simulate_agv.rar。

simulate_agv.rar是一个模拟自动引导车（AGV）的软件包。它包括了AGV的虚拟模拟环境和相关的控制程序。

在simulate_agv.rar中，用户可以找到一个虚拟的AGV仿真环境，可以在这个环境中模拟AGV的运行情况。用户可以设置AGV的起点和终点，设定AGV的运行路径，调整AGV的速度和转弯角度等。通过这个仿真环境，用户可以模拟AGV在实际环境中的运行情况，优化AGV的路径规划和运行策略。

另外，在simulate_agv.rar中还包括了AGV的控制程序。用户可以通过这些控制程序对AGV进行模拟控制，包括启动、停止、加速、减速、转向等。这样的设计可以让用户更加深入地了解AGV的控制原理和操作流程。

总的来说，simulate_agv.rar是一个用于模拟AGV运行情况的软件包，用户可以通过它来模拟AGV在不同场景下的运行情况，优化AGV的路径规划和控制策略，提高AGV的运行效率和安全性。同时，用户也可以通过这个软件包来学习AGV的控制原理和操作技巧，为实际的AGV应用打下坚实的基础。

相关问题

def set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict): cfg_train_dict = cfg_dict['train'] df_train_1 = df_1.sample(len(df_1) - int(cfg_train_dict['simulate_pos_count']), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) print('df_train_1 : ',len(df_train_1)) if cfg_train_dict['use_neg_sample'] == 'True': df_train_0 = df_0.copy() if len(df_0) >= len(df_1): df_train_0 = df_0.sample(len(df_1)) #else: # df_train_0 = df_0.append(df_9.sample(len(df_train_1) - len(df_0), # random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])), # sort=False) else: df_train_0 = df_9.sample(round(len(df_train_1)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_train_0['label'] = 0 print('train set: pos_num--%i nag_num--%i' % (len(df_train_1), len(df_train_0))) df_train = df_train_1.append(df_train_0, sort=False) df_1_final_test = df_1.loc[list(set(df_1.index.tolist()).difference(set(df_train_1.index.tolist())))] #df_9_final_test = df_9.copy() 使负样本验证集等于正样本的验证集 df_9_final_test = df_9.sample(round(len(df_1_final_test)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_9_final_test['label'] = 0 df_ft = df_1_final_test.append(df_9_final_test, sort=False)

这段代码是一个名为 set_data 的函数，它用于设置数据集。

首先，函数从 cfg_dict 字典中获取了一个名为 cfg_train_dict 的子字典，其中包含了训练配置的相关参数。

接着，函数从 df_1 数据框中随机抽样了一部分样本作为训练集 df_train_1，抽样数量为 len(df_1) 减去 cfg_train_dict['simulate_pos_count']，random_state 参数用于设置随机种子。函数打印了 df_train_1 的长度。

然后，根据 cfg_train_dict['use_neg_sample'] 的值，函数决定如何选择负例样本。如果值为 'True'，则将 df_0 数据框复制给 df_train_0，并根据 df_1 的长度进行抽样。如果 df_0 的长度大于等于 df_1 的长度，则抽样数量为 len(df_1)；否则，函数还会从 df_9 数据框中抽样剩余的样本，抽样数量为 len(df_train_1) 减去 len(df_0)，random_state 参数同样用于设置随机种子。

如果 cfg_train_dict['use_neg_sample'] 的值不为 'True'，则直接从 df_9 数据框中抽样数量为 round(len(df_train_1)) 的样本作为负例样本，并将其赋值给 df_train_0。

接下来，函数给 df_train_0 添加了一个名为 'label' 的列，并将所有行的值都设置为 0。函数打印了 df_train_1 和 df_train_0 的长度。

然后，函数将 df_train_1 和 df_train_0 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_train。

接着，函数根据 df_train_1 的索引和 df_1 的索引的差异，获取了 df_1 中不在训练集中的样本，并将其赋值给 df_1_final_test。

接下来，函数从 df_9 数据框中随机抽样数量为 round(len(df_1_final_test)) 的样本作为负例测试集，并给其添加一个名为 'label' 的列，所有行的值都设置为 0。

最后，函数将 df_1_final_test 和 df_9_final_test 两个数据框按行合并成一个新的数据框 df_ft。

这段代码的作用是根据配置参数设置训练集和测试集。训练集由正例样本和负例样本组成，而测试集则包含了未在训练集中出现的正例样本和负例样本。

lw_oopc.h文件注释

lw_oopc.h是一个C语言实现的简单的面向对象编程库，下面是该头文件的注释：

/**
 * @file lw_oopc.h
 * @brief A simple OOPC library for C language.
 *
 * This library provides a set of macros to simulate the object-oriented programming in C language.
 *
 * @author      LW
 * @version     v1.0
 * @date        2021-07-16
 *
 * @copyright   Copyright (c) LW
 * @license     MIT License
 */

该注释说明了该头文件是一个简单的面向对象编程库，提供了一组宏来模拟C语言中的面向对象编程。同时，该注释还说明了该库的作者、版本、日期、版权和许可证信息。