float 0.005f

0.005f is a floating-point number in the C programming language. It represents the value 0.005 with the "f" suffix indicating that it is a float type. Float types in C are used to store decimal numbers with single precision.

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void MQ2_cumlate(float RS) { R0 = RS / pow(CAL_PPM / 613.9f, 1 / -2.074f); } float MQ2_GetPPM(void) { u16 adcx; adcx=Get_Adc_Average(ADC_Channel_1,30);//ADC1,取30次的平均值 float Vrl = 3.3f * adcx / 4096.f;//3.3v的参考电压，4096份 Vrl = ( (float)( (int)( (Vrl+0.005)*100 ) ) )/100; float RS = (3.3f - Vrl) / Vrl * RL; if(times<6) // 获取系统执行时间，3s前进行校准，用到了定时器 { R0 = RS / pow(CAL_PPM / 613.9f, 1 / -2.074f);//校准R0 } float ppm = 613.9f * pow(RS/R0, -2.074f); return ppm; }

这段代码是用来计算MQ2气敏传感器的浓度值的，其中包括一个校准R0的过程。具体来说，该传感器测量气体浓度时会发生传感器电阻的变化，根据气体浓度的变化，可以计算出气敏传感器电阻变化的比例系数，即R0。在代码中，CAL_PPM表示气体的标准浓度值，613.9f和-2.074f是根据气体类型和传感器特性确定的常数。函数Get_Adc_Average用于获取传感器模拟信号的平均值，RL为传感器电阻，times表示校准次数，ppm表示计算出的气体浓度值。

def sparse_max_pool(input, size): positive = (input > 0).float() negative = (input < 0).float() output = F.adaptive_max_pool2d(input * positive, size) - F.adaptive_max_pool2d(-input * negative, size) return output def multiscaleEPE(network_output, target_flow, weights=None, sparse=False): def one_scale(output, target, sparse): b, _, h, w = output.size() if sparse: target_scaled = sparse_max_pool(target, (h, w)) else: target_scaled = F.interpolate(target, (h, w), mode='area') return EPE(output, target_scaled, sparse, mean=False) if type(network_output) not in [tuple, list]: network_output = [network_output] if weights is None: weights = [0.005, 0.01, 0.02, 0.08, 0.32] # as in original article assert(len(weights) == len(network_output)) loss = 0

这段代码是用于计算多尺度光流场误差（Multiscale End Point Error，multiscaleEPE）的。其中，输入参数network_output表示网络的输出，target_flow表示目标光流场，weights表示不同尺度的权重。如果sparse参数为True，则会忽略无效的光流向量，即目标光流场中两个坐标都为0的向量。

该函数首先判断网络的输出是否为tuple或list类型，如果不是，则将其转化为list类型。然后，根据权重weights计算每个尺度的误差，并将它们加起来作为整个多尺度误差的结果。其中，每个尺度的误差是通过调用函数one_scale计算得到的。one_scale函数用于计算单个尺度下的误差，具体实现是将目标光流场缩放到与网络输出相同的尺度，然后调用EPE函数计算误差。最后，将每个尺度的误差乘以对应的权重，然后将它们相加得到整个多尺度误差。