import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader import torch.optim device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 原始特征数据，包含大量在[-15, 15]范围内的坐标 features = torch.tensor([[8.3572,-11.3008,1],[6.2795,-12.5886,1],[4.0056,-13.4958,1] ,[1.6219,-13.9933,1],[-0.8157,-14.0706,1],[-3.2280,-13.7250,1] ,[-5.5392,-12.9598,1],[-7.6952,-11.8073,1],[-9.6076,-10.3035,1], [-11.2532,-8.4668,1],[-12.5568,-6.3425,1],[-13.4558,-4.0691,1], [-13.9484,-1.7293,1],[-14.0218,0.7224,1],[-13.6791,3.1211,1], [-12.9064,5.4561,1],[-11.7489,7.6081,1],[-10.2251,9.5447,1], [5.4804,12.8044,1],[7.6332,11.6543,1],[9.5543,10.1454,1], [11.1890,8.3117,1],[12.4705,6.2460,1],[13.3815,3.9556,1], [13.8733,1.5884,1],[13.9509,-0.8663,1],[13.6014,-3.2793,1], [12.8572,-5.5526,1],[11.7042,-7.7191,1],[10.1761,-9.6745,1], [-8.4301,11.1605,1],[-6.3228,12.4433,1],[-4.0701,13.3401,1], [-1.6816,13.8352,1],[0.7599,13.9117,1],[3.1672,13.5653,1]]).to(device) # 计算标签：x^2 + y^2 labels = [] for i in range(features.shape[0]): label=(features[i][0])**2+(features[i][1])**2 labels.append(label) labels = torch.tensor(labels).to(device) # 定义网络结构 num_input ,num_hidden,num_output = 3,64,1 net = nn.Sequential( nn.Linear(num_input,num_hidden), nn.Linear(num_hidden,num_output) ).to(device) # 权重初始化（偏置初始化未被应用） def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.xavier_normal_(m.weight) net.apply(init_weights) loss = nn.MSELoss() num_epochs = 10 batch_size = 6 lr=0.001 trainer = torch.optim.RAdam(net.parameters(),lr=lr) dataset = TensorDataset(features,labels) data_loader = DataLoader(dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True) # 训练循环 for i in range (num_epochs): for X,y in data_loader: y_hat = net(X) l = loss(y_hat,y.reshape(y_hat.shape)) trainer.zero_grad() l.backward() trainer.step() with torch.no_grad(): print(f"Epoch {i+1}, Loss: {l.item():.4f}")运行上述代码会发现，经过10个epoch的训练，损失值仍然很高，模型未能有效学习到目标函数。
Args: ogg_path (str): OGG 文件的路径。
4. 常见问题处理 若无法访问，请检查以下几点： Apache是否监听80端口（被占用时可改为8080） 防火墙或安全软件是否阻止了访问 hosts文件是否以管理员身份保存 httpd-vhosts.conf 文件语法是否有误（注意路径斜杠方向） Apache主配置文件 httpd.conf 是否加载了虚拟主机模块： Include conf/extra/httpd-vhosts.conf 这行应取消注释 基本上就这些。
例如，验证一个名为 items 的数组，其中每个元素都包含 name 和 quantity 字段：$request->validate([ 'items' => 'required|array', // 验证 items 字段本身是一个数组 'items.*.name' => 'required|string|max:255', // 验证 items 数组中每个元素的 name 字段 'items.*.quantity' => 'required|integer|min:1', // 验证 items 数组中每个元素的 quantity 字段 ]);在上述的控制器示例中，已经包含了针对 productinvoice 数组的详细验证规则。
$parameters = $reflector->getParameters(); echo "函数/方法: " . $reflector->getName() . "\n"; echo "参数列表:\n"; foreach ($parameters as $param) { echo " - 参数名: " . $param->getName() . "\n"; echo " 位置: " . $param->getPosition() . "\n"; // 获取类型提示 if ($param->hasType()) { $type = $param->getType(); echo " 类型提示: " . $type->getName(); if ($type->allowsNull()) { echo " (可为null)"; } echo "\n"; } else { echo " 类型提示: 无\n"; } // 检查是否有默认值 if ($param->isOptional()) { echo " 默认值: "; try { // 获取默认值，注意这里可能抛出异常，比如默认值是常量表达式 var_export($param->getDefaultValue()); } catch (ReflectionException $e) { echo "无法直接获取 (可能是常量表达式或复杂默认值)"; } echo "\n"; } else { echo " 默认值: 无 (必需参数)\n"; } // 检查是否引用传递 if ($param->isPassedByReference()) { echo " 传递方式: 引用传递\n"; } else { echo " 传递方式: 值传递\n"; } echo "----------\n"; }这段代码基本上涵盖了我们通过反射能获取到的参数所有关键信息。
优点： 简单直观，不需要处理迭代器。
理解这些原则对于编写正确且健壮的递归代码至关重要，能够帮助开发者避免因误解局部变量作用域而导致的逻辑错误。
PHP的安装，说白了就是让你的服务器能“听懂”PHP代码，从而运行你的网站或应用。
如果存在顺序依赖，应考虑将逻辑整合到一个init函数中，或使用其他明确的同步机制。
下面分享几个实用技巧，帮你快速上手。
解决方案 要实现一个基础的任务调度工具，我们通常需要定义一个任务（Task）的结构，以及一个调度器（Scheduler）来管理这些任务。
要使其正常工作，您需要生成一对密钥。
实现线程安全的观察者模式 为解决上述问题，需引入同步机制。
处理不同数据类型 在实际应用中，元组中的元素可能包含不同的数据类型，例如字符串和数字。
关注关键文件: typecheck.go: 负责类型检查和将 make 转换为内部符号。
项目基于标准库实现CRUD功能，使用JSON文件持久化数据，通过net/http提供RESTful API。
XML 本身是支持国际化的，它允许在文档中使用多种语言和字符集。
若线程池已停止且队列为空，线程退出。
以C++为例，选取末尾元素为基准，用双指针划分小于和大于等于基准的区域，再递归排序左右子数组，代码包含partition与quickSort函数，结合随机化基准、小数组改用插入排序等优化可提升效率，平均时间复杂度O(n log n)，需注意边界与指针控制细节。
atomic.AddInt64和LoadInt64适用于多goroutine对整型变量的原子增减与读取，仅支持基本类型单一操作。

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