BBFILE_COLLECTIONS += "meta-platform" BBFILE_PATTERN_meta-platform = "^${LAYERDIR}/" BBFILE_PRIORITY_meta-platform = "6"\

时间: 2023-12-30 17:02:31 浏览: 235
这是 BitBake 的一个配置文件,用于指定 metadata 文件的搜索路径和优先级。其中,`BBFILE_COLLECTIONS` 指定了 metadata 文件所在的集合,这里是 `meta-platform`。`BBFILE_PATTERN_meta-platform` 指定了 metadata 文件的匹配规则,这里是以 `${LAYERDIR}/` 开头的文件。`BBFILE_PRIORITY_meta-platform` 指定了 metadata 文件的优先级,这里是 6。在 BitBake 构建时,会按照指定的优先级搜索 metadata 文件,并按照其定义的规则进行解析和处理。
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import collections import math coordinate_X = [3, 8, 2, 6, 8] coordinate_Y = [8, 2, 5, 4, 8] Rate = [5, 5, 7.5, 7.5, 7.5] Volumn = [20, 30, 25, 10, 15] length = len(coordinate_X) temp_x = [] temp_y = [] temp_z = [] # 第一次坐标值计算 for i in range(length): temp_x.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i]) temp_y.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i]) temp_z.append(Rate[i] * Volumn[i]) sigma_x = 0 sigma_y = 0 sigma_z = 0 for i in range(length): sigma_x += temp_x[i] sigma_y += temp_y[i] sigma_z += temp_z[i] before_x = sigma_x / sigma_z before_y = sigma_y / sigma_z print("第一次的坐标值", before_x, before_y) # 继续优化坐标值 flag = 1 while flag != 0: before_dis = [] for i in range(length): before_dis.append( math.sqrt((before_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (before_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) temp_xm = [] temp_ym = [] temp_zm = [] for i in range(length): temp_xm.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i] / before_dis[i]) temp_ym.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i] / before_dis[i]) temp_zm.append(Rate[i] * Volumn[i] / before_dis[i]) sigma_xm = 0 sigma_ym = 0 sigma_zm = 0 for i in range(length): sigma_xm += temp_xm[i] sigma_ym += temp_ym[i] sigma_zm += temp_zm[i] after_x = sigma_xm / sigma_zm after_y = sigma_ym / sigma_zm after_dis = [] for i in range(length): after_dis.append(math.sqrt((after_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (after_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) before_TC = 0 after_TC = 0 for i in range(length): before_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * before_dis[i]) after_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * after_dis[i]) if before_TC > after_TC and before_TC-after_TC<0.002: print("第", flag, "次坐标值是", after_x, after_y) flag += 1 before_x = after_x before_y = after_y else: flag = 0这个代码如何在迭代结果=0.002时停止并输出

可以在代码中加入一个判断条件,在 before_TC 和 after_TC 差值小于等于 0.002 时停止迭代并输出最终结果。以下是修改后的代码: ```python import collections import math coordinate_X = [3, 8, 2, 6, 8] coordinate_Y = [8, 2, 5, 4, 8] Rate = [5, 5, 7.5, 7.5, 7.5] Volumn = [20, 30, 25, 10, 15] length = len(coordinate_X) temp_x = [] temp_y = [] temp_z = [] # 第一次坐标值计算 for i in range(length): temp_x.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i]) temp_y.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i]) temp_z.append(Rate[i] * Volumn[i]) sigma_x = 0 sigma_y = 0 sigma_z = 0 for i in range(length): sigma_x += temp_x[i] sigma_y += temp_y[i] sigma_z += temp_z[i] before_x = sigma_x / sigma_z before_y = sigma_y / sigma_z print("第一次的坐标值", before_x, before_y) # 继续优化坐标值 flag = 1 while flag != 0: before_dis = [] for i in range(length): before_dis.append( math.sqrt((before_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (before_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) temp_xm = [] temp_ym = [] temp_zm = [] for i in range(length): temp_xm.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i] / before_dis[i]) temp_ym.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i] / before_dis[i]) temp_zm.append(Rate[i] * Volumn[i] / before_dis[i]) sigma_xm = 0 sigma_ym = 0 sigma_zm = 0 for i in range(length): sigma_xm += temp_xm[i] sigma_ym += temp_ym[i] sigma_zm += temp_zm[i] after_x = sigma_xm / sigma_zm after_y = sigma_ym / sigma_zm after_dis = [] for i in range(length): after_dis.append(math.sqrt((after_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (after_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) before_TC = 0 after_TC = 0 for i in range(length): before_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * before_dis[i]) after_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * after_dis[i]) if before_TC - after_TC <= 0.002: print("第", flag, "次坐标值是", after_x, after_y) flag = 0 else: print("第", flag, "次坐标值是", after_x, after_y) flag += 1 before_x = after_x before_y = after_y ``` 在修改后的代码中,增加了一个判断条件 `if before_TC - after_TC <= 0.002:`,当 before_TC 和 after_TC 差值小于等于 0.002 时,停止迭代并输出最终结果。同时,在迭代过程中,增加了输出每次迭代结果的代码,方便查看。

petalinux找不到linux/petalinux/project-spec/meta-user/recipes-kernel目标

您好!关于您提到的找不到目标 `linux/petalinux/project-spec/meta-user/recipes-kernel` 的问题,可能是由于以下几种情况导致的: 1. 检查路径是否正确:请确保您正在查找的目标路径是正确的。确认您的工程目录结构中是否存在 `project-spec/meta-user/recipes-kernel` 目录。 2. 检查PetaLinux版本:不同版本的PetaLinux可能会有细微的差异。请确保您使用的是与您的PetaLinux版本相匹配的文档或教程。 3. 检查工程配置:确认您的PetaLinux项目是否正确配置了 `meta-user` 层。您可以在 `project-spec/meta-user` 目录下创建一个新的 `conf/layer.conf` 文件,并在其中添加以下内容: ``` BBFILES += "${LAYERDIR}/recipes-*/*/*.bb \ ${LAYERDIR}/recipes-*/*/*.bbappend" BBFILE_COLLECTIONS += "meta-user" BBFILE_PATTERN_meta-user = "^${LAYERDIR}/" BBFILE_PRIORITY_meta-user = "6" ``` 请注意,如果 `meta-user` 目录已经存在 `conf/layer.conf` 文件,则只需将以上内容添加到文件的末尾即可。 4. 检查PetaLinux工程:确保您的PetaLinux工程已经正确初始化,并且包含了所需的组件和层。您可以使用以下命令初始化PetaLinux工程: ``` petalinux-create -t project -s <path_to_bsp_file> -n <project_name> ``` 请将 `<path_to_bsp_file>` 替换为您的BSP文件的路径,将 `<project_name>` 替换为您想要创建的工程名称。 如果以上解决方案无法解决您的问题,请提供更多详细信息,例如您使用的PetaLinux版本、工程目录结构等,以便我们能够更好地帮助您解决问题。
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import random # sandwich ingredients and their associated calories ingredients = { "Bread": 100, "Ham": 150, "Lettuce": 10, "Tomato": 20, "Mayonnaise": 50, "Cheese": 120 } # prompt user for calorie range min_calories = int(input("Enter minimum calories: ")) max_calories = int(input("Enter maximum calories: ")) # calculate the minimum and maximum calories for the sandwich min_sandwich_calories = 2 * ingredients["Bread"] + min(ingredients.values()) * 2 max_sandwich_calories = 2 * ingredients["Bread"] + max(ingredients.values()) * 2 # check if the calorie range is valid if max_calories < min_sandwich_calories: print("Sorry, it is impossible to create a sandwich within the given calorie range.") else: # create the sandwich sandwich = ["Bread", "Bread"] sandwich_calories = 2 * ingredients["Bread"] while sandwich_calories < min_calories: # add random ingredient ingredient = random.choice(list(ingredients.keys())) sandwich.append(ingredient) sandwich_calories += ingredients[ingredient] while sandwich_calories <= max_calories: # add random ingredient ingredient = random.choice(list(ingredients.keys())) # check if the ingredient is the same as the previous one if len(sandwich) >= 3 and ingredient == sandwich[-2]: continue sandwich.append(ingredient) sandwich_calories += ingredients[ingredient] # check if the sandwich is already at the maximum calorie limit if sandwich_calories == max_sandwich_calories: break # add the last slice of bread sandwich.append("Bread") # print the sandwich and its total calories print("Your sandwich:", sandwich) print("Total calories:", sandwich_calories)

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