save_dir = './evidence_images' if not os.path.exists(save_dir): # images目录是否存在，不存在创建 os.makedirs(save_dir)是干嘛的

这段代码的作用是定义一个保存图像文件的目录路径 `save_dir`，并检查该目录是否存在，如果不存在则创建该目录。具体实现上，首先将 `save_dir` 设置为字符串 `./evidence_images`，表示将图像文件保存在当前代码文件所在的目录下的 `evidence_images` 子目录中。然后，通过 `os.path.exists()` 函数检查该目录是否已经存在，如果不存在，则通过 `os.makedirs()` 函数创建该目录。这样就保证了图像文件保存的目录已经存在，避免了保存图像文件时出现目录不存在的异常。

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详细逐步解释下列代码：import os.path import re import yaml import csv from tasly import builder_utils ############################ # IntAct - MutationDs # ############################ def parser(databases_directory, download=True): relationships = set() # 加载yml文件 with open('./yml/mutationDsConfig.yml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) header = config['header'] output_file_name = "mutation_curated_affects_interaction_with.csv" regex = r":(\w+)\(" url = config['mutations_url'] directory = os.path.join(databases_directory, "MutationDs") builder_utils.checkDirectory(directory) file_name = os.path.join(directory, url.split('/')[-1]) if download: builder_utils.downloadDB(url, directory) with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as mf: first = True for line in mf: if first: first = False continue data = line.rstrip("\r\n").split("\t") if len(data) > 12: internal_id = data[0] pvariant= '_'.join(data[1].split(':')) effect = data[5] organism = data[10] interaction = data[11] evidence = data[12] if organism.startswith("9606"): matches = re.finditer(regex, interaction) for matchNum, match in enumerate(matches, start=1): interactor = match.group(1) relationships.add((pvariant, interactor, "CURATED_AFFECTS_INTERACTION_WITH", effect, interaction, evidence, internal_id, "Intact-MutationDs")) # builder_utils.remove_directory(directory) return (relationships, header, output_file_name) if __name__ == '__main__': databases_directory = './databases' relationships, header, output_file_name = parser(databases_directory, download=True) # 新建CSV文件并写入表头 with open(os.path.join('./databases/MutationDs', output_file_name), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) for item in relationships: writer.writerow(item) print("Data saved to {} successfully!".format('entities.csv'))

这段代码的作用是解析一个特定的文件，并将其中的数据存储到一个 CSV 文件中。现在我将逐步解释代码：

import os.path
import re
import yaml
import csv
from tasly import builder_utils

这段代码导入了四个 Python 模块 `os.path`, `re`, `yaml`, `csv`，以及一个自定义模块 `builder_utils`。

def parser(databases_directory, download=True):
    relationships = set()      # 加载yml文件
    with open('./yml/mutationDsConfig.yml', 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    header = config['header']
    output_file_name = "mutation_curated_affects_interaction_with.csv"
    regex = r":(\w+)\("
    url = config['mutations_url']
    directory = os.path.join(databases_directory, "MutationDs")
    builder_utils.checkDirectory(directory)
    file_name = os.path.join(directory, url.split('/')[-1])
    if download:
        builder_utils.downloadDB(url, directory)
    with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as mf:
        first = True
        for line in mf:
            if first:
                first = False
                continue
            data = line.rstrip("\r\n").split("\t")
            if len(data) > 12:
                internal_id = data[0]
                pvariant= '_'.join(data[1].split(':'))
                effect = data[5]
                organism = data[10]
                interaction = data[11]
                evidence = data[12]
                if organism.startswith("9606"):
                    matches = re.finditer(regex, interaction)
                    for matchNum, match in enumerate(matches, start=1):
                        interactor = match.group(1)
                        relationships.add((pvariant, interactor, "CURATED_AFFECTS_INTERACTION_WITH", effect, interaction, evidence, internal_id, "Intact-MutationDs"))
    # builder_utils.remove_directory(directory)
    return (relationships, header, output_file_name)

这段代码定义了一个名为 `parser` 的函数，它接受一个参数 `databases_directory` 和一个可选参数 `download`，默认值为 `True`。该函数首先加载一个名为 `mutationDsConfig.yml` 的 YAML 文件，该文件包含一些配置信息，如 `header`、`mutations_url` 等。然后，函数使用 `os.path` 模块来构建一个目录名，该目录名为 `databases_directory` 加上 `MutationDs`。接着，函数使用 `builder_utils` 模块提供的 `checkDirectory` 函数检查该目录是否存在，如果不存在则创建该目录。然后，函数使用 `builder_utils` 模块提供的 `downloadDB` 函数下载一个名为 `mutations.tsv` 的文件，该文件存储了一些基因突变相关的数据。函数接着打开该文件，并读取其中的数据。函数使用 `re` 模块中的 `finditer` 函数找到所有匹配特定正则表达式的子字符串，然后将匹配的结果存储到一个名为 `relationships` 的集合中。最后，函数返回三个值：`relationships`、`header` 和 `output_file_name`。

if __name__ == '__main__':
    databases_directory = './databases'
    relationships, header, output_file_name = parser(databases_directory, download=True)
    # 新建CSV文件并写入表头
    with open(os.path.join('./databases/MutationDs', output_file_name), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(header)
        for item in relationships:
            writer.writerow(item)
    print("Data saved to {} successfully!".format('entities.csv'))

这段代码检查当前模块是否为主模块，如果是，则执行下面的代码。首先，它定义了一个名为 `databases_directory` 的变量，该变量指定了存储数据的目录。然后，它调用 `parser` 函数，将 `databases_directory` 和 `download=True` 作为参数传递给该函数。函数返回三个值，这些值被分别赋值给三个变量 `relationships`、`header` 和 `output_file_name`。接着，代码使用 `csv` 模块创建一个新的 CSV 文件，并将 `header` 写入该文件。最后，代码遍历 `relationships` 集合中的元素，并将每个元素写入 CSV 文件中。

逐行详细解释： void DstExistenceFusion::UpdateWithoutMeasurement(const std::string &sensor_id, double measurement_timestamp, double target_timestamp, double min_match_dist) { SensorObjectConstPtr camera_object = nullptr; if (common::SensorManager::Instance()->IsCamera(sensor_id)) { camera_object = track_ref_->GetSensorObject(sensor_id); UpdateToicWithoutCameraMeasurement(sensor_id, measurement_timestamp, min_match_dist); } SensorObjectConstPtr lidar_object = track_ref_->GetLatestLidarObject(); SensorObjectConstPtr camera_object_latest = track_ref_->GetLatestCameraObject(); SensorObjectConstPtr radar_object = track_ref_->GetLatestRadarObject(); if ((lidar_object != nullptr && lidar_object->GetSensorId() == sensor_id) || (camera_object_latest != nullptr && camera_object_latest->GetSensorId() == sensor_id) || (radar_object != nullptr && radar_object->GetSensorId() == sensor_id && lidar_object == nullptr && camera_object_latest == nullptr)) { Dst existence_evidence(fused_existence_.Name()); double unexist_factor = GetUnexistReliability(sensor_id); base::ObjectConstPtr obj = track_ref_->GetFusedObject()->GetBaseObject(); double dist_decay = ComputeDistDecay(obj, sensor_id, measurement_timestamp); double obj_unexist_prob = unexist_factor * dist_decay; existence_evidence.SetBba( {{ExistenceDstMaps::NEXIST, obj_unexist_prob}, {ExistenceDstMaps::EXISTUNKNOWN, 1 - obj_unexist_prob}}); // TODO(all) hard code for fused exist bba const double unexist_fused_w = 1.0; double min_match_dist_score = min_match_dist; // if (!sensor_manager->IsCamera(sensor_id)) { // min_match_dist_score = std::max(1 - min_match_dist / // options_.track_object_max_match_distance_, 0.0); // } ADEBUG << " before update exist prob: " << GetExistenceProbability() << " min_match_dist: " << min_match_dist << " min_match_dist_score: " << min_match_dist_score; fused_existence_ = fused_existence_ + existence_evidence * unexist_fused_w * (1 - min_match_dist_score); ADEBUG << " update without, EXIST prob: " << GetExistenceProbability() << " 1 - match_dist_score: " << 1 - min_match_dist_score << " sensor_id: " << sensor_id << " dist_decay: " << dist_decay << " track_id: " << track_ref_->GetTrackId(); } UpdateExistenceState(); }

这是一个名为DstExistenceFusion的类中的一个函数UpdateWithoutMeasurement。该函数的作用是在没有测量数据的情况下更新目标的存在状态。该函数接受四个参数，分别为传感器ID（sensor_id）、测量时间戳（measurement_timestamp）、目标时间戳（target_timestamp）和最小匹配距离（min_match_dist）。

首先，该函数通过传感器ID获取摄像头的SensorObject（SensorObjectConstPtr类型）。

然后，通过调用track_ref_对象的GetLatestLidarObject()、GetLatestCameraObject()和GetLatestRadarObject()函数，获取最新的激光雷达、摄像头和毫米波雷达的SensorObject（SensorObjectConstPtr类型）。

接下来，如果激光雷达、摄像头或毫米波雷达的SensorObject的SensorId与传入的sensor_id相同，则执行目标存在性融合操作。在目标存在性融合操作中，首先创建一个Dst类型的存在证据（existence_evidence），并设置其置信度。置信度的计算包括了未存在因子（unexist_factor）、距离衰减因子（dist_decay）和目标不存在的概率（obj_unexist_prob）。

然后，将existence_evidence与融合目标的存在证据（fused_existence_）进行合并，得到新的存在证据。在合并操作中，需要考虑到未存在因子的权重和最小匹配距离的得分。

最后，更新目标的存在状态并返回。