EOS 6.0 构件库操作指南

需积分: 10 0 下载量 112 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 2.23MB DOC 举报
"EOS_6.0构件库参考手册.doc 是由上海普元信息技术有限责任公司编写的，主要涉及EOS 6.0版本中的构件库设计。文档详细介绍了如何使用构件库中的各类工具，特别是针对总线及SDO（Service Data Object）数据操作的相关类。文档包含了修订和审批记录、引言、以及具体的类和方法说明。" EOS 6.0 构件库是普元技术提供的一套用于构建企业级应用的组件集合，它提供了丰富的功能来简化开发过程，提高效率。文档的目标是帮助开发者理解和使用构件库中的各种构件，以便更有效地进行数据操作。 文档的引言部分包括了文档的目的、简介以及命名名词的解释，帮助读者快速了解文档的意图和结构。此外，还详细列出了调用参数的说明，这对于正确使用构件至关重要。 在内容部分，文档详细介绍了两个重要的数据操作类： 1. `com.eos.foundation.data.DataContextUtil` 类主要用于数据上下文的操作。这个类包含了删除数据的方法 `deleteObject`，允许开发者根据特定条件删除SDO数据对象。 2. `com.eos.foundation.data.DataObjectUtil` 类则专注于SDO对象的处理。它提供了多种方法，如： - `checkEntityName`：检查给定的实体名称是否符合预期。 - `isDataType`：判断对象是否为DataType类型。 - `sort`：对DataObject集合进行排序。 - `createDataObject`：创建新的DataObject实例。 - `getEntityName`：获取SDO对象所对应的实体名称。 - `appendObject`：在现有DataObject数组末尾添加新的DataObject。 - `insertObjectToAr`：可能用于在数组的特定位置插入DataObject，虽然具体内容不完整，但可以推测是插入操作。 这些类和方法的详细说明使得开发者能够灵活地对数据进行增删查改和管理，适应不同的业务需求。通过EOS 6.0 构件库，开发者可以更高效地实现与数据相关的功能，提升软件开发的效率和质量。

05 EOS基础构件库参考手册.chm

2010-05-31 上传
文档 00 EOS文档使用指南.chm :00 EOS文档使用指南.chm EOS全部资料合集(包括例子) 01 EOS系统概述.chm :01 EOS系统概述.chm 02 EOS示例与教程.chm :02 EOS示例与教程.chm 03 EOS基础开发指南.chm :03 EOS基础开发指南.chm 04 EOS基础参考手册.chm :04 EOS基础参考手册.chm 05 EOS基础构件库参考手册.chm :05 EOS基础构件库参考手册.chm ...........等等 EOS全部资料合集(包括例子)

通过 paddle 的 best_accuracy.pdopt，best_accuracy.pdparams，best_accuracy.states 生成对应的 best_accuracy.pdmo...

2023-05-17 上传
eos_id=None) ``` 3. 加载训练好的参数 ```python best_accuracy_params = paddle.load('best_accuracy.pdparams') best_accuracy_opt = paddle.load('best_accuracy.pdopt') best_accuracy_states = paddle.load...

有以下一段代码（代码被'''符号包围）： ''' def tokenize_src(text): return [tok.text for tok in src_lang_model.tokenizer(text)] def tokenize_trg(text): return [tok.text for tok in trg_lang_model.tokenizer(text)] SRC = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_src, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) TRG = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_trg, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) MAX_LEN = opt.max_len MIN_FREQ = opt.min_word_count if not all([opt.data_src, opt.data_trg]): assert {opt.lang_src, opt.lang_trg} == {'de', 'en'} else: # Pack custom txt file into example datasets raise NotImplementedError def filter_examples_with_length(x): return len(vars(x)['src']) <= MAX_LEN and len(vars(x)['trg']) <= MAX_LEN train, val, test = torchtext.datasets.Multi30k.splits( exts = ('.' + opt.lang_src, '.' + opt.lang_trg), fields = (SRC, TRG), filter_pred=filter_examples_with_length) SRC.build_vocab(train.src, min_freq=MIN_FREQ) ''' 现在你是一名python专家，请你在仔细阅读以上代码之后，认真告诉我tokenize_src函数中的参数text是谁传递过去的，以及传递的流程是什么样的

2023-04-19 上传
此外，lower指定是否将单词变为小写，pad_token、init_token和eos_token是三种特殊符号。 MAX_LEN和MIN_FREQ是两个参数，分别用于指定最大长度和最小词频。 最后，代码中有一个if-else语句，用于判断opt.data_src...

ValueError: Asking to pad but the tokenizer does not have a padding token. Please select a token to use as `pad_token` `(tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token e.g.)` or add a new pad token via `tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})`

2023-05-31 上传
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token ``` 这里将eos_token作为padding token，但是你也可以使用其他特殊token。 2. 添加一个新的padding token： ``` tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '...

def decode(decoder, decoder_hidden, encoder_outputs, voc, max_length=MAX_LENGTH): decoder_input = torch.LongTensor([[SOS_token]]) decoder_input = decoder_input.to(device) decoded_words = [] decoder_attentions = torch.zeros(max_length, max_length) # TODO: or (MAX_LEN+1, MAX_LEN+1) for di in range(max_length): # decoder_output, decoder_hidden, decoder_attn = decoder(decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs) decoder_output, decoder_hidden = decoder(decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs) _, topi = decoder_output.topk(3) # 目的是什么？ ni = topi[0][0] if ni == EOS_token: decoded_words.append('<EOS>') break else: decoded_words.append(voc.index2word[ni.item()]) decoder_input = torch.LongTensor([[ni]]) decoder_input = decoder_input.to(device) return decoded_words, decoder_attentions[:di + 1]

2023-07-14 上传
- 如果当前时间步的输出为 EOS_token，表示已经生成了结束标记，将 '<EOS>' 添加到 `decoded_words` 中并终止循环。 - 否则，将当前时间步的输出对应的单词添加到 `decoded_words` 中。 - 在生成完整的序列后，...

完善predict(self,data):

2023-05-20 上传
好的，下面是一个参考实现： ```python def predict(self, data): # 将输入的文本转换为索引序列 input_ids = self.tokenizer.encode(data, return_tensors='pt') # 使用模型进行预测，得到输出的索引序列 ...

The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results. Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.

2023-05-05 上传
这个警告信息是在使用transformers库中的生成模型（如GPT-2）时出现的。这个警告信息是提醒你需要传递attention mask矩阵以确保生成结果的可靠性，同时将pad token的id设置为eos token的id，以便在生成过程中进行...

将改进后的代码全部整理好

2023-05-24 上传
output = self.model.generate(input_ids, max_length=max_length, bos_token_id=self.tokenizer.eos_token_id, pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id, eos_token_id=self.tokenizer.eos_token_id) ...

下面这段代码为什么报错，怎样修改：def simple_hrg_eos(): T=np.linspace(0.05,0.350,100) mu=0 pressure=[] edensity=[] cs2=[] '''表示是一个列表''' for Ti in T: pr_pion,ed_pion,n_pion,n_pion=eos(Ti,mu,pion0) pr_proton,ed_proton,n_proton=eos(Ti,mu,proton) pr_=pr_pion+pr_proton ed_=ed_pion+ed_proton pressure.append(pr_) edensity.append(ed_) '''xx.append(a)在列表xx末尾添加一个元素a''' cs2=np.gradient(pressure,edensity) return T,pressure,edensity,cs2 T,pre,ed,cs2 = simple_hrg_eos()

2023-07-12 上传
def simple_hrg_eos(): T = np.linspace(0.05, 0.350, 100) mu = 0 pressure = [] edensity = [] cs2 = [] for Ti in T: pr_pion, ed_pion, n_pion, n_pion = eos(Ti, mu, pion0) pr_proton, ed_proton, n_...

如果数据为一个二维数组，第一行为数据，第二行为时间，该如何去修改上述代码

2023-06-03 上传
input_ids = self.tokenizer.encode(user_input + self.tokenizer.eos_token, return_tensors='pt').to(self.device) chat_history_ids = self.model.generate( input_ids=input_ids, max_length=1000, pad_...
Jarvis8080
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