{ "din_bind": [ ["充电", 0], ["打气", 1], ["", 2], ["", 15] ] }解析
时间: 2023-03-29 11:01:52 浏览: 54
这是一个包含四个元素的列表,每个元素都是一个包含两个值的子列表。第一个值是字符串类型的操作名称,第二个值是整数类型的操作码。其中第一个元素的操作名称是"充电",操作码是;第二个元素的操作名称是"打气",操作码是1;第三个元素的操作名称为空字符串,操作码是2;第四个元素的操作名称为空字符串,操作码是15。
相关问题
processor_cfg: type: "processor.pose_demo.inference" gpus: 1 worker_per_gpu: 1 video_file: resource/data_example/skateboarding.mp4 save_dir: "work_dir/pose_demo" detection_cfg: model_cfg: configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoint_file: mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e bbox_thre: 0.8 estimation_cfg: model_cfg: configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml checkpoint_file: mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 data_cfg: image_size: - 192 - 256 pixel_std: 200 image_mean: - 0.485 - 0.456 - 0.406 image_std: - 0.229 - 0.224 - 0.225 post_process: true argparse_cfg: gpus: bind_to: processor_cfg.gpus help: number of gpus video: bind_to: processor_cfg.video_file help: path to input video worker_per_gpu: bind_to: processor_cfg.worker_per_gpu help: number of workers for each gpu skeleton_model: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.model_cfg skeleton_checkpoint: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.checkpoint_file detection_model: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.model_cfg detection_checkpoint: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.checkpoint_file
根据您提供的配置文件,这是一个用于姿态估计的pose_demo的配置示例。该配置文件包括了处理器配置(processor_cfg)和命令行参数配置(argparse_cfg)。
处理器配置包括以下内容:
- type:指定处理器类型为"processor.pose_demo.inference",这可能是一个自定义的处理器类型。
- gpus:指定使用的GPU数量为1。
- worker_per_gpu:指定每个GPU的worker数量为1。
- video_file:指定输入视频的路径为"resource/data_example/skateboarding.mp4"。
- save_dir:指定结果保存的目录路径为"work_dir/pose_demo"。
检测配置(detection_cfg)包括以下内容:
- model_cfg:指定检测模型的配置文件路径为"configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py"。
- checkpoint_file:指定检测模型的checkpoint路径为"mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e"。
- bbox_thre:指定检测目标的边界框阈值为0.8。
估计配置(estimation_cfg)包括以下内容:
- model_cfg:指定姿态估计模型的配置文件路径为"configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml"。
- checkpoint_file:指定姿态估计模型的checkpoint路径为"mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192"。
- data_cfg:指定姿态估计模型的数据配置,包括图像尺寸、像素标准化值、图像均值和标准差以及后处理选项。
命令行参数配置(argparse_cfg)包括了一些命令行参数的绑定,用于从命令行传递参数给处理器配置。
例如,您可以使用以下命令行参数来运行pose_demo:
```
python pose_demo.py --gpus 1 --video resource/data_example/skateboarding.mp4 --worker_per_gpu 1 --skeleton_model configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml --skeleton_checkpoint mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 --detection_model configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py --detection_checkpoint mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e
```
请注意,以上仅为示例,具体的使用方式和命令行参数可能会有所不同,具体取决于实际情况。
如果您有进一步的问题,请提供更多细节,我将尽力帮助您。
jboss启动 Address already in use: JVM_Bind:80
出现"Address already in use: JVM_Bind:80"的错误是因为80端口已经被占用了。为了解决这个问题,你可以尝试以下几个方法:
1. 确认端口是否被其他程序占用。你可以使用命令行工具(如Windows的cmd或Linux的Terminal)输入以下命令来查看端口占用情况:netstat -ano | grep 80。如果有输出结果,则说明80端口正在被占用。
2. 关闭占用80端口的程序。你可以通过任务管理器(Windows)或命令行(Linux)来结束占用80端口的进程。在任务管理器中,找到占用80端口的程序,右键点击并选择"结束进程"。在Linux中,可以使用kill命令来结束进程,例如:kill -9 <进程ID>。
3. 更改应用程序使用的端口。如果不是必须使用80端口,你可以尝试修改应用程序的配置文件,将其使用的端口改为其他未被占用的端口。
希望以上方法能帮助你解决问题。如果还有其他疑问,请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Address already in use: JVM_Bind 端口被占用的几个解决办法](https://blog.csdn.net/ydk888888/article/details/81567032)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Address already in use: JVM_Bind问题解决](https://blog.csdn.net/qq_42213910/article/details/84563675)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]