pd 广播内容 source_cap 解释

时间: 2023-09-29 22:01:07 浏览: 51
PD广播中的source_cap是指源头容量,也可以称为扩展源容量。在广播中,source_cap通常是指广播节目所使用的音频或视频的源文件的容量大小。 广播节目的制作过程中,需要从不同的来源获取音频或视频素材,比如录音室的录音、摄像棚的拍摄等等。这些素材需要经过编辑和处理后才能最终用于广播。而source_cap就是指这些包含音频或视频的源文件的容量大小。 当制作广播节目时,源文件的容量大小直接影响了广播节目的传输和播放质量。如果source_cap过小,则可能会导致音频或视频的压缩或丢失,从而影响广播节目的音质或画质。相反,如果source_cap足够大,则能够保证音频或视频的高质量播放效果。 因此,在PD广播中,管理和控制source_cap是非常重要的。广播制作团队需要根据广播节目的要求和预算,合理安排源文件的容量大小,以保证广播节目的播放质量和用户体验。 总之,PD广播中的source_cap解释为源头容量,是指广播节目所使用的音频或视频的源文件的容量大小,对广播节目的传输和播放质量具有重要影响。
相关问题

pd.read_csv解释

pd.read_csv是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,通常用于存储表格数据。 该函数的语法如下: ```python pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, dtype=None) ``` 参数说明: - `filepath_or_buffer`:要读取的CSV文件的路径或URL。 - `sep`:字段分隔符,默认为逗号。 - `delimiter`:字段分隔符的备选字符。 - `header`:指定作为列名的行数,默认为第一行。 - `names`:自定义列名。 - `index_col`:指定作为行索引的列。 - `dtype`:指定每列的数据类型。 读取CSV文件后,pd.read_csv会返回一个DataFrame对象,可以通过对该对象进行操作和分析来处理数据。

/* 检波器管脚结构体 */ typedef struct { uint16_t GPIO_CS_Port; uint16_t GPIO_CS_Pin; uint16_t GPIO_SCK_Port; uint16_t GPIO_SCK_Pin; uint16_t GPIO_SDO_Port; uint16_t GPIO_SDO_Pin; } POWER_DETECT_GPIO; POWER_DETECT_GPIO power_detect_gpio[6]={ {PD1_AD_CS_GPIO_Port,PD1_AD_CS_Pin,PD1_AD_SCK_GPIO_Port,PD1_AD_SCK_Pin,PD1_AD_SDO_GPIO_Port,PD1_AD_SDO_Pin}, {PD2_AD_CS_GPIO_Port,PD2_AD_CS_Pin,PD2_AD_SCK_GPIO_Port,PD2_AD_SCK_Pin,PD2_AD_SDO_GPIO_Port,PD2_AD_SDO_Pin}, {PD3_AD_CS_GPIO_Port,PD3_AD_CS_Pin,PD3_AD_SCK_GPIO_Port,PD3_AD_SCK_Pin,PD3_AD_SDO_GPIO_Port,PD3_AD_SDO_Pin}, {PD4_AD_CS_GPIO_Port,PD4_AD_CS_Pin,PD4_AD_SCK_GPIO_Port,PD4_AD_SCK_Pin,PD4_AD_SDO_GPIO_Port,PD4_AD_SDO_Pin}, {PD5_AD_CS_GPIO_Port,PD5_AD_CS_Pin,PD5_AD_SCK_GPIO_Port,PD5_AD_SCK_Pin,PD5_AD_SDO_GPIO_Port,PD5_AD_SDO_Pin}, {PD6_AD_CS_GPIO_Port,PD6_AD_CS_Pin,PD6_AD_SCK_GPIO_Port,PD6_AD_SCK_Pin,PD6_AD_SDO_GPIO_Port,PD6_AD_SDO_Pin}, };

这段代码定义了一个名为POWER_DETECT_GPIO的结构体,该结构体包含了6个成员变量,分别是GPIO_CS_Port、GPIO_CS_Pin、GPIO_SCK_Port、GPIO_SCK_Pin、GPIO_SDO_Port和GPIO_SDO_Pin,它们的类型都是uint16_t。 接下来,通过初始化power_detect_gpio数组的方式,为每个元素赋值。每个元素都是一个POWER_DETECT_GPIO结构体,通过给每个成员变量赋具体的值来初始化。每个元素的成员变量值来自于PD1_AD_CS_GPIO_Port、PD1_AD_CS_Pin、PD1_AD_SCK_GPIO_Port、PD1_AD_SCK_Pin、PD1_AD_SDO_GPIO_Port和PD1_AD_SDO_Pin等宏定义。 整个代码的作用是定义了一个检波器管脚结构体,并初始化了一个包含6个元素的数组。每个元素表示一个检波器管脚的配置信息。

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static int pd_eval_src_caps(struct usbpd *pd) { int i; union power_supply_propval val; bool pps_found = false; u32 first_pdo = pd->received_pdos[0]; int pdo_select = -1; u32 mv_select = 0, ma_select = 0; if (PD_SRC_PDO_TYPE(first_pdo) != PD_SRC_PDO_TYPE_FIXED) { usbpd_err(&pd->dev, "First src_cap invalid! %08x\n", first_pdo); return -EINVAL; } pd->peer_usb_comm = PD_SRC_PDO_FIXED_USB_COMM(first_pdo); pd->peer_pr_swap = PD_SRC_PDO_FIXED_PR_SWAP(first_pdo); pd->peer_dr_swap = PD_SRC_PDO_FIXED_DR_SWAP(first_pdo); val.intval = PD_SRC_PDO_FIXED_USB_SUSP(first_pdo); power_supply_set_property(pd->usb_psy, POWER_SUPPLY_PROP_PD_USB_SUSPEND_SUPPORTED, &val); /* Check for PPS APDOs */ if (pd->spec_rev == USBPD_REV_30) { for (i = 1; i < PD_MAX_DATA_OBJ; i++) { if ((PD_SRC_PDO_TYPE(pd->received_pdos[i]) == PD_SRC_PDO_TYPE_AUGMENTED) && !PD_APDO_PPS(pd->received_pdos[i])) { pps_found = true; break; } } } val.intval = pps_found ? POWER_SUPPLY_PD_PPS_ACTIVE : POWER_SUPPLY_PD_ACTIVE; power_supply_set_property(pd->usb_psy, POWER_SUPPLY_PROP_PD_ACTIVE, &val); /* First time connecting to a PD source and it supports USB data */ if (pd->peer_usb_comm && pd->current_dr == DR_UFP && !pd->pd_connected) start_usb_peripheral(pd); /* Select the first PDO (vSafe5V) immediately. */ pdo_select = select_match_pdo(pd,&mv_select,&ma_select); if (pdo_select == -1) { usbpd_dbg(&pd->dev, "%s, invaild pdo select\n",__func__); pd_select_pdo(pd, 1, 0, 0); } else { usbpd_dbg(&pd->dev, "%s, pdo_select = %d, mv= %dmV, ma = %dmA\n",__func__,pdo_select + 1,mv_select,ma_select); pd_select_pdo(pd, pdo_select + 1, mv_select * 1000, ma_select * 1000); } return 0; }代码分析

#!/bin/env python import numpy as np import pandas as pd import openpyxl,os df_csv = pd.read_csv(r'Permance_a.csv',index_col=0,encoding='utf-8') df_csv.to_excel(r'Permance_a.xlsx') # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('Permance_a.xlsx') # 选择第一个工作表 ws = wb.active # 循环遍历每一个单元格 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: # 判断单元格是否包含% if '%' in str(cell.value): # 将单元格格式设置为数字格式 cell.number_format = '0.00%' # 将单元格值除以100并重新赋值给单元格 cell.value = float(cell.value.strip('%')) / 100 # 保存Excel文件 wb.save('Permance_a.xlsx') # 源表格和目标表格的文件名 source_file = r'Permance_a.xlsx' target_file = r'Permance.xlsx' source_end_col = 8 # 结束列 source_start_col = 5 # 开始列 source_start_row = [2,12,22,32] source_end_row = [11,21,31,41] target_end_col = 6 # 结束列 target_start_col = 3 # 开始列 target_start_row = [7,35,21,49] target_end_row = [16,44,30,58] # 打开两个工作簿 wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2.active.title = target_ws_name ws2 = wb2.active # 将源表格的数据覆盖到目标表格中 for i in range(len(source_start_row)): for row in range(source_start_row[i], source_end_row[i]+1): for col in range(source_start_col, source_end_col+1): value = ws1.cell(row=row, column=col).value ws2.cell(row=target_start_row[i]+row-source_start_row[i], column=target_start_col+col-source_start_col, value=value) # 保存目标表格 wb2.save(target_file) 修改以上代码,将目标文件中数据引用源中工作明修改为target_ws_name

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