osqp/glob_opts.h

C知道: glob_opts.h 是 OSQP（Operator Splitting Quadratic Program）库中的一个头文件，用于定义全局选项和默认选项。在这个头文件中，你可以找到一些重要的全局参数和默认值，以及它们的说明和用法。

以下是 glob_opts.h 中的一些常见选项：

- `osqp_intp`：用于表示整数类型的别名，通常用于表示索引、维度等整数变量。
- `osqp_size_t`：用于表示大小类型的别名，通常用于表示矩阵维度、向量长度等。
- `osqp_float`：用于表示浮点数类型的别名，通常用于表示矩阵元素、变量值等。
- `OSQP_NULL`：空指针的宏定义。

除此之外，它还包含了一些结构体和函数声明，用于定义和操作 OSQP 的全局选项。

这里只是简单介绍了 glob_opts.h 的一部分内容，如果你对某个具体选项或函数有更详细的问题，我们可以继续深入探讨。

相关问题

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root)

这是一个 Python 类的初始化函数，它接收一个参数 root，并利用 glob 和 os 模块来获取该路径下的文件路径，并将它们存储在类的属性 input_paths 和 label_paths 中。其中，input_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_data/*_train.npy" 模式的文件路径，label_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_lab/*_lab.npy" 模式的文件路径。同时，它还获取 root 目录的基本名称，并将其存储在类的属性 name 中。其中，{Noise} 是一个变量，表示噪声类型。该函数的作用是为后续的数据加载和处理过程提供必要的文件路径和信息。

train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train') valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val') train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png') # glob(data_dir + '/train/low/*.png') train_low_data_names.sort() train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png') # glob(data_dir + '/our485/high/*.png') train_high_data_names.sort() eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*') eval_low_data_names.sort() eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*') eval_high_data_names.sort() assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names) assert len(train_low_data_names) != 0逐句解释一下这段代码

这段代码的作用是加载训练和验证数据的文件路径，并对文件路径进行排序。然后，它使用断言语句来确保训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 和训练高分辨率图像数据的列表 `train_high_data_names` 长度相等且不为零。

逐句解释这段代码：

1. `train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train')`：将训练数据文件夹路径与 'train' 目录拼接，得到训练数据集的完整路径。

2. `valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val')`：将验证数据文件夹路径与 'val' 目录拼接，得到验证数据集的完整路径。

3. `train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png')`：使用 `glob` 函数查找训练低分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件，并将它们的路径存储在 `train_low_data_names` 列表中。

4. `train_low_data_names.sort()`：对训练低分辨率图像数据的列表进行排序，以确保它们按照字母顺序排列。

5. `train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png')`：使用 `glob` 函数查找训练高分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件，并将它们的路径存储在 `train_high_data_names` 列表中。

6. `train_high_data_names.sort()`：对训练高分辨率图像数据的列表进行排序，以确保它们按照字母顺序排列。

7. `eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*')`：使用 `glob` 函数查找验证低分辨率图像数据文件夹中的所有文件，并将它们的路径存储在 `eval_low_data_names` 列表中。

8. `eval_low_data_names.sort()`：对验证低分辨率图像数据的列表进行排序，以确保它们按照字母顺序排列。

9. `eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*')`：使用 `glob` 函数查找验证高分辨率图像数据文件夹中的所有文件，并将它们的路径存储在 `eval_high_data_names` 列表中。

10. `eval_high_data_names.sort()`：对验证高分辨率图像数据的列表进行排序，以确保它们按照字母顺序排列。

11. `assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names)`：断言训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 和训练高分辨率图像数据的列表 `train_high_data_names` 的长度相等。

12. `assert len(train_low_data_names) != 0`：断言训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 的长度不为零。

这些断言语句用于确保数据加载的正确性和一致性。如果断言条件不满足，将会引发 `AssertionError` 异常。