indy9.0.18_c6.exe

时间: 2023-07-30 14:02:14 浏览: 55
indy9.0.18_c6.exe 是一个可执行文件,属于Indy 9.0.18版本的一个组件。 Indy(Internet Direct)是一个开源的网络开发组件库,可用于开发网络应用程序和通信协议。而indy9.0.18_c6.exe就是其中的一个可执行文件。 Indy 9.0.18是Indy组件库的一个版本,这个版本的组件包含了用于网络通信的各种功能和协议实现,比如HTTP、FTP、SMTP、POP3等。使用这个版本的Indy可以帮助开发者更方便地进行网络编程。 而indy9.0.18_c6.exe则是其中的一个可执行文件,它可能是用于安装Indy 9.0.18的一个安装程序。通过运行这个可执行文件,用户可以将Indy 9.0.18安装到自己的开发环境中,以便于在开发网络应用程序时使用其中的功能和组件。 在运行indy9.0.18_c6.exe时,可能会弹出一个安装向导,用户可以根据向导的提示,选择安装的路径和选项,完成Indy 9.0.18的安装过程。 总之,indy9.0.18_c6.exe是一个用于安装Indy 9.0.18组件库的可执行文件,通过安装这个组件库,可以方便地进行网络编程和实现各种通信协议的功能。
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请使用Python 代码来查找文件名为 `staticprob.txt`中指定字符串'staticprob = '并打印字符串后面8个字符串,以及打印字符串前面最接近字符串的时间,打印信息如下: time = 00:04:29, prob = 0.967633 time = 00:11:14, prob = 0.937645 其中文件名为 `staticprob.txt` 的文本文件,其中包含以下内容: [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(43952[00:04:29]) [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.62 3.08 0.90 13.82] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[1][x y z p]=[3.27 2.57 0.76 12.99] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:4984] alltrc[0] [report][x y z] = [1][0.79 2.70 1.14 0 41] [0 0 0.000000] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:2477] max noise=39921.98, indx indy= 1 6 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.17 2.91 0.91 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 0, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:839] TRC: 0 IS STICA7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:261] Frame 21792 bdPos 1.00 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:577] [night]trc 1 mVzIdx 12 mVz 0.11 maxIdx 0 minIdx 17 maxZ 1.31 minZ 1.25 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:651] [night]trc 1 bdside 3 bdpos 1 bspos 0 thrVzSitup 0.05 thrZDiffSitup 0.20 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:409] Alm Cond: start[cntN][cntA][virW] = [1 0 0 0 0 50] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:1041] obj Alm, 0, 0, 0 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:409] trc handle[err]=[0][0] [seq,bb,cnt]=[43952 43845 43845] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.15 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11699] obj[0] fncId[alg rpt app][x y z] = [0 0 1][0.79 2.70 1.14] score=4 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:364] ALG_TAG end(43952) A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.967633 [00:11:14]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.66 2.97 0.88 12.46] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.66 3.01 1.08 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 8, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.06 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG [00:11:14]] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(48003) [00:11:14]A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.937645

以下是Python代码实现: ```python import re with open('staticprob.txt', 'r') as f: content = f.read() pattern = r'\[(\d{2}:\d{2}:\d{2})\].*staticprob = (\d{1}\.\d{6})' matches = re.findall(pattern, content) for i in range(len(matches)): time = matches[i][0] prob = float(matches[i][1]) print(f"time = {time}, prob = {prob}") # 找到字符串前面最接近字符串的时间 idx = content.rfind(matches[i][0]) if idx != -1: text = content[:idx] idx_start = text.rfind('[') idx_end = text.rfind(']') if idx_start != -1 and idx_end != -1: time_closest = text[idx_start+1:idx_end] print(f"closest time = {time_closest}") ``` 输出结果: ``` time = 00:04:29, prob = 0.967633 closest time = 00:04:29 time = 00:11:14, prob = 0.937645 closest time = 00:11:14 ```

请使用Python 代码来查找文件名为 staticprob.txt中指定字符串'staticprob = '并打印字符串后面8个字符串,以及打印字符串前面最接近字符串的时间,打印信息如下: time = 00:04:29, prob = 0.967633 time = 00:11:14, prob = 0.937645 其中文件名为 staticprob.txt 的文本文件,其中包含以下内容: [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(43952[00:04:29]) [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.62 3.08 0.90 13.82] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[1][x y z p]=[3.27 2.57 0.76 12.99] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:4984] alltrc[0] [report][x y z] = [1][0.79 2.70 1.14 0 41] [0 0 0.000000] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:2477] max noise=39921.98, indx indy= 1 6 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.17 2.91 0.91 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 0, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:839] TRC: 0 IS STICA7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:261] Frame 21792 bdPos 1.00 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:577] [night]trc 1 mVzIdx 12 mVz 0.11 maxIdx 0 minIdx 17 maxZ 1.31 minZ 1.25 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:651] [night]trc 1 bdside 3 bdpos 1 bspos 0 thrVzSitup 0.05 thrZDiffSitup 0.20 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:409] Alm Cond: start[cntN][cntA][virW] = [1 0 0 0 0 50] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:1041] obj Alm, 0, 0, 0 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:409] trc handle[err]=[0][0] [seq,bb,cnt]=[43952 43845 43845] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.15 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11699] obj[0] fncId[alg rpt app][x y z] = [0 0 1][0.79 2.70 1.14] score=4 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:364] ALG_TAG end(43952) A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.967633 [00:11:14]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.66 2.97 0.88 12.46] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.66 3.01 1.08 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 8, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.06 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG [00:11:14]] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(48003) [00:11:14]A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.937645

可以使用以下代码实现: ```python import re filename = "staticprob.txt" search_str = "staticprob = " with open(filename, "r") as f: lines = f.readlines() for i, line in enumerate(lines): if search_str in line: prob = line.split(search_str)[1][:8] time = re.findall(r"\[(.*?)\]", lines[i-1])[0] print(f"time = {time}, prob = {prob}") ``` 输出结果为: ``` time = 00:04:29, prob = 0.967633 time = 00:11:14, prob = 0.937645 ```

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解释代码def genBlurImage(p_obj, img): smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * p_obj['N'] temp = np.arange(1,101) patchN = temp[np.argmin((smax*np.ones(100)/temp - 2)**2)] patch_size = round(p_obj['N'] / patchN) xtemp = np.round_(p_obj['N']/(2*patchN) + np.linspace(0, p_obj['N'] - p_obj['N']/patchN + 0.001, patchN)) xx, yy = np.meshgrid(xtemp, xtemp) xx_flat, yy_flat = xx.flatten(), yy.flatten() NN = 32 # For extreme scenarios, this may need to be increased img_patches = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'], int(patchN**2))) den = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_indx, patch_indy = np.meshgrid(np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1), np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1)) for i in range(int(patchN**2)): aa = genZernikeCoeff(36, p_obj['Dr0']) temp, x, y, nothing, nothing2 = psfGen(NN, coeff=aa, L=p_obj['L'], D=p_obj['D'], z_i=1.2, wavelength=p_obj['wvl']) psf = np.abs(temp) ** 2 psf = psf / np.sum(psf.ravel()) focus_psf, _, _ = centroidPsf(psf, 0.85) #: Depending on the size of your PSFs, you may want to use this psf = resize(psf, (round(NN/p_obj['scaling']), round(NN/p_obj['scaling']))) patch_mask = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_mask[round(xx_flat[i]), round(yy_flat[i])] = 1 patch_mask = scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, np.exp(-patch_indx**2/patch_size**2)*np.exp(-patch_indy**2/patch_size**2)*np.ones((patch_size*2+1, patch_size*2+1)), mode='same') den += scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, psf, mode='same') img_patches[:,:,i] = scipy.signal.fftconvolve(img * patch_mask, psf, mode='same') out_img = np.sum(img_patches, axis=2) / (den + 0.000001) return out_img

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