android 写入inheritance_hierachy.json怎么操作

您可以使用以下命令来在 Android Studio 中写入inheritance_hierarchy.json文件：

1. 创建一个名为“assets”的文件夹，然后将“inheritance_hierarchy.json”文件放在该文件夹中。

2. 在您的Java代码中，使用以下代码来读取文件：

InputStream inputStream = getAssets().open("inheritance_hierarchy.json");

3. 然后，您可以使用该文件的内容进行任何您需要的操作。

希望这可以帮助您！

相关问题

jenkins_jobs.errors.JenkinsJobsException: The topmost collection in file '/home/huangzhongming/jenkins-job-builder/tests/yamlparser/job_fixtures/Test_properties.yaml' must be a list, not a <class 'collections.OrderedDict'> 刚刚测试上面这段yaml，有报错。请解决

这个错误通常是由于 YAML 文件的格式问题引起的。根据报错信息，您的 YAML 文件中的顶级集合应该是一个列表，而不是一个有序字典（`OrderedDict`）。

要解决这个问题，您可以按照以下步骤检查和调整您的 YAML 文件：

1. 确保您的 YAML 文件以一个列表开头，并且每个属性定义都位于该列表中。例如，您可以在文件开头添加一个减号（`-`）来表示一个新的列表项。

2. 确保每个属性定义都正确缩进，并且位于正确的层级。在 YAML 中，缩进用空格表示，通常是2个或4个空格。确保属性定义在正确的父级下，并且缩进正确。

3. 检查文件中是否有其他语法错误，例如括号不匹配、缺少冒号等。这些错误也可能导致 YAML 解析错误。

以下是一个示例的 YAML 文件结构，用于定义多个 Jenkins 任务属性：

- properties:
    - authorization:
        matrix:
          inheritanceStrategy: org.jenkinsci.plugins.matrixauth.inheritance.InheritParentStrategy
          permission: USER:hudson.model.Item.Read:anonymous
    - build-discarder:
        logrotator:
          daysToKeep: 90
          numToKeep: -1
          artifactDaysToKeep: 30
          artifactNumToKeep: -1
    - gitlab-connection:
        plugin: gitlab-plugin@1.7.7
        gitLabConnection: src.ift.run
        jobCredentialId: ""
        useAlternativeCredential: false
    - rebuild-settings:
        plugin: rebuild@1.34
        autoRebuild: false
        rebuildDisabled: false
    - throttle-job:
        plugin: throttle-concurrents@2.11
        maxConcurrentPerNode: 3
        maxConcurrentTotal: 0
        throttleEnabled: true
        throttleOption: project
        limitOneJobWithMatchingParams: false
        paramsToUseForLimit: ""
        configVersion: 1
    - rate-limit-branch:
        plugin: branch-api@2.1071.v1a_188a_562481
        durationName: hour
        count: 40
        userBoost: true

请确保您的 YAML 文件与上述示例结构相似，并尝试重新运行 JJB 命令。如果问题仍然存在，请提供您的 YAML 文件内容以供进一步排查。

Traceback (most recent call last): File "D:\Documation\Coding\py_test_grow\main.py", line 97, in <module> disjoint_set = parallel_connected_components(image, num_processes) File "D:\Documation\Coding\py_test_grow\main.py", line 57, in parallel_connected_components result.get() File "D:\Download\python38\lib\multiprocessing\pool.py", line 771, in get raise self._value File "D:\Download\python38\lib\multiprocessing\pool.py", line 537, in _handle_tasks put(task) File "D:\Download\python38\lib\multiprocessing\connection.py", line 206, in send self._send_bytes(_ForkingPickler.dumps(obj)) File "D:\Download\python38\lib\multiprocessing\reduction.py", line 51, in dumps cls(buf, protocol).dump(obj) File "D:\Download\python38\lib\multiprocessing\synchronize.py", line 101, in __getstate__ context.assert_spawning(self) File "D:\Download\python38\lib\multiprocessing\context.py", line 359, in assert_spawning raise RuntimeError( RuntimeError: Lock objects should only be shared between processes through inheritance Process finished with exit code 1 这次又是这样的报错

这个报错是因为在使用 `multiprocessing.Pool` 进行并行处理时，锁对象 `lock` 不能直接传递给子进程。根据报错信息，锁对象只能通过继承的方式在子进程之间共享。

为了解决这个问题，你可以使用 `multiprocessing.Manager` 模块中的 `Lock` 对象来创建一个可在多个进程之间共享的锁。以下是修改后的示例代码：

import numpy as np
import multiprocessing as mp

def find_connected_components(image, start_row, end_row, disjoint_set, lock):
    rows, cols = image.shape
    for i in range(start_row, end_row):
        for j in range(cols):
            if image[i, j] == 1:
                # 如果当前像素点是前景点
                neighbors = []
                if i > 0 and image[i-1, j] == 1:
                    neighbors.append((i-1, j))
                if i < rows-1 and image[i+1, j] == 1:
                    neighbors.append((i+1, j))
                if j > 0 and image[i, j-1] == 1:
                    neighbors.append((i, j-1))
                if j < cols-1 and image[i, j+1] == 1:
                    neighbors.append((i, j+1))
                
                if len(neighbors) == 0:
                    # 如果当前像素点没有相邻的前景点，则创建一个新的连通分量
                    with lock:
                        disjoint_set.make_set((i, j))
                else:
                    # 如果当前像素点有相邻的前景点，则将其与相邻点合并为同一连通分量
                    with lock:
                        for neighbor in neighbors:
                            disjoint_set.union((i, j), neighbor)

def parallel_connected_components(image, num_processes):
    rows, cols = image.shape
    
    # 使用并查集数据结构来记录连通分量
    disjoint_set = DisjointSet()
    
    # 创建进程池
    pool = mp.Pool(processes=num_processes)
    
    # 创建锁
    manager = mp.Manager()
    lock = manager.Lock()
    
    # 计算每个进程处理的行数
    chunk_size = rows // num_processes
    
    # 分配任务给不同的进程
    results = []
    for i in range(num_processes):
        start_row = i * chunk_size
        end_row = start_row + chunk_size if i < num_processes-1 else rows
        result = pool.apply_async(find_connected_components, (image, start_row, end_row, disjoint_set, lock))
        results.append(result)
    
    # 等待所有进程完成
    for result in results:
        result.get()
    
    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()
    
    return disjoint_set

# 示例使用的并查集数据结构
class DisjointSet:
    def __init__(self):
        self.parent = {}
    
    def make_set(self, x):
        self.parent[x] = x
    
    def find(self, x):
        if self.parent[x] != x:
            self.parent[x] = self.find(self.parent[x])
        return self.parent[x]
    
    def union(self, x, y):
        root_x = self.find(x)
        root_y = self.find(y)
        if root_x != root_y:
            self.parent[root_x] = root_y

# 示例
if __name__ == '__main__':
    # 二值图片示例
    image = np.array([[0, 1, 0, 0, 1],
                      [1, 1, 1, 0, 0],
                      [0, 0, 1, 1, 0],
                      [0, 0, 0, 0, 1],
                      [1, 0, 1, 0, 1]])
    
    # 并行处理连通分量
    num_processes = 2
    disjoint_set = parallel_connected_components(image, num_processes)
    
    # 输出每个连通分量的像素点集合
    connected_components = {}
    for pixel in disjoint_set.parent:
        root = disjoint_set.find(pixel)
        if root not in connected_components:
            connected_components[root] = []
        connected_components[root].append(pixel)
    
    print("Connected components:")
    for component in connected_components.values():
        print(component)

通过使用 `multiprocessing.Manager` 中的 `Lock` 对象，并在访问和修改 `disjoint_set` 数据结构时使用 `with lock` 块来保护共享资源的访问，可以确保并行处理过程中的线程安全性。

希望这次修改能解决你遇到的问题。如果还有其他问题，请随时提问。