解释这段代码作用 if(WBMODE_AUTO == sc.isp.wbmode) { if(val <= sc_default.isp.bgaintuning_lowlimit) { val=0; } else if(val<0) { val=sc_default.isp.bgaintuning_highlimit; }

时间: 2023-04-12 11:01:01 浏览: 72
这段代码的作用是对白平衡模式进行自动调节,如果当前的白平衡模式为自动模式(WBMODE_AUTO == sc.isp.wbmode),则根据当前的背景增益值(val)进行调节,如果背景增益值小于等于预设的低限值(sc_default.isp.bgaintuning_lowlimit),则将背景增益值设置为0;如果背景增益值小于0,则将背景增益值设置为预设的高限值(sc_default.isp.bgaintuning_highlimit)。
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X_poly_val = sc_X.transform(X_poly_val)

这行代码使用了scikit-learn库中的`transform`方法,将测试集数据`X_poly_val`进行了多项式特征转换。具体来说,`sc_X`是一个`PolynomialFeatures`类的实例对象,通过调用其`transform`方法,将测试集数据进行多项式特征转换,得到的新特征矩阵将被存储在`X_poly_val`中。这样做的目的是使测试集数据与训练集数据的特征矩阵保持一致,从而能够进行模型预测。

对下面代码每一步含义进行注释 if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node

首先,这段代码是Python语言的代码,是一个函数,函数名未知。 第一行代码:if not root.left: 判断节点root是否存在左子树,如果不存在左子树,则执行下面的代码。 第二行代码:right_head = convert(root.right) 将右子树转换成链表,并将链表头赋值给right_head。 第三行代码:right_tail = right_head 将right_tail指向right_head。 第四行代码:while right_tail.next: 判断right_tail的下一个节点是否存在,如果存在,则执行下面的代码。 第五行代码:right_tail = right_tail.next 将right_tail指向它的下一个节点。 第六行代码:cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) 创建一个新的节点cur_node,它的值为root的值,它的前驱节点为None,它的后继节点为right_head。 第七行代码:right_head.prev = cur_node 将right_head的前驱节点指向cur_node。 第八行代码:return cur_node 返回cur_node节点。

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对下面代码每一步含义进行注释 def convert_to_doubly_linked_list(self): if not self.root: return None def convert(root): if not root.left and not root.right: return ListNode(root.val) if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node if not root.right: left_tail = convert(root.left) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev cur_node = ListNode(root.val, left_tail, None) left_tail.next = cur_node return cur_node left_tail = convert(root.left) right_head = convert(root.right) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head) left_tail.next = cur_node right_head.prev = cur_node return left_head return convert(self.root) def inorder_traversal(self, root): if not root: return self.inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') self.inorder_traversal(root.right) def print_bst(self): self.inorder_traversal(self.root) print() def traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.next print() def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node.next: cur_node = cur_node.next while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.prev print()

for i = 1:ncomp rslt(i).ncomp = i; cal_p = squeeze(cal_preds(i, :)); cal_p = mode(cal_p,1); cal_t = squeeze(cal_trues(i, :)); cal_t = mode(cal_t,1); [cal_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(cal_t, cal_p); cal_rslt = statsOfMeasure(cal_confus, 0); rslt(i).cal_confus = cal_confus; rslt(i).cal_rslt = cal_rslt; rslt(i).cal_acc = cal_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).cal_sen = cal_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).cal_spe = cal_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).cal_y_true = cal_t; rslt(i).cal_y_pred = cal_p; val_p = squeeze(val_preds(i, :)); val_t = squeeze(val_trues(i, :)); [val_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(val_t, val_p); val_rslt = statsOfMeasure(val_confus, 0); rslt(i).val_confus = val_confus; rslt(i).val_rslt = val_rslt; rslt(i).val_acc = val_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).val_sen = val_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).val_spe = val_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).val_y_true = val_t; rslt(i).val_y_pred = val_p; mdl = plsda(x_pp, y, i, opts0); trainedModel{i} = mdl; mdl = plsda(x_test_pp,[],i,mdl, opts0); rslt(i).probability = mdl.classification.probability; y_test_pred = mdl.classification.mostprobable; [test_confus, rslt_confusionOrder] = confusionmat(y_test, y_test_pred); test_rslt = statsOfMeasure(test_confus, 0); rslt(i).test_confus = test_confus; rslt(i).test_rslt = test_rslt; rslt(i).test_acc = test_rslt.microAVG(end-1); rslt(i).test_sen = test_rslt.microAVG(end-3); rslt(i).test_spe = test_rslt.microAVG(end-2); rslt(i).test_y_true = y_test; rslt(i).test_y_pred = y_test_pred; 什么意思

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