mr = libmr.MR()的作用

时间: 2024-05-26 19:11:58 浏览: 9
mr=libmr.MR()的作用是创建一个Markov Random Field(MRF,马尔可夫随机场)对象,该对象可用于构建和训练概率图模型,用于解决各种机器学习问题,如分类,回归和聚类等。MRF 是一种无向图模型,其节点表示随机变量,边表示这些变量之间存在的关系。MRF 与贝叶斯网络(Bayesian networks)相似,但对于某些问题,MRF 更适合建模。
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// 编辑数据 function editData(title, type) { const data = questionsData.find(q => q.title === title && q.type === type); title.value = data.title; type.value = data.type; options[0].value = data.options.A; options[1].value = data.options.B; options[2].value = data.options.C; options[3].value = data.options.D; answer.value = data.answer; score.value = data.score; }当我编辑时为什么页面不会实时更新 且localstorage中也没有更新

这可能是因为你只是在编辑数据时更新了变量,但没有将更新后的数据保存回 localStorage 中。你需要在编辑数据之后,将更新后的数据重新写入 localStorage 中,以便下次打开页面时可以正确地加载更新后的数据。你可以使用类似以下的代码将更新后的数据保存回 localStorage 中: ``` function editData(title, type) { const data = questionsData.find(q => q.title === title && q.type === type); title.value = data.title; type.value = data.type; options[0].value = data.options.A; options[1].value = data.options.B; options[2].value = data.options.C; options[3].value = data.options.D; answer.value = data.answer; score.value = data.score; // 将更新后的数据保存回 localStorage 中 localStorage.setItem('questionsData', JSON.stringify(questionsData)); } ``` 这样,当你编辑数据时,localStorage 中的数据也会被更新,下次打开页面时就可以正确地加载更新后的数据了。

Cursor cursor = resolver.query(uri, null, null, null); boolean mr = cursor.moveToFirst(); Long ms = cursor.getLong(cursor.getColumnIndexOrThrow(MediaStore.Files.FileColumns.SIZE)) 为什么上述代码查到的文件大小是0,已知大小不为0

可能是因为你使用的是 MediaStore.Files.FileColumns.SIZE 常量,该常量适用于 MediaStore.Files 表,而不是 MediaStore.Images 或 MediaStore.Video 表,因此可能无法正确获取文件的大小。 你可以尝试使用 MediaStore.Images.ImageColumns.SIZE 或 MediaStore.Video.VideoColumns.SIZE 常量,具体常量取决于你要查询的是图片还是视频文件。如果你要查询的是其他类型的文件,可以尝试使用 File.length() 方法来获取文件的大小。

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解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(file)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def init(self, template_path): super(Model, self).init() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

解释这段代码import jittor as jt from jittor import nn jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse import jrender as jr from jrender import neg_iou_loss, LaplacianLoss, FlattenLoss current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') class Model(nn.Module): def __init__(self, template_path): super(Model, self).__init__() # set template mesh self.template_mesh = jr.Mesh.from_obj(template_path, dr_type='n3mr') self.vertices = (self.template_mesh.vertices * 0.5).stop_grad() self.faces = self.template_mesh.faces.stop_grad() self.textures = self.template_mesh.textures.stop_grad() # optimize for displacement map and center self.displace = jt.zeros(self.template_mesh.vertices.shape) self.center = jt.zeros((1, 1, 3)) # define Laplacian and flatten geometry constraints self.laplacian_loss = LaplacianLoss(self.vertices[0], self.faces[0]) self.flatten_loss = FlattenLoss(self.faces[0]) def execute(self, batch_size): base = jt.log(self.vertices.abs() / (1 - self.vertices.abs())) centroid = jt.tanh(self.center) vertices = (base + self.displace).sigmoid() * nn.sign(self.vertices) vertices = nn.relu(vertices) * (1 - centroid) - nn.relu(-vertices) * (centroid + 1) vertices = vertices + centroid # apply Laplacian and flatten geometry constraints laplacian_loss = self.laplacian_loss(vertices).mean() flatten_loss = self.flatten_loss(vertices).mean() return jr.Mesh(vertices.repeat(batch_size, 1, 1), self.faces.repeat(batch_size, 1, 1), dr_type='n3mr'), laplacian_loss, flatten_loss

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

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