已知集合：setinfo=set( ‘acbdfem 和集合finfo=set( ’sabcdef )，求出两个集合的并 集并将结果输出。代码

可以使用 Python 中的 `union()` 方法来求两个集合的并集，代码如下：

setinfo = set('acbdfem')
finfo = set('sabcdef')

union = setinfo.union(finfo)

print("并集为：", union)

输出结果为：

并集为： {'a', 'c', 'b', 's', 'e', 'd', 'f', 'm'}

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已知集合：setinfo=set( ‘acbdfem’ )和集合finfo=set(‘sabcdef” )，求两个集合的交集 并输出结果。代码

可以使用 Python 中的 `intersection()` 方法来求两个集合的交集，代码如下：

setinfo = set('acbdfem')
finfo = set('sabcdef')

intersection = setinfo.intersection(finfo)

print("交集为：", intersection)

输出结果为：

交集为： {'a', 'c', 'b', 'e', 'd', 'f'}

解读以下代码：eps = np.finfo(np.float32).eps recalls = tp / np.maximum(num_gts[:, np.newaxis], eps)

这段代码是用来计算召回率（recall）的。eps是一个极小值，以避免出现除以0的情况。tp表示真正例（true positives），num_gts表示总的正例数（包括真正例和假负例）。np.maximum函数用于比较num_gts和eps，取得它们之间的最大值，以确保分母不会出现0的情况。然后将tp和分母相除，计算出召回率。