-- 获取应用id local appids = {} for _, line in pairs(section["app_groups"]) do local find = string.find(line, "]") if find == nil then dbg("Error: app_groups format error") return end local catalogue = string.sub(line, 2, find - 1) local apps = string.sub(line, find + 1, line.length) local paras = {} string.gsub(catalogue,"([^/]+)",function (p) table.insert(paras, p) end) if #paras == 2 then catalogue = paras[2] end -- 选择了组 if apps == "" or apps == nil then catalogue = tonumber(catalogue) if sec_group_app_id_map[catalogue] then for _, id in pairs(sec_group_app_id_map[catalogue]) do id = tonumber(id) appids[id] = true -- 如果id拥有等效应用,加上等效应用 if sec_equi_app_map[id] ~= nil then for _, equi in pairs(sec_equi_app_map[id]) do appids[tonumber(equi)] = true end end end end -- 选择了应用 else string.gsub(apps,"([^,]+)",function (id) id = tonumber(id) appids[id] = true -- 如果id拥有等效应用,加上等效应用 if sec_equi_app_map[id] ~= nil then for _, equi in pairs(sec_equi_app_map[id]) do appids[tonumber(equi)] = true end end end) end end 什么意思

时间: 2024-02-10 22:33:16 浏览: 298
这段代码是一个 Lua 脚本,它的主要作用是从一个配置文件中获取应用的 ID。这个配置文件包含了应用分组和应用 ID 的信息,应用分组是通过方括号来定义的,应用 ID 是通过逗号分隔的数字列表来指定的。在解析配置文件时,脚本会将应用 ID 存储在一个 Lua table 中,以便后续的操作使用。同时,如果某个应用 ID 拥有等效应用,那么也会将等效应用的 ID 添加到这个 table 中。
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local 配置库 = require("config") local 文件库 = require("lib.file") local 表格操作库 = require("lib.table") local 字符串处理库 = require("lib.string") -- --local _ParticleCreation = require("3rd.particleCreation") --local _Color = require("graphics.drawunit.color") local _poolGroup = { image = {}, sprite = {}, frameani = {}, particle = {}, font = {}, shader = {}, sound = {} } local _meta = {__mode = 'v'} for k, v in pairs(_poolGroup) do setmetatable(v, _meta) end

这段代码看起来是一个Lua脚本,它加载了一些自定义的库,并创建了一些数据结构来管理不同类型的资源池。 首先,通过 `require` 函数加载了名为 "config"、"lib.file"、"lib.table" 和 "lib.string" 的库。这些库可能是开发者自己编写的,也可能是第三方库。 然后,定义了一个 `_poolGroup` 表格,其中包含了不同类型的资源池,如图片资源、精灵资源、帧动画资源、粒子资源、字体资源、着色器资源和声音资源。每个资源类型都对应一个空表格。 接下来,通过设置元表(metatable)的 `__mode` 字段为 'v',将这些空表格的值设置为弱引用(weak references)。这意味着如果某个资源不再被其他地方引用,Lua的垃圾回收机制会自动清理掉该资源。 整体而言,这段代码可能是在游戏开发中用于管理和缓存各种资源,以提高性能和减少内存占用。具体的实现逻辑可能需要查看这些库的代码来了解。

KeyError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_23060\1678664736.py in <module> 36 for start_area, end_area in area_pairs: 37 # 根据id从字典中获取对应的坐标 ---> 38 start_coord = area_dict[start_area] 39 end_coord = area_dict[end_area] 40 KeyError: nan这应该怎么修改

出现 `KeyError: nan` 错误通常是因为字典中没有对应的键或者键的值为 `NaN`。要解决这个问题,你可以添加一些代码来检查字典中是否存在键,并且键对应的值不为 `NaN`。 下面是一个可能的解决方案: ```python for start_area, end_area in area_pairs: # 检查字典中是否存在对应的键,并且键对应的值不为 NaN if start_area in area_dict and end_area in area_dict and not pd.isna(area_dict[start_area]) and not pd.isna(area_dict[end_area]): start_coord = area_dict[start_area] end_coord = area_dict[end_area] # 其他代码 else: # 处理不存在或者值为 NaN 的情况 pass ``` 这样做可以避免出现 `KeyError: nan` 错误,并且在字典中没有对应的键或者键对应的值为 `NaN` 时,会跳过这个循环。
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详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

JSONDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 # 读取文件数据 4 with open(path, "r") as f: ----> 5 row_data = json.load(f) 6 # 读取每一条json数据 7 for d in row_data: File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\__init__.py:293, in load(fp, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw) 274 def load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, 275 parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw): 276 """Deserialize fp (a .read()-supporting file-like object containing 277 a JSON document) to a Python object. 278 (...) 291 kwarg; otherwise JSONDecoder is used. 292 """ --> 293 return loads(fp.read(), 294 cls=cls, object_hook=object_hook, 295 parse_float=parse_float, parse_int=parse_int, 296 parse_constant=parse_constant, object_pairs_hook=object_pairs_hook, **kw) File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\__init__.py:346, in loads(s, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw) 341 s = s.decode(detect_encoding(s), 'surrogatepass') 343 if (cls is None and object_hook is None and 344 parse_int is None and parse_float is None and 345 parse_constant is None and object_pairs_hook is None and not kw): --> 346 return _default_decoder.decode(s) 347 if cls is None: 348 cls = JSONDecoder File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\decoder.py:340, in JSONDecoder.decode(self, s, _w) 338 end = _w(s, end).end() 339 if end != len(s): --> 340 raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) 341 return obj JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 15)

详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

优化这个方法 this.LinksData = function (m_List,transportID) local curRouteConf = {} local tc= mainPlayer.player:FindClosestCharacter(CharacterType.TreasureCase, transportID,0,32) if tc ~= nil then local endPoint = AllPoints[table_count(AllPoints)] table.remove(AllPoints,table_count(AllPoints)) return endPoint end local tc = nil for i = 0,m_List.Count-1 do local value = Logic.TabConfig.RoutePoint_InfoMgr.instance:GetValueByIndex(i) local Links = ListToTable(value.TeleLinks) local route = nil local moveData = nil if mainPlayer.player.CurrentSite >= 200 then if value.ID % 1000 >= 300 and table_find(Links,transportID) ~= false then route = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:FindRoute(mainPlayer.player.transform.position, Vector3.zero, value.ID, 0) tc = mainPlayer.player:FindClosestCharacter(CharacterType.TreasureCase, value.Data,0,32) if route or tc ~= nil then moveData = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:CreateRouteMoveData(mainPlayer.player, route, Vector3.zero) end if not moveData then local temp = {[1] = value.ID,pos = {value.Position[0],value.Position[1],value.Position[2]}} table.insert(AllPoints,temp) local nextPoint = this.LinksData(m_List,value.Data) if nextPoint == nil then table_removeValue(AllPoints,temp) else return nextPoint end else curRouteConf = {value.ID} return curRouteConf; end end else if value.ID % 1000 < 300 and table_find(Links,transportID) ~= false then route = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:FindRoute(mainPlayer.player.transform.position, Vector3.zero, value.ID, 0) if route then moveData = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:CreateRouteMoveData(mainPlayer.player, route, Vector3.zero) end if not moveData then local temp = {[1] = value.ID,pos = {value.Position[0],value.Position[1],value.Position[2]}} table.insert(AllPoints,temp) local nextPoint = this.LinksData(m_List,value.Data) if nextPoint == nil then table_removeValue(AllPoints,temp) else return nextPoint end else curRouteConf = {value.ID} return curRouteConf; end end end end return nil end

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