for bbox in self.bbox_ls:，删除bbox

时间: 2024-10-18 13:07:15 浏览: 43
在Python中，如果你有一个列表`self.bbox_ls`包含了多个`bbox`元素，如果你想从这个列表中移除某个`bbox`，你可以直接使用`remove()`方法，如果想一次性删除所有相同的`bbox`，则可以遍历整个列表并调用`del`关键字。这里是一个例子： ```python for bbox in self.bbox_ls: if bbox is the_target_bbox: # 指定你要删除的具体bbox self.bbox_ls.remove(bbox) elif bbox == some_common_value: # 或者删除所有具有相同值的bbox del self.bbox_ls[self.bbox_ls.index(bbox)] # 或者更简洁地，只针对单个值 to_delete = [bbox for bbox in self.bbox_ls if bbox is the_target_bbox] self.bbox_ls = [bbox for bbox in self.bbox_ls if bbox not in to_delete]
相关问题

processor_cfg: type: "processor.pose_demo.inference" gpus: 1 worker_per_gpu: 1 video_file: resource/data_example/skateboarding.mp4 save_dir: "work_dir/pose_demo" detection_cfg: model_cfg: configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoint_file: mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e bbox_thre: 0.8 estimation_cfg: model_cfg: configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml checkpoint_file: mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 data_cfg: image_size: - 192 - 256 pixel_std: 200 image_mean: - 0.485 - 0.456 - 0.406 image_std: - 0.229 - 0.224 - 0.225 post_process: true argparse_cfg: gpus: bind_to: processor_cfg.gpus help: number of gpus video: bind_to: processor_cfg.video_file help: path to input video worker_per_gpu: bind_to: processor_cfg.worker_per_gpu help: number of workers for each gpu skeleton_model: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.model_cfg skeleton_checkpoint: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.checkpoint_file detection_model: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.model_cfg detection_checkpoint: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.checkpoint_file

根据您提供的配置文件，这是一个用于姿态估计的pose_demo的配置示例。该配置文件包括了处理器配置（processor_cfg）和命令行参数配置（argparse_cfg）。 处理器配置包括以下内容： - type：指定处理器类型为"processor.pose_demo.inference"，这可能是一个自定义的处理器类型。 - gpus：指定使用的GPU数量为1。 - worker_per_gpu：指定每个GPU的worker数量为1。 - video_file：指定输入视频的路径为"resource/data_example/skateboarding.mp4"。 - save_dir：指定结果保存的目录路径为"work_dir/pose_demo"。 检测配置（detection_cfg）包括以下内容： - model_cfg：指定检测模型的配置文件路径为"configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py"。 - checkpoint_file：指定检测模型的checkpoint路径为"mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e"。 - bbox_thre：指定检测目标的边界框阈值为0.8。 估计配置（estimation_cfg）包括以下内容： - model_cfg：指定姿态估计模型的配置文件路径为"configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml"。 - checkpoint_file：指定姿态估计模型的checkpoint路径为"mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192"。 - data_cfg：指定姿态估计模型的数据配置，包括图像尺寸、像素标准化值、图像均值和标准差以及后处理选项。 命令行参数配置（argparse_cfg）包括了一些命令行参数的绑定，用于从命令行传递参数给处理器配置。 例如，您可以使用以下命令行参数来运行pose_demo： ``` python pose_demo.py --gpus 1 --video resource/data_example/skateboarding.mp4 --worker_per_gpu 1 --skeleton_model configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml --skeleton_checkpoint mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 --detection_model configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py --detection_checkpoint mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e ``` 请注意，以上仅为示例，具体的使用方式和命令行参数可能会有所不同，具体取决于实际情况。 如果您有进一步的问题，请提供更多细节，我将尽力帮助您。

解释代码 def dataAugment(self, img, bboxes): change_num = 0 # 改变的次数 while change_num < 1: # 默认至少有一种数据增强生效 if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: change_num += 1 angle = random.uniform(-self.max_rotation_angle, self.max_rotation_angle) scale = random.uniform(1, 10) img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale) return img, bboxes

这段代码是一个类中的一个方法，用于对图像和边界框进行数据增强。它接受一个图像（img）和一组边界框（bboxes），并根据一些设置对它们进行旋转操作。 首先，代码初始化一个变量"change_num"，用于记录应用数据增强的次数。 然后，使用一个循环来确保至少有一种数据增强生效。循环条件是"change_num < 1"，即只要"change_num"小于1，就会继续执行循环。 在循环的主体中，它首先检查一个名为"self.is_rotate_img_bbox"的变量是否为真。如果为真，则继续执行条件语句块；否则，直接跳过该块。 在条件语句块中，它生成一个随机数，并与"self.rotation_rate"进行比较。如果生成的随机数大于"self.rotation_rate"，则执行旋转操作；否则，直接跳过旋转操作。 在旋转操作中，它增加"change_num"的值。然后，生成一个介于"-self.max_rotation_angle"和"self.max_rotation_angle"之间的随机角度（angle），以及一个介于1和10之间的随机比例因子（scale）。 最后，它调用一个名为"_rotate_img_bbox"的方法，将图像（img）、边界框（bboxes）、角度（angle）和比例因子（scale）作为参数传递给该方法。该方法会对图像和边界框进行旋转，并返回旋转后的图像和边界框。 循环结束后，方法返回最终的图像（img）和边界框（bboxes）。注意，由于循环条件至少执行一次数据增强操作，因此最终返回的结果一定是经过数据增强的图像和边界框。
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修改程序 if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: # 旋转 change_num += 1 # angle = random.uniform(-self.max_rotation_angle, self.max_rotation_angle) angle = random.randrange(30, 360, 30) scale = random.uniform(0.8, 2) img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale)，angle的返回值逐次增加30

if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: # 旋转 change_num += 1 angle = random.randrange(30, 360, 30) scale = random.uniform(0.8, 2) img, bboxes = self._rotate_img_...

这段代码是什么意思def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.m[i](x[i]) # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia <https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953> xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

其中，x是输入张量，nl表示网络层数，na表示每个cell预测的bbox数量，no表示每个bbox的属性数量（如中心坐标、宽高等），bs是batch size，ny和nx是图片的高和宽，grid和anchor_grid是网格坐标和anchor box，stride是...

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): for widget in self.sheet_frame.winfo_children(): widget.destroy() for widget in self.unique_listbox.winfo_children(): widget.destroy() self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) self.selected_label.config(text=selected_label_text) now = datetime.datetime.now().time() # 添加工作表按钮 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): # 枚举工作表列表中的每个工作表 if now >= datetime.time(8, 0, 0) and now <= datetime.time(19, 0, 0): if datetime.datetime.today().weekday() == 2: # 如果当前日期是星期3 # 添加一个按钮，按钮文本为工作表名称，点击按钮时调用self.show_sheet()方法显示相应的工作表 self.button = tk.Button(self.sheet_frame, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) self.button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) else: # 如果当前日期不是星期3 if not sheet_name.startswith("設備-"): # 并且工作表名称不以"設備-"开头 # 则添加一个按钮，按钮文本为工作表名称，点击按钮时调用self.show_sheet()方法显示相应的工作表 self.button = tk.Button(self.sheet_frame, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) self.button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) else: if not sheet_name.startswith("設備-"): # 并且工作表名称不以"設備-"开头 # 则添加一个按钮，按钮文本为工作表名称，点击按钮时调用self.show_sheet()方法显示相应的工作表 self.button = tk.Button(self.sheet_frame, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) self.button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) # 添加一个标记，表示该按钮未被使用 self.button.used = False # 绑定鼠标进入事件 self.button.bind("<Enter>", lambda event, button=self.button: button.configure(bg="lightgray")) # 绑定鼠标离开事件 self.button.bind("<Leave>", lambda event, button=self.button: button.configure(bg="SystemButtonFace")) # 绑定按钮的点击事件 self.button.bind("<Button-1>", lambda event, button=self.button: self.mark_used(button)) # 监听Canvas的大小变化，调整滚动条 self.sheet_frame.bind('<Enter>', lambda e: self.canvas.config(scrollregion=self.canvas.bbox("all")))

for widget in self.sheet_frame.winfo_children(): widget.destroy() for widget in self.unique_listbox.winfo_children(): widget.destroy() self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook...

bbox_marker.action = visualization_msgs::Marker::ADD;

在这个例子中，我们创建了一个名为 bbox_marker 的 visualization_msgs::Marker 对象，并将其 action 属性设置为 visualization_msgs::Marker::ADD。这意味着我们要添加一个新的可视化消息。当我们将这个...

class CocoDetection(torchvision.datasets.CocoDetection): def __init__(self, img_folder, ann_file, transforms, return_masks): super(CocoDetection, self).__init__(img_folder, ann_file) self._transforms = transforms self.prepare = ConvertCocoPolysToMask(return_masks) def __getitem__(self, idx): img, target = super(CocoDetection, self).__getitem__(idx) image_id = self.ids[idx] target = {'image_id': image_id, 'annotations': target} img, target = self.prepare(img, target) if self._transforms is not None: img, target = self._transforms(img, target) return img, target怎么进行更改

bbox = target["annotations"]["bbox"] bbox[:, :4] *= scale target["annotations"]["bbox"] = bbox # 应用其它预处理操作 if self._transforms is not None: img, target = self._transforms(img, target) ...

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) # 按工作表名称从小到大排序 self.selected_label.config(text=selected_label_text) # 更新选中标签文本 # 清空左侧面板 for widget in self.sheet_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 添加工作表按钮 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): button = tk.Button(self.sheet_frame, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) # 添加一个标记，表示该按钮未被使用 button.used = False # 绑定鼠标进入事件 button.bind("<Enter>", lambda event, button=button: button.configure(bg="lightgray")) # 绑定鼠标离开事件 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="SystemButtonFace")) # 绑定按钮的点击事件 button.bind("<Button-1>", lambda event, button=button: self.mark_used(button)) # 监听Canvas的大小变化，调整滚动条 self.sheet_frame.bind('<Enter>', lambda e: self.canvas.config(scrollregion=self.canvas.bbox("all"))) def mark_used(self, button): if not button.used: # 将按钮的标记设置为“已使用” button.used = True # 更改按钮的背景颜色 button.configure(bg="green") # 取消按钮的绑定事件 button.unbind("<Button-1>") # 绑定鼠标离开事件，使按钮的背景颜色保持不变 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="green"))在這個裏面添加嗎

def mark_used(self, button): if not button.used: # 将按钮的标记设置为“已使用” button.used = True # 更改按钮的背景颜色 button.configure(bg="green") # 取消按钮的绑定事件 button.unbind(...

def forward(self, samples: NestedTensor): """ The forward expects a NestedTensor, which consists of: - samples.tensor: batched images, of shape [batch_size x 3 x H x W] - samples.mask: a binary mask of shape [batch_size x H x W], containing 1 on padded pixels It returns a dict with the following elements: - "pred_logits": the classification logits (including no-object) for all queries. Shape= [batch_size x num_queries x (num_classes + 1)] - "pred_boxes": The normalized boxes coordinates for all queries, represented as (center_x, center_y, height, width). These values are normalized in [0, 1], relative to the size of each individual image (disregarding possible padding). See PostProcess for information on how to retrieve the unnormalized bounding box. - "aux_outputs": Optional, only returned when auxilary losses are activated. It is a list of dictionnaries containing the two above keys for each decoder layer. """ if isinstance(samples, (list, torch.Tensor)): samples = nested_tensor_from_tensor_list(samples) features, pos = self.backbone(samples) src, mask = features[-1].decompose() assert mask is not None hs = self.transformer(self.input_proj(src), mask, self.query_embed.weight, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} if self.aux_loss: out['aux_outputs'] = self._set_aux_loss(outputs_class, outputs_coord) return out

这是一个模型的前向传播函数，它接受一个NestedTensor作为输入，并返回一个包含预测结果的字典。 输入的NestedTensor包含两个部分： - samples.tensor：批次图像，形状为[batch_size x 3 x H x W] ...

class ExcelApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("Excel App") screen_width = master.winfo_screenwidth() screen_height = master.winfo_screenheight() master.geometry("%dx%d" % (screen_width, screen_height)) master.state('zoomed') # 创建左侧面板，使用 Canvas 和 Frame 实现滚动条 self.panel_left = tk.Canvas(master, width=150, bg='lightcyan') self.panel_left.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y) scroll = tk.Scrollbar(master, command=self.panel_left_frame.yview) scroll.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y) self.panel_left.config(yscrollcommand=scroll.set) self.panel_left_frame = tk.Frame(self.panel_left) self.panel_left.create_window((0, 0), window=self.panel_left_frame, anchor='nw') # 设置滚动条长度 def scroll_update(*args): self.panel_left.configure(scrollregion=self.panel_left.bbox("all")) self.panel_left_frame.bind("<Configure>", scroll_update) scroll_update()報AttributeError: 'ExcelApp' object has no attribute 'panel_left_frame'

这个错误提示是因为在创建左侧面板时，self.panel_left_frame 没有被正确地创建。可能是因为在创建 scroll 滚动条时，应该使用 self.panel_left_frame 而不是 self.panel_left。可以尝试将以下代码： ...

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) # 按工作表名称从小到大排序 self.selected_label.config(text=selected_label_text) # 更新选中标签文本 # 清空左侧面板 for widget in self.panel_left.winfo_children(): widget.destroy() # 添加工作表按钮 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): button = tk.Button(self.panel_left, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) # 添加一个标记，表示该按钮未被使用 button.used = False # 绑定鼠标进入事件 button.bind("<Enter>", lambda event, button=button: button.configure(bg="lightgray")) # 绑定鼠标离开事件 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="SystemButtonFace")) # 绑定按钮的点击事件 button.bind("<Button-1>", lambda event, button=button: mark_used(button)) def mark_used(button): if not button.used: # 将按钮的标记设置为“已使用” button.used = True # 更改按钮的背景颜色 button.configure(bg="green") # 取消按钮的绑定事件 button.unbind("<Button-1>") # 绑定鼠标离开事件，使按钮的背景颜色保持不变 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="green")) for child in button.master.winfo_children(): # 绑定按钮的点击事件 child.bind("<Button-1>", lambda event, button=child: mark_used(button))吧這段代碼中讀取的excel工作表名生成的按鈕的地方添加一個垂直滾動條用來顯示按鈕，請給出修改後的代碼

for widget in self.panel_left.winfo_children(): widget.destroy() # 添加工作表按钮 self.button_frame = tk.Frame(self.panel_left) self.button_frame.grid(row=0, column=0, sticky="nsew") # 添加一...

class ExcelApp: def init(self, master): self.master = master master.title("Excel App") # 获取屏幕的宽度和高度 screen_width = master.winfo_screenwidth() screen_height = master.winfo_screenheight() # 将窗口的大小设置为屏幕的大小 master.geometry("%dx%d" % (screen_width, screen_height)) master.state('zoomed')#窗口最大化# 创建左侧面板 self.panel_left = tk.Frame(master, width=150, bg='lightcyan') self.panel_left.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y) def load_excel(self, filename, menu_label,selected_label_text): self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = self.workbook.sheetnames self.selected_label.config(text=selected_label_text) # 更新选中标签文本 # 清空左侧面板 for widget in self.panel_left.winfo_children(): widget.destroy() # 添加工作表按钮 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): button = tk.Button(self.panel_left, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) button.grid(row=i, column=0, sticky="ew", padx=1, pady=1) # 添加一个标记，表示该按钮未被使用 button.used = False # 绑定鼠标进入事件 button.bind("<Enter>", lambda event, button=button: button.configure(bg="lightgray")) # 绑定鼠标离开事件 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="SystemButtonFace")) # 绑定按钮的点击事件 button.bind("<Button-1>", lambda event, button=button: mark_used(button)) def mark_used(button): if not button.used: # 将按钮的标记设置为“已使用” button.used = True # 更改按钮的背景颜色 button.configure(bg="green") # 取消按钮的绑定事件 button.unbind("<Button-1>") # 绑定鼠标离开事件，使按钮的背景颜色保持不变 button.bind("<Leave>", lambda event, button=button: button.configure(bg="green")) for child in button.master.winfo_children(): # 绑定按钮的点击事件 child.bind("<Button-1>", lambda event, button=child: mark_used(button))給這段代碼的添加哪一個滾動條防止數據未完全顯示

self.panel_left.config(scrollregion=self.panel_left.bbox("all")) def on_panel_mousewheel(self, event): self.panel_left.yview_scroll(-1 * int(event.delta / 120), "units") 这样就可以为左侧面板...

bbox = ndimage.find_objects(stack) widths = [] depths = [] for obj in bbox: # 计算对象在每个轴上的最大宽度和最大深度 subarray = stack[obj] width = subarray.shape[0] depth = subarray.shape[1] for axis in range(1, subarray.ndim): proj = np.max(subarray, axis=axis) proj_bbox = ndimage.find_objects(proj > 0.5) if len(proj_bbox) > 0: proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start if proj_width > width: width = proj_width if proj_depth > depth: depth = proj_depth widths.append(width) depths.append(depth)详细解释每行代码的意思

12. proj_width = proj_bbox[0][0].stop - proj_bbox[0][0].start 计算当前轴上非零像素的最大宽度，并将其存储在 proj_width 变量中。 13. proj_depth = proj_bbox[0][1].stop - proj_bbox[0][1].start ...

Building wheels for collected packages: cython_bbox Building wheel for cython_bbox (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py bdist_wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [5 lines of output] running bdist_wheel running build running build_ext building 'cython_bbox' extension error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for cython_bbox Running setup.py clean for cython_bbox Failed to build cython_bbox Installing collected packages: cython_bbox Running setup.py install for cython_bbox ... error error: subprocess-exited-with-error × Running setup.py install for cython_bbox did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [18 lines of output] running install D:\python\envs\yolov578\lib\site-packages\setuptools\_distutils\cmd.py:66: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated. !! ******************************************************************************** Please avoid running setup.py directly. Instead, use pypa/build, pypa/installer, pypa/build or other standards-based tools. See https://blog.ganssle.io/articles/2021/10/setup-py-deprecated.html for details. ******************************************************************************** !! self.initialize_options() running build running build_ext building 'cython_bbox' extension error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: legacy-install-failure × Encountered error while trying to install package. ╰─> cython_bbox note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for output from the failure.

这个错误提示是由于安装cython_bbox时缺少Microsoft Visual C++ 14.0或更高版本，你需要安装该工具才能成功构建cython_bbox。你可以通过以下链接下载并安装Microsoft C++ Build Tools：...

def __init__(self, backbone: ConfigType, neck: ConfigType, bbox_head: ConfigType, train_cfg: OptConfigType = None, test_cfg: OptConfigType = None, data_preprocessor: OptConfigType = None, init_cfg: OptMultiConfig = None) -> None:什么意思

- bbox_head: bbox_head 是指目标检测模型的检测头部结构，也就是 DynamicDiffusionDetHead。它负责处理特征图并生成目标检测结果。同样，它也可以是一个配置文件，用于构建检测头部结构的具体配置信息。 - train_...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。

解释代码 if self.is_rotate_img_bbox: if random.random() > self.rotation_rate: # 旋转 change_num += 1 angle = random.uniform(-self.max_rotation_angle, self.max_rotation_angle) scale = random.uniform(0.7, 0.8) img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale) return img, bboxes

首先，它检查一个名为"self.is_rotate_img_bbox"的变量是否为真。如果为真，则继续执行条件语句块；否则，直接跳过该块。 接下来，它生成一个随机数，并与"self.rotation_rate"进行比较。如果生成的随机数大于"self...

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毕业设计C++语言实现基于QT的仿宝石迷阵游戏项目源码，也可作为期末大作业。 本次项目我们使用C++语言，实现了基于QT的仿宝石迷阵游戏，并且接入数据库实现了登录注册和根据最高分排行的功能，为了优化用户体验，在设置界面提供声音、亮度的调整滑块和打开帮助文档以及网站的接口。在游戏性方面，点击主界面的“start”按钮，可以根据自身要求选择三种难度，游戏界面消除方块的种类会随着难度上调而增加，并且在游戏界面提供暂停、提示、返回主菜单的接口，引入“魔法方块”来增加游戏性和可玩性。 菜单界面提供查看排行榜，开始游戏，设置接口，注册，登录，退出 设置难度选择界面，提供三种难度的选择 游戏界面 游戏界面右侧为宝石棋盘，棋盘下侧为时间条，时间条归零则游戏结束 点击棋盘任意两个相邻的宝石则可以交换它们，若交换后存在至少三个相邻的相同宝石，则消去它们，同时增加相应分数，同时消除越多的宝石得分越高 如果同时消去的宝石大于三个，会根据同时校区宝石个数不同形成不同的魔法宝石，魔法宝石拥有特殊的技能，供玩家探索 界面右上角为积分板，可以在这里查看所得的分数 界面右下角为操作按钮，点击MENU返回主菜单
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PCIE2.0总线规范，用于PCIE开发参考.zip

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3.三星校招真题与面经65页.pdf

为帮助大家在求职过程中少走弯路，早日找到满意的工作，编写了《应届毕业生求职宝典》，其内容涵盖职业生涯规划、求职准备、求职途径、笔试、面试、offer、签约违约、户口和档案、求职防骗等求职过程中每一个环节，在广大应届毕业生踏入职场前先给大家进行全面职场分析了解，力图从心态和技巧上给广大应届毕业生以指导。

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springboot187社区养老服务平台的设计与实现.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
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HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序

===如资源质量问题，可半价退款，代下全网资源，价格公道==== HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HAL库STM32F103C8T6 IAP升级实验程序 HA。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。
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操作系统实验-基于System V信号量的读者写者问题同步原理探讨

内容概要：该文档深入阐述了在Linux系统下运用System V信号量机制解决读者写者进程同步的方法。文中先介绍了进程同步的基础概念，如PV操作及信号量的作用机制；随后详细展示了System V信号量及其与POSIX信号量之间的异同点，重点强调了前者如何应用于多进程间的资源共享管理和同步问题。此外还通过具体的编码实例演示了使用System V信号量及共享内存实现经典的读者写者案例的具体步骤和技术细节。 适用人群：熟悉Unix/Linux环境并有兴趣深入了解操作系统底层知识的高级程序员和研究人员。 使用场景及目标：主要用于教育场合的教学辅助材料或者个人研究项目。帮助理解并实践如何采用System V信号量处理复杂的应用程序间通信问题，尤其是涉及多个并发任务之间的协调工作。 其他说明：文中提供了完整的实验代码，可以帮助读者更好地理解和掌握实际应用过程中的技术要点。同时也讨论了一些可能出现的问题及相应的解决方案，如死锁防范等。
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Terraform AWS ACM 59版本测试与实践

资源摘要信息:"本资源是关于Terraform在AWS上操作ACM（AWS Certificate Manager）的模块的测试版本。Terraform是一个开源的基础设施即代码（Infrastructure as Code，IaC）工具，它允许用户使用代码定义和部署云资源。AWS Certificate Manager（ACM）是亚马逊提供的一个服务，用于自动化申请、管理和部署SSL/TLS证书。在本资源中，我们特别关注的是Terraform的一个特定版本的AWS ACM模块的测试内容，版本号为59。 在AWS中部署和管理SSL/TLS证书是确保网站和应用程序安全通信的关键步骤。ACM服务可以免费管理这些证书，当与Terraform结合使用时，可以让开发者以声明性的方式自动化证书的获取和配置，这样可以大大简化证书管理流程，并保持与AWS基础设施的集成。 通过使用Terraform的AWS ACM模块，开发人员可以编写Terraform配置文件，通过简单的命令行指令就能申请、部署和续订SSL/TLS证书。这个模块可以实现以下功能： 1. 自动申请Let's Encrypt的免费证书或者导入现有的证书。 2. 将证书与AWS服务关联，如ELB（Elastic Load Balancing）、CloudFront和API Gateway等。 3. 管理证书的过期时间，自动续订证书以避免服务中断。 4. 在多区域部署中同步证书信息，确保全局服务的一致性。 测试版本59的资源意味着开发者可以验证这个版本是否满足了需求，是否存在任何的bug或不足之处，并且提供反馈。在这个版本中，开发者可以测试Terraform AWS ACM模块的稳定性和性能，确保在真实环境中部署前一切工作正常。测试内容可能包括以下几个方面： - 模块代码的语法和结构检查。 - 模块是否能够正确执行所有功能。 - 模块与AWS ACM服务的兼容性和集成。 - 模块部署后证书的获取、安装和续订的可靠性。 - 多区域部署的证书同步机制是否有效。 - 测试异常情况下的错误处理机制。 - 确保文档的准确性和完整性。 由于资源中没有提供具体的标签，我们无法从中获取关于测试的详细技术信息。同样，由于只提供了一个文件名“terraform-aws-acm-59-master”，无法得知该模块具体包含哪些文件和代码内容。然而，文件名暗示这是一个主版本（master），通常意味着这是主要的、稳定的分支，开发者可以在其上构建和测试他们的配置。 总之，terraform-aws-acm-59是Terraform的一个AWS ACM模块的测试版本，用于自动化管理和部署SSL/TLS证书。这个模块能够简化证书生命周期的管理，并提高与AWS服务的集成效率。测试工作主要是为了验证版本59的模块是否正常工作，并确保其在真实场景中可靠地执行预期功能。"
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【HS1101湿敏电阻全面解析】：从基础知识到深度应用的完整指南

# 摘要 HS1101湿敏电阻作为湿度监测的重要元件，在环境监测、农业、工业等多个领域都有广泛应用。本文首先对湿敏电阻的基本概念及其工作原理进行了概述，接着详细探讨了其特性参数，如响应时间、灵敏度以及温度系数等，并针对HS1101型号提供了选型指南和实际应用场景分析。文章还深入讨论了HS1101湿敏电阻在电路设计中的要点和信号处理方法，提供了实践案例来展示其在智能湿度调节器和农业自动灌溉系统中的应用。最后，本文给出了湿敏电阻的维护保养技巧和故障排除方法，以帮助用户确保湿敏电阻的最佳性能和使用寿命。 # 关键字 湿敏电阻；HS1101；特性参数；电路设计；信号处理；环境监测；故障排除 参考资
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MATLAB在一个图形窗口中创建一行两列的子图的代码

在MATLAB中，可以使用`subplot`函数在一个图形窗口中创建多个子图。对于一行两列的子图，可以使用以下代码： ```matlab % 创建第一个子图 subplot(1, 2, 1); plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]); title('子图1'); % 创建第二个子图 subplot(1, 2, 2); plot([1, 2, 3], [6, 5, 4]); title('子图2'); ``` 这段代码的详细解释如下： 1. `subplot(1, 2, 1);`：创建一个1行2列的子图布局，并激活第一个子图。 2. `plot([1, 2, 3], [4,
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Doks Hugo主题：打造安全快速的现代文档网站

资源摘要信息:"Doks是一个适用于Hugo的现代文档主题，旨在帮助用户构建安全、快速且对搜索引擎优化友好的文档网站。在短短1分钟内即可启动一个具有Doks特色的演示网站。以下是选择Doks的九个理由： 1. 安全意识：Doks默认提供高安全性的设置，支持在上线时获得A+的安全评分。用户还可以根据自己的需求轻松更改默认的安全标题。 2. 默认快速：Doks致力于打造速度，通过删除未使用的CSS，实施预取链接和图像延迟加载技术，在上线时自动达到100分的速度评价。这些优化有助于提升网站加载速度，提供更佳的用户体验。 3. SEO就绪：Doks内置了对结构化数据、开放图谱和Twitter卡的智能默认设置，以帮助网站更好地被搜索引擎发现和索引。用户也能根据自己的喜好对SEO设置进行调整。 4. 开发工具：Doks为开发人员提供了丰富的工具，包括代码检查功能，以确保样式、脚本和标记无错误。同时，还支持自动或手动修复常见问题，保障代码质量。 5. 引导框架：Doks利用Bootstrap框架来构建网站，使得网站不仅健壮、灵活而且直观易用。当然，如果用户有其他前端框架的需求，也可以轻松替换使用。 6. Netlify就绪：Doks为部署到Netlify提供了合理的默认配置。用户可以利用Netlify平台的便利性，轻松部署和维护自己的网站。 7. SCSS支持：在文档主题中提及了SCSS，这表明Doks支持使用SCSS作为样式表预处理器，允许更高级的CSS样式化和模块化设计。 8. 多语言支持：虽然没有在描述中明确提及，但Doks作为Hugo主题，通常具备多语言支持功能，这为构建国际化文档网站提供了便利。 9. 定制性和可扩展性：Doks通过其设计和功能的灵活性，允许用户根据自己的品牌和项目需求进行定制。这包括主题颜色、布局选项以及组件的添加或修改。 文件名称 'docs-main' 可能是Doks主题的核心文件，包含网站的主要内容和配置。这个文件对于设置和维护文档网站来说是至关重要的，因为它包含了网站的主要配置信息，如导航结构、品牌设置、SEO配置等。开发者在使用Doks主题时，将重点调整和优化这个文件以满足具体的项目需求。"
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E9流程表单前端接口API(V5)：前端与后端协同开发的黄金法则

![E9流程表单前端接口API(V5)：前端与后端协同开发的黄金法则](https://opengraph.githubassets.com/4b7b246f81a756c8056ca0f80a5b46fad74e128b86dec7d59f1aeedb4b99c6a7/sotiriosmoustogiannis/process-json-format) # 摘要 本文全面介绍了E9流程表单API(V5)的开发与应用，阐述了协同开发理论基础和前端实践，并结合案例分析展示了API在企业流程自动化中的实战应用。文章首先概述了E9流程表单API(V5)的核心概念，然后详细探讨了前后端协同开发的重要
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c#获取路径 Microsoft.Win32.SaveFileDialog saveFileDialog = new Microsoft.Win32.SaveFileDialog();

在 C# 中，`Microsoft.Win32.SaveFileDialog` 是一个用于弹出保存文件对话框的类，允许用户选择保存位置和文件名。当你想要让用户从系统中选择一个文件来保存数据时，可以按照以下步骤使用这个类： 首先，你需要创建一个 `SaveFileDialog` 的实例： ```csharp using System.Windows.Forms; // 引入对话框组件 // 创建 SaveFileDialog 对象 SaveFileDialog saveFileDialog = new SaveFileDialog(); ``` 然后你可以设置对话框的一些属性，比如默认保
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CRMSeguros-crx插件：扩展与保险公司CRM集成

资源摘要信息:"CRMSeguros-crx插件是一个面向葡萄牙语（巴西）用户的扩展程序，它与Crmsegurro这一特定的保险管理系统集成。这款扩展程序的主要目的是为了提供一个与保险业务紧密相关的客户关系管理(CRM)解决方案，以增强用户在进行保险业务时的效率和组织能力。通过集成到Crmsegurro系统中，CRMSeguros-crx插件能够帮助用户更加方便地管理客户信息、跟踪保险案件、处理报价请求以及维护客户关系。 CRMSeguros-crx插件的开发与设计很可能遵循了当前流行的网页扩展开发标准和最佳实践，这包括但不限于遵循Web Extension API标准，这些标准确保了插件能够在现代浏览器中安全且高效地运行。作为一款扩展程序，它通常会被设计成可自定义并且易于安装，允许用户通过浏览器提供的扩展管理界面快速添加至浏览器中。 由于该插件面向的是巴西市场的保险行业，因此在设计上应该充分考虑了本地市场的特殊需求，比如与当地保险法规的兼容性、对葡萄牙语的支持，以及可能包含的本地保险公司和产品的数据整合等。 在技术实现层面，CRMSeguros-crx插件可能会利用现代Web开发技术，如JavaScript、HTML和CSS等，实现用户界面的交互和与Crmsegurro系统后端的通信。插件可能包含用于处理和展示数据的前端组件，以及用于与Crmsegurro系统API进行安全通信的后端逻辑。此外，为了保证用户体验的连贯性和插件的稳定性，开发者可能还考虑了错误处理、性能优化和安全性等关键因素。 综合上述信息，我们可以总结出以下几点与CRMSeguros-crx插件相关的关键知识点： 1. 扩展程序开发：包括了解如何开发遵循Web Extension API标准的浏览器扩展，以及如何将扩展程序安全地嵌入到目标网页或系统中。 2. 客户关系管理(CRM)：涉及CRM系统的基础知识，特别是在保险行业中的应用，以及如何通过技术手段改善和自动化客户关系管理过程。 3. 本地化和国际化：理解如何为特定地区（如巴西）开发软件产品，包括语言本地化、文化适应性、法律法规的符合性等方面。 4. 数据整合与API集成：包括如何从现有系统（如Crmsegurro）中提取数据，并将这些数据有效地整合到扩展程序中。 5. 用户界面(UI)设计：了解如何设计直观、易用的用户界面，以提供良好的用户体验。 6. 错误处理和性能优化：掌握在软件开发过程中如何处理可能出现的错误，并优化应用性能，以确保插件运行稳定、快速。 7. 安全性：了解网络和数据安全的最佳实践，确保用户数据和交易的安全性不被侵犯。 CRMSeguros-crx插件的存在表明了随着技术的进步，越来越多的行业正在通过软件解决方案来提高工作效率，尤其在保险行业，有效的客户关系管理和业务流程自动化已经成为提升竞争力的关键手段。"