Return n points distributed over [xmin, xmax] x [ymin, ymax] according to (normalized) density distribution. with xmin, xmax = 0, density.shape[1] ymin, ymax = 0, density.shape[0] The algorithm here is a simple rejection sampling

# 根据密度分布返回分布在[xmin, xmax] x [ymin, ymax]上的n个点
# 其中xmin, xmax = 0, density.shape[1], ymin, ymax = 0, density.shape[0]
# 采用简单的拒绝抽样算法

def generate_points(density, n):
# 获取数组的行和列数
height, width = density.shape

# 归一化密度分布
density = normalize(density)

# 初始化points和count
points = np.zeros((n,2))
count = 0

# 采用拒绝抽样算法获取n个点
while count < n:
# 随机生成一个点的坐标
x, y = np.random.uniform(0, width), np.random.uniform(0, height)
# 判断该点是否被选中
if np.random.uniform(0,1) < density[int(y),int(x)]:
points[count,:] = (x,y)
count += 1

return points

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解释代码args.distributed = args.world_size > 1 or cfg.MULTIPROCESSING_DISTRIBUTED

这行代码的作用是设置参数args.distributed的值。如果参数args.world_size大于1或者cfg.MULTIPROCESSING_DISTRIBUTED为True，则将args.distributed设置为True，否则设置为False。

这个代码的目的是判断是否需要使用分布式训练。当我们的训练需要多个进程或多个GPU时，我们需要使用分布式训练来加速训练过程。这个代码就是用来判断是否需要使用分布式训练的。如果需要，就将args.distributed设置为True，否则设置为False。

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)

这段代码用于为分布式训练设置数据采样器。在分布式训练中，不同的进程需要访问不同的数据子集，因此需要使用数据采样器来确保每个进程访问的数据不重复且没有遗漏。

`torch.utils.data.distributed.DistributedSampler`是PyTorch提供的一个数据采样器，可以在分布式训练中使用。它会自动将数据集分成多个子集，并且每个进程只会访问其中的一个子集。同时，它还可以在每个epoch开始时对数据进行随机打乱，确保每个进程访问的数据是随机的。

在使用`DistributedSampler`时，需要将数据集作为参数传递给它，例如：

train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler)

其中`train_dataset`是你的训练数据集，`batch_size`是你指定的批量大小。然后，你可以将`train_sampler`传递给`DataLoader`中的`sampler`参数，这样`DataLoader`就会使用`DistributedSampler`来进行数据采样。