P_wheel = (f_calc > 0).*f_calc.*(V1 + V2)/2 + (f_calc <= 0).*(fb_elec.*(V1 + V2)/2*reg_eff) 什么意思

时间: 2024-04-11 10:30:17 浏览: 14
这是一个计算车轮功率的公式。让我来解释一下每个部分的含义: - `(f_calc > 0)` 是一个逻辑判断,判断 `f_calc` 是否大于0,返回一个逻辑值。 - `f_calc` 是一个输入变量,代表计算得到的力。 - `(V1 + V2)/2` 是车轮速度的平均值,其中 `V1` 和 `V2` 是两个速度变量。 - `.*` 是元素级乘法,表示对应位置上的元素相乘。 - `+` 是加法运算符。 整个公式的含义是:如果 `f_calc` 大于0,则计算车轮功率为 `f_calc` 乘以车轮速度的平均值;如果 `f_calc` 小于等于0,则计算车轮功率为 `fb_elec` 乘以车轮速度的平均值再乘以 `reg_eff`。 需要注意的是,这只是一个解释公式的理解,具体使用时还需要根据实际情况进行参数设置和计算。
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if f_calc > 0 P_wheel = f_calc.*(V1 + V2)/2; else P_wheel = fb_elec.*(V1 + V2)/2*reg_eff; end

这段代码是一个条件语句,根据 `f_calc` 的值来计算车轮功率 `P_wheel`。 如果 `f_calc` 大于0,则执行 `if` 语句块中的代码: - `P_wheel = f_calc.*(V1 + V2)/2;` 这行代码将 `P_wheel` 的值设置为 `f_calc` 乘以车轮速度的平均值。 如果 `f_calc` 不大于0,则执行 `else` 语句块中的代码: - `P_wheel = fb_elec.*(V1 + V2)/2*reg_eff;` 这行代码将 `P_wheel` 的值设置为 `fb_elec` 乘以车轮速度的平均值再乘以 `reg_eff`。 根据条件判断的结果,程序会执行相应的代码块,从而得到不同的车轮功率值。

这个条件语句和P_wheel = (f_calc > 0).f_calc.(V1 + V2)/2 + (f_calc <= 0).(fb_elec.(V1 + V2)/2*reg_eff) 的区别是什么

这两个条件语句实际上是相同的,只是使用了不同的运算符。 在第一个条件语句中,使用了 `.*` 运算符来表示元素级乘法。这意味着根据逻辑判断 `(f_calc > 0)` 的结果,选择性地对 `f_calc` 和车轮速度的平均值进行相应的元素级乘法操作。 而在第二个条件语句中,使用了 `.` 运算符来表示元素级乘法。这是一种不同的乘法运算符,但在这个上下文中,其作用与 `.*` 是相同的。 因此,这两个条件语句的结果是相同的,都是根据逻辑判断选择性地计算车轮功率。只是运算符的不同写法可能是由于编程语言或工具的差异引起的,但其基本逻辑和结果是一致的。

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解释这段代码static void chassis_control_loop(chassis_move_t *chassis_move_control_loop) { fp32 max_vector = 0.0f, vector_rate = 0.0f; fp32 temp = 0.0f; fp32 wheel_speed[4] = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; uint8_t i = 0; float position_error, speed_error; float position_output, speed_output; float current_position, current_speed; float target_position, target_speed; chassis_move_control_loop->vx_set=vx_set; chassis_move_control_loop->vy_set=vy_set; chassis_move_control_loop->wz_set=angle_set; chassis_vector_to_mecanum_wheel_speed(chassis_move_control_loop->vx_set, chassis_move_control_loop->vy_set, chassis_move_control_loop->wz_set, wheel_speed); if (chassis_move_control_loop->chassis_mode == CHASSIS_VECTOR_RAW) { for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = (int16_t)(wheel_speed[i]); } } for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set = wheel_speed[i]; temp = fabs(chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set); if (max_vector < temp) { max_vector = temp; } } if (max_vector > MAX_WHEEL_SPEED) { vector_rate = MAX_WHEEL_SPEED / max_vector; for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set *= vector_rate; } } for (i = 0; i < 4; i++) { PID_Calc(&chassis_move_control_loop->motor_speed_pid[i], chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed, chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set); } for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = (int16_t)(chassis_move_control_loop->motor_speed_pid[i].out); } }

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty,return self.loss_D + gradient_penalty出现错误:TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

static void nvme_calc_irq_sets(struct irq_affinity *affd, unsigned int nrirqs) { struct nvme_dev *dev = affd->priv; unsigned int nr_read_queues, nr_write_queues = dev->nr_write_queues; if (!nrirqs) { nrirqs = 1; nr_read_queues = 0; } else if (nrirqs == 1 || !nr_write_queues) { nr_read_queues = 0; } else if (nr_write_queues >= nrirqs) { nr_read_queues = 1; } else { nr_read_queues = nrirqs - nr_write_queues; } dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->nr_sets = nr_read_queues ? 2 : 1; }static int nvme_setup_irqs(struct nvme_dev *dev, unsigned int nr_io_queues) { struct pci_dev *pdev = to_pci_dev(dev->dev); struct irq_affinity affd = { //ָ���ж��׺��Եļ��㷽���Ͳ��� .pre_vectors = 1, .calc_sets = nvme_set_irq_affinity, //nvme_calc_irq_sets, .priv = dev, }; unsigned int irq_queues, poll_queues; poll_queues = min(dev->nr_poll_queues, nr_io_queues - 1); dev->io_queues[HCTX_TYPE_POLL] = poll_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = 1; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = 0; irq_queues = 1; if (!(dev->ctrl.quirks & NVME_QUIRK_SINGLE_VECTOR)) irq_queues += (nr_io_queues - poll_queues); return pci_alloc_irq_vectors_affinity(pdev, 1, irq_queues, PCI_IRQ_ALL_TYPES | PCI_IRQ_AFFINITY, &affd); } 在 Linux 5.17.12 内核版本中,可以通过修改 pci_alloc_irq_vectors_affinity() 函数的 affinity_hint 参数来绑定 NVMe 驱动的所有 I/O 队列到同一 CPU 核心上。

static void nvme_calc_irq_sets(struct irq_affinity *affd, unsigned int nrirqs) { struct nvme_dev *dev = affd->priv; unsigned int nr_read_queues, nr_write_queues = dev->nr_write_queues; if (!nrirqs) { nrirqs = 1; nr_read_queues = 0; } else if (nrirqs == 1 || !nr_write_queues) { nr_read_queues = 0; } else if (nr_write_queues >= nrirqs) { nr_read_queues = 1; } else { nr_read_queues = nrirqs - nr_write_queues; } dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_DEFAULT] = nrirqs - nr_read_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->set_size[HCTX_TYPE_READ] = nr_read_queues; affd->nr_sets = nr_read_queues ? 2 : 1; }static int nvme_setup_irqs(struct nvme_dev *dev, unsigned int nr_io_queues) { struct pci_dev *pdev = to_pci_dev(dev->dev); struct irq_affinity affd = { //ָ���ж��׺��Եļ��㷽���Ͳ��� .pre_vectors = 1, .calc_sets = nvme_set_irq_affinity, //nvme_calc_irq_sets, .priv = dev, }; unsigned int irq_queues, poll_queues; poll_queues = min(dev->nr_poll_queues, nr_io_queues - 1); dev->io_queues[HCTX_TYPE_POLL] = poll_queues; dev->io_queues[HCTX_TYPE_DEFAULT] = 1; dev->io_queues[HCTX_TYPE_READ] = 0; irq_queues = 1; if (!(dev->ctrl.quirks & NVME_QUIRK_SINGLE_VECTOR)) irq_queues += (nr_io_queues - poll_queues); return pci_alloc_irq_vectors_affinity(pdev, 1, irq_queues, PCI_IRQ_ALL_TYPES | PCI_IRQ_AFFINITY, &affd); } 在 Linux 5.17.12 内核版本中,如何修改 pci_alloc_irq_vectors_affinity() 函数的 affinity_hint 参数来绑定 NVMe 驱动的所有 I/O 队列到同一 CPU 核心上。代码展示

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