import re text=input() list_ret=list() #任务:完成对text文本的分句并输出结果 # ********** Begin *********# # ********** End **********#

时间: 2023-10-02 10:10:40 浏览: 83
import re text = input() list_ret = list() # 以句号、问号、感叹号作为分隔符,对文本进行分句 list_ret = re.split('[.?!]', text) # 去除分隔符后的空字符串元素 list_ret = [s.strip() for s in list_ret if s.strip()] # 输出分句结果 for i, s in enumerate(list_ret): print(f"Sentence {i+1}: {s}")
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def loadJson(filename): ret_json = None try: with open(filename, "r") as json_file: ret_json = json.load(json_file) except Exception as e: print(f"Error while opening {filename}.\nerror message: {e}") return ret_json #json file로부터 읽어온다. def getUrls(json_dict, url_type:int = 0, max_len:int = -1): if url_type <0 or url_type >1: raise Exception("Invalid Parameter(url_type) Error!") if url_type == 0: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict] if url_type == 1: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict['_embedded']['phish']] if max_len != -1: if len(ret_url_list) > max_len: ret_url_list = ret_url_list[:max_len] random.shuffle(ret_url_list) return ret_url_list # input : filepath # output : url list def getUrls_f(_filenames, url_type: int = 0, max_len:int = -1): ret_url_list = [] if type(_filenames) == str: json_dict = loadJson(_filenames) ret_url_list = getUrls(json_dict, url_type, max_len) if type(_filenames) == list: for filename in _filenames: json_dict = loadJson(filename) ret_url_list.extend(getUrls(json_dict, url_type, max_len)) return ret_url_list

这段代码是一个用于从 JSON 文件中读取 URL 的函数。它包含两个函数,loadJson 和 getUrls。 loadJson 函数接受一个文件名作为参数,尝试打开该文件并将其解析为 JSON 数据。如果出现任何错误,它将打印错误信息并返回 None。否则,它将返回解析后的 JSON 数据。 getUrls 函数接受一个 JSON 字典、一个 url_type 参数和一个 max_len 参数。url_type 参数指定从 JSON 数据中提取 URL 的方式,0 表示直接从 JSON 数据中提取,1 表示从嵌入式 JSON 数据中提取。max_len 参数指定最多返回多少个 URL。如果未指定 max_len 或 max_len 为负数,则返回所有 URL。 getUrls_f 函数接受一个文件名列表、url_type 参数和 max_len 参数。它调用 loadJson 和 getUrls 函数以从所有文件中提取 URL,并将它们存储在一个列表中。然后,它返回该列表。

解读这段代码 int32_t ssl_recv_section(ssl_link_t *p_link, void *p_buf) { int ret = LINK_RECV_SECTION_RET_FAIL, _ret; mem_item_t *p_item = (mem_item_t *)p_buf; memory_uint_t *p_data = p_item->mem.pdata; switch (p_link->sectionStep) { case SSL_LINK_RECV_SECTION_START: p_link->surplusLen = sizeof(record_head_t); p_data = memunit_fetch(&(p_item->mem)); p_item->mem.pdata = p_data; p_link->sectionStep = SSL_LINK_RECV_SECTION_HEAD; case SSL_LINK_RECV_SECTION_HEAD: _ret = _recv_head(p_link, p_data); if (_ret == 0) { ret = LINK_RECV_SECTION_RET_ING; break; } else if (_ret == 2) { break; } //为1时跳到数据段接收 case SSL_LINK_RECV_SECTION_DATA: _ret = _recv_data(p_link, p_data); if (_ret == 0) { ret = LINK_RECV_SECTION_RET_ING; break; } else if (_ret == 1) { ret = LINK_RECV_SECTION_RET_OK; } break; default: break; } if (ret == LINK_RECV_SECTION_RET_FAIL) { DBG("fd:%d recv sectionStep:%d surplusLen:%d datalen:%d\n",p_link->fd, p_link->sectionStep,p_link->surplusLen,mem_datalen(p_data)); p_link->sectionStep = SSL_LINK_RECV_SECTION_START; } return ret; }

这段代码是一个函数,名为ssl_recv_section,接收一个ssl_link_t类型的指针p_link和一个void类型的指针p_buf作为参数,返回一个int32_t类型的值。该函数的作用是接收SSL连接中的数据段。 函数内部首先定义了一个int类型的变量ret,并将其初始化为LINK_RECV_SECTION_RET_FAIL。同时,定义了一个mem_item_t类型的指针变量p_item,将p_buf强制转换为mem_item_t类型后赋值给p_item。再定义一个memory_uint_t类型的指针变量p_data,将p_item->mem.pdata的值赋给p_data。 接下来是一个switch语句,根据p_link->sectionStep的值进行不同的操作。如果为SSL_LINK_RECV_SECTION_START,则将surplusLen赋值为sizeof(record_head_t),从内存池中获取数据并赋值给p_data,将p_data赋值给p_item->mem.pdata,然后将sectionStep赋值为SSL_LINK_RECV_SECTION_HEAD。如果为SSL_LINK_RECV_SECTION_HEAD,则调用函数_recv_head,将p_link和p_data作为参数传递给该函数,并将返回值赋给_ret。如果_ret等于0,则将ret赋值为LINK_RECV_SECTION_RET_ING,并跳出switch语句;如果_ret等于2,则直接跳出switch语句,否则执行case的下一条语句。如果为SSL_LINK_RECV_SECTION_DATA,则调用函数_recv_data,将p_link和p_data作为参数传递给该函数,并将返回值赋给_ret。如果_ret等于0,则将ret赋值为LINK_RECV_SECTION_RET_ING,并跳出switch语句;如果_ret等于1,则将ret赋值为LINK_RECV_SECTION_RET_OK。 最后,如果ret等于LINK_RECV_SECTION_RET_FAIL,则打印出一些调试信息,并将sectionStep赋值为SSL_LINK_RECV_SECTION_START。最终返回ret。

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static void input_task(void *priv) { int ret; start_run = 1; aos_sem_new(&g_input_sem, 0); ret = csi_codec_init(&g_codec, 0); if (ret != CSI_OK) { LOG("csi_codec_init error\n"); return; } g_input_hdl.ring_buf = &input_ring_buffer; g_input_hdl.sound_channel_num = INPUT_CHANNELS; ret = csi_codec_input_open(&g_codec, &g_input_hdl, 0); input_check(ret); ret = csi_codec_input_attach_callback(&g_input_hdl, codec_input_event_cb_fun, NULL); input_check(ret); /* input ch config */ g_input_config.bit_width = INPUT_SAMPLE_BITS; g_input_config.sample_rate = INPUT_SAMPLE_RATE; g_input_config.buffer = g_input_buf; g_input_config.buffer_size = INPUT_BUFFER_SIZE; g_input_config.period = INPUT_PERIOD_SIZE; g_input_config.mode = CODEC_INPUT_DIFFERENCE; g_input_config.sound_channel_num = INPUT_CHANNELS; ret = csi_codec_input_config(&g_input_hdl, &g_input_config); input_check(ret); ret = csi_codec_input_analog_gain(&g_input_hdl, 0xcf); input_check(ret); ret = csi_codec_input_digital_gain(&g_input_hdl, 25); input_check(ret); ret = csi_codec_input_link_dma(&g_input_hdl, &dma_ch_input_handle); input_check(ret); ret = csi_codec_input_start(&g_input_hdl); input_check(ret); uint32_t size = 0; uint32_t r_size = 0; g_input_size = 0; // printf("input start(%lld)\n", aos_now_ms()); while (1) { input_wait(); r_size = (g_input_size + INPUT_PERIOD_SIZE) < READ_BUFFER_SIZE ? INPUT_PERIOD_SIZE : (READ_BUFFER_SIZE-g_input_size); size = csi_codec_input_read_async(&g_input_hdl, g_read_buffer + g_input_size, r_size); if (size != INPUT_PERIOD_SIZE) { // printf("input stop, get (%d)ms data (%lld)\n", READ_TIME, aos_now_ms()); printf("read size err(%u)(%u)\n", size, r_size); break; } g_input_size += r_size; } aos_sem_free(&g_input_sem); csi_codec_input_stop(&g_input_hdl); csi_codec_input_link_dma(&g_input_hdl, NULL); csi_codec_input_detach_callback(&g_input_hdl); csi_codec_uninit(&g_codec); start_run = 0; }函数解析

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

import cv2import numpy as npimport timefrom ultralytics import YOLO# 加载YOLO模型def load_yolo(model_path): yolo = YOLO(model_path) return yolo# 车辆检测def detect_vehicles(yolo, frame): classes, scores, boxes = yolo(frame) vehicles = [] for i in range(len(classes)): if classes[i] == 'car' or classes[i] == 'truck': vehicles.append(boxes[i]) return vehicles# 时速估计def estimate_speed(prev_frame, curr_frame, vehicles): speed = [] for vehicle in vehicles: x1, y1, x2, y2 = vehicle prev_vehicle_roi = prev_frame[y1:y2, x1:x2] curr_vehicle_roi = curr_frame[y1:y2, x1:x2] prev_gray = cv2.cvtColor(prev_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) curr_gray = cv2.cvtColor(curr_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) flow_mean = np.mean(flow) speed.append(flow_mean * 30) # 假设每帧间隔为1/30秒 return speed# 绘制检测结果def draw_results(frame, vehicles, speeds): for i in range(len(vehicles)): x1, y1, x2, y2 = vehicles[i] cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, 'Vehicle ' + str(i+1) + ': ' + str(speeds[i]) + ' km/h', (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)# 主函数def main(): # 加载YOLO模型 yolo = load_yolo("yolov8n.pt") # 打开视频或摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 如果要打开视频,请将0改为视频文件的路径 # 初始化 prev_frame = None while True: # 读取当前帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 车辆检测 vehicles = detect_vehicles(yolo, frame) # 时速估计 if prev_frame is not None: speeds = estimate_speed(prev_frame, frame, vehicles) else: speeds = [0] * len(vehicles) # 绘制检测结果 draw_results(frame, vehicles, speeds) # 显示检测结果 cv2.imshow('Vehicle Detection', frame) # 保存检测结果 cv2.imwrite('result.jpg', frame) # 按下q键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__': main()整理好代码

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