ATLAS探测器在8 TeV pp碰撞中弹性散射的总截面测量

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基于计量芯片ATT7022C设计的谐波测量仪表.pdf

此次事故说明在电动机控制中，正确使用接触器的重要性，以及在高电感性负载下操作可能带来的风险。技术人员通过调取故障代码和检测设备线路，确定了事故原因，并提出了改进措施，以避免类似事件的再次发生。

ATT7022B3.rar_ATT7022B3_ATT7022E 校准_ATT7022较准_att7022bsig_校准

这些资源对于开发者来说是宝贵的，它们可以帮助理解和优化ATT7022B3在具体应用中的表现，确保测量数据的准确性和可靠性。总结起来，ATT7022B3的软件校准技术是提升多功能电表精度和性能的重要手段。通过深入理解...

int stat(char att[10]); int main() { char att[10]; int i; printf("输出一串字符为"); for(i=0;i<=10;i++) { scanf("%c",&att[i]); } printf("%s\n",att); stat(att); printf("%s\n",att); return 0; } int stat(char att[10]) { int i; for(i=0;att[i]!='\0';i++) { if(att[i]>='a'&&att[i]<='z') { att[i]=att[i]-32; } else(att[i]>='A'&&att[i]<='Z') { att[i]=att[i]+32; } } }改进一下，并让它能正常运行与解释其原理

2. 在 `stat` 函数中，你使用了 `else(att[i]>='A'&&att[i]<='Z')`，这是不正确的语法。应该使用 `else if` 来判断大写字母。 3. 在 `stat` 函数中，你没有在函数原型中声明返回类型，应该将其改为 `void stat(char...

int main() { char att[10]; int i; printf("输出一串字符为"); for(i=0;i<=10;i++) { scanf("%c",att[i]); } printf("%s\n",att); stat(att); printf("%s\n",att); return 0; } int stat(char att[10]) { int i; for(i=0;att[i]!='\0';i++) { if(att[i]>='a'&&a[i]<='z') { att[i]=att[i]+32; } else { att[i]=att[i]-32; } } }改进的地方

4. 在 `stat` 函数中，你对小写字母进行转换时，使用了 `att[i]=att[i]+32;`，这是将小写字母转换为大写字母的方式。如果你想将大写字母转换为小写字母，应该使用 `att[i]=att[i]+32;`。改进后的代码如下所示： `...

在STM32F407 中，将字符数组转换成浮点数例如 ATT[0]="1"; ATT[0]="."; ATT[0]="5"; ATT[0]="0";转换成浮点数1.5 。例如 ATT[0]="1"; ATT[0]="2"; ATT[0]="."; ATT[5]="0";转换成浮点数12.5的方法

你可以使用`sprintf()`函数或者字符串拼接的方法将字符数组中的字符连接在一起，得到一个完整的字符串。 2. 接下来，你可以使用标准库函数`atof()`将字符串转换为浮点数。`atof()`函数将一个字符串作为参数，并返回...

基于上述代码fea1_att, SelfAtt_score = GlobalSelfAttention(num_heads=n_heads, key_dim=k_dim)(fea1_embed)为什么无法调回

2. `GlobalSelfAttention` 类已经正确定义，并且在使用之前已经实例化。 3. `n_heads` 和 `k_dim` 参数的值是正确设置的，并且与 `GlobalSelfAttention` 类的构造函数中定义的参数一致。如果以上条件都满足，那么...

class ACmix(nn.Module): def init(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).init() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

这段代码是定义了一个名为ACmix的类，继承自PyTorch中的nn.Module。它包含了一些卷积、全连接、非线性激活函数等层，用于实现图像处理任务中的注意力机制和特征融合。具体来说，逐行解释代码如下： ``` class ...

for img_a, att_a in progressbar(train_dataloader): attgan.train() img_a = img_a.cuda() if args.gpu else img_a att_a = att_a.cuda() if args.gpu else att_a idx = torch.randperm(len(att_a)) att_b = att_a[idx].contiguous() att_a = att_a.type(torch.float) att_b = att_b.type(torch.float) att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int

这段代码是一个训练循环，用于在每个训练批次中训练 `attgan` 模型。首先，使用 `progressbar(train_dataloader)` 创建了一个进度条对象，用于在训练过程中显示进度。然后，通过迭代 `train_dataloader` 获取每...

attgan = AttGAN(args) progressbar = Progressbar() writer = SummaryWriter(join('output', args.experiment_name, 'summary')) fixed_img_a, fixed_att_a = next(iter(valid_dataloader)) fixed_img_a = fixed_img_a.cuda() if args.gpu else fixed_img_a fixed_att_a = fixed_att_a.cuda() if args.gpu else fixed_att_a fixed_att_a = fixed_att_a.type(torch.float) sample_att_b_list = [fixed_att_a]

这段代码创建了 `AttGAN` 类的实例 `attgan`，以及 `Progressbar` 类的实例 `progressbar` 和 `SummaryWriter` 类的实例 `writer`。首先，使用 `AttGAN(args)` 创建了一个名为 ...这些实例和数据将在训练过程中使用。

origin_input = Input(shape=(time_step, features)) cominput = origin_input[:, :, 1:] output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1)""" output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1) output = Dense(1, activation='sigmoid')(out)

给定的代码片段是一个使用时间注意力机制的神经网络模型。该模型的输入是一个形状为 `(time_step, features)` 的张量。下面是这段代码的解释： ```python origin_input = Input(shape=(time_step, features)) # ...

在STM32F407 怎么把一个含有四个元素的数组转换成字符串，例如 const u8* ATT[4]={"0",".","5","0",}; 转换成0.50

然后使用sprintf函数将ATT数组中的元素按照指定的格式"%s%s%s%s"转换成字符串并存储到str数组中。最后使用printf函数打印出转换后的字符串。这样就可以将数组{ "0", ".", "5", "0" }转换成字符串"0.50"。

val att = Array(Array(1,2,3),Array(4,5,6),Array(7,8,9)) for(i <-0 to att.length;j <- 0 until att(i).length){ println(att(i)(j)) }修改

代码中的for循环，将其改为foreach循环如下所示： ```scala val att = Array(Array(1,2,3),Array(4,5,6),Array(7,8,9)) att.foreach(row => row.foreach(col => println(col))) ``` 这样就可以使用嵌套的foreach...

input1 = Input(shape=(look_back, n_inp1)) conv11 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(input1) pool11 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv11) conv12 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(pool11) pool12 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv12) gru11 = GRU(32, return_sequences=True)(pool12) # drop1 = Dropout(0.2)(gru11) gru12 = GRU(32, return_sequences=True)(gru11) time_last = tf.transpose(gru12, [0, 2, 1]) att1 = Dense(look_back, activation='tanh')(time_last) att2 = Dense(look_back, activation='softmax', use_bias=False)(att1) time_att = Multiply()([time_last, att2]) out1 = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)打印模型

要打印上述代码中的模型结构，可以使用Keras的`Model`类的`summary()`方法。以下是打印模型的示例代码： ```python from keras.layers import Input, Conv1D, MaxPool1D, GRU, Dense, Multiply from keras.models ...

time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)什么意思

接下来，通过 Multiply()([time_last, att_2]) 对 time_last 和 att_2 进行逐元素相乘，得到一个新的张量 time_att，其维度仍为 (batch_size, hidden_size, time_step)。这个张量表示了加权后的序列，即在时间维度上...

在Java中用Dom4j把这一段xml内容转成Map对象：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <java version="1.6.0_26" class="java.beans.XMLDecoder"> <object class="java.util.HashMap"> <void method="put"> <string>att_20160719180419281NEk9</string> <string>cx</string> </void> <void method="put"> <string>att_20160511094248589ZKYq</string> <string>cnmm</string> </void> <void method="put"> <string>att_20161018153614188aTus</string> <string>zsx;fj</string> </void> <void method="put"> <string>att_20160422110906494XuEf</string> <null/> </void> <void method="put"> <string>att_20160511130210612UULE</string> <string>fjyxapp;jjgjapp;wx;jd;dxjg;tb;wsjy</string> </void> <void method="put"> <string>att_20160719180542840LnFm</string> <string></string> </void> <void method="put"> <string>att_20160511130025203ssle</string> <string>zdgsszta</string> </void> <void method="put"> <string>att_20160810131359346N0ra</string> <string>szjys</string> </void> <void method="put"> <string>att_20160511130031927equg</string> <string></string> </void> <void method="put"> <string>att_20160422110456036qp7Y</string> <null/> </void> <void method="put"> <string>att_20160422110543585f7iI</string> <string>cpjbxx</string> </void> </object> </java>

wsjy, att_20160719180542840LnFm=, att_20160511130025203ssle=zdgsszta, att_20160810131359346N0ra=szjys, att_20160511130031927equg=, att_20160422110456036qp7Y=null, att_20160422110543585f7iI=cpjbxx} ...

注意力机制self.space_attention = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True) ) self.channel_attention = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True) ) out_c1 = nn.AdaptiveMaxPool2d((1, 1))(x4_0) out_c1 = self.sigmoid(out_c1) channel_feature = x4_0 * out_c1 channel_att = self.channel_attention(channel_feature) x = x4_0 + channel_att out_s1 = torch.max(x, 1)[0].unsqueeze(1) out_s1 = self.sigmoid(out_s1) space_feature = x * out_s1 space_att = self.space_attention(space_feature) x = x + space_att 想在网络中换成self.attention = BiLevelRoutingAttention(dim=512, n_win=7, num_heads=8, qk_dim=None, qk_scale=None, kv_per_win=4, kv_downsample_ratio=4, kv_downsample_kernel=None, kv_downsample_mode='identity', topk=4, param_attention="qkvo", param_routing=False, diff_routing=False, soft_routing=False, side_dwconv=3, auto_pad=True)之后代码怎么写啊

如果您想在网络中使用`BiLevelRoutingAttention`，可以将原来的`self.space_attention`和`self.channel_attention`替换为`self.attention`，然后在`__init__`函数中初始化`self.attention`，并将其输入和输出的维度...

def MEAN_Spot(opt): inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs) ba1 = BasicBlock(8, 18)(conv1) ba2 = BasicBlock(18, 28, stride=2)(ba1) att = BasicBlock1(28, 8, stride=2)(ba2) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(att) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 如何加入CBAB模块

2. 在网络中添加CBAM模块，例如： ``` att = BasicBlock1(28, 8, stride=2)(ba2) att_cbam = cbam_block(att) ``` 3. 将CBAM模块的输出作为下一层的输入，例如： ``` merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), ...

if args.b_distribution == 'none': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * args.thres_int if args.b_distribution == 'uniform': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * \ torch.rand_like(att_b) * \ (2 * args.thres_int) if args.b_distribution == 'truncated_normal': att_b_ = (att_b * 2 - 1) * \ (torch.fmod(torch.randn_like(att_b), 2) + 2) / 4.0 * \ (2 * args.thres_int) if (it+1) % (args.n_d+1) != 0: errD = attgan.trainD(img_a, att_a, att_a_, att_b, att_b_) add_scalar_dict(writer, errD, it+1, 'D') else: errG = attgan.trainG(img_a, att_a, att_a_, att_b, att_b_) add_scalar_dict(writer, errG, it+1, 'G') progressbar.say(epoch=epoch, iter=it+1, d_loss=errD['d_loss'], g_loss=errG['g_loss'])

在该分支中，先通过 `(att_b * 2 - 1)` 对属性 B 进行归一化处理，然后使用 `torch.rand_like(att_b)` 生成与属性 B 相同形状的随机张量，并且每个元素的值在 [0, 1) 的范围内。最后，通过 `(2 * args.thres_int)` ...

def MEAN_Spot(opt): inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs) ba1 = BasicBlock(3, 16)(conv1) ba2 = BasicBlock(16, 32, stride=2)(ba1) att = BasicBlock1(32, 64, stride=2)(ba2) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(att) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 如何加入多头自注意力机制

要在这个模型中加入多头自注意力机制，可以使用 `MultiHeadAttention` 层。这个层将输入张量拆分成多个头部，然后对每个头部分别进行注意力计算。可以通过 `tf.keras.layers.MultiHeadAttention` 类来创建这个层，...

att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1)是什么意思

这两行代码实现了一个注意力机制，用于计算一个序列中各个时间步的权重，进而对序列进行加权求和或加权平均。其中，time_last 是序列中最后一个时间步的输出，Dense(time_step, activation='tanh') 表示对最后一个...

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ATLAS探测器在8 TeV pp碰撞中弹性散射的总截面测量

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ATT7022B3.rar_ATT7022B3_ATT7022E 校准_ATT7022较准_att7022bsig_校准

在STM32F407 中，将字符数组转换成浮点数 例如 ATT[0]="1"; ATT[0]="."; ATT[0]="5"; ATT[0]="0";转换成浮点数1.5 。例如 ATT[0]="1"; ATT[0]="2"; ATT[0]="."; ATT[5]="0";转换成浮点数12.5的方法

基于上述代码fea1_att, SelfAtt_score = GlobalSelfAttention(num_heads=n_heads, key_dim=k_dim)(fea1_embed)为什么无法调回

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val att = Array(Array(1,2,3),Array(4,5,6),Array(7,8,9)) for(i <-0 to att.length;j <- 0 until att(i).length){ println(att(i)(j)) }修改

time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)什么意思

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