res |= str == t;

时间: 2024-03-29 11:31:22 浏览: 5
`res |= str == t;` 是一个位运算的表达式,其中 `|=` 是按位或赋值运算符。这个表达式的含义是将 `str == t` 的结果与 `res` 进行按位或操作,并将结果赋值给 `res`。 具体来说,`str == t` 是一个比较运算,判断字符串 `str` 是否等于字符串 `t`。如果相等,则返回 `true`,否则返回 `false`。然后,将这个比较结果与 `res` 进行按位或操作,即将它们的对应位进行逻辑或运算。最后,将运算结果赋值给 `res`。 这种位运算的写法可以用于将某个条件的结果累积到一个变量中,通常用于统计满足条件的个数或判断是否存在满足条件的情况。
相关问题

tr_res=zeros(str(1),1); for j=1:T for i=1:str(1) v=zeros(11,1); for t=1:j

这段代码是一个三重循环,循环变量分别是i、j和t,其中i的范围是1到str(1),j的范围是1到T,t的范围是1到j。 循环中的变量v是一个11维的向量,每次循环都被重新赋值为全零向量。 在内层循环中,变量t从1到j,所以内层循环的执行次数会逐渐增加。在每次内层循环中,向量v的第t个元素被赋值为零。 最外层循环中,变量j从1到T,所以整个循环的执行次数为str(1) * T次。在每次最外层循环中,变量tr_res的第i个元素被赋值为0。 总之,这段代码的作用是初始化一个矩阵tr_res,矩阵的行数为str(1),列数为1,每个元素的初始值为0。

讲解代码 HcfAsyKeyGenerator *generator = nullptr; int32_t res = HcfAsyKeyGeneratorCreate(algName.c_str(), &generator); if (res != HCF_SUCCESS) { LOGE("create c generator fail."); return NapiGetNull(env); }

这段代码使用了 HcfAsyKeyGenerator 库来生成密钥。首先,将指针 generator 初始化为 nullptr。然后,调用 HcfAsyKeyGeneratorCreate 函数,该函数接受两个参数:algName 和 generator 的指针。algName 是一个字符串,表示加密算法的名称。如果函数成功执行,它将在 generator 指向的内存位置创建一个 HcfAsyKeyGenerator 实例,并返回 HCF_SUCCESS。如果函数执行失败,它将返回一个错误码,并记录错误消息到日志中。如果函数成功执行,则可以使用生成的密钥进行加密和解密操作。

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@allure.title("验证周期MA批量同步") def test_schedule_ma_multiple(self): ma_count = 2 ma_list = [] vin_list = ["L6T79T2E1NP004452"] ecu_cmd_list = generate_ecu_cmd_list( [{"model": 0, "ecu": "VGM", "service": "22", "interval": 1, "did": "F1AE"}, {"model": 1, "ecu": "VGM", "service": "1902", "interval": 1, "input_parameter": "FF"}]) for i in range(ma_count): ma_list.append(create_schedule_or_event_ma("schedule", "2.0多任务周期同步" + str(randint(0, 100)), vin_list, ecu_cmd_list)) # 验证创建结果 assert len(ma_list) == ma_count # 车端请求云端:同步请求 res1 = vehicle_req_synchronization({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "maSynchronizationReq", "rvdc.payload.storageQuota": 25, "rvdc.payload.maFormatVersion": 0 }) assert res1.get("code") == 100000 # 车端请求云端:移除异常ma任务 res1 = vehicle_req_remove({"rvdc.eventId": rvdc_get_datetime(0, "TIMESTAMP"), "rvdc.requestId": 0, "rvdc.appId": 1, "rvdc.vin": self.vin, "rvdc.dataType": "rvdcRemoveMasResp", "rvdc.payload.masremoved": "true", }) assert res1.get("code") == 100000 # 因为是异步推送,验证推送结果 res = query_vehicle_cloud_log(**{"vin": self.vin, "type": "maSynchronization", "createTimeStart": "", "createTimeEnd": "", "maId": ma_list[0]}) res_log = res.get("data")["records"][0]["content"] res_content_json = json.loads(res_log) res2 = res_content_json["request"]["jsonObject"]["rvdc"]["payload"]["newMas"] assert ma_list[0] in res2 assert ma_list[1] in res2优化一下这段代码

请详细解释一下这段代码,每一句给上相应的详细注解:sub['t'] = 0 submission = [] for f in test: df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] # df = df.fillna(0).reset_index(drop=True) df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values#currently the index of data is actually "Time" df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # df = pd.merge(df, subjects[['Id','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) # res = pd.DataFrame(np.round(reg.predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3), columns=pcols) res_vals=[] for i_fold in range(N_FOLDS): res_val=np.round(regs[i_fold].predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3) res_vals.append(np.expand_dims(res_val,axis=2)) res_vals=np.mean(np.concatenate(res_vals,axis=2),axis=2) res = pd.DataFrame(res_vals, columns=pcols) df = pd.concat([df,res], axis=1) df['Id'] = df['Id'].astype(str) + '_' + df.index.astype(str) submission.append(df[scols]) submission = pd.concat(submission) submission = pd.merge(sub[['Id']], submission, how='left', on='Id').fillna(0.0) submission[scols].to_csv('submission.csv', index=False)

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