Flowmap 生成器

Flowmap生成器是一种用于创建流程图的工具。它可以帮助用户设计和可视化各种流程，如项目管理、业务流程、信息流等。Flowmap生成器通常提供了丰富的图形元素和模板，用户可以根据需要选择并拖拽这些元素来构建流程图。同时，它还提供了编辑、排列、连接等功能，使用户能够轻松地创建、修改和共享流程图。

Flowmap生成器的主要功能包括：
1. 图形元素库：提供了各种常用的图形元素，如矩形、圆形、箭头等，用户可以根据需要选择并添加到流程图中。
2. 模板库：提供了各种预定义的流程图模板，用户可以直接使用或根据需要进行修改。
3. 连接线：支持用户在图形元素之间创建连接线，以表示流程的顺序和关系。
4. 文本编辑：允许用户在图形元素上添加文本标签，以描述每个步骤或节点的含义。
5. 样式和布局：提供了多种样式和布局选项，用户可以自定义流程图的外观和排列方式。
6. 导出和共享：支持将流程图导出为图片或PDF格式，并提供共享链接或嵌入代码的功能。

相关问题

android kotlin Flow

### 使用Kotlin Flow进行响应式编程

#### 创建和发射Flow
`Flow` 是一种冷流，意味着它不会自动执行直到被收集。创建 `Flow` 的方式有很多，最常见的是使用 `flow { }` 构建器。

import kotlinx.coroutines.flow.Flow
import kotlinx.coroutines.flow.flow

fun simple(): Flow<Int> = flow {
    for (i in 1..3) {
        emit(i)
    }
}

此代码定义了一个简单的整数序列生成器[^2]。

#### 收集Flow中的数据
要消费由 `Flow` 发射的数据项，则需调用 `collect()` 函数并提供一个挂起 lambda 表达式的参数，在每次接收到新值时都会被执行。

import kotlinx.coroutines.runBlocking

runBlocking {
    simple().collect { value -> println(value) }
}

这段代码会打印出从简单流中发出的三个数值。

#### 处理异常情况
当遇到错误时，可以通过捕获异常来优雅地处理它们；也可以利用内置的操作符如 `catch` 或者 `retryWhen` 来增强健壮性。

val numbers = flowOf(1, 2, 3).map { it / 0 }.onEach { println(it) }

numbers.catch { e ->
    if (e is ArithmeticException) emit(-1) else throw e
}.collect { println(it) }

这里展示了如果除零发生算术异常则替换为 `-1` 输出[^4]。

#### 组合多个Flows
有时可能希望将几个不同的 `Flow` 结合起来形成一个新的单一输出源。这可通过多种组合运算符完成，比如 `combine()`, `zip()`, 和 `flatMapConcat()/flatMapMerge()/transformLatest()` 等等。

import kotlinx.coroutines.delay
import kotlinx.coroutines.flow.*

val nums = flowOf(1, 2, 3).delayEach(100L)
val strs = flowOf("one", "two", "three").delayEach(200L)

nums.zip(strs) { a, b -> "$a -> $b" }
    .collect { println(it) }

上述例子说明了怎样同步来自不同源头的信息流，并按顺序配对元素一起传递给下游消费者。

#### 集成到ViewModel与LiveData
为了使基于MVVM架构的应用能够监听UI层的变化，通常会在 ViewModel 中暴露 LiveData 类型属性供 Activity/Fragment 订阅更新状态变化。此时可以借助于 `StateFlow` 或者 `SharedFlow` 将内部私有的 `MutableStateFlow/MutableSharedFlow` 转换成只读形式对外发布出去。

class MyViewModel : ViewModel() {

    private val _uiState = MutableStateFlow("")
    val uiState: StateFlow<String>
        get() = _uiState.asStateFlow()

    fun updateUi(text: String){
        viewModelScope.launch{
            _uiState.emit(text)
        }
    }
}

在这个片段里，每当 `_uiState` 变化时就会触发所有观察者的回调方法去刷新界面显示的内容。

自定义数据生成器类：由于你没有提供具体的自定义数据生成器类，因此这里没有对其进行修改。如果需要，可以在相应的类中添加 super().__init__(**kwargs)。按照以上要求在代码中添加

为了满足您的需求，在代码中添加自定义数据生成器类，并确保在类初始化方法中调用 `super().__init__(**kwargs)`。以下是修改后的代码片段：

import os
import json
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D, Dropout
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score

# 自定义数据生成器类
class CustomImageDataGenerator(ImageDataGenerator):
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        # 可以在这里添加其他自定义参数或方法

# 定义路径常量
TRAIN_DATA_DIR = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\peach_split\\train"
VAL_DATA_DIR = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\peach_split\\val"
TEST_DATA_DIR = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\peach_split\\test"
TRAIN_LABEL_PATH = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\train_label.json"
VAL_LABEL_PATH = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\val_label.json"
OUTPUT_PATH = "C:\\Users\\24067\\Desktop\\data\\submission.csv"

# 加载数据集
def load_data(data_dir, label_path):
    with open(label_path, 'r') as f:
        labels_list = json.load(f)
    labels = {item['文件名']: item['标签'] for item in labels_list if '文件名' in item and '标签' in item}
    images = []
    targets = []
    for file_name, label in labels.items():
        img_path = os.path.join(data_dir, file_name)
        if not os.path.exists(img_path):
            continue
        img = Image.open(img_path).resize((128, 128))
        img_array = np.array(img) / 255.0
        images.append(img_array)
        targets.append(label)
    if len(images) == 0:
        raise ValueError("No valid images found.")
    return np.array(images), np.array(targets)

# 加载训练集和验证集
X_train, y_train = load_data(TRAIN_DATA_DIR, TRAIN_LABEL_PATH)
X_val, y_val = load_data(VAL_DATA_DIR, VAL_LABEL_PATH)

# 标签映射
label_map = {'特级': 3, '一级': 2, '二级': 1, '三级': 0}
y_train = np.array([label_map[label] for label in y_train])
y_val = np.array([label_map[label] for label in y_val])

# 创建模型
def create_resnet_model(input_shape=(128, 128, 3)):
    base_model = ResNet50(weights=None, include_top=False, input_shape=input_shape)
    x = base_model.output
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(256, activation='relu')(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    predictions = Dense(4, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
    return model

# 实例化模型
model = create_resnet_model()

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 图像增强
datagen = CustomImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.15,
    zoom_range=0.15,
    horizontal_flip=True,
    vertical_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

# 训练模型
history = model.fit(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), epochs=50, validation_data=(X_val, y_val))

# 评估模型
def evaluate_model(model, X, y):
    predictions = model.predict(X)
    predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
    accuracy = accuracy_score(y, predicted_labels)
    f1 = f1_score(y, predicted_labels, average='weighted')
    print(f'Accuracy: {accuracy:.4f}')
    print(f'F1 Score: {f1:.4f}')
    return accuracy, f1

evaluate_model(model, X_val, y_val)

# 预测测试集并保存结果
def predict_and_save(test_data_dir, output_path):
    test_images = []
    test_file_names = []
    # 遍历测试集目录中的所有图像文件
    for file_name in os.listdir(test_data_dir):
        img_path = os.path.join(test_data_dir, file_name)
        if not os.path.exists(img_path) or not file_name.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
            continue
        img = Image.open(img_path).resize((128, 128))
        img_array = np.array(img) / 255.0
        test_images.append(img_array)
        test_file_names.append(file_name)
    test_images = np.array(test_images)
    predictions = model.predict(test_images)
    predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
    label_map_inv = {v: k for k, v in label_map.items()}
    predicted_labels = [label_map_inv[label] for label in predicted_labels]
    submission_df = pd.DataFrame({'文件名': test_file_names, '标签': predicted_labels})
    submission_df.to_csv(output_path, index=False)

# 进行预测并保存结果
predict_and_save(TEST_DATA_DIR, OUTPUT_PATH)

在这个版本中，我们创建了一个名为 `CustomImageDataGenerator` 的自定义数据生成器类，并在其中调用了 `super().__init__(**kwargs)`。这样可以确保继承了 `ImageDataGenerator` 类的所有功能，并且可以根据需要添加额外的自定义逻辑。