initial_contact_time: data.value.search_form.initial_contact_time != '' ? new Date(data.value.search_form.initial_contact_time).toString('yyyy-MM-dd') : '',

时间: 2023-06-26 10:10:19 浏览: 48
这段代码是对一个表单数据中的initial_contact_time字段进行处理,如果该字段不为空,则将其转换成指定格式的日期字符串,否则将该字段赋值为空字符串。具体来说,它使用了三目运算符,判断了initial_contact_time是否为空,如果不为空,则使用new Date()方法将其转换成日期对象,并使用toString()方法将其转换成指定格式的字符串,否则将其赋值为空字符串。需要注意的是,这里使用了一个第三方库Date.js来进行日期格式化。
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def amin(a, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue):

这是一个函数的定义,函数名为amin,参数包括a,axis,out,keepdims,initial和where。其中a是要计算的数组,axis是要沿着哪个轴进行计算,out是计算结果的输出数组,keepdims是一个布尔值,表示是否保持结果的维度,initial是一个初始值,where是一个条件数组,用于选择要计算的元素。这个函数的作用是计算数组a中的最小值。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [numpy ndarray学习一> 基础](https://blog.csdn.net/New_Tank/article/details/120096913)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

while initial_pose.header.stamp == "":

这段代码中,`initial_pose`是一个ROS消息,`initial_pose.header`是该消息的头部信息,包含时间戳等信息。`initial_pose.header.stamp`表示消息的时间戳,是一个字符串类型。这个while循环的目的是等待`initial_pose.header.stamp`被赋值,即等待机器人当前的位置信息被获取并且时间戳被记录下来。如果时间戳为空字符串,就一直等待,直到时间戳被赋值为止。这样做是为了确保机器人当前的位置信息已经准备就绪,可以用于后续的导航任务。

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代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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