解释这段代码import time sta = time.time() loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 1000))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'deform.gif'), mode='I') for i in loop: images_gt = jt.array(images) mesh, laplacian_loss, flatten_loss = model(args.batch_size) images_pred = renderer.render_mesh(mesh, mode='silhouettes') # optimize mesh with silhouette reprojection error and # geometry constraints loss = neg_iou_loss(images_pred, images_gt[:, 3]) + \ 0.03 * laplacian_loss + \ 0.0003 * flatten_loss loop.set_description('Loss: %.4f'%(loss.item())) optimizer.step(loss) if i % 100 == 0: image = images_pred.numpy()[0]#.transpose((1, 2, 0)) imageio.imsave(os.path.join(args.output_dir, 'deform_%05d.png'%i), (255*image).astype(np.uint8)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) # save optimized mesh model(1)[0].save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'plane.obj'), save_texture=False) print(f"Cost {time.time() - sta} secs.")

时间: 2024-04-27 21:19:50 浏览: 21
这段代码主要做了以下几件事情: 1. 导入time模块,并记录当前的时间。 2. 初始化一个进度条对象,用于显示迭代的进度。 3. 初始化一个imageio的写入器,用于将渲染出来的图像帧写入到GIF文件中。 4. 循环执行1000次,对每个循环执行以下操作: a. 将原始图像转换为Jittor的张量,并将其存储在images_gt中。 b. 调用模型,得到优化后的mesh、laplacian_loss和flatten_loss。其中,mesh表示优化后的三维模型网格,laplacian_loss和flatten_loss是用来约束优化过程的两个损失函数。 c. 使用renderer对象将优化后的mesh渲染为二值图像,并将其存储在images_pred中。 d. 计算损失函数loss,并更新进度条的描述信息。 e. 使用优化器optimizer对模型参数进行一次更新,以最小化损失函数loss。 f. 如果循环次数是100的倍数,则将当前渲染出来的图像帧保存为PNG格式,并添加到GIF动画中。 5. 循环结束后,将优化后的mesh保存为OBJ格式,并输出总共耗时多少秒。 因此,这段代码的主要作用是使用优化算法对三维模型进行形状优化,同时将优化过程的结果渲染为动态的GIF图像并保存。
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USART_RX_STA|=0x8000;这段代码是什么意思

这段代码是将 USART 接收状态标志 `USART_RX_STA` 的最高位设置为 1,表示 USART 接收到了一帧数据。 在使用 USART 进行通信时,通常需要通过轮询或中断方式读取接收到的数据。而 `USART_RX_STA` 就是用来记录 USART 接收状态的变量,它的具体定义和作用可能会随着不同的 MCU 型号和应用场景而有所不同。 这里的 `|=` 是按位或赋值运算符,将 `USART_RX_STA` 的最高位设置为 1 的方法是使用按位或运算符 `|` 将其与 0x8000 进行按位或操作后再赋值给 `USART_RX_STA`。

优化以下SQL,给出优化后的SQL:SELECT un.*, sta.*, CASE WHEN COALESCE(un.lot_time, 0) > COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) THEN COALESCE(un.lot_time, 0) - COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) ELSE 0 END AS lotDuration FROM unload_over_time un LEFT JOIN ( SELECT parking_lot_code, dock_time_limit FROM stall_infor WHERE data_state = 0 AND delete_state = 1 AND industry_park_code='YQWQML' ) sta ON un.parking_lot_code = sta.parking_lot_code INNER JOIN ( SELECT DISTINCT plate_number FROM supplier_info WHERE data_state = 0 AND delete_state = 1 AND arrived_atetime IS NOT NULL AND left_datetime IS NULL AND industry_park_code='YQWQML' ) sup ON un.plate_number = sup.plate_number WHERE un.data_state = 0 AND un.delete_state = 1 AND un.is_out_of_time = 1 AND un.industry_park_code='YQWQML' AND un.parking_lot_code IN ( SELECT DISTINCT parking_lot_code FROM unload_over_time WHERE data_state = 0 AND delete_state = 1 AND is_out_of_time = 1 AND industry_park_code='YQWQML' )

优化后的SQL如下: ```sql SELECT un.*, sta.*, CASE WHEN COALESCE(un.lot_time, 0) > COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) THEN COALESCE(un.lot_time, 0) - COALESCE(sta.dock_time_limit, 0) ELSE 0 END AS lotDuration FROM unload_over_time un LEFT JOIN stall_infor sta ON un.parking_lot_code = sta.parking_lot_code INNER JOIN supplier_info sup ON un.plate_number = sup.plate_number WHERE un.data_state = 0 AND un.delete_state = 1 AND un.is_out_of_time = 1 AND un.industry_park_code='YQWQML' AND EXISTS ( SELECT 1 FROM unload_over_time uot WHERE uot.data_state = 0 AND uot.delete_state = 1 AND uot.is_out_of_time = 1 AND uot.industry_park_code='YQWQML' AND uot.parking_lot_code = un.parking_lot_code ) AND EXISTS ( SELECT 1 FROM stall_infor si WHERE si.data_state = 0 AND si.delete_state = 1 AND si.industry_park_code='YQWQML' AND si.parking_lot_code = un.parking_lot_code ) AND EXISTS ( SELECT 1 FROM supplier_info sp WHERE sp.data_state = 0 AND sp.delete_state = 1 AND sp.arrived_atetime IS NOT NULL AND sp.left_datetime IS NULL AND sp.industry_park_code='YQWQML' AND sp.plate_number = un.plate_number ) ``` 优化后的SQL做了以下几点改进: 1. 将子查询转化为 EXISTS 子句,避免使用 DISTINCT 关键字和 IN 子查询,提高查询性能。 2. 将 LEFT JOIN 子查询转化为直接的 LEFT JOIN 操作,避免嵌套查询,简化SQL结构。 3. 合并了相同的过滤条件,减少重复的条件判断。 优化后的SQL应该能够提高查询性能。但请注意,在实际应用中,最佳的优化方案还需要根据具体的数据量、索引等因素进行调整和测试。

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