分析代码class N_need: def __init__(self, max_len): self.max_len = max_len self.set_all = set([i for i in range(max_len)]) # 初始化全部情况 name_list = ["nc", "nu", "ncf", "nuf", "ncs", "nus"] self.nc_res = [] for i in range(max_len): self.nc_res.append(dict()) for _ in name_list: self.nc_res[i][_] = 0 self._temp_process = set() def process(self, number): self._temp_process.add(number) def update(self, flag): diff_set = self.set_all - self._temp_process for _num in list(self._temp_process): self.nc_res[_num]["nc"] += 1 if flag: self.nc_res[_num]["ncs"] += 1 else: self.nc_res[_num]["ncf"] += 1 for _num in list(diff_set): self.nc_res[_num]["nu"] += 1 if flag: self.nc_res[_num]["nus"] += 1 else: self.nc_res[_num]["nuf"] += 1 self._temp_process = set() def __getitem__(self, item): res = self.nc_res[item] return [item, res['nc'], res['nu'], res['ncf'], res['nuf'], res['ncs'], res['nus']] def __len__(self): return self.max_len nc = N_need(21)

这段代码定义了一个名为 `N_need` 的类，它包含以下方法：

- `__init__(self, max_len)`：构造函数，初始化 `max_len` 和 `set_all` 属性，并初始化一个 `nc_res` 列表，包含 `max_len` 个字典，每个字典代表一个数字对应的统计结果，同时将 `_temp_process` 属性初始化为空集合。
- `process(self, number)`：将 `number` 添加到 `_temp_process` 集合中。
- `update(self, flag)`：根据 `flag` 更新统计结果，将 `_temp_process` 集合中的数字加入到 `nc_res` 列表中对应的字典中，同时将未处理的数字加入到对应字典的其他字段中。
- `__getitem__(self, item)`：根据 `item` 返回对应数字的统计结果。
- `__len__(self)`：返回 `max_len` 属性的值。

在代码最后，创建了一个名为 `nc` 的 `N_need` 对象，`max_len` 属性值为 21。

相关问题

语言翻译transformer代码

以下是一个简单的语言翻译Transformer的代码示例，使用PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, dropout):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Embedding(input_dim, d_model)
        self.decoder = nn.Embedding(output_dim, d_model)
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model, dropout)
        self.pos_decoder = PositionalEncoding(d_model, dropout)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_layers, num_decoder_layers=num_layers, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout)
        self.fc = nn.Linear(d_model, output_dim)

    def forward(self, src, tgt):
        src_mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(src.device)
        tgt_mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(tgt)).to(tgt.device)
        src_embed = self.pos_encoder(self.encoder(src))
        tgt_embed = self.pos_decoder(self.decoder(tgt))
        memory = self.transformer.encoder(src_embed, src_mask)
        output = self.transformer.decoder(tgt_embed, memory, tgt_mask)
        output = self.fc(output)
        return output

    def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
        mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
        mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
        return mask
        

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super().__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

在这个例子中，我们定义了一个名为Transformer的类，它继承自nn.Module，并包含以下组件：

- 一个嵌入层，用于将输入和输出序列中的标记转换为特征向量。
- 一个位置编码层，用于为每个输入和输出序列的标记添加位置编码。
- 一个Transformer模型，其中包含编码器和解码器，用于将输入序列转换为输出序列。
- 一个线性层，用于将Transformer输出转换为输出标记的概率分布。

在forward方法中，我们首先使用生成的掩码来掩盖输入和输出序列中的填充标记，并将嵌入后的序列传递到位置编码层中。然后，我们使用编码器来生成内存表示，并将其用于解码器，以生成最终的输出。最后，我们将Transformer模型的输出馈入线性层，以将其转换为输出标记的概率分布。

此外，我们还定义了一个名为PositionalEncoding的辅助类，用于为输入和输出序列中的标记添加位置编码。在这个类中，我们使用了一个类似于Attention is All You Need论文中的公式来生成位置编码。

试编写一个程序来帮助小学生学习四则运算。参考本章介绍的猜数游戏（例6.7、例6.11和例6.12）程序，按下列任务要求以循序渐进的方式编程。 任务1：程序首先显示菜单，选择做加减乘除哪一种运算。根据用户选择的运算类型，随机产生两个1~10之间的正整数，在屏幕上打印出问题，例如： 6 * 7 = 然后让学生输入答案。程序检查学生输入的答案是否正确。若学生回答正确，则显示“Right！”，否则显示“Wrong！”。 任务2：10道题全部做完后，按每题10分统计并输出总分，同时为了记录学生能力提高的过程，再输出学生的回答正确率，根据准确率输出不同的评价。 任务3：在任务2的基础上，为使学生通过反复练习熟练掌握所学内容，在学生完成10道运算题后，若回答正确率低于75%，则重新做10道题，直到回答正确率高于75%时才退出程序。 任务4：错题本功能记录做错的题目，选择该选项可以重做之前做过的错题。（最多记录20道）。

以下是一个简单的实现：

import random

class Question:
    def __init__(self, num1, num2, op):
        self.num1 = num1
        self.num2 = num2
        self.op = op
        self.answer = self.calculate()

    def calculate(self):
        if self.op == '+':
            return self.num1 + self.num2
        elif self.op == '-':
            return self.num1 - self.num2
        elif self.op == '*':
            return self.num1 * self.num2
        elif self.op == '/':
            return self.num1 // self.num2

class Quiz:
    def __init__(self):
        self.score = 0
        self.total_questions = 0
        self.correct_answers = 0
        self.wrong_answers = 0
        self.wrong_questions = []
        self.max_wrong_questions = 20

    def reset(self):
        self.score = 0
        self.total_questions = 0
        self.correct_answers = 0
        self.wrong_answers = 0
        self.wrong_questions = []

    def generate_question(self):
        num1 = random.randint(1, 10)
        num2 = random.randint(1, 10)
        op = random.choice(['+', '-', '*', '/'])
        return Question(num1, num2, op)

    def ask_question(self):
        question = self.generate_question()
        answer = input(f'{question.num1} {question.op} {question.num2} = ')
        try:
            answer = int(answer)
        except ValueError:
            print('Invalid input, please enter an integer.')
            return self.ask_question()
        if answer == question.answer:
            print('Right!')
            self.score += 10
            self.correct_answers += 1
        else:
            print('Wrong!')
            self.score -= 5
            self.wrong_answers += 1
            if len(self.wrong_questions) < self.max_wrong_questions:
                self.wrong_questions.append(question)

    def run(self):
        print('Welcome to the Math Quiz!')
        while True:
            print('Please select the operation type:')
            print('1. Addition')
            print('2. Subtraction')
            print('3. Multiplication')
            print('4. Division')
            print('0. Exit')
            choice = input()
            if choice == '0':
                break
            elif choice not in ['1', '2', '3', '4']:
                print('Invalid choice, please try again.')
                continue
            op = ['+', '-', '*', '/'][int(choice)-1]
            self.reset()
            while True:
                self.total_questions += 1
                self.ask_question()
                if self.total_questions == 10:
                    break
            accuracy = self.correct_answers / self.total_questions
            print(f'You got {self.score} points in total.')
            print(f'Accuracy: {accuracy:.2%}')
            if accuracy < 0.75:
                print('You need to practice more!')
                while True:
                    self.total_questions += 1
                    self.ask_question()
                    if self.total_questions == 10:
                        break
                    if self.correct_answers / self.total_questions >= 0.75:
                        break
            if len(self.wrong_questions) > 0:
                print(f'You got {len(self.wrong_questions)} questions wrong.')
                print('Do you want to review your wrong answers? (y/n)')
                choice = input()
                if choice.lower() == 'y':
                    for question in self.wrong_questions:
                        print(f'{question.num1} {question.op} {question.num2} = {question.answer}')

quiz = Quiz()
quiz.run()

这个程序使用了类来组织问题和测试。 Quiz 类负责管理测试的状态和逻辑，如生成问题、检查答案、计算得分和统计正确和错误答案的数量。程序首先显示菜单，让用户选择运算类型，然后开始测试，直到用户退出或达到正确率要求为止。如果用户回答错误率低于 75%，程序会要求用户重复 10 个问题，直到正确率达到要求为止。如果用户回答错误，则记录错误问题，以便稍后查看并修复。