.overlap文件

时间: 2023-09-20 07:11:58 浏览: 70
.overlap 文件是一个文本文件,通常用于计算两个文本之间的重叠程度。它包含两个文本之间的重叠信息,其中每行包含两个数字,分别表示两个文本中相同词语的起始和结束位置。例如,以下是一个 .overlap 文件的示例: ``` 23 36 45 56 67 78 ``` 这表示第一个文本中的第一个匹配词语从第 23 个字符开始,到第 36 个字符结束;第二个匹配词语从第 45 个字符开始,到第 56 个字符结束;第三个匹配词语从第 67 个字符开始,到第 78 个字符结束。使用这些信息可以计算两个文本之间的相似性或重叠程度。
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overlap-segmentation.zip

overlap-segmentation.zip 是一个文件压缩包,其中包含了用于进行重叠区域分割的相关文件和数据。重叠区域分割是指将图像或视频中的重叠区域进行分割和分离的过程。 在这个压缩包中,可能会包含一些用于重叠区域分割的算法代码和相关的函数库。这些代码和函数库可以用于实现重叠区域分割的算法,进而提取出图像或视频中的重叠区域。这些重叠区域可以指不同对象之间的重叠,也可以指同一对象的重叠部分。 此外,这个压缩包中还可能包含一些用于测试和评估重叠区域分割算法的数据集。这些数据集可能包含了各种不同场景、不同对象和不同光照条件下的图像或视频。通过使用这些数据集,可以对重叠区域分割算法进行验证和评估,从而选择最佳的算法和参数。 总之,在 overlap-segmentation.zip 压缩包中包含了用于重叠区域分割的算法代码、相关函数库和测试数据集。这些资源可以帮助研究人员和开发人员进行重叠区域分割的研究和应用。

百度Apollo6.0中Overlap.proto每个字段的含义

### 回答1: 好的,我来为您解释一下Overlap.proto文件中的每个字段的含义。 Overlap.proto文件是Apollo自动驾驶平台中定义道路地图信息的Protocol Buffer文件。Protocol Buffer是一种用于序列化结构化数据的数据交换格式。 Overlap.proto文件定义了道路地图中的道路覆盖物信息,其中包含以下字段: - id:道路覆盖物的唯一标识符。 - type:道路覆盖物的类型。 - lane_overlap_info:道路覆盖物所覆盖的车道信息。 - start_s:道路覆盖物的起始位置(沿着车道距离)。 - end_s:道路覆盖物的终止位置(沿着车道距离)。 - start_l:道路覆盖物的起始位置(沿着道路距离)。 - end_l:道路覆盖物的终止位置(沿着道路距离)。 - shape_points:道路覆盖物的形状,由一系列坐标点组成。 希望这些信息能帮助您了解Overlap.proto文件的含义。 ### 回答2: 百度Apollo 6.0中的Overlap.proto是一个消息格式文件,用于定义Apollo自动驾驶系统中的障碍物信息表示。该文件中定义了多个字段,下面是对每个字段的含义的解释: 1. obstacle_id: 障碍物的唯一标识符,在Apollo系统中用于区分不同的障碍物。 2. perception_time: 障碍物被感知到的时间戳,表示障碍物被识别的实际时间。 3. last_perception_time: 上一次障碍物所处的感知时间戳,在Apollo系统中用于处理障碍物消失或重现的情况。 4. tracking_time: 追踪障碍物的时间,表示对障碍物的追踪时长。 5. latest_tracked_time: 最新的追踪障碍物的时间,表示障碍物被追踪的实际时间。 6. obstacle_type: 障碍物的类型,例如行人、车辆、自行车等。 7. length: 障碍物的长度,用于描述障碍物在空间上的尺寸。 8. width: 障碍物的宽度,也是用于描述障碍物在空间上的尺寸之一。 9. height: 障碍物的高度,用于描述障碍物在空间上的尺寸之一。 10. location: 障碍物的位置信息,包括经度、纬度和高度三个维度。 11. velocity: 障碍物的速度信息,包括横向、纵向和纵向角速度。 12. acceleration: 障碍物的加速度信息,包括横向、纵向和纵向角加速度。 13. direction: 障碍物的运动方向,用于表示障碍物的运动趋势。 14. perception_status: 障碍物在感知系统中的状态信息,比如是否被遮挡、是否是移动障碍物等。 通过定义这些字段,Overlap.proto文件提供了一个标准化的数据结构,用于表示Apollo自动驾驶系统中感知到的障碍物的信息。这些信息对于决策和规划模块来说是非常重要的,可以帮助车辆进行准确的路径规划和行驶决策,以确保驾驶安全性和效率。 ### 回答3: 百度Apollo 6.0中的Overlap.proto文件是用于定义Apollo开放平台中的车道重叠信息的协议,其中每个字段的含义如下: 1. int32 overlap_id: 表示重叠区域的唯一标识符,用于区分不同的重叠区域。 2. repeated double start_s: 表示重叠区域在纵向上的起始位置,以相对于地图的纵向位置(s)为单位。 3. repeated LaneBoundaryType start_type: 表示重叠区域的起始位置的车道边界类型,用于描述车道线的类型,例如虚线、实线等。 4. repeated double end_s: 表示重叠区域在纵向上的结束位置,以相对于地图的纵向位置(s)为单位。 5. repeated LaneBoundaryType end_type: 表示重叠区域的结束位置的车道边界类型,用于描述车道线的类型。 6. double length: 表示重叠区域在纵向上的长度,以相对于地图的纵向位置(s)为单位。 7. repeated LaneOverlapInfo lane_overlap_info: 表示重叠区域包含的车道信息列表。 8. repeated CrossingOverlapInfo crossing_overlap_info: 表示重叠区域包含的路口信息列表。 其中LaneOverlapInfo是另一个定义在Overlap.proto中的消息类型,包含以下字段: - int32 overlap_id: 表示重叠区域的唯一标识符。 - repeated LaneBoundaryType lane_boundary_type: 表示车道边界类型。 - repeated int32 lane_id: 表示车道的唯一标识符。 而CrossingOverlapInfo是另一个定义在Overlap.proto中的消息类型,包含以下字段: - int32 overlap_id: 表示重叠区域的唯一标识符。 - repeated int32 crosswalk_id: 表示横道的唯一标识符。 以上就是百度Apollo 6.0中Overlap.proto每个字段的含义的解释。

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import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Bar, Line from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot as driver x_data = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月", "7月", "8月", "9月", "10月", "11月", "12月"] # 导入数据 df = pd.read_csv('E:/pythonProject1/第8章实验数据/beijing_AQI_2018.csv') attr = df['Date'].tolist() v1 = df['AQI'].tolist() v2=df['PM'].tolist() # 对AQI进行求平均值 data={'Date':pd.to_datetime(attr),'AQI':v1} df1 = pd.DataFrame(data) total=df1['AQI'].groupby([df1['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d1=total.tolist() y1=[] for i in d1: y1.append(int(i)) # print(d1) # print(y1) # 对PM2.5求平均值 data1={'Date':pd.to_datetime(attr),'PM':v2} df2 = pd.DataFrame(data1) total1=df2['PM'].groupby([df2['Date'].dt.strftime('%m')]).mean() d2=total1.tolist() y2=[] for i in d2: y2.append(int(i)) # print(d2) bar = ( Bar() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="PM2.5", y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color="#5793f3" ) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( name="平均浓度", type_="value", min_=0, max_=150, interval=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"), ) ) .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( is_show=True, trigger="axis", axis_pointer_type="cross" ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_="shadow"), ), ) ) line = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="AQI", yaxis_index=1, y_axis=y1, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), color='rgb(192,0, 0,0.2)' ) ) bar.overlap(line).render("five.html") bar.options.update(backgroundColor="#F7F7F7")

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