sample=np.hstack((x[indexs[combination[0]]],x[indexs[combination[1]],x[indexs[combination[2]]])是什么意思

时间: 2024-01-05 20:05:12 浏览: 51
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杰奇1.7解密.zip_adclick.php_奇杰_杰奇_杰奇1.7解密_杰奇解密

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这段 code 是用来拼接三个不同位置上的数组元素，其中 combination 数组中存放了三个不同的 indexs 元素索引，对应到 x 数组上就是 x[indexs[combination[0]]]、x[indexs[combination[1]]]、x[indexs[combination[2]]]。np.hstack() 是按水平方向（按列顺序）把数组给堆叠起来，生成新的数组。所以这段代码就是把这三个索引对应的数组元素按列并在一起。
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sample=np.hstack((x[indexs[combination[0]]],x[indexs[combination[1]]],x[indexs[combination[2]]]))是什么意思

x[indexs[combination[0]]]表示从x数组中取出combination[0]位置上的元素，以此类推。然后使用hstack()函数将取出的三个元素在水平方向上进行堆叠。最终的sample是一个形状为(1, n)的数组，其中n为三个元素在水平...

for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) pointData[jj,2] = dcmSOPs.index(dcmUID) if (isPlot==True) and (k<6): plt.subplot(1,6,k+1) plt.plot(conData[:,0],conData[:,1],'b.') plt.title('time={} z={}'.format(time,conData[0,2])) minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY if k==0: writeToFile(np.hstack((conData,pointData)).T,path+'\\GTV_indexs.txt','w') print("path of GTV_indexes.txt",path) else: writeToFile(np.hstack((conData,pointData)).T,path+'\\GTV_indexs.txt','a') cuts = np.array(cuts) return minXY,maxXY,cuts

具体来说，它通过循环遍历每个顶点，然后从顶点数据中获取其X、Y和Z坐标并将其转换为像素坐标。接下来，代码将像素坐标存储在pointData数组中，并根据需要绘制轮廓。如果需要绘制轮廓，则代码会计算轮廓的最小和最大...

def findContours(path,isPlot=False): dcmSOPs = findSOPs(path) #path,rtFile = os.path.split(rvFileName) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[3] time = paths[4] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_{}%.dcm'.format(time) ds = pydicom.dcmread(rvFile) contours = ds.ROIContourSequence dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1))) ds = pydicom.dcmread(dcmFile) dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient dcmSpacing = ds.PixelSpacing # GTV 为第二个轮廓 numberOfContours = len(contours[1].ContourSequence) cuts = [] # 找出包含GTV的CT minXY = 600 maxXY = -1 for k in range(0,numberOfContours): rfContent = contours[1].ContourSequence[k] # 读取该靶区所在CT切片的信息 dcmUID = rfContent.ContourImageSequence[0].ReferencedSOPInstanceUID #print(numberOfContours,len(dcmSOPs),dcmUID) #print(k,dcmSOPs.index(dcmUID)) cuts.append(dcmSOPs.index(dcmUID)) numberOfPoints = rfContent.NumberOfContourPoints # 该层靶区曲线点数 conData = np.zeros((numberOfPoints,3)) # 存储靶区曲线各点的世界坐标 pointData = np.zeros((numberOfPoints,2)) # 存储靶区曲线各点的网格体素坐标 #将靶区勾画的曲线坐标由世界坐标系转换为网格体素坐标 for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] #轮廓世界坐标系 conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) #轮廓X坐标 pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) #轮廓Y坐标 minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY #print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) cuts = np.array(cuts) writeToFile(cuts,path+'\\GTV_indexs.txt') return minXY,maxXY,cuts

这段代码是用于在一个 DICOM 数据集中找到包含某个轮廓的 CT 切片，并将这些切片的索引写入文件中。其中，输入参数 path 是 DICOM 数据集的路径，isPlot 参数表示是否需要画出 CT 切片和轮廓，函数返回值是一个...

dftrain,dfvalid = train_test_split(dfdata, train_size=0.75, random_state=42) Xtrain,Ytrain = dftrain.drop(label_col,axis = 1),dftrain[label_col] Xvalid,Yvalid = dfvalid.drop(label_col,axis = 1),dfvalid[label_col] cate_cols_indexs = np.where(Xtrain.columns.isin(cate_cols))[0]

这段代码是用于将原始数据集分割为训练集和验证集，并且将标签列从特征列中分离出来。其中，train_test_split()函数将数据集按照指定比例划分为训练集和验证集，并且设置了随机种子，以保证每次划分结果的一致性。...

详细解释一下这段代码GTV_indexes = [] GTVs_sum = np.zeros((512,512)) # Find the cuts containning GTV contours minXY = 600 maxXY = -1 for time in times: path = folder+patient+'\\'+str(int(time)) # Find the filenames starting with CT minXY1,maxXY1,GTV_index = findContours(path,isPlot=False) GTV_indexes=np.append(GTV_indexes,GTV_index) if minXY>minXY1: minXY = minXY1 elif maxXY<maxXY1: maxXY = maxXY1 print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) GTV_indexes = np.array(GTV_indexes) GTV_indexes = np.unique(GTV_indexes).astype(int) print('Cuts including GTVs: {}'.format(GTV_indexes)) writeToFile(GTV_indexes,folder+patient+'\\GTV_indexs.txt') #将DICOM文件的拍摄时间与呼吸曲线对应 #CT scanning time # 由vxp文件获取开始扫描的时刻 vxpPath = folder+patient+'\\0006863819_20200730_090003.vxp' injectTime = getInjectionTime(vxpPath) print('Initial injection time of CT from vxp file:{}'.format(injectTime)) # 得到GTV cut的扫描时刻 scanTimes = np.ones((len(times),len(cuts))) print('scan time of each phase CT') for i,time in enumerate(times,start=0): for j,cut in enumerate(cuts,start=0): filename = folder+patient+'\\'+str(int(time))+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(int(cut)) scanTime = getScanTime(filename) scanTimes[i,j] = scanTime scanTimes = scanTimes-scanTimes.min()+injectTime # 画出呼吸曲线，并得到相应的呼吸幅度 amplitudes = getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=1) writeToFile(scanTimes,folder+patient+'\\scanTimes.txt') writeToFile(amplitudes,folder+patient+'\\amplitudes.txt')

11. writeToFile(GTV_indexes,folder+patient+'\\GTV_indexs.txt'): 将包含GTV轮廓的切片索引写入文件。 12. vxpPath = folder+patient+'\\0006863819_20200730_090003.vxp': 构造呼吸曲线文件的路径。 13. ...

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_...

这段代码如何优化 columnClick(e, index, sIndex) { this.classBool = true; // 点击出现添加班次 // index 列 sIndex 行 let indexT = 0; this.sIndex = sIndex; // 判断是否同一列，是的话重新赋值 const indexs = this.selectedList.findIndex( (obj) => obj.sIndex === sIndex ); const indext = this.selectedList.findIndex( (obj) => (obj.index == index && obj.sIndex == sIndex) ); // || (obj.index == index && obj.sIndex == sIndex) console.log(indext, indexs, '-------------indexs') if (indexs !== -1) { // this.height = Math.abs(this.height * (index - this.indexfirst)); console.log(111111111, this.selectedList) this.selectedList.splice(indexs, 1); } else { this.indexfirst = index; } if(indext == -1) { this.selectedList.push({ index, sIndex, }); } this.createSelect(index, sIndex); },

== -1进行判断，而不是使用== -1判断相反的情况。 2. 使用对象字面量简化代码：在selectedList的判断中，可以使用对象字面量代替两个属性的判断。 3. 使用Set数据结构代替数组：如果selectedList用于存储...

indexs = df.index.to_list()

具体来说，代码中的 df.index 语句获取了 DataFrame 中的所有行的索引，然后使用 to_list() 方法将这些索引转换成一个列表，该列表被赋值给变量 indexs。 需要注意的是，indexs 列表中的元素的顺序与 DataFrame ...

def generate(**kwargs): """ 随机生成动漫头像，并根据netd的分数选择较好的 """ for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device=t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') netg, netd = NetG(opt).eval(), NetD(opt).eval() noises = t.randn(opt.gen_search_num, opt.nz, 1, 1).normal_(opt.gen_mean, opt.gen_std) noises = noises.to(device) map_location = lambda storage, loc: storage netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 生成图片，并计算图片在判别器的分数 fake_img = netg(noises) scores = netd(fake_img).detach() # 挑选最好的某几张 indexs = scores.topk(opt.gen_num)[1] result = [] for ii in indexs: result.append(fake_img.data[ii]) # 保存图片 tv.utils.save_image(t.stack(result), opt.gen_img, normalize=True, value_range=(-1, 1))解释一下

noises是一个大小为(opt.gen_search_num, opt.nz, 1, 1)的正态分布噪声，并通过设置opt.gen_mean和opt.gen_std来控制其均值和标准差。noises被移动到选定的设备上。然后，生成器和判别器都被移动到选定的...

@t.no_grad() def generate(**kwargs): """ 随机生成动漫头像，并根据netd的分数选择较好的 """ for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device = t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') netg, netd = NetG(opt).eval(), NetD(opt).eval() noises = t.randn(opt.gen_search_num, opt.nz, 1, 1).normal_(opt.gen_mean, opt.gen_std) noises = noises.to(device) map_location = lambda storage, loc: storage netd.load_state_dict(t.load(opt.netd_path, map_location=map_location)) netg.load_state_dict(t.load(opt.netg_path, map_location=map_location)) netd.to(device) netg.to(device) # 生成图片，并计算图片在判别器的分数 fake_img = netg(noises) scores = netd(fake_img).detach() # 挑选最好的某几张 indexs = scores.topk(opt.gen_num)[1] result = [] for ii in indexs: result.append(fake_img.data[ii]) # 保存图片 tv.utils.save_image(t.stack(result), opt.gen_img, normalize=True, value_range=(-1, 1))的含义

这段代码是用于生成动漫头像的函数。该函数通过随机生成opt.gen_search_num个噪声，然后将这些噪声输入到生成器netg中，生成opt.gen_search_num张假图片。然后将这些假图片输入到判别器netd中，得到每张假图片在判别...

const engagementModel = types.model('engagementModel', { equity_type: types.maybeNull(types.string), show: types.maybeNull(types.boolean), head_image:types.maybeNull(types.string), nick_name: types.maybeNull(types.string), phone: types.maybeNull(types.string), service_list: types.array(types.string), imageArray: types.array(imageArrayModel), }); const imageArrayModel = types.model('imageArrayModel', { head_image:types.maybeNull(types.string), nick_name: types.maybeNull(types.string), }); const HealthyShotStore = types .model('HealthyShotStore', { picUrlsArray: types.array(picUrlModel), indexs: types.number, handCustomerArray: types.array(handCustomerModel), engagementArray: types.array(engagementModel), selectIndex: types.number, checkDetailList: types.array(types.string), handCustomerFlag: types.string, })的这个types.array(imageArrayModel)为什么报错

indexs: types.number, handCustomerArray: types.array(handCustomerModel), engagementArray: types.array(engagementModel), selectIndex: types.number, checkDetailList: types.array(types.string), ...

index_price=pd.DataFrame({index:get_price(code).close for index,code in indexs.items()}).dropna()是什么意思

其中，get_price(code).close 是获取股票 code 当天的收盘价的函数，indexs.items() 是一个字典，包含所选股票指数的代码和对应的索引名称。最终通过列表推导式将数据存入 DataFrame，再通过 dropna() 方法...

[mobx-state-tree] Cannot modify 'engagementModel@engagementArray/2' the object is protected and can onlybe modified by using an action.这个报错const engagementModel = types.model('engagementModel', { equity_type: types.maybeNull(types.string), show: types.maybeNull(types.boolean), head_image: types.maybeNull(types.string), nick_name: types.maybeNull(types.string), phone: types.maybeNull(types.string), service_list: types.array(types.string), imageArray: types.array(types.late(() => imageArrayModel)), }); const imageArrayModel = types.model('imageArrayModel', { head_image: types.maybeNull(types.string), nick_name: types.maybeNull(types.string), }); const HealthyShotStore = types.model('HealthyShotStore', { picUrlsArray: types.array(picUrlModel), indexs: types.number, handCustomerArray: types.array(handCustomerModel), engagementArray: types.array(engagementModel), selectIndex: types.number, checkDetailList: types.array(types.string), handCustomerFlag: types.string, });那我要修改怎么改，

这个报错是因为你试图直接修改 engagementModel@engagementArray/2 对象，而 mobx-state-tree 默认情况下只允许通过 action 修改...HealthyShotStore.updateEngagementModel(1, 'equity_type', 'some value');

<uni-section title="滑动视图" type="line" padding> <swiper class="swiperss" :indicator-dots="true" > <block v-for="(menus,indexs) in menusTow" :key="indexs"> <swiper-item v-for="(item, index) in menus.slice(0, Math.ceil(menus.length / 10))" :key="indexxs"> <view class='pictrue'> <image :src='item.pic'></image> </view> <view class="menu-txt">{{item.name}}</view> <view class='pictrue'> <image :src='item.pic'></image> </view> <view class="menu-txt">{{item.name}}</view> </swiper-item> </block> </swiper> </uni-section>怎样把这串代码的效果改成一页显示十个元素而不是用十页来显示十个元素

2. 将 swiper-item 的 v-for 循环的范围由 menus.slice(0, Math.ceil(menus.length / 10)) 修改为 menus.slice((indexs*10), (indexs+1)*10)，表示每个 swiper-item 显示的元素从 menus 数组中根据索引切割...

package com.ldu.controller; import com.ldu.pojo.Admin; import com.ldu.pojo.Goods; import com.ldu.pojo.Orders; import com.ldu.pojo.Purse; import com.ldu.pojo.User; import com.ldu.service.AdminService; import com.ldu.service.GoodsService; import com.ldu.service.OrdersService; import com.ldu.service.PurseService; import com.ldu.service.UserService; import com.ldu.util.GoodsGrid; import com.ldu.util.OrdersGrid; import com.ldu.util.PurseGrid; import com.ldu.util.UserGrid; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import org.springframework.web.servlet.ModelAndView; import java.util.List; import javax.annotation.Resource; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import javax.servlet.http.HttpSession; /** * 2018-3-7 10:40:38 */ @Controller @RequestMapping(value = "/admin") public class AdminController { @Resource private UserService userService; @Resource private GoodsService goodsService; @Resource private OrdersService ordersService; @Resource private PurseService purseService; @Resource private AdminService adminService; @RequestMapping(value = "", method = RequestMethod.GET) public String login(HttpSession session) { // 清除session //session.invalidate(); return "/admin/login"; } @RequestMapping(value = "/index", method = RequestMethod.POST) public String index(HttpServletRequest request, Admin admins) { Admin myadmin = adminService.findAdmin(admins.getPhone(), admins.getPassword()); if (myadmin != null) { request.getSession().setAttribute("admin", myadmin); return "/admin/index"; } return "/admin/login"; } @RequestMapping(value = "/indexs") public String indexs(HttpServletRequest request) { Admin admin = (Admin) request.getSession().getAttribute("admin"); if (admin != null) { Integer id = admin.getId(); Admin myadmin = adminService.findAdminById(id); request.getSession().setAttribute("admin", myadmin); return "/admin/index"; } return "/admin/login"; }

其中 login 方法用于返回登录页面，index 方法用于处理登录操作，并返回主页页面，indexs 方法用于返回主页页面并检查是否已经登录。 该 Java 类还使用了 HttpServletRequest 和 HttpSession 来获取和操作请求和...
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Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server

资源摘要信息:"icare-server是一个基于Symfony2框架开发的RESTful问答系统。Symfony2是一个使用PHP语言编写的开源框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式。本项目完成于2014年11月18日，标志着其开发周期的结束以及初步的稳定性和可用性。" Symfony2框架是一个成熟的PHP开发平台，它遵循最佳实践，提供了一套完整的工具和组件，用于构建可靠的、可维护的、可扩展的Web应用程序。Symfony2因其灵活性和可扩展性，成为了开发大型应用程序的首选框架之一。 RESTful API（ Representational State Transfer的缩写，即表现层状态转换）是一种软件架构风格，用于构建网络应用程序。这种风格的API适用于资源的表示，符合HTTP协议的方法（GET, POST, PUT, DELETE等），并且能够被多种客户端所使用，包括Web浏览器、移动设备以及桌面应用程序。 在本项目中，icare-server作为一个问答系统，它可能具备以下功能： 1. 用户认证和授权：系统可能支持通过OAuth、JWT（JSON Web Tokens）或其他安全机制来进行用户登录和权限验证。 2. 问题的提交与管理：用户可以提交问题，其他用户或者系统管理员可以对问题进行管理，比如标记、编辑、删除等。 3. 回答的提交与管理：用户可以对问题进行回答，回答可以被其他用户投票、评论或者标记为最佳答案。 4. 分类和搜索：问题和答案可能按类别进行组织，并提供搜索功能，以便用户可以快速找到他们感兴趣的问题。 5. RESTful API接口：系统提供RESTful API，便于开发者可以通过标准的HTTP请求与问答系统进行交互，实现数据的读取、创建、更新和删除操作。 Symfony2框架对于RESTful API的开发提供了许多内置支持，例如： - 路由（Routing）：Symfony2的路由系统允许开发者定义URL模式，并将它们映射到控制器操作上。 - 请求/响应对象：处理HTTP请求和响应流，为开发RESTful服务提供标准的方法。 - 验证组件：可以用来验证传入请求的数据，并确保数据的完整性和正确性。 - 单元测试：Symfony2鼓励使用PHPUnit进行单元测试，确保RESTful服务的稳定性和可靠性。 对于使用PHP语言的开发者来说，icare-server项目的完成和开源意味着他们可以利用Symfony2框架的优势，快速构建一个功能完备的问答系统。通过学习icare-server项目的代码和文档，开发者可以更好地掌握如何构建RESTful API，并进一步提升自身在Web开发领域的专业技能。同时，该项目作为一个开源项目，其代码结构、设计模式和实现细节等都可以作为学习和实践的最佳范例。 由于icare-server项目完成于2014年，使用的技术栈可能不是最新的，因此在考虑实际应用时，开发者可能需要根据当前的技术趋势和安全要求进行相应的升级和优化。例如，PHP的版本更新可能带来新的语言特性和改进的安全措施，而Symfony2框架本身也在不断地发布新版本和更新补丁，因此维护一个长期稳定的问答系统需要开发者对技术保持持续的关注和学习。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依