使用c plus plus 的insert接口实现这段代码 for (int j = g_tree_data->m_closest_global_path_index_; j <= g_tree_data->m_pub_closest_split_path_end_index_; j++) { global_part_path.lanes.back().waypoints.emplace_back(g_tree_data->m_global_path_.lanes.at(0).waypoints.at(j)); }

时间: 2023-10-16 10:08:14 浏览: 67
RAR

icp.rar_ICP matlab_ICP代码_icp_三维匹配算法

假设你有一个名为global_part_path的对象,它的类型是某个结构体,该结构体包含一个名为lanes的vector成员,lanes中的每个元素也是一个结构体,该结构体包含一个名为waypoints的vector成员。 你可以使用C++的insert接口实现这个for循环,具体的实现方法如下: ```c++ for (int j = g_tree_data->m_closest_global_path_index_; j <= g_tree_data->m_pub_closest_split_path_end_index_; j++) { auto& global_path = g_tree_data->m_global_path_.lanes.at(0).waypoints.at(j); global_part_path.lanes.back().waypoints.insert( global_part_path.lanes.back().waypoints.end(), global_path ); } ``` 在每次循环中,我们使用j作为索引来访问m_global_path_的第0个lane中的waypoints中的元素。我们将访问到的元素存储到global_path中。然后,我们使用insert接口将global_path元素插入到global_part_path对象中的lanes的最后一个元素中的waypoints后面。 请注意,我没有使用g_tree_data指针中的指针成员来访问对应的数据成员,而是使用了箭头运算符和点运算符。这是为了使代码更加简洁易懂。
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static void pl011_set_termios(struct uart_port *port, struct ktermios *termios, struct ktermios *old) { struct uart_amba_port *uap = container_of(port, struct uart_amba_port, port); unsigned int lcr_h, old_cr; unsigned long flags; unsigned int baud, quot, clkdiv; if (uap->vendor->oversampling) clkdiv = 8; else clkdiv = 16; baud = uart_get_baud_rate(port, termios, old, 0, port->uartclk / clkdiv); if (baud > port->uartclk/16) quot = DIV_ROUND_CLOSEST(port->uartclk * 8, baud); else quot = DIV_ROUND_CLOSEST(port->uartclk * 4, baud); switch (termios->c_cflag & CSIZE) { case CS5: lcr_h = UART01x_LCRH_WLEN_5; break; case CS6: lcr_h = UART01x_LCRH_WLEN_6; break; case CS7: lcr_h = UART01x_LCRH_WLEN_7; break; default: // CS8 lcr_h = UART01x_LCRH_WLEN_8; break; } if (termios->c_cflag & CSTOPB) lcr_h |= UART01x_LCRH_STP2; if (termios->c_cflag & PARENB) { lcr_h |= UART01x_LCRH_PEN; if (!(termios->c_cflag & PARODD)) lcr_h |= UART01x_LCRH_EPS; if (termios->c_cflag & CMSPAR) lcr_h |= UART011_LCRH_SPS; } if (uap->fifosize > 1) lcr_h |= UART01x_LCRH_FEN; spin_lock_irqsave(&port->lock, flags); uart_update_timeout(port, termios->c_cflag, baud); pl011_setup_status_masks(port, termios); if (UART_ENABLE_MS(port, termios->c_cflag)) pl011_enable_ms(port); old_cr = pl011_read(uap, REG_CR); pl011_write(0, uap, REG_CR); if (termios->c_cflag & CRTSCTS) { if (old_cr & UART011_CR_RTS) old_cr |= UART011_CR_RTSEN; old_cr |= UART011_CR_CTSEN; port->status |= UPSTAT_AUTOCTS | UPSTAT_AUTORTS; } else { old_cr &= ~(UART011_CR_CTSEN | UART011_CR_RTSEN); port->status &= ~(UPSTAT_AUTOCTS | UPSTAT_AUTORTS); } if (uap->vendor->oversampling) { if (baud > port->uartclk / 16) old_cr |= ST_UART011_CR_OVSFACT; else old_cr &= ~ST_UART011_CR_OVSFACT; } if (uap->vendor->oversampling) { if ((baud >= 3000000) && (baud < 3250000) && (quot > 1)) quot -= 1; else if ((baud > 3250000) && (quot > 2)) quot -= 2; } pl011_write(quot & 0x3f, uap, REG_FBRD); pl011_write(quot >> 6, uap, REG_IBRD); pl011_write_lcr_h(uap, lcr_h); pl011_write(old_cr, uap, REG_CR); spin_unlock_irqrestore(&port->lock, flags); 详细分析这段代码中哪些部分是设置波特率,哪些是设置校验位,哪些是设置停止位,拆分出来

static void pl011_set_termios(struct uart_port *port, struct ktermios *termios, struct ktermios *old) { struct uart_amba_port *uap = container_of(port, struct uart_amba_port, port); unsigned int lcr_h, old_cr; unsigned long flags; unsigned int baud, quot, clkdiv; if (uap->vendor->oversampling) clkdiv = 8; else clkdiv = 16; baud = uart_get_baud_rate(port, termios, old, 0, port->uartclk / clkdiv); if (baud > port->uartclk/16) quot = DIV_ROUND_CLOSEST(port->uartclk * 8, baud); else quot = DIV_ROUND_CLOSEST(port->uartclk * 4, baud); switch (termios->c_cflag & CSIZE) { case CS5: lcr_h = UART01x_LCRH_WLEN_5; break; case CS6: lcr_h = UART01x_LCRH_WLEN_6; break; case CS7: lcr_h = UART01x_LCRH_WLEN_7; break; default: // CS8 lcr_h = UART01x_LCRH_WLEN_8; break; } if (termios->c_cflag & CSTOPB) lcr_h |= UART01x_LCRH_STP2; if (termios->c_cflag & PARENB) { lcr_h |= UART01x_LCRH_PEN; if (!(termios->c_cflag & PARODD)) lcr_h |= UART01x_LCRH_EPS; if (termios->c_cflag & CMSPAR) lcr_h |= UART011_LCRH_SPS; } if (uap->fifosize > 1) lcr_h |= UART01x_LCRH_FEN; spin_lock_irqsave(&port->lock, flags); uart_update_timeout(port, termios->c_cflag, baud); pl011_setup_status_masks(port, termios); if (UART_ENABLE_MS(port, termios->c_cflag)) pl011_enable_ms(port); old_cr = pl011_read(uap, REG_CR); pl011_write(0, uap, REG_CR); if (termios->c_cflag & CRTSCTS) { if (old_cr & UART011_CR_RTS) old_cr |= UART011_CR_RTSEN; old_cr |= UART011_CR_CTSEN; port->status |= UPSTAT_AUTOCTS | UPSTAT_AUTORTS; } else { old_cr &= ~(UART011_CR_CTSEN | UART011_CR_RTSEN); port->status &= ~(UPSTAT_AUTOCTS | UPSTAT_AUTORTS); } if (uap->vendor->oversampling) { if (baud > port->uartclk / 16) old_cr |= ST_UART011_CR_OVSFACT; else old_cr &= ~ST_UART011_CR_OVSFACT; } if (uap->vendor->oversampling) { if ((baud >= 3000000) && (baud < 3250000) && (quot > 1)) quot -= 1; else if ((baud > 3250000) && (quot > 2)) quot -= 2; } pl011_write(quot & 0x3f, uap, REG_FBRD); pl011_write(quot >> 6, uap, REG_IBRD); pl011_write_lcr_h(uap, lcr_h); pl011_write(old_cr, uap, REG_CR); spin_unlock_irqrestore(&port->lock, flags); 详细分析这段代码中哪些部分是设置波特率,哪些是设置校验位,哪些是设置停止位,哪些是设置数据位宽,细致拆分出来

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

void AGVScheduler::assign_task_to_agv(std::vector<Task>& tasks, std::vector<AGV>& agvs) { // 首先按照任务的完成状态、优先级进行排序 std::sort(tasks.begin(), tasks.end(), [](const Task& task_1, const Task& task_2) { if (task_1.completed != task_2.completed) { return !task_1.completed; } else { return task_1.priority < task_2.priority; } }); for (const auto& task : tasks) { std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (!task.completed) { AGV* closest_agv = nullptr; // 初始化为 nullptr // 查找可用的小车 while (closest_agv == nullptr) { for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); } } // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } closest_agv->setCurrentX(closest_agv->getCurrentX()); closest_agv->setCurrentY(closest_agv->getCurrentY()); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); // 将任务终点分配给 AGV 对象的终点坐标 closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); // 将任务起点分配给 AGV 对象的终点坐标 closest_agv->setState(false); task.completed = true; std::cout << closest_agv->getid() << "," << task.id << endl; } } },修改爲找到可用的小車,找不到等待一段时间再查找。已經找到的可用小車的任務繼續下面的流程,黨等待一段時間找到可用任務的小車也繼續下面的流程

Vector3f RayColor(const Ray& ray, Scene& scene, int depth=0, bool test=false){ HitInfo closest_hp; closest_hp.t = FLT_MAX; closest_hp.objIdx = -1; //光线和球求交 for (int i = 0; i < scene.ObjectCount(); ++i) { HitInfo ht; bool bhit = scene.GetObjectPtr(i)->Hit(ray, ht); if (bhit) { if (ht.t > 0 && ht.t<closest_hp.t) { closest_hp = ht; closest_hp.objIdx = i; } } } //这里图省事,直接把光照参数写在这边 Vector3f lightpos(0.0, 4, 2); Vector3f lightAmbient(0.6, 0.6, 0.6); Vector3f lightDiffuse(1.0, 1.0, 1.0); Vector3f lightSpecular(1.0, 1.0, 1.0); if (closest_hp.objIdx != -1) { int idx = closest_hp.objIdx; Material mtl = scene._scene[idx].second; //环境光 Vector3f ambient = Vector3f(lightAmbient[0]* mtl._Ka[0], lightAmbient[1] * mtl._Ka[1], lightAmbient[2] * mtl._Ka[2]); Vector3f color = ambient; bool isShadow = false; //shadow ray 求交 Ray shadow_ray(closest_hp.position, lightpos - closest_hp.position); //请在以下部分加入对shadow ray是否被场景遮挡的判断,并对isShadow这个变量进行修改 //请在以上部分加入对shadow ray是否被场景遮挡的判断,并对isShadow这个变量进行修改 Vector3f eyedir = (Vector3f(0, 0, 0) - closest_hp.position).normalized(); if(!isShadow) //如果不是阴影,继续计算 { //漫反射 Vector3f lightdir = (lightpos - closest_hp.position).normalized(); float coscoef = lightdir.dot(closest_hp.normal); if (coscoef < 0) coscoef = 0; Vector3f diffuse = Vector3f(0.8* mtl._Kd[0] * coscoef, 0.8 * mtl._Kd[1] * coscoef, 0.8 * mtl._Kd[2] * coscoef); Vector3f half = (eyedir + shadow_ray.Direction().normalized()).normalized(); float specularcoef = half.dot(closest_hp.normal); if (specularcoef < 0) specularcoef = 0; else specularcoef = pow(specularcoef, mtl._shiness); Vector3f specular = Vector3f(lightSpecular[0]* mtl._Ks[0] * specularcoef, lightSpecular[1] * mtl._Ks[1] * specularcoef, lightSpecular[2] * mtl._Ks[2] * specularcoef); color += diffuse + specular; }漫反射和镜面反射递归函数具体代码是什么

for (const auto& task : tasks) { //std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (task.completed == 0) { // 只分配未完成的任务 AGV* closest_agv = nullptr; int wait_time = 0; // 等待时间计数器 // 初始化为 nullptr while (closest_agv == nullptr && wait_time < 3) { // 最多等待 1 秒钟 // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); wait_time++; } } if (closest_agv != nullptr) { // 找到可用小车 // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } // 将任务分配给 AGV 对象的起点和终点坐标 closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); // 小车被占用 task.completed = 1; // 任务状态修改为进行中 std::cout << "agv_id" << closest_agv->getid() << "————" << "task_id"<<task.id << endl; } else { std::cout << "task_id-" << task.id << "No available AGV!" << endl; } } },修改爲黨沒有可用小車的時候直接退出

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