CONFIG_ASSETS_PATHS

时间: 2024-04-14 08:24:03 浏览: 12
CONFIG_ASSETS_PATHS是一个配置项,用于指定应用程序中的资源文件的路径。它可以包含多个路径,每个路径都是一个字符串,表示资源文件所在的目录或文件夹。 通过配置CONFIG_ASSETS_PATHS,应用程序可以轻松地管理和访问各种资源文件,例如图片、音频、视频等。这样,开发人员可以将资源文件与代码分离,使得代码更加清晰和可维护。 相关问题: 1. 如何配置CONFIG_ASSETS_PATHS? 2. 资源文件可以放在哪些位置? 3. 如何在代码中使用CONFIG_ASSETS_PATHS指定的资源路径?
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cartographer_assets_writer

Cartographer_assets_writer是一个用于将Cartographer ROS生成的地图转换为其他格式的工具。它可以将地图转换为2D或3D格式,并支持多种输出格式,例如PLY、OBJ和XYZ等。在使用Cartographer ROS生成地图后,使用cartographer_assets_writer可以将地图转换为其他格式,以便于在其他应用程序中使用。其中,配置文件assets_writer_backpack_3d.lua是一个示例配置文件,用于将Cartographer ROS生成的3D地图转换为PLY格式。

flutter中如何使用wechat_assets_picker进行图片的多选

可以使用以下代码实现: 1. 在 pubspec.yaml 文件中添加依赖: dependencies: wechat_assets_picker: ^.5. 2. 在需要使用的页面中导入包: import 'package:wechat_assets_picker/wechat_assets_picker.dart'; 3. 在需要使用的地方调用: List<AssetEntity> assets = await AssetPicker.pickAssets(context, maxAssets: 9, requestType: RequestType.image, ); 其中,maxAssets 表示最多选择的图片数量,requestType 表示选择的资源类型,可以选择图片、视频或音频。选择完成后,会返回一个 AssetEntity 类型的列表,可以对其进行操作。

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% 遗传算法参数设置 population_size = 50;%种群大小 chromosome_length = 649;%染色体长度 sparse_degree = 30;%稀疏度 crossover_rate = 0.6; %交叉度 mutation_rate = 0.2; %变异度 max_generations = 80;%最大迭代次数 % 初始化种群 population = initialize_population(population_size, chromosome_length, sparse_degree); %解码,获取资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = population(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引(selected_assets) end %初始化资产比例 asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for k=1:population_size asset_ratios(k,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(k,:) = asset_ratios(k,:) / sum(asset_ratios(k,:)); end %计算初始种群的目标函数值 objectives =[]; objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %初始种群的非支配排序及拥挤度计算 [F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(objectives, F,ndx); %开始迭代 gen = 1; for gen = 1:max_generations %选择父代个体 parent_indices = select_parents(crowding_distance); %执行交叉操作 children = crossover(population, parent_indices, crossover_rate); %执行变异操作 children = mutation(children, mutation_rate); %对新的个体进行解码,得到资产比例和资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = children(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引(selected_assets) asset_ratios(i,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(i,:) = asset_ratios(i,:) / sum(asset_ratios(i,:)); end %计算新个体的目标函数值 new_objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %将新个体加入到种群中,并删除种群中适应度值较差的个体 population = insert_children(population, parent_indices, children, new_objectives, objectives); [F,ndx] = fast_nondominated_sort(new_objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(new_objectives, F,ndx); objectives = new_objectives; end这段代码有什么错误

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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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