load('data400.mat'); len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 potData = data400(len+1:end, [1 3]); trainLen = round(len*percent); trainImg = potData([1:trainLen], 1:2); testImg = potData([(trainLen+1):len], 1:2);给我详细解释这段代码

时间: 2024-04-29 09:20:30 浏览: 25
这段代码的功能是将一个名为"data400.mat"的数据文件加载到MATLAB工作区中，并使用其中的数据对训练集和测试集进行划分。具体解释如下： 1. `load('data400.mat')`：该语句将名为"data400.mat"的MATLAB数据文件加载到工作区中。 2. `len = (size(data400, 1))/2`：该语句计算数据文件中数据的行数，并将其除以2，将结果赋给变量"len"。这个变量的值将用于划分训练集和测试集。 3. `percent = 0.6`：该语句将一个值为0.6的常量赋给变量"percent"。这个变量的值表示训练集占整个数据集的百分比。 4. `potData = data400(len+1:end, [1 3])`：该语句从"data400"数据中选取第len+1行到最后一行的数据，并选取第1和第3列的数据，将其存储在变量"potData"中。这些数据将用于训练和测试模型。 5. `trainLen = round(len*percent)`：该语句计算训练集的长度。它将变量"len"乘以变量"percent"，然后使用MATLAB的round函数将结果四舍五入为最接近的整数。结果将存储在变量"trainLen"中。 6. `trainImg = potData([1:trainLen], 1:2)`：该语句从"potData"中选择前"trainLen"行和第1到第2列的数据，将其存储在变量"trainImg"中。这些数据将用于训练模型。 7. `testImg = potData([(trainLen+1):len], 1:2)`：该语句从"potData"中选择第"trainLen+1"行到最后一行和第1到第2列的数据，将其存储在变量"testImg"中。这些数据将用于测试模型。

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% 划分训练集 trainLen = round(len*percent); trainImg = data400([1:trainLen len+(1:trainLen)], 1:3); 计算数据集的长度，将数据集分为训练集和验证集，并将标注好的图像数据存储在trainImg中。 %% ...

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clc; clear all; %% 导入模型 load('./模型New/model_pot_final.mat') disp(detector) % 训练损失曲线 figure() plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration') %% 导入数据集 load('data400.mat'); % 路径修改 for i = 1:size(data400, 1) originPath = string(table2cell(data400(i, 1))); newPath = strrep(originPath, 'F:\other\myMatlab\29光伏图像\程序','.'); disp(newPath) data400(i, 1) = cell2table(cellstr(newPath)); end len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分测试集 potData = data400(len+1:end, [1 3]); trainLen = round(len*percent); testImg = potData([(trainLen+1):len], 1:2); %% 检测 imds = imageDatastore(testImg.imageFilename); results = detect(detector, imds); blds = boxLabelDatastore(testImg(:,2:end)); [ap, recall, precision] = evaluateDetectionPrecision(results, blds); % PR图 figure(); plot(recall, precision); grid on title(sprintf('Average precision = %.4f', ap)) % 检测效果图(分两张图) figure() for i = 1:size(testImg, 1)/2 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg(i, 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores] = detect(detector, img); if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,scores); end imshow(img) titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) end figure() for i = 1:size(testImg, 1)/2 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg((i+size(testImg, 1)/2), 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores] = detect(detector, img); if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,scores); end imshow(img) titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) end给我非常详细的，一字一句，一句一句的解释这段代码

接着，使用 round(len*percent) 计算了训练集的长度，并使用 testImg = potData([(trainLen+1):len], 1:2) 划分出了测试集。 matlab imds = imageDatastore(testImg.imageFilename); % 创建图像数据存储 ...

// 下载器类 class Downloader { constructor(data, options) { this.data = data; this.options = options; this.item = null; this.onStart = null; this.onProgress = null; this.onCompleted = null; this.data.progress = 0; // 新增 progress 属性 this.data.status='pause';//true 表示 进度没有结束，继续下载 this.data.timeid=0; } start() { const win = BrowserWindow.getFocusedWindow(); this.options.onStarted = (item) => { this.item = item; this.data.status='process';//true 表示 进度没有结束，继续下载 this.onStart(); }; this.options.onTotalProgress=(progress)=>{ this.data.progress = progress.percent * 100; // 更新 progress 属性 this.onTotalProgress(progress); } this.options.onCompleted = () => { this.onCompleted(); }; download(win, this.data.dowloadLink, this.options); } pause() { if (this.item) { this.item.pause(); } } resume() { if (this.item) { this.item.resume(); } } cancel() { if (this.item) { this.item.cancel(); } } } 这是我说的类，里面有异步方法，怎么实现

this.data.progress = progress.percent * 100; this.onTotalProgress(progress); }; this.options.onCompleted = () => { this.onCompletedPromise.resolve(); // 执行 Promise }; this....

class Downloader { constructor(data, options) { this.data = data; this.options = options; this.item = null; this.onStart = null; this.onProgress = null; this.onCompleted = null; this.data.progress = 0; // 新增 progress 属性 this.data.status='pause';//true 表示 进度没有结束，继续下载 this.data.timeid=0; } start() { const win = BrowserWindow.getFocusedWindow(); this.options.onStarted = (item) => { this.item = item; this.data.status='process';//true 表示 进度没有结束，继续下载 this.onStart(); handleDownload.push(item); }; this.options.onTotalProgress=(progress)=>{ this.data.progress = progress.percent * 100; // 更新 progress 属性 if(this.data.status=='process'){ this.onTotalProgress(progress); } } this.options.onCompleted = () => { this.onCompleted(); }; download(win, this.data.dowloadLink, this.options); } pause() { if (this.item) { this.item.pause(); } } resume() { if (this.item) { this.item.resume(); } } cancel() { if (this.item) { this.item.cancel(); } } } ipcMain.handle('window-downloadNow', (msg, dataArray) => { for (const data of dataArray) { var timenow=Date.now();//调用的时候，打个时间戳 const options = { directory: downloadPath, filename: data.title + '.' + data.fileType, saveAs: false, extension: data.fileType, openFolderWhenDone: false, showProgressBar: true, showBadge: true, }; const downloader = new Downloader(data, options); downloader.data.timeid=timenow;//存储唯一标识 downloader.start(); downloader.onStart = () => { // 下载开始 }; downloader.onTotalProgress = (progress) => { // 更新下载进度 downloadArray.set(downloader.data.timeid, { title: downloader.data.title, sUrl: downloader.data.sUrl, progress: downloader.data.progress, size: downloader.data.size, status:downloader.data.status, timeid:downloader.data.timeid }); mainWindow.webContents.send('consolelog', downloadArray); mainWindow.webContents.send('donwloadStatus', true); }; downloader.onCompleted = () => { if(downloader.data.progress==100&&downloader.data.status=='process'){ mainWindow.webContents.send('endDownload', JSON.stringify(downloader)); mainWindow.webContents.send('donwloadStatus', false); downloader.data.status='complete' } if(downloader.data.progress<100){ mainWindow.webContents.send('donwloadStatus', true); } mainWindow.webContents.send('consolelog', downloadArray); }; } return JSON.stringify(dataArray); // 返回值将作为 Promise 的 resolved 值 }); 这段代码中，handleDownload.push(item); 会重复push ，比如，点击下载歌曲A，此时handleDownload.push(item); 里面有A。 此时我下载歌曲B，此时 handleDownload.push(item); 重复push 了两次B，怎么回事？

这段代码中的 handleDownload 是一个数组，用于存储下载任务的 Item 对象。每次点击下载按钮，都会创建一个新的 Downloader 对象，并调用 start 方法开始下载，... handleDownload.splice(index, 1); } // ... };

clc; clear all; %% 导入模型 load('./模型New/model_two_final.mat') disp(detector) % 训练损失曲线 figure() plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration') %% 导入数据集 load('data400.mat'); % 路径修改 for i = 1:size(data400, 1) originPath = string(table2cell(data400(i, 1))); newPath = strrep(originPath, 'F:\other\myMatlab\29光伏图像\程序','.'); disp(newPath) data400(i, 1) = cell2table(cellstr(newPath)); end len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 trainLen = round(len*percent); testImg = data400([(trainLen+1):len len+((trainLen+1):len)], 1:3); %% 检测 imds = imageDatastore(testImg.imageFilename); results = detect(detector, imds); blds = boxLabelDatastore(testImg(:,2:end)); [ap, recall, precision] = evaluateDetectionPrecision(results, blds); % PR图 figure(); subplot(121) plot(recall{1, 1}, precision{1, 1}); grid on title(sprintf('Pot:Average precision = %.4f', ap(1))) subplot(122) plot(recall{2, 1}, precision{2, 1}); grid on title(sprintf('Crack:Average precision = %.4f', ap(2))) % 效果展示（crack/pot各40张） figure() for i = 1:40 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg(i, 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores, cate] = detect(detector, img); disp(cate) if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,cate); end titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) imshow(img) end figure() for i = 1:40 subplot(4,10,i) path = string(table2cell(testImg(i+80, 1))); disp(path) img = imread(path); % 测试图片 [bboxes, scores, cate] = detect(detector, img); disp(cate) if(~isempty(bboxes)) img = insertObjectAnnotation(img,'rectangle',bboxes,cate); end titleName = strrep(path, '.\数据集\process\',''); titleName = strrep(titleName, '_',''); titleName = strrep(titleName, '.png',''); title(titleName) imshow(img) end给我详细的，一字一句，一句一句的解释这段代码

然后，代码将数据集分成了两部分，其中60%的数据被用作训练集，40%的数据被用作测试集。 接着，代码使用目标检测算法对测试集中的每个图像进行检测，并且计算出了检测结果的精度。它还画出了PR图，用于展示检测的...

void ozone_PWM_set(uint16_t frq,uint16_t duty) { uint32_t percent; uint16_t u16_temp; float f_percent,f_T2PR; if(duty>DUTY_RANGE)duty=DUTY_RANGE; //calc duty///////// u16_temp=1000000/frq-1; f_T2PR=4*(u16_temp+1)/100.0; f_percent=duty*f_T2PR; // if(T2PR_value==0) // { // delay(1); // } // else // { // delay(1); // } //f_percent=duty*7.68; /////////////////// percent=(uint32_t)f_percent; //half adjust if((percent%10)>=5) { percent+=10; } percent/=10; /* percent=duty; percent=768*percent/10; //half adjust if((percent%10)>=5) { percent+=10; } percent/=10; */ CCPR1L=percent & 0xff; CCPR1H=(percent>>8) &0x03; }

这段代码是一个函数定义，名为...最后，将占空比的低8位赋值给寄存器CCPR1L，将占空比的高2位赋值给寄存器CCPR1H。 注释部分的代码是对T2PR_value是否为0进行判断，并进行相应的延时操作，但是这部分代码被注释掉了。

g_data_obj.battery_level = (g_data_obj.battery_percent/10) || "1";

这是一行 JavaScript 代码，它的作用是将电池电量的百分比转化为电量等级，并将结果赋值给变量 g_data_obj.battery_level。具体来说，代码首先将百分比除以 10，然后使用逻辑或运算符，如果结果为 0，则返回字符串...

electron-dl 我创建了一个类，用于管理下载器，class Downloader { constructor(data, options) { this.data = data; this.options = options; this.item = null; this.onStart = null; this.onProgress = null; this.onCompleted = null; this.data.progress = 0; // 新增 progress 属性 } start() { const win = BrowserWindow.getFocusedWindow(); this.options.onStarted = (item) => { this.item = item; if (this.onStart) { this.onStart(); } }; this.options.onProgress = (progress) => { this.data.progress = progress.percent * 100; // 更新 progress 属性 if (this.onProgress) { this.onProgress(progress); } }; this.options.onCompleted = () => { if (this.onCompleted) { this.onCompleted(); } }; download(win, this.data.dowloadLink, this.options); } pause() { if (this.item) { this.item.pause(); } } resume() { if (this.item) { this.item.resume(); } } cancel() { if (this.item) { this.item.cancel(); } } } 然后，我在外面监听下载器的下载完成状态。 downloader.onCompleted = () => { // 下载完成 mainWindow.webContents.send('consolelog2', item); mainWindow.webContents.send('endDownload', JSON.stringify(downloader)); mainWindow.webContents.send('donwloadStatus', false); }; 我的预加载文件中接受的是： ipcRenderer.on('endDownload', (msg,data) => { const dataTemp=JSON.parse(data) message.open({ type: 'success', content: dataTemp.data.title+'下载完成', duration: 3, top: 200 }); }); 此时如果有两个内容分别是AA、BB在下载，其中AA下载结束，弹出 AA下载完成，但是接着就弹出BB下载完成，我的目的是谁下载完成才弹出，但是这里把我没有下载完成的也弹出提示了，是怎么回事。

win.webContents.send('consolelog2', dataTemp); win.webContents.send('endDownload', dataTemp); win.webContents.send('donwloadStatus', false); }); 在渲染进程中： // 发送下载请求 const ...

percent=(percent<=1)?1:percent;//Not need 0 KeepLastBatPrecent = percent; KeepLastVoltage = voltage;//show debug info if(percent>=10) percent = ((percent+5)/10)*10; else percent = 10; return percent; }

1. 如果 percent 小于等于 1，则将 percent 设为 1。 2. 将 percent 的值赋给一个名为 KeepLastBatPrecent 的变量。 3. 将 voltage 的值赋给一个名为 KeepLastVoltage 的变量。 4. 如果 percent 大于等于 10，则将 ...

> new_data2 <- transform(new_data2, Percent.Non.Electric.Vehicl = (Non.Electric.Vehicle.Total/Total.Vehicles)) > ncol(new_data2) [1] 9 > new_data2 <- cbind(new_data2[1:9], Percent.Non.Electric.Vehicl = Percent.Non.Electric.Vehicl, new_data2[10:ncol(new_data2)]) Error: object 'Percent.Non.Electric.Vehicl' not found

这个错误提示是因为在 cbind() 函数中的 Percent.Non.Electric.Vehicl 变量未被定义。在 transform() 函数中定义的变量默认只存在于该函数中，并不会被保留下来。... new_data2[, 10:(ncol(new_data2)-1)])

给代码加一个let data = [ { "column1": "机组类型；风电、光伏、分布式", "column2": "Sum_装机容量；单位：万千瓦" }, { "column1": "风电", "column2": "1100.0" }, { "column1": "光伏", "column2": "540.0" }, { "column1": "煤电", "column2": "83700.0" }, { "column1": "燃气", "column2": "34260.0" } ]; data.forEach(item => { item.column2 = parseFloat(item.column2); }); let total = data.reduce((prev, curr) => prev + curr.column2, 0); // data.forEach(item => { // item.percent = (item.column2 / total * 100).toFixed(2) + '%'; // }); // 指定图表的配置项和数据 var option = { title: { text: '', left: 'center' }, tooltip: { trigger: 'item', formatter: '{b}: {c}兆瓦 ', }, // legend: { // orient: 'vertical', // left: 'left', // // data: data.map(item => item.column1) // }, series: [ { name: '比例', type: 'pie', radius: ['50%', '70%'], avoidLabelOverlap: false, label: { show: false, position: 'center' }, labelLine: { show: false }, data: data.map(item => { return { name: item.column1, value: item.column2, label: { show: true, position: 'outside', formatter: '{c|{c}兆瓦}\n{b|{b}} ', rich: { b: { color: '#000', align: "['500','250']", fontSize: 12, lineHeight: 40, // height: 24 }, c: { color: "#000", fontSize: 16, // lineHeight: 20, lineHeight: 10, align: "['500','250']", } }, labelLine: { show: true }, } }; }) } ] };连接线

let total = data.reduce((prev, curr) => prev + curr.column2, 0); var option = { title: { text: '', left: 'center' }, tooltip: { trigger: 'item', formatter: '{b}: {c}兆瓦', }, series: [ { ...

start_addr=0x05877000 #end_addr=0x3ffff000 end_addr=0x05877002 data_write=0x55AA55AA data_read=$(printf "%08x" $data_write) count=0 match_count=0 for ((addr=$start_addr; addr<$end_addr; addr=addr+4)); do echo $data_write | dd of=/dev/mem bs=4 count=1 seek=$(($addr/8)) conv=notrunc 2>/dev/nul data=$(dd if=/dev/mem bs=4 count=1 skip=$(($addr/4)) 2>/dev/null | hexdump -e '/4 "%08x\n"') #percent=$(echo "scale=2; ($addr - $start_addr) * 100 / ($end_addr - $start_addr)" | bc) # echo -ne "Writing: $percent%\r" done # echo $data for ((addr=$start_addr; addr<$end_addr; addr+=4)); do data=$(dd if=/dev/mem bs=4 count=1 skip=$(($addr/4)) 2>/dev/null | hexdump -e '/4 "%08x\n"') if [ "$data_write" == "$data_read" ]; then match_count=$((match_count+1)) fi count=$((count+1)) # percent=$(echo "scale=2; $count * 100 / (($end_addr - $start_addr) / 4)" | bc) # echo -ne "Reading: $percent%\r" done #echo $data echo $data_read echo $data_write 如果data_read=55aa55aa，data_write=0x55AA55AA,那么该如何修改程序才能让程序输出PASS

data=$(dd if=/dev/mem bs=4 count=1 skip=$(($addr/4)) 2>/dev/null | hexdump -e '/4 "%08x\n"') if [ "$data_write" == "$data" ]; then match_count=$((match_count+1)) fi count=$((count+1)) #percent=$...
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Python的`map()`函数是内置高阶函数，主要用于对序列（如列表、元组）中的每个元素应用同一个操作，返回一个新的迭代器，包含了原序列中每个元素经过操作后的结果。其基本语法如下： ```python map(function, iterable) ``` - `function`: 必须是一个函数或方法，它将被应用于`iterable`中的每个元素。 - `iterable`: 可迭代对象，如列表、元组、字符串等。 使用`map()`的例子通常是这样的： ```python # 应用函数sqrt（假设sqrt为计算平方根的函数）到一个数字列表 numbers = [1, 4, 9,
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智慧开发区建设：探索创新解决方案

"该文件是2022年关于智慧开发区建设的解决方案，重点讨论了智慧开发区的概念、现状以及未来规划。智慧开发区是基于多种网络技术的集成，旨在实现网络化、信息化、智能化和现代化的发展。然而，当前开发区的信息化现状存在认识不足、管理落后、信息孤岛和缺乏统一标准等问题。解决方案提出了总体规划思路，包括私有云、公有云的融合，云基础服务、安全保障体系、标准规范和运营支撑中心等。此外，还涵盖了物联网、大数据平台、云应用服务以及便民服务设施的建设，旨在推动开发区的全面智慧化。" 在21世纪的信息化浪潮中，智慧开发区已成为新型城镇化和工业化进程中的重要载体。智慧开发区不仅仅是简单的网络建设和设备集成，而是通过物联网、大数据等先进技术，实现对开发区的智慧管理和服务。在定义上，智慧开发区是基于多样化的网络基础，结合技术集成、综合应用，以实现网络化、信息化、智能化为目标的现代开发区。它涵盖了智慧技术、产业、人文、服务、管理和生活的方方面面。 然而，当前的开发区信息化建设面临着诸多挑战。首先，信息化的认识往往停留在基本的网络建设和连接阶段，对更深层次的两化融合（工业化与信息化融合）和智慧园区的理解不足。其次，信息化管理水平相对落后，信息安全保障体系薄弱，运行维护效率低下。此外，信息共享不充分，形成了众多信息孤岛，缺乏统一的开发区信息化标准体系，导致不同部门间的信息无法有效整合。 为解决这些问题，智慧开发区的解决方案提出了顶层架构设计。这一架构包括大规模分布式计算系统，私有云和公有云的混合使用，以及政务、企业、内网的接入平台。通过云基础服务（如ECS、OSS、RDS等）提供稳定的支持，同时构建云安全保障体系以保护数据安全。建立云标准规范体系，确保不同部门间的协调，并设立云运营支撑中心，促进项目的组织与协同。 智慧开发区的建设还强调云开发、测试和发布平台，以提高开发效率。利用IDE、工具和构建库，实现云集成，促进数据交换与共享。通过开发区公众云门户和云应用商店，提供多终端接入的云应用服务，如电子邮件、搜索、地图等。同时，开发区管委会可以利用云服务提升政府审批、OA办公等工作效率，企业则可以通过云OA/ERP/PDM平台加强内部管理。 在物联网层面，智慧开发区的数据中心工程采用云架构设计，服务于税务、工商、社会公共咨询等多个领域。大数据平台支持数据挖掘、抽取、过滤和检索，以智能方式提供信息服务。通过智能手机社区、智能电视和便民终端等，提供定制化的便民服务，如家政服务、社区信息发布等，实现信息化与居民生活的深度融合。 智慧开发区的建设不仅是技术上的升级，更是对传统管理模式的创新和转型，旨在构建一个高效、安全、智能的新型开发区，推动经济社会的可持续发展。