帮我修改这段代码 from collections import deque class BTNode: def __init__(self,d=None): self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: def __init__(self,d=None): self.b=d def SetRoot(self,r): self.b=r def DispBTree(self): return self._DispBTreel(self.b) def _DispBTree1(self,t): if t==None: return "" else: bstr=str(t.data) if t.lchild!=None or t.rchild!=None: bstr+="(" bstr+=self._DispBTree(t.lchild) if t.rchild!=None: bstr+="," bstr+=self._DispBTree(t.rchild) bstr==")" return bstr def RePostOrder(bt): _RePostOrder(bt.b) def _RePostOrder(t): if t==None: return print(t.data+" ") _RePostOrder(t.lchild) _RePostOrder(t.rchild) b=BTNode('A') p1=BTNode('B') p2=BTNode('C') p3=BTNode('D') p4=BTNode('E') p5=BTNode('F') p6=BTNode('G') b.lchild=p1 b.rchild=p2 p1.lchild=p3 p1.rchild=p4 p2.lchild=p5 p2.rchild=p6 bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' ');print(bt.DispBTree()) print("求解结果:") RePostOrder(bt)

时间: 2023-07-16 10:12:42 浏览: 114
代码存在一些小问题，我给你修改一下： ```python from collections import deque class BTNode: def __init__(self,d=None): self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: def __init__(self,d=None): self.b=d def SetRoot(self,r): self.b=r def DispBTree(self): return self._DispBTree(self.b) def _DispBTree(self,t): if t==None: return "" else: bstr=str(t.data) if t.lchild!=None or t.rchild!=None: bstr+="(" bstr+=self._DispBTree(t.lchild) if t.rchild!=None: bstr+="," bstr+=self._DispBTree(t.rchild) bstr+=")" return bstr def RePostOrder(bt): _RePostOrder(bt.b) def _RePostOrder(t): if t==None: return _RePostOrder(t.lchild) _RePostOrder(t.rchild) print(t.data) b=BTNode('A') p1=BTNode('B') p2=BTNode('C') p3=BTNode('D') p4=BTNode('E') p5=BTNode('F') p6=BTNode('G') b.lchild=p1 b.rchild=p2 p1.lchild=p3 p1.rchild=p4 p2.lchild=p5 p2.rchild=p6 bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' ') print(bt.DispBTree()) print("求解结果:") RePostOrder(bt) ``` 这段代码是二叉树后序遍历算法的实现。其中 `_RePostOrder` 是递归函数，用于对二叉树进行后序遍历；`RePostOrder` 函数则是对 `_RePostOrder` 的一个包装，用于外部调用。在 `main` 函数中，我们创建了一个二叉树，并调用 `RePostOrder` 函数对其进行后序遍历。
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补全from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def __init__(self,d=None): #构造方法 …… def SetRoot(self,r): #设置根结点为r …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 ……. if __name__ == '__main__': b=BTNode('A') #建立各个结点 p1=BTNode('B') …… b.lchild=p1 #建立结点之间的关系 b.rchild=p2 …… bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) from BTree import BTree,BTNode def RePostOrder(bt): #求解算法 _RePostOrder(bt.b) def _RePostOrder(t): if _________: print(t.data+" ") _______________ _______________ #主程序 b=BTNode('A') #建立各个结点 p1=BTNode('B') …… b.lchild=p1 #建立结点之间的关系 b.rchild=p2 …… bt=BTree() bt.SetRoot(b) print("bt:",end=' ');print(bt.DispBTree()) print("求解结果:") _______________

from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def __init__(self,...

import abc from datetime import datetime from collections import defaultdict # Base Device Class (Template) class Device(abc.ABC): def __init__(self, device_id, name, status, energy_usage=0): # Initialize device attributes self.__device_id = device_id self.__name = name self.__status = 'off' self.__energy_usage = energy_usage # Getter methods def get_id(self): return self.__device_id def get_name(self): return self.__name def get_status(self): return self.__status # Control methods def turn_on(self, status): return self.__status='on' def turn_off(self): return self.__status = 'off' def get_energy_usage(self): return self.__energy_usage def __str__(self): print(f"Device: {get_name()}, ID: {get_id()}, Status: {get_status()}, Energy Usage: {get_energy_usage()}kWh") # Subclasses for devices class Light(Device): def __init__(self, device_id, name, brightness=100): pass class Thermostat(Device): def __init__(self, device_id, name, temperature=22): pass class Camera(Device): def __init__(self, device_id, name, resolution='1080p'): pass # Device Controller class DeviceController: def __init__(self): self.devices = {} def add_device(self, device): pass def remove_device(self, device_id): pass def list_devices(self): pass def execute_command(self, device_id, command): pass # Smart Home Hub (Singleton) class SmartHomeHub: _instance = None def __new__(cls): if cls._instance is None: cls._instance = super(SmartHomeHub, cls).__new__(cls) cls._instance.controller = DeviceController() return cls._instance def schedule_task(self, device_id, command, time): pass def display_status(self): pass def total_energy_usage(self): pass # Main Execution (Templat

好的，用户希望得到关于Python设备类及其子类（Light、Thermostat、Camera）的代码实现反馈，以及SmartHomeHub单例模式的功能扩展建议。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关的知识点可以应用。 ...

import paddle import paddle.nn as nn from numpy.ma.core import identity paddle.set_device('cpu') class Identity(nn.layer): def __init__(self): super().__init__() def forward(self,x): return x class Block(nn.layer): def __init__(self,in_dim,out_dim,stride): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2D(in_dim,out_dim,3,stride=stride,padding=1,bias_attr=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(out_dim) self.conv2 = nn.Conv2D(out_dim,out_dim,3,stride=1,padding=1,bias_attr=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2D(out_dim) self.relu = nn.ReLU() if stride == 2 or in_dim != out_dim: self.downsample = nn.Sequential(*[ nn.Conv2D(in_dim,out_dim,1,stride=stride), nn.BatchNorm2D(out_dim) ]) else: self.downsample = Identity() def forward(self,x): h = x x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) identity = self.downsample(h) x = x+identity x = self.relu(x) return x class ResNet(nn.Layer): def __init__(self,in_dim = 64,num_classes=10): super().__init__() self.in_dim = in_dim self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels=3, out_channels=in_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias_attr=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2D(in_dim) self.relu = nn.ReLU() # blocks self.layer1 = self._make_layer(dim=64,n_blocks=2,stride=1) self.layer2 = self._make_layer(dim=128,n_blocks=2,stride=2) self.layer3 = self._make_layer(dim=256,n_blocks=2,stride=2) self.layer4 = self._make_layer(dim=512,n_blocks=2,stride=2) # head layer self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2D(1) self.classifie

这段代码实现了基本的BasicBlock单元，其中包含了两个连续的3×3卷积操作，并且支持通过传递给构造函数的不同参数来自定义输入通道数、输出通道数以及其他属性[^1]。 #### 下采样的处理方式 当遇到特征图尺寸...

import numpy as np import pandas as pd from collections import Counter class KNNClassifier: def __init__(self, k=3): """ 初始化 KNN 分类器 :param k: K 值，默认值为 3 """ pass # 补充代码 def fit(self, X_train, y_train): """ 训练模型，保存训练数据 :param X_train: 训练集特征 :param y_train: 训练集标签 """ pass # 补充代码 def predict(self, X_test): """ 使用 KNN 算法进行预测 :param X_test: 测试集特征 :return: 预测结果 """ # 利用面向过程的accuracy_score（）函数 pass # 补充代码 # 尽量利用列表推导式

def __init__(self, k=3): """ 初始化KNN分类器。 参数: k (int): 邻居的数量，默认为3。 """ self.k = k --- #### 训练阶段 (fit) 在 fit 函数中存储训练数据以便后续使用。这里不需要复杂的...

请注释以下代码并说出整体做了什么from collections import Counter from utils import flatten_lists class Metrics(object): """用于评价模型,计算每个标签的精确率,召回率,F1分数""" def __init__(self, golden_tags, predict_tags, remove_O=False): # [[t1, t2], [t3, t4]...] --> [t1, t2, t3, t4...] self.golden_tags = flatten_lists(golden_tags) self.predict_tags = flatten_lists(predict_tags) if remove_O: # 将O标记移除，只关心实体标记 self._remove_Otags() # 辅助计算的变量 self.tagset = set(self.golden_tags) self.correct_tags_number = self.count_correct_tags() self.predict_tags_counter = Counter(self.predict_tags) self.golden_tags_counter = Counter(self.golden_tags) # 计算精确率 self.precision_scores = self.cal_precision() # 计算召回率 self.recall_scores = self.cal_recall() # 计算F1分数 self.f1_scores = self.cal_f1() def cal_precision(self): precision_scores = {} for tag in self.tagset: precision_scores[tag] = self.correct_tags_number.get(tag, 0) / \ self.predict_tags_counter[tag] return precision_scores def cal_recall(self): recall_scores = {} for tag in self.tagset: recall_scores[tag] = self.correct_tags_number.get(tag, 0) / \ self.golden_tags_counter[tag] return recall_scores def cal_f1(self): f1_scores = {} for tag in self.tagset: p, r = self.precision_scores[tag], self.recall_scores[tag] f1_scores[tag] = 2 * p * r / (p + r + 1e-10) # 加上一个特别小的数，防止分母为0 return f1_scores

这段代码定义了一个 Metrics 类，用于评价模型在文本序列标注任务中的性能表现，包括每个标签的精确率、召回率和 F1 分数。 该类的初始化函数接受两个参数 golden_tags 和 predict_tags，它们分别表示正确的标注...

NameError: name 'CreateBTree2' is not defined 以下代码：from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 self.root=BTNode(d) def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 return self._DispBTree1(self.root) def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 if t==None: return '' else: return '(%s%s%s)' % (t.data,self._DispBTree1(t.lchild),self._DispBTree1(t.rchild)) def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 return self._FindNode1(self.root,x) def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 if t==None: return None elif t.data==x: return t else: p=self._FindNode1(t.lchild,x) if p!=None: return p else: return self._FindNode1(t.rchild,x) def Height(self): #求二叉树高度的算法 return self._Height1(self.root) def _Height1(self,t): #被Height方法调用 if t==None: return 0 else: return max(self._Height1(t.lchild),self._Height1(t.rchild))+1 def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 _PreOrder(bt.root) def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 if t!=None: print(t.data,end=' ') _PreOrder(t.lchild) _PreOrder(t.rchild) def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 _InOrder(bt.root) def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 if t!=None: _InOrder(t.lchild) print(t.data,end=' ') _InOrder(t.rchild) def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 _PostOrder(bt.root) def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 if t!=None: _PostOrder(t.lchild) _PostOrder(t.rchild) print(t.data,end=' ') def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 Q=deque() Q.append(bt.root) while len(Q)!=0: t=Q.popleft() print(t.data,end=' ') if t.lchild!=None: Q.append(t.lchild) if t.rchild!=None: Q.append(t.rchild) def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 n=len(posts) return _CreateBTree2(posts,0,ins,0,n) def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 if n<=0: return None else: r=BTNode(posts[i+n-1]) k=ins.index(posts[i+n-1]) r.lchild=_CreateBTree2(posts,i,ins,j,k-j) r.rchild=_CreateBTree2(posts,i+k-j,ins,k+1,n-(k-j)-1) return r #主程序 ins=[1,2,3,4,5] posts=[5,4,3,2,1] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt=BTree() bt.root=CreateBTree2(posts,len(posts)-1,ins,0,len(ins)) print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x=值 p=bt.FindNode(x) if p is not None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); PreOrder(bt); print() print(" 中序序列:",end=' '); InOrder(bt); print() print(" 后序序列:",end=' '); PostOrder(bt); print() print(" 层次序列:",end=' '); LevelOrder(bt); print()

这个错误是因为在代码中调用了CreateBTree2函数，但是该函数没有被定义。请确认你已经定义或导入了CreateBTree2函数。如果你没有定义这个函数，请添加以下代码到你的程序中： def CreateBTree2(posts,ins): # ...

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

这段代码是一个基于VGG的神经网络模型的定义，主要用于特征提取。其中包括两个类：BackboneBase_VGG和Backbone_VGG以及一个函数build_backbone。 BackboneBase_VGG类是VGG的基础类，用于构建VGG神经网络...

这是我的wuliao_detection库，你学习一下 from maix import camera, display, image, nn, app, uart from collections import defaultdict, deque import random import struct device = "/dev/ttyS0" serial0 = uart.UART(device, 115200) class YOLODetector: def __init__(self, model_path, conf_th=0.9, iou_th=0.45): self.model = nn.YOLOv5(model=model_path, dual_buff=True) self.conf_th = conf_th self.iou_th = iou_th self.labels = self.model.labels self.color_map = self._generate_color_map() def _generate_color_map(self): # 生成 image.Color 对象 return { idx: image.Color.from_rgb( random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255) ) for idx in range(len(self.labels)) } def detect(self, img): return self.model.detect(img, conf_th=self.conf_th, iou_th=self.iou_th) class DetectionVisualizer: def __init__(self, trail_length=15): self.trail_history = defaultdict(lambda: deque(maxlen=trail_length)) def draw_detection(self, img, obj, label, color): # 确保所有绘图函数使用 image.Color 类型 img.draw_rect(obj.x, obj.y, obj.w, obj.h, color) img.draw_string(obj.x, obj.y, f"{label}: {obj.score:.2f}", color) cx = obj.x + obj.w // 2 cy = obj.y + obj.h // 2 self._draw_center_marker(img, cx, cy, color) img.draw_string(cx-20, cy+15, f"({cx}, {cy})", color) return cx, cy def update_trail(self, class_id, cx, cy): self.trail_history[class_id].append((cx, cy)) def draw_trails(self, img, class_id, color): history = self.trail_history[class_id] for i in range(1, len(history)): x1, y1 = history[i-1] x2, y2 = history[i] img.draw_line(x1, y1, x2, y2, color, thickness=2) def _draw_center_marker(self, img, x, y, color): img.draw_circle(x, y, 3, color) img.draw_line(x-10, y, x+10, y, color) img.draw_line(x, y-10, x, y+10, color) def main(): detector = YOLODetector("/root/my_wuliao/model_183042.mud", conf_th=0.7) cam = camera.Camera(detector.model.input_width(), detector.model.input_height(), detector.model.input_format()) visualizer = DetectionVisualizer(trail_length=20) disp = display.Display() while not app.need_exit():

好的，我现在需要帮助用户审查和优化他们提供的Maix YOLOv5自定义检测器与可视化类的代码。虽然用户没有直接给出代码，但根据他们的描述，我可以推测可能涉及K210开发板、Micropython以及YOLOv5模型的应用。 首先，...

补全代码 from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()补全代码

from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def __init__(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def __init__(self,d=...

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from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtChart import QChart, QChartView, QLineSeries, QValueAxis from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.init_ui() self.alarm_ranges = {'speed': (200, 900), 'altitude': (5000, 45000), 'fuel': (1000, 5000)} # 初始化定时器 self.timer = QTimer() self.timer.timeout.connect(self.update_data) self.timer.start(1000) # 1秒更新一次 def init_ui(self): self.setWindowTitle("飞行状态监控") self.central_widget = QWidget() self.setCentralWidget(self.central_widget) # 创建图表区域 self.speed_chart = self.create_chart("速度 (km/h)") self.altitude_chart = self.create_chart("高度 (m)") self.fuel_chart = self.create_chart("油量 (L)") # 布局设置 layout = QGridLayout() layout.addWidget(self.speed_chart, 0, 0) layout.addWidget(self.altitude_chart, 0, 1) layout.addWidget(self.fuel_chart, 1, 0) self.central_widget.setLayout(layout)

from collections import deque from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtChart import * from PyQt5.QtCore import QTimer, Qt class RealTimeChart(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() ...

优化下面代码class TreeNode: def __init__(self, val): self.val = val self.left = None self.right = None root = TreeNode('a') root.left = TreeNode('b') root.right = TreeNode('c') root.left.left = TreeNode('d') root.left.right = TreeNode('e') root.right.left = TreeNode('f') root.right.right = TreeNode('g') root.left.left.left = TreeNode('h') root.left.left.right = TreeNode('i') def preorder_traversal(root): if not root: return print(root.val, end=' ') preorder_traversal(root.left) preorder_traversal(root.right) def inorder_traversal(root): if not root: return inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') inorder_traversal(root.right) def postorder_traversal(root): if not root: return postorder_traversal(root.left) postorder_traversal(root.right) print(root.val, end=' ') from collections import deque def level_order_traversal(root): if not root: return queue = deque() queue.append(root) while queue: node = queue.popleft() print(node.val, end=' ') if node.left: queue.append(node.left) if node.right: queue.append(node.right) def get_height(root): if not root: return 0 left_height = get_height(root.left) right_height = get_height(root.right) return max(left_height, right_height) + 1 def get_node_count(root): if not root: return 0 left_node_count = get_node_count(root.left) right_node_count = get_node_count(root.right) return left_node_count + right_node_count + 1 print("先序遍历：") preorder_traversal(root) print("中序遍历：") inorder_traversal(root) print("后序遍历：") postorder_traversal(root) print("层次遍历：") level_order_traversal(root) print("该二叉树的高度为：") get_height(root) print("该二叉树的节点个数为 ") get_node_count(root)

这段代码实现了二叉树的四种遍历方式和获取二叉树的高度和节点个数。代码本身没有什么问题，但是可以考虑进行一些优化。 1. 可以在遍历时使用yield关键字，将遍历结果逐个返回，而不是一次性打印出来。这样可以节省...

from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()

=None: print("bt中存在"+x) else: print("bt中不存在"+x) print("bt的高度=%d" %(bt.Height())) print("先序序列:",end=' '); PreOrder(bt); print() print("中序序列:",end=' '); InOrder(bt); print() print(...

class QNode: def __init__(self,p,pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, None)) visited[u] = 1 while len(qu) > 0: p = qu.popleft() if p.vno == v: q = p.pre while q != None: res.append(q.vno) q = q.pre res.reverse() return res完善代码并写出主程序

from collections import deque class QNode: def __init__(self, p, pre): self.vno = p self.pre = pre def Shortpath(G, u, v): visited = [0] * len(G) res = [] qu = deque() qu.append(QNode(u, ...

下面的代码出现错误要求修改下面的代码且是完整的没有省略步骤的代码import torch.nn as nn import torch.nn.modules.utils as torch_utils from collections import namedtuple import torch.nn.functional as F import torch ConvLayerConfig = namedtuple('LayerConfig', 'in_channels out_channels kernel_size padding pool') class SEBlock(nn.Module): """通道注意力模块（Squeeze-and-Excitation）""" def __init__(self, channel, reduction=16): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) class SpatialAttention(nn.Module): """空间注意力模块""" def __init__(self, kernel_size=7): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) scale = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) scale = self.conv(scale) return x * self.sigmoid(scale) class Conv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=0, pool=True, relu=True, bn=False): super(Conv, self).__init__() layers = [nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding)] if pool: layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)) if bn: layers.append(nn.BatchNorm2d(out_channels)) if relu: layers.app

嗯，用户想修复包含SEBlock、SpatialAttention和Conv类的PyTorch代码错误，并得到完整的实现。首先，我需要回忆这些模块的结构，然后找出常见的错误点。比如，SEBlock通常包含全局平均池化，全连接层和激活函数。...

优化下列代码from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.graph = [] def add_edge(self, u, v, w): self.graph.append([u, v, w]) def find(self, parent, i): if parent[i] == i: return i return self.find(parent, parent[i]) def union(self, parent, rank, x, y): xroot = self.find(parent, x) yroot = self.find(parent, y) if rank[xroot] < rank[yroot]: parent[xroot] = yroot elif rank[xroot] > rank[yroot]: parent[yroot] = xroot else: parent[yroot] = xroot rank[xroot] += 1 def kruskal_mst(self): result = [] i = 0 e = 0 self.graph = sorted(self.graph, key=lambda item: item[2]) parent = [] rank = [] for node in range(self.V): parent.append(node) rank.append(0) while e < self.V - 1: u, v, w = self.graph[i] i = i + 1 x = self.find(parent, u) y = self.find(parent, v) if x != y: e = e + 1 result.append([u, v, w]) self.union(parent, rank, x, y) print("Following are the edges in the constructed MST") for u, v, weight in result: print("{0} - {1}: {2}".format(u, v, weight)) g = Graph(5) g.add_edge(0, 1, 10) g.add_edge(0, 2, 6) g.add_edge(0, 3, 5) g.add_edge(1, 3, 15) g.add_edge(2, 3, 4) g.kruskal_mst()

from collections import defaultdict class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.graph = defaultdict(list) def add_edge(self, u, v, w): self.graph[u].append((v, w)) self....

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