检查这个循环:“ detected_attacks = set(np.where(kmeans.labels_ == kmeans.labels_[attack_users[0]])[0]) for j in range(1, M): if not attack_users[j] in detected_attacks: break else: num_detected_attacks += 1”

时间: 2023-06-14 10:06:42 浏览: 51
这个循环的作用是检查攻击者是否被正确检测出来。具体来说,循环首先将被分配到与攻击者0相同聚类的用户标识出来,并将它们的索引添加到一个集合中(detected_attacks)。然后,对于每个攻击者j(从1到M),检查它是否在detected_attacks集合中。如果攻击者j不在集合中,那么跳出循环,否则继续循环,直到所有的攻击者都被检测为止。如果所有的攻击者都被检测出来,那么num_detected_attacks加1。
相关问题

解释代码: detected_attacks = set(np.where(kmeans.labels_ == kmeans.labels_[attack_users[0]])[0]) for j in range(1, M): if not attack_users[j] in detected_attacks: break else: num_detected_attacks += 1

这段代码是用来检测攻击行为的,具体解释如下: - `detected_attacks = set(np.where(kmeans.labels_ == kmeans.labels_[attack_users[0]])[0])`: 首先通过 K-Means 聚类算法将用户分成多个簇,然后找到与第一个攻击用户在同一簇中的所有用户,将其存储在 `detected_attacks` 集合中。 - `for j in range(1, M):`: 遍历所有的攻击用户,从第二个攻击用户开始。 - `if not attack_users[j] in detected_attacks: break`: 如果当前攻击用户不在 `detected_attacks` 集合中,则说明该攻击行为没有被检测到,跳出循环。 - `else: num_detected_attacks += 1`: 如果所有的攻击用户都在 `detected_attacks` 集合中,则说明该攻击行为已经被检测到,将 `num_detected_attacks` 加 1。 因此,这段代码的作用是统计在 K-Means 聚类算法下,有多少个攻击行为被成功检测到了。

java vm ext.cc_JNI DETECTED ERROR IN APPLICATION: java_object == null

这个错误通常在使用 Java Native Interface (JNI) 时出现,表示在 JNI 代码中尝试访问一个空的 Java 对象。可能的原因包括: 1. 在 JNI 代码中使用了一个空的 Java 对象引用。 2. 在 JNI 代码中未正确初始化 Java 对象。 3. 在 JNI 代码中释放了 Java 对象,但在后续的代码中尝试访问该对象。 要解决这个问题,你可以: 1. 确保在 JNI 代码中正确地初始化和释放 Java 对象。 2. 检查 JNI 代码中访问 Java 对象的代码,确保不会访问空对象。 3. 如果出现错误,检查 JNI 代码中的错误处理程序,以便在出现问题时能够及时处理。

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请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

class HotwordDetector(object): """ Snowboy decoder to detect whether a keyword specified by decoder_model exists in a microphone input stream. :param decoder_model: decoder model file path, a string or a list of strings :param resource: resource file path. :param sensitivity: decoder sensitivity, a float of a list of floats. The bigger the value, the more senstive the decoder. If an empty list is provided, then the default sensitivity in the model will be used. :param audio_gain: multiply input volume by this factor. :param apply_frontend: applies the frontend processing algorithm if True. """ def __init__(self, decoder_model, resource=RESOURCE_FILE, sensitivity=[], audio_gain=1, apply_frontend=False): tm = type(decoder_model) ts = type(sensitivity) if tm is not list: decoder_model = [decoder_model] if ts is not list: sensitivity = [sensitivity] model_str = ",".join(decoder_model) self.detector = snowboydetect.SnowboyDetect( resource_filename=resource.encode(), model_str=model_str.encode()) self.detector.SetAudioGain(audio_gain) self.detector.ApplyFrontend(apply_frontend) self.num_hotwords = self.detector.NumHotwords() if len(decoder_model) > 1 and len(sensitivity) == 1: sensitivity = sensitivity * self.num_hotwords if len(sensitivity) != 0: assert self.num_hotwords == len(sensitivity), \ "number of hotwords in decoder_model (%d) and sensitivity " \ "(%d) does not match" % (self.num_hotwords, len(sensitivity)) sensitivity_str = ",".join([str(t) for t in sensitivity]) if len(sensitivity) != 0: self.detector.SetSensitivity(sensitivity_str.encode()) self.ring_buffer = RingBuffer( self.detector.NumChannels() * self.detector.SampleRate() * 5) def start(self, detected_callback=play_audio_file, interrupt_check=lambda: False, sleep_time=0.03, audio_recorder_callback=None, silent_count_threshold=15, recording_timeout=100):

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