vocabulary_file/home/lmr/catkin_ws/src/VINS-Mono-master/pose_graph/../support_files/brief_k10L6.bin loop start load vocabulary [feature_tracker-2] process has finished cleanly log file: /home/lmr/.ros/log/f03b162a-2150-11ee-b55f-d4258b817ff4/feature_tracker-2*.log BRIEF_PATTERN_FILE/home/lmr/catkin_ws/src/VINS-Mono-master/pose_graph/../support_files/brief_pattern.yml no previous pose graph

时间: 2023-07-23 16:11:58 浏览: 265
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2.word-embedding.rar_数值算法/人工智能_Python__数值算法/人工智能_Python_

根据提供的信息，我注意到以下几点： - "vocabulary_file" 的路径是 "/home/lmr/catkin_ws/src/VINS-Mono-master/pose_graph/../support_files/brief_k10L6.bin"。 - 在 "loop start load vocabulary" 的过程中，它加载了一个文件 "/home/lmr/catkin_ws/src/VINS-Mono-master/pose_graph/../support_files/brief_pattern.yml"。 - "feature_tracker-2" 进程已经正常结束，并且生成了一个日志文件。 - 没有找到先前的姿态图（pose graph）。 根据这些信息，我可以初步了解到程序加载了一个词汇表文件和一个模式文件，然后运行了 "feature_tracker-2" 进程，并且在结束时生成了日志文件。在这个过程中，没有找到先前的姿态图。 如果你有任何进一步的问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。
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- 在 "loop start load vocabulary" 的过程中，它加载了一个文件 "/home/lmr/catkin_ws/src/VINS-Mono-master/pose_graph/../support_files/brief_pattern.yml"。 - 没有找到先前的姿态图（pose graph）。 - 在程序...
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-src_vocab/--src_vocab: This argument specifies the location of the source language vocabulary file. The vocabulary contains all the words in the source language that the model will be able to use. -...

Usage: ./stereo_tum_vi path_to_vocabulary path_to_settings path_to_image_folder1_1 path_to_image_folder2_1 path_to_times_file_1 (path_to_image_folder1_2 path_to_image_folder2_2 path_to_times_file_2 ... path_to_image_folder1_N path_to_image_folder2_N path_to_times_file_N) (trajectory_file_name)

- path_to_vocabulary：词典文件的路径。 - path_to_settings：配置文件的路径。 - path_to_image_folder1_1：第一个相机图像文件夹的路径。 - path_to_image_folder2_1：第二个相机图像文件夹的路径。 - ...

怎么理解这段代码： def load_embedding(filename): geneList = list() vectorList = list() f = open(filename) for line in f: values = line.split() gene = values[0] vector = np.asarray(values[1:], dtype="float32") geneList.append(gene) vectorList.append(vector) f.close() return np.asarray(vectorList), np.asarray(geneList) embeddings_file = "../pre_trained_emb/gene2vec_dim_200_iter_9.txt" wv, vocabulary = load_embedding(embeddings_file) indexes = list(range(len(wv))) random.shuffle(indexes) topN = len(wv) rdWV = wv[indexes][:topN,:] rdVB = vocabulary[indexes][:topN] print("PCA!") pca = PCA(n_components=50) pca.fit(rdWV) pca_rdWV=pca.transform(rdWV) print("PCA done!") print("tsne!") with open("../TSNE_label_gene2vec.txt", 'w') as out: for str in rdVB: out.write(str + "\n") out.close() def TSNEWoker (iter): print(iter+" begin") tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=int(iter), learning_rate=200, n_jobs=32) np.set_printoptions(suppress=True) # save tsne data Y = tsne.fit_transform(pca_rdWV) np.savetxt("../TSNE_data_gene2vec.txt_"+iter+".txt",Y) print(iter+" tsne done!") def mp_handler(): p = Pool(6) p.map(TSNEWoker, ["100","5000","10000","20000","50000","100000"]) #generate tsne of different iteration in parallel if __name__ == '__main__': # TSNEWoker("5000") mp_handler()

2. embeddings_file 是嵌入文件的路径，通过调用 load_embedding(embeddings_file) 加载嵌入矩阵数据，并将返回的嵌入矩阵存储在变量 wv 中，基因名称存储在变量 vocabulary 中。 3. indexes 是一个包含...

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ocabulary.pkl' 文件中。在对测试集进行预测时，我们需要加载这个词汇表文件，并将其作为参数传递给 CountVectorizer。 点击复制后，将打开C知道体验页 | vectorizer = CountVectorizer() x_train = vectorizer.fit_transform(train_data) vocabulary = vectorizer.vocabulary_ with open('D:/library/fenci/vocabulary.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(vocabulary, f)此段代码中train_data怎么输入训练集路径

train_data是指训练集数据，它应该是一个列表或数组，其中每个元素是一个文本样本。你需要将训练集数据加载并处理成这样的形式，然后将其传递给CountVectorizer的fit_transform方法进行词频统计。...

比如说views.py，我想引入一个同级文件，代码是：with open('vocabulary_data.txt', "r", encoding="utf-8") as file:，却报错FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'vocabulary_data.txt'

file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'vocabulary_data.txt') with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file: # 在这里处理文件 这里使用了 os.path.join() 函数来构建文件的完整...

用训练好的分类模型对测试集进行分类并输出类标号，分类模型为D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl，测试集为D:/library/fenci/test_1/文件夹下的70个中文文本

for file in test_files: with open(os.path.join(test_dir, file), 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() seg_list = jieba.cut(content) test_data = ' '.join(seg_list) test_vec = ...

解析以下代码：i2v = {i: v for v, i in vectorizer.vocabulary_.items()} dense_tfidf = tf_idf.todense() #转换为矩阵 show_tfidf(dense_tfidf, [i2v[i] for i in range(dense_tfidf.shape[1])], "tfidf_sklearn_matrix")

- 第一行创建了一个字典i2v，使用字典推导式将vectorizer.vocabulary_中的键值对进行交换，使得键为单词或短语的索引，值为单词或短语本身。 - 第二行使用tf_idf.todense()将稀疏矩阵tf_idf转换为密集矩阵。...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './jw/vocabulary.txt'

具体来说，[Errno 2] No such file or directory: './jw/vocabulary.txt'这个错误提示说明在当前目录下的jw文件夹中找不到名为vocabulary.txt的文件。 可能的原因有： 1. 文件路径错误：确保文件路径是正确的，包括...

解释下面这段代码 def load_vocab(txt_path): """加载文本映射字典""" vocabulary = [] with open(txt_path, 'r') as fin: for line in fin: arr = line.strip().split() assert len(arr) == 2 vocabulary.append(arr[0]) return vocabulary model_path = "offline_encoder.om" vocab_path = 'vocab.txt' model = WeNetASR(model_path, vocab_path) wav_file = 'sample.wav' IPython.display.Audio(wav_file) txt = model.transcribe(wav_file) print(txt)

该函数读取文本映射字典文件，将每一行的第一个单词加入到vocabulary列表中，并返回vocabulary列表。 接下来，定义了model_path和vocab_path两个变量，分别表示模型文件路径和文本映射字典文件路径。然后，使用...
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