OPEN_SAMPLE_INDEX

时间: 2023-10-06 22:10:04 浏览: 65
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OpenSAMLExamples.zip

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OPEN_SAMPLE_INDEX是libavformat文件中的一个常量，它的值为0x10000。这个常量主要用于确定文件的打开标志。在file_open函数中，当flags包含AVIO_FLAG_WRITE和AVIO_FLAG_READ时，access会设置为O_CREAT | O_RDWR，如果flags只包含AVIO_FLAG_WRITE，access会设置为O_CREAT | O_WRONLY，如果flags不包含AVIO_FLAG_WRITE，access会设置为O_RDONLY。在这些情况下，access会与OPEN_SAMPLE_INDEX进行按位或运算，从而确定最终的打开标志。
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sample.json config.json # copy sample config$EDITOR config.json # fill in token and stuffyarn # dependencies (or: npm install)node index.js # do the things贡献去做就对了执照麻省理工学院
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sample-cv

1. index.html：这是简历的主文件，包含了所有的HTML标记和内容。 2. style.css：可能是一个外部样式表，用于定义简历的样式和布局。 3. images/：可能包含用于美化简历的图片，如头像、证书或者其他相关证明...

inlier_cloud = pcd.select_down_sample(inliers) AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'select_down_sample'

非常抱歉，我在之前的回答中提到的 select_down_sample 函数在 Open3D 0.10.0 版本中已经不再使用。在新版本中，可以使用 select_by_index 函数来实现类似的功能。 以下是修改后的代码： python import ...

import os def record_sample_indexes(test_folder, test_file_extension, original_test_file, index_folder): # 读取原测试集文件的内容 with open(original_test_file, 'r') as f: original_test_lines = f.readlines() # 遍历测试文件夹中的每个测试文件 for filename in os.listdir(test_folder): if filename.endswith(test_file_extension): test_file = os.path.join(test_folder, filename) index_file = os.path.join(index_folder, f"index{os.path.splitext(filename)[0]}.txt") # 读取当前测试文件的内容 with open(test_file, 'r') as f: test_lines = f.readlines() # 获取当前测试文件中每个样本在原测试集中的位置，并记录到索引文件中 with open(index_file, 'w') as f_index: for line in test_lines: line_parts = line.strip().split('\t') sample_id = int(line_parts[-1]) index = original_test_lines.index(f"{sample_id}\n") + 1 f_index.write(f"{index}\n") # 指定测试文件夹路径、测试文件扩展名、原测试集文件路径和索引文件夹路径 test_folder = 'exp1_test' test_file_extension = '.new' original_test_file = 'task1.test.new' index_folder = 'exp1_test_index' # 调用函数进行记录每个样本在原测试集中的位置 record_sample_indexes(test_folder, test_file_extension, original_test_file, index_folder)

这段代码是一个 Python 函数，用于记录测试集中每个样本在原测试集中的位置，并将其写入索引文件中。具体实现为： ...- index_folder: 索引文件夹路径 调用该函数即可实现记录每个样本在原测试集中的位置。

# 定义起始点和搜索半径 start_point = [810, 500] radius = 10 # 记录已经采样过的点 sampled_points = [] # 定义螺旋搜索方向 directions = [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)] # 定义当前搜索方向和步数 direction_index = 0 step = 1 while True: # 沿着当前方向采样 for i in range(step): # 计算当前点的位置 x = start_point[0] + directions[direction_index][0] * i y = start_point[1] + directions[direction_index][1] * i # 判断当前点是否已经采样过 if (x, y) in sampled_points: # 标记当前点位存在被遮蔽情况 mark_as_obscured(x, y) else: # 从 DSM 中获取当前点的地面高度 z = get_ground_height(x, y) # 计算当前点在原始影像中的位置 x1, y1 = calculate_position_in_image(x, y, z) # 对当前点进行标记 mark_sampled_point(x, y, z, x1, y1) # 将当前点加入已采样点的列表中 sampled_points.append((x, y)) # 更新搜索方向和步数 direction_index = (direction_index + 1) % 4 if direction_index == 0: step += 1 # 判断是否已经搜索完整个区域 if step > radius: break这段代码怎么改可以结合dsm数据实现

dsm_data = gdal.Open(dsm_file) # 获取DSM数据的地理转换信息 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() # 计算像素坐标 px = int((x - geo_transform[0])/geo_transform[1]) py = int((y - geo_transform...
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例如，我们可能会有一个 index() 函数，用于显示主页。 2. **templates** 文件夹：包含 HTML 模板文件，这些文件使用 Jinja2 语法编写。Jinja2 允许动态内容生成，提供了条件语句、循环、变量插值等功能，使得...

import open3d as o3d # 读取点云数据 point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("01.pcd") # 创建Voxel Grid下采样器 voxel_size = 0.1 # 设置立方体格子的大小 downpcd = point_cloud.voxel_down_sample(voxel_size) # 保持下采样后的点云数量为2048 if len(downpcd.points) > 2048: downpcd.points = downpcd.points[:2048] # 可视化结果 o3d.io.write_point_cloud("downsampled_point_cloud.pcd", downpcd) o3d.visualization.draw_geometries([downpcd])请修改以下这段代码，使得体素下采样在体素方块中随机采样一个点

import open3d as o3d import numpy as np # 读取点云数据 point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("01.pcd") # 创建Voxel Grid下采样器 voxel_size = 0.1 # 设置立方体格子的大小 downpcd = point_cloud.voxel_...

第一段代码：import os import cv2 def decode_video(video_path, save_dir, target_num=None): ''' video_path: 待解码的视频 save_dir: 抽帧图片的保存文件夹 target_num: 抽帧的数量, 为空则解码全部帧, 默认抽全部帧 ''' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) video = cv2.VideoCapture() if not video.open(video_path): print("can not open the video") exit(1) count = 0 index = 0 frames_num = video.get(7) # 如果target_num为空就全部抽帧,不为空就抽target_num帧 if target_num is None: step = 1 print('all frame num is {}, decode all'.format(int(frames_num))) else: step = int(frames_num/target_num) print('all frame num is {}, decode sample num is {}'.format(int(frames_num), int(target_num))) while True: _, frame = video.read() if frame is None: break if count % step == 0: save_path = "{}/{:>04d}.png".format(save_dir, index) cv2.imwrite(save_path, frame) index += 1 count += 1 if index == frames_num and target_num is None: # 如果全部抽，抽到所有帧的最后一帧就停止 break elif index == target_num and target_num is not None: # 如果采样抽，抽到target_num就停止 break else: pass video.release() if __name__ == '__main__': video_path = './test.mp4' save_dir_1 = './images_all' save_dir_2 = './images_sample' decode_video(video_path, save_dir_1) decode_video(video_path, save_dir_2, 20)

接下来，代码会初始化一些变量，包括计数器count、帧索引index以及视频的总帧数frames_num。根据target_num的值，代码会确定每隔多少帧抽取一帧，并输出相应的提示信息。 然后，代码会开始循环读取视频的每...

import random filename = 'supercu.lmp' file_object = open(filename,'r') lines = file_object.readlines() num_layers = 150 num_atom_a_layer = 20000 idx_gradient = 0.1 num_random = [] for idx_layer in range(1,num_layers+1): num_cu_float = pow(idx_layer/num_layers,idx_gradient)*num_atom_a_layer num_cu = int(num_cu_float) list_random = random.sample(range((idx_layer-1)*num_atom_a_layer,idx_layer*num_atom_a_layer),num_cu) num_random = num_random + list_random num_random.sort() for index in range (len(lines)): strT = lines[index] strL = strT.split() if int(strL[0]) in num_random: strT = strT[:14]+'2'+strT[15:] lines[index] = strT file_object.close strTT = "".join(lines) file_object = open(filename,'w') file_object.write(strTT) file_object.close

with open(filename, 'r') as file_object: lines = file_object.readlines() 2. 在循环中避免多次计算相同的值，可以将这些值计算出来后存储在变量中。示例： idx_layer_ratio = [idx_layer/num_layers ...

帮我优化这个代码，必须要降低运算量，多采用dataframe或者其他库 import random filename = 'supercu.lmp' file_object = open(filename,'r') lines = file_object.readlines() num_layers = 150 num_atom_a_layer = 20000 idx_gradient = 0.1 num_random = [] for idx_layer in range(1,num_layers+1): num_cu_float = pow(idx_layer/num_layers,idx_gradient)*num_atom_a_layer num_cu = int(num_cu_float) list_random = random.sample(range((idx_layer-1)*num_atom_a_layer,idx_layer*num_atom_a_layer),num_cu) num_random = num_random + list_random num_random.sort() for index in range (len(lines)): strT = lines[index] strL = strT.split() if int(strL[0]) in num_random: strT = strT[:14]+'2'+strT[15:] lines[index] = strT file_object.close strTT = "".join(lines) file_object = open(filename,'w') file_object.write(strTT) file_object.close

list_random = random.sample(range((idx_layer-1)*num_atom_a_layer, idx_layer*num_atom_a_layer), num_cu) num_random = num_random + list_random df.loc[num_random, 'atom'] = 2 with open(filename, 'w')...

def CamealToPlane(self,pm=None): # init camera if(pm is None): return False pm[np.isnan(pm[:,0])]=[0,0,0] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(pm)) downpcd = pcd.voxel_down_sample(0.05) plane,inl = downpcd.segment_plane(0.01,5,10000) if(self.showResult == 2): print("Plane:",plane) vecz=plane[:3] # plane_heigh = -plane[3]/plane[2] vecz/= np.sqrt(vecz.dot(vecz)) vecy = np.cross(vecz,[0,0,1]) vecx = np.cross(vecz,vecy) vecx/= np.sqrt(vecx.dot(vecx)) vecy = np.cross(vecz,vecx) PlaneRotation=np.asarray([vecx,vecy,vecz]) TPlaneRotation = PlaneRotation.T print(TPlaneRotation) self.Rt = TPlaneRotation.reshape((3, 3)) if(self.showResult): innerpoints = downpcd.select_by_index(inl) # innerpoints.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # outpoints = downpcd.select_by_index(inl,invert=True) # outpoints.paint_uniform_color([0, 1, 0]) # o3d.visualization.draw_geometries([innerpoints,outpoints],'Vis') self.pcd_show.points=innerpoints.points self.T_show = [] self.Datachaged=True self.SavePara(self.config_path) # o3d.visualization.draw_geometries([coord,coordtemp,pcd,visplane],'Vis')

然后将 pm 转化成 Open3D 中的 PointCloud 对象 pcd，并对点云进行降采样。接下来使用 RANSAC 算法对点云进行平面分割，得到平面的法向量和内点。然后通过平面的法向量和参考向量 [0,0,1] 计算平面的旋转矩阵 ...

import tensorflow as tf import numpy as np import gym # 创建 CartPole 游戏环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear') ]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义超参数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 1.0 # ε-贪心策略中的初始 ε 值 epsilon_min = 0.01 # ε-贪心策略中的最小 ε 值 epsilon_decay = 0.995 # ε-贪心策略中的衰减值 batch_size = 32 # 每个批次的样本数量 memory = [] # 记忆池 # 定义动作选择函数 def choose_action(state): if np.random.rand() < epsilon: return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_state, done = memory[index] target = model.predict(state[np.newaxis]) if done: target[0][action] = reward else: Q_future = np.max(model.predict(next_state[np.newaxis])[0]) target[0][action] = reward + Q_future * gamma model.fit(state[np.newaxis], target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型 for episode in range(1000): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = choose_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) memory.append((state, action, reward, next_state, done)) state = next_state total_reward += reward if len(memory) > batch_size: replay(batch_size) epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay) print("Episode {}: Score = {}, ε = {:.2f}".format(episode, total_reward, epsilon))next_state, reward, done, _ = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)优化代码

根据 OpenAI Gym 的文档，CartPole-v1 环境的 step() 函数返回的是四个值，分别是下一个状态、本次动作的奖励、游戏是否结束和一些额外信息。而在原始代码中，使用了一个 _ 变量来占位，但实际上返回的值个数超过了 ...

为下面这段代码的预测结果加上可视化功能，要能够看到每个预测数据的结果的准确度：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率：{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

ax.set_xlabel('Sample Index') ax.set_ylabel('Label') ax.legend() plt.show() 运行后，会展示出一个图表，其中横坐标表示样本的索引，纵坐标表示样本的标签。绿色点表示预测结果，蓝色点表示真实结果。可以...

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