reset MASK

时间: 2023-10-19 08:08:13 浏览: 79
在编程中,reset mask通常指的是将某个位置标记为0,并清除该位置的掩码。这个概念通常用于重置某个位置的状态或标志位。引用中提到了reset mask的用法,即通过reset方法将position设置为mask的位置,并清除mask。所以,reset mask的含义就是将某个位置的掩码重置为0,并清除该位置的标志位。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题

btn_reset_handle(pin_mask)

这也是一个函数调用,它传递了一个参数 `pin_mask` 给 `btn_reset_handle` 函数。根据函数名和参数名,可以猜测这个函数是用来处理重置按钮的。在函数内部,会根据 `pin_mask` 的值进行一些逻辑处理,比如判断按钮是否被按下,然后执行重置操作。具体的实现需要根据函数上下文和代码逻辑进行分析。

image_path, mask_path = self.dataset[item] image = cv2.imread(image_path) mask = cv2.imread(mask_path) if self.is_train: image, mask = reset_image(image, mask, 416, True) if random.random() < 0.5:

这段代码是针对数据集中每个样本进行处理的。首先,从数据集中获取图像和掩膜的路径。然后使用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取图像和掩膜的像素矩阵。如果数据集是用于训练模型的,则调用reset_image()函数将图像和掩膜大小调整为416x416,并进行数据增强以增加数据集的多样性。其中,random.random() < 0.5是一个随机概率,当随机数小于0.5时执行下面的代码块。这个代码块可以用来实现数据集的随机数据增强,例如随机旋转、水平翻转等等。

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/// programmable block decoder to support protocols such as 64b66b, 64b67b, 128b130b, 128b132b module mppcs_block_dec #( parameter DW = 32, /// max. data width parameter DATA_WIDTH = 32, parameter HW = 4, /// max. header width 4 parameter ND = 16 /// max. number of data per block parameter DATA_PER_BLOCK = 64, ) ( /// ingress data interface input logic [DW-1:0] data_in, /// ingress data before header extraction input logic in_valid, /// ingress flow control output logic in_ready, /// ingress flow control /// egress data interface output logic block_start, /// block synchronization output logic [HW-1:0] header_out, /// block header output logic [DW-1:0] data_out, /// egress data after header extraction output logic out_valid, /// egress flow control input logic out_ready, /// egress flow control /// control options input [$clog2(DW)-1:0] msb_data, /// number of data bits - 1 input [$clog2(HW)-1:0] msb_header, /// number of header bits - 1 input [$clog2(ND)-1:0] msb_num_data, /// number of data per block - 1 output logic sync_track, /// block sync tracking signal input logic sync_mode, /// 0: use external sync directly, 1 : use internal sync after assertion of external sync input logic [3:0] sync_offset, /// offset between sync and block start signal input logic sync_start, /// external sync input logic enable, /// 0: clock-gated, 1: mission mode input logic bypass, /// 1: data pass-through without header insertion /// clock & reset input clk, input rst ); /// mask unused bits in header and data wire [DW+1 :0] data_msk = {({{(DW-1){1'b0}},1'b1}<<msb_data),1'b0} - 1'b1; wire [DW-1:0] data_eff = data_msk[DW-1:0] & data_in; wire [HW+1 :0] header_msk = {({{(HW-1){1'b0}},1'b1}<<msb_header),1'b0} - 1'b1; /// block synchronization wire block_sync_en = enable & ~bypass; logic [$clog2(ND)-1:0] cnt_block_data,cnt_block_data_nxt; logic sync_start_lat; always @(posedge clk or posedge rst) begin if (rst) sync_start_lat <= 0; else sync_start_lat <= sync_start; end

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

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