解释这行代码if (response.data.findIndex(item => item.IND_MEMO === x.label) !== -1) { chooseAfterValue.value.push(x) }

时间: 2023-06-03 08:01:54 浏览: 84
这是一段JavaScript代码,它先使用findIndex()函数在response.data数组中查找是否有符合条件的元素,如果找到了,则返回找到元素的下标,否则返回-1。然后使用不等于符号来进行判断,如果不等于-1,则执行花括号中的代码,将x添加到chooseAfterValue.value中。此代码的作用是根据x.label在response.data中查找匹配项,并将匹配项添加到chooseAfterValue.value数组中。
相关问题

def getPairs(id): label_root = kittiRoot + "instances/" + id image_root = label_root.replace('instances', 'images') image_list = make_dataset(image_root, suffix='.png') image_list.sort() label_list = make_dataset(label_root, suffix='.png') label_list.sort() imgs_list = [] # filter out images with no cars for ind, image_path in enumerate(image_list): label_path = label_list[ind] label = np.array(Image.open(label_path)) plt.imshow(label) plt.show() # for car #mask = np.logical_and(label >= label_id * 1000, label < (label_id + 1) * 1000) mask = np.logical_and(label > 0,label < 3) obj_ids = np.unique(label[mask]).tolist() if len(obj_ids) < 1: continue imgs_list.append('/'.join(image_path.split('/')[-2:])) return imgs_list

这段代码的作用是从指定路径下的标签图像和相应的原始图像中,筛选出含有车辆的图像,并返回这些图像的路径列表。具体实现过程如下: 1. 根据指定的参数 id,生成标签图像和原始图像的路径。 2. 分别读取标签图像和原始图像的路径列表,并按照文件名排序。 3. 构建一个空列表 imgs_list,用于存储含有车辆的图像路径。 4. 遍历原始图像路径列表,依次读取对应位置的标签图像和原始图像。 5. 对于每个原始图像,根据标签图像中像素的值,筛选出含有车辆的像素,并得到这些像素对应的车辆 ID。 6. 如果当前原始图像中不存在车辆,则直接跳过。 7. 否则,将当前原始图像的路径加入 imgs_list 中。 8. 最后,返回所有含有车辆的原始图像路径列表。

优化代码 http.interfaceList.getNoteInfo(this.data.id).then( (res:any) => { let info = res let picture = info.picture?.split(',') picture?.map( (item:any,ind:number) => { if (item.indexOf('.mp3') !== -1) { // 音频 let index = item.indexOf('.mp3?') let time = item.substring(index+5, item.length) picture[ind] = {fileUrl: item, type: 'voice', time: this.formatDuring(time)} } if (item.indexOf('.mp3') === -1 && item.indexOf('.mp4') === -1) { // 图片 picture[ind] = {fileUrl: item, type: 'image'} } if (item.indexOf('.mp4') !== -1) { // 视频 picture[ind] = {fileUrl: item, type: 'video'} } }) this.setData({ 'noteInfo.content': info.content, 'noteInfo.picture': picture }) })

优化后的代码如下: ```javascript const res = await http.interfaceList.getNoteInfo(this.data.id); const info = res; const picture = info.picture?.split(',')?.map((item, ind) => { if (item.indexOf('.mp3') !== -1) { // 音频 const index = item.indexOf('.mp3?'); const time = item.substring(index + 5, item.length); return { fileUrl: item, type: 'voice', time: this.formatDuring(time) }; } else if (item.indexOf('.mp4') !== -1) { // 视频 return { fileUrl: item, type: 'video' }; } else { // 图片 return { fileUrl: item, type: 'image' }; } }); this.setData({ 'noteInfo.content': info.content, 'noteInfo.picture': picture, }); ``` 优化说明: - 使用`await`关键字将异步调用转换为同步风格,提高代码可读性。 - 使用`const`关键字声明不会被修改的变量。 - 使用条件语句 `if-else if-else` 来替换多个独立的 `if` 语句,减少重复执行的次数。 - 使用括号和点运算符来正确访问对象属性。 - 使用箭头函数和`map`函数来遍历数组并生成新的数组。 - 使用`return`语句返回生成的对象。 - 代码风格方面,使用缩进和空格来提高可读性。
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分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

怎么优化这段代码export default { data() { return { goodsId: " ", goodsData: [], current: 0, oldScrollTop: 0, scrollTop: 0, searchBgc: " rgba(0, 0, 0, 0.1)", show: false, opacity: 0, flag: true, }; }, mounted() { this.handleScroll(); }, beforeDestroy() { window.removeEventListener("scroll", this.handleScrollFn); //离开当前组件别忘记移除事件监听哦 }, watch: { scrollTop: { handler: function (newValue, oldValue) { clearTimeout(this.timer); this.timer = setTimeout(() => { if (newValue == window.scrollY) { this.oldScrollTop = newValue; if (this.oldScrollTop > 100) { this.show = true; } else { this.show = false; } } else { if (this.oldScrollTop == oldValue) { // console.log("滚动开始"); } } }, 20); }, immediate: true, }, }, methods: { handleScroll() { this.handleScrollFn = () => { this.scrollTop = window.scrollY; }; window.addEventListener("scroll", this.handleScrollFn); }, onClickLeft() { this.$router.go(-1); }, onChange(index) { this.current = index; }, returnFn() { this.$router.go(-1); }, // 加入购物车 joinShopCar() { alert("加入购物车成功"); let shopcarList = JSON.parse(localStorage.getItem("shopcar")) || []; console.log(shopcarList); this.goodsData.num = 1; this.goodsData.isChecked = false; let ind = shopcarList.findIndex((ele) => { return ele.id == this.goodsId; }); console.log(ind); // 如果有相同的返回该数据的下标,没有则返回-1 if (ind != -1) { shopcarList[ind].num++; } else { shopcarList.push(this.goodsData); } localStorage.setItem("shopcar", JSON.stringify(shopcarList)); this.$router.push("/shopcar"); }, // 立即结算 payFn() { localStorage.setItem("goodspay", JSON.stringify(this.goodsData)); this.$router.push("/pay"); }, }, async created() { this.goodsId = this.$route.query.id; try { let { data } = await getGoodsDetailApi(this.goodsId); this.goodsData = data.data.goodsData; console.log(this.goodsData); } catch (err) { console.log(err); } }, };

# -*- coding: utf-8 -*- """ Transform the data type from ascii to ubyte format (8 bits unsigned binary) and save to new files, which would reduce the data size to 1/3, and would save the data transforming time when read by the python @author: Marmot """ import numpy as np import time from itertools import islice import pandas as pd # data_folder = '../../data/' set_list = ['train','testA','testB'] size_list = [10000,2000,2000] time1= time.time() for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1)) #%% generate train label list value_list =[] set_name = 'train' input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: line = content.split(',') value_list.append(float(line[1])) value_list = pd.DataFrame(value_list, columns=['value']) value_list.to_csv(data_folder + 'train_label.csv',index = False,header = False)

优化这行代码:%开始主循环 for iter = 1:MaxIter %step1.生成随机点 n = rand(); Prand = n < 0.5 ? [unifrnd(0,x_l),unifrnd(0,y_l)] : goal; end %step2.遍历树找到最近点 minDis = sqrt((Prand(1) - T.v(1).x)^2 + (Prand(2) - T.v(1).y)^2); minInd = 1; dis = sqrt((Prand(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Prand(2) - [T.v(:).y]').^2); [minDis, minInd] = min(dis); end end %step3.扩展得到新节点 Pnew = [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y] + step * ([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]) / norm([Prand(1),Prand(2)] - [T.v(minInd).x,T.v(minInd).y]); tmp_cost = T.v(minInd).cost + step; % disp('befor check!'); %step4.检查是否碰撞 continue_flag = iscollision1(Pnear,Pnew,Pvec,Img); continue_flag = continue_flag ? continue : []; %step5.父节点重选择,在给定半径里面选择父节dian for i = i:size(T.v,2) dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis <= r); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + T.v(i).cost; if this_cost < tmp_cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end tmp_cost = this_cost; minInd = i; end end end %step6.将Pnew插入到树中 T.v(end+1) = struct('x',Pnew(1),'y',Pnew(2),'xPre',T.v(minInd).x,'yPre',T.v(minInd).y,'cost',tmp_cost,'indPre',minInd); %画出生长出的树枝 plot([Pnew(2), T.v(minInd).y],[Pnew(1),T.v(minInd).x],'b','LineWidth',2); pause(0.01) %step7.重连接,以Pnew为父节点 for i = i:size(T.v,2)-1 dis = sqrt((Pnew(1) - [T.v(:).x]').^2 + (Pnew(2) - [T.v(:).y]').^2); valid_ind = find(dis < r & (1:length(T.v) ~= minInd)); for i = valid_ind this_cost = dis(i) + tmp_cost; if this_cost < T.v(i).cost this_p = [T.v(i).x,T.v(i).y]; if iscollision2(this_p,Pnew,dis(i),Img) continue; end T.v(i).cost = this_cost; T.v(i).xPre = Pnew(1); T.v(i).yPre = Pnew(2); T.v(i).indPre = k; end end end %step8.检查是否到达目标点附近 dis2goal = sqrt((Pnew(1) - goal(1))^2 + (Pnew(2) - goal(2))^2); flag = dis2goal < threshold; k = flag*(size(T.v,2) + 1); T.v(k).x = flaggoal(1); T.v(k).y = flaggoal(2); T.v(k).xPre = flagPnew(1); T.v(k).yPre = flagPnew(2); T.v(k).cost = flag*(T.v(k-1).cost + dis2goal); T.v(k).indPre = flag*(k - 1); if flag disp('find path!'); break; end

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