解释这段js代码:Array.from(warp).map(([, v]) => v);

时间: 2023-03-31 08:03:31 浏览: 161
这段 JavaScript 代码的作用是将一个类数组对象 warp 转换为数组,并且只返回数组中的值,忽略数组中的键。具体实现是通过 Array.from() 方法将 warp 转换为数组,然后使用 map() 方法对数组中的每个元素进行处理,这里使用了箭头函数,其中的 [, v] 表示忽略数组中的键,只返回值 v。最终返回的是一个只包含值的新数组。
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function delSameObjValue(arr, resultNum, keyName, keyValue) { const warp = new Map(); arr.forEach(i => { let str = keyName.map(v => i[v]).join('_'); i[resultNum] = keyValue.reduce((p, c) => p += i[c], 0); warp.has(str) ? warp.get(str)[resultNum] += i[resultNum] : warp.set(str, i); }); return Array.from(warp).map(([, v]) => v); } var result=delSameObjValue(json_shijian,'resultNum',['日期'],['时间']) console.log(result)

这是一个关于 JavaScript 的函数的问题,我可以回答。这个函数的作用是去除数组中重复的对象,并根据指定的属性值进行合并。具体实现是通过 Map 数据结构来存储对象,然后根据指定的属性值进行合并。最后返回合并后的数组。

解释一下这两句话:cg::thread_block_tile<WARP_SIZE> g = cg::tiled_partition<WARP_SIZE>(b);

这两句话是在CUDA C++中使用Cooperative Groups库实现协作式线程组的代码。 第一句话定义了一个线程块级别的变量 `g`,它的类型是 `cg::thread_block_tile<WARP_SIZE>`,其中 `WARP_SIZE` 是一个常量,表示线程束的大小。这个变量 `g` 表示线程块中由当前线程属于的线程束所覆盖到的所有线程。这个变量可以用于后续的协作式线程组操作中。 第二句话使用 `cg::tiled_partition<WARP_SIZE>(b)` 函数,将当前线程块 `b` 分割成多个大小为 `WARP_SIZE` 的线程束,并返回当前线程所属的线程束。这个函数会将线程块中的所有线程分配到不同的线程束中去,以便进行协作式线程组操作。

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这段代码是什么意思 def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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