last_jj_flag=jj_flag; jj_flag=1

这段代码是一个简单的赋值语句，它将变量 `last_jj_flag` 的值设置为变量 `jj_flag` 的值，然后将变量 `jj_flag` 的值设置为1。在这个语句执行之前，变量 `last_jj_flag` 中存储的是前一个时间点的 `jj_flag` 的值，而变量 `jj_flag` 中存储的是当前的 `jj_flag` 的值。这段代码的目的可能是在记录 `jj_flag` 的变化历史，或者在某些条件下判断 `jj_flag` 的上一个值。

相关问题

if(P25==0)//×ÜÆô¶¯°´Å¥ { if((jj_flag==1)&&(last_jj_flag==0)) { TR1=0; state=5; state_flag=1; } if((state==5)&&(min_sec==15)) { TR1=0; state=6; state_flag=1; } } else if(P25==1) { state=0; } }

这是一段嵌入式系统的 C 代码，大概的意思是：

如果 P25 端口为 0（即检测到某个条件满足），则进行一些操作，如如果 jj_flag 变量为 1 而 last_jj_flag 变量为 0，则执行一些操作并将 state 变量设置为 5，如果 state 等于 5 而且 min_sec 变量等于 15，则执行一些操作并将 state 变量设置为 6。

如果 P25 端口为 1，则将 state 变量设置为 0。

需要更多上下文和代码才能确定具体的功能和目的。

LAST_STRIDE

LAST_STRIDE是一个超参数，用于控制模型中最后一个卷积层的步幅（stride）。步幅是指卷积核在进行卷积操作时每次移动的距离。在深度学习中，步幅的选择可以影响特征图的尺寸和感受野的大小。

在给定的引用中，LAST_STRIDE被用作构建模型的参数之一。具体来说，它被传递给ParsingReidModel类的构造函数，用于设置模型中最后一个卷积层的步幅。

以下是一个示例，展示了如何使用LAST_STRIDE参数构建模型：

class ParsingReidModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, last_stride, pretrain_path, neck, neck_feat, name, pretrain_choice):
        super(ParsingReidModel, self).__init__()
        # 构建模型的其他部分
        
        self.last_stride = last_stride
        # 其他初始化操作
    
    # 其他方法和层定义
    
# 在模型调用中
model = ParsingReidModel(num_classes, cfg.model.last_stride, cfg.model.pretrain_path, cfg.model.neck, cfg.model.neck_feat, cfg.model.name, cfg.model.pretrain_choice)

在这个示例中，LAST_STRIDE被传递给ParsingReidModel类的构造函数，并在模型的定义中使用。这样，模型就可以根据传入的LAST_STRIDE参数来设置最后一个卷积层的步幅。