IjkMediaPlayer.OPT_CATEGORY_PLAYER

时间: 2024-07-27 12:01:23 浏览: 110
RAR

aa.rar_aron.opt_接口与实现

IjkMediaPlayer.OPT_CATEGORY_PLAYER 是ijkMediaPlayer（一个开源的跨平台媒体播放器库）中的一种选项类别，通常用于管理播放器相关的配置。这个类别包含了与播放功能直接相关的选项设置，比如视频解码器、音频解码器的选择、播放模式、缓存策略等。 当你设置OPT_CATEGORY_PLAYER下的选项时，可以控制播放器的行为，例如调整音视频质量、启用或禁用特定的错误处理机制、或者优化内存管理等。具体每个选项的意义和用法会详细列出在ijkMediaPlayer的官方文档中。
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mMediaPlayer.setOption(IjkMediaPlayer.OPT_CATEGORY_PLAYER, "enable-accurate-seek", 1)使用这句代码后导致视频在开始播放的时候有卡顿该怎样解决（我需要seekTo的精确定位，同时我也希望视频在打开的时候立刻播放）

mMediaPlayer.setOption(IjkMediaPlayer.OPT_CATEGORY_PLAYER, "enable-accurate-seek", 1); mMediaPlayer.setDataSource(videoPath); mMediaPlayer.setOnPreparedListener(new MediaPlayer.OnPreparedListener() { ...

class PairDataset(BaseDataset): def initialize(self, opt): self.opt = opt self.root = opt.dataroot self.dir_A = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'A') self.dir_B = os.path.join(opt.dataroot, opt.phase + 'B') self.A_paths = make_dataset(self.dir_A) self.B_paths = make_dataset(self.dir_B) self.A_paths = sorted(self.A_paths) self.B_paths = sorted(self.B_paths) self.A_size = len(self.A_paths) self.B_size = len(self.B_paths)

然后，使用os.path.join方法将数据根目录opt.dataroot与阶段名称opt.phase和后缀A或B连接起来，得到文件夹A和B的路径。 接下来，使用make_dataset函数获取文件夹A和B中的文件路径，并分别保存在self.A_...

解释一下这段代码opt.fit(X, y) print(opt.best_params_) print(opt.best_score_) return opt,opt.best_params_,opt.best_score_

这段代码使用网格搜索算法来寻找...- return opt, opt.best_params_, opt.best_score_：返回最优模型及其对应的最优超参数组合和最优得分。其中，opt 是 GridSearchCV 类的对象，包含了所有的搜索结果和超参数组合。

if (titleData.opt_default_value) { return titleData.opt_default_value } else { if (resultValue) { return resultValue } else { if (titleData.period_value[index - 1]) { return titleData.period_value[index - 1] } else { return "" } } } 优化这段js代码

return titleData.opt_default_value || resultValue || titleData.period_value[index - 1] || ""; 这样可以用一个简单的逻辑运算符来替代原来的嵌套条件语句，提高代码的可读性和简洁性。

str_ids = opt.gpu_ids.split(',') opt.gpu_ids = [] for str_id in str_ids: id = int(str_id) if id >= 0: opt.gpu_ids.append(id) if len(opt.gpu_ids) > 0: torch.cuda.set_device(opt.gpu_ids[0]) self.opt = opt return self.opt 这段代码什么意思？

这段代码的意思是将字符串类型的 opt.gpu_ids 按照逗号分隔符分割成多个字符串，然后将每个字符串转换成整数类型，并将大于等于 的整数添加到 opt.gpu_ids 列表中。如果 opt.gpu_ids 列表长度大于 ，则将第一个元素...

class Model(): def __init__(self): self.best_sol=None self.demand_dict={} self.vehicle_dict={} self.vehicle_type_list=[] self.demand_id_list=[] self.sol_list=[] self.distance_matrix={} self.number_of_demands=0 self.pc=0.5 self.pm=0.1 self.popsize=100 self.n_select=80 self.opt_type=1 # 翻译一下

这段代码定义了一个类 Model，在初始化函数 __init__() 中定义了该类的属性。这些属性包括： - best_sol: 最优解，默认为 None。 - demand_dict: 需求字典，用于存储...- opt_type：优化类型，默认为 1。

@t.no_grad() def generate(**kwargs): """ 随机生成动漫头像，并根据netd的分数选择较好的 """ for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device = t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') netg, netd = NetG(opt).eval(), NetD(opt).eval() noises = t.randn(opt.gen_search_num, opt.nz, 1, 1).normal_(opt.gen_mean, opt.gen_std) noises = noises.to(device) map_location = lambda storage, loc: storage netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 生成图片，并计算图片在判别器的分数 fake_img = netg(noises) scores = netd(fake_img).detach() # 挑选最好的某几张 indexs = scores.topk(opt.gen_num)[1] result = [] for ii in indexs: result.append(fake_img.data[ii]) # 保存图片 tv.utils.save_image(t.stack(result), opt.gen_img, normalize=True, value_range=(-1, 1))的含义

该函数通过随机生成opt.gen_search_num个噪声，然后将这些噪声输入到生成器netg中，生成opt.gen_search_num张假图片。然后将这些假图片输入到判别器netd中，得到每张假图片在判别器中的得分scores，选出得分最高的...

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) 表示使用父类的构造函数来初始化子类，这里父类是 Ui_MainWindow。 parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器，用来解析输入的参数。

用中文解释 opt.dset_path = os.path.join(opt.dset_dir, opt.dset_name)

opt.dset_path = os.path.join(opt.dset_dir, opt.dset_name) 的中文解释为：将 opt.dset_dir 和 opt.dset_name 拼接成一个路径，并将结果赋值给 opt.dset_path。其中，os.path.join() 是 Python 中的一个函数，用于...

opt.img_size.extend([opt.img_size[-1]] * (2 - len(opt.img_size)))

This is done using the extend method and the formula [opt.img_size[-1]] * (2 - len(opt.img_size)), which creates a list of length 2 - len(opt.img_size) with the last element of opt.img_size as ...

self.in_dim = opt.embed_dim+opt.post_dim+opt.pos_dim 是什么意思

这些变量可能是某个程序或代码中的参数或变量，它们的具体含义取决于上下文。一般来说： - in_dim 可能是输入数据的维度或大小。 - embed_dim 可能是嵌入层的维度或大小，用于将离散的符号或词语映射到连续的向量...

有以下一段代码（代码被'''符号包围）： ''' def tokenize_src(text): return [tok.text for tok in src_lang_model.tokenizer(text)] def tokenize_trg(text): return [tok.text for tok in trg_lang_model.tokenizer(text)] SRC = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_src, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) TRG = torchtext.data.Field( tokenize=tokenize_trg, lower=not opt.keep_case, pad_token=Constants.PAD_WORD, init_token=Constants.BOS_WORD, eos_token=Constants.EOS_WORD) MAX_LEN = opt.max_len MIN_FREQ = opt.min_word_count if not all([opt.data_src, opt.data_trg]): assert {opt.lang_src, opt.lang_trg} == {'de', 'en'} else: # Pack custom txt file into example datasets raise NotImplementedError def filter_examples_with_length(x): return len(vars(x)['src']) <= MAX_LEN and len(vars(x)['trg']) <= MAX_LEN train, val, test = torchtext.datasets.Multi30k.splits( exts = ('.' + opt.lang_src, '.' + opt.lang_trg), fields = (SRC, TRG), filter_pred=filter_examples_with_length) SRC.build_vocab(train.src, min_freq=MIN_FREQ) ''' 现在你是一名python专家，请你在仔细阅读以上代码之后，认真告诉我tokenize_src函数中的参数text是谁传递过去的，以及传递的流程是什么样的

最后，代码中有一个if-else语句，用于判断opt.data_src和opt.data_trg是否都存在。如果不存在，要求opt.lang_src和opt.lang_trg必须为de和en中的一个。如果存在，则执行下一步操作（未给出代码）。

etg, netd = NetG(opt), NetD(opt) map_location = lambda storage, loc: storage if opt.netd_path: print(opt.netd_path) netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) if opt.netg_path: netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 定义优化器和损失 optimizer_g = t.optim.Adam(netg.parameters(), opt.lr1, betas=(opt.beta1, 0.999)) optimizer_d = t.optim.Adam(netd.parameters(), opt.lr2, betas=(opt.beta1, 0.999)) criterion = t.nn.BCELoss().to(device) # 真图片label为1，假图片label为0 # noises为生成网络的输入 true_labels = t.ones(opt.batch_size).to(device) fake_labels = t.zeros(opt.batch_size).to(device) fix_noises = t.randn(opt.batch_size, opt.nz, 1, 1).to(device) noises = t.randn(opt.batch_size, opt.nz, 1, 1).to(device) errord_meter = AverageValueMeter() errorg_meter = AverageValueMeter() epochs = range(opt.max_epoch)的含义

2. 如果opt.netd_path和opt.netg_path不为空，则加载之前训练好的网络参数。 3. 定义Adam优化器和二元交叉熵损失函数，并将它们移动到GPU或CPU上。 4. 定义真实和虚假图片的标签，以及用于生成网络的输入噪声。 5...

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序，使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量，请用代码表示

self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def ...

if opt.gzsl: syn_feature, syn_label = generate_syn_feature(netG, data.unseenclasses, data.attribute, opt.syn_num) train_X = torch.cat((data.train_feature, syn_feature), 0) train_Y = torch.cat((data.train_label, syn_label), 0) nclass = opt.nclass_all cls = classifier2.CLASSIFIER(train_X, train_Y, data, nclass, opt.cuda, opt.classifier_lr, 0.5, 25, opt.syn_num, True) print('unseen=%.4f, seen=%.4f, h=%.4f' % (cls.acc_unseen, cls.acc_seen, cls.H))

- opt.syn_num：每个未见类别生成的合成样本数。 然后，将真实特征（data.train_feature）和合成特征（syn_feature）以及真实标签（data.train_label）和合成标签（syn_label）进行拼接，得到训练集的特征（train...

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