cla = name[1] size = name[2]

时间: 2023-11-26 09:03:38 浏览: 112
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微信小程序绑定手机号获取验证码功能

star5星 · 资源好评率100%
这段代码片段是在 Python 中使用索引访问列表中的元素。 假设 `name` 是一个列表，那么 `name[1]` 表示访问列表中的第二个元素（列表的索引从0开始），将其赋值给变量 `cla`。 同理，`name[2]` 表示访问列表中的第三个元素，将其赋值给变量 `size`。 需要注意的是，如果 `name` 列表的长度小于 3，那么访问 `name[2]` 会导致 `IndexError` 异常。
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DOS下用的GHOST 11.0.2.1573 版本(很好用的哦)

Drive 0 Hitachi HDS721016CLA382 JPAA40HL23U44B WinNT (Active) Total Sectors 312581808 Bytes per Sector 512 MB 152627 Cylinders 19457 Heads 255 Sectors per Track 63 Successful IO Count 43 Drive 1 ...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵，

1. 加载模型和类别标签： 您需要在代码中加载您的模型和类别标签。您可以使用之前的代码中的方式来加载它们，只需要做一些小的改动即可。例如，您需要将模型和类别标签的路径作为参数传递给您的函数。 2. 加载测试...

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import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、...

给下面这段代码每行注释import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

1. import os：导入操作系统模块 2. import json：导入处理json格式的模块 3. import torch：导入深度学习框架PyTorch模块 4. from PIL import Image：从PIL模块中导入Image模块，用于图像处理 5. from torchvision ...

在如下这段代码的基础上，实现连接不同二级杆组的功能：function pendulumGUI %创建主窗口和控件 f = figure('Visible','off','Position',[360,500,450,285]); hstart = uicontrol('Style','pushbutton','String','Start','Position',[315,220,70,25],'Callback',@startbutton_Callback); hstop = uicontrol('Style','pushbutton','String','Stop','Position',[315,180,70,25],'Callback',@stopbutton_Callback); htext = uicontrol('Style','text','String','Angle:','Position',[325,130,40,15]); hslider = uicontrol('Style','slider','Min',0,'Max',180,'Value',90,'Position',[100,90,250,20],'SliderStep',[1/179 10/179],'Callback',@slider_Callback); ha = axes('Units','pixels','Position',[50,60,200,185]); %初始化参数 L = 1; dt = 0.05; theta = 90; omega = 0; g = 9.8; t = 0; %绘图函数 function draw_pendulum(theta) x = L*sin(theta*pi/180); y = -L*cos(theta*pi/180); plot([0,x],[0,y],'LineWidth',2,'MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10); axis([-L-0.5,L+0.5,-L-0.5,L+0.5]); axis square; title(sprintf('Time: %.2f s, Angle: %.2f deg',t,theta)); end %启动按钮回调函数 function startbutton_Callback(source,eventdata) set(hstart,'Enable','off'); set(hstop,'Enable','on'); while get(hstop,'Value') == 0 theta = theta + omega*dt; omega = omega - g/L*sin(theta*pi/180)*dt; t = t + dt; cla; draw_pendulum(theta); pause(0.01); end set(hstart,'Enable','on'); set(hstop,'Enable','off'); set(hstop,'Value',0); end %停止按钮回调函数 function stopbutton_Callback(source,eventdata) set(hstop,'Value',1); end %滑动条回调函数 function slider_Callback(source,eventdata) theta = get(hslider,'Value'); cla; draw_pendulum(theta); end %显示主窗口 set(f,'Name','Pendulum GUI','NumberTitle','off','Resize','off','Visible','on'); end

plot([0,x],[0,y],'LineWidth',2,'MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10); axis([-L-0.5,L+0.5,-L-0.5,L+0.5]); axis square; title(sprintf('Time: %.2f s, Angle: %.2f deg',t,theta)); end 在该函数中...

for Itr=1:Max_Itr for i=1:nop % Determin RSs and Search by LTs %-------------------------------------------------------- Rf=((i-1)/(nop-1))(RM-Rm)+Rm; Rd=norm(GOP-GTs(:,RKs(i))); Rs=Rf(Rf>=Rd)+Rd*(Rd>Rf); LTs_C=Create_LTs(No_LTs,Rs,Dim); LTs=repmat(GTs(:,RKs(i)),1,No_LTs)+LTs_C; LTs=SS(LTs,Par_Interval); %---------------- if Graphic_on==1 subplot(2,2,1) hold off pause(0.000001); plot(LTs(1,:),LTs(2,:),'x'); hold on ezplot(['(x-' num2str(GTs(1,RKs(i))) ')^2 + (y-' num2str(GTs(2,RKs(i))) ')^2 -' num2str(Rs^2)],[0 10],[0 10]); hold off xlim([Par_Interval(1,1) Par_Interval(1,2)]); ylim([Par_Interval(2,1) Par_Interval(2,2)]); pbaspect([1 1 1]) title('Local Search') xlabel('x_1') ylabel('x_2') end %---------------- LTs_Cost=Ev_Fcn(LTs,Fcn_Name); [L_min,L_inx]= min(LTs_Cost); if L_min<=LP_Cost(RKs(i)) LP(:,RKs(i))=LTs(:,L_inx); LP_Cost(RKs(i))=L_min; end if L_min<=GOP_Cost GOP_Cost=L_min; GOP=LTs(:,L_inx); end end % Search by GTs %-------------------------------------------------------- for i=1:nop GTs(:,i)=New_GT(GTs(:,i),LP(:,i),GOP,Lambda,Theta,Beta); GTs(:,i)=SS(GTs(:,i),Par_Interval); GTs_Cost(i)=Ev_Fcn(GTs(:,i),Fcn_Name); end % Ranking %-------------------------------------------------------- [Gts_Sorted,RKs]=sort(GTs_Cost); GOP_B=GTs(:,RKs(1)); GOP_Cost_B=Gts_Sorted(1); if GOP_Cost_B<=GOP_Cost GOP_Cost=GOP_Cost_B; GOP=GOP_B; end OP_Cost(Itr+1)=GOP_Cost; %---------------- if Graphic_on==1 subplot(2,2,2) hold off pause(.000001) plot(GTs(1,:),GTs(2,:),'*') hold on plot(GOP(1,:),GOP(2,:),'X','color','red') xlim([Par_Interval(1,1) Par_Interval(1,2)]); ylim([Par_Interval(2,1) Par_Interval(2,2)]); hold off pbaspect([1 1 1]*3) title('Global Search') xlabel('x_1') ylabel('x_2') end %---------------- %---------------- if Graphic_on==1 subplot(2,2,3) hold off pause(.000001) plot(OP_Cost(1:Itr+1)) pbaspect([2 1 1]) xlim([1 Max_Itr+1]) title(['Cost=' num2str(GOP_Cost,'%4.10f')]) xlabel('Iteration') ylabel('Cost') else hold off pause(.000001) plot(0:Itr,OP_Cost(1:Itr+1),'.','MarkerSize',15,'LineStyle','-','Color',[214 30 0]/255,'MarkerEdgeColor',[3 93 118]/255) pbaspect([2 1 1]) title(['Itr=' num2str(Itr) ', Cost=' num2str(GOP_Cost,'%4.10f')]) xlim([0 Max_Itr]) xlabel('Iteration') ylabel('Cost') end %---------------- end 把这段MATLAB代码转换为python代码

plt.plot(range(Itr + 1), OP_Cost[0:Itr + 1], '.', MarkerSize=15, LineStyle='-', Color=[214, 30, 0] / 255, MarkerEdgeColor=[3, 93, 118] / 255) plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box') plt....

close all; clear all; clc;load ('6mm_matlab.mat') % 相机标定基本参数 M = cameraParams.IntrinsicMatrix'; R = cameraParams.RotationMatrices(:,:,1); T = cameraParams.TranslationVectors(1,:)'; UV = cameraParams.ReprojectedPoints(:,:,1); v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 将质心坐标显示在GUI中 d = 100; % 假设质心到相机的距离为100mm pixel_coord = [centroid(1); centroid(2); 1]; world_coord = inv(M) * pixel_coord * d; disp(world_coord); % 显示质心的实际坐标 % 显示帧和质心 imshow(centroid); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; drawnow; end设计gui显示坐标

plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; drawnow; end % --- Executes on button press in stop_btn. function stop_btn_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle...

（1）设计MATLAB图形界面，包括参考影像、带配准影像文件读取，控制点存储，配准后的影像写入等功能。 （2）根据课堂讲授的关于人工选取控制点的配准方法，设计基于人工选取控制点的配准程序； （3）研究基于Harris角点、相关系数法等遥感影像配准方法，设计自动提取控制点，并实现遥感影像配准。

gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code...
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资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
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Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
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Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。