请详细为以下代码添加注释,解释以下代码的运行逻辑、调用的方法、实现的功能。 self.model=QDirModel() #self.model.setFilter(QDir.Dirs|QDir.NoDotAndDotDot) self.model.setReadOnly(True) #self.model.setSorting(QDir.DirsFirst|QDir.IgnoreCase|QDir.Name) selModel=QItemSelectionModel(self.model) self.tree=QTreeView() self.list = QListView() self.tree.setModel(self.model) self.list.setModel(self.model) self.tree.hideColumn(1) self.tree.hideColumn(2) self.tree.hideColumn(3) self.tree.setSelectionModel(selModel) self.list.setSelectionModel(self.tree.selectionModel())

时间: 2024-02-19 16:00:00 浏览: 92
这段代码实现了在 PyQt5 中使用 QTreeView 和 QListView 显示文件系统的功能。具体解释如下: 1. 创建一个 QDirModel 类的实例,并将其赋值给 self.model。QDirModel 是一个用于显示文件系统结构的模型,它可以让我们在 QTreeView 或 QListView 中显示文件和文件夹的层次结构。 2. 调用 setReadOnly 方法,将 self.model 设置为只读。这样用户就不能通过界面来修改文件系统。 3. 创建一个 QItemSelectionModel 类的实例,并将其赋值给 selModel。QItemSelectionModel 是一个用于跟踪 QTreeView 或 QListView 中项目选择状态的模型。 4. 创建一个 QTreeView 类的实例,并将其赋值给 self.tree。QTreeView 是一个用于显示树形结构的控件,可以将 self.model 中的层次结构显示为树形结构。 5. 创建一个 QListView 类的实例,并将其赋值给 self.list。QListView 是一个用于显示列表结构的控件,可以将 self.model 中的层次结构显示为列表结构。 6. 将 self.model 分别设置为 self.tree 和 self.list 的模型。这样,当我们在 QTreeView 或 QListView 中选择一个项目时,对应的项目也会在另一个控件中被选中。 7. 调用 hideColumn 方法,将 self.tree 中的第 1、2、3 列隐藏起来。这些列分别是文件大小、文件类型和修改日期,我们可以根据需要选择显示或隐藏它们。 8. 将 selModel 设置为 self.tree 的选择模型。这样,当我们在 QTreeView 中选择一个项目时,selModel 会跟踪选中状态。 9. 将 self.tree 的选择模型设置为 self.list 的选择模型。这样,当我们在 QTreeView 或 QListView 中选择一个项目时,另一个控件也会同步选中相应的项目。
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import numpy as np class Linearclass: def __init__(self,data,labels): self.data = data self.labels = labels num_features = self.data.shape[1]#有几个特征就是几列 self.theta = np.zeros((num_features,1))#这个初始化做了一个矩阵,列向量 def train(self,alpha,num_iterations = 500):#训练函数,学习率,迭代次数 """实际训练模块,执行梯度下降""" cost_history = self.gradient_descent(alpha,num_iterations) return self.theta,cost_history def gradient_descent(self,alpha,num_iterations):#梯度下降,学习率,迭代次数 """实际迭代模块,迭代num_iterations次""" cost_history = []#定义一个损失值列表 for _ in range(num_iterations):#迭代次数 self.gradient_step(alpha)#每次都走一步,更新一次theta(w,参数列) cost_history.append(self.cost_function(self.data,self.labels))#cost_history是个列表,用到列表的方法将损失值添加到列表的末尾,没走一步更新一次列表,用于记录损失值 return cost_history def gradient_step(self,alpha):#进行一次参数更新,走一步,学习率做步长 """梯度下降""" num_examples = self.data.shape[0]#样本的行(样本个数) prediction = Linearclass.hypothesis(self.data,self.theta)#调用预测值函数 t = prediction - self.labels#设置了一个临时变量,预测值-真实值 theta = self.theta theta = theta - alpha*(1/num_examples)*(np.dot(t.T,self.data))#公式 self.theta = theta#更新 def cost_function(self,data,labels):#损失函数 """损失计算方法""" num_examples = self.data.shape[0]#样本个数 t = Linearclass.hypothesis(self.data,self.theta)-labels#预测值-真实值 cost = (1/2)*np.dot(t.T,t)#损失值1/2的差值的平方,定义了一个均方误差。 return cost[0][0] @staticmethod#为了可以直接调用类方法,不用实例化 def hypothesis(data,theta):#数据和参数 predictions = np.dot(data,theta)#预测值,当前的数据成一组参数,y=wx,矩阵乘法,结果是一列向量,在上面函数会引用 return predictions#返回预测值 def get_cost(self,data,labels): """得到损失""" return self.cost_function(data,labels)#得到当前的损失值 def predict(self,data): """ 用训练的参数模型,与预测得到回归值结果 """ predictions = Linearclass.hypothesis(data,self.theta) return predictions import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from 梯度下降类 import Linearclass data = pd.read_csv("credit-overdue.csv") """预处理删除空白值""" data = data.dropna(how='any') data = data.reset_index(drop=True) """划分训练集和测试集""" data_train, data_test, y_train, y_test = train_test_split(data[["debt","income"]].values,data[["overdue"]].values,test_size=0.2,random_state=42)#.values为了转化成矩阵 input_param_name_1= ("debt") input_param_name_2= ("income") output_param_name= ("overdue") num_iterations = 500 learning_rate = 0.01 linear_regression = Linearclass(data_train,y_train) (theta,cost_history) = linear_regression.train(learning_rate,num_iterations) print ('开始时的损失:',cost_history[0]) print ('训练后的损失:',cost_history[-1]) """ 绘制每次迭代后的损失值的函数 """ """ plt.plot(range(num_iterations),cost_history) plt.xlabel('Iter') plt.ylabel('cost') plt.title('GD') plt.show() predictions_num = 100 x_predictions = np.linspace(data_train.min(),data_train.max(),predictions_num).reshape(predictions_num, 1)#reshape改变数组形状 y_predictions = linear_regression.predict(x_predictions) plt.scatter(data_train,y_train,label='Train data') plt.scatter(data_test,y_test,label='test data') plt.plot(x_predictions,y_predictions,'r',label = 'Prediction') plt.xlabel("debt","income") plt.ylabel("overdue") plt.title('overdue') plt.legend() plt.show() """ 帮我改改把

帮我为下面的代码加上注释:class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征(如:GC-content、序列长度等) def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

《基于检索增强生成(RAG)的多场景问答系统》 一、项目背景 针对目标公司业务,设计一个融合传统检索技术与大模型生成能力的问答系统,重点解决以下问题: 简单问题:通过高效检索快速返回标准答案(如产品FAQ) 复杂问题:调用大模型生成解释性答案,并利用检索结果约束生成内容可信度 内容安全:通过相似度检测拦截重复/低质用户提问,降低服务器负载 二、技术架构 mermaid graph TD A[用户提问] --> B{问题类型判断} B -->|简单问题| C[检索式问答] B -->|复杂问题| D[生成式问答] C --> E[返回结构化答案] D --> E E --> F[答案去重与缓存] F --> G[用户反馈] G --> H[模型迭代] subgraph 检索式问答 C1[(知识库)] --> C2[BM25/Jaccard检索] C2 --> C3[相似度排序] end subgraph 生成式问答 D1[微调大模型] --> D2[Prompt工程] D2 --> D3[检索增强生成] end 三、核心模块与代码关联 原代码模块 迁移应用场景 升级策略 情感分析代码 用户意图分类 将情感标签替换为问题类型(简单/复杂) LSTM模型代码 微调轻量化大模型(如T5-small) 将LSTM替换为Transformer架构 相似度检测代码 答案去重与缓存 Jaccard→余弦相似度+Sentence-BERT 四、关键技术实现 1. 混合问答路由(复用情感分析逻辑) def route_question(question): # 使用预训练模型判断问题复杂度 inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt") outputs = classifier_model(**inputs) prob_complex = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)[0][1] return "生成式" if prob_complex > 0.7 else "检索式" 2. 检索增强生成(融合代码2/3)from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration # 初始化RAG模型 tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact") model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq") def answer_with_rag(question): inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt") outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"]) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) 3. 动态知识更新(复用相似度检测) python 复制 class KnowledgeManager: def __init__(self): self.knowledge_base = [] def add_document(self, doc): # 去重检查(复用代码3的Jaccard逻辑) segments = segment(doc) for existing in self.knowledge_base: if jaccard_similarity(segments, existing['segments']) > 0.8: return False self.knowledge_base.append({'text': doc, 'segments': segments}) return True 五、面试展示策略 1. 技术深度表达 检索优化: “我将电影评论分析中的词频统计升级为BM25算法,解决TF-IDF对长文档不敏感的问题,在开放域问答任务中检索准确率提升18%” 生成控制: “复用LSTM训练经验,使用LoRA技术对Llama-2进行高效微调,在保持90%性能的同时减少70%训练成本” 2. 业务思维体现 成本控制: “通过问题分类路由,对80%的简单问题使用检索式回答,相比全量调用大模型,API成本降低65%” 效果验证: “在500条测试数据上,混合系统的回答准确率达到92%,纯生成方案为85%,响应时间从3.2s降至1.4s” 3. 难点突破 冷启动问题: “初期缺乏标注数据时,使用SimCSE无监督训练相似度模型,实现检索模块的零样本启动” 生成幻觉抑制: “通过检索结果约束生成空间,加入惩罚项使模型更关注知识库内容,虚构回答比例从23%降至7%” 六、延伸建议 部署演示:用Gradio搭建Web Demo,展示实时问答流程 性能对比:提供不同方案(纯检索/纯生成/混合)的准确率-耗时曲线图 优化路线:提出引入强化学习实现自动路由策略的下一步计划 帮我完善以上文档提供的代码

import os, sys import argparse import torch import numpy as np parser = argparse.ArgumentParser(description='LLaMa-2 Self-Attention') parser.add_argument('model_size', type=int, choices = [7, 13], help='The size of the model to use. Default is 13') parser.add_argument('layer', type=int, help='The layer to use for ffn') parser.add_argument('seq_len', type=int, help='The sequence length to use for ffn') parser.add_argument('--input_file', required = True, type=str, help='The input file to use for ffn') parser.add_argument('--output_file', default = 'llama-ffn-output.bin', type=str, help='The output file to use for ffn') from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import fileio_utils def prepare_swiglu(in_range_num_bit = 10, in_prec_num_bit = 12, out_prec_num_bit = 16): Xs = torch.arange(- (1 << (in_range_num_bit - 1)), 1 << (in_range_num_bit - 1), step = 1 / (1 << in_prec_num_bit), device = 0) Ys = Xs * torch.sigmoid(Xs) fileio_utils.save_int(Ys, out_prec_num_bit, 'swiglu-table.bin') if __name__ == '__main__': prepare_swiglu() compilation_error = os.system('make ffn') if compilation_error: print("Error compiling ffn") exit(1) args = parser.parse_args() # model_card = f"meta-llama/Llama-2-{args.model_size}b-hf" model_card = f"model-storage/hub/models--meta-llama--Llama-2-7b-hf/snapshots/01c7f73d771dfac7d292323805ebc428287df4f9" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_card, local_files_only = True, cache_dir = "./model-storage") layer = model.model.layers[0] embed_dim, hidden_dim = layer.mlp.up_proj.in_features, layer.mlp.up_proj.out_features workdir = f'./zkllm-workdir/Llama-2-{args.model_size}b' layer_prefix = f'layer-{args.layer}' if not os.path.isfile(args.input_file): fileio_utils.save_int(torch.randn(args.seq_len, embed_dim, device = 0), 1 << 16, args.input_file) os.system(f'./ffn {args.input_file} {args.seq_len} {embed_dim} {hidden_dim} {workdir} {layer_prefix} {args.output_file}') # remove the swiglu-table.bin file to avoid conflicts os.remove('swiglu-table.bin')详细解释代码含义

WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 97 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: -11) local_rank: 1 (pid: 98) of binary: /opt/conda/bin/python Traceback (most recent call last): File "/opt/conda/bin/torchrun", line 33, in <module> sys.exit(load_entry_point('torch==1.13.1+cu116', 'console_scripts', 'torchrun')()) File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py", line 346, in wrapper return f(*args, **kwargs) File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/run.py", line 762, in main run(args) File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/run.py", line 753, in run elastic_launch( File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 132, in __call__ return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args)) File "/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 246, in launch_agent raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: ==================================================== tools/train.py FAILED ---------------------------------------------------- Failures: <NO_OTHER_FAILURES> ---------------------------------------------------- Root Cause (first observed failure): [0]: time : 2025-03-09_20:49:13 host : yons-MS-7E06 rank : 1 (local_rank: 1) exitcode : -11 (pid: 98) error_file: <N/A> traceback : Signal 11 (SIGSEGV) received by PID 98 ====================================================这是什么问题,怎么解决

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