ERROR - pkOrg:null,init:TRN0002,not exists

"ERROR - pkOrg:null,init:TRN0002,not exists" 这个错误通常是由于在使用 NC 平台进行业务操作时，系统无法获取到组织信息而导致的。可能的原因包括：

1. 没有正确设置当前用户的组织信息。

2. 组织信息被删除或者未正确初始化。

要解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

1. 检查当前用户的组织信息是否正确设置。在进行业务操作之前，需要正确设置当前用户的组织信息，以便系统能够正确识别业务操作所属的组织。

2. 如果组织信息正确设置，检查组织信息是否已被删除或者未正确初始化。您可以在 NC 平台中查看组织信息，确认组织信息是否存在，并且已正确初始化。

3. 如果上述方法都没有解决问题，您可以尝试重新启动 NC 平台，并重新进行业务操作。

希望以上方法能够帮助您解决问题。如果问题仍然存在，请尝试联系 NC 技术支持团队。

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解释一下下列代码wMatrix=zeros(x,y);%权重矩阵 Tq=0.8;%阈值，可设置 for i=2:x-1 for j=2:y-1 if result(i,j)==255%如果是初选点 gu2=0.0; gv2=0.0; guv=0.0; for ii=i-1:i for jj=j-1:j gu2=gu2+(pic_bw(ii+1,jj+1)-pic_bw(ii,jj))^2; gv2=gv2+(pic_bw(ii,jj+1)-pic_bw(ii+1,jj))^2; guv=guv+(pic_bw(ii+1,jj+1)-pic_bw(ii,jj))*(pic_bw(ii,jj+1)-pic_bw(ii+1,jj)); end end DetN=gu2*gv2-guv^2; trN=gu2+gv2; q=4*DetN/(trN*trN);

这段代码是一个计算权重矩阵的算法，用于在特征点检测的基础上对特征点进行筛选和优化。

首先，它创建了一个与原始图像大小相同的矩阵 `wMatrix`，用于记录每个像素的权重值。然后，对特征点检测结果矩阵 `result` 中的每个特征点进行处理，计算该特征点周围的像素与其灰度值的差异，以此来计算该像素的权重值。具体来说，对于每个特征点，该算法会在其周围3x3的像素矩阵上进行计算，分别计算出水平方向和竖直方向上的梯度值及其乘积，并根据这些值计算出一个权重值 `q`。如果该权重值大于设定的阈值 `Tq`，则认为该特征点是一个好的特征点，对应的权重矩阵 `wMatrix` 中的值设置为该点的权重值 `q`；否则，将该特征点的权重值设为0。

最终，`wMatrix` 中每个像素的权重值将用于特征点的匹配和对齐等操作。

def compute_mAP(trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label): """ compute mAP by searching testset from trainset https://github.com/flyingpot/pytorch_deephash """ for x in trn_binary, tst_binary, trn_label, tst_label: x.long() AP = [] Ns = torch.arange(1, trn_binary.size(0) + 1) Ntest = torch.arange(1, tst_binary.size(0) + 1) print("trn_binary.size(0):",trn_binary.size(0)) print("tst_binary.size(0):", tst_binary.size(0)) print("Ns:",Ns) print("Ns:", Ntest) # print("Ns(train):",Ns) for i in range(tst_binary.size(0)): query_label, query_binary = tst_label[i], tst_binary[i] # 把测试图像编码和标签赋值给->查询图像编码和标签 _, query_result = torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort() # 判断查询图像编码是否等于训练图像编码，相等的总和，并排序。 print("查询标签-----------------------------------------------------：",query_label) print("查询二进制：", query_binary) print(len(query_binary)) print("查询结果：",query_result) print("是否相等：",query_binary != trn_binary) print("查询结果1：", torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1)) print("查询结果2：",torch.sum((query_binary != trn_binary).long(), dim=1).sort()) correct = (query_label == trn_label[query_result]).float() # 正确匹配的二进制编码个数 print("trn_label[query_result]:",trn_label[query_result]) num_ones = torch.sum(correct == 1) print("查询正确的个数：",num_ones) print("查询正确：",correct) P = torch.cumsum(correct, dim=0) / Ns print("torch.cumsum(correct, dim=0)",torch.cumsum(correct, dim=0)) print("查询正确/Ns",torch.Tensor(P)) #每个位置的精度 P AP.append(torch.sum(P * correct) / torch.sum(correct)) # print("---:",AP) acc = num_ones / tst_binary.size(0) print("ACC================================== ", acc) mAP = torch.mean(torch.Tensor(AP)) return mAP 请问怎么将这段代码改成EER评估指标的代码

要将这段代码改为计算EER评估指标的代码，你需要进行以下修改：

1. 引入所需的库：添加 `from sklearn.metrics import roc_curve, auc` 来计算ROC曲线和AUC。
2. 修改函数定义：将函数名改为 `calculate_eer`，并将参数列表修改为 `y_true, y_scores`。
3. 移除不必要的部分：删除不相关的代码，如循环和打印语句。
4. 调整计算过程：

from sklearn.metrics import roc_curve
from scipy.optimize import brentq
from scipy.interpolate import interp1d

def calculate_eer(y_true, y_scores):
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores, pos_label=1)
    eer = brentq(lambda x: 1. - x - interp1d(fpr, tpr)(x), 0., 1.)
    return eer

# 假设y_true为真实标签（0或1），y_scores为预测得分（概率或其他连续值）
eer = calculate_eer(y_true, y_scores)
print("Equal Error Rate (EER):", eer)

上述修改后的代码将计算给定真实标签和预测得分的等误差率（EER）。请确保提供正确的 `y_true` 和 `y_scores` 参数以获得正确的结果。