1.DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程
2.78. Python DictReader类读取csv文件（含源代码解析）
3.源码详解Pytorch的源码state_dict和load_state_dict
4.Redis 源码分析字典（dict）
5.python出现次数多少排序？

DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程

       本文主要梳理了学习理解DETR3D模型源码与MMDetection3D构建流程的过程。首先，详解介绍model dict的源码配置与模型参数设置，指出在模型部分按照backbone、详解neck、源码head顺序定义，详解指标叠加公式源码体现模型结构。源码

       MMDetection3D在模型构建中利用类之间的详解包含关系递归实例化组件。在构建模型后，源码借助于registry机制实例化每一个组件，详解展现其层次性与模块化设计。源码

       在初始化流程中，详解首先在train.py的源码build_model开始，通过调用build方法逐级初始化各子结构，详解直至最底层结构，源码遵循初始化顺序：Detr3D -> backbone -> neck -> head -> head_transformer -> head_transformer_decoder -> 最终组件。其中，许多类继承自官方提供的框架结构，通过super()调用在父类中实现子结构初始化。

       关于DETR3D的组件，backbone、neck、head分别负责特征提取、融合、和目标检测的关键阶段。Detr3DHead继承自mmdet3d的DetrHead类，是模型的头部组件，实现特定检测任务。yshop商城源码

       DETR3DTransformer位于模型底层，是实现论文创新点的关键部分。其通过传感器转换矩阵预测reference points，并将投影到特征图，结合Bilinear Interpolation抓取固定区域特征，通过object queries refinement改善queries，用于目标预测。这一部分负责查询、特征捕捉与优化。

       Decoder是DETR3D的核心，专注于实现object queries refinement。这一过程在论文中被详细探讨，并在代码中得到具体实现。值得注意的是，F.grid_sample()在特征处理过程中扮演着关键角色，展示其在变换与映射任务中的应用。

. Python DictReader类读取csv文件（含源代码解析）

       CSV模块包含两种类：DictReader和DictWriter。DictReader用于以字典形式读取CSV文件内容，而DictWriter则以字典形式写入CSV文件内容。CSV模块的DictWriter类提供了三个方法：writeheader用于写入表头，writerow用于每次写入一行，而writerows用于每次写入多行。

       定义在类外部的函数被称为自定义函数，而定义在类内部的函数则被称为方法。类属性定义在类内部非方法外，而实例属性则是实例对象的属性，也称为实例变量。随便付源码

       创建实例对象的语法是：对象名=类名( )。调用类属性和方法的语法分别是：对象名.属性和对象名.方法名(值,...)。

       在准备工作中，我们通过实例化DictWriter类创建对象，将内容写入CSV文件，得到1班成绩单.csv文件。为了查看写入的内容，我们学习了使用代码方式查看文件内容。

       DictReader类用于以字典形式读取文件内容。运行代码后，得到一个csv.DictReader对象，表示创建了一个读取文件内容以字典形式输出的对象。调用属性fieldnames获取CSV文件的表头信息。

       定义一个类，并在类中定义初始化方法__init__，在方法中使用实例属性。实例化类创建对象时，传入值给属性fieldnames。for循环遍历csv.DictReader对象，输出字典内容。

       CSV模块的两个类：DictReader和DictWriter。DictReader类用于以字典形式读取CSV文件内容，而DictWriter类则以字典形式写入CSV文件内容。DictWriter类的三个方法：writeheader用于写入表头，writerow用于每次写入一行，writerows用于每次写入多行。

       课堂练习环节提供了实践机会，雪花视频源码帮助巩固理解和应用CSV模块的知识。

源码详解Pytorch的state_dict和load_state_dict

       在Pytorch中，保存和加载模型的一种方式是通过调用model.state_dict()，该函数返回的是一个OrderDict，包含网络结构的名称及其对应的参数。要深入了解实现细节，我们先关注其内部逻辑。

       在state_dict函数中，主要遍历了四个元素：_parameters，_buffers，_modules和_state_dict_hooks。前三种在先前的文章中已有详细介绍，而最后一种在读取state_dict时执行特定操作，通常为空，因此不必过多考虑。重要的一点是，当读取Module时，采用递归方式，并以.作为分割符号，方便后续load_state_dict加载参数。

       最后，该函数输出了三种关键参数。

       接下来，让我们深入load_state_dict函数，它主要分为两部分。

       首先，load(self)函数会递归地恢复模型参数。手机源码竞猜其中，_load_from_state_dict源码在文末附上。

       在load_state_dict中，state_dict表示你之前保存的模型参数序列，而local_state表示你当前模型的结构。

       load_state_dict的主要作用在于，假设我们需恢复名为conv.weight的子模块参数，它会以递归方式先检查conv是否存在于state_dict和local_state中。如果不在，则将conv添加到unexpected_keys中；如果在，则进一步检查conv.weight是否存在，如果都存在，则执行param.copy_(input_param)，完成参数拷贝。

       在if strict部分中，主要判断参数拷贝过程中是否有unexpected_keys或missing_keys，如有，则抛出错误，终止执行。当然，当strict=False时，会忽略这些细节。

       总结而言，state_dict和load_state_dict是Pytorch中用于保存和加载模型参数的关键函数，它们通过递归方式确保模型参数的准确恢复。

Redis 源码分析字典（dict）

       Redis 的内部字典世界：从哈希表到高效管理的深度解析

       Redis，作为开源的高性能键值存储系统，其内部实现的字典数据结构是其核心组件之一。这个数据结构采用自定义的哈希表——dictEntry，巧妙地存储和管理着键值对。让我们一起深入理解这一强大工具的运作机制。

       首先，Redis的字典是基于哈希表的，通过哈希函数将键转换为数组索引，实现高效查找。dictEntry结构巧妙地封装了键（key）、值（value）以及指向下一个节点的指针，构成了数据存储的基本单元。同时，dict包含一系列操作函数，包括哈希计算、键值复制、比较以及销毁操作，这些函数的指针类型（dictType）和实际数据结构共同构建了其高效性能。

       在字典的管理中，rehash是一个关键概念，它标志着哈希表的重新分布过程。rehash标志是一个计数器，用于跟踪当前哈希表实例的状态，确保在负载过高时进行扩容。当ht_used[0]非零，且满足特定条件（如元素数量超过初始桶数），服务器会触发resize操作，这通常在serverCron定时任务中进行，以避免磁盘I/O竞争。

       rehash过程中，Redis采取渐进式策略，通过dictRehash函数，逐个移动键值对到新哈希表，确保操作的线程安全。为了避免长时间阻塞，这个过程被分散到函数中，并通过serverCron定时任务，以毫秒级的步长进行，确保在无磁盘写操作时进行。

       在处理过期键时，dictRehashMilliseconds()函数扮演重要角色，它在rehash时监控时间消耗，确保性能。rehash过程中，dictAdd负责插入新哈希表，而dictFind和dictDelete则需处理ht_table[0]和ht_table[1]的键值对。

       Redis的默认哈希算法采用SipHash，保证了数据的分布均匀性。在持久化时，负载因子默认设置为5，而rehash后，数据结构会采用迭代器的形式，分为安全和非安全两种，以满足不同场景的需求。

       在实际操作中，如keysCommand，会选择安全模式以避免重复遍历，而在处理大规模数据时，如scan命令，可能需要使用非安全模式，但需注意可能带来的问题。

       总的来说，Redis的字典数据结构是其高效性能的基石，通过精细的哈希管理、rehash策略以及迭代器设计，确保了在高并发和频繁操作下的稳定性和性能。深入理解这些内部细节，对于优化Redis性能和应对复杂应用场景至关重要。

python出现次数多少排序？

       导读：很多朋友问到关于python出现次数多少排序的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

用python编写一段程序，输入若干单词，按照单词长短进行排序，并统计所有单词中每个字母(a-z)出现的次数

       1、解法：对输入的单词进行分割得到列表，遍历列表中的单词，二级遍历单词中的字符，判断字符是否存在字符字典中，存在则计数+1，不存在则初始化字典为1

       2、知识点：字典、列表、for循环、if判断、input获得输入、print打印

       3、代码如下：

       #?-*-?coding:?UTF-8?-*-

       #简历一个字典，key=个英文字母，value为出现次数

       wordDict?=?{ }

       #获得输入单词字符串

       str?=?input("请输入一串单词")

       #用空格分割单词，存到列表

       strArr?=?str.split(sep='?')

       #遍历列表中的单词

       for?word?in?strArr:

       #遍历单词中的字母

       for?ch?in?word:

       #判断字典中是否存在键key

       if?ch?in?wordDict:

       wordDict[ch]?=?wordDict.get(ch)+1#计数+1

       else:

       wordDict[ch]?=?1#计数初始化为1

       #打印输出

       for?key,value?in?wordDict.items():

       print("%s=%d"%(key,?value))

       Python编程题--统计字母出现次数并排序

       给定一个列表，列表元素仅包含字母，请统计每个字母的出现次数，并按出现次数排序，要求最终返回结果为字典形式。

python统计各字母个数

       一、实现思路

       需要统计字符串中每个字母出现的次数；如果字母是第一次出现的话，就把次数置为1，如果字母非第一次出现的话，就需要在原字母已保存次数上加1；仔细思考一下，需要保存字母和出现次数，然后相同字母出现多次的话，需要在原字母保存的次数加1；字典这种数据类型可以实现这种需求。

       二、代码实现

       2.1统计字母出现次数

       统计字符串每个字母出现次数源码：

       defcount_each_char(str):

       dict={ }

       foriinstr:

       ifinotindict:

       dict[i]=1

       else:

       dict[i]+=1

       returndict

       if__name__=="__main__":

       res=count_each_char("abdefdcsdf")

       print(res)

       简化版统计字符串字母出现次数源码：

       dict[i]表示的是字典中字母对应的value(出现次数)

       dict.get(i,0)+1表示的是从字典获取字母,如果字典中没有查找到对应字母,则将字母i,次数1存入字典

       defcount_each_char(str):

       dict={ }

       foriinstr:

       dict[i]=dict.get(i,0)+1

       returndict

       运行结果：

       2.2按字母出现次数排序

       根据字母出现次数倒序排列源码：

       defcount_each_char_sort_value(str):

       dict={ }

       foriinstr:

       dict[i]=dict.get(i,0)+1

       #sorted方法会生成一个排序好的容器

       #operator.itemgetter(1)获取字典第一维的数据进行排序

       #reverse表示倒序排列

       dict=sorted(dict.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)

       returndict

       if__name__=="__main__":

       res=count_each_char_sort_value("abdefdcsdf")

       print(res)

       运行结果：

       从运行结果可以看出，通过调用sorted方法，已经根据指定的key进行倒序排序了

Python统计字母出现频率

       代码如下：

       #coding=utf-8

       #?输入

       s?=?input()

       #?统计

       d?=?{ }

       for?c?in?s:

       d[c]?=?(d[c]?+?1)?if?c?in?d?else?1

       #?输出

       for?i?in?d:

       print(i,?d[i])

       运行结果：

       排序版本:

       #coding=utf-8

       #?输入

       s?=?input()

       #?统计

       d?=?{ }

       for?c?in?s:

       d[c]?=?(d[c]?+?1)?if?c?in?d?else?1

       #?排序

       result?=?sorted(d.items(),?key?=?lambda?x:x[1],?reverse?=?True)

       #?输出

       for?i?in?result:

       print(i[0],?i[1])

       运行结果；

怎么在python中输出一个列表中出现次数前十的元素

       代码如下：

       defshowmax(lt):?

       index1=0?#记录出现次数最多的元素下标?

       max=0?#记录最大的元素出现次数?

       foriinrange(len(lt)):

       flag=0#记录每一个元素出现的次数

       forjinrange(i+1,len(lt)):#遍历i之后的元素下标?

       iflt[j]==lt[i]:

       flag+=1?#每当发现与自己相同的元素，flag+1

       ifflagmax:?#如果此时元素出现的次数大于最大值，记录此时元素的下标?

       max=flag?

       index1=i?

       returnlt[index1]?#返回出现最多的元素

       lt=[1,1,2,3,3,5,6,8,9,4,6,,6,,6,,,]

       print(showmax(lt))

       扩展资料

       python的优缺点

       优点：

       1、优美、清晰、简单；

       2、高级语言；

       3、开发效率高；

       4、可移植性、可拓展性、可嵌入性。

       缺点：

       1、运行速度慢；

       2、代码不能加密；

       3、线程不能利用多CPU。

       python的种类：

       1、Cpython：基于C语言开发的；

       2、lpython；

       3、Jpython；

       4、PyPy：目前执行最快的。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python出现次数多少排序的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～