TemplateHashTableSigtran<Key, Value, Hash, Cmp>(uint32_t size = 4194304, uint32_t timeout = 259200/*, uint32_t timeout_unit = 2000*/) // size必须是2^n { memset(name_, 0x0, 128); memset(&hash_status_, 0, sizeof(hash_status_)); #ifdef USE_ATOMIC rte_atomic32_init(&hash_status_.node_list_size_); rte_atomic32_init(&hash_status_.max_bucket_item_size_); #endif hash_status_.hash_size_ = size; hash_status_.timeout_interval_sec_[NODE_TYPE_DEFAULT] = timeout; hash_status_.timeout_interval_sec_[NODE_TYPE_ATTACH] = 600;//暂时写死为600s,超时后会重新向其他MME发送查询请求，相当于是请求间隔; hash_status_.timeout_interval_sec_[NODE_TYPE_MAX] = 0;//内部逻辑错误导致赋值错误的; // hash_status_.timeout_interval_buckets_ = timeout_unit; hash_status_.timeout_interval_buckets_ = size / 20; //每次遍历 1/5 hash_bucket_ = new Bucket[hash_status_.hash_size_]; }什么意思

这是一个模板函数，用于创建一个哈希表（HashTable），其中包含了键（Key）和值（Value），使用指定的哈希函数（Hash）和比较函数（Cmp）。该函数有两个参数，分别是哈希表的大小（size）和超时时间（timeout）。哈希表的大小必须是2的n次方，超时时间是指节点在哈希表中的存活时间。函数内部会初始化哈希表的状态（hash_status_）和节点数组（hash_bucket_）。其中，节点数组是哈希表的主要数据结构，用于存储键值对。在初始化过程中，还会设置哈希表的超时时间间隔（timeout_interval_sec_）和超时时间间隔的单位（timeout_interval_buckets_）等参数。

相关问题

用python帮我把下面标签中的有效数据提取出来<annotation> <folder>converted/CMS/2D目标检测/filter</folder> <filename>converted/CMS/2D目标检测/filter_empty_target_img_after_hash2/0/20230401180910649_61.jpg</filename> <source> <database>Unknown</database> <annotation>Unknown</annotation> <image>Unknown</image> </source> <size> <width>1920</width> <height>1536</height> <depth></depth> </size> <segmented>0</segmented> <object> <name>二轮车</name> <truncated>0</truncated> <occluded>0</occluded> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>626.38</xmin> <ymin>808.12</ymin> <xmax>650.03</xmax> <ymax>852.04</ymax> </bndbox> <attributes> <attribute> <name>rotation</name> <value>0.0</value> </attribute> <attribute> <name>track_id</name> <value>6</value> </attribute> <attribute> <name>keyframe</name> <value>True</value> </attribute> </attributes> </object> <object> <name>行人</name> <truncated>0</truncated> <occluded>0</occluded> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>1612.74</xmin> <ymin>831.51</ymin> <xmax>1627.34</xmax> <ymax>873.8</ymax> </bndbox> <attributes> <attribute> <name>rotation</name> <value>0.0</value> </attribute> <attribute> <name>track_id</name> <value>8</value> </attribute> <attribute> <name>keyframe</name> <value>True</value> </attribute> </attributes> </object> <object> <name>行人</name> <truncated>0</truncated> <occluded>0</occluded> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>1469.0</xmin> <ymin>832.96</ymin> <xmax>1489.43</xmax> <ymax>865.8</ymax> </bndbox> <attributes> <attribute> <name>rotation</name> <value>0.0</value> </attribute> <attribute> <name>track_id</name> <value>9</value> </attribute> <attribute> <name>keyframe</name> <value>True</value> </attribute> </attributes> </object> </annotation>

你可以使用Python中的xml.etree.ElementTree库来解析XML数据并提取标签中的有效数据。以下是一个示例代码，演示如何提取出有效数据：

import xml.etree.ElementTree as ET

# 定义XML字符串
xml_string = '''
<annotation>
  <folder>converted/CMS/2D目标检测/filter</folder>
  <filename>converted/CMS/2D目标检测/filter_empty_target_img_after_hash2/0/20230401180910649_61.jpg</filename>
  <source>
    <database>Unknown</database>
    <annotation>Unknown</annotation>
    <image>Unknown</image>
  </source>
  <size>
    <width>1920</width>
    <height>1536</height>
    <depth></depth>
  </size>
  <segmented>0</segmented>
  <object>
    <name>二轮车</name>
    <truncated>0</truncated>
    <occluded>0</occluded>
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      <xmax>650.03</xmax>
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    </bndbox>
    <attributes>
      <attribute>
        <name>rotation</name>
        <value>0.0</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>track_id</name>
        <value>6</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>keyframe</name>
        <value>True</value>
      </attribute>
    </attributes>
  </object>
  <object>
    <name>行人</name>
    <truncated>0</truncated>
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      <xmax>1627.34</xmax>
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    </bndbox>
    <attributes>
      <attribute>
        <name>rotation</name>
        <value>0.0</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>track_id</name>
        <value>8</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>keyframe</name>
        <value>True</value>
      </attribute>
    </attributes>
  </object>
  <object>
    <name>行人</name>
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    <attributes>
      <attribute>
        <name>rotation</name>
        <value>0.0</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>track_id</name>
        <value>9</value>
      </attribute>
      <attribute>
        <name>keyframe</name>
        <value>True</value>
      </attribute>
    </attributes>
  </object>
</annotation>
'''

# 解析XML数据
root = ET.fromstring(xml_string)

# 提取有效数据
folder = root.find('folder').text
filename = root.find('filename').text
width = int(root.find('size/width').text)
height = int(root.find('size/height').text)

objects = []
for obj in root.findall('object'):
    name = obj.find('name').text
    xmin = float(obj.find('bndbox/xmin').text)
    ymin = float(obj.find('bndbox/ymin').text)
    xmax = float(obj.find('bndbox/xmax').text)
    ymax = float(obj.find('bndbox/ymax').text)
    objects.append({
        'name': name,
        'xmin': xmin,
        'ymin': ymin,
        'xmax': xmax,
        'ymax': ymax
    })

# 打印提取的有效数据
print("Folder:", folder)
print("Filename:", filename)
print("Width:", width)
print("Height:", height)
print("Objects:")
for obj in objects:
    print(obj)

运行这段代码，它将解析XML字符串并提取出标签中的有效数据。你可以根据需要对提取出的数据进行进一步处理或存储。

template<class Value> class HashValue { public: class ValueNode { public: ValueNode() { next_node_ = NULL; } ValueNode* next_node_; Value value_; }; HashValue<Value>(uint32_t size = kDefaultMapSize) { value_status_.total_size_ = size; value_status_.free_num_ = value_status_.total_size_; Init(); } ~HashValue<Value>() { for (int i = 0;i < vec_memptr_.size();i++) { delete []vec_memptr_[i]; } vec_memptr_.clear(); } void Init() { ValueNode* head_node = new ValueNode[value_status_.total_size_]; vec_memptr_.push_back(head_node); ValueNode* tmp_node = head_node; ValueNode* cur_node = tmp_node; for (uint32_t i = 1; i< value_status_.total_size_; i++) { cur_node->value_.node_ptr_ = (void*)cur_node; cur_node->next_node_ = tmp_node + i; cur_node = cur_node->next_node_; } value_status_.free_num_ = value_status_.total_size_; node_list_head_ = tmp_node; node_list_tail_ = cur_node; node_list_tail_->next_node_ = NULL; node_list_tail_->value_.node_ptr_ = (void*)node_list_tail_; rphead = NULL; }什么意思

这是一个模板类 HashValue，用于实现哈希表。它有一个内部类 ValueNode，包含一个指向下一个节点的指针和一个值 value。HashValue 有一个构造函数，可以传入哈希表的大小，如果没有传入，则使用默认的大小。在构造函数中，它会初始化哈希表，分配一块大小为 total_size_ 的内存，将其设置为哈希表的头节点，并将其余节点连接起来。它还有一个析构函数，用于释放哈希表所占用的内存。在 Init 函数中，它会将所有节点的 node_ptr_ 指向自身，并将所有节点连接起来形成一个链表。它还有一个成员变量 rphead，未在代码中给出其具体用途。