res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生异常operands could not be broadcast together with shapes (8,8,1,720,1280,4) (8,8,720,1280)

时间: 2024-04-08 15:35:20 浏览: 18
根据异常信息，可以看出 `a` 的形状是 `(8, 8, 1, 720, 1280, 4)`，而 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状是 `(8, 8, 720, 1280)`。 在进行广播运算时，要确保数组的形状能够匹配。根据你的代码逻辑，可以通过扩展 `x_idx` 和 `y_idx` 的维度来匹配 `a` 的形状。可以使用 `np.newaxis` 或者 `np.expand_dims()` 来实现。 以下是修正后的代码片段： ```python x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int)[:, :, np.newaxis, :, :] y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int)[:, :, np.newaxis, :, :] ``` 这样做会将 `x_idx` 和 `y_idx` 扩展为 `(8, 8, 1, 720, 1280)` 的形状，以便与 `a` 进行广播运算。 请尝试使用修正后的代码，看看是否能够解决异常问题。如果还有其他问题，请随时追问。
相关问题

import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_vectorized(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the vectorized implementation of bilinear interpolation. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Calculate the indices for interpolation x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int) y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int) x = b[:, :, :, 0] - x_idx y = b[:, :, :, 1] - y_idx # Calculate the interpolation values res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y return res.astype(int64) 在res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y发生错误operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这个错误是由于形状不匹配导致的。你可以在计算 `res` 之前，先调整 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状，使其与 `a` 的形状相匹配。可以使用 `np.expand_dims` 函数来添加额外的维度。修改代码如下： ```python x_idx = np.expand_dims(x_idx, axis=-1) y_idx = np.expand_dims(y_idx, axis=-1) ``` 然后再重新计算 `res`。 希望这可以解决你的问题！如果还有其他问题，请随时提问。

res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + \引发异常operands could not be broadcast together with shapes (8,8,720,1280,4) (8,720,1280)

这异常是由于数组形状不匹配导致的根据异常信息，可以看出 `a` 的形状是 `(8, 8 720, 1280, 4)`，而 `x_idx` 和 `y_idx` 的形状是 `(8, 720, 1280)`。 在向量化计算中，要确保数组的形状匹配才能进行运算。根据你的代码逻辑，可以通过扩展 `x_idx` 和 `y_idx` 的维度来匹配 `a` 的形状。可以使用 `np.newaxis` 或者 `np.expand_dims()` 来实现。 以下是修正后的代码片段： ```python x_idx = np.floor(b[:, :, :, 0]).astype(int)[:, np.newaxis, :, :] y_idx = np.floor(b[:, :, :, 1]).astype(int)[:, np.newaxis, :, :] ``` 这样做会将 `x_idx` 和 `y_idx` 扩展为 `(8, 1, 720, 1280)` 的形状，以便与 `a` 进行广播运算。 请尝试使用修正后的代码，看看是否能够解决异常问题。如果还有其他问题，请随时追问。

相关推荐

zip

rabbitMQ-demo.zip_DEMO_piguhw_rabbitMQ-demo_rabbitmq .idx

rabbitMQ 简单使用示例 可以看看 学习
rar

idx1-ubyte.rar idx3-ubyte.rar

MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。 文件的格式可以理解为一个很长的一维数组。
zip

find_idx:分数合并-matlab开发

它相当于interp1(xgrid,(1:length(xgrid)), xi) 但速度提升高达5倍。 算法：二分法，m.log(n) 的复杂度，其中 m 是数据点数 (xi)，n 是 bin 数 (xgrid)。 几个明显的应用示例： - 用于更复杂插值方案的分箱步骤，...

import numpy as np from numpy import int64 def bilinear_interp_baseline(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: """ This is the baseline implementation of bilinear interpolation without vectorization. - a is a ND array with shape [N, H1, W1, C], dtype = int64 - b is a ND array with shape [N, H2, W2, 2], dtype = float64 - return a ND array with shape [N, H2, W2, C], dtype = int64 """ # Get axis size from ndarray shape N, H1, W1, C = a.shape N1, H2, W2, _ = b.shape assert N == N1 # Do iteration res = np.empty((N, H2, W2, C), dtype=int64) for n in range(N): for i in range(H2): for j in range(W2): x, y = b[n, i, j] x_idx, y_idx = int(np.floor(x)), int(np.floor(y)) _x, _y = x - x_idx, y - y_idx # For simplicity, we assume all x are in [0, H1 - 1), all y are in [0, W1 - 1) res[n, i, j] = a[n, x_idx, y_idx] * (1 - _x) * (1 - _y) + a[n, x_idx + 1, y_idx] * _x * (1 - _y) + \ a[n, x_idx, y_idx + 1] * (1 - _x) * _y + a[n, x_idx + 1, y_idx + 1] * _x * _y return res 将这段代码改成向量化的方式

res = a[:, x_idx, y_idx] * (1 - x) * (1 - y) + a[:, x_idx + 1, y_idx] * x * (1 - y) + \ a[:, x_idx, y_idx + 1] * (1 - x) * y + a[:, x_idx + 1, y_idx + 1] * x * y return res.astype(int64) 这个...

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; %获取图像中心点的像素坐标 x_res=1920; y_res=1080; v_fov=46; f=50; x_c = x_res / 2; y_c = y_res / 2; %将图像中心点的像素坐标转换为相对坐标 x_c_rel = - (x_c - 1); y_c_rel = y_c - 1; %将相对坐标转换为实际坐标 x = (x_c_rel / x_res) * 2 * tan(10 / 2) * f; y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(9 / 2) * f; end代码修改显示坐标

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) ... y = (y_c_rel / y_res) * 2 * tan(v_fov * y_res / x_res / 2) * f; % 显示实际坐标 disp(['x: ', num2str(x), ', y: ', num2str(y)]); end

帮我在下面的代码中添加高斯优化，原代码如下：import numpy as np from sklearn.svm import OneClassSVM from scipy.optimize import minimize def fitness_function(x): """ 定义适应度函数，即使用当前参数下的模型进行计算得到的损失值 """ gamma, nu = x clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma, nu=nu) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) # 将错误数量作为损失值进行优化 return error_count def genetic_algorithm(x0, bounds): """ 定义遗传算法优化函数 """ population_size = 20 # 种群大小 mutation_rate = 0.1 # 变异率 num_generations = 50 # 迭代次数 num_parents = 2 # 选择的父代数量 num_elites = 1 # 精英数量 num_genes = x0.shape[0] # 参数数量 # 随机初始化种群 population = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(population_size, num_genes)) for gen in range(num_generations): # 选择父代 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) parents_idx = np.argsort(fitness)[:num_parents] parents = population[parents_idx] # 交叉 children = np.zeros_like(parents) for i in range(num_parents): j = (i + 1) % num_parents mask = np.random.uniform(size=num_genes) < 0.5 children[i, mask] = parents[i, mask] children[i, ~mask] = parents[j, ~mask] # 变异 mask = np.random.uniform(size=children.shape) < mutation_rate children[mask] = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=np.sum(mask)) # 合并种群 population = np.vstack([parents, children]) # 选择新种群 fitness = np.array([fitness_function(x) for x in population]) elites_idx = np.argsort(fitness)[:num_elites] elites = population[elites_idx] # 输出结果 best_fitness = fitness[elites_idx[0]] print(f"Gen {gen+1}, best fitness: {best_fitness}") return elites[0] # 初始化参数 gamma0, nu0 = 0.1, 0.5 x0 = np.array([gamma0, nu0]) bounds = np.array([[0.01, 1], [0.01, 1]]) # 调用遗传算法优化 best_param = genetic_algorithm(x0, bounds) # 在最佳参数下训练模型，并在测试集上进行测试 clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=best_param[0], nu=best_param[1]) clf.fit(train_data) y_pred = clf.predict(test_data) # 计算错误的预测数量 error_count = len([i for i in y_pred if i != 1]) print(f"Best fitness: {error_count}, best parameters: gamma={best_param[0]}, nu={best_param[1]}")

res = minimize(fitness_function, x_init, method='L-BFGS-B', bounds=((0, None), (0, 1))) gamma_opt, nu_opt = res.x # 使用优化后的参数值构建模型 clf_opt = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma=gamma_opt, nu=...

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

res = np.linalg.lstsq(x_train, y_train, rcond=None) n = res[0] # 在验证集上进行预测，计算评估指标 y_pred = (n.T * x_valid).sum(axis=1) score = np.sqrt(((y_pred - y_valid) ** 2).mean()) scores....

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; end坐标转换代码实现

其中，x_res 和 y_res 分别为图像的横向和纵向分辨率，h_fov 是水平视场角，v_fov 是垂直视场角，f 是摄像机的焦距。 需要注意的是，在计算实际坐标时，我们假设相机的光轴与图像中心线垂直。如果实际情况不是这样...

v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); while hasFrame(v) frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 高斯滤波 sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h); % Otsu阈值分割 T = graythresh(filtered_frame); [m, n] = size(filtered_frame); E = bwareaopen(im2bw(filtered_frame, T), round(m*n/1000), 8); % Canny边缘检测 canny_edge = edge(E, 'canny'); % 形态学膨胀 se = strel('disk', 2); dilated_edge = imdilate(canny_edge, se); % 连通域分析 stats = regionprops('table', dilated_edge, 'Area', 'Centroid'); % 筛选面积最大的连通区域 [~, idx] = max(stats.Area); centroid = stats.Centroid(idx, :); % 显示帧和质心 imshow(dilated_edge); hold on; plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10); hold off; end其中，x_res 和 y_res 分别为图像的横向和纵向分辨率，h_fov 是水平视场角，v_fov 是垂直视场角，f 是摄像机的焦距已知进行坐标转换

这段代码的作用是读取名为 shoujilux7.mp4 的视频文件，并对每一帧图像进行预处理，包括 gamma校正、高斯滤波、Otsu阈值分割、Canny边缘检测、形态学膨胀、连通域分析等操作。最后找到面积最大的连通区域，并计算其...

给出如下差分格式正确Matlab代码： 1iA*B(u(i,j,k+1)-u(i,j,k))/2 + B*(u(i+1,j,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i-1,j,k+1)+u(i+1,j,k)-2*u(i,j,k)+u(i-1,j,k))/(2*hx^2) + A*(u(i,j+1,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i,j-1,k+1)+u(i,j+1,k)-2*u(i,j,k)+u(i,j-1,k))/(2*hy^2) +AB(((1/2)*(|u(i,j,k+1)|^2+|u(i,j,k)|^2) +(1/3)*(|u(i,j,k+1)|^4+|u(i,j,k+1)|^2*|u(i,j,k)|^2+|u(i,j,k)|^4))*(1/2)*(u(i,j,k+1)+u(i,j,k)) = 0; 差分格式的边界条件为u(0,y,t)=u(m,y,t)=u(x,0,t)=u(x,n,t)=0， 初始条件u(x,y,0)=exp(-(x^2+y^2)/2)。 差分格式中的A、B分别为x,y 方向上的紧致差分格式算子， 满足A与u(i,j,k)作用得到:(1/12)*(u(i+1,j,k)+10*u(i,j,k)+u(i-1,j,k)) A与u(i,j,k)作用得到:u(i,j,k),i=0,m; B与u(i,j,k)作用得到:(1/12)*(u(i,j+1,k)+10*u(i,j,k)+u(i,j-1,k)) B与u(i,j,k)作用得到:u(i,j,k),j=0,n; AB算子与u(I,j,k)作用得到 (1/144)*(u(i+1,j+1,k)+10*u(i+1,j,k)+u(i+1,j-1,k)+10*u(i,j+1,k)+10*u(i,j,k) +10*u(i,j-1,k)+u(i-1,j+1,k)+u(i-1,j,k)+u(i-1,j-1,k)) 空间区域[-2*pi,2*pi]*[-2*pi,2*pi],空间步长hx=hy=4*pi/64;时间步长t=0.01 用牛顿迭代法求解上面的非线性方程组，并画出数值解图形，输出误差值

x = x(1:end-1); y = linspace(-2*pi, 2*pi, n+1); y = y(1:end-1); [X, Y] = meshgrid(x, y); T = 2; dt = 0.01; Nt = T/dt; t = linspace(0, T, Nt+1); u = zeros(m, n, Nt+1); u(:, :, 1) = exp(-(X.^2 + Y.^2)/...

model.train(False) idx = 0 for img, target in tqdm(data_loader): B = img.shape[0] res = full_forward(model, img, target, metrics) for i in range(B): if idx+i in config['visualization_tiles']: showexample(idx+i, img[i], res['target'][i], res['y_hat'][i]) idx += B metrics_vals = metrics.evaluate() logstr = f'Epoch {epoch:02d} - Val: ' \ + ', '.join(f'{key}: {val:.3f}' for key, val in metrics_vals.items()) print(logstr) with (log_dir / 'metrics.txt').open('a+') as f: print(logstr, file=f)是什么意思

然后，通过调用full_forward()函数对模型进行前向传播，并得到包含损失和其他指标的结果res。 接下来，通过循环遍历每个样本，在指定的索引位置上显示样本的输入图像、目标和预测结果。这个过程是通过调用show...

给出如下差分格式正确Matlab代码： iA*B(u(i,j,k+1)-u(i,j,k))/2 + B*(u(i+1,j,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i-1,j,k+1)+u(i+1,j,k)-2*u(i,j,k)+u(i-1,j,k))/(2*hx^2) + A*(u(i,j+1,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i,j-1,k+1)+u(i,j+1,k)-2*u(i,j,k)+u(i,j-1,k))/(2*hy^2) +AB(((1/2)*(|u(i,j,k+1)|^2+|u(i,j,k)|^2) +(1/3)*(|u(i,j,k+1)|^4+|u(i,j,k+1)|^2*|u(i,j,k)|^2+|u(i,j,k)|^4))*(1/2)*(u(i,j,k+1)+u(i,j,k)) = 0; 差分格式的边界条件为u(0,y,t)=u(m,y,t)=u(x,0,t)=u(x,n,t)=0， 初始条件u(x,y,0)=exp(-(x^2+y^2)/2)。 差分格式中的A、B分别为x,y 方向上的紧致差分格式算子， 满足A与u(i,j,k)作用得到:(1/12)*(u(i+1,j,k)+10*u(i,j,k)+u(i-1,j,k)) B与u(i,j,k)作用得到:(1/12)*(u(i,j+1,k)+10*u(i,j,k)+u(i,j-1,k)) AB算子与u(i,j,k)作用得到 (1/144)*(u(i+1,j+1,k)+10*u(i+1,j,k)+u(i+1,j-1,k)+10*u(i,j+1,k)+10*u(i,j,k) +10*u(i,j-1,k)+u(i-1,j+1,k)+u(i-1,j,k)+u(i-1,j-1,k)) 用牛顿迭代法求解上面的非线性方程组，并画出数值解图形，输出误差值

f(i,j) = i*A*B*(u(i,j,k+1)-u(i,j,k))/2 + B*(u(i+1,j,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i-1,j,k+1)+u(i+1,j,k)-2*u(i,j,k)+u(i-1,j,k))/(2*hx^2) + A*(u(i,j+1,k+1)-2*u(i,j,k+1)+u(i,j-1,k+1)+u(i,j+1,k)-2*u(i,j,k)+u(i,j-1...

Traceback (most recent call last): File "/Users/mac/Downloads/LyDROO-main/matlab.py", line 164, in <module> r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i_idx,:],Y[i_idx,:],V)) File "/Users/mac/Downloads/LyDROO-main/ResourceAllocation.py", line 160, in Algo1_NUM r1 = np.maximum(res.x,0)#保存 TypeError: '>=' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'

这个错误的原因可能是在调用 np.maximum() 函数时，其中一个参数为 NoneType 类型，而 NoneType 类型无法与 int 类型进行比较。具体的解决方法需要查看代码中相关的变量。 另外，你的代码中可能还存在其他...

音无彩名给你一个数组 AA，以及一棵 nn 个节点的树，每个点有一个颜色，颜色为 11 到 xx 的整数。 有 mm 次查询，每次查询树上只保留 [l,r][l,r] 内的所有节点，设一个极大连通块中出现奇数次数的颜色个数为 tt，则其对答案的贡献为 A_tA t ​ ，即答案是所有连通块贡献的和，询问间互相独立。 输入格式 第一行三个用空格隔开的数 n,m,xn,m,x。 第二行 nn 个数表示每个点的颜色。 之后 n-1n−1 行每行两个用空格隔开的数 x,yx,y 表示一条边。 之后一行 x+1x+1 个数表示 A_0A 0 ​ 到 A_xA x ​ 。 之后 mm 行，每行两个用空格隔开的数 l,rl,r 表示一次询问。 输出格式 输出 mm 行，每行一个数表示这次询问的答案。 输入输出样例 输入 #1复制 6 3 5 1 1 4 5 1 4 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 1 1 4 5 1 4 1 1 4 5 1 4 输出 #1复制 1 4 4代码

if cnt[a[u]] % 2 == 1: odd_color.add(a[u]) else: odd_color.discard(a[u]) else: cnt[a[u]] -= 1 if cnt[a[u]] % 2 == 1: odd_color.add(a[u]) else: odd_color.discard(a[u]) def query(u, v): ...

利用Matlab写出路径规划的A*二次规划代码

current = open_list(idx, 1:2); % 到达终点 if isequal(current, goal) path = reconstruct_path(parent, current); cost = g(idx); return end % 从开启列表中移除当前节点 open_list(idx, :) = []; ...

#include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; #include <opencv2/wechat_qrcode.hpp> int main() { const std::string modelDir = R"(D:\opencv\opencv4.5.4\build_contrib\downloads\wechat_qrcode\)"; // 构造（使用异常捕获构造函数是否正常） wechat_qrcode::WeChatQRCode detector{ modelDir + "detect.prototxt", modelDir + "detect.caffemodel", modelDir + "sr.prototxt", modelDir + "sr.caffemodel" }; // 临时变量 Mat img; vector<Mat> points; // qrcode: Retangle, not RotatedBox auto camIdx = 0; // auto camIdx = R"(C:\Users\wanggao\Desktop\qrconde_test.jpg)"; VideoCapture cap(camIdx); while(cap.read(img)){ // 检测 auto res = detector->detectAndDecode(img, points); // 结果叠加 for(size_t idx = 0; idx < res.size(); idx ++){ Point pt1 = points[idx].at(0); Point pt2 = points[idx].at(2); Rect rect{pt1, pt2}; Point center = (pt1 + pt2) / 2; // 绘制矩形框 rectangle(img, rect, {0,0,255}, 2); circle(img, center, rect.height / 15, {0,0,255}, -1); // 解码字符串 putText(img, res[idx], {pt1.x, pt2.y + 16}, 1, 1, {0,0,255}); } imshow("image", img); if (waitKey(30) >= 0) break; } return 0; } 为什么detector->detectAndDecode这句话调用几次后会导致程序崩溃

putText(img, res[idx], {pt1.x, pt2.y + 16}, 1, 1, {0,0,255}); } imshow("image", img); if (waitKey(30) >= 0) break; // 释放内存 points.resize(0); res.resize(0); } return 0; ...

#include <iostream> #include <cstring> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int n, m; int h[N], e[N], ne[N], idx; int q[N], hh, tt; int d[N], f[N]; void add(int a, int b) // 添加一条边a->b { e[idx] = b, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++ ; } bool topsort() { hh = tt = 0; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) if (!d[i]) q[tt ++ ] = i; while (hh != tt) { int t = q[hh ++ ]; for (int i = h[t]; i != -1; i = ne[i]) { int j = e[i]; if ( -- d[j] == 0) q[tt ++ ] = j; } } return tt == n; } int main() { memset(h, -1, sizeof h); cin >> n >> m; while (m -- ) { int a, b; cin >> a >> b; add(a, b); d[b] ++ ; } if (!topsort()) puts("Impossible"); else { for (int i = n - 1; i >= 0; i -- ) { int j = q[i]; f[j] = j; for (int k = h[j]; k != -1; k = ne[k]) { int u = e[k]; if (f[u] > f[j]) f[j] = f[u]; } } for (int i = 1; i <= n; i ++ ) cout << f[i] ; } return 0; }用tarjan算法实现

memset(h, -1, sizeof h); cin >> n >> m; while (m--) { int a, b; cin >> a >> b; add(a, b); } if (!topsort()) puts("Impossible"); else { int res = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { res = max...

最新推荐

recommend-type

卫星网络容器仿真平台+TC流量控制+SRS&amp;ffmpeg推流.zip

卫星网络容器仿真平台+TC流量控制+SRS&amp;ffmpeg推流
recommend-type

基于AI框架的智能工厂设计思路.pptx

基于AI框架的智能工厂设计思路.pptx
recommend-type

基于微信小程序的健身房私教预约系统（免费提供全套java开源毕业设计源码+数据库+开题报告+论文+ppt+使用说明）

自2014年底以来，体育产业政策红利接踵而至。在政府鼓励下，一系列体育产业政策出现，加之资本的投入使得优质的内容和商品大幅度的产生，以及居民健康意识的加强和参与大众体育的热情，使得体育产业进入了黄金发展期。大众健身作为体育产业的一部分，正如火如茶的发展。谈及健身领域，最重要的两个因素就是健身场地和教练管理，在互联网时代下，专业的健身商品也成为企业发展重要的桎梏。2016年6月3日国务院印发的《全面健身计划（2016-2020年)》中提到:“不断扩大的健身人群、支持市场涌现适合亚洲人的健身课程、专业教练管理培养机构、专业健身教练管理以及体验良好的健身场所。 健身房私教预约的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑，确定所要实现的功能后进行界面的设计，在这中间还要考虑如何可以更好的将功能及页面进行很好的结合，方便用户可以很容易明了的找到自己所需要的信息，还有系统平台后期的可操作性，通过对信息内容的详细了解进行技术的开发。 健身房私教预约的开发利用现有的成熟技术参考，以源代码为模板，分析功能调整与健身房私教预约的实际需求相结合，讨论了基于健身房私教预约的使用。  关键词：健身房私教预约小程
recommend-type

BSC关键绩效财务与客户指标详解

BSC（Balanced Scorecard，平衡计分卡）是一种战略绩效管理系统，它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域，以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中，BSC绩效考核指标主要分为两大类：财务类和客户类。 1. 财务类指标： - 部门费用的实际与预算比较：如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用，均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量，这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标：如承保利润、赔付率和理赔统计，这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益：如人力成本与计划的比例，以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比，评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率：包括管理费用、销售费用和投资回报率，如净投资收益率、销售目标达成率等，反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标： - 客户满意度：通过包装水平客户满意度调研，了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现：通过市场销售月报和市场份额，衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标：如新契约标保完成度、续保率和出租率，体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度：通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡，通过量化这些关键指标，帮助管理层做出决策，优化资源配置，并驱动组织的整体业绩提升。同时，这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性，体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】俄罗斯方块：实现经典的俄罗斯方块游戏，学习方块生成和行消除逻辑。

![【实战演练】俄罗斯方块：实现经典的俄罗斯方块游戏，学习方块生成和行消除逻辑。](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a49cc62dcc46a491b9f63542110765~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 1. 俄罗斯方块游戏概述** 俄罗斯方块是一款经典的益智游戏，由阿列克谢·帕基特诺夫于1984年发明。游戏目标是通过控制不断下落的方块，排列成水平线，消除它们并获得分数。俄罗斯方块风靡全球，成为有史以来最受欢迎的视频游戏之一。 # 2.
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据，因为它能够自动提取和学习局部特征，这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤： 1. **输入数据准备**：首先，你需要收集或获取一组带有标签的手势图像，作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**：对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作，以便于网络输入。 3. **卷积层（Convolutional Layer）**：这是CNN的核心部分，通过一系列可学习的滤波器（卷积核）对输入图像进行卷积，以
recommend-type

绘制企业战略地图：从财务到客户价值的六步法

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具，它帮助企业将战略目标可视化，确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角：财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**：这是战略地图的最终目标，通常表现为股东价值的提升。例如，股东期望五年后的销售收入达到五亿元，而目前只有一亿元，那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**：为了实现财务目标，需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户，以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**：确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等，每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**：评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本，确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤： 1. **确定股东价值差距**：识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**：分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**：规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**：识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**：评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**：根据战略地图制定具体行动计划，分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素： 1. **KPI的数量及分布比例**：一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标，且在四个视角之间有均衡的分布，如财务20%，客户20%，内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**：指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面，以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图，也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献，从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"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
recommend-type

【实战演练】井字棋游戏：开发井字棋游戏，重点在于AI对手的实现。

![【实战演练】井字棋游戏：开发井字棋游戏，重点在于AI对手的实现。](https://img-blog.csdnimg.cn/3d6666081a144d04ba37e95dca25dbd8.png) # 2.1 井字棋游戏规则 井字棋游戏是一个两人对弈的游戏，在3x3的棋盘上进行。玩家轮流在空位上放置自己的棋子（通常为“X”或“O”），目标是让自己的棋子连成一条直线（水平、垂直或对角线）。如果某位玩家率先完成这一目标，则该玩家获胜。 游戏开始时，棋盘上所有位置都为空。玩家轮流放置自己的棋子，直到出现以下情况之一： * 有玩家连成一条直线，获胜。 * 棋盘上所有位置都被占满，平局。