enable_abc="ture".equals(Systemproperties.get("persist.xms.ysd_api",""));\
时间: 2023-08-05 12:06:14 浏览: 48
这段代码是用于判断一个属性是否被设置为"true"的。让我解释一下这段代码的含义:
1. `Systemproperties.get("persist.xms.ysd_api","")`:这是获取一个名为"persist.xms.ysd_api"的系统属性的值。如果该属性不存在,则返回空字符串""。
2. `"ture".equals(Systemproperties.get("persist.xms.ysd_api",""))`:这是将获取到的系统属性值与字符串"true"进行比较。使用了equals()方法来比较两个字符串是否相等。
3. `enable_abc = "ture".equals(Systemproperties.get("persist.xms.ysd_api",""))`:这是将比较结果赋值给一个名为`enable_abc`的布尔变量。如果系统属性的值为"true",则`enable_abc`为true;否则为false。
总结起来,这段代码的作用是判断系统属性"persist.xms.ysd_api"的值是否为"true"。如果是,`enable_abc`为true;如果不是或者该属性不存在,则`enable_abc`为false。
相关问题
给下列代码添加注释: if reached == False and color == True: green_light = rospy.Publisher('/traffic_light',Bool,queue_size=10) # ture检测到绿灯 signal.signal(signal.SIGINT,quit) signal.signal(signal.SIGTERM,quit) green_exist = 0 light_xy = np.column_stack(np.where(light_img == 255)) light_x = light_xy[:,0] exist = np.mean(light_x) if np.isnan(exist): green_exist = 0 else: green_exist = len(light_x) if (green_exist == 0): green_light.publish(False) print("stop") else: green_light.publish(True) print("pass")
```python
# 检查是否达到了特定条件并且颜色为绿色
if reached == False and color == True:
green_light = rospy.Publisher('/traffic_light', Bool, queue_size=10) # 创建一个用于发布Bool类型数据的ROS主题,用于检测到绿灯
signal.signal(signal.SIGINT, quit) # 设置键盘中断信号处理函数为quit函数
signal.signal(signal.SIGTERM, quit) # 设置终止信号处理函数为quit函数
green_exist = 0 # 初始化绿灯存在的数量为0
light_xy = np.column_stack(np.where(light_img == 255)) # 获取灯光图像中白色像素点的坐标
light_x = light_xy[:, 0] # 获取灯光图像中白色像素点的x坐标
exist = np.mean(light_x) # 计算灯光图像中白色像素点x坐标的平均值
if np.isnan(exist): # 如果平均值不存在(即不存在白色像素点),绿灯存在的数量为0
green_exist = 0
else:
green_exist = len(light_x) # 绿灯存在的数量为白色像素点的数量
if green_exist == 0:
green_light.publish(False) # 发布False到ROS主题,表示停止
print("stop") # 打印"stop"
else:
green_light.publish(True) # 发布True到ROS主题,表示通过
print("pass") # 打印"pass"
```
详细解释这段代码:def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)
这段代码定义了三个损失函数:physical_loss、angle_loss和amp_loss,用于训练一个模型,该模型将一个 16x16 的单通道图像作为输入,并输出两个通道的复数值,其中一个通道表示实部,另一个通道表示虚部。
physical_loss 函数计算了三个子损失:实部误差、虚部误差和振幅误差。在计算实部误差和虚部误差时,使用了均方误差(MSE)作为损失函数。在计算振幅误差时,先分别计算出真实值和预测值的振幅,然后同样使用 MSE 作为损失函数。最终的损失是三个子损失的和。
angle_loss 函数计算了一个角度误差,用于约束模型输出的复数值的相位信息。在计算角度误差时,先计算出真实值和预测值的相位角,然后使用平均绝对误差(MAE)作为损失函数。
amp_loss 函数计算了一个振幅误差,用于约束模型输出的复数值的振幅信息。在计算振幅误差时,先分别计算出真实值和预测值的振幅,然后同样使用 MSE 作为损失函数。
接下来,定义了一个输入层 model_in,以及两个输出层 model_real_out 和 model_img_out,它们都使用了 ResNet18 网络结构,分别处理输入图像的实部和虚部。然后,定义了一个完整的模型 model_all,将输入层和两个输出层组合在一起。最后,使用 physical_loss 作为损失函数、Adam 优化器和学习率衰减策略(InverseTimeDecay)对模型进行编译。
在训练模型时,使用了 ModelCheckpoint 回调函数,用于保存模型的权重,并在每个 epoch 结束时评估模型的性能。如果已经存在保存的权重,则加载它们以继续训练模型。
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