rai_data_t

rai_data_t是一个用于存储和处理机器学习数据的结构体。rai_data_t结构体中包含了存储数据的指针，以及数据的类型、形状、大小等信息。这个结构体是在RedisAI中定义的，可以用于在Redis中存储和处理大规模的机器学习数据。

rai_data_t结构体可以用于存储各种类型的数据，包括浮点数、整数、字符串和布尔值等。它还支持多维数组，可以使用shape参数来定义数组的形状。在使用rai_data_t时，您可以使用RedisAI提供的API来访问和操作数据。

除了存储数据，rai_data_t还可以存储数据的元数据，比如数据的名称、标签、描述等信息。这些元数据可以帮助您更好地组织和管理您的机器学习数据集。

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train_test_split的用法怎么再加入测试数据

rai_tes_spli函数可以通过设置参数来加入测试数据。具体来说，可以使用skr.m_selecti中的ShuffSpli函数来生成测试数据的索引，然后将这些索引传递给rai_tes_spli函数的s_index参数即可。下面是一个示例代码：\n\```pyth\from sklear.m_selecti impor trai_tes_spli, ShuffSpli\n\# 假设和b是已经准备好的数据和标签\# 先将数据集分为训练集和验证集\_trai, _v, lab_trai, lab_v = trai_tes_spli(, lab, tes_siz=.2)\n\# 使用ShuffSpli生成测试集的索引\ss = ShuffSpli(_splits=1, tes_siz=.5)\s_index = nex(ss.spli(_trai))\n\# 将测试集的索引传递给rai_tes_spli函数\_trai, _tes, lab_trai, lab_tes = trai_tes_spli(_trai, lab_trai, tes_siz=.3, random_s=, tes_index=tes_index[])\```\n\上述代码中，首先将数据集分为训练集和验证集，然后使用ShuffSpli函数生成测试集的索引，最后将测试集的索引传递给rai_tes_spli函数的s_index参数，即可将测试集加入到数据集中。需要注意的是，s_index参数需要传递一个一维数组，因此需要使用s_index[]来获取生成的测试集索引。

使用getRotationMatrix2D创建变换矩阵通过SIMD指令加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP效果例程C++

下面是一个示例代码，演示如何使用getRotationMatrix2D和SIMD指令加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void warpAffine_SIMD(const Mat& src, Mat& dst, const Mat& M, int flags = INTER_LINEAR)
{
    CV_Assert(!src.empty());

    dst.create(src.size(), src.type());

    int cn = src.channels();

    const int BLOCK_SIZE = 8;
    const int BLOCK_SIZE_2 = BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE;

    __m256i x16 = _mm256_set_epi32(7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0);

    for (int i = 0; i < src.rows; i += BLOCK_SIZE)
    {
        for (int j = 0; j < src.cols; j += BLOCK_SIZE)
        {
            __m256i y16 = _mm256_set1_epi32(i);

            __m256i M0 = _mm256_set1_epi32(static_cast<int>(M.at<double>(0, 0) * (1 << 16)));
            __m256i M1 = _mm256_set1_epi32(static_cast<int>(M.at<double>(0, 1) * (1 << 16)));
            __m256i M2 = _mm256_set1_epi32(static_cast<int>(M.at<double>(0, 2) * (1 << 16)));
            __m256i M3 = _mm256_set1_epi32(static_cast<int>(M.at<double>(1, 0) * (1 << 16)));
            __m256i M4 = _mm256_set1_epi32(static_cast<int>(M.at<double>(1, 1) * (1 << 16)));
            __m256i M5 = _mm256_set1_epi32(static_cast<int>(M.at<double>(1, 2) * (1 << 16)));

            for (int k = 0; k < cn; ++k)
            {
                __m256i buf16[BLOCK_SIZE_2];

                for (int l = 0; l < BLOCK_SIZE; ++l)
                {
                    __m256i x16l = _mm256_add_epi32(_mm256_set1_epi32(j), x16);

                    __m256i mx16l = _mm256_add_epi32(
                        _mm256_add_epi32(_mm256_mullo_epi32(M0, x16l), _mm256_mullo_epi32(M1, y16)), M2);
                    __m256i my16l = _mm256_add_epi32(
                        _mm256_add_epi32(_mm256_mullo_epi32(M3, x16l), _mm256_mullo_epi32(M4, y16)), M5);

                    __m256i ix16l = _mm256_srai_epi32(mx16l, 16);
                    __m256i iy16l = _mm256_srai_epi32(my16l, 16);

                    __m256i bx16l = _mm256_set1_epi32(j + l);
                    __m256i by16l = _mm256_set1_epi32(i + k);

                    __m256i fx16l = _mm256_cvtps_epi32(
                        _mm256_mul_ps(
                            _mm256_mul_ps(
                                _mm256_mul_ps(
                                    _mm256_cvtepi32_ps(_mm256_sub_epi32(mx16l, _mm256_slli_epi32(ix16l, 16))),
                                    _mm256_cvtepi32_ps(_mm256_sub_epi32(my16l, _mm256_slli_epi32(iy16l, 16)))
                                ),
                                _mm256_cvtepi32_ps(_mm256_sub_epi32(
                                    _mm256_set1_epi32(1 << 16),
                                    _mm256_mullo_epi32(
                                        _mm256_sub_epi32(
                                            mx16l,
                                            _mm256_slli_epi32(ix16l, 16)
                                        ),
                                        _mm256_sub_epi32(
                                            my16l,
                                            _mm256_slli_epi32(iy16l, 16)
                                        )
                                    )
                                ))
                            ),
                            _mm256_rcp_ps(
                                _mm256_cvtepi32_ps(_mm256_set1_epi32(1 << 15))
                            )
                        )
                    );

                    buf16[l * BLOCK_SIZE + 0] = _mm256_add_epi32(ix16l, fx16l);
                    buf16[l * BLOCK_SIZE + 1] = _mm256_add_epi32(iy16l, fx16l);
                }

                for (int l = 0; l < BLOCK_SIZE_2; ++l)
                {
                    int ix = _mm256_extract_epi32(buf16[l], 0) & (src.cols - 1);
                    int iy = _mm256_extract_epi32(buf16[l], 4) & (src.rows - 1);

                    const uchar* src_data = src.ptr<uchar>(iy);
                    uchar* dst_data = dst.ptr<uchar>(i + (l / BLOCK_SIZE));
                    dst_data[j + (l % BLOCK_SIZE) * cn + k] = src_data[ix * cn + k];
                }
            }
        }
    }
}

int main()
{
    Mat img = imread("lena.jpg");
    if (img.empty())
    {
        std::cerr << "Failed to read image" << std::endl;
        return -1;
    }

    double angle = 30.0;
    double scale = 1.0;
    Point2f center(img.cols / 2.0, img.rows / 2.0);

    Mat M = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);

    Mat dst;
    warpAffine_SIMD(img, dst, M, WARP_INVERSE_MAP);

    imshow("Original", img);
    imshow("Rotated", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

在此示例代码中，我们使用SIMD指令加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP。具体来说，我们使用AVX2指令集中的__m256i类型来处理8个32位整数。我们还使用_mm256_set1_epi32，_mm256_set_epi32，_mm256_add_epi32，_mm256_mullo_epi32和_mm256_srai_epi32等函数来执行AVX2指令。最后，我们使用_mm256_extract_epi32函数从__m256i类型中提取单个整数。

请注意，为了使此示例代码更易于理解，我们使用8x8块大小。在实际应用中，您可能需要根据具体情况调整块大小。