使用js将http://tmp/tJvWHIC2wiCH4714d76b408a1adae215f70e178b2823.jpg以//分割/
时间: 2023-09-01 19:13:17 浏览: 49
可以使用以下代码将该URL以 // 分割:
```javascript
const url = "http://tmp/tJvWHIC2wiCH4714d76b408a1adae215f70e178b2823.jpg";
const splitUrl = url.split("//");
console.log(splitUrl);
```
输出结果为:
```
["http:", "tmp/tJvWHIC2wiCH4714d76b408a1adae215f70e178b2823.jpg"]
```
相关问题
解释以下代码ISR(PCINT2_vect) { uint8_t mask; uint8_t pin; uint16_t cTime,dTime; static uint16_t edgeTime[8]; static uint8_t PCintLast; pin = PIND; mask = pin ^ PCintLast; // doing a ^ between the current interruption and the last one indicates wich pin changed sei(); // re enable other interrupts at this point, the rest of this interrupt is not so time critical and can be interrupted safely PCintLast = pin; // we memorize the current state of all PINs [D0-D7] cTime = micros(); // micros() return a uint32_t, but it is not usefull to keep the whole bits => we keep only 16 bits if (mask & 1<<2) { //indicates the bit 2 of the arduino port [D0-D7], that is to say digital pin 2, if 1 => this pin has just changed if (!(pin & 1<<2)) { //indicates if the bit 2 of the arduino port [D0-D7] is not at a high state (so that we match here only descending PPM pulse) dTime = cTime-edgeTime[2]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[2] = dTime; // just a verification: the value must be in the range [1000;2000] + some margin } else edgeTime[2] = cTime; // if the bit 2 of the arduino port [D0-D7] is at a high state (ascending PPM pulse), we memorize the time } if (mask & 1<<4) { //same principle for other channels // avoiding a for() is more than twice faster, and it's important to minimize execution time in ISR if (!(pin & 1<<4)) { dTime = cTime-edgeTime[4]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[4] = dTime; } else edgeTime[4] = cTime; } if (mask & 1<<5) { if (!(pin & 1<<5)) { dTime = cTime-edgeTime[5]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[5] = dTime;//map(dTime,1016,2020,-128,128); } else edgeTime[5] = cTime; } if (mask & 1<<6) { if (!(pin & 1<<6)) { dTime = cTime-edgeTime[6]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[6] = dTime;//map(dTime,1016,2020,-128,128); } else edgeTime[6] = cTime; } }
这段代码是一个中断服务程序(ISR),它处理引脚变化中断(Pin Change Interrupt)。下面是对代码的逐行解释:
1. `uint8_t mask;`、`uint8_t pin;`、`uint16_t cTime, dTime;`:定义了一些变量,用于存储引脚状态和时间信息。
2. `static uint16_t edgeTime[8];`、`static uint8_t PCintLast;`:定义了静态变量,用于存储引脚状态的变化时间和上一次中断时的引脚状态。
3. `pin = PIND;`:将当前的PORTD引脚状态读取到变量`pin`中。
4. `mask = pin ^ PCintLast;`:通过对当前引脚状态和上一次中断时的引脚状态进行异或操作,得到一个表示哪些引脚发生了变化的掩码。
5. `sei();`:重新开启其他中断。在这一点上,该中断的剩余部分不那么时间关键,可以安全地被其他中断打断。
6. `PCintLast = pin;`:将当前引脚状态存储到静态变量`PCintLast`中,以备下一次中断时使用。
7. `cTime = micros();`:获取当前的微秒计数值,存储在变量`cTime`中。
8. 下面的代码块通过检查掩码的各位来确定哪些引脚发生了变化,并根据变化的类型(上升沿或下降沿)更新相应的数据。
- `if (mask & 1<<2)`:检查第2位是否为1,即引脚2是否发生了变化。
- `if (!(pin & 1<<2))`:检查引脚2是否处于低电平状态,即检测到下降沿。
- `dTime = cTime-edgeTime[2]; if (900<dTime && dTime<2200) rcValue[2] = dTime;`:计算引脚2变化的时间间隔,并将其存储在变量`dTime`中。如果`dTime`的值在900和2200之间,就将其存储在数组`rcValue`的第2个元素中。
- `else edgeTime[2] = cTime;`:如果引脚2处于高电平状态,即检测到上升沿,则将当前时间存储在`edgeTime[2]`中。
通过类似的方式,代码块处理了引脚4、5和6的变化,并相应地更新了数据。
综上所述,这段代码是一个中断服务程序,用于处理引脚变化中断。它根据引脚的上升沿和下降沿来更新相应的数据,并将其存储在相应的数组中。
transformer-crf模型
Transformer-CRF模型是一种结合了Transformer和条件随机场(CRF)的模型。它在自然语言处理(NLP)任务中被广泛应用,特别是在序列标注任务中。
在Transformer-CRF模型中,Transformer用于学习输入序列的表示,它通过自注意力机制来捕捉序列中的上下文信息。Transformer将输入序列映射为一系列的密集向量表示,这些向量表示被传递给CRF模块。
CRF模块是一个序列标注模型,它利用转移矩阵来建模标签之间的转移概率。CRF模块接收Transformer输出的向量表示作为输入,并通过前馈神经网络对输入进行处理。然后,CRF模块使用动态规划算法来计算最优的标签序列,以最大化整个序列的概率。
通过结合Transformer和CRF,Transformer-CRF模型能够同时捕捉输入序列的上下文信息和标签之间的依赖关系,从而提高序列标注任务的性能。
范例:<<引用:下面是DIET的架构图,可以看到在Transformer之上使用了CRF。Transformer输出的dense vector会传给CRF内部的一个前馈神经网络,另外,在CRF内部存在一个transition matrix(转移状态矩阵)。在这个架构里CRF的作用是完成信息的提取。 。 引用:NLP on Transformers 高手之路137课Pro版:https://appz0c1mshy7438.h5.xiaoeknow.com/v1/goods/goods_detail/p_621c0289e4b04d7e2fd0365a?type=3&share_type=5&share_user_id=u_621b7b85b8dc5_3yDAYnFXeM&entry=2&entry_type=2001。>>
Transformer-CRF模型是一种结合了Transformer和条件随机场(CRF)的模型。它在自然语言处理(NLP)任务中被广泛应用,特别是在序列标注任务中。在这个模型中,Transformer用于学习输入序列的表示,而CRF用于建模标签之间的转移概率。通过结合Transformer的上下文信息和CRF的标签依赖关系,Transformer-CRF模型能够提高序列标注任务的性能。
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