翻译每行代码的意思 def IOU(boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url): # numpy转list boxes = boxes.tolist() classes = classes.tolist() scores = scores.tolist() # 读取配置文件 if os.path.exists('stream_dict.txt'): with open('stream_dict.txt', 'r') as f: stream_dict = json.load(f) else: stream_dict = {} if os.path.exists('cameraId_dict.txt'): with open('cameraId_dict.txt', 'r') as f: cameraId_dict = json.load(f) else: cameraId_dict = {} cameraId = cameraId_dict[url] try: w = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[0]) h = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[1]) except: w = 1920 h = 1080 h1 = (w - h) * 0.5 / w * 640 img_h = 640 - h1 * 2 if controlRectangle == [] and controlInvalid == []: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlRectangle != []: boxes1 = [] classes1 = [] scores1 = [] for i in range(len(boxes)): for j in range(len(controlRectangle)): a = boxes[i] c = classes[i] s = scores[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlRectangle[j][0]*640, h1 + controlRectangle[j][1]*img_h, controlRectangle[j][2]*640, h1 + controlRectangle[j][3]*img_h, controlRectangle[j][4]*640, h1 + controlRectangle[j][5]*img_h, controlRectangle[j][6]*640, h1 + controlRectangle[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: boxes1.append(a) classes1.append(c) scores1.append(s) break else: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlInvalid != []: boxes2 = copy.deepcopy(boxes1) classes2 = copy.deepcopy(classes1) scores2 = copy.deepcopy(scores1) for i in range(len(boxes2)): for j in range(len(controlInvalid)): a = boxes2[i] c = classes2[i] s = scores2[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlInvalid[j][0]*640, h1 + controlInvalid[j][1]*img_h, controlInvalid[j][2]*640, h1 + controlInvalid[j][3]*img_h, controlInvalid[j][4]*640, h1 + controlInvalid[j][5]*img_h, controlInvalid[j][6]*640, h1 + controlInvalid[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: del boxes1[i] del classes1[i] del scores1[i] break boxes1 = np.array(boxes1) classes1 = np.array(classes1) scores1 = np.array(scores1) return boxes1, classes1, scores1

时间: 2023-12-31 17:04:34 浏览: 27
这段代码定义了一个名为 "IOU" 的函数，该函数接受六个参数：boxes、classes、scores、controlRectangle、controlInvalid 和 url。该函数的目的是计算两个矩形之间的交并比（IOU）。 在函数的开头，numpy数组转换为列表。然后，该函数会读取两个 JSON 文件（stream_dict.txt 和 cameraId_dict.txt），并将它们转换为字典对象 stream_dict 和 cameraId_dict。接着，该函数会从 cameraId_dict 中查找与 url 相关的相机 ID，并使用该 ID 从 stream_dict 中获取相应的宽度和高度值。如果无法找到这些值，则会默认使用宽度为 1920 像素，高度为 1080 像素。通过这些值，该函数可以计算出图像的高度。 如果 controlRectangle 和 controlInvalid 参数都为空列表，则会直接返回输入的 boxes、classes 和 scores。否则，该函数将对每个输入的矩形进行检查，看它们是否与 controlRectangle 或 controlInvalid 中的任意一个矩形有重叠。如果有，则将该矩形添加到输出结果中。如果 controlRectangle 参数不为空，则会将输入的矩形限制在此参数所指定的矩形内。如果 controlInvalid 参数不为空，则会从输出结果中删除与该参数指定的矩形重叠的矩形。 最后，函数将输出经过筛选的 boxes、classes 和 scores。
相关问题

def IOU(boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url): # numpy转list boxes = boxes.tolist() classes = classes.tolist() scores = scores.tolist() # 读取配置文件 if os.path.exists('stream_dict.txt'): with open('stream_dict.txt', 'r') as f: stream_dict = json.load(f) else: stream_dict = {} if os.path.exists('cameraId_dict.txt'): with open('cameraId_dict.txt', 'r') as f: cameraId_dict = json.load(f) else: cameraId_dict = {} cameraId = cameraId_dict[url] try: w = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[0]) h = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[1]) except: w = 1920 h = 1080 h1 = (w - h) * 0.5 / w * 640 img_h = 640 - h1 * 2 if controlRectangle == [] and controlInvalid == []: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlRectangle != []: boxes1 = [] classes1 = [] scores1 = [] for i in range(len(boxes)): for j in range(len(controlRectangle)): a = boxes[i] c = classes[i] s = scores[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlRectangle[j][0]*640, h1 + controlRectangle[j][1]*img_h, controlRectangle[j][2]*640, h1 + controlRectangle[j][3]*img_h, controlRectangle[j][4]*640, h1 + controlRectangle[j][5]*img_h, controlRectangle[j][6]*640, h1 + controlRectangle[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: boxes1.append(a) classes1.append(c) scores1.append(s) break else: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlInvalid != []: boxes2 = copy.deepcopy(boxes1) classes2 = copy.deepcopy(classes1) scores2 = copy.deepcopy(scores1) for i in range(len(boxes2)): for j in range(len(controlInvalid)): a = boxes2[i] c = classes2[i] s = scores2[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlInvalid[j][0]*640, h1 + controlInvalid[j][1]*img_h, controlInvalid[j][2]*640, h1 + controlInvalid[j][3]*img_h, controlInvalid[j][4]*640, h1 + controlInvalid[j][5]*img_h, controlInvalid[j][6]*640, h1 + controlInvalid[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: del boxes1[i] del classes1[i] del scores1[i] break boxes1 = np.array(boxes1) classes1 = np.array(classes1) scores1 = np.array(scores1) return boxes1, classes1, scores1

这段代码主要定义了一个名为IOU的函数，函数的输入参数包括boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url。函数的功能是根据控制矩形和控制无效区域，计算并返回一组经过过滤的边界框、类别和得分。具体实现过程如下： 1. 将输入的numpy数组转换成列表格式； 2. 如果当前目录下存在名为stream_dict.txt和cameraId_dict.txt的文件，则分别读取它们的内容，否则创建一个空字典； 3. 从cameraId_dict中获取当前url对应的摄像头id，然后从stream_dict中获取该摄像头的宽和高，如果解析失败则默认宽为1920，高为1080； 4. 根据控制矩形和控制无效区域，过滤边界框、类别和得分，具体的实现过程如下： * 如果控制矩形和控制无效区域均为空，则不做任何处理，直接返回输入的边界框、类别和得分； * 如果控制矩形不为空，则遍历每一个边界框，判断其是否与控制矩形重叠，如果重叠则加入到输出列表中； * 如果控制无效区域不为空，则在之前过滤掉的边界框中，再次遍历每一个边界框，判断其是否在控制无效区域内，如果在则从输出列表中删除该边界框； 5. 将输出的列表转换回numpy数组，并返回。 其中calculate_iou为计算两个矩形框之间的交并比函数。

i = torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_thres) # NMS AttributeError: module 'torchvision' has no attribute 'ops'

这行代码使用了PyTorch的torchvision库中的非极大值抑制（NMS）函数，对输入的边界框（boxes）和对应的置信度分数（scores）进行筛选，保留重叠度（IOU）大于阈值（iou_thres）的边界框。函数返回保留下来的边界框的索引。

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dataset = iter(dataset)，未使用局部变量 'dataset' 的值， def __init__(self): super(DetThread, self).__init__() path, img, im0s, self.vid_cap = next(dataset) self.weights = './yolov5s.pt' # 设置权重 self.current_weight = './yolov5s.pt' # 当前权重 self.source = '0' # 视频源 self.conf_thres = 0.25 # 置信度 self.iou_thres = 0.45 # iou self.jump_out = False # 跳出循环 self.is_continue = True # 继续/暂停 self.percent_length = 1000 # 进度条 self.rate_check = True # 是否启用延时 self.rate = 100 # 延时HZ怎么解决

这段代码中，未使用局部变量 'dataset' 的值是一个警告，并不会导致代码出错，如果你不需要使用 'dataset' 变量的值，可以忽略该警告。 至于最后一行的问题，我不清楚你的具体意思。如果你是想问如何解决延时的问题...

解释代码： def detect_cma(self): # pass model = self.model output_size = self.output_size # source = self.img2predict # file/dir/URL/glob, 0 for webcam imgsz = [640, 640] # inference size (pixels) conf_thres = 0.25 # confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold max_det = 1000 # maximum detections per image # device = self.device # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img = False # show results save_txt = False # save results to *.txt save_conf = False # save confidences in --save-txt labels save_crop = False # save cropped prediction boxes nosave = False # do not save images/videos classes = None # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms = False # class-agnostic NMS augment = False # ugmented inference visualize = False # visualize features line_thickness = 3 # bounding box thickness (pixels) hide_labels = False # hide labels hide_conf = False # hide confidences half = False # use FP16 half-precision inference dnn = False # use OpenCV DNN for ONNX inference source = str(self.vid_source) device = select_device(self.device) stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这段代码用于使用 YOLOv5 模型对图像或视频进行目标检测。它首先从类的属性中获取模型、输出大小、视频源等信息。然后设置了一些参数，如推理尺寸、置信度阈值、NMS IOU 阈值等。接着根据设备类型选择使用 CPU 还是 ...

iou = d2l.box_iou(boxes[i,:].reshape(-1,4), boxes[B[1:],:].reshape(-1,4)).reshape(-1)

这行代码涉及到目标检测中的 Intersection over Union (IoU) 计算。具体来说，它计算了一个框（boxes[i,:]）与多个其他框（boxes[B[1:],:]）之间的 IoU 值。 其中，boxes 是一个大小为 (N, 4) 的张量，表示 N 个...

def box_iou(boxes1, boxes2): area1 = box_area(boxes1) area2 = box_area(boxes2) lt = torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2]) # [N,M,2] rb = torch.min(boxes1[:, None, 2:], boxes2[:, 2:]) # [N,M,2] wh = (rb - lt).clamp(min=0) # [N,M,2] inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1] # [N,M] union = area1[:, None] + area2 - inter iou = inter / union return iou, union

这段代码是一个计算两个框（boxes）之间的IoU（Intersection over Union）的函数。IoU是用来衡量两个框的重叠程度的指标，范围在0到1之间，值越接近1表示两个框的重叠程度越高。 代码中的boxes1和boxes2分别...

请帮我翻译每一句代码： weights=ROOT / 'weights/best.pt', # model path or triton URL source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob/screen/0(webcam) data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path imgsz=(640, 640), # inference size (height, width) conf_thres=0.25, # confidence threshold iou_thres=0.45, # NMS IOU threshold max_det=1000, # maximum detections per image device='cpu', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=False, # show results save_txt=False, # save results to *.txt save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels save_crop=False, # save cropped prediction boxes nosave=False, # do not save images/videos classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # augmented inference visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) hide_labels=False, # hide labels hide_conf=False, # hide confidences half=False, # use FP16 half-precision inference dnn=False, # use OpenCV DNN for ONNX inference vid_stride=1, # video frame-rate stride

weights=ROOT / 'weights/best.pt', # 模型路径或Triton URL source=ROOT / 'data/images', # 文件/目录/URL/glob/screen/0(webcam) data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # 数据集.yaml路径 imgsz=(640, 640), # 推理...

class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思

这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类，用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时，会根据模型的超参数定义不同的损失函数，包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑...

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] =

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=all | maxDets=100 ] is a commonly used evaluation metric in object detection tasks. It measures the accuracy of an object detection model by calculating ...

代码解释：weights=None, batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6,

这段代码是用于调用一个物体检测算法的函数，其中各个参数的含义如下： - weights：预训练模型的权重参数，默认为None，表示不使用预训练模型。 - batch_size：每次输入模型的图片数量，默认为32。 - imgsz：输入...

def predict(im0s): # 进行推理 img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # 初始化img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # 运行一次模型 # 设置数据加载器并进行推理 img = letterbox(im0s, new_shape=imgsz)[0] # 对输入图像进行resize img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR转RGB, 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) # 返回具有相同数据和顺序的相同形状数组 img = torch.from_numpy(img).to(device) # 将numpy数组转换为张量并传递到设备上 img = img.half() if half else img.float() # 数据类型转换为float16或float32 img /= 255.0 # 将像素值从0-255映射到0.0-1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 给张量添加一个额外的纬度，输出新的张量 # 进行推理 pred = model(img)[0] # 应用非极大值抑制 pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres) # 处理检测结果 ret = [] for i, det in enumerate(pred): # 每张图片有多个检测结果 if len(det): # 将检测框位置从img_size调整到原始图像大小 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round() # 输出结果 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]}' # 输出结果的标签信息 prob = round(float(conf) * 100, 2) # 置信度转换 ret_i = [label, prob, xyxy] # 将结果存入list ret.append(ret_i) # 返回信息：标签信息 'face' 'smoke' 'drink' 'phone'，对应的置信度和位置信息（检测框） return ret

这段代码看起来像是对一个目标检测模型进行推理的代码。具体来说，输入一张图片，经过一系列处理（包括resize、数据类型转换等），然后通过模型得到预测结果。这些预测结果经过非极大值抑制后，再进行位置调整和输出...

torch.where(iou == highest_quality[:, None])[1]

这段代码的目的是找到iou张量中与highest_quality[:, None]相等的元素所在的列索引。 具体来说，iou == highest_quality[:, None]会创建一个布尔张量，其中元素值为True表示在相应位置上的元素满足相等条件...

torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2])

那么该代码实现的功能是，对于boxes1的每一个边界框，计算它与boxes2中所有边界框的IoU值，并返回IoU矩阵。 具体来说，该代码使用了PyTorch的广播机制，将boxes1[:, None, :2]扩展为N1 x N2 x 2的张量，其中第二个...

代码报错了 num_ground_truth_boxes += len(real_labels[image_id]['boxes']) TypeError: list indices must be integers or slices, not str

if iou > max_iou and iou >= iou_threshold: max_iou = iou best_match = real_box # 如果有匹配的真实标签边界框，将其视为预测正确，否则视为预测错误 if best_match is not None: num_true_positives +=...

@smart_inference_mode() def run( weights=ROOT / 'yolov5s.pt', # model.pt path(s) source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob, 0 for webcam data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path imgsz=(640, 640), # inference size (height, width) conf_thres=0.25, # confidence threshold iou_thres=0.45, # NMS IOU threshold max_det=1000, # maximum detections per image device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=False, # show results save_txt=False, # save results to *.txt save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels save_crop=False, # save cropped prediction boxes nosave=False, # do not save images/videos classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # augmented inference visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) hide_labels=False, # hide labels hide_conf=False, # hide confidences half=False, # use FP16 half-precision inference dnn=False, # use OpenCV DNN for ONNX inference这个代码什么意思

- iou_thres：非最大值抑制时使用的 IoU 阈值。 - max_det：每张图像中最多检测到的目标数量。 - device：使用的设备类型，如 'cpu' 或 'cuda:0'。 - view_img：是否显示检测结果。 - save_txt：是否将检测结果保存...

def showf1(): l_iou1.config(text=str(iou)[:5]) l_iou1.text=str(iou)[:5]什么意思

这是一段 Python 代码，定义了一个名为 "showf1" 的函数。函数包含两个语句： 1. "l_iou1.config(text=str(iou)[:5])" - 这个语句会将 "iou" 变量转换为字符串类型，并将其前 5 个字符作为文本内容赋值给 "l_iou1" ...

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本文档《音视频-编解码-关于跨国媒体对南亚农村群体的社会的社会学分析斯里兰卡案例研究G.pdf》主要探讨了跨国媒体在南亚农村社区中的社会影响，以斯里兰卡作为具体案例进行深入剖析。研究从以下几个方面展开： 1. 引言与研究概述 (1.1-1.9) - 介绍部分概述了研究的背景，强调了跨国媒体（如卫星电视、互联网等）在全球化背景下对南亚农村地区的日益重要性。 - 阐述了研究问题的定义，即跨国媒体如何改变这些社区的社会结构和文化融合。 - 提出了研究假设，可能是关于媒体对社会变迁、信息传播以及社区互动的影响。 - 研究目标和目的明确，旨在揭示跨国媒体在农村地区的功能及其社会学意义。 - 也讨论了研究的局限性，可能包括样本选择、数据获取的挑战或理论框架的适用范围。 - 描述了研究方法和步骤，包括可能采用的定性和定量研究方法。 2. 概念与理论分析 (2.1-2.7.2) - 跨国媒体与创新扩散的理论框架被考察，引用了Lerner的理论来解释信息如何通过跨国媒体传播到农村地区。 - 关于卫星文化和跨国媒体的关系，文章探讨了这些媒体如何成为当地社区共享的文化空间。 - 文献还讨论了全球媒体与跨国媒体的差异，以及跨国媒体如何促进社会文化融合。 - 社会文化整合的概念通过Ferdinand Tonnies的Gemeinshaft概念进行阐述，强调了跨国媒体在形成和维持社区共同身份中的作用。 - 分析了“社区”这一概念在跨国媒体影响下的演变，可能涉及社区成员间交流、价值观的变化和互动模式的重塑。 3. 研究计划与章节总结 (30-39) - 研究计划详细列出了后续章节的结构，可能包括对斯里兰卡特定乡村社区的实地考察、数据分析、以及结果的解读和讨论。 - 章节总结部分可能回顾了前面的理论基础，并预示了接下来将要深入研究的具体内容。 通过这份论文，作者试图通过细致的社会学视角，深入理解跨国媒体如何在南亚农村群体中扮演着连接、信息流通和文化融合的角色，以及这种角色如何塑造和影响他们的日常生活和社会关系。对于理解全球化进程中媒体的力量以及它如何塑造边缘化社区的动态变化，此篇研究具有重要的理论价值和实践意义。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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STM32单片机传感器接口应用：温度传感器、加速度传感器、陀螺仪，实战指南

![stm32单片机课程设计](http://embedded-lab.com/blog/wp-content/uploads/2015/03/Connection-Diagram.png) # 1. STM32单片机传感器接口概述** STM32单片机集成了丰富的传感器接口，为开发人员提供了便捷的传感器连接和应用方案。传感器接口类型多样，包括模拟接口、数字接口和专用接口，满足不同传感器的连接需求。 通过传感器接口，STM32单片机可以获取传感器数据，进行数据处理和分析，从而实现各种应用功能。传感器接口的配置和使用涉及到硬件电路设计和软件编程，需要深入理解传感器特性和接口协议。 # 2.