d.wait_timeout = 10弃用

时间: 2024-01-26 12:27:07 浏览: 18
很抱歉，我之前的回答有误。确实，uiautomator2不再支持直接设置全局等待超时时间（`d.wait_timeout`）。 要设置等待超时时间，您可以使用`exists`、`wait`或`wait_gone`等方法的`timeout`参数来指定等待时间。例如： ```python from uiautomator2 import Session # 创建一个uiautomator2会话 d = Session() # 查找元素，并设置等待超时时间为10秒 element = d(text="按钮").wait(timeout=10) ``` 在上述代码中，`wait(timeout=10)`方法将在等待最多10秒后返回元素对象。 请注意，每个等待操作都需要显式指定等待超时时间，而不是像之前版本中的全局设置。 非常抱歉给您带来的困扰，谢谢您的指正！如果您有其他问题，请随时提问。
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def calCrowdcarCost(crowd_route_list, model): cost_of_distance = 0 crowd_wait_time = 0 model.crowdcarcost = 0 for route in crowd_route_list: timetable = [] for i in range(len(route)): if i == 0: depot_id = route[i] next_node_id = route[i+1] cost_of_distance = model.distance_matrix[depot_id, next_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[depot_id, next_node_id]) departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time) if departure == 0: crowd_wait_time = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time timetable.append((departure, departure)) elif 1 <= i <= len(route)-2: last_node_id = route[i-1] current_node_id = route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]) cost_of_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] arrival = max(timetable[-1][1]+travel_time, current_node.start_time) if arrival == timetable[-1][1]+travel_time: crowd_wait_time += timetable[-1][1]+travel_time - current_node.start_time else: break model.crowdcarcost += model.fixcost + model.percost * cost_of_distance return model.crowdcarcost, crowd_wait_time 在这一段代码中我想知道每个点的等待时间总和，等待时间等于到达这个的时间减去它的时间窗上限

在这段代码中，你已经计算了每个点的等待时间，它们被累加到了`crowd_wait_time`变量中。如果你想得到每个点的等待时间总和，可以在循环中添加一个变量来记录。以下是修改后的代码： ```python def calCrowdcarCost(crowd_route_list, model): cost_of_distance = 0 crowd_wait_time = 0 point_wait_time = {} # 记录每个点的等待时间 model.crowdcarcost = 0 for route in crowd_route_list: timetable = [] for i in range(len(route)): if i == 0: depot_id = route[i] next_node_id = route[i+1] cost_of_distance = model.distance_matrix[depot_id, next_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[depot_id, next_node_id]) departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time) if departure == 0: crowd_wait_time = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time point_wait_time[next_node_id] = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time timetable.append((departure, departure)) elif 1 <= i <= len(route)-2: last_node_id = route[i-1] current_node_id = route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]) cost_of_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] arrival = max(timetable[-1][1]+travel_time, current_node.start_time) if arrival == timetable[-1][1]+travel_time: wait_time = timetable[-1][1]+travel_time - current_node.start_time crowd_wait_time += wait_time point_wait_time[current_node_id] = wait_time else: break model.crowdcarcost += model.fixcost + model.percost * cost_of_distance return model.crowdcarcost, crowd_wait_time, point_wait_time ``` 这样，`point_wait_time`字典中的每个键值对代表一个点的等待时间，其中键为点的ID，值为该点的等待时间。

void HRRN(fcfs *p, int N) { int i, j; double rr[N], sum_wait = 0.0, sum_turn = 0.0; //计算每个进程的响应比 for (i = 0; i < N; i++) { rr[i] = 1.0 + (double)p[i].wait_time / (double)p[i].burst_time; } //按照响应比排序 for (i = 0; i < N - 1; i++) { for (j = i + 1; j < N; j++) { if (rr[j] > rr[i]) { swap_FCFS(&p[i], &p[j]); swap_double(&rr[i], &rr[j]); } } } //计算等待时间和周转时间 p[0].start_time = 0; for (i = 0; i < N; i++) { if (p[i].start_time < p[i].arrival_time) { p[i].wait_time = p[i].arrival_time - p[i].start_time; p[i].start_time = p[i].arrival_time; } sum_wait += (double)p[i].wait_time; p[i].turn_time = p[i].start_time + p[i].burst_time; sum_turn += (double)p[i].turn_time; } //打印结果 printf("\n"); printf("进程\t 到达时间\t 服务时间\t 开始时间\t 等待时间\t 周转时间\n"); for (i = 0; i < N; i++) { printf("P%d\t %d\t\t %d\t\t %d\t\t %d\t\t %d\n", p[i].pid, p[i].arrival_time, p[i].burst_time, p[i].start_time, p[i].wait_time, p[i].turn_time); } printf("平均等待时间：%.2f\n", sum_wait / N); printf("平均周转时间：%.2f\n", sum_turn / N); }添加最高响应级优先算法

好的，下面是添加最高响应比优先算法的代码： ``` void HRRN(fcfs *p, int N) { int i, j; double rr[N], sum_wait = 0.0, sum_turn = 0.0; //计算每个进程的响应比 for (i = 0; i < N; i++) { rr[i] = 1.0 + (double)p[i].wait_time / (double)p[i].burst_time; } //按照响应比排序 for (i = 0; i < N - 1; i++) { for (j = i + 1; j < N; j++) { if (rr[j] > rr[i]) { swap_FCFS(&p[i], &p[j]); swap_double(&rr[i], &rr[j]); } } } //计算等待时间和周转时间 p[0].start_time = 0; for (i = 0; i < N; i++) { if (p[i].start_time < p[i].arrival_time) { p[i].wait_time = p[i].arrival_time - p[i].start_time; p[i].start_time = p[i].arrival_time; } sum_wait += (double)p[i].wait_time; p[i].turn_time = p[i].start_time + p[i].burst_time; sum_turn += (double)p[i].turn_time; } //打印结果 printf("\n"); printf("进程\t 到达时间\t 服务时间\t 开始时间\t 等待时间\t 周转时间\n"); for (i = 0; i < N; i++) { printf("P%d\t %d\t\t %d\t\t %d\t\t %d\t\t %d\n", p[i].pid, p[i].arrival_time, p[i].burst_time, p[i].start_time, p[i].wait_time, p[i].turn_time); } printf("平均等待时间：%.2f\n", sum_wait / N); printf("平均周转时间：%.2f\n", sum_turn / N); } void HRRN_priority(fcfs *p, int N) { int i, j; double rr[N], sum_wait = 0.0, sum_turn = 0.0; //计算每个进程的响应比和优先级 for (i = 0; i < N; i++) { rr[i] = 1.0 + (double)p[i].wait_time / (double)p[i].burst_time; p[i].priority = (int)(rr[i] * 100 + 0.5); //取整 } //按照优先级排序 for (i = 0; i < N - 1; i++) { for (j = i + 1; j < N; j++) { if (p[j].priority > p[i].priority) { swap_FCFS(&p[i], &p[j]); swap_double(&rr[i], &rr[j]); } } } //计算等待时间和周转时间 p[0].start_time = 0; for (i = 0; i < N; i++) { if (p[i].start_time < p[i].arrival_time) { p[i].wait_time = p[i].arrival_time - p[i].start_time; p[i].start_time = p[i].arrival_time; } sum_wait += (double)p[i].wait_time; p[i].turn_time = p[i].start_time + p[i].burst_time; sum_turn += (double)p[i].turn_time; } //打印结果 printf("\n"); printf("进程\t 到达时间\t 服务时间\t 开始时间\t 等待时间\t 周转时间\t 优先级\n"); for (i = 0; i < N; i++) { printf("P%d\t %d\t\t %d\t\t %d\t\t %d\t\t %d\t\t %d\n", p[i].pid, p[i].arrival_time, p[i].burst_time, p[i].start_time, p[i].wait_time, p[i].turn_time, p[i].priority); } printf("平均等待时间：%.2f\n", sum_wait / N); printf("平均周转时间：%.2f\n", sum_turn / N); } ``` 其中，`HRRN()` 函数是原来的按照响应比排序的函数，`HRRN_priority()` 函数是添加了优先级计算和按照优先级排序的函数。在 `HRRN_priority()` 函数中，我们计算出每个进程的优先级，然后按照优先级从高到低排序。最后再计算等待时间和周转时间，并打印结果。 需要注意的是，在计算优先级时，我们将响应比乘以了 100 并取整，以便将其转换为整数类型的优先级值。

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wait_timeout 是 MySQL 中用来设置服务器端连接空闲超时时间的参数，单位是秒。wait_timeout=3600 表示如果一个连接在 3600 秒内没有任何活动，那么该连接将被服务器端关闭。也就是说，如果客户端在 3600 秒内没有...

GPIO.wait_for_edge(pin[0], GPIO.RISING, timeout = 5000)

这段代码使用了 ...其中，pin[0] 是引脚的编号，GPIO.RISING 表示等待上升沿（即电平从低变高），timeout = 5000 表示等待的超时时间为 5 秒钟。如果在这段时间内没有检测到指定的电平变化，函数将会返回 None。

优化以下python代码 def _select_ota_file_upgrade(self): """选择对应的OTA包升级""" if self.d(resourceId="com.pax.otaupdate:id/btnLocalUpdate").exists(timeout=10): self.d(resourceId="com.pax.otaupdate:id/btnLocalUpdate").click() if self.d(resourceId="com.pax.otaupdate:id/btn_local_upgradeHConfirm").exists(timeout=10): self.d(resourceId="com.pax.otaupdate:id/btn_local_upgradeHConfirm").click() if self.d(resourceId="com.pax.otaupdate:id/tv_title_dialog").exists(timeout=10): return True return False return False return False

if self.d(resourceId=LOCAL_UPDATE_BTN_ID).wait(timeout=TIMEOUT).exists(): self.d(resourceId=LOCAL_UPDATE_BTN_ID).click() if self.d(resourceId=UPGRADE_CONFIRM_BTN_ID).wait(timeout=TIMEOUT).exists():...

class Process: def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.waiting_time = 0 self.turnaround_time = 0 self.response_ratio = 0 self.start_time = 0 self.complete_time = 0 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 10), Process(2, 1, 5), Process(3, 2, 8), Process(4, 3, 6), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}：到达时间 {p.arrival_time}，所需执行时间{p.burst_time}，开始时间{p.start_time}，结束时间 {p.complete_time}，周转时间 {p.turnaround_time}，带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间：{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间：{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") 解释这段代码的设计思路

3. 在 hrrn 函数中，首先记录了进程总数 n 和当前时间 current_time，以及一个已完成进程的列表 completed_processes。 4. 在每次循环中，计算每个进程的响应比。响应比的计算公式为：1 + 等待时间 / 执行时间。...

这段代码运行结果是什么：#include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; struct Process { int id; // 进程ID int arrival_time; // 到达时间 int execution_time; // 执行时间 int start_time; // 开始执行时间 int end_time; // 结束执行时间 }; int main() { int n = 15; // 进程数量 int time_slice = 1; // 时间片长度 int current_time = 0; // 当前时间 int total_execution_time = 0; // 总执行时间 int total_wait_time = 0; // 总等待时间 queue ready_queue; // 就绪队列 // 生成进程 vector processes(n); for (int i = 0; i < n; i++) { processes[i].id = i + 1; processes[i].arrival_time = rand() % 10; processes[i].execution_time = rand() % 10 + 1; total_execution_time += processes[i].execution_time; } // 模拟轮转算法进行进程调度 while (!ready_queue.empty() || current_time < total_execution_time) { // 将到达时间小于等于当前时间的进程加入就绪队列 for (int i = 0; i < n; i++) { if (processes[i].arrival_time <= current_time && processes[i].execution_time > 0) { ready_queue.push(processes[i]); processes[i].start_time = -1; // 标记为已加入队列 } } // 从就绪队列中选取一个进程执行 if (!ready_queue.empty()) { Process p = ready_queue.front(); ready_queue.pop(); if (p.start_time == -1) { p.start_time = current_time; } if (p.execution_time > time_slice) { current_time += time_slice; p.execution_time -= time_slice; ready_queue.push(p); } else { current_time += p.execution_time; p.execution_time = 0; p.end_time = current_time; total_wait_time += p.start_time - p.arrival_time; cout << "Process " << p.id << ": arrival time = " << p.arrival_time << ", execution time = " << p.execution_time << ", start time = " << p.start_time << ", end time = " << p.end_time << endl; } } } // 输出平均等待时间 double average_wait_time = (double)total_wait_time / n; cout << "Average wait time = " << average_wait_time << endl; return 0; }

这段代码模拟了一个进程调度的过程，采用了轮转算法。程序会首先生成一些进程，然后按照到达时间把它们加入就绪队列中，然后每次从就绪队列中选取一个进程进行执行，如果该进程的执行时间超过了一个时间片长度，那么...

def __init__(self): # self.set_pose_pub = rospy.Publisher('/initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size=5) # nav 创建发布器用于发送目标位置 self.pub_goal = rospy.Publisher('/move_base_simple/goal', PoseStamped, queue_size=10) # 创建客户端，用于发送导航目标 self.move_base = actionlib.SimpleActionClient("move_base", MoveBaseAction) self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60)) self.sub_socket = rospy.Subscriber('/socket', Int16, self.socket_cb) # traffic light self.sub_traffic = rospy.Subscriber('/traffic_light', Bool, self.traffic_light) # line check车道线检测信息 self.pub_line = rospy.Publisher('/detector_line',Bool,queue_size=10) # 交通灯信息 self.pub_color = rospy.Publisher('/detector_trafficlight',Bool,queue_size=10) self.pub_reached = rospy.Publisher('/reached',Bool,queue_size=10) self.sub_done = rospy.Subscriber('/done',Bool,self.done_cb) #add self.tf_listener = tf.TransformListener() # 等待map到base_link坐标系变换的建立 try: self.tf_listener.waitForTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0), rospy.Duration(1.0)) except (tf.Exception, tf.ConnectivityException, tf.LookupException): pass print("tf point successful") ，什么意思？

然后，使用self.tf_listener.waitForTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0), rospy.Duration(1.0))等待map到base_link坐标系变换的建立，最多等待1秒。如果发生了异常，会打印"tf point successful"。

class Process: def init(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid #进程id self.arrival_time = arrival_time #到达时间 self.burst_time = burst_time #执行时间 self.waiting_time = 0 #等待时间 self.turnaround_time = 0 #周转时间 self.response_ratio = 0 #响应比 self.start_time = 0 #开始时间 self.complete_time = 0 #结束时间 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time #响应比=1+作业等待时间/估计运行时间 # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes #重复上述过程直到所有进程都完成。 # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 7), #(进程id，到达时间，执行时间） Process(2, 1, 8), Process(3, 2, 6), Process(4, 3, 4), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}：到达时间 {p.arrival_time}，所需执行时间{p.burst_time}，开始时间{p.start_time}，结束时间 {p.complete_time}，周转时间 {p.turnaround_time}，带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间：{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间：{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") #对进程列表进行修改 #结果预计为： # Process 1：到达时间 0，所需执行时间7，开始时间0，结束时间 7，周转时间 7，带权周转时间 1.00 # Process 4：到达时间 3，所需执行时间4，开始时间7，结束时间 11，周转时间 8，带权周转时间 2.00 # Process 3：到达时间 2，所需执行时间6，开始时间11，结束时间 17，周转时间 15，带权周转时间 2.50 # Process 2：到达时间 1，所需执行时间8，开始时间17，结束时间 25，周转时间 24，带权周转时间 3.00 # 平均周转时间：13.50 # 平均带权周转时间：2.12 简述上述程序的设计思路

上述程序的设计思路是实现一个基于最高响应比优先调度算法的进程调度模拟器。程序首先定义了一个 Process 类，包含了进程的基本信息，如进程id、到达时间、执行时间等。然后，程序定义了一个 hrrn 函数，该函数接受...

float alevel, vlevel, slevel; float minlevel, maxlevel; float avlevel; int adelayms = -1, vdelayms = -1, avdelayms = 0; float force_exit_buffering_level = 0.0; int force_buf_thres = 0; int64_t system_time_ms = 0; int buffering_timeout = 0; int buffering_thres = 0; int buffering_wait_audio_s = 0; int64_t cache_ms = 0; char proj_type[CONFIG_VALUE_MAX]; float errorbufferringlevel = am_getconfig_float_def("media.amplayer.errorbuflevel", 0.6); system_time_ms = (int64_t)av_gettime() / 1000; buffering_thres = am_getconfig_int_def("media.amplayer.buf_timeout", 0); // ms buffering_wait_audio_s = am_getconfig_int_def("media.amplayer.buffing_wait_audio",2000);//ms

- buffering_timeout：缓冲超时的时间，单位为毫秒 - buffering_thres：缓冲的阈值，单位为毫秒 - buffering_wait_audio_s：缓冲等待音频的时间，单位为毫秒 - cache_ms：缓存的时间，单位为毫秒 - proj_type：项目...

from seleniumwire import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.common.by import By def login_bp(url, username, password): driver = webdriver.ChromeOptions() driver.add_experimental_option('detach', True) browser = webdriver.Chrome(options=driver) browser.get(url) driver.request_interceptor = lambda request: request username_input = browser.find_element(by=By.XPATH,value='//*[@id="username"]') username_input.send_keys(username) password_input = browser.find_element(by=By.XPATH,value='//*[@id="password"]') password_input.send_keys(password) login_btn = browser.find_element(by=By.ID, value='denglub') login_btn.send_keys(Keys.ENTER) xhr_request = browser.wait_for_request('http://pfs.ikhtech.com/FAPI/Login', timeout=1) cookies = browser.get_cookies()[0].get('secure') print("'username':"+username+",'password':"+password+",'响应体':"+xhr_request.response.body.decode('utf-8')+",'是否成功':"+str(cookies)) return driver if __name__ == '__main__': atr_url = { 'url' : 'http://pfs.ikhtech.com/FAPI/login.jsp', 'username' : 'zhangwei', 'password' : 'zhangwei' } go = login_bp(atr_url['url'], atr_url['username'], atr_url['password']) 如何优化

wait = WebDriverWait(browser, 10) # 设置显式等待的超时时间为10秒 username_input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'username'))) username_input.send_keys(username) password_...

优化下发代码 def __init__(self, driver): self.driver = driver self.wait = WebDriverWait(self.driver, 10) try: # 选择门店按钮 self.select_store_button = self.wait.until( EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, '元素的xpath')) ) # 店名搜索框 self.select_store_input = self.wait.until( By.CSS_SELECTOR, 'div.index-module_account-select-search-wrapper__pWNeA input.life-core-input') # 始终选择搜索后的第一个店 self.store_button = self.wait.until(By.CSS_SELECTOR, ".index-module_account-select-item-pc__text__G0o02:first-child") # 券码输入框 self.coupon_input = self.wait.until(By.XPATH, '//input[@placeholder="请输入12-15位数字券码"]') # 验证按钮 self.coupon_button = self.wait.until( By.XPATH, '//div[@class="src-pages-HomeV2-components-VerificationV2-index-module__submitBtn--phChf--212e2"]') except TimeoutException: print('元素在页面中不可见')

self.wait = WebDriverWait(self.driver, timeout=config.TIMEOUT) self.select_store_button = self.find_element(By.XPATH, '元素的xpath') self.select_store_input = self.find_element(By.CSS_SELECTOR, '...

void ADC_Activate(void) { __IO uint32_t wait_loop_index = 0U; #if (USE_TIMEOUT == 1) uint32_t Timeout = 0U; /* Variable used for timeout management / #endif / USE_TIMEOUT / /## Operation on ADC hierarchical scope: ADC instance #####################/ / Note: Hardware constraint (refer to description of the functions / / below): / / On this STM32 series, setting of these features is conditioned to / / ADC state: / / ADC must be disabled. / / Note: In this example, all these checks are not necessary but are / / implemented anyway to show the best practice usages / / corresponding to reference manual procedure. / / Software can be optimized by removing some of these checks, if / / they are not relevant considering previous settings and actions / / in user application. / if (LL_ADC_IsEnabled(ADC1) == 0) { / Run ADC self calibration / LL_ADC_StartCalibration(ADC1, LL_ADC_CALIB_OFFSET); / Poll for ADC effectively calibrated / #if (USE_TIMEOUT == 1) Timeout = ADC_CALIBRATION_TIMEOUT_MS; #endif / USE_TIMEOUT / while (LL_ADC_IsCalibrationOnGoing(ADC1) != 0) { #if (USE_TIMEOUT == 1) / Check Systick counter flag to decrement the time-out value / if (LL_SYSTICK_IsActiveCounterFlag()) { if(Timeout-- == 0) { / Error: Time-out / Error_Handler(); } } #endif / USE_TIMEOUT / } / Delay between ADC end of calibration and ADC enable. / / Note: Variable divided by 2 to compensate partially / / CPU processing cycles (depends on compilation optimization). / wait_loop_index = (ADC_DELAY_CALIB_ENABLE_CPU_CYCLES >> 1); while(wait_loop_index != 0) { wait_loop_index--; } / Enable ADC / LL_ADC_Enable(ADC1); / Poll for ADC ready to convert / #if (USE_TIMEOUT == 1) Timeout = ADC_ENABLE_TIMEOUT_MS; #endif / USE_TIMEOUT / while (LL_ADC_IsActiveFlag_ADRDY(ADC1) == 0) { #if (USE_TIMEOUT == 1) / Check Systick counter flag to decrement the time-out value / if (LL_SYSTICK_IsActiveCounterFlag()) { if(Timeout-- == 0) { / Error: Time-out / Error_Handler(); } } #endif / USE_TIMEOUT / } / Note: ADC flag ADRDY is not cleared here to be able to check ADC / / status afterwards. / / This flag should be cleared at ADC Deactivation, before a new / / ADC activation, using function "LL_ADC_ClearFlag_ADRDY()". */ }请逐行解释代码

如果USE_TIMEOUT宏定义为1，则定义一个无符号32位整数类型的变量Timeout，并初始化为0。 c #endif /* USE_TIMEOUT */ 结束USE_TIMEOUT的条件编译。 c if (LL_ADC_IsEnabled(ADC1) == 0) { 如果ADC1...

GLOBAL wait_timeout

GLOBAL wait_timeout是MySQL数据库中的一个参数，用于设置一个全局的等待超时时间。它会影响当前session的@@global.wait_timeout的值，同时也会影响其他新登录session的@@global.wait_timeout的值。但是，它不会改变...

将下面读取视频的代码改为读取播放图片 def confirm_action(self): self.cap1 = cv2.VideoCapture(self.addressentry.get()) self.key = 1 self.video_play() # 视频文件播放 def video_play(self): self.wait_time = 1000 / 60 # 设置帧率 这里设置的是60帧 while self.cap1.isOpened(): ret, frame = self.cap1.read() if ret and self.key != 0: img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGBA) # 转换颜色使播放时保持原有色彩 current_image = Image.fromarray(img).resize((512, 384)) # 将图像转换成Image对象 imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=current_image) self.lmain.imgtk = imgtk self.lmain.config(image=imgtk) self.lmain.update() # 刷线界面达到播放效果 cv2.waitKey(int(self.wait_time)) # 利用等待实现固定帧 else: break

self.wait_time = 1000 / 60 # 设置帧率 这里设置的是60帧 try: current_image = Image.open(self.image_file).resize((512, 384)) # 打开图片文件并转换为Image对象 imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=current_...

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