Python脚本mse2wp:转换.tex和markdown至Math.SE博客

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资源摘要信息:"mse2wp是一个Python编写的脚本工具,主要用于将具有Math.SE(一个数学问答社区,类似于Stack Overflow)样式的markdown文件或特定格式的.tex文件转换为HTML文件。这个脚本允许用户将数学公式和其他内容格式化为适合在Wordpress博客平台上发布的格式。转换后的HTML文件可直接复制粘贴到Math.SE社区博客中,以便于内容的分享和展示。 具体使用方法如下:首先,确保Python环境已安装在用户的计算机上。然后,将mse2wp.py脚本文件和用户需要转换的markdown文件放置在同一个目录下。例如,用户可以将他们在Math.SE上看到的并希望转换的答案保存到一个名为myfile.md的文件中。接下来,在命令行界面中,用户需要进入到包含这两个文件的目录下,并执行命令'python mse2wp.py myfile.md'。执行此命令后,脚本会处理输入的markdown文件,并生成一个名为myfile.html的HTML文件。如果转换过程中遇到错误或不支持的内容,脚本会提示用户检查输出结果。 需要注意的是,尽管mse2wp脚本能够处理许多Markdown和LaTeX语法,但并不意味着所有的内容都可以自动化转换。一些特定的格式和符号可能需要手动调整才能在Wordpress上正确显示。因此,在使用该脚本生成HTML文件后,用户应该在Wordpress的preview模式下预览内容,确保格式化正确,没有显示问题。 此外,该脚本并不局限于处理从Math.SE复制的内容,它同样可以处理任何遵循相似Markdown格式规范的.tex或markdown文件。这使得mse2wp成为一个实用的工具,尤其对于数学、科学和其他需要公式的领域的内容创作者来说,能够帮助他们快速将文本内容转换为更适合网络展示的格式。 从技术角度来看,mse2wp脚本可能使用了Python的第三方库,例如python-markdown(用于解析Markdown语法)和Sympy(用于处理数学公式的LaTeX表示)。这表明,如果用户在使用过程中遇到一些不支持的内容,可能需要通过安装额外的库或进行脚本的修改来实现完整的转换支持。 最后,该资源的命名“mse2wp-master”暗示着这可能是一个开源项目,用户可以通过访问该项目的主分支来获取最新版本的脚本,参与贡献,或查看其他用户提出的问题和修复方案。对于希望通过编程改善博客内容管理的用户来说,这是一个值得关注的资源。"

C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\python.exe D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py Pipeline Start Current Time = 07.24.23_12:19:44 Using GPU 1/r2 [dB]: tensor(30.) 1/q2 [dB]: tensor(30.) Start Data Gen Data Load data_lor_v0_rq3030_T20.pt no chopping trainset size: torch.Size([1000, 3, 20]) cvset size: torch.Size([100, 3, 20]) testset size: torch.Size([200, 3, 20]) Evaluate EKF full Extended Kalman Filter - MSE LOSS: tensor(-26.4659) [dB] Extended Kalman Filter - STD: tensor(1.6740) [dB] Inference Time: 37.115127086639404 KalmanNet start Number of trainable parameters for KNet: 19938 Composition Loss: True Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 146, in <module> [MSE_cv_linear_epoch, MSE_cv_dB_epoch, MSE_train_linear_epoch, MSE_train_dB_epoch] = KalmanNet_Pipeline.NNTrain(sys_model, cv_input, cv_target, train_input, train_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 150, in NNTrain MSE_trainbatch_linear_LOSS = self.alpha * self.loss_fn(x_out_training_batch, train_target_batch)+(1-self.alpha)*self.loss_fn(y_hat, y_training_batch) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 520, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3112, in mse_loss return torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction)) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

2023-07-25 上传