point_idx = h_indice[begin: i + 1]这句话的计算过程

时间: 2024-04-07 14:27:49 浏览: 82
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react_idx_2todo：Ract + IndexedDB，Todo应用

这段代码的作用是确定当前格网内所有点的索引。具体来说，代码中的h_indice是一个一维数组，表示所有点在高度排序后的索引。begin表示当前格网内第一个点在h_indice中的索引，i表示当前格网内最后一个点在h_indice中的索引。因此，h_indice[begin:i+1]表示当前格网内所有点在原始点云数据中的索引。将这些索引存储到point_idx列表中，即可得到当前格网内所有点的索引。
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idx_brch.rar_idx_brch_power quality_runpf

power quality sourse

# 筛选点 # h_indice = np.argsort(h) # 返回h里面的元素按从小到大排序的索引 # h_sorted = h[h_indice] # begin = 0 # for i in range(len(h_sorted) - 1): # 0~9999 # if h_sorted[i] == h_sorted[i + 1]: # continue # else: # point_idx = h_indice[begin: i + 1] # filtered_points.append(np.mean(point_cloud[point_idx], axis=0)) # begin = i+1 # # 把点云格式改成array，并对外返回 # filtered_points = np.array(filtered_points, dtype=np.float64) # return filtered_points这段话的计算过程？

具体计算过程如下： 1. 使用 np.argsort 函数对列表 h 中的元素进行排序，并返回排序后的索引。 2. 遍历排序后的列表 h_sorted，找到相邻的不同元素，表示这两个元素对应的点不在同一个体素格子中，因此需要将之前...

point_idx = h_indice[begin: i + 1] z_value = point_cloud[[point_idx], 2] z_min_idx = np.argmin(z_value) # 获取格网内的最低点的z值 delth = point_cloud[[point_idx], 2] - point_cloud[[point_idx[z_min_idx]], 2] # 计算高差 deltx = point_cloud[[point_idx], 0] - point_cloud[[point_idx[z_min_idx]], 0] delty = point_cloud[[point_idx], 1] - point_cloud[[point_idx[z_min_idx]], 1] distances = np.sqrt(deltx * deltx + delty * delty)

这段代码的作用是对于每个非地面点索引begin到i，找到该点所在的格网内的最低点，并计算该点与最低点之间的距离和高差。具体来说，代码中的point_idx表示当前格网内的点的索引，z_value表示当前格网内所有点的z值，z...

z_value = point_cloud[[point_idx], 2]这句话的计算过程

因此，point_cloud[[point_idx], 2]表示获取当前格网内所有点的z值，这里使用了Numpy的高级索引功能，将point_idx列表作为索引，获取point_cloud数组中所有对应点的z值。最终，将这些z值存储到z_value数组中。

应为最后一列是LABEL，我不确定Y[i-s] = self.raw[i:i+predict_step].copy() 还是 Y[i-s] = self.raw[i:i+predict_step，-1].copy()

t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip...

这段代码的作用是什么？可以解释一下每一行代码的作用吗？ def grid_sample(pred_score_map, down_rate=20, topk=512): num_row = pred_score_map.shape[0] // down_rate num_col = pred_score_map.shape[1] // down_rate idx_list = [] for i in range(num_row): for j in range(num_col): pred_score_grid = pred_score_map[idown_rate:(i+1)down_rate, jdown_rate:(j+1)down_rate] max_idx = np.argmax(pred_score_grid) max_idx = np.array([max_idx // down_rate, max_idx % down_rate]).astype(np.int32) max_idx[0] += idown_rate max_idx[1] += jdown_rate idx_list.append(max_idx[np.newaxis, ...])

7. pred_score_grid = pred_score_map[idown_rate:(i+1)down_rate, jdown_rate:(j+1)down_rate]: 获取当前网格内的预测得分图像，即从原始预测得分图像中截取下采样后的小图像。 8. max_idx = np.argmax(pred_...

def k_matrix(self,matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = np.zeros(matrix.shape) idx_sort = np.argsort(-(matrix - np.eye(num)), axis=1) for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + np.eye(num)，把这个方法转换为pytorch语言

knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num) 在PyTorch中，可以使用...

gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data

这段代码是一个用于数据预处理的函数。它接受两个参数：data和seq_len。data是原始数据，seq_len是序列的长度。 首先，代码将原始数据进行了反转（[::-1]），然后使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。归一化后的...

import torchdef k_matrix(matrix, k=8): num = matrix.shape[0] knn_graph = torch.zeros(matrix.shape) idx_sort = torch.argsort(-(matrix - torch.eye(num)), dim=1) for i in range(num): knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num)，那你修改这个代码让其都放入GPU

knn_graph[i, idx_sort[i, :k + 1]] = matrix[i, idx_sort[i, :k + 1]] knn_graph[idx_sort[i, :k + 1], i] = matrix[idx_sort[i, :k + 1], i] return knn_graph + torch.eye(num, device=device) 这里使用...

if use_KFold: train_data_all = train_data + dev_data + test_data random.shuffle(train_data) K_on = 0 # 记录当前交叉验证的次数 kf = KFold(n_splits=args.crossVali_K, shuffle=True, random_state=520).split(train_data_all) for i, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf): K_on += 1 X_train_split, X_test = [train_data_all[i] for i in train_idx], [train_data_all[i] for i in test_idx] random.shuffle(X_train_split) length = len(X_train_split) X_train = X_train_split[0: int(length * 0.8)] X_valid = X_train_split

7. X_train_split, X_test = [train_data_all[i] for i in train_idx], [train_data_all[i] for i in test_idx]: 根据当前折叠的索引，从整体数据集 train_data_all 中提取训练集 X_train_split 和测试集 X_...

解释一下这个代码num_epochs = 500 batch_size = 2048 num_samples = x_train_tensor.size(0) num_batches = num_samples // batch_size for epoch in range(num_epochs): for i in range(num_batches): start_idx = i * batch_size end_idx = (i + 1) * batch_size inputs = x_train_tensor[start_idx:end_idx] labels = y_train_tensor[start_idx:end_idx] optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs.squeeze(), labels) loss.backward() optimizer.step()

在内层循环中，根据当前的i来确定当前批次的起始索引start_idx和结束索引end_idx。然后，从训练数据中提取出对应的输入inputs和标签labels。 接下来，通过调用optimizer.zero_grad()来清除之前计算的梯度信息。然后...

function byte_queue_t get_byte_q(); byte_queue_t byte_q; int unsigned byte_idx; byte_q = new[32]; byte_idx = 0; for(int i=0; i<4; i++) begin byte_q[byte_idx++] = dw[i][ 7: 0]; byte_q[byte_idx++] = dw[i][15: 8]; byte_q[byte_idx++] = dw[i][23:16]; byte_q[byte_idx++] = dw[i][31:24]; byte_q[byte_idx++] = dw[i][39:32]; byte_q[byte_idx++] = dw[i][47:40]; byte_q[byte_idx++] = dw[i][55:48]; byte_q[byte_idx++] = dw[i][63:56]; end assert(byte_idx == 32); return byte_q; endfunction

这段代码是一个 SystemVerilog 语言的函数，用于将一个 256 位的数据（即 4 个 64 位的数据）按照字节顺序存入一个队列中，并返回该队列。具体来说，该函数通过循环遍历每个 64 位的数据，将每个数据拆分成 8 个字节...

fid = fopen('node_coordinates.txt'); C = textscan(fid, 'Node %d: (%f,%f,%f)'); fclose(fid); nodes = [C{2}, C{3}, C{4}]; node_ids = C{1}; node_pos = nodes(:,1:2); [BC1_sorted, BC1_idx] = sort(BC1, 'descend'); % 将介数中心性从高到低排序并记录排序后的索引 top10_idx = BC1_idx(1:10); % 取前5个节点的索引 fid = fopen('resultjieshu1.txt', 'w'); % 打开文件 for i = 1:10 node_id = idx(top10_idx(i)); % 使用排序后的索引来获取节点编号 node_bc = BC1(node_id); node_x = node_pos(top10_idx(i), 1); % 使用未排序的索引来获取节点坐标 node_y = node_pos(top10_idx(i), 2); fprintf('节点 %d，介数中心性为 %f，坐标为 (%f,%f)\n', node_id, node_bc, node_x, node_y); end 改成输出xyz轴坐标

top10_idx = BC1_idx(1:10); % 取前5个节点的索引 fid = fopen('resultjieshu1.txt', 'w'); % 打开文件 for i = 1:10 node_id = idx(top10_idx(i)); % 使用排序后的索引来获取节点编号 node_bc = BC1(node_id); ...

idx_list = [] for i in range(num_row): for j in range(num_col): pred_score_grid = pred_score_map[i*down_rate:(i+1)*down_rate, j*down_rate:(j+1)*down_rate] max_idx = np.argmax(pred_score_grid) max_idx = np.array([max_idx // down_rate, max_idx % down_rate]).astype(np.int32) max_idx[0] += i*down_rate max_idx[1] += j*down_rate idx_list.append(max_idx[np.newaxis, ...])

这段代码是上一个问题中提到的对预测分数图进行下采样的过程的具体实现。首先，根据下采样率和预测分数图的大小计算出下采样后的行数 num_row 和列数 num_col。然后，对于每一个小块，求出其中最大的分数值和对应的...

for i in range(n): i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT，然后将结果存储到变量h中。接着，将h赋值给二维数组channel的第i行，获取信道增益值 # 实时到达生 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) if i_idx > 0: # 更新队列 Q[i_idx, :] = Q[i_idx - 1, :] + dataA[i_idx - 1, :] - rate[i_idx - 1, :] # 当前队列 # 由于浮点错误，断言Q是正的 Q[i_idx, Q[i_idx, :] < 0] = 0 Y[i_idx, :] = np.maximum(Y[i_idx - 1, :] + (energy[i_idx - 1, :] - energy_thresh) * nu, 0) # 当前能量队列 # 由于浮点错误，断言Y是正的 Y[i_idx, Y[i_idx, :] < 0] = 0 # 防止浮点错误 # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode)， r_list = [] # 所有候选卸载模式的结果 v_list = [] # 候选卸载模式的目标值 for m in m_list: # Critic module # 为保存在m_list中的所有生成的卸载模式分配资源 r_list.append(Algo1_NUM(m,h,w,Q[i],Y[i],V)) v_list.append(r_list[-1][0])，不考虑队列积压怎么修改

Q[i_idx, :] = Q[i_idx - 1, :] + dataA[i_idx - 1, :] - rate[i_idx - 1, :] # 当前队列 # 由于浮点错误，断言Q是正的 Q[i_idx, Q[i_idx, :] ] = 0 Y[i_idx, :] = np.maximum(Y[i_idx - 1, :] + (energy[i_idx ...

def CreateBoard(num_rows, num_cols, num_cells): board = [] for i in range(num_cells): board.append(i) # 去掉右下角那块 blank_cell_idx = num_cells - 1 board[blank_cell_idx] = -1 for i in range(cfg.NUMRANDOM): # 0: left, 1: right, 2: up, 3: down direction = random.randint(0, 3) if direction == 0: blank_cell_idx = moveL(board, blank_cell_idx, num_cols) elif direction == 1: blank_cell_idx = moveR(board, blank_cell_idx, num_cols) elif direction == 2: blank_cell_idx = moveU(board, blank_cell_idx, num_rows, num_cols) elif direction == 3: blank_cell_idx = moveD(board, blank_cell_idx, num_cols) return board, blank_cell_idx

这是一个创建拼图游戏的函数，其中传入了三个参数： - num_rows：表示拼图中有多少行方块。 - num_cols：表示拼图中有多少列方块。 - num_cells：表示拼图中总共有多少个方块。 函数的作用是创建一个拼图...

加速这一段代码例程#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vectorcv::Point2d& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vectorcv::Point2d& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guardstd::mutex lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } int main() { int m = m_vpdEquinoxPoints.size(); const int num_threads = 10; std::vectorstd::thread threads(num_threads); std::vectorstd::vectorcv::Point2d edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); } return 0; }

nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle ...

for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, train_folder)) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, val_folder)) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1 解释代码

这段代码是将数据集中的图片按照比例分配到训练集、验证集和测试集中。具体解释如下： - current_data_index_list：当前类别中的所有图片的索引列表。 - src_img_path：当前要复制的图片的路径。 - if current...

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