trials = cumfit(Nind) / NSel * (rand + (0:NSel-1)')

时间: 2024-04-16 11:25:25 浏览: 20
这是一段代码,看起来是在进行某种试验的计算。根据代码的结构,我推测 `cumfit(Nind)` 是一个函数,它可能计算了个体适应度的累积值。`NSel` 是选择的个体数量,`rand` 是一个随机数,`(0:NSel-1)'` 则是一个从 0 到 `NSel-1` 的向量。整个表达式的含义是将 `cumfit(Nind)` 的结果除以 `NSel`,然后乘以一个随机数和从 0 到 `NSel-1` 的向量。这可能是在进行某种试验的随机抽样或计算。
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root@in_dev_docker:/apollo# bash scripts/msf_create_lossless_map.sh /apollo/hdmap/pcd_apollo/ 50 /apollo/hdmap/ /apollo/bazel-bin WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR E0715 22:08:35.399576 6436 lossless_map_creator.cc:162] num_trials = 1 Pcd folders are as follows: /apollo/hdmap/pcd_apollo/ Resolution: 0.125 Dataset: /apollo/hdmap/pcd_apollo Dataset: /apollo/hdmap/pcd_apollo/ Loaded the map configuration from: /apollo/hdmap//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap//lossless_map/config.xml. E0715 22:08:35.767315 6436 lossless_map_creator.cc:264] ieout_poses = 1706 Failed to find match for field 'intensity'. Failed to find match for field 'timestamp'. E0715 22:08:35.769896 6436 velodyne_utility.cc:46] Un-organized-point-cloud E0715 22:08:35.781770 6436 lossless_map_creator.cc:275] Loaded 245443D Points at Trial: 0 Frame: 0. F0715 22:08:35.781791 6436 base_map_node_index.cc:101] Check failed: false *** Check failure stack trace: *** scripts/msf_create_lossless_map.sh: line 11: 6436 Aborted (core dumped) $APOLLO_BIN_PREFIX/modules/localization/msf/local_tool/map_creation/lossless_map_creator --use_plane_inliers_only true --pcd_folders $1 --pose_files $2 --map_folder $IN_FOLDER --zone_id $ZONE_ID --coordinate_type UTM --map_resolution_type single root@in_dev_docker:/apollo# bash scripts/msf_create_lossless_map.sh /apollo/hdmap/pcd_apollo/ 50 /apollo/hdmap/

根据提供的信息,执行脚本 `scripts/msf_create_lossless_map.sh` 时出现了错误。具体的错误信息如: ``` E0715 22:08:35.399576 6436 lossless_map_creator.cc:162] num_trials = 1 Pcd folders are as follows: /apollo/hdmap/pcd_apollo/ Resolution: 0.125 Dataset: /apollo/hdmap/pcd_apollo Dataset: /apollo/hdmap/pcd_apollo/ Loaded the map configuration from: /apollo/hdmap//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap//lossless_map/config.xml. E0715 22:08:35.767315 6436 lossless_map_creator.cc:264] ieout_poses = 1706 Failed to find match for field 'intensity'. Failed to find match for field 'timestamp'. E0715 22:08:35.769896 6436 velodyne_utility.cc:46] Un-organized-point-cloud E0715 22:08:35.781770 6436 lossless_map_creator.cc:275] Loaded 245443D Points at Trial: 0 Frame: 0. F0715 22:08:35.781791 6436 base_map_node_index.cc:101] Check failed: false *** Check failure stack trace: *** scripts/msf_create_lossless_map.sh: line 11: 6436 Aborted (core dumped) $APOLLO_BIN_PREFIX/modules/localization/msf/local_tool/map_creation/lossless_map_creator --use_plane_inliers_only true --pcd_folders $1 --pose_files $2 --map_folder $IN_FOLDER --zone_id $ZONE_ID --coordinate_type UTM --map_resolution_type single ``` 这段错误信息表明在执行脚本时发生了一个检查失败的情况。错误的具体位置在 `base_map_node_index.cc:101`。可能的原因包括: 1. 数据不匹配:脚本中使用的数据可能存在不匹配的情况,例如字段名或者数据格式不正确。 2. 数据文件缺失:脚本所需的某些数据文件可能不存在或者路径不正确。 3. 依赖问题:脚本所依赖的某些组件或库可能缺失或者版本不兼容。 请检查脚本 `scripts/msf_create_lossless_map.sh` 中的相关代码,确保数据文件和依赖项的正确性。如果问题仍然存在,您可以提供更多的上下文信息,以便我们能够更好地帮助您解决问题。

/apollo/bazel-bin WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR E0607 13:23:56.281872 47757 lossless_map_creator.cc:162] num_trials = 1 Pcd folders are as follows: /apollo/hdmap/air/pcd_apollo/ Resolution: 0.125 Dataset: /apollo/hdmap/air/pcd_apollo/ Dataset: /apollo/hdmap/air/pcd_apollo/ Dataset: /apollo/hdmap/air/pcd_apollo/ Loaded the map configuration from: /apollo/hdmap/air//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap/air//lossless_map/config.xml. Saved the map configuration to: /apollo/hdmap/air//lossless_map/config.xml. E0607 13:23:56.706698 47757 lossless_map_creator.cc:264] ieout_poses = 2186 Failed to find match for field 'intensity'. Failed to find match for field 'timestamp'. E0607 13:23:56.708952 47757 velodyne_utility.cc:46] Un-organized-point-cloud E0607 13:23:56.719892 47757 lossless_map_creator.cc:275] Loaded 144353D Points at Trial: 0 Frame: 0. F0607 13:23:56.719911 47757 base_map_node_index.cc:101] Check failed: false *** Check failure stack trace: *** scripts/msf_create_lossless_map.sh: line 11: 47757 Aborted (core dumped) $APOLLO_BIN_PREFIX/modules/localization/msf/local_tool/map_creation/lossless_map_creator --use_plane_inliers_only true --pcd_folders $1 --pose_files $2 --map_folder $IN_FOLDER --zone_id $ZONE_ID --coordinate_type UTM --map_resolution_type single

这段代码似乎是关于自动驾驶系统中的地图构建和定位相关的内容,其中使用了Velodyne激光雷达获取点云数据,并将其加载到地图中。但是在处理过程中出现了一些错误,如无法匹配点云数据中的“强度”和“时间戳”字段等。最终,程序在执行到 base_map_node_index.cc 文件的第101行时,因为检查失败而发生了错误。需要进一步分析代码和数据,找出具体的问题所在并进行修复。

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以下代码是哪出现了问题呢?为什么运行报错“subsample”:from sklearn.model_selection import cross_val_score from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials from xgboost import XGBRegressor as XGBR data = pd.read_csv(r"E:\exercise\synthesis\synthesis_dummy_2.csv") #验证随机森林填补缺失值方法是否有效 X = data.iloc[:,1:] y = data.iloc[:,0] # 定义超参数空间min_child_weight在0~40;num_boost_round的范围可以定到range(1,100,2);gamma在[20,100];lambda范围[1,2]; space = { 'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 30)), 'n_estimators':hp.quniform("n_estimators",1,100), 'learning_rate':hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'min_child_weight': hp.choice('min_child_weight', range(1, 40)), 'gamma': hp.uniform('gamma', 1, 100), 'subsample': hp.uniform('subsample', 0.1, 1), 'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_bytree', 0.1, 1) } # 定义目标函数 def hyperopt_objective(params): reg = XGBR(random_state=100, **params) scores = cross_val_score(reg, Xtrain, Ytrain, cv=5) # 五倍交叉验证 return 1 - scores.mean() # 返回平均交叉验证误差的相反数,即最小化误差 # 创建Trials对象以记录调参过程 trials = Trials() # 使用贝叶斯调参找到最优参数组合 best = fmin(hyperopt_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials) # 输出最优参数组合 print("Best parameters:", best) # 在最优参数组合下训练模型 best_params = space_eval(space, best) reg = XGBR(random_state=100, **best_params) reg.fit(Xtrain, Ytrain) # 在验证集上评估模型 y_pred = reg.predict(X_val) evaluation = evaluate_model(y_val, y_pred) # 自定义评估函数 print("Model evaluation:", evaluation)

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