void timechange15Min(char *ptime,char *time) { char b[32]={0}; char c[32]={0}; char d[32]={0}; int m=0; memcpy(b,ptime,14); memcpy(c,ptime+14,2); memcpy(d,ptime+16,4); m=atoi(c); if(m <= 15) { m=0; } else if((m>15) && (m<=30)) { m=15; } else if((m>30) && (m<=45)) { m=30; } else if((m>45) && (m<60)) { m=45; } sprintf(c,"%02d",m); sprintf(time,"%s%s%s",b,c,d); return; }

时间: 2024-04-11 14:30:39 浏览: 76
这段代码是一个函数`timechange15Min()`,它的作用是将给定的时间字符串按照每15分钟进行调整。 代码的解析如下: 1. 声明了三个字符数组变量`b`、`c`和`d`,并将它们初始化为全零。 2. 声明了一个整型变量`m`并初始化为零。 3. 使用`memcpy()`函数从参数`ptime`指向的内存位置拷贝14个字符到数组`b`中,拷贝2个字符到数组`c`中,拷贝4个字符到数组`d`中。 4. 使用`atoi()`函数将字符串数组`c`转换为整数赋值给变量`m`。 5. 使用条件语句判断变量`m`的值属于哪个区间,根据区间的值对变量`m`进行调整。如果`m`小于等于15,则将其设置为0;如果大于15且小于等于30,则将其设置为15;如果大于30且小于等于45,则将其设置为30;如果大于45且小于60,则将其设置为45。 6. 使用`sprintf()`函数将变量`m`以"%02d"的格式转换为字符串并存储到数组`c`中。 7. 使用`sprintf()`函数将字符串数组`b`、`c`和`d`按照"%s%s%s"的格式拼接到参数`time`指向的内存位置中。 8. 函数返回。 这段代码的作用是将给定的时间字符串按照每15分钟进行调整,并将调整后的时间结果存储到参数`time`指向的内存位置中。
相关问题

UINT32 ncGetTime(char *pNewTime) { char *pStr[3]; int i = 0; int j = 0; char seps[] = "T"; char seps1[] = "Z"; char seps2[] = ":"; char *token = NULL; char *pTime = NULL; UINT32 hour = 0; UINT32 minute = 0; UINT32 second = 0; UINT32 time = 0; token = strtok(pNewTime,seps); pTime = strtok(NULL,seps); token = strtok(pTime,seps1); for(i=0;i<3;i++) { pStr[i] = (char*)malloc(10); } token = strtok(token,seps2); while(token !=NULL) { snprintf(pStr[j],10,"%s",token); token=strtok(NULL,seps2); j++; } hour = atoi(pStr[0]); minute = atoi(pStr[1]); second = atoi(pStr[2]); DBG("ncGetTime hour %u minute %u second %u\n",hour,minute,second); for(i=0;i<3;i++) { free(pStr[i]); } time = hour * 3600 + minute * 60 + second; return time; }

这是一个用于将 ISO 8601 格式时间转换为秒数的函数,函数名为 `ncGetTime`,返回值为 `UINT32` 类型,参数为 `char *` 类型的指针 `pNewTime`,表示待转换的时间字符串。函数内部包含了以下几个步骤: 1. 定义字符数组 `pStr[3]`,用于存储分离出来的小时、分钟、秒钟数; 2. 定义字符串分隔符 `seps`、`seps1`、`seps2`,分别用于在时间字符串中分离出日期和时间、分离出小时、分钟、秒钟数、分离出小时、分钟、秒钟数中的每一项; 3. 使用 `strtok` 函数,以分隔符 `seps` 分离出日期和时间部分,并使用第二次 `strtok` 函数,以分隔符 `seps1` 分离出时间部分中的小时、分钟、秒钟数部分; 4. 使用第三次 `strtok` 函数,以分隔符 `seps2` 分离出小时、分钟、秒钟数中的每一项,并分别存储到字符数组 `pStr[3]` 中; 5. 使用 `atoi` 函数将字符数组 `pStr[3]` 中的每一项转换为整数类型,并计算出总秒数 `time`; 6. 释放字符数组 `pStr[3]` 所占用的内存空间,并返回总秒数 `time`。 需要注意的是,该函数仅适用于符合 ISO 8601 格式的时间字符串,对于其他格式的时间字符串需要进行相应的修改。另外,函数内部使用了一些 C 库函数,如 `strtok`、`atoi`、`snprintf` 等,需要了解其具体用法。

void ifOptLaserTmpGet15minHistory(net_if *pNetIf,UINT8 portNum) { char objectName[MAX_IFNAME_LEN] = {0}; char pmParaName[MAX_COMMON_LEN] = {0}; char granularity[MAX_COMMON_LEN] = {0}; char startTime[MAX_ALARM_TIME_LENGTH] = {0}; char objectType[MAX_COMMON_LEN] = {0}; char maxValue[MAX_COMMON_LEN] = {0}; char minValue[MAX_COMMON_LEN] = {0}; char aveValue[MAX_COMMON_LEN] = {0}; char curValue[MAX_COMMON_LEN] = {0}; char *pTime = NULL; char *pStartTime = NULL; time_t etime; UINT32 length = 0; char timechange[32]={0}; etime = time(NULL); if (etime == -1) { ERROR("ifAnalogGet get start or end time failed (%s).", strerror(errno)); return; } if ((pTime = nc_time2datetime(etime, NULL)) == NULL) { ERROR("ifAnalogGet Internal error when converting time formats."); return; } pStartTime = pTime; timechange15Min(pStartTime,timechange); snprintf(objectName,MAX_IFNAME_LEN,"PTP=/shelf=1/slot=1/subslot=1/port=%u",portNum); snprintf(pmParaName,MAX_COMMON_LEN,"LASER_TMP"); snprintf(granularity,MAX_COMMON_LEN,"%s","15min"); snprintf(startTime,MAX_ALARM_TIME_LENGTH,"%s",timechange); snprintf(objectType,MAX_COMMON_LEN,"%s","PTP"); ncGetPerfInfo(portNum,NC_LASER_TMP,NC_MAX_VALUE,maxValue); ncGetPerfInfo(portNum,NC_LASER_TMP,NC_MIN_VALUE,minValue); ncGetPerfInfo(portNum,NC_LASER_TMP,NC_AVE_VALUE,aveValue); ifGetCurLaserTmp(pNetIf,curValue); //ncGetPerfInfo(portNum - 1,NC_CUR_VALUE,NC_LASER_TMP,curValue); memset(g_15minhistoryperf[portNum-1].parame[Opt_LASERTMP].pkg,0,HISTORY_PERF_PARAM_BUFF); length = snprintf(g_15minhistoryperf[portNum-1].parame[Opt_LASERTMP].pkg, HISTORY_PERF_PARAM_BUFF, PM_MODE_ANALOG_INIT_XML, objectName, pmParaName, granularity, startTime, objectType, maxValue, minValue, aveValue, curValue); DBG("%s/%d xml_send_buffer %s length %d",__func__,__LINE__,g_15minhistoryperf[portNum-1].parame[Opt_LASERTMP].pkg,length); // ncds_apply_pkg_info(pXmlSendBuf,NC_DATASTORE_RUNNING,"acc-performance"); }

这段代码的功能是获取光纤接口对应端口的过去15分钟的激光温度历史记录。 代码中定义了一系列char类型的变量来存储相关的参数和数值。 首先,通过调用time函数获取当前时间的时间戳,如果获取失败则打印错误信息并返回。 然后,通过调用nc_time2datetime函数将时间戳转换为可读的日期时间格式,并将结果赋给pTime。 接下来,调用timechange15Min函数将时间向前推15分钟,并将结果赋给timechange。 接下来,使用snprintf函数将相关参数的值格式化到对应的变量中,包括objectName(对象名)、pmParaName(性能参数名)、granularity(粒度)、startTime(开始时间)、objectType(对象类型)。 然后,通过调用ncGetPerfInfo函数分别获取端口对应的最大值、最小值和平均值,并将结果分别赋给maxValue、minValue和aveValue。 接下来,通过调用ifGetCurLaserTmp函数获取当前激光温度值,并将结果赋给curValue。 然后,使用memset函数将g_15minhistoryperf[portNum-1].parame[Opt_LASERTMP].pkg数组清零。 接下来,使用snprintf函数将各个参数的值格式化到g_15minhistoryperf[portNum-1].parame[Opt_LASERTMP].pkg数组中,并计算长度并将结果赋给length。 最后,打印调试信息,并注释掉了一个函数调用。
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代码解释:void CopleyAmplifier::SetNewPVTMotionStartTime(boost::posix_time::ptime time,CouchTrjType pvt_point) { //Record the time stamp and data. m_bool_pvt_started = true; m_start_motion_time_us = PosixTime2Integer<unsigned long long>(time); m_last_pvt_data.p = m_start_pos; //Send the last dummy data calculated by the motion start time. ptime current_time = microsec_clock::universal_time(); ptime couch_time = Integer2PosixTime<unsigned long long>(pvt_point.t, current_time); ptime couch_to_L1_time = Integer2PosixTime<unsigned long long>(pvt_point.timeReachToBuffer, current_time); unsigned char next_point_time = round((pvt_point.t-m_start_motion_time_us)/1000.0)-m_total_motion_time_ms; if(next_point_time<4) { GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion start time:%s. First couch time:%s.First couch to L1 time:%s.", boost::posix_time::to_simple_string(time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_to_L1_time).c_str()); GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "next_point_time: %d.",next_point_time); BOOST_THROW_EXCEPTION(AxisException() <<Axis_Error_Msg("Start PVT time failed! No enough time for First PVT data!")); } AmpPVTData dummy_data = {next_point_time,0,0}; //Send the left dummy data. dummy_data.time = next_point_time; Gantry::Array seg_cmd = ComposePVTRawData(dummy_data,m_next_pvt_index,1); GcLogDebugExpect(m_need_trace, m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>The %dth PVT dummy data.", m_next_pvt_index); WriteSDO(Gantry::ODAddress(COPLEY_PVT_DATA, 0), (unsigned long long)seg_cmd.GetValue<unsigned long long>()); GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion start time:%s. First couch time:%s.First couch to L1 time:%s.", boost::posix_time::to_simple_string(time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_time).c_str(), boost::posix_time::to_simple_string(couch_to_L1_time).c_str()); m_total_motion_time_ms += dummy_data.time; m_lasttrj_segments.push_back(seg_cmd.GetValue<unsigned long long>()); ++m_next_pvt_index; GcLogInfo(m_log_id, __FUNCTION__, "<CopleyStartPVT>Motion Started. Start position %f mm.", pvt_point.p); }

import cv2 import mediapipe as mp import time class FaceDetector(): def __init__(self, minDetectionCon=0.5): self.minDetectionCon = minDetectionCon self.mpFaceDetection = mp.solutions.face_detection self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils self.faceDetection = self.mpFaceDetection.FaceDetection(self.minDetectionCon) def findFaces(self, img, draw=True): imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.results = self.faceDetection.process(imgRGB) # print(self.results) bboxs = [] if self.results.detections: for id, detection in enumerate(self.results.detections): bboxC = detection.location_data.relative_bounding_box ih, iw, ic = img.shape bbox = int(bboxC.xmin * iw), int(bboxC.ymin * ih), \ int(bboxC.width * iw), int(bboxC.height * ih) bboxs.append([id, bbox, detection.score]) if draw: img = self.fancyDraw(img,bbox) cv2.putText(img, f'{int(detection.score[0] * 100)}%', (bbox[0], bbox[1] - 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 255), 2) return img, bboxs def fancyDraw(self, img, bbox, l=30, t=5, rt= 1): x, y, w, h = bbox x1, y1 = x + w, y + h cv2.rectangle(img, bbox, (255, 0, 255), rt) # Top Left x,y cv2.line(img, (x, y), (x + l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y), (x, y+l), (255, 0, 255), t) # Top Right x1,y cv2.line(img, (x1, y), (x1 - l, y), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y), (x1, y+l), (255, 0, 255), t) # Bottom Left x,y1 cv2.line(img, (x, y1), (x + l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x, y1), (x, y1 - l), (255, 0, 255), t) # Bottom Right x1,y1 cv2.line(img, (x1, y1), (x1 - l, y1), (255, 0, 255), t) cv2.line(img, (x1, y1), (x1, y1 - l), (255, 0, 255), t) return img def main(): cap = cv2.VideoCapture("Videos/6.mp4") pTime = 0 detector = FaceDetector() while True: success, img = cap.read() img, bboxs = detector.findFaces(img) print(bboxs) cTime = time.time() fps = 1 / (cTime - pTime) pTime = cTime cv2.putText(img, f'FPS: {int(fps)}', (20, 70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1) if __name__ == "__main__": main() 给以上代码进行解析讲解,并告诉我代码的亮点和难点

UPDATE pre_tom_tongcheng SET id='[value-1]',site_id='[value-2]',user_id='[value-3]',model_id='[value-4]',type_id='[value-5]',cate_id='[value-6]',tcshop_id='[value-7]',tczhaopin_id='[value-8]',tczhaopin_resume_id='[value-9]',tclinggong_id='[value-10]',tclinggong_user_id='[value-11]',tcfangchan_id='[value-12]',tcershou_goods_id='[value-13]',tcershou_needs_id='[value-14]',tcqianggou_goods_id='[value-15]',tcqianggou_coupon_id='[value-16]',tcmall_goods_id='[value-17]',tcdaojia_goods_id='[value-18]',tcptuan_goods_id='[value-19]',tcfangchan_needs_id='[value-20]',tcpche_id='[value-21]',xm='[value-22]',tel='[value-23]',wx='[value-24]',title='[value-25]',content='[value-26]',shaixuan_tags='[value-27]',video_url='[value-28]',video_pic='[value-29]',collect='[value-30]',clicks='[value-31]',zhuanfa='[value-32]',topstatus='[value-33]',toprand='[value-34]',toptime='[value-35]',top_sq_time='[value-36]',over_days='[value-37]',over_time='[value-38]',paixu='[value-39]',refresh_time='[value-40]',add_time='[value-41]',video_status='[value-42]',status='[value-43]',finish='[value-44]',pay_status='[value-45]',shenhe_status='[value-46]',score_pay='[value-47]',city_id='[value-48]',area_id='[value-49]',street_id='[value-50]',is_dingwei='[value-51]',latitude='[value-52]',longitude='[value-53]',address='[value-54]',auto_click_time='[value-55]',auto_zhuanfa_time='[value-56]',share_refresh_time='[value-57]',share_top_status='[value-58]',client_ip_port='[value-59]',client_ip_msg='[value-60]',auto_refresh='[value-61]',is_douyin='[value-62]',douyin_status='[value-63]',kouling_code='[value-64]',part1='[value-65]',part2='[value-66]',part3='[value-67]',zhuan='[value-68]' WHERE 1 把collect 字段值全部改成为0

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机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

资源摘要信息:"readmission-prediction:使用机器学习方法预测医院入院率" 1. 机器学习在医疗领域的应用 机器学习技术在医疗领域具有广泛的应用潜力,特别是在疾病的预测、诊断、治疗方案的制定以及患者的管理等方面。本项目专注于使用机器学习方法来预测糖尿病患者的医院再入院率,这是医疗数据科学中的一个重要分支,其目的是为了优化医疗资源的分配,降低医疗成本,以及提升患者的生活质量。 2. 糖尿病患者再入院率的预测 糖尿病是一种常见的慢性疾病,患者需要长期管理和监控。然而,即使在管理得当的情况下,糖尿病患者仍可能因为并发症或其他健康问题而需要再次入院治疗。通过机器学习技术,可以分析患者的医疗记录、生活习惯、治疗响应等数据,以预测哪些患者存在高风险的再次入院可能性。 3. 数据集与数据处理 本项目中所使用的数据集是公开可获得的,这使得其他研究者或开发者可以复制或扩展这项研究。数据预处理是机器学习项目中的关键步骤,它包括清洗数据(如处理缺失值、异常值)、数据标准化或归一化、特征选择(确定哪些变量对于预测模型最为重要)、数据转换(如编码分类变量)等。 4. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,允许创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档,非常适合于数据分析、机器学习、统计建模等工作。在本项目中,Jupyter Notebook被用作演示和解释数据预处理和模型构建过程的工具。它也方便了结果的可视化展示,比如绘制各种图表和图形,以直观地展示模型的性能和预测结果。 5. 机器学习建模 机器学习模型的构建是通过选择适当的算法来完成的,可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。在建模过程中,需要对算法进行训练和验证,通常使用交叉验证的方法来评估模型的泛化能力。最终的模型需要在测试集上进行评估,以确保其准确性和可靠性。 6. 输出文件的生成 生成的最终输出文件可能包括模型的性能指标(如准确率、召回率、F1分数等)、关键特征的重要性排名、预测结果的可视化展示等。这些输出文件对于理解模型的预测能力以及将模型应用于实际医疗决策中都至关重要。 7. 项目团队与贡献 项目的成功往往需要一个跨学科的团队合作。这样的团队可能包括数据科学家、医疗专家、软件开发人员等。每个成员都根据自己的专业背景贡献于项目的不同方面,共同完成从数据收集、处理到模型构建和验证的全过程。 8. 教程与文档 本项目还包含详细说明和教程,这为学习者和使用者提供了宝贵的学习资源。通过阅读这些文档,用户不仅能够理解项目的实施步骤,还能学会如何应用机器学习技术于解决实际问题。这些教程可能是以文本、图表、代码注释等多种形式存在。 9. 开源精神与学术诚信 通过公开数据集和代码,本项目体现了开源精神,促进了知识共享和技术进步。这同时也强调了学术诚信的重要性,确保了研究成果的透明度和可验证性。 综上所述,本项目通过综合运用数据科学和机器学习方法,提供了一个预测糖尿病患者再入院率的有效框架,这对于医疗行业具有重要的实践意义和潜在的经济效益。通过开源的方式,也促进了相关知识的普及和技术的传播。