graph_compu课程简介与HTML标签应用

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资源摘要信息: "graph_compu:graph_compu类" 根据提供的信息,我们可以推断出这是一份涉及图形计算类(graph_compu)的教学资料。该类可能是HTML编程课程的一部分,用于教授学生如何使用HTML来创建和处理图形数据。接下来,我们将从标题、描述和标签三个维度展开详细的IT知识点。 首先,从标题来看,"graph_compu:clase de graph_compu" 意味着文档可能是一个关于图形计算类(graph_compu)的课程或教学模块。在这部分,我们预期会介绍如何在HTML中利用图形相关的API或库来创建和管理图形对象和元素。这可能包括了解HTML5的Canvas元素,使用JavaScript库(如D3.js或Three.js)来处理和渲染复杂图形和动画。 其次,描述部分"graph_compu clase de graph_compu" 进一步强调了这是关于图形计算类(graph_compu)的内容。这可能意味着学习者将接触到如何设计、实现和优化图形计算相关的算法和数据结构。这部分可能会涉及到图形理论的基础知识,例如图论(Graph Theory)、节点(Node)、边(Edge)、路径(Path)、子图(Subgraph)、环(Cycle)以及它们在编程中的应用。此外,还可能会讲解在网页中动态展示数据和复杂信息时,如何使用HTML和相关的图形处理技术来提高用户体验和数据可视化的能力。 最后,标签"HTML" 明确指出了这些知识点与HTML语言的紧密关联。HTML(HyperText Markup Language)是构建和呈现网页内容的标准标记语言。在这个主题下,学生可能会学到如何在网页中嵌入Canvas元素,以及如何通过Canvas API在浏览器中绘制图形。Canvas API提供了一系列用于绘制2D图形的函数,例如绘制路径、矩形、圆形、文本以及添加图像等。此外,学生还可能需要掌握JavaScript编程语言,因为JavaScript是与HTML和CSS一起使用来创建网页动态内容的核心技术之一。在图形计算方面,JavaScript不仅可以操作HTML元素,还能处理图形相关的交互逻辑,比如响应用户输入来动态修改图形元素。 在文件名称列表"graph_compu-main"中,我们可以推测这可能是与图形计算类(graph_compu)相关的主文件或主要模块。这可能包含了该课程或模块的核心内容,如文档结构、样式表(CSS)、以及实现图形计算功能的JavaScript代码。列表中的"main"一词通常意味着这是一个程序或项目的入口点,因此它可能是一个HTML文件,包含了对其他资源文件的引用,例如样式表、JavaScript文件和图像资源。 综上所述,本资源摘要信息提供的知识点涉及了HTML编程中图形计算的应用,包括了对HTML5 Canvas元素的使用、图形理论基础、图形绘制技术、以及JavaScript在处理图形数据和交互方面的重要性。学生通过本课程或模块的学习,将能够掌握创建动态和交互式图形网页的能力,为后续更高级的前端开发和数据可视化打下坚实的基础。
2023-07-11 上传

下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

2023-05-18 上传