return None, None, done

时间: 2024-04-25 09:21:52 浏览: 144
回答: 在上述例子中，由于函数没有使用return语句来返回值，Python会默认返回一个None值。这个None值被print函数接受并打印出来，所以才会出现上述问题。\[1\]至于第二个问题，根据提供的信息，无法确定张某每日应该摄入多少酱牛肉，因为没有提供中国居民膳食参考摄入量的蛋白质推荐量标准。\[2\]至于第三个问题，提供的引用内容是一组法语的口语题，与问题无关。\[3\]所以，无法回答第三个问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* [python遇到的小问题_1 print()返回None](https://blog.csdn.net/KnowThePast/article/details/127247953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [定义 Python 函数时,如果函数中没有 return 语句,则默认返回空值 None 。_学小易找答案](https://blog.csdn.net/weixin_29216353/article/details/112052262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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return 0的总结

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代码解释from random import * from turtle import * from freegames import floor, vector tiles = {} neighbors = [ vector(100, 0), vector(-100, 0), vector(0, 100), vector(0, -100), ] def load(): """Load tiles and scramble.""" count = 1 for y in range(-200, 200, 100): for x in range(-200, 200, 100): mark = vector(x, y) tiles[mark] = count count += 1 tiles[mark] = None for count in range(1000): neighbor = choice(neighbors) spot = mark + neighbor if spot in tiles: number = tiles[spot] tiles[spot] = None tiles[mark] = number mark = spot def square(mark, number): """Draw white square with black outline and number.""" up() goto(mark.x, mark.y) down() color('black', 'white') begin_fill() for count in range(4): forward(99) left(90) end_fill() if number is None: return elif number < 10: forward(20) write(number, font=('Arial', 60, 'normal')) def tap(x, y): """Swap tile and empty square.""" x = floor(x, 100) y = floor(y, 100) mark = vector(x, y) for neighbor in neighbors: spot = mark + neighbor if spot in tiles and tiles[spot] is None: number = tiles[mark] tiles[spot] = number square(spot, number) tiles[mark] = None square(mark, None) def draw(): """Draw all tiles.""" for mark in tiles: square(mark, tiles[mark]) update() setup(420, 420, 370, 0) hideturtle() tracer(False) load() draw() onscreenclick(tap) done()

这段代码是实现一个拼图游戏的程序。在程序中，首先导入了 random、turtle 和 freegames 库，然后定义了一个包含空白方块和数字方块的字典 tiles 和一个包含四个方向的向量列表 neighbors。load 函数对方块进行初始...

class WorldEnv: def __init__(self): self.distance_threshold = 0.01 self.action_bound = 1 self.goal = None self.state = None self.path = [] self.success_rate = [] self.obstacles = [((2, 2), (3, 3)), ((0, 4), (3, 5)), ((4, 1), (5, 4))] self.obstacle_margin = 0.3 def reset(self): self.goal = np.array([5, 5]) self.state = np.array([1, 1], dtype=np.float64) self.start = np.array([1, 1]) self.count = 0 self.path = [self.state.tolist()] return np.hstack((self.state, self.goal)) def step(self, action): action = np.clip(action, -self.action_bound, self.action_bound) x = max(0, min(5, self.state[0] + action[0])) y = max(0, min(5, self.state[1] + action[1])) self.state = np.array([x, y]) self.count += 1 dis = np.sqrt(np.sum(np.square(self.state - self.goal))) reward = -1.0 if dis > self.distance_threshold else 0 if dis <= self.distance_threshold or self.count == 50: done = True else: done = False return np.hstack((self.state, self.goal)), reward, done 修改代码，让智能体如果下一步动作后距离障碍物的边界或地图边界小于0.3，或处于障碍物中，或动作序列超过50，奖励-1，结束动作序列，返回初始状态。如果智能体到达目标或距离目标小于0.01，奖励1，结束动作，返回初始状态

return np.hstack((self.state, self.goal)), reward, done self.state = next_pos self.count += 1 dis = np.sqrt(np.sum(np.square(self.state - self.goal))) if dis reward = 1.0 done = True elif ...

该代码如何使小车判断交通灯颜色，判断后又如何使小车做出相应反应？class navigation_demo: def init(self): # self.set_pose_pub = rospy.Publisher('/initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size=5) # nav 创建发布器用于发送目标位置 self.pub_goal = rospy.Publisher('/move_base_simple/goal', PoseStamped, queue_size=10) # 创建客户端，用于发送导航目标 self.move_base = actionlib.SimpleActionClient("move_base", MoveBaseAction) self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60)) self.sub_socket = rospy.Subscriber('/socket', Int16, self.socket_cb) # traffic light self.sub_traffic = rospy.Subscriber('/traffic_light', Bool, self.traffic_light) # line check车道线检测信息 self.pub_line = rospy.Publisher('/detector_line',Bool,queue_size=10) # 交通灯信息 self.pub_color = rospy.Publisher('/detector_trafficlight',Bool,queue_size=10) self.pub_reached = rospy.Publisher('/reached',Bool,queue_size=10) self.sub_done = rospy.Subscriber('/done',Bool,self.done_cb) #add self.tf_listener = tf.TransformListener() # 等待map到base_link坐标系变换的建立 try: self.tf_listener.waitForTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0), rospy.Duration(1.0)) except (tf.Exception, tf.ConnectivityException, tf.LookupException): pass print("tf point successful") #add 初始化 self.count = 0 self.judge = 0 self.start = 0 self.end = 0 self.traffic = False self.control = 0 self.step = 0 self.flage = 1 # self.done = False #add 交通灯状态 def traffic_light(self, color): self.traffic = color.data # self.traffic = True if (self.traffic == False): print ("traffic red") self.judge = 0 if (self.traffic == True): print ("traffic green") self.judge = 1 def get_pos(self,x1,y1): try: (trans, rot) = self.tf_listener.lookupTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0)) except (tf.LookupException, tf.ConnectivityException, tf.ExtrapolationException): rospy.loginfo("tf Error") return None euler = transformations.euler_from_quaternion(rot) #print euler[2] / pi * 180 获取xy的坐标 x = trans[0] y = trans[1] # 计算当前位置与目标位置的距离 result = pow(abs(x-x1),2)+pow(abs(y-y1),2) result = sqrt(result) if (result <= 0.6):# 如果距离小于0.6，表示到达目标， return True #th = euler[2] / pi * 180 else: return False #return (x, y, th)

小车通过订阅 "/done" 话题来获取是否完成目标的信息。在 done_cb() 方法中，根据收到的信息，可以设置相应的标志位来表示是否完成目标。 小车通过发布 "/move_base_simple/goal" 话题来设置导航目标位置。在 ...

class LinearMaskedCoupling(nn.Module): """ Coupling Layers """ def __init__(self, input_size, hidden_size, n_hidden, mask, cond_label_size=None): super().__init__() # stored in state_dict, but not trained & not returned by nn.parameters(); similar purpose as nn.Parameter objects # this is because tensors won't be saved in state_dict and won't be pushed to the device self.register_buffer('mask', mask) # 0,1,0,1 # scale function # for conditional version, just concat label as the input into the network (conditional way of SRMD) s_net = [nn.Linear(input_size + (cond_label_size if cond_label_size is not None else 0), hidden_size)] for _ in range(n_hidden): s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size)] s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, input_size)] self.s_net = nn.Sequential(*s_net) # translation function, the same structure self.t_net = copy.deepcopy(self.s_net) # replace Tanh with ReLU's per MAF paper for i in range(len(self.t_net)): if not isinstance(self.t_net[i], nn.Linear): self.t_net[i] = nn.ReLU() def forward(self, x, y=None): # apply mask mx = x * self.mask # run through model log_s = self.s_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) t = self.t_net(mx if y is None else torch.cat([y, mx], dim=1)) u = mx + (1 - self.mask) * (x - t) * torch.exp( -log_s) # cf RealNVP eq 8 where u corresponds to x (here we're modeling u) log_abs_det_jacobian = (- (1 - self.mask) * log_s).sum( 1) # log det du/dx; cf RealNVP 8 and 6; note, sum over input_size done at model log_prob return u, log_abs_det_jacobian 帮我解析代码

- cond_label_size：条件标签的维度大小，用于条件版本的生成（可选参数，默认为None） 在__init__方法中，首先调用父类nn.Module的构造函数super().__init__()。然后使用register_buffer方法注册了一个名为mask的...

def optimal_bellman(env, gamma=1.): p = np.zeros((env.nS, env.nA, env.nS)) r = np.zeros((env.nS, env.nA)) for state in range(env.nS - 1): for action in range(env.nA): for prob, next_state, reward, done in env.P[state][action]: p[state, action, next_state] += prob r[state, action] += (reward * prob) c = np.ones(env.nS) a_ub = gamma * p.reshape(-1, env.nS) - \ np.repeat(np.eye(env.nS), env.nA, axis=0) b_ub = -r.reshape(-1) a_eq = np.zeros((0, env.nS)) b_eq = np.zeros(0) bounds = [(None, None), ] * env.nS res = scipy.optimize.linprog(c, a_ub, b_ub, bounds=bounds, method='interior-point') v = res.x q = r + gamma * np.dot(p, v) return v, q 解释

这段代码实现了基于贝尔曼方程的最优值函数和最优动作值函数的计算。具体来说，它首先初始化了一个三维数组p，用于存储状态、动作和下一个状态之间的转移概率。同时，还初始化了一个二维数组r，用于存储状态和动作...

def step(self, action): reward = 0 if action == 0: self.robot.moving_left = True elif action == 2: self.robot.moving_right = True self.robot.update(self.new_robot) self.robot.moving_left = False self.robot.moving_right = False dust, distance = self.get_nearest_dust() if dust is not None: robot_x, robot_y = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery dust_x, dust_y = dust.rect.centerx, dust.rect.centery sin = (robot_x - dust_x) / distance cos = (robot_y - dust_y) / distance dust_angle = math.atan2(sin, cos) / math.pi * 180 # print(angle) next_state = robot_x, robot_y, self.robot.angle, dust_x, dust_y, dust_angle, distance reward = 100 / (abs(self.robot.angle - dust_angle) + 1) # print(self.robot.angle, dust_angle) # reward += (self.current_dusts - len(self.dusts)) * 2000 # reward += (self.distance - distance) * 20 reward -= 50 done = False else: next_state = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, distance reward = 100000 done = True self.distance = distance self.current_dusts = len(self.dusts) return next_state, reward, done

这是Environment类中的一个方法step，它接受一个参数action，并返回下一个状态next_state、奖励reward和完成标志done。 在方法内部，根据传入的action（0表示向左移动，2表示向右移动），机器人的移动状态会被更新...

def optimal_bellman(env, gamma=1.): p = np.zeros((env.nS, env.nA, env.nS)) # 初始化一个三维数组p，记录state，action，next_state之间的转移概率 r = np.zeros((env.nS, env.nA)) # 初始化二维数组r，存储当前state和action的即时reward for state in range(env.nS - 1): for action in range(env.nA): for prob, next_state, reward, done in env.P[state][action]: # 用于遍历每一个可能的状态及其概率，奖励和终止 p[state, action, next_state] += prob r[state, action] += (reward * prob) # 程序通过遍历所有可能的状态和动作，并对每个转移情况中的概率和奖励进行累加。 # 这样，最后得到的 p[state, action, next_state] 就是从当前状态 state 执行动作 action 后 # 转移到下一个状态 next_state 的累计概率。而 r[state, action] 则是从当前状态 state 执行动作 action 后累计获得的奖励值。 c = np.ones(env.nS) a_ub = gamma * p.reshape(-1, env.nS) - \ np.repeat(np.eye(env.nS), env.nA, axis=0) b_ub = -r.reshape(-1) a_eq = np.zeros((0, env.nS)) b_eq = np.zeros(0) bounds = [(None, None), ] * env.nS res = scipy.optimize.linprog(c, a_ub, b_ub, bounds=bounds, method='interior-point') v = res.x q = r + gamma * np.dot(p, v) return v, q 中a_ub和b_ub的作用

在这段代码中，a_ub 和 b_ub 是线性规划问题的约束条件，用于定义最优Bellman方程的线性规划问题。 a_ub 是一个二维数组，其维度为 (nS * nA) x nS，其中 nS 是状态空间的大小，nA 是动作空间的大小。...

import pygame from pygame.mixer import music import random class Ball(pygame.sprite.Sprite): def __init__(self,image_file,location,speed): pygame.sprite.Sprite.__init__(self) self.image = pygame.image.load(image_file) self.rect = self.image.get_rect() self.rect.left,self.rect.top = location self.speed = speed def move(self): self.rect = self.rect.move(self.speed) if self.rect.left < 0 or self.rect.right > width: self.speed[0] = -self.speed[0] if self.rect.top < 0 and (self.rect.left < 240 or self.rect.right > 400) : self.speed[1] = -self.speed[1] pygame.init() pygame.mixer.init() # 初始化混音器 clock = pygame.time.Clock() pygame.key.set_repeat(500,50) size = width,height = 640,480 screen = pygame.display.set_mode(size) screen.fill([255,255,255]) ball = Ball("desk_ball.png",[320,240],[10,8]) def new_func(Ball): bat = Ball("bat.png",[320,460],[0,0]) return bat bat = new_func(Ball) goal = Ball("goal.png",[240,0],[0,0]) screen.blit(ball.image,ball.rect) pygame.display.set_caption('乒乓球小游戏') #游戏标题 pygame.display.update() score = 0 lives = 5#总共有5个球 music.load("bg.mp3") # 加载背景音乐 music.play(-1) # 循环播放背景音乐，直到程序退出 done = False running = True while running: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: running = False if event.type == pygame.MOUSEMOTION: bat.rect.centerx = event.pos[0] if event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_y and lives == 0: lives = 5 done = False elif event.key == pygame.K_n and lives == 0: running = False if not done: ball.move() if pygame.sprite.collide_rect(ball,bat): ball.speed[1] = -10 if pygame.sprite.collide_rect(ball,goal): score += 1 ball.speed[1] = 10 screen.blit(ball.image,ball.rect) screen.blit(bat.image,bat.rect) for num in range(lives-1): screen.blit(ball.image,[600-num*40,0]) if ball.rect.bottom > height: lives -= 1 ball.rect.left,ball.rect.top = 320,240 if lives == 0: done = True else: over_font = pygame.font.Font(None,50) over_surf = over_font.render("Game over",1,[255,0,0]) screen.blit(over_surf,[240,240]) yn_font = pygame.font.Font(None,40) yn_surf = yn_font.render("Y:continue N:quit",1,[255,0,0]) screen.blit(yn_surf,[210,280]) score_font = pygame.font.Font(None,40) score_surf = score_font.render("score:"+str(score),1,[255,0,0]) screen.blit(score_surf,[0,0]) screen.blit(goal.image,goal.rect) pygame.display.update() clock.tick(20) screen.fill([255,255,255]) pygame.quit()基于这些代码补充在游戏界面加一条分割线

return bat bat = new_func(Ball) goal = Ball("goal.png",[240,0],[0,0]) screen.blit(ball.image,ball.rect) pygame.display.set_caption('乒乓球小游戏') #游戏标题 pygame.display.update() score = 0 lives...

WARNING: Dataset not found, nonexistent paths: ['/home/sensestudy/work/current/yolov5/datasets/VOC/val.txt'] --------------------------------------------------------------------------- Exception Traceback (most recent call last) ~/work/current/答案代码/train.py in <module> 614 if name == "main": 615 opt = parse_opt() --> 616 main(opt) ~/work/current/答案代码/train.py in main(opt) 512 # Train 513 if not opt.evolve: --> 514 train(opt.hyp, opt, device) 515 if WORLD_SIZE > 1 and RANK == 0: 516 _ = [print('Destroying process group... ', end=''), dist.destroy_process_group(), print('Done.')] ~/work/current/答案代码/train.py in train(hyp, opt, device, callbacks) 97 init_seeds(1 + RANK) 98 with torch_distributed_zero_first(RANK): ---> 99 data_dict = data_dict or check_dataset(data) # check if None 100 train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val'] 101 nc = 1 if single_cls else int(data_dict['nc']) # number of classes ~/work/current/答案代码/utils/general.py in check_dataset(data, autodownload) 298 print('Dataset autodownload %s\n' % ('success' if r in (0, None) else 'failure')) # print result 299 else: --> 300 raise Exception('Dataset not found.') 301 302 return data # dictionary Exception: Dataset not found.

根据你的错误提示，看起来代码无法找到数据集。你需要检查一下数据集的路径是否正确，并且确保数据集中包含 val.txt 文件。如果数据集不存在，则需要下载或创建一个新的数据集。你可以使用以下命令来下载 PASCAL ...

'NoneType' object has no attribute 'next'

This error message is raised when you try to access the next attribute of a ...In this example, if my_object is None, the getattr function will return default_value instead of raising an error.

输入安装pytorch的命令后，提示：| ERROR conda.auxlib.logz:stringify(155): [Errno Expecting value] : 0 Traceback (most recent call last): File "/home/user/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/requests/models.py", line 910, in json return complexjson.loads(self.text, **kwargs) File "/home/user/anaconda3/lib/python3.9/json/__init__.py", line 346, in loads return _default_decoder.decode(s) File "/home/user/anaconda3/lib/python3.9/json/decoder.py", line 337, in decode obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end()) File "/home/user/anaconda3/lib/python3.9/json/decoder.py", line 355, in raw_decode raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/user/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/conda/auxlib/logz.py", line 149, in stringify requests_models_Response_builder(builder, obj) File "/home/user/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/conda/auxlib/logz.py", line 125, in requests_models_Response_builder resp = response_object.json() File "/home/user/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/requests/models.py", line 917, in json raise RequestsJSONDecodeError(e.msg, e.doc, e.pos) requests.exceptions.JSONDecodeError: [Errno Expecting value] : 0 done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.

这个错误可能是由于网络连接问题导致的，你可以尝试使用以下命令来重新安装pytorch： conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 如果问题仍然存在，你可以尝试清除conda缓存并重新安装： ...

修改以下代码，使他避开障碍物：def Astar(Map): s = Point(Map.start, None, None) openlist = [s] closedlist = [] s.get_f(Map.goal) while openlist: n = openlist.pop(0) if n.position[0] == Map.goal[0] and n.position[1] == Map.goal[1]: return n else: closedlist.append(n) subp_list = Point.EXPAND(n, Map) for subp in subp_list: subp.get_f(Map.goal) for openp in openlist: if openp.position[0] == subp.position[0] and openp.position[1] == subp.position[1]: if subp.f < openp.f: openlist.remove(openp) openlist.append(subp) for closedp in closedlist: if closedp.position[0] == subp.position[0] and closedp.position[1] == subp.position[1]: if subp.f < closedp.f: closedlist.remove(closedp) openlist.append(subp) openlist.append(subp) openlist.sort(key= lambda x:x.f)

s = Point(Map.start, None, None) openlist = [s] closedlist = [] s.get_f(Map.goal) while openlist: n = openlist.pop(0) if n.position[0] == Map.goal[0] and n.position[1] == Map.goal[1]: return n...

#include <stdio.h> #include <iostream> #include <chrono> #include <thread> #include <DjiRtspImageSource.h> #define STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION #include "stb_image_write.h" static inline int64_t now() { return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch()).count(); } static int write_data_to_file(const char* name, uint8_t* data, int size) { FILE* fd = fopen(name, "wb"); if(fd) { int w = (int)fwrite(data, 1, size, fd); fclose(fd); return w; } else { return -1; } } char rtsp_url = "rtsp://192.168.42.142:8554/live"; int main(int argc, char** argv) { if(argc < 1) return -1; if(argc == 1) { std::cout << "Usage : " << argv[0] << " <url>" << std::endl; return -1; } int64_t ts = now(); DjiRtspImageSource service(rtsp_url); service.setImageCallback(nullptr, [&ts](void* handler, uint8_t* frmdata, int frmsize, int width, int height, int pixfmt) -> void { printf("Image %d@%p -- %dx%d -- %d\n", frmsize, frmdata, width, height, pixfmt); if(frmdata) { int64_t t = now(); if(t - ts > 1000) { ts = t; char name[64]; static int counter = 0; sprintf(name, "pictures/%dx%d-%d_%d.jpg", width, height, pixfmt, ++counter); if(pixfmt == 5) stbi_write_jpg(name, width, height, 3, frmdata, 80); } } }); service.start(); for(;;) //for(int i=0; i<30; i++) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000)); } service.stop(); std::cout << "done." << std::endl; return 0; } 利用上述代码实现提取并解码二维码的信息，并将解码结果保存到tta文件夹下保存为文件名为 list_of_goods,给出c++源码

scanner.set_config(ZBAR_NONE, ZBAR_CFG_ENABLE, 1); Image image(width, height, "Y800", frmdata, width * height); int n = scanner.scan(image); for (Image::SymbolIterator symbol = image.symbol_begin...

import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小，与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度，与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime，加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理，需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理，并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型，还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作（如标准化、归一化等） result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码，改成可以输入电脑摄像头视频的

这段代码是用Python语言实现的，用于引入一些常用的库，例如numpy、tensorrt、pycuda等等。同时，还引入了torch库。其中，numpy是Python中用于快速处理大型数组和矩阵计算的库；tensorrt是NVIDIA推出的深度学习推理...

unhandled exception during asyncio.run() shutdown task: <Task finished name='Task-1' coro=<_run_app() done, defined at C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py:289> exception=OSError(10049, "error while attempting to bind on address ('10.70.6.157', 8000): 在其上下文中，该请求的地址无效。")> Traceback (most recent call last): File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py", line 516, in run_app loop.run_until_complete(main_task) File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\asyncio\base_events.py", line 616, in run_until_complete return future.result() File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py", line 415, in _run_app await site.start() File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web_runner.py", line 121, in start self._server = await loop.create_server( File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\asyncio\base_events.py", line 1463, in create_server raise OSError(err.errno, 'error while attempting ' OSError: [Errno 10049] error while attempting to bind on address ('10.70.6.157', 8000): 在其上下文中，该请求的地址无效。 Traceback (most recent call last): File "D:\motion_cap_new\motion_cap_full\webrtc_server.py", line 341, in <module> web.run_app(app, access_log=None, host=args.host, port=args.port, ssl_context=ssl_context) File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py", line 516, in run_app loop.run_until_complete(main_task) File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\asyncio\base_events.py", line 616, in run_until_complete return future.result() File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py", line 415, in _run_app await site.start() File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web_runner.py", line 121, in start self._server = await loop.create_server( File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\asyncio\base_events.py", line 1463, in create_server raise OSError(err.errno, 'error while attempting ' OSError: [Errno 10049] error while attempting to bind on address ('10.70.6.157', 8000): 在其上下文中，该请求的地址无效。

这个错误是在调用asyncio.run()关闭任务时出现的未处理异常。异常的具体信息是OSError(10049, "error while attempting to bind on address ('10.70.6.157', 8000): 在其上下文中，该请求的地址无效。...

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