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C++标准库 简体中文第二版_文字版_opt.pdf
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更新于2023-05-27
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opt = p.parse_args() run_id = f'{opt.experiment}_{opt.method}_{opt.prop_model}' # {algorithm}_{prop_model} format if opt.citl: run_id = f'{run_id}_citl'
opt = p.parse_args() 的含义是：从参数解析器 p 中解析参数，并将解析结果赋值给 opt。 run_id = f'{opt.experiment}_{opt.method}_{opt.prop_model}' 的含义是：使用格式化字符串 f-string，将 opt 中的实验 experiment、方法 method 和模型 prop_model 拼接成一个字符串，并将其赋值
DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS详解.pdf
作用:DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS统计表,列,索引的统计信息. DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS的语法如下: DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS ( ownname VARCHAR2, tabname VARCHAR2, partname VARCHA
str_ids = opt.gpu_ids.split(',') opt.gpu_ids = [] for str_id in str_ids: id = int(str_id) if id >= 0: opt.gpu_ids.append(id) if len(opt.gpu_ids) > 0: torch.cuda.set_device(opt.gpu_ids[0]) self.opt = opt return self.opt 这段代码什么意思？
这段代码的意思是将字符串类型的 opt.gpu_ids 按照逗号分隔符分割成多个字符串，然后将每个字符串转换成整数类型，并将大于等于 的整数添加到 opt.gpu_ids 列表中。如果 opt.gpu_ids 列表长度大于 ，则将第一个元素作为当前 CUDA 设备。最后将 opt 赋值给 self.opt 并返回。
解释这段代码的作用和流程 .parse_name="misc", .init=para_init_misc, .init_stage2=NULL, .set_buf = para_set_misc_opt, .get_buf = para_get_misc_opt, .need_save=para_need_save_misc, .save=para_save_misc,
这段代码是用来定义一个名为"misc"的参数解析器，其中包括了初始化函数para_init_misc、设置缓冲区函数para_set_misc_opt、获取缓冲区函数para_get_misc_opt、是否需要保存函数para_need_save_misc以及保存函数para_save_misc。这个参数解析器可以用来解析一些杂项参数。具体的流程需要根据函数的实现来确定。
Exception in thread Thread-1: Traceback (most recent call last): File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/threading.py", line 926, in _bootstrap_inner self.run() File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/threading.py", line 870, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/dataloader_iter.py", line 213, in _thread_loop self._thread_done_event) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/fetcher.py", line 121, in fetch data.append(self.dataset[idx]) File "PMRID_train_dehaze_230215.py", line 76, in __getitem__ haze=Image.open(path) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/PIL/Image.py", line 2912, in open fp = builtins.open(filename, "rb") IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: '/home/aistudio/hazy/.ipynb_checkpoints'
这段错误信息显示了在一个名为Thread-1的线程中发生了异常，异常的类型是IsADirectoryError，错误信息为"[Errno 21] Is a directory: '/home/aistudio/hazy/.ipynb_checkpoints'"。具体来说，是在一个名为"/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site
with torch.no_grad(): if opt.update: # update all models (to fix SourceChangeWarning) for opt.weights in ['yolov5s.pt', 'yolov5m.pt', 'yolov5l.pt', 'yolov5x.pt', 'yolov3-spp.pt']: detect() create_pretrained(opt.weights, opt.weights) else: detect()
这段代码使用了PyTorch框架中的torch.no_grad()函数，该函数将在上下文中禁用梯度计算，从而使得在此上下文中进行的操作不会影响模型的梯度计算。如果opt.update为真，则在此上下文中进行的操作将会更新模型的参数。
解释这段代码 int para_set_misc_opt(char *parse_name, void *jsonIn) { cJSON *pJsonIn = jsonIn; cJSON *c = NULL; int need_to_notify=0; int ret=0; cJSON_ArrayForEach(c,pJsonIn) { int type=peek_misc_enum_type(c->string); if(c->type != type) { continue; } if(cJSON_IsString(c)) { ret=para_set_misc_cur_str(c->string,c->valuestring); } else { ret=para_set_misc_cur_number(c->string,c->valueint); } if(1==ret) { need_to_notify=1; } } if(need_to_notify) { lib_info("need_to_notify"); if (para_profile.misc_page_caller) para_profile.misc_page_caller(para_set_misc_opt, "all", 0); } return 0; }
这段代码是一个函数，函数名为 para_set_misc_opt，接受两个参数：parse_name 和 jsonIn。函数内部使用 cJSON 库解析 jsonIn 中的数据，根据数据类型调用不同的函数进行处理，如果有数据被修改，就将 need_to_notify 标记为 1。最后如果 need_to_notify 为 1，就调用 para_profile.misc_page_caller 函数
ros用c++写个串口通信代码
可以使用ROS提供的serial包来实现串口通信。以下是使用C语言编写的一个简单示例代码： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <termios.h> int main() { int fd; struct termios opt;
解析代码 int para_set_misc_opt(char *parse_name, void *jsonIn) { cJSON *pJsonIn = jsonIn; cJSON *c = NULL; int need_to_notify=0; int ret=0; cJSON_ArrayForEach(c,pJsonIn) { int type=peek_misc_enum_type(c->string); if(c->type != type) { continue; } if(cJSON_IsString(c)) { ret=para_set_misc_cur_str(c->string,c->valuestring); } else { ret=para_set_misc_cur_number(c->string,c->valueint); } if(1==ret) { need_to_notify=1; } } if(need_to_notify) { lib_info("need_to_notify"); if (para_profile.misc_page_caller) para_profile.misc_page_caller(para_set_misc_opt, "all", 0); } return 0;
这段代码是一个函数，函数名为 para_set_misc_opt，接受两个参数，一个是字符串类型的 parse_name，另一个是 void 类型的 jsonIn。函数中使用了 cJSON 库来解析 jsonIn 参数，遍历其中的每一个元素，判断其类型是否符合要求，然后根据类型调用不同的函数进行处理。如果有需要通知的情况，则会调用 para_profile.misc_page_caller 函数进
解释一下 SummaryWriter(log_dir=increment_dir(Path(opt.logdir) / 'exp_Re', , opt.name))
SummaryWriter 是 TensorBoard 的一个 Python API，用于将训练过程中的数据写入到 TensorBoard 中，以便于可视化和分析。其中，log_dir 参数指定了 TensorBoard 日志文件的保存路径，increment_dir 函数用于在指定路径下创建一个新的日志文件夹，以避免覆盖之前的日志文件。而 opt.logdir 和 opt.name 是程序中定义
解析这个报错INTEL MKL ERROR: dlopen(/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/libmkl_core.1.dylib, 0x0009): tried: '/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/libmkl_core.1.dylib' (no such file), '/System/Volumes/Preboot/Cryptexes/OS/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/libmkl_core.1.dylib' (no such file), '/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/libmkl_core.1.dylib' (no such file). Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_core.1.dylib. Traceback (most recent call last): File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/isolated/_parent.py", line 373, in call return isolated.call(function, *args, **kwargs) File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/isolated/_parent.py", line 302, in call ok, output = loads(b64decode(self._read_handle.readline())) EOFError: EOF read where object expected During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/bin/pyinstaller", line 8, in <module> sys.exit(_console_script_run()) File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/__main__.py", line 194, in _console_script_run run() File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/__main__.py", line 180, in run run_build(pyi_config, spec_file, **vars(args)) File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/__main__.py", line 61, in run_build PyInstaller.building.build_main.main(pyi_config, spec_file, **kwargs) File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 971, in main build(specfile, distpath, workpath, clean_build) File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 893, in build exec(code, spec_namespace) File "/Users/baiminchen/Desktop/database of xinstitute/main.spec", line 7, in <module> a = Analysis( File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/building/build_main.py", line 378, in __init__ self.hookspath += discover_hook_directories() File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/isolated/_parent.py", line 404, in wrapped return call(function, *args, **kwargs) File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/isolated/_parent.py", line 373, in call return isolated.call(function, *args, **kwargs) File "/Users/baiminchen/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/PyInstaller/isolated/_parent.py", line 244, in __exit__ self._write_handle.flush() BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe
这个错误是在使用 PyInstaller 工具时出现的，它是一个用于将 Python 程序打包为单个可执行文件的工具。这个错误提示中有一行提到了 Intel MKL，MKL 是 Intel Math Kernel Library 的缩写，是一个优化的数学函数库。 错误信息表明 PyInstaller 在尝试加载 Intel MKL 库文件 libmkl_core.1.dylib 时失败了，并且指
解释这段代码流程和架构 int para_set_misc_opt(char *parse_name, void *jsonIn) { cJSON *pJsonIn = jsonIn; cJSON *c = NULL; int need_to_notify=0; int ret=0; cJSON_ArrayForEach(c,pJsonIn) { int type=peek_misc_enum_type(c->string); if(c->type != type) { continue; } if(cJSON_IsString(c)) { ret=para_set_misc_cur_str(c->string,c->valuestring); } else { ret=para_set_misc_cur_number(c->string,c->valueint); } if(1==ret) { need_to_notify=1; } } if(need_to_notify) { lib_info("need_to_notify"); if (para_profile.misc_page_caller) para_profile.misc_page_caller(para_set_misc_opt, "all", 0); } return 0; }
这段代码是一个函数，函数名为 para_set_misc_opt，它接受两个参数，一个是 parse_name，一个是 jsonIn。函数的作用是根据传入的 jsonIn 对象，设置一些参数的值，并在必要时通知其他模块。函数首先将 jsonIn 转换为 cJSON 对象，然后遍历这个对象的每一个元素，判断元素的类型是否符合要求。如果符合要求，就根据元素的类型设置对应参数的值，并记录下是否需要通知其
,按数字大小逆向排序/opt/a.txt文件第三列,并把排序后的内容去重后重新写入到/opt/a.txt文件中
可以使用以下命令实现： sort -r -n -k3 /opt/a.txt | uniq > /opt/a_temp.txt && mv /opt/a_temp.txt /opt/a.txt 解释一下： - sort -r -n -k3 /opt/a.txt：按数字大小逆向排序/opt/a.txt文件第三列，-r表示逆向排序，-n表示按数字排序，-k3表示按第三列排序。 - uniq：去重。
python连接sqlite数据库，联表查询opt表每条记录的activit_name值和app_name值是否在activities表存在相同的app_name与activity_name在一条记录，如果不存在，就删除opt表中的该记录
连接sqlite数据库可以使用Python自带的sqlite3模块，具体实现如下： ```python import sqlite3 # 创建连接 conn = sqlite3.connect('database.db') # 创建游标 c = conn.cursor() # 联表查询opt表和activities表 c.execute('SELECT opt.activity_name,
queryParaAllInfo () { // 查询分类 let indata1 = {} indata1.wthr_page_flg = '0' indata1.dtbs_oprn_flg = '3' indata1.parm_tab_nm = 'tpmb_parm_clasf_defn' connect.doServer('pm0000', indata1).then(res1 => { let listnm1 = res1.output.listnm // 查询所有分类明细 let indata = {} indata.wthr_page_flg = '0' indata.dtbs_oprn_flg = '3' indata.parm_tab_nm = 'tpmb_parm_clasf_opt_defn' connect.doServer('pm0000', indata).then(res => { let listnm = res.output.listnm // 数据处理 listnm1.forEach(item => { let paraObj = {} paraObj.clasf_code = item.clasf_code paraObj.clasf_nm = item.clasf_nm paraObj.items = listnm.filter(data => { return data.clasf_code === item.clasf_code }) paraObj.clasf_val = '' // 默认选择空，单选框组绑定该值 this.paralist.push(paraObj) }) }) }) },这段代码是什么意思
这段代码是 JavaScript 代码，它实现了一个名为 queryParaAllInfo 的函数。该函数执行了两次服务器请求，第一次请求查询分类信息，第二次请求查询所有分类明细。然后对返回的数据进行处理，按照分类编码进行分类，最后将处理后的数据推入一个名为 paralist 的数组。
import torch train_data = torch.tensor([[[ 58.]], [[367.]], [[324.]], [[620.]], [[146.]], [[681.]], [[582.]], [[432.]], [[ 87.]], [[415.]], [[443.]], [[680.]], [[ 0.]], [[230.]], [[484.]], [[497.]], [[324.]], [[620.]], [[681.]], [[ 84.]], [[484.]], [[448.]], [[144.]], [[536.]], [[680.]], [[ 0.]]], dtype = torch.float32) class POEM_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(POEM_LSTM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.LstmLayer = torch.nn.LSTM(input_size=self.input_size, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=self.num_layers, bias= False) self.LinearLayer = torch.nn.Linear(in_features=self.hidden_size, out_features=self.input_size) def forward(self, x): LstmLayerOutput, _ = self.LstmLayer(x) # h_c = (h_t, c_t) FinalOutput = self.LinearLayer(LstmLayerOutput) #需要对输出进行圆整，因为onehot为0~681的整数 return FinalOutput poem_lstm = POEM_LSTM(1,3,2) #网络模型实例化 loss = torch.nn.MSELoss() opt = torch.optim.Adam(poem_lstm.parameters(), lr = 0.001) for i in range(200): # input = train_data[0] for j in range(0,26): opt.zero_grad() # 每个iteration梯度清0 output= poem_lstm(torch.tensor([[j]],dtype=torch.float32)) l_loss = loss(output, train_data[j]) l_loss.backward() opt.step() if i == 199: # print(poem_lstm.state_dict()) print(output) print(train_data[j]) print(l_loss) print('\n')
这段代码定义了一个名为POEM_LSTM的PyTorch模型，该模型包含一个LSTM层和一个线性层。输入数据train_data是一个三维张量，包含了28个时间步、每个时间步一个特征值。LSTM层将输入数据train_data传入，得到LstmLayerOutput作为输出。而LinearLayer将LstmLayerOutput作为输入，输出和输入相同的形状的张量。
if opt_da: self.optim_da = opt_da是什么
意思？ A：以上代码是Python语言中的类（class）的初始化方法（__init__）中的一行代码，意思是如果有参数opt_da传入，则将其赋值给类实例的self.optim_da属性。其中opt_da可能是一个优化器（optimizer）对象或其它的可选参数。这段代码的作用是给类实例设置优化器，以便在训练过程中使用。
解释一下这段代码if is_optimized jpg_obj = jpeg_read(name_cover); jpg_obj.optimize_coding = 1; name_cover = strcat('opt_', name_cover); jpeg_write(jpg_obj,name_cover); end
这段代码是用来优化 JPEG 图像编码的。首先，它检查变量 is_optimized 是否为真。如果是，它会读取名为 name_cover 的 JPEG 图像文件，并将其优化编码。然后，它将优化后的图像写入名为 opt_name_cover 的文件中。如果 is_optimized 不为真，则代码不会执行任何操作。
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