翻译这段代码: # Find the closest point to the vehicle's current position min_dist = float("inf") min_index = None yaw_path = None for i in range(len(waypoints)): point = waypoints[i] dx = x - point[0] dy = y - point[1] dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2) if dist < min_dist: min_dist = dist min_index = i if i == len(waypoints)-1 and min_dist > MIN_DIST: min_index = i

时间: 2023-06-13 11:08:23 浏览: 59
# 寻找距离车辆当前位置最近的点 min_dist = float("inf") # 初始化最小距离为正无穷 min_index = None # 初始化最小距离的索引为 None yaw_path = None # 初始化偏航路线为 None for i in range(len(waypoints)): # 循环遍历路点列表 point = waypoints[i] # 获取当前路点 dx = x - point[0] # 计算车辆当前位置与路点的水平距离 dy = y - point[1] # 计算车辆当前位置与路点的垂直距离 dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2) # 计算车辆当前位置与路点的距离 if dist < min_dist: # 如果当前距离小于最小距离 min_dist = dist # 更新最小距离 min_index = i # 更新最小距离的索引 if i == len(waypoints)-1 and min_dist > MIN_DIST: # 如果已经遍历到最后一个路点并且最小距离大于最小距离阈值 min_index = i # 更新最小距离的索引为最后一个路点的索引
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python中closest_ids = closest_centroids_ids == centroid_id 这句话怎么理解

这句代码的含义是将最接近的质心的 ID 与当前质心的 ID 进行比较,如果相等则返回 True,否则返回 False。下面是一些关于这行代码的详细解释: - closest_centroids_ids:表示最接近每个数据点的质心的 ID 列表。 - centroid_id:表示当前质心的 ID。 - closest_ids:表示一个布尔类型的列表,用于存储与当前质心 ID 相等的最接近质心 ID 的位置。如果 closest_centroids_ids 中的某个元素等于 centroid_id,则该位置的值为 True,否则为 False。 因此,这句代码的作用是判断最接近每个数据点的质心是否等于当前质心,如果等于则将该位置的值设置为 True,否则为 False。

eRedrawFlag updateSelectedSnapPoint(TransInfo *t) { eRedrawFlag status = TREDRAW_NOTHING; if (t->tsnap.status & MULTI_POINTS) { TransSnapPoint *p, *closest_p = NULL; float dist_min_sq = TRANSFORM_SNAP_MAX_PX; const float mval_fl[2] = {t->mval[0], t->mval[1]}; float screen_loc[2]; for (p = t->tsnap.points.first; p; p = p->next) { float dist_sq; if (ED_view3d_project_float_global(t->region, p->co, screen_loc, V3D_PROJ_TEST_NOP) != V3D_PROJ_RET_OK) { continue; } dist_sq = len_squared_v2v2(mval_fl, screen_loc); if (dist_sq < dist_min_sq) { closest_p = p; dist_min_sq = dist_sq; } } if (closest_p) { if (t->tsnap.selectedPoint != closest_p) { status = TREDRAW_HARD; } t->tsnap.selectedPoint = closest_p; } } return status; }什么意思

这是一段 C++ 代码,大概的意思是: 这个函数用于更新选中的捕捉点,并返回需要重绘的标志。如果捕捉点的状态是 MULTI_POINTS,那么对于每个捕捉点,我们会计算它在屏幕上的位置和当前鼠标位置的距离,找到距离最近的捕捉点,然后将其设置为选中的捕捉点。如果选中的捕捉点发生了变化,就会返回需要进行硬重绘的标志。如果没有选中的捕捉点,就返回不需要重绘的标志。

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import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

void AGVScheduler::assign_task_to_agv(std::vector<Task>& tasks, std::vector<AGV>& agvs) { // 首先按照任务的完成状态、优先级进行排序 std::sort(tasks.begin(), tasks.end(), [](const Task& task_1, const Task& task_2) { if (task_1.completed != task_2.completed) { return !task_1.completed; } else { return task_1.priority < task_2.priority; } }); for (const auto& task : tasks) { std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (!task.completed) { AGV* closest_agv = nullptr; // 初始化为 nullptr while (closest_agv == nullptr) { // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); } } // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } // 将任务分配给 AGV 对象的起点和终点坐标 closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); task.completed = true; std::cout << closest_agv->getid() << "," << task.id << endl; } } },當沒有小車用的時候就卡死,添加代碼,找到可用小車的開始運行,沒找到可用小車的一直等待,直到有可用小車

for (const auto& task : tasks) { //std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (task.completed == 0) { // 只分配未完成的任务 AGV* closest_agv = nullptr; int wait_time = 0; // 等待时间计数器 // 初始化为 nullptr while (closest_agv == nullptr && wait_time < 3) { // 最多等待 1 秒钟 // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); wait_time++; } } if (closest_agv != nullptr) { // 找到可用小车 // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } // 将任务分配给 AGV 对象的起点和终点坐标 closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); // 小车被占用 task.completed = 1; // 任务状态修改为进行中 std::cout << "agv_id" << closest_agv->getid() << "————" << "task_id"<<task.id << endl; } else { std::cout << "task_id-" << task.id << "No available AGV!" << endl; } } },修改爲黨沒有可用小車的時候直接退出

def connect(self): s = self.get_slice() if self.connected: return # increment connect attempt self.stat_collector.incr_connect_attempt(self) if s.is_avaliable(): s.connected_users += 1 self.connected = True print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connected to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return True else: self.assign_closest_base_station(exclude=[self.base_station.pk]) if self.base_station is not None and self.get_slice().is_avaliable(): # handover self.stat_collector.incr_handover_count(self) elif self.base_station is not None: # block self.stat_collector.incr_block_count(self) else: pass # uncovered print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connection refused to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return False def disconnect(self): if self.connected == False: print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] is already disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') else: slice = self.get_slice() slice.connected_users -= 1 self.connected = False print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return not self.connected def start_consume(self): s = self.get_slice() amount = min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining) # Allocate resource and consume ongoing usage with given bandwidth s.capacity.get(amount) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] gets {amount} usage.') self.last_usage = amount def release_consume(self): s = self.get_slice() # Put the resource back if self.last_usage > 0: # note: s.capacity.put cannot take 0 s.capacity.put(self.last_usage) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] puts back {self.last_usage} usage.') self.total_consume_time += 1 self.total_usage += self.last_usage self.usage_remaining -= self.last_usage self.last_usage = 0中的资源分配

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