database`创建一个新的数据库。 - 使用`create_tables.sql`文件来在用户创建的数据库中创建`posts`表。该文件位于`node_modules/wordpress_to_postgres`目录下，通过命令`cat node_modules/wordpress_to_postgres`查看和执行文件内容。 ### 具体知识点展开 #### Node.js脚本解析与使用 Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端脚本。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，使其轻量又高效。在这个场景中，Node.js脚本将执行以下操作： - 读取WXR文件，通常位于WordPress导出文件的根目录下。 - 解析XML格式文件，提取出帖子相关的数据。 - 根据PostgreSQL的表结构，格式化数据以便插入数据库。 - 使用PostgreSQL的Node.js驱动（例如pg模块）来实现数据库连接和数据插入操作。 #### PostgreSQL数据库表结构详解 PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系数据库系统。表`wp_posts`用于存储WordPress博客帖子的相关信息，其字段及数据类型定义如下： - `wp_id BIGINT(20)`: 通常作为主键，用于唯一标识每篇帖子。 - `post_author BIGINT(20)`: 记录帖子作者的用户ID。 - `post_date DATETIME`: 发布帖子的日期和时间。 - `post_date_gmt DATETIME`: 以协调世界时（UTC）表示的帖子日期和时间。 - `post_content LONGTEXT`: 帖子的内容，通常为HTML格式文本。 - `post_title TEXT`: 帖子的标题。 - `post_excerpt TEXT`: 帖子的摘要或简介。 - `post_status VARCHAR(20)`: 帖子的状态，如'publish', 'draft', 'trash'等。 #### 脚本配置与数据库创建 脚本使用之前，用户需要在PostgreSQL数据库中准备相应的环境。这个过程包括： - 使用`createdb`命令创建一个新的数据库。该命令是PostgreSQL提供的一个工具，用于创建新的数据库实例。 - 使用`create_tables.sql`文件定义`wp_posts`表的结构。这个文件通常包含了创建表的SQL语句，如`CREATE TABLE wp_posts`语句，用户需要在命令行中执行这个文件以建立数据库表。 ### 结语 通过上述步骤，用户可以将WordPress平台上的内容迁移到PostgreSQL数据库中，实现数据的迁移和持久化存储。这对于升级数据存储解决方案或进行数据备份非常有用。需要注意的是，进行数据库迁移或脚本操作前，应确保对数据库操作有一定的了解和备份，防止数据丢失或损坏。
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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