if i > 1 diff = sum(sum((W(i) - W(i-1)).^2)) < threshold; break; else i=i+1 end

时间: 2024-05-29 13:11:36 浏览: 78
This code appears to be part of a loop. If the current value of the variable i is greater than 1, the code calculates the difference between the square of the i-th value of the variable W and the square of the (i-1)-th value of W using the element-wise exponentiation operator (^2), then sums the resulting array of differences twice using the sum function. The resulting scalar value is then compared to a threshold value. If the calculated difference is less than the threshold, the loop is broken. If the difference is greater than or equal to the threshold, the loop continues and the value of i is incremented by 1. If i is equal to 1, the code simply increments i by 1 and continues the loop. Overall, this code appears to be checking if the change between consecutive values of W has reached a certain threshold, and breaking the loop if it has.
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hold on; % 确定圆形目标 stats = regionprops(L,'Area','Centroid'); % 设置求面积 threshold = 0.85; for k = 1:length(B) boundary = B{k}; delta_sq = diff(boundary).^2; % 求周长 perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2))); % 求面积 area = stats(k).Area; metric = 4*pi*area/perimeter^2; metric_string = sprintf('%2.2f',metric); % 根据阈值匹配 if metric > threshold centroid = stats(k).Centroid; plot(centroid(1),centroid(2),'ko'); text(centroid(1)-2,centroid(2)-2, '这是圆形','Color',... 'k','FontSize',14,'FontWeight','bold'); end text(boundary(1,2)-10,boundary(1,1)-12, metric_string,'Color',... 'k','FontSize',14,'FontWeight','bold'); end title('图像形状识别')

需要注意的是，该代码在使用之前需要先进行二值化处理，即将图像转换为黑白二值图像，可以使用Matlab自带的im2bw函数或者其他二值化算法进行处理。另外，需要设定阈值和其他参数来适配不同的图像和圆形目标。
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#!/bin/bash MINUS_THRESHOLD=-10 PLUS_THRESHOLD=10 PRECISION=3 SUM_SEND_PREV=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments received)') SUM_RECV_PREV=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments sent out)') TOTAL_PREV=0 # 打印第一个时刻初始为0的统计数据 CURRENT_DATETIME=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M") echo ${CURRENT_DATETIME} "0 0 0" sleep 60 while true do # 此两行的第一段文本，即对应项目的数值 SUM_SEND=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments received)') SUM_RECV=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments sent out)') CURRENT_DATETIME=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M") # 使用bc运算此一分钟内的发送接收量，并计算I/O总和 SEND_RECORD=$(echo "scale=${PRECISION}; ${SUM_SEND} - ${SUM_SEND_PREV}" | bc -l) RECV_RECORD=$(echo "scale=${PRECISION}; ${SUM_RECV} - ${SUM_RECV_PREV}" | bc -l) TOTAL=$(echo $SEND_RECORD + $RECV_RECORD | bc -l) # 计算差值 DIFF=$(echo $TOTAL - $TOTAL_PREV | bc -l) LOG_STAT="${CURRENT_DATETIME} ${SEND_RECORD} ${RECV_RECORD} ${TOTAL}" # 判断差值落在(10, +∞) [-10, 10] (-∞, -10)中的哪个区间内 if [[ $(echo "${DIFF} > ${PLUS_THRESHOLD}" | bc -l) ]]; then SIGN="+" elif [[ $(echo "${DIFF} < ${MINUS_THRESHOLD}" | bc -l) ]]; then SIGN="-" else SIGN=" " fi # DEBUG语句 # echo # echo $SUM_SEND $SUM_RECV $SUB_VALUE echo $LOG_STAT # 更新参照数据 SUM_SEND_PREV=${SUM_SEND} SUM_RECV_PREV=${SUM_RECV} TOTAL_PREV=${TOTAL} # 遵照要求睡眠60秒 sleep 60 done这段代码报错(standard_in) 2: syntax error

1. 未定义变量：MINUS_THRESHOLD、PLUS_THRESHOLD、PRECISION、SUM_SEND_PREV、SUM_RECV_PREV、TOTAL_PREV、SUM_SEND、SUM_RECV、CURRENT_DATETIME、SEND_RECORD、RECV_RECORD、TOTAL、DIFF、SIGN都需要在代码中对其...

将以下openMV代码和Arduino mega2560 实现串口通信 i import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps()) arduino.write(str(clock.fps()) + '\n') # 发送数据给Arduino Arduino代码： cpp void setup() { Serial.begin(9600); } ...

import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

这段代码看起来是OpenMV的图像处理代码，它会检测图像中的圆形、矩形和三角形，然后在图像上进行标记。请确保你已经正确安装了OpenMV IDE，并将该代码粘贴到IDE中的main.py文件中。 在运行代码之前，请确保已经正确...

import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() #lens_corr(1.8)畸变矫正 img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0)) print(c) clock.tick() img = sensor.snapshot() for r in img.find_rects(threshold = 10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0)) print(r) print("FPS %f" % clock.fps()) print("FPS %f" % clock.fps()) for l in img.find_line_segments(merge_distance = 10, max_theta_diff = 10): img.draw_line(l.line(), color = (255, 0, 0)) sum += l.theta() sum -= 180 if sum<110 and sum>1: print('三角形') num_segment=1

if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps()) 请注意，我添加了一个变量sum_theta和count来计算检测到的直线的平均角度。然后，根据平均角度判断是否为三角形。这只是一个...

openMV用UART库将以下代码通过串口发送给arduino import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps()) ''' uart.write(code) # 将代码以字符串形式发送给Arduino 在Arduino端： cpp #include <Arduino.h> void setup() { ...

用UART库将你的代码通过串口发送给arduino import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps()) ''' uart.write(code) # 将代码以字符串形式发送给Arduino 在Arduino端： cpp #include <Arduino.h> void setup() { ...

openMV用UART库将以下代码通过串口发送给arduino: import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) #检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() #检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) #检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps()) ''' # 发送代码到Arduino ser.write(code.encode('utf-8')) # 关闭串口 ser.close() 请根据你的实际情况修改串口号和波特率。...

import sensor import image import time from pyb import UART sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 circles = img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2) for c in circles: img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) uart.write("1") # 发送圆形标识为1 print('圆形') img = sensor.snapshot() # 检测矩形 rects = img.find_rects(threshold=10000) for r in rects: img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) uart.write("2") # 发送矩形标识为2 print('矩形') # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 lines = img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10) for l in lines: img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: uart.write("3") # 发送三角形标识为3 print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

1. 初始化摄像头和串口。 2. 进入无限循环，每次循环读取一帧图像。 3. 在图像中检测圆形，如果检测到，则向串口发送"1"。 4. 再次读取图像。 5. 在图像中检测矩形，如果检测到，则向串口发送"2"。 6. 再次读取图像...

结合以下代码 import sensor import image import time from pyb import UART import struct # 导入struct模块 typecode ='bi' code = '' sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 # 定义一个结构体类型和一个结构体变量 class OpenmvDataStruct: def __init__(self, shape, num): self.shape = shape self.num = num data = OpenmvDataStruct('N', 0) # 初始值为shape为'N'，num为0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print('圆形') data.shape = 'C' #标识为C data.num = 1 img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print('矩形') data.shape = 'R' #标识为2 data.num = 2 # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: print('三角形') data.shape = 'T' #标识为T data.num = 3 print("FPS %f" % clock.fps()) # 将结构体变量data打包成字节流，并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据

这段代码是一个综合示例，使用OpenMV进行图像处理，并通过UART将数据发送给Arduino。在这段代码中，你已经定义了一个结构体类型OpenmvDataStruct，并创建了一个结构体变量data来存储数据。 ...

1.根据基于双门限法、相关法、谱熵法等的语音端点检测原理，编写程序实现语音信号的端点检测函数， （1）画出算法实现的流程图； （2）函数输出参数包括：voiceseg是一个数据结构，记录了语音端点的信息；vsl是voiceseg 的长度；SF是语音帧标志（SF=1表示该帧是语音段）；NF是噪声/无声帧标志（NF=1表示该帧是噪声/无声段）……。 （3）基于一段语音文件（自己的学号的录音）验证所写的端点检测算法，图例如2-1所示。 图2-1 双门限法端点检测例图 2.【扩展部分】往语音中添加不同信噪比的白噪声，观察端点检测的效果，并分析改进算法的思路。

st_zcr = np.sum(np.abs(np.diff(np.sign(frames))), axis=1) / 2 # 4. Threshold computation energy_threshold = energy_threshold_ratio * np.mean(st_energy) zcr_threshold = zcr_threshold_ratio * np....

上述代码中错误使用 buffer Input must be a vector. 出错 Untitled (line 15) frames = buffer(x,frame_length,frame_length-frame_shift,'nodelay');

zero_crossing = sum(abs(diff(sign(frames))),1); % 第一级判决 energy_detection = energy > energy_threshold*max(energy); zero_crossing_detection = zero_crossing > zero_crossing_threshold*max(zero_...

帮我写一段matlab代码，要求如下：1)根据靠近瓶底区域内像素点的灰度值变化确定瓶子所在区域。1论地击演式件权动 2)根据图像信息设定瓶子检测是否合格的判断标准。 3)根据标准进行瓶子检测，并输出结果。 1)在MATLAB中读入待检测图像，对图像进行灰度化，得到图像的灰度值矩阵，设为 矩阵A:通过对直方图的分析，考虑到偶尔的嗓声干扰，设定一个灰度分割阅值π，灰度值 大于工就认为该处不存在液体。可以通过图像灰度二值化后的图像与原图像对比来检测这个 灰度阈值选取是否合适。 2)确定瓶子所在的区域，读取第M行的像素灰度信息(第M行靠近瓶子底部)，旗内源体和抵间区域的灰度值不同，可将该行像素分为多个区间，完整的瓶于宽度为固提相据， 据此可将不完整的瓶子区域剔除，并对有效瓶子区域进行矩形框标注，并从左向右分别加标 注1、2、3。 3)将矩阵A的第N行作为瓶中液体必须达至 以上的点满足有液体的条件，即认为瓶子已满。 的高度，只要第N行的像素灰度值有T个

bottle_region = find(diff_data > threshold_diff); % 找到灰度变化大于阈值的像素，即瓶子所在区域 bottle_left = bottle_region(1); % 瓶子左边界 bottle_right = bottle_region(end); % 瓶子右边界 % 瓶子检测 ...

根据基于双门限法、相关法、谱熵法等的语音端点检测原理，编写程序实现语音信号的端点检测函数，函数输出参数包括：voiceseg是一个数据结构，记录了语音端点的信息；vsl是voiceseg 的长度；SF是语音帧标志（SF=1表示该帧是语音段）；NF是噪声/无声帧标志（NF=1表示该帧是噪声/无声段）

energy = np.sum(filtered_frames, axis=1) energy /= np.max(energy) # Set threshold threshold *= np.average(energy) # Find endpoints endpoints = np.where(energy > threshold)[0] endpoints_diff...
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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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