y-range-parser：JavaScript范围解析器安装与使用

JavaScript
需积分: 5 0 下载量 13 浏览量 更新于2024-11-30 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"y-range-parser是一个用于JavaScript的库，它的主要功能是对y坐标范围进行解析。这个库可以通过npm包管理器进行安装，安装命令为npm install --save y-range-parser。安装完成后，用户可以通过引入这个库，然后使用其提供的功能进行y坐标范围的解析。 y范围解析器的具体使用方法和示例可以在名为test.js的文件中找到。这个文件可能包含了各种使用场景和示例代码，以帮助用户更好地理解和使用y范围解析器。 y范围解析器的标签为JavaScript，这意味着它是用JavaScript语言编写的，可以在任何支持JavaScript的环境中运行。由于JavaScript是一种广泛使用的编程语言，这使得y范围解析器具有很好的通用性和易用性。 需要注意的是，文件名称列表中的'y-range-parser-master'可能表示的是y范围解析器的源代码文件夹或者压缩包的名称，这表明该库可能已经被打包成了一个压缩包，用户可以通过解压缩这个包来获取源代码。这也暗示了y范围解析器可能是一个开源项目，用户可以自由地获取其源代码，并且可以根据需要对其进行修改和扩展。" 资源摘要信息:"y-range-parser是一个专门用于处理和解析y坐标范围的JavaScript库。通过npm（Node.js的包管理器）安装后，用户可以通过简单的命令将此库集成到自己的项目中。使用npm命令 'npm install --save y-range-parser' 可以将y-range-parser库添加到项目的依赖中，并下载到本地环境中。 该库的功能涉及对y坐标的范围进行解析，这在图形渲染、数据分析和游戏开发等场景中十分有用。例如，开发者可能需要根据用户界面的反馈来解析y坐标范围，以确定元素的位置或者执行特定的操作。y-range-parser简化了这一过程，允许开发者以编程方式直观地处理这些坐标数据。 标签'JavaScript'表明这个库是用JavaScript编写的，并且设计为在Node.js环境或其他支持JavaScript的平台上运行。JavaScript的普及和易用性使得y-range-parser在开发人员中具有较高的接受度和便利性。 提及的'压缩包子文件的文件名称列表'，其中包含的'y-range-parser-master'可能指向该库的源代码仓库的根目录。文件名中的'master'通常表示这是主分支的代码，开发者可以在自己的开发环境中检出这个版本，查看和修改源代码，或者基于这个版本进行其他开发工作。如果该库为开源项目，这也意味着用户可以参与到该项目的贡献中，包括但不限于提交问题报告、贡献代码或者参与讨论等。 有关y-range-parser的更多示例，用户可以查阅test.js文件，这是一个典型的测试文件，包含了各种使用y-range-parser的示例代码。通过这些示例，用户可以快速学习如何在自己的项目中应用这个库，以实现对y坐标的范围解析功能。"

PGConf.CN2019大会资料 培训PPT--1-邵大明--Postgresql Parser 内核分析

2019-07-18 上传
RangeVar *relation; // 插入的目标关系 List *cols; // 可选的目标列名列表 Node *selectStmt; // 源 SELECT 或 VALUES 语句，或 NULL OnConflictClause *onConflictClause; // ON CONFLICT 子句 List *...

Perl SpreadSheet_Excel

2013-03-14 上传
my $workbook = $parser->parse('example.xls'); if ( !defined $workbook ) { die $parser->error(), ".\n"; } for my $worksheet ( $workbook->worksheets() ) { my ( $row_min, $row_max ) = $worksheet->row...

closer.js:JavaScript中的Clojure解析器和核心库，与Mozilla Parser API兼容

2021-05-12 上传
CodeCombat是开源的，由YCombinator支持，并参加了Google Summer of Code 2014 ，并且在各个方面都很棒。 去看看吧！ 该项目可能对基于浏览器的Clojure代码编辑，整理，语法突出显示，自动完成以及在浏览器中运行...

Python email.Parser库的性能监控：跟踪邮件解析性能瓶颈的有效方法

点击了解资源详情
Python的`email`库是一个强大的电子邮件处理工具集，而`email.Parser`模块是其中的核心组件之一，用于解析和解析电子邮件内容。它能够处理各种格式的电子邮件，包括多部分消息、附件、HTML内容等。通过`email.Parser...

VL-LC-22-4CH编程接口全方位指南：代码自定义，打造个性化光源系统

点击了解资源详情
![VL-LC-22-4CH编程接口全方位指南：代码自定义，打造个性化光源系统]... ...# 1.... 本章节旨在为读者提供VL-LC-22-4CH编程

-----------------------------------CRF----------------------------- --------------------------------------------------------------------------- UnicodeEncodeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 18 16 print('-----------------------------------CRF-----------------------------') 17 crf = CRFModel() ---> 18 crf.train(trainWordLists, trainTagLists) 19 crf.test(testWordLists, testTagLists, wordDict, tagDict) 20 print ('\n') Cell In[16], line 20, in CRFModel.train(self, sentences, tag_lists) 18 def train(self, sentences, tag_lists): 19 features = [sent2features(s) for s in sentences] ---> 20 self.model.fit(features, tag_lists) File D:\B\envs\pytorch\lib\site-packages\sklearn_crfsuite\estimator.py:331, in CRF.fit(self, X, y, X_dev, y_dev) 328 if self.verbose: 329 print("") --> 331 trainer.train(self.modelfile.name, holdout=-1 if X_dev is None else 1) 332 self.training_log_ = trainer.logparser 333 return self File pycrfsuite/_pycrfsuite.pyx:359, in pycrfsuite._pycrfsuite.BaseTrainer.train() File stringsource:15, in string.from_py.__pyx_convert_string_from_py_std__in_string() UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 9-11: ordinal not in range(128)

2023-06-01 上传
这个错误看起来是Unicode编码问题。在训练CRF模型时，可能会出现一些非ASCII字符，而默认编码为ASCII，因此会出现UnicodeEncodeError。解决方法是将输入数据的编码方式设置为utf-8。可以尝试在代码中加入以下语句： ...

# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np import random import os from argparse import ArgumentParser ALPHA = 5 def build_parser(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--original', dest='ori', required=True) parser.add_argument('--image', dest='img', required=True) parser.add_argument('--result', dest='res', required=True) parser.add_argument('--alpha', dest='alpha', default=ALPHA) return parser def main(): parser = build_parser() options = parser.parse_args() ori = options.ori img = options.img res = options.res alpha = options.alpha if not os.path.isfile(ori): parser.error("original image %s does not exist." % ori) if not os.path.isfile(img): parser.error("image %s does not exist." % img) decode(ori,img,res,alpha) def decode(ori_path, img_path, res_path, alpha): ori = cv2.imread(ori_path) img = cv2.imread(img_path) ori_f = np.fft.fft2(ori) img_f = np.fft.fft2(img) height, width = ori.shape[0], ori.shape[1] watermark = (ori_f - img_f) / alpha watermark = np.real(watermark) res = np.zeros(watermark.shape) random.seed(height + width) x = range(height/2) y = range(width) random.shuffle(x) random.shuffle(y) for i in range(height/2): for j in range(width): res[x[i]][y[j]] = watermark[i][j] cv2.imwrite(res_path,res,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) if __name__ == '__main__': main()

2023-06-08 上传
这段代码是一个 Python 脚本，用于实现 CTF 相关的盲水印技术。它使用 OpenCV 库和 NumPy 库来处理图像和数据，可以将一个原始图像和一个待盲水印的图像作为输入，输出一个包含水印信息的图像。...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt from model import MLP import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size') parser.add_argument('--nEpochs', type=int, default=100, help='number of epochs to train for') parser.add_argument('--LR', type=float, default=0.001, help='learning rate for net') opt = parser.parse_args() # 数据集预处理 df = pd.read_csv("C:/Users/shen/Desktop/housing.csv", delim_whitespace=True) # Turn into Numpy arrays arr = df.to_numpy(dtype='float') # Split the features and the labels X = arr[:, :-1] y = np.expand_dims(arr[:, -1], 1) ones = np.ones((X.shape[0], 1)) X_new = np.hstack((ones, X)) # Split the dataset into train set and test set indices = np.random.permutation(X_new.shape[0]) train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):] X_train, X_test = X_new[train_indices, :], X_new[test_indices, :] y_train, y_test = y[train_indices, :], y[test_indices, :] model = MLP() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.train() optim_model = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.LR)#Adam优化器 # for epoch in range(opt.nEpochs): # # START CODE HERE # # END CODE HERE # torch.save(model.state_dict(),"C:/Users/shen/Desktop/checkpoint/net_weight.pth")帮我解释这里面每行代码的意思

2023-04-23 上传
这段代码主要是在导入一些Python的库（如numpy，pandas，matplotlib等），以及导入一个叫做MLP的模型。同时还使用了一些PyTorch的库（如optim，nn等）。接下来使用argparse库创建了一个命令行参数解析器，可以通过...

import argparse import logging import re from multiprocessing import Process, Queue from pathlib import Path import numpy as np from skimage import exposure, filters from modules.config import logger from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func def normalize_intensity( np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger ): logger.info(f"[processing start] {relative_path}") nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description="Intensity Normalizer") parser.add_argument("-s", "--src", type=str, help="source directory.") parser.add_argument("-d", "--dst", type=str, help="destination directory.") parser.add_argument( "--mm_resolution", type=float, default=0.0, help="spatial resolution [mm].", ) parser.add_argument( "--depth", type=int, default=-1, help="depth of the maximum level to be explored. Defaults to unlimited.", ) args = parser.parse_args() if args.src is None: parser.print_help() exit(0) root_src_dir: Path = Path(args.src).resolve() if not root_src_dir.is_dir(): logger.error("Indicate valid virectory path.") exit() root_dst_dir = Path( args.dst or str(root_src_dir) + "_intensity_normalized" ) mm_resolution = float(args.mm_resolution) depth = int(args.depth) volume_loading_queue = Queue() volume_loading_process = Process( target=volume_loading_func, args=(root_src_dir, root_dst_dir, depth, volume_loading_queue, logger), ) volume_loading_process.start() volume_saving_queue = Queue() volume_saving_process = Process( target=volume_saving_func, args=(volume_saving_queue, logger), ) volume_saving_process.start() while True: ( volume_path, np_volume, volume_info, ) = volume_loading_queue.get() if volume_path is None: break relative_path = volume_path.relative_to(root_src_dir) np_volume = normalize_intensity(np_volume, relative_path, logger) if mm_resolution != 0: volume_info.update({"mm_resolution": mm_resolution}) while volume_saving_queue.qsize() == 1: pass dst_path = Path( root_dst_dir, re.sub(r"cb\d{3}$", "", str(relative_path)) ) volume_saving_queue.put( (dst_path, root_dst_dir, np_volume, volume_info) ) volume_saving_queue.put((None, None, None, None))完整详细的解释每一行的代码意思和作用

2023-04-19 上传
第 7 行：使用 skimage 库中的 exposure.histogram 函数计算图像堆栈中所有非空像素的直方图 hist_y 和 hist_x。 第 8 行：使用 skimage 库中的 filters.threshold_otsu 函数计算一个全局阈值 thr。 第 9 行：计算...

def parsePointCloudTLV(tlvData, tlvLength, pointCloud): pointStruct = '4f' # X, Y, Z, and Doppler pointStructSize = struct.calcsize(pointStruct) numPoints = int(tlvLength/pointStructSize) for i in range(numPoints): try: x, y, z, doppler = struct.unpack(pointStruct, tlvData[:pointStructSize]) except: numPoints = i print('Error: Point Cloud TLV Parser Failed') break tlvData = tlvData[pointStructSize:] pointCloud[i,0] = x pointCloud[i,1] = y pointCloud[i,2] = z pointCloud[i,3] = doppler return numPoints, pointCloud这段是干嘛的

2023-06-10 上传
函数首先定义了一个包含4个浮点数（X、Y、Z和多普勒）的结构体，并计算了结构体的大小。然后，函数根据结构体大小和点云数据长度计算出点云中点的数量，并使用一个循环来逐个解析每个点的信息。解析过程中，函数使用...
王萌昊
  • 粉丝: 27
  • 资源: 4578
上传资源 快速赚钱

最新资源