static const float32 Comp_Formula[4]= { 0.24250488, 0.24250488, 0.24250488, 0.24250488, 0.24250488, 0.24250488, 0.24202148, 0.00080566, };

时间: 2023-09-20 21:08:24 浏览: 29
抱歉,我之前的回答有误。根据你给出的代码,这段代码定义了一个静态常量数组 `Comp_Formula`,但是数组的长度是4,而不是8。 正确的数组定义应该是: ```c static const float32 Comp_Formula[4] = { 0.24250488, 0.24250488, 0.24250488, 0.24202148 }; ``` 这个数组包含了4个 `float32` 类型的值,分别为: - 0.24250488 - 0.24250488 - 0.24250488 - 0.24202148 根据数组的命名和元素的值,可以推断这个数组可能是一些用于计算或处理的系数值。这些值可能在某个公式或算法中使用,用于进行数据处理或计算结果。
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static const float32 Comp_Formula[8]= { 0.24250488, 0.24250488, 0.24250488, 0.24250488, 0.24250488, 0.24250488, 0.24202148, 0.00080566, };

这段代码定义了一个静态常量数组 `Comp_Formula`,其中包含了8个元素。每个元素都是一个 `float32` 类型的值,依次为: - 0.24250488 - 0.24250488 - 0.24250488 - 0.24250488 - 0.24250488 - 0.24250488 - 0.24202148 - 0.00080566 根据元素的值和数组的命名,可以推断这个数组存储了一些用于计算的系数或公式中的常量。这些值可能在某个计算公式或算法中使用,用于进行数据处理或计算结果。

const processSaleBoundArr = async (saleBoundArr, tokenData, accountData) => { let saleOutBounds = [] if (saleBoundArr?.length > 0) { let customerIds = [], customArr = [] for (const item of saleBoundArr) { customerIds.push(item.customer_id) customerIds = Array.from(new Set(customerIds)); } for (const i of customerIds) { const customerDetailRes = await getCustomerDetail( { id: i }, { "app-token": tokenData['app-token'], "X-GW-Router-Addr": accountData?.domain } ); if (customerDetailRes.data.errcode === 0) { const customerData = customerDetailRes.data.data customArr.push(customerData) } } for (const s of saleBoundArr) { for (const c of customArr) { if (s.customer_id === c.customer_id) { s.account_open_addr = c.account_open_addr s.addr = c.addr s.bank = c.bank s.bank_account = c.bank_account s.taxpayer_no = c.taxpayer_no s.orgName = c.sale_dept_name saleOutBounds.push(s) } } } } return saleOutBounds } 优化代码

以下是对上述代码的优化建议: 1. 对于 `saleBoundArr?.length > 0` 这个条件判断,可以使用 `if (saleBoundArr && saleBoundArr.length)` 来代替,更加简洁明了。 2. 在获取客户详细信息的过程中,可以使用 `Promise.all()` 方法并行获取多个客户的详细信息,避免顺序执行耗费时间。 3. 可以使用 `Array.prototype.find()` 方法代替双重循环查找客户详细信息,提高查找效率。 4. 在获取客户详细信息时,可以使用 `map()` 方法将客户 `id` 数组转换为客户详细信息数组,避免使用多次 `push()` 方法。 下面是优化后的代码示例: ```javascript const processSaleBoundArr = async (saleBoundArr, tokenData, accountData) => { let saleOutBounds = []; if (saleBoundArr && saleBoundArr.length) { const customerIds = [...new Set(saleBoundArr.map(item => item.customer_id))]; const customerPromises = customerIds.map(id => { return getCustomerDetail( { id }, { "app-token": tokenData['app-token'], "X-GW-Router-Addr": accountData?.domain } ); }); const customerDetails = await Promise.all(customerPromises); saleOutBounds = saleBoundArr.map(saleBound => { const customerDetail = customerDetails.find(detail => detail.data.errcode === 0 && detail.data.data.customer_id === saleBound.customer_id); if (customerDetail) { const customerData = customerDetail.data.data; saleBound.account_open_addr = customerData.account_open_addr; saleBound.addr = customerData.addr; saleBound.bank = customerData.bank; saleBound.bank_account = customerData.bank_account; saleBound.taxpayer_no = customerData.taxpayer_no; saleBound.orgName = customerData.sale_dept_name; } return saleBound; }); } return saleOutBounds; }; ``` 这个优化后的代码使用了一些 JavaScript 的高级语法,如 `Promise.all()` 和 `Array.prototype.find()` 方法,使代码更加简洁高效。

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请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

template <typename PointT> void fromPCLPointCloud2 (const pcl::PCLPointCloud2& msg, pcl::PointCloud& cloud, const MsgFieldMap& field_map) { // Copy info fields cloud.header = msg.header; cloud.width = msg.width; cloud.height = msg.height; cloud.is_dense = msg.is_dense == 1; // Copy point data cloud.resize (msg.width * msg.height); std::uint8_t* cloud_data = reinterpret_cast<std::uint8_t*>(&cloud[0]); // Check if we can copy adjacent points in a single memcpy. We can do so if there // is exactly one field to copy and it is the same size as the source and destination // point types. if (field_map.size() == 1 && field_map[0].serialized_offset == 0 && field_map[0].struct_offset == 0 && field_map[0].size == msg.point_step && field_map[0].size == sizeof(PointT)) { const auto cloud_row_step = (sizeof (PointT) * cloud.width); const std::uint8_t* msg_data = &msg.data[0]; // Should usually be able to copy all rows at once if (msg.row_step == cloud_row_step) { memcpy (cloud_data, msg_data, msg.data.size ()); } else { for (uindex_t i = 0; i < msg.height; ++i, cloud_data += cloud_row_step, msg_data += msg.row_step) memcpy (cloud_data, msg_data, cloud_row_step); } } else { // If not, memcpy each group of contiguous fields separately for (uindex_t row = 0; row < msg.height; ++row) { const std::uint8_t* row_data = &msg.data[row * msg.row_step]; for (uindex_t col = 0; col < msg.width; ++col) { const std::uint8_t* msg_data = row_data + col * msg.point_step; for (const detail::FieldMapping& mapping : field_map) { memcpy (cloud_data + mapping.struct_offset, msg_data + mapping.serialized_offset, mapping.size); } cloud_data += sizeof (PointT); } } } }

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帮我把下面一段C++代码改写成python代码:#include "Trade.h" #include "WPrice.h" #include <algorithm> double normalCDF(double x) // Phi(-∞, x) aka N(x) { return std::erfc(-x / std::sqrt(2)) / 2; //erfc()是互补误差函数,该返回值表示标准正态分布下var小于x的概率,即N(x) } CTrade::CTrade(double tick) : wp_bid(0.01), wp_ask(0.01), m_tick(tick), m_TimeRound(50) { newday(NULL); } CTrade::~CTrade() { } void CTrade::OnBook(const BTRec& btRec) { wp.setGamma(0.1); wp_bid = wp.getWP(&btRec.Bids); wp_ask = wp.getWP(&btRec.Asks); if (wp_mid > 0){ //wp_mid初始化为-1,仅遇到第一条BTRec记录时条件为false double wp_now = (wp_bid + wp_ask) / 2; //updated wp_mid int volume = btRec.volume; //volume between two orderbook records double ratio = normalCDF((wp_now - wp_mid) / (2 * m_tick)); //m_tick = tick = 0.2 double buyvolume = ratio*volume, sellvolume = (1 - ratio)*volume; m_TimeRound.update(buyvolume, sellvolume, btRec.rec_time.timestamp); //volume moving average if (mv_volume < 0) { mv_volume = volume; mv_buyvolume = buyvolume; } else{ mv_volume += 0.002*(volume - mv_volume); mv_buyvolume += 0.002*(buyvolume - mv_buyvolume); } // round trip volatility if (time_ini < 0 || btRec.rec_time.timestamp - time_ini >= time_scale){ if (time_ini>0){ double dp = wp_now - wp_ini; volatility += 0.05*(dp*dp - volatility); } time_scale = m_TimeRound.getTime() * 1000; //in milliseconds time_ini = btRec.rec_time.timestamp; wp_ini = wp_now; } } wp_mid = (wp_bid + wp_ask) / 2; } void CTrade::newday(const char* p) { wp_mid = -1; m_TimeRound.newday(p); volatility = 16 * m_tick*m_tick; time_slapse = -1, time_scale = -1, wp_ini = -1, time_ini = -1; mv_buyvolume = mv_volume = -1; }

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