DIFF_R = int(DIFF_R)这个代码意思

时间: 2024-03-29 16:41:50 浏览: 78
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diff_code

`DIFF_R = int(DIFF_R)` 这段代码的意思是将变量 `DIFF_R` 的值转换为整数类型。其中，`int()` 是Python的内置函数，用于将一个数值或字符串转换成整数。如果在转换过程中发现字符串中包含非数字的字符，或者数值超出了整数的表示范围，将会抛出一个`ValueError`错误。 需要注意的是，在执行`int()`函数转换时，如果原始值为浮点数类型，则会将其向下取整。如果需要进行四舍五入，可以使用`round()`函数进行取整操作。
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解读--P0 select date(repay_date) repay_dt, count(1) cnt, sum(case when repay_status=2 then 1 end) repay_cnt, sum(plan_principal+plan_interest+plan_period_service+plan_financing_consulting_fee+coalesce(plan_other_fee,0)) plan_amt, sum(actual_principal+actual_interest+actual_period_service+actual_financing_consulting_fee+coalesce(actual_other_fee,0))actual_amount from (select agg.etl_date,agg.contr_num,agg.reloan_user,i.irr_flag from dm_fk.agg_speed_withhold_aggregation agg ---资产表 left join (select contr_num,irr_flag from dm_fk.agg_speed_withhold_irrflag --费率表 where etl_date='2023-01-31' ) i on agg.contr_num=i.contr_num where agg.etl_date in( '2022-12-31' )--上月底未结清C账户 and cast(overdue_pird_num as int)=0 and clear_flag='0' and agg.platform_nm not in('保理分期','恒易融')) t left join dm_fk.o_assets_xd_new_repay_plan_s p --还款计划表 on t.contr_num =p.contract_number where p.etl_date>=date('2023-01-01') and date(date_trunc('month',repay_date))=date_add('day',1,date(t.etl_date))--账单日为1月 --and date_diff('day',date(repay_date),p.etl_date) >=-6 and date_diff('day',date(repay_date),p.etl_date)=0 --账单日当天分区 根据还款计算获取实还金额 group by 1

这是一段 SQL 查询语句，主要用于从不同的数据表中获取特定的数据并进行统计分析。具体来说，该查询语句的目的是获取某个月份的贷款还款数据。查询语句中使用了多个关键字和函数，下面对其进行逐一解释： 1. select...

#define READ_FRAME_RATE_GEP 4 #define READ_FRAME_RATE_TIMES 5 static int get_average_count(read_frame_info_t* frame_info) { int average_count = 0; int count_diff[READ_FRAME_RATE_GEP]; int time_diff[READ_FRAME_RATE_GEP]; int rates[READ_FRAME_RATE_GEP]; int i; for (i = 0; i < READ_FRAME_RATE_GEP; i++) { count_diff[i] = frame_info[i+1].read_frame_count-frame_info[i].read_frame_count; time_diff[i] = frame_info[i+1].read_frame_time-frame_info[i].read_frame_time; if (time_diff[i] > 0) rates[i] = count_diff[i] * 1000000 / time_diff[i]; } average_count = rates[0]*1 + rates[1]*1 + rates[2]*3 + rates[3]*5; return average_count / 10; }

这段代码是用于计算读取视频帧率的平均值。首先定义了一些常量，包括读取帧率分析的帧数间隔和计算平均值时的权重。接着定义了一个结构体read_frame_info_t，用于保存每一次读取帧率的信息，包括读取帧数和读取...

float Speed;int Encoder_Count = TIM4->CNT;uint32_t Time = HAL_GetTick（）;int Encoder_Diff = Encoder_Count - Encoder_Count_Last;if （Encoder_Diff > 0x7fff） { Encoder_Diff -= 0xffff;} else if （Encoder_Diff < -0x7fff） { Encoder_Diff += 0xffff;}float Time_Diff = （Time - Time_Last） / 1000000.0f;if （Time_Diff == 0） { Speed = 0;} else { Speed = Encoder_Diff / 192.0f / Time_Diff;}Encoder_Count_Last = Encoder_Count;Time_Last = Time;return Speed;使用这段代码测速后通过串口将速度值打印到屏幕后为什么转速值一直为0，怎么休改这段代码

这段代码中测速的原理是通过读取编码器的计数器和时间戳计算出速度值，因此如果速度一直为0，则可能是以下原因之一： 1. 编码器没有连接或者连接不正确，导致计数器一直为0。 2. 计时器的时钟源或者预分频器设置不...

int para_need_save_misc(char *parse_name) { if(misc_item_flag == 1) { gettimeofday(&misc_item_end_time, NULL); long long total_diff_msec = lib_common_diff_msec(misc_item_start_time, misc_item_end_time); if(total_diff_msec >= 2000) { return 1; } } return 0; }

这是一个关于 C 语言的函数的问题，我可以回答。这个函数的作用是判断是否需要保存一些参数，其中 misc_item_flag 是一个标志位，如果为 1，就需要保存。gettimeofday() 是一个获取当前时间的函数。

解释这段代码的作用 def get_diff_img(self, original_img_path, beautify_img_path, diff_img_path): """ :return: * """ original_img = cv2.imread(original_img_path) beautify_img = cv2.imread(beautify_img_path) difference = cv2.absdiff(original_img, beautify_img) Conv_hsv_Gray = cv2.cvtColor(difference, cv2.COLOR_BGR2GRAY) max_thresh = 50 threshs = list(range(0, max_thresh, int(max_thresh / 10))) colors = ['f1ea09', 'efd60a', 'edc20b', 'eaae0d', 'e89a0e', 'e6850f', 'e47110', 'e15d12', 'df4913', 'dd3514'] diff_image = np.zeros(original_img.shape, dtype=np.uint8) for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4))) diff_image = cv2.cvtColor(diff_image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA) cv2.imwrite(diff_img_path, diff_image)

这段代码主要实现了比较两张图片的不同之处，并生成一张差异图。具体来说，它读取了两张图片的路径，使用OpenCV库的函数cv2.imread()读取这两张图片，接着使用cv2.absdiff()计算出两张图片的差异，将结果转换为灰度...

if(not app_type) { for (int i = 0; i < WORKSPACE_DIM; i++) { integral_err_wrench[i] += err_wrench[i] * DT; diff_err_wrench[i] = (err_wrench[i] - last_err_wrench[i]) / DT; err_wrench[i] = Kp[i] * err_wrench[i] + Ki[i] * integral_err_wrench[i] + Kd[i] * diff_err_wrench[i]; } last_err_wrench = err_wrench; }

这段代码是一个条件语句，判断app_type是否为假。如果是，则进入条件语句的代码块。 在代码块中，使用一个循环来遍历长度为WORKSPACE_DIM的数组。在每次迭代中，计算积分误差integral_err_wrench、差分误差...

float Speed;int Encoder_Count = TIM4->CNT;uint32_t Time = HAL_GetTick（）;int Encoder_Diff = Encoder_Count - Encoder_Count_Last;if （Encoder_Diff > 0x7fff） { Encoder_Diff -= 0xffff;} else if （Encoder_Diff < -0x7fff） { Encoder_Diff += 0xffff;}float Time_Diff = （Time - Time_Last） / 1000000.0f;if （Time_Diff == 0） { Speed = 0;} else { Speed = Encoder_Diff / 192.0f / Time_Diff;}Encoder_Count_Last = Encoder_Count;Time_Last = Time;return Speed;使用这段代码测速后通过串口将速度值打印到屏幕后为什么转速值一直为0，优化代码使用SysTick计时器获取当前时间

这个时间差值的单位是秒，因此你需要将计算得到的时间差值转换为毫秒，才能正确计算转速值。 4. 可能存在其他问题，比如编码器损坏、传感器连接错误等。你可以检查一下硬件连接是否正确，或者使用其他方法进行调试...

C语言用Gauss-Seidel 迭代法解如下方程组 {█(7x_1+2x_2+〖3x〗_3=14@2x_1+〖5x〗_2+2x_3=18@〖3x〗_1+x_2+5x_3=20)┤ 输出方程组的解的代码，及矩阵 L 和 U。

以下是用C语言实现Gauss-Seidel迭代法解方程组的代码： c #include #include #define N 3 int main() { double A[N][N] = {{7, 2, 3}, {2, 5, 2}, {3, 1, 5}}; double b[N] = {14, 18, 20}; double x[N...

static int Encoder_Count_Last = 0;static uint32_t Time_Last = 0;void Init_Encoder_Speed(void) { Encoder_Count_Last = TIM4->CNT; Time_Last = HAL_GetTick();}float Read_Encoder_Speed(void) { int Encoder_Count = TIM4->CNT; uint32_t Time = HAL_GetTick(); int Encoder_Diff = Encoder_Count - Encoder_Count_Last; if (Encoder_Diff > 0x7fff) { Encoder_Diff -= 0xffff; } else if (Encoder_Diff < -0x7fff) { Encoder_Diff += 0xffff; } float Speed = Encoder_Diff / 192.0f / ((Time - Time_Last) / 1000000.0f); Encoder_Count_Last = Encoder_Count; Time_Last = Time; return Speed;}这段代码如何使用OLED屏幕将转速值显示出来

这段代码应该是用来读取编码器的速度值的，如果你想将...这个示例代码假设你已经有了一个 OLED 屏幕的库文件和头文件，并且使用了 OLED 屏幕的 SPI 接口来连接到 MCU。如果你的情况不同，你需要根据实际情况修改代码。

def predict_y(self, X_test): m = self._X_train.shape[0] y_pre = [] for intX in X_test: minus_mat = np.fabs(np.tile(intX, (m, 1)) - self._X_train) # 将新的实例复制成m行1列，并进行相减 sq_minus_mat = minus_mat ** self.p sq_distance = sq_minus_mat.sum(axis=1) diff_sq_distance = sq_distance ** float(1 / self.p) sorted_distance_index = diff_sq_distance.argsort() # 记录距离最近的k个点的索引 class_count = {} vola = [] for i in range(self.k): vola = self._y_train[sorted_distance_index[i]] class_count[vola] = class_count.get(vola, 0) + 1 # 统计k个点中所属各个类别的实例数目 sorted_class_count = sorted(class_count.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True) # 返回列表，元素为元组。每个类别以及对应的实例数目 y_pre.append((sorted_class_count[0][0])) return (np.array(y_pre))详细讲解这段代码

这段代码实现了KNN算法的预测过程，主要包括以下几个步骤： 1. 计算测试集中每个实例与训练集中所有实例的距离，使用的是$L_p$距离公式，其中$p$为参数。距离计算完之后，将距离从小到大排序，得到距离最近的$k$个...

diff_int = diff.astype(int)打印他的结果

如果 diff 是一个NumPy数组，那么 diff_int = diff.astype(int) 的结果将会是将 diff 中的所有元素转换为整数类型的新数组。你可以通过以下方式打印 diff_int 数组的结果： python import numpy as np ...

train_size = int(len(diff) * 0.8) train, test = diff[:train_size], diff[train_size:]

这段代码是将经过归一化和二阶差分后的数据集 diff 划分为训练集和测试集。其中，int(len(diff) * 0.8) 表示将数据集的前80%作为训练集，后20%作为测试集。在这里，使用了Python的切片语法，将数据集分为两部分...

解释这段代码 int para_need_save_misc(char *parse_name) { if(misc_item_flag == 1) { gettimeofday(&misc_item_end_time, NULL); long long total_diff_msec = lib_common_diff_msec(misc_item_start_time, misc_item_end_time); if(total_diff_msec >= 2000) { return 1; } } return 0; }

这段代码是一个函数，名为 para_need_save_misc，它的参数是一个字符指针 parse_name。函数的作用是判断是否需要保存一个名为 "misc" 的参数。如果 misc_item_flag 已经被设置为 1，函数会直接返回 。如果 parse_...

将这个代码修改为自适应序列采样的插值方法：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if __name__ == '__main__': snum = 12 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量：snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -4 xe = 4 x1 = np.linspace(xs, xe, snum) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

以下是修改后的代码，其中使用了自适应序列采样的方法： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all =...

static int Encoder_Count_Last = 0;static uint32_t Time_Last = 0;void Init_Encoder_Speed(void) { Encoder_Count_Last = TIM4->CNT; Time_Last = HAL_GetTick();}float Read_Encoder_Speed(void) { int Encoder_Count = TIM4->CNT; uint32_t Time = HAL_GetTick(); int Encoder_Diff = Encoder_Count - Encoder_Count_Last; if (Encoder_Diff > 0x7fff) { Encoder_Diff -= 0xffff; } else if (Encoder_Diff < -0x7fff) { Encoder_Diff += 0xffff; } float Speed = Encoder_Diff / 192.0f / ((Time - Time_Last) / 1000000.0f); Encoder_Count_Last = Encoder_Count; Time_Last = Time; return Speed;}这段代码怎么将速度值在屏幕上打印出来

假设你使用的是串口1，可以在main()函数中添加以下代码： char buffer[50]; // 缓存数组，用于存储待打印的字符串 float speed; // 用于存储读取到的速度值 // 初始化编码器 Init_Encoder_Speed(); while ...

import cv2 # 定义阈值（相似度百分比） threshold = 90 # 加载存储在闪存中的视频码流 flash_video = cv2.VideoCapture('path/to/flash_video.mp4') # 加载接收到的视频码流 received_video = cv2.VideoCapture('path/to/received_video.mp4') # 检查视频是否成功打开 if not flash_video.isOpened() or not received_video.isOpened(): print("无法打开视频文件") exit() frame_count = min(flash_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), received_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) match_count = 0 for i in range(int(frame_count)): # 从闪存视频和接收到的视频中读取帧 ret_flash, frame_flash = flash_video.read() ret_received, frame_received = received_video.read() if not ret_flash or not ret_received: print("视频读取错误") break # 将帧转换为灰度图像进行比较 gray_flash = cv2.cvtColor(frame_flash, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_received = cv2.cvtColor(frame_received, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用均方差计算帧之间的相似度 mse = ((gray_flash - gray_received) ** 2).mean() # 计算相似度百分比 similarity = (1 - mse / 255) * 100 # 判断帧是否相似 if similarity >= threshold: match_count += 1 # 计算相似度百分比 match_percentage = match_count / frame_count * 100 # 判断是否通过 if match_percentage >= threshold: print("通过") else: print("失败") # 释放资源 flash_video.release() received_video.release() 请将这段程序用C语言实现

以下是将上述Python代码转换为C语言的示例实现： c #include #include #include #define THRESHOLD 90.0 int main() { cv::VideoCapture flashVideo("path/to/flash_video.mp4"); cv::VideoCapture ...

static void adc_keys_poll(struct input_polled_dev *dev) { struct adc_keys_state *st = dev->private; int i, value, ret; u32 diff, closest = 0xffffffff; int keycode = 0; ret = iio_read_channel_processed(st->channel, &value); if (unlikely(ret < 0)) { /* Forcibly release key if any was pressed */ value = st->keyup_voltage; } else { for (i = 0; i < st->num_keys; i++) { diff = abs(st->map[i].voltage - value); if (diff < closest) { closest = diff; keycode = st->map[i].keycode; } } } if (abs(st->keyup_voltage - value) < closest) keycode = 0; if (st->last_key && st->last_key != keycode) input_report_key(dev->input, st->last_key, 0); if (keycode) input_report_key(dev->input, keycode, 1); input_sync(dev->input); st->last_key = keycode; }每一行代码解析

这段代码实现了一个ADC按键输入设备的轮询函数。下面对每行代码进行解析： c static void adc_keys_poll(struct input_polled_dev *dev) { 定义了一个名为adc_keys_poll的静态函数，该函数的参数是一个指向...

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安装包部署到Docker容器中通常包含以下几个步骤： 1. **准备镜像**：首先，你需要有一个基础的Dockerfile，这个文件描述了如何从基础镜像创建一个新的镜像，并在其中安装所需的软件和服务。例如，你可以基于官方的`alpine`或`ubuntu`等轻量级镜像开始。 ```Dockerfile # 使用官方的Python运行时作为基础镜像 FROM python:3.8-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 将应用源码复制到容器内 COPY . . # 安装依赖 RUN pip install -r requirements.txt # 暴露端口 EXP
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Android仿知乎横线直线进度条实现教程

资源摘要信息:"仿知乎的横线直线progressbar.zip是一个包含Android平台下自定义ProgressBar样式的资源文件包。该资源包可能包含了实现类似知乎应用中横线直线型进度条的源代码，用于在Android应用中提供用户界面的进度反馈。文件包的目的是帮助开发者学习和使用自定义的UI组件，同时促进技术交流。考虑到文件声明中提到了版权问题的免责声明，使用该资源时应确保遵守相关法律法规，尊重原作者的知识产权。" 知识点详细说明： 1. Android UI开发： Android UI开发是指使用Android SDK提供的工具和API创建用户界面的过程。进度条（ProgressBar）是Android中用于展示任务进度的一种常见控件。在Android中，ProgressBar通常有两种形式：圆形和水平线性。开发者可以根据实际需要选择合适的样式，并且可以通过自定义来创建符合特定设计需求的进度条。 2. 自定义ProgressBar： 自定义ProgressBar涉及到对进度条控件外观和行为的修改。开发者可以通过修改ProgressBar的XML属性来自定义其样式，也可以通过重写其绘图方法来创建完全自定义的动画和图形效果。这通常需要一定的Android绘图知识，包括对Canvas、Drawable对象的操作等。 3. 横线直线型ProgressBar： 横线直线型ProgressBar是指进度条在显示时形状为水平的直线。这种样式在视觉上给人以直观的进度展示，适用于需要在界面上表现出线性增长或完成度的场景。这种ProgressBar的实现可能涉及到线性布局（LinearLayout）中子视图的动态更新，或者使用自定义的Drawable资源来绘制进度条的线条和填充。 4. Android源码学习： Android源码学习指的是深入研究Android操作系统、应用框架和库的源代码。通过学习源码，开发者可以更好地理解Android系统的内部机制，提升软件架构设计和问题诊断的能力。源码学习也是一种了解和掌握新技术、新特性的有效途径。 5. 资源收集与整理： 资源收集与整理通常指的是将互联网上分散的有价值信息和资料汇总到一起，便于开发者学习和使用。在技术社区如CSDN，经常有开发者分享自己的学习心得、源码和教程。这些资源对于初学者和有经验的开发者来说都是非常宝贵的。 6. 知识产权和版权： 在进行技术学习和交流时，知识产权和版权问题非常关键。无论是从互联网上获取资源还是分享自己的作品，都应尊重原作者的版权，避免侵犯他人的知识产权。这通常意味着使用资源时应遵守相应的许可协议，并在必要时进行适当的署名或请求授权。 7. CSDN平台： CSDN是中国的一个大型IT技术社区，提供技术文章发布、代码共享、资源下载等多种服务。该平台鼓励开发者分享知识、交流经验，并为开发者提供了一个互相学习、合作的社区环境。对于IT行业人士，CSDN是获取最新技术信息、解决方案和行业动态的重要渠道。