解释这行代码:var table = graph.cloneCells([tableTemplate])[0];

时间: 2023-10-31 21:04:09 浏览: 23
这行代码的作用是复制给定的细胞(cell)模板 `tableTemplate` 并将其添加到 `graph` 中,然后将返回的单元格(cell)赋值给变量 `table`。其中 `[0]` 表示我们只需要复制并添加一个细胞(cell),因此通过 `[0]` 取出了返回数组中的第一个元素。假设 `graph` 是一个mxGraph实例,那么该实例的 `cloneCells` 方法用于将一个或多个细胞(cell)从一个mxGraph实例复制到另一个mxGraph实例。
相关问题

// 更新距离数组和 visited 数组 while (minIt != graph.points.end()) { int curr = minIt->first; visited[curr] = true; for (unordered_map<int, int>::iterator it = graph.edges[curr].begin(); it != graph.edges[curr].end(); it++) { int neighbor = it->first; int weight = it->second; if (!visited[neighbor] && dist[curr] + weight < dist[neighbor]) { dist[neighbor] = dist[curr] + weight; } } // 找到距离起点最近的未访问点 minIt = graph.points.end(); for (unordered_map<int, Point>::iterator it = graph.points.begin(); it != graph.points.end(); it++) { if (!visited[it->first] && (minIt == graph.points.end() || dist[it->first] < dist[minIt->first])) { minIt = it; } } }

这段代码是 Dijkstra 算法的实现,用于寻找图中两点之间的最短路径。其中,dist 数组用于存储起点到各点的最短距离,visited 数组用于记录各点是否被访问过。该算法的基本思想是从起点开始,每次选择距离起点最近的未访问点作为下一个当前点,然后更新与该点相邻的点的最短距离。不断重复这个过程,直到所有点都被访问过为止。 具体实现中,首先将起点的距离设为 0,其余点的距离设为无穷大(这里用 INT_MAX 表示)。然后选择距离起点最近的未访问点作为当前点,更新其相邻点的距离。接着再从所有未访问的点中选择距离起点最近的点作为下一个当前点,重复上述过程,直到所有点都被访问过为止。 具体实现中,第一次循环时,先找到距离起点最近的未访问点,将其设为当前点,并将其距离设为 dist[curr]。然后遍历当前点的相邻点,如果该相邻点未被访问过且通过当前点到该相邻点的距离比原来的距离更短,则更新其距离。接着再次找到距离起点最近的未访问点作为当前点,重复上述过程,直到所有点都被访问过为止。

mxgraph graph.addListener(mxEvent.SIZE, function(sender, evt){ var bounds = graph.getGraphBounds(); var width = bounds.width; var height = bounds.height; // 重新计算边的坐标位置 graph.getModel().beginUpdate(); try { var cells = graph.getModel().getCells(); for (var i = 0; i < cells.length; i++) { var cell = cells[i]; if (graph.getModel().isEdge(cell)) { var geo = graph.getCellGeometry(cell); geo.setTerminalPoint(new mxPoint(geo.getTerminalPoint(true).x * width, geo.getTerminalPoint(true).y * height), true); geo.setTerminalPoint(new mxPoint(geo.getTerminalPoint(false).x * width, geo.getTerminalPoint(false).y * height), false); } } } finally { graph.getModel().endUpdate(); }});此方法报错

这个错误可能是由于 mxPoint 对象未被正确定义导致的。要解决这个问题,你需要检查代码中是否正确引用了 mxGraph 和 mxPoint 类。你可以使用如下代码确认: ```javascript console.log(mxGraph); // 确认 mxGraph 类是否正确引用 console.log(mxPoint); // 确认 mxPoint 类是否正确引用 ``` 如果上述代码输出 undefined,则表示相关类没有正确引用。你需要确保正确引用这些类,并在代码中正确实例化这些对象。 另外,还需要注意该方法中的循环遍历每个 cell 并更新其坐标的效率问题。如果 cell 数量很大,可能会导致性能问题。你可以尝试优化代码,例如只遍历需要更新的 cell 等。

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将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

from pythonds.graphs import PriorityQueue import sys class Vertex: def __init__(self, key): self.id = key self.connectedTo = {} self.dis = sys.maxsize self.pred = None def addNeighbor(self, nbr, weight=0): self.connectedTo[nbr] = weight def setDistance(self, distance): self.dis = distance def getDistance(self): return self.dis def getConnections(self): return self.connectedTo.keys() def getWeight(self, nbr): return self.connectedTo[nbr] def setPred(self, p): self.pred = p class Graph: def __init__(self): self.vertList = {} self.numVertices = 0 def addVertex(self, key): self.numVertices = self.numVertices + 1 newVertex = Vertex(key) self.vertList[key] = newVertex return newVertex def getVertex(self, n): if n in self.vertList: return self.vertList[n] else: return None def __contains__(self, n): return n in self.vertList def addEdge(self, f, t, cost=0): if f not in self.vertList: nv = self.addVertex(f) if t not in self.vertList: nv = self.addVertex(t) self.vertList[f].addNeighbor(self.vertList[t], cost) def getVertices(self): return self.vertList.keys() def __iter__(self): return iter(self.vertList.values()) def dijkstra(aGraph, start): pq = PriorityQueue() start.setDistance(0) pq.buildHeap([(v.getDistance(), v) for v in aGraph]) while not pq.isEmpty(): currentVert = pq.delMin() for nextVert in currentVert.getConnections(): newDist = currentVert.getDistance() + currentVert.getWeight(nextVert) if newDist < nextVert.getDistance(): nextVert.setDistance(newDist) nextVert.setPred(currentVert) pq.decreaseKey(nextVert, newDist) aGraph = Graph() aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('1', '3', 1) aGraph.addEdge('1', '4', 5) aGraph.addEdge('1', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '2', 2) aGraph.addEdge('3', '4', 3) aGraph.addEdge('2', '4', 3) aGraph.addEdge('3', '5', 1) aGraph.addEdge('5', '4', 1) aGraph.addEdge('5', '6', 1) aGraph.addEdge('4', '6', 5) n = input("请输入初始结点:") start = aGraph.getVertex(n) while True: operation = input("1.查询结点 2.退出程序") if operation == "1": m = input("请输入结点,查询该结点距离初始结点的最近的距离:") node = aGraph.getVertex(m) dijkstra(aGraph, start) print(node.getDistance()) elif operation == "2": break 分析代码

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