W W0000 00:00:1686143051.294691 29211 feature_matcher_and_filter_utils.cc:269] INVALID_ARGUMENT: integration window start at 0 === Source Location Trace: === third_party/redwood/perception/imu_processing/imu_integrator/imu_integrator_utils.cc:96 Use identity R. 2023-06-07 21:04:11.391 29015-29114 Unity com.arapp.xinhe W The referenced script (Unknown) on this Behaviour is missing! 2023-06-07 21:04:11.3

时间: 2024-03-14 11:45:24 浏览: 157
7Z

fatal error: boostdesc_bgm.i: No such file or directory补充文件

这段信息中包含了两条不同的日志，我来分别解释一下。 第一条日志： ``` W0000 00:00:1686143051.294691 29211 feature_matcher_and_filter_utils.cc:269] INVALID_ARGUMENT: integration window start at 0 === Source Location Trace: === third_party/redwood/perception/imu_processing/imu_integrator/imu_integrator_utils.cc:96 Use identity R. ``` 这条日志可能是由于代码中的某个参数传入了无效的值导致的。具体是哪个参数，需要您进一步检查代码和日志。 第二条日志： ``` W The referenced script (Unknown) on this Behaviour is missing! ``` 这条日志是由于 Unity 中的某个脚本丢失导致的。您需要检查您的 Unity 项目中是否有某个脚本被删除或者移动了位置。如果是这个原因导致的，您可以重新添加脚本或者修改组件上的脚本引用。
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接着，通过调用 Matcher 对象的 find 方法，对指定的字符串进行匹配。如果匹配成功，就可以通过 Matcher 对象的 group 方法，获取匹配到的子串。 在这段代码中，使用了正则表达式的分组功能，将身份证号码...

update user_third_info SET id = 'cc9aacc2-fbb4-4979-8044-27456a56a0a6', user_uid = 'Lebron.jie', dingtalk_account = '8208208821', enterprise_wechat_account = 'zhaowenbo.zhao1', wechat_account = '8208208820', modify_datetime = 2023-05-30T13:18:56.728, modify_user = 'Lebron.jie' where id = 'cc9aacc2-fbb4-4979-8044-27456a56a0a6'private String extractTable(String sql) { Pattern pattern = Pattern.compile("^update\s+(\w+)\s+SET"); Matcher matcher = pattern.matcher(sql); if (matcher.find()) { return matcher.group(1); } return null; }为什么拿不到表名

你的代码中正则表达式的斜杠被转义成了双反斜杠，所以它并不能正确... if (matcher.find()) { return matcher.group(1); } return null; } 使用该方法解析上述 SQL 语句，可以正确得到表名 "user_third_info"。

#!/usr/bin/env python import rospy import cv2 import numpy as np from cv_bridge import CvBridge from sensor_msgs.msg import Image class TemplateMatcher: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.template = cv2.imread('template.jpg', 0) # 读取你的模板图像 self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) def image_callback(self, data): try: cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, "bgr8") except CvBridgeError as e: print(e) gray_image = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) res = cv2.matchTemplate(gray_image, self.template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) w, h = self.template.shape[::-1] for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(cv_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2) cv2.imshow("Image window", cv_image) cv2.waitKey(3) def main(): rospy.init_node('template_matcher', anonymous=True) tm = TemplateMatcher() try: rospy.spin() except KeyboardInterrupt: print("Shutting down") cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main()

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{ "_longitude": 121.56993103027344, "_carrier": "中国移动", "_os": "iOS", "act_time_ts_ms": 1685260787010, "_province": "辽宁省", "keyword": "2023-05-28 09:39:52", "_app_version": "1.1.941", "_latitude": 38.981903076171875, "_os_version": "16.0", "platform_name": "享乐吧app", "_city": "大连市", "distinct_id": "744563", "_is_login_id": true, "_wifi": false, "_screen_height": 896, "_device_id": "862836ada98e476b371d1af8017dc59f", "event": "HeartBeat", "_screen_width": 414, "act_time": "2023-05-28 15:59:47", "_timezone_offset": -480, "_network_type": "", "_model": "iPhone12,1", "_ip": "223.102.57.42", "_country": "中国", "_manufacturer": "Apple" } java余元正则取出act_time_ts_ms的值

可以使用Java中的正则表达式来匹配字符串并提取act_time_ts_ms的值，示例代码... String act_time_ts_ms = matcher.group(1); System.out.println(act_time_ts_ms); } } } 输出结果为： 1685260787010

#导入必要的库 import cv2 import os import numpy as np #加载图像 path = "D:\wzk\JIEMIAN\img" images = [] for filename in os.listdir(path): img = cv2.imread(os.path.join(path, filename)) if img is not None: images.append(img) #进行SIFT特征提取和匹配 sift = cv2.SIFT_create() kp_list = [] des_list = [] for img in images: kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) kp_list.append(kp) des_list.append(des) matcher = cv2.BFMatcher() matches = [] for i in range(len(des_list)-1): matches.append(matcher.knnMatch(des_list[i], des_list[i+1], k=2)) #计算单应性矩阵 M_list = [] for match in matches: good = [] for m,n in match: if m.distance < 0.7*n.distance: good.append(m) src_pts = np.float32([kp_list[i][m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([kp_list[i+1][m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC,5.0) M_list.append(M) #拼接图像 h, w = images[0].shape[:2] result = cv2.warpPerspective(images[0], M_list[0], (w*2, h*2)) for i in range(1, len(images)): img = cv2.warpPerspective(images[i], M_list[i-1] @ M_list[i], (w*2, h*2)) result = cv2.addWeighted(result, 1, img, 0.5, 0) #显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()报错IndexError: tuple index out of range如何解决

这个错误通常是由于尝试访问元组中不存在的索引引起的。在你的代码中，可以尝试检查以下几个位置： 1. 在读取图像时，确保图像路径正确，可以加入一些调试语句检查图像是否成功读取。 2. 在进行SIFT特征提取和匹配...

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 6 4 b = matcher.match("股东",TS代码=i[0]) 5 for j in b: ----> 6 r = Relationship(j,'参股',a) 7 graph.create(r) 8 print('TS',str(i[0])) File D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\data.py:847, in Relationship.__init__(self, *nodes, **properties) 845 else: 846 raise TypeError("Hyperedges not supported") --> 847 Entity.__init__(self, (n[0], self, n[1]), properties) File D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\data.py:553, in Entity.__init__(self, iterable, properties) 552 def __init__(self, iterable, properties): --> 553 Walkable.__init__(self, iterable) 554 PropertyDict.__init__(self, properties) 555 uuid = str(uuid4()) File D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\py2neo\data.py:453, in Walkable.__init__(self, iterable) 451 nodes = self.__sequence[0::2] 452 for node in nodes: --> 453 _ = node.labels # ensure not stale 454 Subgraph.__init__(self, nodes, self.__sequence[1::2]) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'labels'

这个错误通常发生在代码中使用了一个未初始化的对象，导致该对象的属性未被正确设置。在这个错误中，出现了 'NoneType' object has no attribute 'labels' 的错误提示，说明出现了一个 NoneType 类型的对象，该对象...

private static final String EMAIL_REGEX = "^[a-zA-Z0-9_.-]+@[a-zA-Z0-9-]+(\\.[a-zA-Z0-9-]+)*\\.[a-zA-Z0-9]{2,6}$"; //手机号验证正则表达式 private static final String PHONE_REGEX = "^1[3-9]\\d{9}$"; @Override public User loginService(LoginParams loginParams) { //查询条件 QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); Matcher emailMatcher = Pattern.compile(EMAIL_REGEX).matcher(loginParams.getUserAccount()); Matcher phoneMatcher = Pattern.compile(PHONE_REGEX).matcher(loginParams.getUserAccount()); //格式匹配邮箱 if (emailMatcher.matches()) { queryWrapper.eq("user_email",loginParams.getUserAccount()) .eq("user_password",MD5Utils.inputPassToFormPass(loginParams.getUserPassword())); } //格式匹配手机号 else if (phoneMatcher.matches()) { queryWrapper.eq("user_phone",loginParams.getUserAccount()) .eq("user_password",MD5Utils.inputPassToFormPass(loginParams.getUserPassword())); } //均不匹配则验证用户名 else { queryWrapper.eq("user_account",loginParams.getUserAccount()) .eq("user_password",MD5Utils.inputPassToFormPass(loginParams.getUserPassword())); } return userMapper.selectOne(queryWrapper); }

Matcher emailMatcher = EMAIL_PATTERN.matcher(loginParams.getUserAccount()); if (emailMatcher.matches()) { queryWrapper.lambda().eq(User::getUserEmail, loginParams.getUserAccount()) .eq(User::...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：sys.path.append('/kaggle/input') sys.path.append('/tmp') from imc23superglue.models.matching import Matching INPUT_ROOT = '/kaggle/input/image-matching-challenge-2023' DATA_ROOT = '/kaggle/data' OUTPUT_ROOT = '/kaggle/working' DEBUG = False datasets_scenes = [] sample_submission_df = pd.read_csv(f"{INPUT_ROOT}/sample_submission.csv") for _, r in sample_submission_df[['dataset', 'scene']].iterrows(): ds = f"{r.dataset}/{r.scene}" if ds not in datasets_scenes: datasets_scenes.append(ds) matching_name = 'SuperGlue' image_sizes = [1088] #### [1280, 1088, 1472] extra_matcher = None #'GS' extra_image_sizes = [] #[1024, 1280] USE_ROI = False ROI_SIZE = 1024 sim_th = None n_matches = 100 num_exhaustives = 7 #### 10 thresh_exhaustives = 3 #### 7 这个进行了修改，一个文件是3 一个是11 matching_config = { 'superpoint': { 'nms_radius': 2, ####4, 'keypoint_threshold': 0.02, #### 0.005, 'max_keypoints': -1, }, 'superglue': { 'weights': 'outdoor', 'sinkhorn_iterations': 5, #### 20, 'match_threshold': 0.05, ####0.2, } } matching_model = Matching(matching_config).cuda().half().eval()

16. extra_matcher = None：设置额外的匹配器为None。 17. extra_image_sizes = []：设置额外的图像大小列表为空。 18. USE_ROI = False：设置是否使用感兴趣区域(ROI)为False。 19. ROI_SIZE = 1024：设置ROI的大小...

JAVA 例如：工作时间段是08:00-09:00 工作起止时间是2023-05-25 08:17:00 至 2023-05-26 08:20:00 返回 08:17-09:00 08:00-08:20 1.传入工作时段字符串，格式为String（HH:mm-HH:mm;HH:mm-HH:mm;HH:mm-HH:mm）， 2.传入工作开始日期时间（Date类型yyyy-MM-dd hh:mm:ss） 3.传入工作结束日期时间（Date类型yyyy-MM-dd hh:mm:ss） 4.计算出这台设备这期间每天的工作起止时间返回List（HH:mm - HH:mm）

matcher.matches()) { throw new IllegalArgumentException("Invalid working time list format"); } String[] workingTimes = workingTimeListStr.split(";"); // Loop through each day in the date range ...

cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING

cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING是OpenCV中特征匹配器Brute-Force Hamming算法的一种实现，它可以用于匹配使用二进制描述子的特征点。 Brute-Force Hamming算法是一种暴力匹配算法，它的原理是将两幅...

def load_state_dict(self, state_dict, *args, **kwargs): for k in list(state_dict.keys()): if k.startswith('matcher.'): state_dict[k.replace('matcher.', '', 1)] = state_dict.pop(k) return super().load_state_dict(state_dict, *args, **kwargs)

这段代码是用来加载模型的参数，它首先遍历传入的参数字典state_dict中的所有键值对，如果键以"matcher."开头，则将这个键的值赋给新的键，新键的名称中去掉"matcher."前缀。这个步骤的目的是将模型参数字典中的键名...

import cv2 import numpy as np import os # 定义文件夹路径和结果保存路径 folder_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\images' result_path = 'D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg' # 获取文件夹内所有图像路径 img_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg')] # 遍历所有图像，进行配准拼接 result = cv2.imread(img_paths[0]) for i in range(1, len(img_paths)): img = cv2.imread(img_paths[i]) # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(result, M, (result.shape[1] + img.shape[1], result.shape[0])) result[0:img.shape[0], result.shape[1]-img.shape[1]:] = img # 保存拼接结果 cv2.imwrite(result_path, result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库实现了ORB特征点匹配和图像拼接的功能。具体步骤如下： 1. 定义文件夹路径和结果保存路径。 2. 获取文件夹内所有图像路径。 3. 遍历所有图像，进行配准拼接。...4. 将两幅图像转换为灰度图像...

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文本动画新体验：textillate插件功能介绍

资源摘要信息:"textillate是一个文本动画插件，主要应用于前端开发中，为网页上的文字元素添加动态的动画效果。textillate插件通常用于实现文字的淡入淡出、滑动、旋转等多种动画效果，增强用户界面的交互体验。该插件支持HTML5和CSS3，可以轻松集成到现有的网页项目中，无需复杂配置即可使用。textillate插件主要面向设计师和前端开发者，通过简单的JavaScript代码，即可实现复杂且美观的文本动画效果。 textillate插件的使用通常结合了jQuery库，因此在使用前需要确保页面已经加载了jQuery。该插件的安装包中可能包含有多种文件，如JavaScript、CSS和可能的文档说明等。安装后，开发者需要在HTML文档中引入相关文件，然后通过简单的API调用来应用动画效果到指定的文本元素。 textillate插件的核心功能包括但不限于： 1. 支持多种动画类型：包括但不限于淡入淡出、缩放、摇动、翻转、旋转等。 2. 自定义动画序列：开发者可以定义动画的播放顺序，以及每个动画的持续时间等参数。 3. 支持链式调用：可以将多个动画效果串联起来，实现复合的动画序列。 4. 响应式设计支持：确保在不同屏幕尺寸和分辨率的设备上都能保持良好的动画效果。 5. 轻量级性能：虽然提供了丰富的动画效果，但textillate插件经过优化，不会对页面的加载和性能产生明显影响。 开发者在使用textillate时，应阅读相关文档，了解如何正确引用插件文件、如何初始化插件以及如何自定义动画参数等。此外，了解与textillate配合使用的其他前端技术，如CSS预处理器、JavaScript模块加载器等，也有助于更好地发挥textillate插件的性能。 textillate作为一款流行的文本动画插件，非常适合用于制作网页上的宣传动画、产品介绍动画或者页面过渡动画。通过为文本元素添加动画，可以使网页更加生动有趣，提升用户体验。同时，插件提供的灵活性允许设计师和开发者创造出个性化的动画效果，满足不同项目的需求。 在选择使用textillate插件时，开发者应当注意兼容性问题，确保所使用的浏览器版本支持HTML5和CSS3的相关特性。此外，对于动画效果较多或复杂的页面，还应该评估动画对页面性能的影响，避免影响用户访问速度和页面交互流畅度。"