A[:, i, :, :] = weight[:, indice, :, :]

时间: 2023-11-30 13:28:53 浏览: 116
EXE

求重量计算

这是一个使用 NumPy 或 PyTorch 框架对张量或数组进行赋值的代码，其中 `A` 和 `weight` 是两个张量或数组，`indice` 是一个索引数组，`i` 是一个整数。 具体来说，这行代码会将 `weight` 张量中的第 `indice` 列，赋值给 `A` 张量中的第 `i` 列。其中 `:` 表示对该维度的所有元素进行操作，因此 `A[:, i, :, :]` 表示对 `A` 张量的第二维进行操作，将第 `i` 列的所有元素都替换成 `weight` 张量中的第 `indice` 列的所有元素。这个操作可以用来实现在一个张量中选择部分列并将其复制到另一个张量的相应位置的功能。
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体重指数 BMI代表体重指数。 它用于检查人格，例如正常，超重，体重不足。 它用于获取人的可变身高和体重。 BMI的公式=体重/（身高*身高）; 这是我的第一个Web项目。 在这些代码中，我使用了以下语言列表： HTML CSS，引导程序 Javascript，JQuery Servlet Java 将来，我将创建通过数据库连接的BMI的下一个版本。 将来要完成的任务： 登录页面登录页面登录登录记录数据到数据库删除数据到数据库updata数据到数据库到目前为止，仅此而已。 今天书呆子，老板明天。 XX Y

重量计算.vi

重量计算.vi

# 筛选点 # h_indice = np.argsort(h) # 返回h里面的元素按从小到大排序的索引 # h_sorted = h[h_indice] # begin = 0 # for i in range(len(h_sorted) - 1): # 0~9999 # if h_sorted[i] == h_sorted[i + 1]: # continue # else: # point_idx = h_indice[begin: i + 1] # filtered_points.append(np.mean(point_cloud[point_idx], axis=0)) # begin = i+1 # # 把点云格式改成array，并对外返回 # filtered_points = np.array(filtered_points, dtype=np.float64) # return filtered_points这段话的计算过程？

这段代码实现的是对体素滤波后的点云数据进行进一步筛选，将每个体素格子内的点替换成格子内的重心点或者所有点的平均值。具体计算过程如下： 1. 使用 np.argsort 函数对列表 h 中的元素进行排序，并返回排序后的...

point_idx = h_indice[begin: i + 1]这句话的计算过程

begin表示当前格网内第一个点在h_indice中的索引，i表示当前格网内最后一个点在h_indice中的索引。因此，h_indice[begin:i+1]表示当前格网内所有点在原始点云数据中的索引。将这些索引存储到point_idx列表中，即可...
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#测试求每簇均值的函数：count_clusters_means(clusters) '''结果： means=array([ [4.7 , 3.2 , 1.46666667, 0.2 ], [5.12 , 3.6 , 1.54 , 0.24 ], [4.4 , 2.9 , 1.4 , 0.2 ] ]) ''' clusters_indice=[[0, 3, 6], [1, 2, 4, 7, 8], [5]] means= count_clusters_means(clusters_indice, test_D) means

根据你提供的代码，我可以看出你在测试一个计算每个簇均值的函数，函数名为count_clusters_means。你给出了一个包含三个簇的例子，每个簇都是由数据集test_D中的索引构成的列表。函数的输出是一个数组，其中每行代表...

point_idx = h_indice[begin: i + 1] z_value = point_cloud[[point_idx], 2] z_min_idx = np.argmin(z_value) # 获取格网内的最低点的z值 delth = point_cloud[[point_idx], 2] - point_cloud[[point_idx[z_min_idx]], 2] # 计算高差 deltx = point_cloud[[point_idx], 0] - point_cloud[[point_idx[z_min_idx]], 0] delty = point_cloud[[point_idx], 1] - point_cloud[[point_idx[z_min_idx]], 1] distances = np.sqrt(deltx * deltx + delty * delty)

这段代码的作用是对于每个非地面点索引begin到i，找到该点所在的格网内的最低点，并计算该点与最低点之间的距离和高差。具体来说，代码中的point_idx表示当前格网内的点的索引，z_value表示当前格网内所有点的z值，z...

point_cloud = np.asarray(cloud.points) # 1、获取点云数据边界 x_min, y_min, z_min = np.amin(point_cloud, axis=0) x_max, y_max, z_max = np.amax(point_cloud, axis=0) # 2、计算格网行列数 width = np.ceil((x_max - x_min) / step) height = np.ceil((y_max - y_min) / step) print("格网的大小为： {} x {}".format(width, height)) # 3、计算每个点的格网索引 h = list() # h 为保存索引的列表 for i in range(len(point_cloud)): col = np.ceil((point_cloud[i][0] - x_min) / step) row = np.ceil((point_cloud[i][1] - y_min) / step) h.append((row-1) * width + col) h = np.array(h) # 4、计算每个格网里点的高差、坡度 h_indice = np.argsort(h) # 返回h里面的元素按从小到大排序的索引 h_sorted = h[h_indice]这段代码的计算工程

4. 对列表h进行排序，得到排序后的索引数组h_indice，然后根据索引数组h_indice提取出h中对应的元素h_sorted。这样得到的h_sorted是按照网格索引从小到大排列的。 5. 遍历每个网格，计算该网格内点的高差和坡度。...

对上述代码进行如下修改，是否改变基本功能：tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

对于第一个修改的代码块 static int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float ...

test_D=np.array([ [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4], [4.6, 3.4, 1.4, 0.3], [5. , 3.4, 1.5, 0.2], [4.4, 2.9, 1.4, 0.2], [4.9, 3.1, 1.5, 0.1], [5.4, 3.7, 1.5, 0.2], [4.8, 3.4, 1.6, 0.2] ])#测试求每簇均值的函数：count_clusters_means(clusters) '''结果： means=array([ [4.7 , 3.2 , 1.46666667, 0.2 ], [5.12 , 3.6 , 1.54 , 0.24 ], [4.4 , 2.9 , 1.4 , 0.2 ] ]) ''' clusters_indice=[[0, 3, 6], [1, 2, 4, 7, 8], [5]] means= count_clusters_means(clusters_indice, test_D) means 计算每簇均值 def count_clusters_means(clusters_indice, D): return np.array(means)

for cluster in clusters_indice: points = D[cluster] means.append(np.mean(points, axis=0)) return np.array(means) 这个函数将返回一个形状为(3,4)的数组，其中每个元素代表一个簇的均值。您可以使用...

解释代码：static int quick_sort_indice_inverse(std::vector<float>& input, int left, int right, std::vector<int>& indices) { float key; int key_index; int low = left; int high = right; if (left < right) { key_index = indices[left]; key = input[left]; while (low < high) { while (low < high && input[high] <= key) { high--; } input[low] = input[high]; indices[low] = indices[high]; while (low < high && input[low] >= key) { low++; } input[high] = input[low]; indices[high] = indices[low]; } input[low] = key; indices[low] = key_index; quick_sort_indice_inverse(input, left, low - 1, indices); quick_sort_indice_inverse(input, low + 1, right, indices); } return low; }

这段代码实现了一个快速排序算法，并且在排序过程中记录了元素的索引。具体解释如下： 函数参数： - input：输入的浮点数向量，即待排序的元素。 - left：当前待排序子数组的左边界。 - right：当前待排序子...

# 计算发散系数、线状特征 def computePointPCA(pointcloud): # 计算整块点云的均值和协方差 mean_convariance = pointcloud.compute_mean_and_covariance() # 特征分解得到特征值 eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(mean_convariance[1]) sorted_indices = np.argsort(eigen_values) # min_indice=sorted_indices[0,0] # 发散系数=最小特征值除以最大特征值 scattering = eigen_values[sorted_indices[0]] / eigen_values[sorted_indices[2]] # 线状特征=（最大特征值-次大特征值）/最大特征值 line_feature=(eigen_values[sorted_indices[2]]-eigen_values[sorted_indices[1]])/eigen_values[sorted_indices[2]] point_feature=[] point_feature.append(scattering) point_feature.append(line_feature) return point_feature

这是一个用于计算点云发散系数和线状特征的函数，输入参数pointcloud是一个点云对象，输出结果是一个包含两个浮点型值的列表，分别表示点云的发散系数和线状特征。 具体实现过程如下： 1. 使用点云对象的compute_...

计算每簇均值 def count_clusters_means(clusters_indice, D): return np.array(means)

cluster_i = D[clusters_indice == i] mean_i = np.mean(cluster_i, axis=0) means.append(mean_i) return np.array(means) 这个函数需要传入两个参数：clusters_indice 表示每个样本所属的簇的标号，是...

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