detMerges.stream().filter(det -> order.getId().equals(det.getPoOrderId())).collect(Collectors.toList());

时间: 2024-04-27 12:24:05 浏览: 14
这段代码使用了 Java 8 中的 Stream API,对 detMerges 列表进行了过滤操作,并返回符合条件的元素列表。 具体来说,这里使用了 filter() 方法对 detMerges 列表中的每个元素进行过滤。对于每个元素 det,通过调用它的 getPoOrderId() 方法获取其对应的订单 ID,然后与 order.getId() 进行比较。如果相等,则将该元素保留在结果列表中;否则,将其过滤掉。最后,使用 collect() 方法将满足条件的元素收集到一个新的列表中,并返回该列表。 这段代码的作用是:从 detMerges 列表中获取与指定订单 order 相关联的所有元素,并将它们保存到一个新的列表中。
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运行 ./yolov5_det -s yolov5s.wts yolov5s.engine s错误

运行 "./yolov5_det -s yolov5s.wts yolov5s.engine" 命令时出现错误的原因可能有很多种可能性,以下是一些常见的错误及解决方法: 1. 文件路径错误:请确保 yolov5s.wts 文件和 yolov5_det 可执行文件在同一个目录下,并且文件名和路径正确。 2. 缺少依赖库:检查是否缺少必要的依赖库,比如 CUDA、CUDNN 等。可以通过运行 "ldd yolov5_det" 命令来查看是否有缺失的库文件。 3. 权限问题:请确保你对 yolov5_det 可执行文件具有执行权限。可以通过运行 "chmod +x yolov5_det" 命令来添加执行权限。 4. 编译问题:如果你是自己编译的 yolov5_det,可能是编译过程中出现了错误。请检查编译时的报错信息,确保编译过程中没有出现问题。 如果以上方法都无法解决问题,请提供更详细的错误信息,以便我能够更准确地帮助你解决问题。

./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25

很抱歉,我无法提供关于"./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25"的具体介绍,因为这是一个命令行的执行命令,而我是一个AI助手无法执行命令。但是我可以告诉你一些关于YOLOv5的基本信息。 YOLOv5是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。YOLOv5相比于之前的版本有着更高的检测精度和更快的检测速度。它采用了一种单阶段的检测方法,可以实时地在图像或视频中检测出多个目标物体的位置和类别。 关于你提到的命令"./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25",根据命令的格式推测,可能是用于将自定义的权重文件(yolov5_custom.wts)转换为TensorRT引擎文件(yolov5.engine),并设置了一些参数(c 0.17 0.25)。具体的参数含义需要查看相关文档或代码来确定。 如果你对YOLOv5或目标检测算法有更多的问题,请随时提问。

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请帮我翻译每一句代码:def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

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