解释一下这段代码s = (float)319 * rand() / 32767 / 32767 / 2 + 1;

时间: 2023-12-18 19:27:14 浏览: 26
这段代码的作用是生成一个范围在1到320之间的随机浮点数。具体解释如下: 1. rand()函数返回一个范围在0到RAND_MAX之间的随机整数。 2. (float)319将整数值319强制转换为浮点数。 3. rand() / 32767将0到RAND_MAX之间的随机整数转换为0到1之间的随机浮点数。 4. rand() / 32767 / 2再将0到1之间的随机浮点数缩小到0到0.5之间。 5. 最后将上述结果乘以319,再加上1,即可得到范围在1到320之间的随机浮点数。 需要注意的是,这段代码中的32767是RAND_MAX的值,它表示rand()函数返回的最大随机数。同时,该代码中的除法操作是左结合的,因此先进行rand() / 32767操作,再进行后续的除以2和除以319操作。
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解释一下这段代码 int s, i, j; srand(10 * getpid()); /*由于每次运行时进程号不同,故可用来作为初始化随机数队列的“种子”*/ s = (float)319 * rand() / 32767 / 32767 / 2 + 1; /*正态分布*/ for (i = 0; i < total_instruction; i += 4) /*产生指令队列*/ { a[i] = s; /*任选一指令访问点m*/ a[i + 1] = a[i] + 1; /*顺序执行一条指令*/ a[i + 2] = (float)a[i] * rand() / 32767 / 32767 / 2; /*执行前地址指令m*/ a[i + 3] = a[i + 2] + 1; /*顺序执行一条指令*/ s = (float)(318 - a[i + 2]) * rand() / 32767 / 32767 / 2 + a[i + 2] + 2; if ((a[i + 2] > 318) || (s > 319)) printf("a[%d+2],a number which is :%d and s==%d\n", i, a[i + 2], s); } for (i = 0; i < total_instruction; i++) /*将指令序列变换成页地址流*/ { page[i] = a[i] / 10; offset[i] = a[i] % 10; } for (i = 4; i <= 32; i++) /*用户内存工作区从4个页面到32个页面*/ { printf("--%2d page frames ", i); FIFO(i); } return 0;

这段代码是一个模拟操作系统中的页面置换算法FIFO(First-In-First-Out),用于测试不同页面帧数时的页面置换效果。它首先使用进程号作为“种子”初始化随机数队列,然后根据正态分布产生指令队列,并将其转换成页地址流。接着,它以不同的页面帧数作为参数调用FIFO函数,模拟不同的内存情况,输出每个页面帧数下的页面置换情况。最后,它返回0表示程序正常退出。

分析解释int main( ) { int s,i,j; srand(10*getpid()); s=(float)319*rand( )/32767/32767/2+1; for(i=0;i<total_instruction;i+=4) { if(s<0||s>319) { printf("When i==%d,Error,s==%d\n",i,s); exit(0); } a[i]=s; a[i+1]=a[i]+1; a[i+2]=(float)a[i]*rand( )/32767/32767/2; a[i+3]=a[i+2]+1; s=(float)(318-a[i+2])*rand( )/32767/32767/2+a[i+2]+2; if((a[i+2]>318)||(s>319)) printf("a[%d+2],a number which is :%d and s==%d\n",i,a[i+2],s); } for (i=0;i<total_instruction;i++) { page[i]=a[i]/10; offset[i]=a[i]%10; } for(i=4;i<=32;i++) { printf("--%2d page frames ",i); FIFO(i); LRU(i); OPT(i); } return 0; }

这段代码是一个模拟计算机操作系统中的页面置换算法的程序。具体来说,它模拟了三种页面置换算法:FIFO、LRU和OPT,并比较它们的性能。 在程序中,首先生成一个随机数s,然后按照一定的规则对数组a进行赋值。接着根据a数组的值计算出每个指令所在的页号和页内偏移量,并存储在page和offset数组中。最后,程序对页面帧数从4到32进行遍历,分别使用FIFO、LRU和OPT算法进行页面置换,并输出它们的性能指标。 需要注意的是,这段代码中使用了一些系统调用,如getpid()和exit(),以及标准库函数如srand()、rand()和printf()等。

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//1.存储管理。 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define INVALID -1 #define NULL 0 #define total_instruction 320 /*指令流长*/ #define total_vp 32 /*虚页长*/ #define clear_period 50 /*清0周期*/ typedef struct /*页面结构*/ { int pn; //页号 logic number int pfn; //页面框架号 physical frame number int counter; //计数器 int time; //时间 }pl_type; pl_type pl[total_vp]; /*页面线性结构---指令序列需要使用地址*/ typedef struct pfc_struct /*页面控制结构,调度算法的控制结构*/ { int pn; int pfn; struct pfc_struct *next; }pfc_type; pfc_type pfc[total_vp], *freepf_head, *busypf_head, *busypf_tail; int diseffect, a[total_instruction]; /* a[]为指令序列*/ int page[total_instruction], offset[total_instruction];/*地址信息*/ int initialize(int); int FIFO(int); int LRU(int); int LFU(int); int NUR(int); //not use recently int OPT(int); int main( ) { int s,i,j; srand(10*getpid()); /*由于每次运行时进程号不同,故可用来作为初始化随机数队列的“种子”*/ s=(float)319*rand( )/32767/32767/2+1; /*正态分布*/ for(i=0;i<total_instruction;i+=4) /*产生指令队列*/ { if(s<0||s>319) { printf("When i==%d,Error,s==%d\n",i,s); exit(0); } a[i]=s; /*任选一指令访问点m*/ a[i+1]=a[i]+1; /*顺序执行一条指令*/ a[i+2]=(float)a[i]*rand( )/32767/32767/2; /*执行前地址指令m*/ a[i+3]=a[i+2]+1; /*顺序执行一条指令*/ s=(float)(318-a[i+2])*rand( )/32767/32767/2+a[i+2]+2; if((a[i+2]>318)||(s>319)) printf("a[%d+2],a number which is :%d and s==%d\n",i,a[i+2],s); } for (i=0;i<total_instruction;i++) /*将指令序列变换成页地址流*/ { page[i]=a[i]/10; offset[i]=a[i]%10; } for(i=4;i<=32;i++) /*用户内存工作区从4个页面到32个页面*/ { printf("--%2d page frames ",i); FIFO(i); LRU(i); LFU(i); NUR(i); OPT(i); } return 0; } /*初始化相关数据结构 total_pf表示内存的块数 */ int initialize(int total_pf) { int i; diseffect=0; for(i=0;i<total_vp;i++) { pl[i].pfn=INVA

这段代码是什么意思 def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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