i < -threshold ? 1 : i > threshold ? 2 : 0 是什么意思

时间: 2024-02-18 12:05:26 浏览: 29
这段代码是一个嵌套的三目运算符,它的含义是根据 `i` 是否小于 `-threshold` 或大于 `threshold` 来返回不同的值。 具体来说,如果 `i` 小于 `-threshold`,则返回值为 `1`;如果 `i` 大于 `threshold`,则返回值为 `2`;如果 `i` 介于 `-threshold` 和 `threshold` 之间,则返回值为 `0`。 可以理解为这段代码的结构如下: ``` if (i < -threshold) { return 1; } else if (i > threshold) { return 2; } else { return 0; } ``` 使用三目运算符可以简化这段代码的书写。
相关问题

i < -threshold ? 1 : i >是什么意思

这似乎是一段不完整的代码,缺少表达式的第二个操作数。根据三目运算符 `condition ? value_if_true : value_if_false` 的语法,这段代码应该是要根据条件 `i < -threshold` 的真假来选择两个不同的值。如果条件成立,即 `i < -threshold` 为真,则返回值为 `1`,否则返回值为 `i > ?`。但是由于缺少表达式的第二个操作数,这段代码的含义无法确定。如果您能提供更多的上下文信息,我会尽力帮助您理解这段代码的含义。

c++ i < -threshold ? 1 : i >是什么意思

这段代码是一个三元运算符,它的形式为: ``` (condition) ? (value_if_true) : (value_if_false) ``` 它的作用是根据条件的真假选择两个不同的值。 在这段代码中,条件是 `i < -threshold`,如果这个条件为真,那么表达式的值就是 `1`,否则表达式的值就是 `i >`。这里似乎缺少一个值,可能是一个数字或者变量名。如果您能提供更多的上下文信息,我会尽力帮助您理解这段代码的含义。

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用R语言优化并更改以下代码的变量名称set.seed(123) n <- 1000 mu1 <- c(0,4) mu2 <- c(-2,0) Sigma1 <- matrix(c(3,0,0,0.5),nr=2,nc=2) Sigma2 <- matrix(c(1,0,0,2),nr=2,nc=2) phi <- c(0.6,0.4) X <- matrix(0,nr=2,nc=n) for (i in 1:n) { if (runif(1)<=phi[1]) { X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu1,Sigma=Sigma1) }else{ X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu2,Sigma=Sigma2) } } ##initial guess for parameters mu10 <- runif(2) mu20 <- runif(2) Sigma10 <- diag(2) Sigma20 <- diag(2) phi0 <- runif(2) phi0 <- phi0/sum(phi0) ##EM algorithm k=2 prob <- matrix(rep(0,k*n),ncol = 2) weight <- matrix(rep(0,k*n),ncol = 2) phi <- phi0 mu <- matrix(c(mu10,mu20),nr=2) Sigma <- matrix(c(Sigma10,Sigma20),nr=2) #for loop,set up max iterations (200) for (step in 1:200) { for (j in 1:k) { for (i in 1:1000) { prob[i,j] <- dmvnorm(X[,i], mu[,j], Sigma[,(2*j-1):(2*j)]) weight[i,j] <- phi[j] * prob[i,j] } } row_sum <- rowSums(weight) prob <- weight/row_sum #prob denotes "wij" hear # note the parameters of the last iteration oldphi <- phi oldmu <- mu oldSigma <- Sigma # M-step:calculate the next theta by maximizing g(theta) for (j in 1:k) { sum1 <- sum(prob[, j]) sum2 <- X%*%prob[, j] phi[j] <- sum1/n mu[,j] <- sum2/sum1 sum3 <- matrix(c(0,0,0,0),nr=2) for (m in 1:n) { sum30 <- ((X[,m]-mu[,j])%*%t(X[,m]-mu[,j]))*prob[m,j] sum3 <- sum3+sum30 } Sigma[,(2*j-1):(2*j)] <- sum3/sum1 } # Set threshold: convergence is considered when the parameter obtained from the previous iteration has little change from the parameter obtained from the next iteration threshold <- 1e-5 if (sum(abs(phi - oldphi)) < threshold & sum(abs(mu - oldmu)) < threshold & sum(abs(Sigma - oldSigma)) < threshold) break #print the parameters in every iteration cat('step', step, 'phi', phi, 'mu', mu, 'Sigma', Sigma, '\n') }

在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

对上述代码进行如下修改,是否改变基本功能:tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

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