解释下 indexed_codecs_.insert(std::make_pair(codec_index, codec_config));

时间: 2024-03-28 14:38:42 浏览: 16
这是一行 C++ 代码,作用是向名为 indexed_codecs_ 的 std::map 容器中插入一个键值对,其中键为 codec_index,值为 codec_config。具体来说,std::make_pair(codec_index, codec_config) 创建了一个 std::pair 对象,包含两个元素:一个键(codec_index)和一个值(codec_config)。然后,insert() 函数将这个键值对插入到 indexed_codecs_ 容器中。如果该容器中已经存在一个键值等于 codec_index 和 codec_config 的元素,则不会插入任何内容。
相关问题

subtools/kaldi/steps/make_mfcc_pitch.sh: [info]: no segments file exists: assuming wav.scp indexed by utterance.

这个日志信息来自于Kaldi的make_mfcc_pitch.sh脚本,它指示没有segments文件存在,因此假设wav.scp文件已按照utterance进行索引。segments文件是一个用于指定音频段落(segments)的文件,而wav.scp文件则是一个指定音频文件路径的文件。由于缺少segments文件,脚本会默认使用wav.scp文件按照utterance进行索引。

怎么录制basic_localization_stage_indexed.bag

### 回答1: 要录制basic_localization_stage_indexed.bag,需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保安装了ROS(机器人操作系统)和相应的软件包。若未安装,请根据所使用的操作系统版本,按照ROS官方文档进行安装。 2. 打开终端,启动ROS核心节点。在终端中输入以下命令: ``` roscore ``` 3. 打开另一个终端,启动基础定位程序。在终端中输入以下命令: ``` roslaunch basic_localization_stage_indexed launch.launch ``` 4. 打开另一个终端,启动数据记录节点。在终端中输入以下命令: ``` rosbag record -a ``` 5. 在basic_localization_stage_indexed程序中,机器人会在仿真环境中进行定位。这时,数据记录节点会将机器人的传感器数据和话题信息记录到.bag文件中。可以通过键盘控制机器人的移动,观察机器人定位的效果。 6. 当完成录制时,可以通过在数据记录节点所在的终端中按下Ctrl+C来停止记录。 7. 录制的.bag文件将保存在当前终端所在的目录下。可以使用rosbag命令行工具或ROS GUI工具(rqt_bag)来回放、查看和分析录制的数据。 需要注意的是,录制时需要确保基础定位程序正常运行,并且机器人在仿真环境中可以正确进行定位。另外,录制的.bag文件可能会占用较大的存储空间,所以在录制之前要确保有足够的可用空间。 ### 回答2: 录制basic_localization_stage_indexed.bag的过程如下: 1. 首先,确保已经安装了ROS(机器人操作系统)并设置好环境变量。 2. 在终端中输入以下命令,启动ROS核心: ``` roscore ``` 3. 在另一个终端中,输入以下命令,启动一个Gazebo仿真环境: ``` roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_empty_world.launch ``` 4. 在另一个终端中,输入以下命令,启动Basic Localization演示节点: ``` roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_simulation.launch ``` 5. 在最后一个终端中,输入以下命令,开始录制bag文件: ``` rosbag record -a -O basic_localization_stage_indexed.bag ``` 这里,`-a`参数表示录制所有的ROS主题,`-O`参数指定输出文件的名称。 6. 在仿真环境中进行机器人的运动,例如移动、转向等。录制过程中,数据将保存到`basic_localization_stage_indexed.bag`文件中。 7. 当需要停止录制时,在第四个终端中按下Ctrl+C。 8. 可以使用以下命令来播放已录制的bag文件: ``` rosbag play basic_localization_stage_indexed.bag ``` 这样就可以回放录制的数据,进行分析和调试。 通过上述步骤,您就可以录制`basic_localization_stage_indexed.bag`文件,并在需要时使用该文件进行回放和分析。 ### 回答3: 要录制basic_localization_stage_indexed.bag,您可以按照以下步骤操作: 1. 首先,确保您已经安装了ROS(机器人操作系统)并配置好了所需的ROS工作空间。 2. 下载 basic_localization_stage_indexed 代码包并将其放在您的ROS工作空间的src文件夹中。 3. 在终端中使用以下命令编译代码包: ``` cd <ROS工作空间路径> catkin_make ``` 4. 打开一个新的终端窗口并启动ROS核心服务: ``` roscore ``` 5. 在第三个终端窗口中,使用以下命令启动basic_localization_stage_indexed仿真环境: ``` roslaunch stage_ros basic_localization_stage_indexed.launch ``` 6. 在第四个终端窗口中,使用以下命令来录制bag文件: ``` rosbag record -a ``` 7. 现在仿真环境启动并开始录制所有的ROS主题。您可以通过在键盘上按下Ctrl + C来停止录制。 8. 录制完成后,在您的ROS工作空间中将生成一个名为basic_localization_stage_indexed.bag的bag文件,其中包含了仿真期间发布的所有主题数据。 请注意,录制过程中需要确保仿真环境和ROS核心服务已正确运行。您也可以根据需要在命令中添加参数来自定义录制主题。

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请详细解释以下代码:class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

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