<insert id="saveRelations"> insert into wm_news_material (material_id,news_id,type,ord) values <foreach collection="materialIds" index="ord" item="mid" separator=","> (#{mid},#{newsId},#{type},#{ord}) </foreach> </insert>这段代码中index属性是什么意思
时间: 2024-04-01 13:38:17 浏览: 8
在MyBatis的foreach标签中,index属性表示当前遍历的元素在集合中的下标位置。在这段代码中,index="ord"表示将当前遍历的元素的下标位置存储到名为ord的变量中,在SQL语句中使用#{ord}引用该变量的值。这样就可以将materialIds集合中的每个元素(mid)和其对应的下标位置(ord)插入到wm_news_material表中。
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请将下面的halcon代码转写为python代码:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <hdevelop file_version="1.2" halcon_version="20.11.0.0"> <procedure name="main"> <interface/> <body> <c as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[1,1]" as_ord="1">* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 01</c> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[1,2]" as_ord="1">list_files ('G:/Grasp-Dataset/brick-text', ['files','follow_links'], ImageFiles)</l> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[1,3]" as_ord="1">tuple_regexp_select (ImageFiles, ['\\.(tif|tiff|gif|bmp|jpg|jpeg|jp2|png|pcx|pgm|ppm|pbm|xwd|ima|hobj)$','ignore_case'], ImageFiles)</l> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[2,2]" as_ord="1">for Index := 0 to |ImageFiles| - 1 by 1</l> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[2,3]" as_ord="1"> read_image (Image, ImageFiles[Index])</l> <c as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[2,4]" as_ord="1"> * Image Acquisition 01: Do something</c> <l> ImgPath:=ImageFiles[Index]</l> <c> * 分割文件名</c> <l> parse_filename(ImageFiles[Index], BaseName, Extension, Directory)</l> <l> minvalue:=20</l> <l> maxvalue:=60</l> <l> Amp:=minvalue+rand(1)*(maxvalue-minvalue)</l> <l> add_noise_white (Image, ImageNoise, Amp)</l> <l> write_image (ImageNoise, 'jpeg', 0, Directory+BaseName+'noise')</l> <c> </c> <l as_id="image_acquisition" as_name="Image Acquisition 01" as_grp="[3,1]" as_ord="1">endfor</l> </body> <docu id="main"> <parameters/> </docu> </procedure> </hdevelop>
下面是将Halcon代码转换为Python代码的结果:
```python
import os
import random
image_files = []
image_folder = 'G:/Grasp-Dataset/brick-text'
for root, dirs, files in os.walk(image_folder):
for file in files:
if file.lower().endswith(('.tif', '.tiff', '.gif', '.bmp', '.jpg', '.jpeg', '.jp2', '.png', '.pcx', '.pgm', '.ppm', '.pbm', '.xwd', '.ima', '.hobj')):
image_files.append(os.path.join(root, file))
for image_file in image_files:
image = read_image(image_file)
base_name, extension = os.path.splitext(os.path.basename(image_file))
directory = os.path.dirname(image_file)
min_value = 20
max_value = 60
amp = min_value + random.random() * (max_value - min_value)
image_noise = add_noise_white(image, 'uniform', amp)
write_image(image_noise, 'jpeg', 0, os.path.join(directory, base_name + 'noise'))
```
请注意,上述代码中的`read_image`、`add_noise_white`和`write_image`函数需要根据你使用的图像处理库进行相应的替换。此外,还需要导入适当的库以支持所使用的函数和操作。
请解释这个公式: <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block"> <msub> <mi>E</mi> <mrow data-mjx-texclass="ORD"> <mi>p</mi> <mo stretchy="false">(</mo> <mrow data-mjx-texclass="ORD"> <mi mathvariant="bold">x</mi> </mrow> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo stretchy="false">)</mo> </mrow> </msub> <mo stretchy="false">[</mo> <mi>l</mi> <mo stretchy="false">(</mo> <mi>f</mi> <mo stretchy="false">(</mo> <mrow data-mjx-texclass="ORD"> <mi mathvariant="bold">x</mi> </mrow> <mo stretchy="false">)</mo> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo stretchy="false">)</mo> <mo stretchy="false">]</mo> <mo>=</mo> <mo data-mjx-texclass="OP">∫</mo> <mo data-mjx-texclass="OP">∫</mo> <mi>l</mi> <mo stretchy="false">(</mo> <mi>f</mi> <mo stretchy="false">(</mo> <mrow data-mjx-texclass="ORD"> <mi mathvariant="bold">x</mi> </mrow> <mo stretchy="false">)</mo> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo stretchy="false">)</mo> <mi>p</mi> <mo stretchy="false">(</mo> <mrow data-mjx-texclass="ORD"> <mi mathvariant="bold">x</mi> </mrow> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo stretchy="false">)</mo> <mstyle scriptlevel="0"> <mspace width="0.278em"></mspace> </mstyle> <mi>d</mi> <mrow data-mjx-texclass="ORD"> <mi mathvariant="bold">x</mi> </mrow> <mi>d</mi> <mi>y</mi> <mo>.</mo> </math>
这个公式表示的是一个二元函数在一个区域上的积分,其中函数的第一个参数是一个向量 x,第二个参数是一个标量 y,p(x,y)表示该函数在点(x,y)处的权重,l(u,v)表示一个二元函数,f(x)是一个向量值函数,表示将向量x映射到另一个向量空间中的结果。该公式的左侧表示的是在区域内对函数l(f(x),y)乘以权重p(x,y)后的积分,右侧则是对区域内的所有点(x,y)乘以函数值l(f(x),y)和权重p(x,y)后的积分。