解释如下代码： for ind,value in match_all_pd.iterrows(): if value.pic_id1 <= value.pic_id2: continue else: temp = value.pic_id2 match_all_pd.loc[ind,'pic_id2'] = value.pic_id1 match_all_pd.loc[ind,'pic_id1'] = temp temp = value.row_id2 match_all_pd.loc[ind,'row_id2'] = value.row_id1 match_all_pd.loc[ind,'row_id1'] = temp temp = value.col_id2 match_all_pd.loc[ind,'col_id2'] = value.col_id1 match_all_pd.loc[ind,'col_id1'] = temp match_all_pd['row_diff'] = match_all_pd['row_id2'] - match_all_pd['row_id1'] match_all_pd['col_diff'] = match_all_pd['col_id2'] - match_all_pd['col_id1'] match_all_pd = match_all_pd.sort_values(by = ['pic_id1','pic_id2']) match_all_pd = match_all_pd.drop_duplicates(subset = ['pic_id1','pic_id2','row_diff','col_diff'],keep = 'first') match_check = match_all_pd.groupby(by =['pic_id1','pic_id2','row_diff','col_diff']).count() if(len(match_check[match_check.col_id1>1])>0): print('error')

时间: 2024-03-29 17:35:14 浏览: 56
这段代码的功能是对一个名为match_all_pd的DataFrame进行处理，按照pic_id1和pic_id2排序，并删除重复项。其中pic_id1和pic_id2是两张图片的编号，row_id1和row_id2是这两张图片中的某个物体的行坐标，col_id1和col_id2是这两张图片中的某个物体的列坐标。在删除重复项之前，还计算了每个匹配对中的行坐标和列坐标的差值（row_diff和col_diff）。 具体来说，代码中使用了iterrows()函数来循环遍历DataFrame的每一行。对于每一行数据，如果pic_id1小于等于pic_id2，则跳过该行数据，否则将pic_id1和pic_id2的值互换，同时将row_id1、row_id2、col_id1和col_id2的值也互换。然后，计算row_diff和col_diff的值，并按照pic_id1和pic_id2排序，最后删除重复项。如果在删除重复项之后，仍然存在两个或更多匹配对具有相同的pic_id1、pic_id2、row_diff和col_diff值，则输出"error"。
相关问题

解释如下代码： for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break match_all_pd = pd.DataFrame(match_all,columns = ['pic_id1','row_id1','col_id1','pic_id2','row_id2','col_id2']) pd_add = pd.DataFrame(np.arange(1,N_pic+1), columns = ['pic_id1']) pd_add['pic_id2'] = pd_add['pic_id1'] pd_add['row_id1'] = 0 pd_add['row_id2'] = 0 pd_add['col_id1'] = 0 pd_add['col_id2'] = 0 match_all_pd = pd.concat([match_all_pd,pd_add]) match_all_pd.index = np.arange(len(match_all_pd))

这段代码是一个图像匹配的算法，其主要功能是在一个图像序列中找到相互匹配的图像对。以下是代码的主要流程： 1. 对于每张图像，用read_data()函数读取图像数据，并依次对每个角点进行匹配。 2. 对于每个角点，提取其周围的图像块，并检查图像块的像素值是否合适。 3. 在当前图像的前10张和后15张图像中搜索匹配图像，并用cv2_based()函数进行匹配。 4. 如果找到匹配图像，则计算两个图像块之间的偏移量，并用该偏移量对匹配图像进行校准。 5. 如果两个图像块相似，则将它们标记为匹配，并将匹配结果添加到match_all列表中。 6. 最后，将匹配结果存储在一个名为match_all_pd的pandas数据框中，并返回该数据框。 整个算法的核心是cv2_based()函数，它使用OpenCV中的模板匹配算法来计算两个图像块之间的偏移量。此外，该算法还使用了pandas数据框来保存匹配结果，以方便后续的分析和可视化。

解释如下代码：for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break

这段代码是一个嵌套的循环结构，用于在多张图像之间进行匹配，并将匹配结果存储在列表match_all中。 具体地，外层循环是对图像编号pic_id1进行遍历，其中pic_id1的取值范围是1到N_pic，每次循环开始时会输出一行提示信息，格式为“matching + set_name + : + pic_id1的值（5位数字，前面用0填充）”。 内层循环是对图像中的角点进行遍历，其中T_id的取值范围是1到15，步长为3，H_id的取值范围是2到4，表示在图像的第T_id个特征点和第H_id个金字塔层的角点处进行匹配。 在内层循环的每次迭代中，首先调用read_data函数从图像文件中读取数据，然后使用range函数生成一个搜索列表search_list，其中包含了当前图像之前10张和之后15张图像的编号，这些图像将被用来与当前图像进行匹配。 接着对每个角点进行处理，首先计算角点的中心坐标row_cent1和col_cent1，然后从data_mat1中提取一个大小为(N_pad2+1)×(N_pad2+1)的小图像img_corner，其中N_pad是一个参数，表示小图像的大小。 如果提取的小图像中的像素值不止两种，并且像素值为1的像素数小于小图像总像素数的80%，则开始在搜索列表中的图像中寻找与该小图像匹配的图像，这里使用了cv2_based函数进行图像匹配。 如果找到了一个与小图像匹配的图像，则计算该图像对应的角点的中心坐标row_cent2和col_cent2，然后将两个图像中以两个角点为中心，大小相同的区域提取出来，分别存储在IMG_CHECK1和IMG_CHECK2中。 如果IMG_CHECK1和IMG_CHECK2相等，且它们的大小都不小于25×25，则将当前匹配结果的信息（两个图像的编号以及两个角点的中心坐标）添加到match_all列表中，同时将已匹配的图像从搜索列表中移除。 如果在内层循环的所有迭代中都没有找到与当前角点匹配的图像，则将FAIL_CORNER计数器加一，表示当前角点无法匹配，同时将N_CHANGE计数器加一。 内层循环结束后，会检查FAIL_CORNER的值是否小于等于1，如果是，则跳出外层循环，否则继续下一次循环。这个判断的目的是在不需要再进行匹配的情况下尽早结束循环，以提高代码效率。
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class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序，使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量，请用代码表示

for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) ...

解释如下代码：for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1))

这段代码的作用是将多个数据集中的图片数据转换为ubyte格式，并将它们分别存储在以数据集名命名的文件中。其中，set_list和size_list是两个列表，分别存储了每个数据集的名称和大小。代码中的循环语句通过zip函数将...

from scipy.stats import ttest_ind for i in range(0,len(otu_map_match.index)): if i+1>len(otu_map_match.index): break pvalue = pd.DataFrame() tvalue = pd.DataFrame() tmp1 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) tmp2 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i+1],axis=0).drop(['#SampleID','Group'],axis=1) for j in range(0,len(otu_map_match.columns)): pvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[1] tvalue.loc[tmp1.index[i],tmp2.index[i]] = ttest_ind(tmp1.iloc[:,j],tmp2.iloc[:,j])[0]

for i in range(len(otu_map_match.index) - 1): tmp1 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match.index[i], axis=0).drop(['#SampleID','Group'], axis=1) tmp2 = otu_map_match.filter(like=otu_map_match....

f = open('G:\jiont\比赛数据2022\charging_data79.csv', encoding='utf-8') data = pd.DataFrame(pd.read_csv(f, encoding='utf-8-sig', low_memory=False)) soc = np.array(data['standard_soc']) # 放电深度DoD current = np.array(data['total_current']) current = [ float(x)/10 for x in current ] all_vol = np.array(data['cell_volt_list']) mileage = np.array(data['mileage']) mileage = [ float(x)/10 for x in mileage ] all_sig_data = cycle_sig(all_vol) all_sig_data = clean_data(all_sig_data) def split_chargedata(chargr_data): a_data = [] all_data = [] for index, m in enumerate(mileage): if index + 1 < len(mileage): if m == mileage[index + 1]: a_data.append(chargr_data[index]) else: a_data.append(chargr_data[index]) all_data.append(a_data) a_data = [] else: all_data.append(a_data) return all_data all_charge_data = split_chargedata(all_sig_data) all_charge_current = split_chargedata(current) all_charge_soc = split_chargedata(soc) dod1 = [] for t in all_charge_soc: dod1.append(t[-1]-t[0]) ind = [] for ind1, t in enumerate(dod1): if t<10: ind.append(ind1) all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind, axis=0) ind9 = [5, 13, 25, 35, 47, 55, 81, 84, 86, 88, 89, 92, 94, 101, 111, 115, 116, 126, 157, 162, 167, 174, 180, 198, 200, 216, 237, 245, 261] all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind9, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind9, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind9, axis=0)

这段代码主要进行了一些数据处理的操作，包括： 1. 读取CSV文件中的数据，将SOC、电流、电压等数据存储到NumPy数组中。 2. 对电压数据进行了一些处理，使用了cycle_sig和clean_data函数。 3. 定义了split_...

# -*- coding: utf-8 -*- """ Transform the data type from ascii to ubyte format (8 bits unsigned binary) and save to new files, which would reduce the data size to 1/3, and would save the data transforming time when read by the python @author: Marmot """ import numpy as np import time from itertools import islice import pandas as pd # data_folder = '../../data/' set_list = ['train','testA','testB'] size_list = [10000,2000,2000] time1= time.time() for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1)) #%% generate train label list value_list =[] set_name = 'train' input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: line = content.split(',') value_list.append(float(line[1])) value_list = pd.DataFrame(value_list, columns=['value']) value_list.to_csv(data_folder + 'train_label.csv',index = False,header = False)

这段代码的主要功能是将数据集中的图像像素值从 ASCII 码转换为无符号 8 位二进制格式，并保存到新文件中，同时生成训练集标签列表。 代码首先定义了一个数据路径列表 set_list 和一个数据子集大小列表 size_...

for i=1:size(file_names_new,1) file_times_new(i,1)=str2num(strcat(file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-18:length(file_names_new(i).name)-11),file_names_new(i).name(length(file_names_new(i).name)-9:length(file_names_new(i).name)-4))); end file_times_sort_new=sort(file_times_new);% 返回排序后的时间 clear index; clear file_names_ind; clear file_names_sort; for i_file_new=1:size(file_names_new,1)% 根据排序的时间对文件排序 index_new=find(file_times_new==file_times_sort_new(i_file_new)); file_names_ind_new(i_file_new,1)=index_new(1); file_names_sort_new(i_file_new,1)=file_names_new(file_names_ind_new(i_file_new)); end逐句解释一下这段代码

好的，我来逐句解释一下这段代码： 1. for i=1:size(file_names_new,1)：从1循环到file_names_new中文件的数量，size(file_names_new,1) 表示file_names_new的行数，即文件数量。 2. file_times_new(i,1)...

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[37], line 36 34 #%% 35 Pano_len = len(Pano_set_org) ---> 36 path_mat = np.zeros([Pano_len,Pano_len]).astype(np.bool) 37 for ind in list(Pano_set_org): 38 match_all_pd_start = match_all_pd_current[match_all_pd_current.pic_id1 == ind] File C:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\__init__.py:305, in __getattr__(attr) 300 warnings.warn( 301 f"In the future np.{attr} will be defined as the " 302 "corresponding NumPy scalar.", FutureWarning, stacklevel=2) 304 if attr in __former_attrs__: --> 305 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 307 # Importing Tester requires importing all of UnitTest which is not a 308 # cheap import Since it is mainly used in test suits, we lazy import it 309 # here to save on the order of 10 ms of import time for most users 310 # 311 # The previous way Tester was imported also had a side effect of adding 312 # the full numpy.testing namespace 313 if attr == 'testing': AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

你可以将代码中的以下语句： path_mat = np.zeros([Pano_len,Pano_len]).astype(np.bool) 改为： path_mat = np.zeros([Pano_len,Pano_len], dtype=bool) 这样就可以避免这个错误了。

为什么这个SQL：delete from t_bdp_ind_commodity_and_set_sku ss,t_bdp_ind_commodity c where ss.commodity_id = c.commodity_id and c.commodity_id = 3538 and c.commodity_set_id = 8188; 会报这个错误：You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near ',t_bdp_ind_commodity c where ss.commodity_id = c.commodity_id and c.commodity_id' at line 1

在MySQL中，删除语句的语法应该是DELETE FROM table_name WHERE ...，而不是DELETE FROM table_name1,table_name2 WHERE ...。如果你想要同时删除多个表中的数据，可以使用MySQL的JOIN语句，例如： ...

import sys sys.path.append('../TOOLS') from CIKM_TOOLS import * data_folder = '../../data/' cnn = pd.read_csv(data_folder + 'result_cnn.csv') nn = pd.read_csv(data_folder + 'result_nn.csv') gbdt = pd.read_csv(data_folder + 'result_gbdt.csv') result_full = 0.8*cnn+ 0.1*gbdt + 0.1*nn nnpatch = pd.read_csv(data_folder + 'result_nnpatch.csv') gbdtpatch = pd.read_csv(data_folder + 'result_gbdtpatch.csv') result_patch = 0.8*nnpatch + 0.2*gbdtpatch result = pd.concat([result_full,result_patch]) result = result.sort_values(by = 'PIC_IND' , ascending = [1]) submit0 = pd.DataFrame({'PIC_IND':np.arange(1,2001)}) submit0 = pd.merge(submit0,result, how = 'left' , on = 'PIC_IND') submit0 = submit0.fillna(method = 'ffill') submit0 = submit0.sort_values(by = ['PIC_IND'],ascending = [1]) submit0['value'].to_csv(data_folder + 'submit.csv', header = False , index = False) #submit0['value'].to_csv('../submit_official/' + 'submit.csv', header = False , index = False) print(submit0.mean())

这段代码的作用是读取多个CSV文件（包括"cnn.csv"、 "nn.csv"、 "gbdt.csv"、 "nnpatch.csv"和"gbdtpatch.csv"），将它们的内容组合成一个新的数据框架"result_full"和"result_patch"，并将它们合并成一个名为...

class UNetEx(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3, weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None): super().__init__() assert len(filters) > 0 self.final_activation = final_activation self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers) decoders = [] for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): tensors = [] indices = [] sizes = [] for encoder in self.encoder: x = encoder(x) sizes.append(x.shape) tensors.append(x) x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True) indices.append(ind) return x, tensors, indices, sizes def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes): y = [] for _decoder in self.decoders: x = _x tensors = _tensors[:] indices = _indices[:] sizes = _sizes[:] for decoder in _decoder: tensor = tensors.pop() size = sizes.pop() ind = indices.pop() # 反池化操作，为上采样 x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size) x = paddle.concat([tensor, x], axis=1) x = decoder(x) y.append(x) return paddle.concat(y, axis=1) def forward(self, x): x, tensors, indices, sizes = self.encode(x) x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 不修改上述神经网络的encoder和decoder的生成方式，用嘴少量的代码实现attention机制，在上述代码里修改。

具体实现如下： class Attention(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels, out_channels, kernel_size=1) self.conv2 = nn....

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云（下采样或滤波后） pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应，求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口，设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >=...

t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value']) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]这个是代码，AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这个是错误显示怎么改正

这个错误提示说DataFrame对象没有append属性，可以改成使用concat方法将结果添加到新的DataFrame中，代码如下： t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats....

static T_APP_RESULT gatt_write_recv(uint8_t conn_id, T_SERVER_ID svc_id, uint16_t attrib_index, T_WRITE_TYPE write_type, uint16_t length, uint8_t *p_value, P_FUN_WRITE_IND_POST_PROC *p_write_post_proc) { for (int i = 0; i < g_svc_cnt; i++) { if (g_svc_tbl[i].svc_handle == svc_id) { for (int j = 0; j < g_svc_tbl[i].n_char; j++) { if (g_svc_tbl[i].chars[i].char_handle == attrib_index) { uint16_t att_handle = (g_svc_tbl[i].svc_handle << 8) | g_svc_tbl[i].chars[i].char_handle; struct aciga_ble_gatt_access_ctxt ctx = { .op = ACIGA_BLE_GATT_ACCESS_OP_WRITE_CHR, .data = p_value, .len = length, }; g_svc_tbl[i].chars[i].cb(conn_id, att_handle, &ctx); return APP_RESULT_SUCCESS; } } } } return APP_RESULT_SUCCESS; }

该函数的参数包括连接 ID，服务 ID，属性索引，写类型，数据长度和数据指针等信息，它首先会根据服务 ID 和属性索引查找对应的特征值，然后将数据传递给该特征值的回调函数进行处理。具体实现过程如下： 1. 使用 ...

分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

这是一个实现了OHEM(Online Hard Example Mining)的交叉熵损失函数，用于解决深度学习中存在难样本或噪声样本导致训练效果不好的问题。其中，thresh表示像素的softmax预测概率阈值，小于该阈值的像素被认为是难样本...
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Matlab图像处理工具箱7.2010用户手册

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深入浅出：自定义 Grunt 任务的实践指南

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ABB机器人在自动化生产线中的应用广泛，其核心在于精确的路径规划和任务执行。路径规划是指机器人根据预定的目标位置和工作要求，计算出最优的移动轨迹。任务执行则涉及根据路径规划结果，控制机器人关节和运动部件精确地按照轨迹移动，完成诸如焊接、装配、搬运等任务。 参考资源链接：[ABB-机器人介绍.ppt](https://wenku.csdn.net/doc/7xfddv60ge?spm=1055.2569.3001.10343) ABB机器人能够通过其先进的控制器和编程软件进行精确的路径规划。控制器通常使用专门的算法，如A*算法或者基于时间最优的轨迹规划技术，以确保机器人运动的平滑性和效率。此
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