autoanchor: thr=0.09: 1.0000 best possible recall, 9.00 anchors past thr

UART0.rar_site:en.pudn.com

5. **接收与发送**：发送数据是通过写入UART的发送数据寄存器（THR）完成的，而接收数据则是从接收数据寄存器（RHR）读取。当数据传输完成或发生错误时，状态寄存器会提供相应的标志。 6. **示例程序**：压缩包中的...

img_thr_le2min.rar_IMG_thr_le2min.h_img_thr_le2min

标题中的"img_thr_le2min.rar_IMG_thr_le2min.h_img_thr_le2min"似乎是一个组合，其中"img_thr_le2min.rar"可能是一个RAR格式的压缩文件，它包含了与图像处理相关的源代码或库。RAR是一种常见的文件压缩格式，用于...

def print_result(self, centers): whs = self.whs centers = centers[np.argsort(centers.prod(1))] x, best = self.metric(whs, centers) bpr, aat = ( best > self.thresh).mean(), (x > self.thresh).mean() * self.n logger.info( 'thresh=%.2f: %.4f best possible recall, %.2f anchors past thr' % (self.thresh, bpr, aat)) logger.info( 'n=%g, img_size=%s, metric_all=%.3f/%.3f-mean/best, past_thresh=%.3f-mean: ' % (self.n, self.size, x.mean(), best.mean(), x[x > self.thresh].mean())) logger.info('%d anchor cluster result: [w, h]' % self.n) for w, h in centers: logger.info('[%d, %d]' % (round(w), round(h)))

这是一个函数的定义，用于输出anchor boxes聚类结果。函数参数有self和centers，其中self代表类的实例本身，centers是经过聚类算法得到的簇中心点坐标。函数首先对centers按照簇大小从小到大排序，然后根据阈值计算...

def _grow_tree(self, X, y, depth=0): num_samples_per_class = [np.sum(y == i) for i in range(self.n_classes_)] predicted_class = np.argmax(num_samples_per_class) node = Node(predicted_class=predicted_class) if depth < self.max_depth: idx, thr = self._best_split(X, y) if idx is not None: indices_left = X[:, idx] < thr X_left, y_left = X[indices_left], y[indices_left] X_right, y_right = X[~indices_left], y[~indices_left] node.feature_index = idx node.threshold = thr node.left = self._grow_tree(X_left, y_left, depth + 1) node.right = self._grow_tree(X_right, y_right, depth + 1) return node def _predict(self, inputs): node = self.tree_ while node.left: if inputs[node.feature_index] < node.threshold: node = node.left else: node = node.right return node.predicted_class class Node: def init(self, *, predicted_class): self.predicted_class = predicted_class self.feature_index = 0 self.threshold = 0 self.left = None self.right = None解释这段代码

1. _grow_tree(self, X, y, depth=0)：生成决策树的方法，其中 X 是输入数据的特征矩阵，y 是对应的类别标签，depth 是当前节点的深度。它首先统计每个类别在当前节点中的数量，然后计算出数量最多的类别...

YOLO算法中是怎么设定thr=0.25: 0.9964 BPR, 5.54 anchors past thr, n=12, img_size=640, metric_all=0.281/0.716-mean/best, past_thr=0.469-mean。

在YOLO算法中，thr=0.25是指阈值为0.25，用于过滤掉置信度低于该值的边界框。这个值的设定可以影响模型的精度和召回率。其他的参数和指标，如BPR、anchors、n、img_size、metric_all等，都是用来评估模型性能的指标...

计算机原理及应用：第16讲串行通信接口.pdf

例如，若PC机的基准时钟频率为1.8432MHz，波特率因子为16，那么要设置特定波特率B，除数值等于115200/B。线路控制寄存器（LCR）决定了数据帧的格式，包括数据位数、奇偶校验位和停止位等。线路状态寄存器（LSR）则...

def init(self, max_depth=None): self.max_depth = max_depth def fit(self, X, y): self.n_classes_ = len(set(y)) self.n_features_ = X.shape[1] self.tree_ = self._grow_tree(X, y) def predict(self, X): return [self._predict(inputs) for inputs in X] def _best_split(self, X, y): m = y.size if m <= 1: return None, None num_parent = [np.sum(y == c) for c in range(self.n_classes_)] best_gini = 1.0 - sum((n / m) ** 2 for n in num_parent) best_idx, best_thr = None, None for idx in range(self.n_features_): thresholds, classes = zip(sorted(zip(X[:, idx], y))) num_left = [0] self.n_classes_ num_right = num_parent.copy() for i in range(1, m): c = classes[i - 1] num_left[c] += 1 num_right[c] -= 1 gini_left = 1.0 - sum((num_left[x] / i) 2 for x in range(self.n_classes_)) gini_right = 1.0 - sum((num_right[x] / (m - i)) 2 for x in range(self.n_classes_)) gini = (i * gini_left + (m - i) * gini_right) / m if thresholds[i] == thresholds[i - 1]: continue if gini < best_gini: best_gini = gini best_idx = idx best_thr = (thresholds[i] + thresholds[i - 1]) / 2 return best_idx, best_thr解释这段代码

1. __init__(self, max_depth=None)：构造方法，初始化分类树的最大深度。 2. fit(self, X, y)：拟合方法，用于训练分类树。它首先计算类别数量和特征数量，然后调用 _grow_tree 方法生成分类树。 3. ...

def is_end_point_near_edge(l: np.array([]), im_w, im_h, thr=2.5): x = l[-1][0] y = l[-1][1] if 0 <= x < thr: if 0 <= y < im_h - thr: return 1 elif im_h - thr <= y < im_h: return 2 elif thr <= x <= im_w - thr: if 0 <= y < im_h - thr: return 0 elif im_h - thr <= y < im_h: return 3 elif im_w - thr < x < im_w: if 0 <= y < im_h - thr: return 5 elif im_h - thr <= y < im_h: return 4 else: raise ConnectionError('point_position_out_of_pic') return None

- thr：边缘宽度阈值，默认为 2.5。如果点在图片边缘附近，则返回相应的数字，否则返回 None。具体返回的数字含义如下： - 0：点不靠近图片边缘； - 1：点靠近图片左边缘； - 2：点靠近图片下边缘； - 3：点靠近...

% 读取音频文件[y, Fs] = audioread('music.wav');% 定义小波函数wname = 'db3';% 小波去噪的阈值thr = 0.2;% 小波去噪的模式tmode = 'soft';% 小波分解级数level = 4;% 进行小波分解[C, L] = wavedec(y, level, wname);% 逐层去噪for i = 1:level % 计算当前层的索引范围 firstIdx = L(i) + 1; lastIdx = L(i+1); % 计算阈值 sigma = median(abs(C(firstIdx:lastIdx))) / 0.6745; thr = sigma * sqrt(2 * log(length(C(firstIdx:lastIdx)))); % 进行小波去噪 C(firstIdx:lastIdx) = wthresh(C(firstIdx:lastIdx), tmode, thr);end% 重构信号y_denoised = waverec(C, L, wname);% 播放去噪后的音频sound(y_denoised, Fs);% 绘制去噪前后的波形图subplot(2,1,1);plot(y);title('Original Signal');subplot(2,1,2);plot(y_denoised);title('Denoised Signal');该代码报错，错误使用wthresh，原因是什么，该如何修改

MATLAB R2020b 以后的版本中，wthresh 函数已被弃用，可以使用 thselect 函数替代。...subplot(2,1,1);plot(y);title('Original Signal'); subplot(2,1,2);plot(y_denoised);title('Denoised Signal');

解释代码 thrtemp=sort(sigmax); thrlen=length(sigmax); thr=0; for i=(thrlen-7):thrlen thr=thr+thrtemp(i); end thrmax=thr/8; %最大幅度平均值，8个最大幅值点的平均值

使用for循环遍历thrtemp数组，从倒数第7个元素开始到数组末尾，循环体内将thrtemp数组中的元素值累加到thr变量中。循环结束后，thr变量的值为8个最大幅值点的幅值之和。最后，将thr除以8，得到8个最大幅值点的...

import argparse import logging import re from multiprocessing import Process, Queue from pathlib import Path import numpy as np from skimage import exposure, filters from modules.config import logger from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func def normalize_intensity( np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger ): logger.info(f"[processing start] {relative_path}") nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description="Intensity Normalizer") parser.add_argument("-s", "--src", type=str, help="source directory.") parser.add_argument("-d", "--dst", type=str, help="destination directory.") parser.add_argument( "--mm_resolution", type=float, default=0.0, help="spatial resolution [mm].", ) parser.add_argument( "--depth", type=int, default=-1, help="depth of the maximum level to be explored. Defaults to unlimited.", ) args = parser.parse_args() if args.src is None: parser.print_help() exit(0) root_src_dir: Path = Path(args.src).resolve() if not root_src_dir.is_dir(): logger.error("Indicate valid virectory path.") exit() root_dst_dir = Path( args.dst or str(root_src_dir) + "_intensity_normalized" ) mm_resolution = float(args.mm_resolution) depth = int(args.depth) volume_loading_queue = Queue() volume_loading_process = Process( target=volume_loading_func, args=(root_src_dir, root_dst_dir, depth, volume_loading_queue, logger), ) volume_loading_process.start() volume_saving_queue = Queue() volume_saving_process = Process( target=volume_saving_func, args=(volume_saving_queue, logger), ) volume_saving_process.start() while True: ( volume_path, np_volume, volume_info, ) = volume_loading_queue.get() if volume_path is None: break relative_path = volume_path.relative_to(root_src_dir) np_volume = normalize_intensity(np_volume, relative_path, logger) if mm_resolution != 0: volume_info.update({"mm_resolution": mm_resolution}) while volume_saving_queue.qsize() == 1: pass dst_path = Path( root_dst_dir, re.sub(r"cb\d{3}$", "", str(relative_path)) ) volume_saving_queue.put( (dst_path, root_dst_dir, np_volume, volume_info) ) volume_saving_queue.put((None, None, None, None))完整详细的解释每一行的代码意思和作用

第 8 行：使用 skimage 库中的 filters.threshold_otsu 函数计算一个全局阈值 thr。第 9 行：计算阈值下面的像素的直方图峰值 peak_air。第 10 行：计算阈值上面的像素的直方图峰值 peak_soil。第 11 行：计算...

def kmean_anchors(dataset='./data/coco128.yaml', n=9, img_size=640, thr=4.0, gen=1000, verbose=True):这个函数的大致意思

- thr：k-means算法中的阈值，用于确定锚框的大小。 - gen：k-means算法的迭代次数。 - verbose：是否输出详细的信息。该函数首先读取数据集中的类别信息和训练集的路径，然后根据训练集中的图片大小和类别信息，...

kmean_anchors(path='./data/coco.yaml', n=9, img_size=640, thr=4.0, gen=1000, verbose=True)怎么修改的更适合自己的数据集

要将kmean_anchors函数修改为适合自己的数据集，需要进行以下步骤： 1. 更改path参数为自己数据集的路径及文件名，确保coco.yaml中的类别与自己的数据集类别一致。 2. 根据自己的数据集图像大小，修改img_size参数...

var Module=typeof cv!=="undefined"?cv:{};var moduleOverrides={};var key;for(key in Module){if(Module.hasOwnProperty(key)){moduleOverrides[key]=Module[key]}}var arguments_=[];var thisProgram="./this.program";var quit_=function(status,toThrow){thr

I'm sorry, but this code seems to be incomplete and abruptly ends with "thr". Could you provide more context or the complete code so I can better understand what it does?

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autoanchor: thr=0.09: 1.0000 best possible recall, 9.00 anchors past thr

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