可选择int/float/分数的排序模板

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0 下载量 187 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 9KB RAR 举报
资源摘要信息:"Sort-Template.rar_float" 知识点概述: 本资源文件名为"Sort-Template.rar_float",其描述表明它是一个用于排序的模板,用户可以选择整数(int)、浮点数(float)或者分数(fraction)进行排序。此模板由一位名叫唐亮(tangliang)的开发者创建。在压缩包文件列表中仅给出了一个文件名称"1412579-5",尽管没有更多的信息,可以推测该压缩包内包含了与排序模板相关的文件或者是一个特定版本的文件。 排序算法与数据结构: 排序是计算机科学中的一项基本操作,其目的是将一系列元素按照某种顺序(通常是数值或字母顺序)重新排列。排序算法有很多种,常见的包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。每种排序算法都有其适用场景和性能特点,例如快速排序在平均情况下效率较高,而归并排序则在最坏情况下仍能保持较好的性能。 整数排序(int): 整数排序专注于处理数值型数据,这类数据不涉及小数点,因此在排序过程中算法可以避免处理小数运算带来的复杂性。对于整数排序,通常使用基于比较的排序算法,如快速排序、堆排序等。整数排序算法的选择依赖于数据的规模和特性,例如,对于大数据集,可能更倾向于使用时间复杂度为O(n log n)的算法。 浮点数排序(float): 浮点数排序涉及处理带有小数点的数值,这增加了排序的复杂度。因为浮点数的表示涉及指数部分,排序算法除了需要比较数值大小外,还要考虑数值的精度问题。在计算机中,浮点数通常是按照IEEE标准进行存储的,排序时可能需要考虑精度丢失或舍入误差。因此,在处理浮点数排序时,有时会采用特定的比较规则或使用专门的排序库。 分数排序(fraction): 分数排序针对的是分数形式的数据,这类数据通常包含分子和分母两个整数部分。在排序分数时,简单的按照整数部分进行排序并不适用,因为这可能会导致分数大小的错误排序。分数排序可能需要先将分数转换为统一形式,如十进制或共同分母,然后再执行排序。在某些情况下,也可以使用交叉相乘的方式来比较两个分数的大小,即比较分子乘以对方分母的结果。 文件名"1412579-5"的含义: 虽然提供的信息非常有限,但文件名"1412579-5"可能指向特定的版本号或文件序列号。数字部分可能表示该文件是某个项目或系列中的第五个版本,或者它可能表示了创建或修改该文件的时间戳。这样的命名方式在版本控制中很常见,有助于跟踪文件的变更历史和管理多个文件版本。 总结: 唐亮提供的"Sort-Template.rar_float"是一个可定制的数据排序模板,支持整数、浮点数以及分数的数据类型。它可能包含了用于排序操作的算法实现,以及可能的数据结构定义。用户可以根据自己的需求选择不同的数据类型进行排序。由于没有更多的文件内容信息,无法提供更深入的关于模板内部实现的分析。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传