你给的代码报错form_para.cpp:340:28: Too many arguments to function call, expected single argument 'other', have 2 arguments qbytearray.h:193:17: 'swap' declared here

时间: 2024-03-16 11:41:14 浏览: 207
抱歉,我的代码有误,QByteArray的swap函数确实只接受一个参数。如果要交换两个字节的高低位,可以使用以下代码: ```cpp uint16_t value = 0x1234; // 待转换的uint16_t值 QByteArray bytes(reinterpret_cast<const char*>(&value), sizeof(value)); // 将uint16_t转换成QByteArray std::swap(bytes[0], bytes[1]); // 交换高低位 QString str(bytes); // 将QByteArray转换成QString ``` 在上述代码中,我们使用std::swap函数来交换QByteArray中的两个字节的高低位。最终,输出的字符串为:"4321"。 请注意,上述代码假定机器采用的是little-endian格式,即低地址存放的是值的低位字节。如果机器采用的是big-endian格式,即低地址存放的是值的高位字节,则需要交换QByteArray中的第0个字节和第1个字节。
相关问题

In file included from test.c:1: /usr/include/tss2/tss2_esys.h:2262:20: note: expected ‘TPM2B_DIGEST **’ {aka ‘struct <anonymous> **’} but argument is of type ‘TPMT_TK_CREATION **’ {aka ‘struct <anonymous> **’} 2262 | TPM2B_DIGEST **creationHash, | ~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~ test.c:53:10: error: too few arguments to function ‘Esys_CreatePrimary’ 53 | rc = Esys_CreatePrimary( | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~ In file included from test.c:1: /usr/include/tss2/tss2_esys.h:2249:1: note: declared here 2249 | Esys_CreatePrimary( | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~ test.c:74:24: warning: passing argument 8 of ‘Esys_Sign’ from incompatible pointer type [-Wincompatible-pointer-types] 74 | &digest, NULL, &signature | ^~~~~~~~~~ | | | TPMT_SIGNATURE ** {aka struct <anonymous> **} In file included from test.c:1: /usr/include/tss2/tss2_esys.h:1481:30: note: expected ‘const TPMT_TK_HASHCHECK *’ {aka ‘const struct <anonymous> *’} but argument is of type ‘TPMT_SIGNATURE **’ {aka ‘struct <anonymous> **’} 1481 | const TPMT_TK_HASHCHECK *validation, | ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~ test.c:72:10: error: too few arguments to function ‘Esys_Sign’ 72 | rc = Esys_Sign( | ^~~~~~~~~ In file included from test.c:1: /usr/include/tss2/tss2_esys.h:1473:1: note: declared here 1473 | Esys_Sign( | ^~~~~~~~~

<think>嗯,用户现在遇到了新的编译错误,看起来是关于函数参数类型不匹配和参数数量不足的问题。之前的问题已经解决了头文件缺失,现在需要处理代码中的函数调用错误。 首先,用户提供的错误信息中有两处主要问题:Esys_CreatePrimary和Esys_Sign函数的参数问题。我需要回忆一下TSS2库中这些函数的定义,然后对比用户的代码,找出哪里出错了。 对于Esys_CreatePrimary的错误提示:“too few arguments”,说明用户调用这个函数时传的参数数量不够。查看标准函数声明,可能用户漏掉了某些参数,比如creationHash或creationTicket。同样,Esys_Sign函数也有参数数量不足的问题,可能缺少了validation参数。此外,Esys_Sign的最后一个参数类型应该是TPMT_TK_HASHCHECK,但用户传入了TPMT_SIGNATURE,导致指针类型不兼容。 接下来,我需要指导用户如何修正这些错误。首先,需要让他们检查函数调用的参数是否符合官方文档或头文件中的定义。比如,Esys_CreatePrimary可能需要更多的参数,或者在调用时参数顺序不对。同样,Esys_Sign的参数数量和类型需要严格匹配。 可能需要用户提供具体的代码片段,比如第53行和72行的代码,以便更准确地分析哪里出错了。但根据错误信息,可以推测用户可能在调用这两个函数时省略了某些必填的参数,或者传入了错误的指针类型。 另外,用户可能没有正确初始化某些结构体变量,或者错误地传递了指针。例如,TPMT_TK_CREATION和TPM2B_DIGEST是不同的结构体类型,传递错误的类型会导致类型不匹配的错误。同样,Esys_Sign函数期望的是TPMT_TK_HASHCHECK类型的指针,但用户传入了TPMT_SIGNATURE,这显然是不匹配的。 我需要建议用户查阅TSS2的API文档,确保每个函数的参数类型和数量正确。同时,提供修改后的示例代码片段,展示正确的参数传递方式。此外,提醒用户注意变量声明和初始化的正确性,确保使用的结构体类型与函数要求的一致。 最后,可能还需要检查链接库是否正确,虽然之前已经安装了开发包,但确保编译命令中的链接参数正确无误也是重要的。例如,是否遗漏了其他必要的链接库,如-ltss2-rc等。 总结来说,用户的问题主要在于函数调用参数的数量和类型不正确,需要根据API文档修正参数,并确保使用正确的结构体类型。提供具体的代码示例和参数说明会有助于用户理解和解决问题。</think>这是一个典型的函数参数类型和数量不匹配的编译错误,涉及TSS2(TPM2 Software Stack)API的错误调用。以下是分步解析和解决方案: --- ### **错误原因分析** 1. **参数数量不足**: - `Esys_CreatePrimary`函数调用时参数不足(标准API需要15个参数) - `Esys_Sign`函数调用时参数不足(标准API需要9个参数) 2. **指针类型不匹配**: - 传递了`TPMT_TK_CREATION**`但需要`TPM2B_DIGEST**` - 传递了`TPMT_SIGNATURE**`但需要`const TPMT_TK_HASHCHECK*` --- ### **解决方案** #### **1. 检查函数原型** 查看`tss2_esys.h`头文件中的函数声明,确保参数数量和类型完全匹配: ```c // Esys_CreatePrimary原型 TSS2_RC Esys_CreatePrimary( ESYS_CONTEXT *esysContext, ESYS_TR primaryHandle, ESYS_TR shandle1, ESYS_TR shandle2, ESYS_TR shandle3, const TPM2B_SENSITIVE_CREATE *inSensitive, const TPM2B_PUBLIC *inPublic, const TPM2B_DATA *outsideInfo, const TPML_PCR_SELECTION *creationPCR, TPM2B_PUBLIC **outPublic, TPM2B_CREATION_DATA **creationData, TPM2B_DIGEST **creationHash, TPMT_TK_CREATION **creationTicket, ESYS_TR *objectHandle); // Esys_Sign原型 TSS2_RC Esys_Sign( ESYS_CONTEXT *esysContext, ESYS_TR keyHandle, ESYS_TR shandle1, ESYS_TR shandle2, ESYS_TR shandle3, const TPM2B_DIGEST *digest, TPMT_SIG_SCHEME *inScheme, const TPMT_TK_HASHCHECK *validation, TPMT_SIGNATURE **signature); ``` --- #### **2. 修正函数调用** **示例修正代码**(对比错误部分): ```diff // 原错误调用(参数不足) rc = Esys_CreatePrimary( esysContext, ESYS_TR_RH_OWNER, // primaryHandle ESYS_TR_PASSWORD, // shandle1 ESYS_TR_NONE, // shandle2 ESYS_TR_NONE, // shandle3 &sensitiveCreate, // inSensitive &publicTemplate, // inPublic NULL, // outsideInfo NULL, // creationPCR &outPublic, // outPublic + NULL, // creationData(新增) + NULL, // creationHash(新增) + NULL, // creationTicket(新增) &primaryHandle ); // 原错误调用(参数类型和数量错误) rc = Esys_Sign( esysContext, keyHandle, ESYS_TR_PASSWORD, ESYS_TR_NONE, ESYS_TR_NONE, &digest, NULL, // inScheme + NULL, // validation(新增) &signature ); ``` --- #### **3. 关键注意事项** 1. **参数顺序**: TSS2 API参数顺序严格固定,必须完全匹配头文件声明。 2. **空参数处理**: - 使用`NULL`填充不需要的参数(如`creationData`) - 若需保留输出参数,需先定义对应类型的指针变量: ```c TPM2B_PUBLIC *outPublic = NULL; TPMT_SIGNATURE *signature = NULL; ``` 3. **类型强制转换**: 若必须传递不同类型指针,需显式强制转换: ```c (const TPMT_TK_HASHCHECK *)your_var ``` --- ### **补充建议** 1. **查阅官方文档**: - [TSS2 API规范](https://trustedcomputinggroup.org/resource/tss-system-api-tss2-api-specification/) - [IBM TPM2编程指南](https://www.ibm.com/docs/en/ztpf/1.1.0?topic=reference-tss2-api) 2. **调试技巧**: ```bash # 使用GDB调试 gcc -g test.c -o test -ltss2-esys gdb ./test ``` 3. **完整编译命令**: ```bash gcc test.c -o test -I/usr/include/tss2 -ltss2-esys -ltss2-rc ``` --- 通过严格匹配函数参数类型和数量,即可解决这些编译错误。若仍有问题,建议提供完整代码片段以便进一步分析。

--- stderr: card_drawing2 In file included from /usr/include/c++/11/pstl/glue_algorithm_defs.h:13, from /usr/include/c++/11/algorithm:74, from /opt/ros/humble/include/rclcpp/rclcpp/executor.hpp:18, from /opt/ros/humble/include/rclcpp/rclcpp/executors/multi_threaded_executor.hpp:25, from /opt/ros/humble/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:21, from /opt/ros/humble/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/f972/assi_ws/src/card_drawing2/src/card_server.cpp:1: /usr/include/c++/11/functional: In instantiation of ‘struct std::_Bind_check_arity<void (CardServer::*)(std::shared_ptr<card_interface::srv::String_Response_<std::allocator<void> > >), CardServer*, const std::_Placeholder<1>&, const std::_Placeholder<2>&>’: /usr/include/c++/11/functional:768:12: required from ‘struct std::_Bind_helper<false, void (CardServer::*)(std::shared_ptr<card_interface::srv::String_Response_<std::allocator<void> > >), CardServer*, const std::_Placeholder<1>&, const std::_Placeholder<2>&>’ /usr/include/c++/11/functional:789:5: required by substitution of ‘template<class _Func, class ... _BoundArgs> typename std::_Bind_helper<std::__is_socketlike<_Func>::value, _Func, _BoundArgs ...>::type std::bind(_Func&&, _BoundArgs&& ...) [with _Func = void (CardServer::*)(std::shared_ptr<card_interface::srv::String_Response_<std::allocator<void> > >); _BoundArgs = {CardServer*, const std::_Placeholder<1>&, const std::_Placeholder<2>&}]’ /home/f972/assi_ws/src/card_drawing2/src/card_server.cpp:13:38: required from here /usr/include/c++/11/functional:756:21: error: static assertion failed: Wrong number of arguments for pointer-to-member 755 | static_assert(_Varargs::value | ~~~~~ 756 | ? sizeof...(_BoundArgs) >= _Arity::value + 1 | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

<think>好的,用户遇到了C++中使用std::bind绑定成员函数指针时参数数量不匹配的问题,导致static_assert失败,特别是在ROS Humble环境下使用rclcpp。我需要仔细分析这个问题,给出解决方案,并生成相关问题。 首先,std::bind在绑定成员函数时,第一个参数需要是对象的实例,比如使用this指针或者对象实例。成员函数默认有一个隐式的this指针作为第一个参数,所以当用户直接绑定成员函数时,可能没有正确传递这个实例,导致参数数量不匹配。 例如,假设有一个成员函数void MyClass::callback(int a),当使用std::bind(&MyClass::callback, this, std::placeholders::_1)时,这里的this提供了实例,占位符_1对应的是回调函数本身的参数。如果不传递this,或者占位符数量不对,就会出错。 另外,在ROS 2中,特别是rclcpp,订阅的回调函数可能需要特定的参数,比如const std_msgs::msg::String::SharedPtr。如果用户绑定的成员函数参数列表与回调要求的参数数量或类型不一致,也会引发错误。比如,如果成员函数需要两个参数,但回调只传递一个,就会导致参数不匹配。 可能的解决方案包括:检查成员函数的参数列表是否与回调期望的参数一致,确保使用std::bind时正确传递了对象实例,并正确使用占位符。另外,使用lambda表达式替代std::bind可能更直观,避免一些常见的错误。 还需要考虑ROS 2 Humble版本中rclcpp的具体要求,比如回调函数的签名是否需要包含其他参数,比如消息类型或其他占位符参数。如果用户遗漏了这些,也会导致编译错误。 最后,生成相关问题需要围绕std::bind的用法、成员函数绑定的注意事项、ROS 2回调函数的正确格式,以及如何排查参数不匹配的错误等方面。</think>关于C++中使用`std::bind`绑定成员函数时出现的参数数量不匹配问题,以下是详细解决方案: ### 问题分析 当使用`std::bind`绑定成员函数指针时,若未正确处理隐含的`this`指针和参数占位符,会导致`static_assert`失败。ROS 2 Humble的`rclcpp`中订阅回调函数需要严格匹配参数格式[^1]。 ### 解决方案 #### 1. 基本绑定规范 成员函数需通过对象实例调用,语法格式为: ```cpp std::bind(&Class::Method, object_instance, arg_placeholders) ``` 错误示例(缺少对象实例): ```cpp auto callback = std::bind(&MyNode::topic_callback); // 缺少this指针 ``` 正确示例: ```cpp auto callback = std::bind(&MyNode::topic_callback, this, std::placeholders::_1); ``` #### 2. ROS 2回调函数特殊要求 `rclcpp`订阅回调需要严格匹配消息类型: ```cpp void topic_callback(const std_msgs::msg::String::SharedPtr msg); ``` 若绑定为: ```cpp auto sub = create_subscription<std_msgs::msg::String>( "topic", 10, std::bind(&MyNode::topic_callback, this) // 缺少参数占位符 ); ``` 将触发错误: ``` static assertion failed: Bound argument does not match expected type ``` #### 3. 推荐使用Lambda表达式 避免`std::bind`的复杂性: ```cpp auto sub = create_subscription<std_msgs::msg::String>( "topic", 10, [this](const std_msgs::msg::String::SharedPtr msg) { this->topic_callback(msg); } ); ``` #### 4. 检查成员函数签名 典型错误签名: ```cpp void topic_callback(); // 无参数 void topic_callback(int dummy, const std_msgs::msg::String::SharedPtr msg); // 多余参数 ``` ### 完整示例(ROS 2节点) ```cpp class MyNode : public rclcpp::Node { public: MyNode() : Node("node_name") { auto callback = std::bind(&MyNode::topic_callback, this, std::placeholders::_1); // 或使用Lambda表达式 subscription_ = create_subscription<std_msgs::msg::String>( "topic_name", 10, [this](const std_msgs::msg::String::SharedPtr msg) { topic_callback(msg); } ); } private: void topic_callback(const std_msgs::msg::String::SharedPtr msg) { RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "Received: %s", msg->data.c_str()); } rclcpp::Subscription<std_msgs::msg::String>::SharedPtr subscription_; }; ``` ### 错误排查清单 1. 成员函数是否声明为`const`但未标记(影响`this`指针类型) 2. 是否使用了过时的`std::bind1st`/`std::mem_fn`而非`std::bind` 3. 占位符`std::placeholders::_1`是否与参数位置匹配 4. ROS 2消息类型是否与回调参数类型完全一致
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/usr/local/include/ceres/internal/integer_sequence_algorithm.h:135:59: note: expected a type, got ‘N’ /usr/local/include/ceres/internal/integer_sequence_algorithm.h:146:39: error: ‘integer_sequence’ is not a member of ‘std’ 146 | struct ExclusiveScanImpl<T, Sum, std::integer_sequence<T>, SeqOut> { | ^~~~~~~~~~~~~~~~ /usr/local/include/ceres/internal/integer_sequence_algorithm.h:146:39: error: ‘integer_sequence’ is not a member of ‘std’ /usr/local/include/ceres/internal/integer_sequence_algorithm.h:146:57: error: wrong number of template arguments (3, should be 4) 146 | struct ExclusiveScanImpl<T, Sum, std::integer_sequence<T>, SeqOut> { | ^ /usr/local/include/ceres/internal/integer_sequence_algorithm.h:130:8: note: provided for ‘template<class T, T Sum, class SeqIn, class SeqOut> struct ceres::internal::ExclusiveScanImpl’ 130 | struct ExclusiveScanImpl; | ^~~~~~~~~~~~~~~~~ /usr/local/include/ceres/internal/integer_sequence_algorithm.h:160:53: error: ‘integer_sequence’ is not a member of ‘std’ 160 | typename ExclusiveScanImpl<T, T(0), Seq, std::integer_sequence<T>>::Type; | ^~~~~~~~~~~~~~~~ /usr/local/include/ceres/internal/integer_sequence_algorithm.h:160:53: error: ‘integer_sequence’ is not a member of ‘std’ /usr/local/include/ceres/internal/integer_sequence_algorithm.h:160:70: error: template argument 4 is invalid 160 | typename ExclusiveScanImpl<T, T(0), Seq, std::integer_sequence<T>>::Type; | ^ /usr/local/include/ceres/internal/integer_sequence_algorithm.h:160:16: error: expected nested-name-specifier 160 | typename ExclusiveScanImpl<T, T(0), Seq, std::integer_sequence<T>>::Type; | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ In file included from /usr

import time import pandas as pd import openpyxl from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.select import Select from selenium.webdriver import ActionChains, Keys from selenium.webdriver.chrome.options import Options chrome_options = Options() chrome_options.add_experimental_option("excludeSwitches", ["enable-automation"]) chrome_options.add_experimental_option('useAutomationExtension', False) chrome_options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled") service = Service("D:/Python313/chromedriver.exe") driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options) driver.maximize_window() file_path = 'C:/Users/一羽风/Desktop/机器人python/1.小组件测试文件/Best_Match.xlsx' wb = openpyxl.load_workbook(file_path) sheet1 = wb.worksheets[0] list_text = [] account_list = [] for row in sheet1.iter_rows(min_row=1,values_only=True): account_list.append((row[0])) driver.get("https://www.bilibili.com/") search_box = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="nav-searchform"]/div[1]/input') for account in account_list[:2]: search_box.send_keys(Keys.CONTROL + 'a') search_box.send_keys(Keys.DELETE) search_box.send_keys(account) search_box.send_keys(Keys.RETURN) time.sleep(2) original_window = driver.current_window_handle new_window = [w for w in driver.window_handles if w != original_window][0] driver.switch_to.window(new_window) for page in range(3): next_page = driver.find_element(By.CLASS_NAME, 'vui_button vui_pagenation--btn') elements = driver.find_elements(By.CLASS_NAME,'bili-video-card__info') for element in elements[:5]: value2 = element.get_attribute("innerText") # print(value2) time.sleep(5) list_text.append(value2) print(list_text) next_page.click() time.sleep(8) driver.close() driver.switch_to.window(original_window) b站搜索内容之后,想点击下一页获取数据,但总是点击不了下一页按钮,总是报错,出错代码为:next_page = driver.find_element(By.CLASS_NAME, 'vui_button vui_pagenation--btn')

import numpy as np import pandas as pd import argparse from path import Path from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Dropout from keras.applications.inception_resnet_v2 import InceptionResNetV2 from keras.applications.inception_resnet_v2 import preprocess_input # from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array from keras.utils import load_img,img_to_array import tensorflow as tf from utils.score_utils import mean_score, std_score parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluate NIMA(Inception ResNet v2)') parser.add_argument('-dir', type=str, default='D:\python分析\视觉分析/neural-image-assessment-master\images/total' '', help='Pass a directory to evaluate the images in it') parser.add_argument('-img', type=str, default=['None'], nargs='+', help='Pass one or more image paths to evaluate them') parser.add_argument('-resize', type=str, default='false', help='Resize images to 224x224 before scoring') parser.add_argument('-rank', type=str, default='true', help='Whether to tank the images after they have been scored') args = parser.parse_args() resize_image = args.resize.lower() in ("true", "yes", "t", "1") target_size = (224, 224) if resize_image else None rank_images = args.rank.lower() in ("true", "yes", "t", "1") # give priority to directory if args.dir is not None: print("Loading images from directory : ", args.dir) imgs = Path(args.dir).files('*.png') imgs += Path(args.dir).files('*.jpg') imgs += Path(args.dir).files('*.jpeg') elif args.img[0] is not None: print("Loading images from path(s) : ", args.img) imgs = args.img else: raise RuntimeError('Either -dir or -img arguments must be passed as argument') with tf.device('/CPU:0'): base_model = InceptionResNetV2(input_shape=(None, None, 3), include_top=False, pooling='avg', weights=None) x = Dropout(0.75)(base_model.output) x = Dense(10, activation='softmax')(x) model = Model(base_model.input, x) model.load_weights('weights/inception_resnet_weights.h5') score_list = [] for img_path in imgs: img = load_img(img_path, target_size=target_size) x = img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) scores = model.predict(x, batch_size=1, verbose=0)[0] mean = mean_score(scores) std = std_score(scores) file_name = Path(img_path).name.lower() score_list.append((file_name, mean, std)) print("Evaluating : ", img_path) print("NIMA Score : %0.3f +- (%0.3f)" % (mean, std)) print() if rank_images: print("*" * 40, "Ranking Images", "*" * 40) score_list = sorted(score_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) for i, (name, score) in enumerate(score_list): print("%d)" % (i + 1), "%s : Score = %0.5f" % (name, score)) df = pd.DataFrame(score_list, columns=['Filename', 'Mean Score', 'Std']) # <-- 创建DataFrame df.to_excel('output_scores.xlsx', index=False) # <-- 导出到Excel print("数据已保存到 output_scores.xlsx")我运行上述代码,主要是想将运行的结果输出到Excel文档里面去,但是运行的时候出现“ValueError: too many values to unpack (expected 2)”的报错,请问怎么解决

Use c # to complete the following code,Creating a Car class A class is a self-contained piece of software that is able to function on it own. We will model a car in software. Car Class Properties Year : int «private set» Manufacturer : string «private set» Model : string «private set» IsDrivable : bool «private set» Price : double «private set» Methods«constructor» Car(year : int, manufacturer : string, model : string, price : double, isDrivable: bool = true) PrintInfo() : void Description of field members: 1. year: this private member represents the year value of this object 2. manufacturer: this private member represents the manufacturer of this car 3. model: this private member represents the model of this car 4. isDrivable: this private member indicates if this car be driven 5. price: this private member represents the selling price of this car Constructor: 1. public Car(int year, string manufacturer, string model, double price, bool isDrivable = true): this is the constructor of this class. It takes five arguments and assigns them to the appropriate fields. You will assume that all the arguments will be sane (i.e. the values will not break your program). Apology: UML and some newer languages specify the type after the identifier. C# on the other hand requires that you specify the type and then the identifier. To restrict access fields are normally decorated with the private modifier. Programming II Car: fields, constructor, ToString() n.k.p Page 2 of 2 Description of action member: 1. public void PrintInfo(): this method does not take any argument but it will print all information about this object. You get to decide how the output will look like. It is expected that all the values be displayed. In your main method write the code to do the following: 1. Create at least four cars and print them. Remember to call the constructor with 4 or 5 parameters.

import numpy as np import argparse from path import Path import pandas as pd from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Dropout from keras.applications.mobilenet import MobileNet from keras.applications.mobilenet import preprocess_input from keras.utils import load_img,img_to_array import tensorflow as tf from utils.score_utils import mean_score, std_score parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluate NIMA(Inception ResNet v2)') parser.add_argument('-dir', type=str, default='D:\python分析\视觉分析/neural-image-assessment-master\images/total', help='Pass a directory to evaluate the images in it') parser.add_argument('-img', type=str, default=[None], nargs='+', help='Pass one or more image paths to evaluate them') parser.add_argument('-resize', type=str, default='false', help='Resize images to 224x224 before scoring') parser.add_argument('-rank', type=str, default='true', help='Whether to tank the images after they have been scored') args = parser.parse_args() resize_image = args.resize.lower() in ("true", "yes", "t", "1") target_size = (224, 224) if resize_image else None rank_images = args.rank.lower() in ("true", "yes", "t", "1") # give priority to directory if args.dir is not None: print("Loading images from directory : ", args.dir) imgs = Path(args.dir).files('*.png') imgs += Path(args.dir).files('*.jpg') imgs += Path(args.dir).files('*.jpeg') elif args.img[0] is not None: print("Loading images from path(s) : ", args.img) imgs = args.img else: raise RuntimeError('Either -dir or -img arguments must be passed as argument') with tf.device('/CPU:0'): base_model = MobileNet((None, None, 3), alpha=1, include_top=False, pooling='avg', weights=None) x = Dropout(0.75)(base_model.output) x = Dense(10, activation='softmax')(x) model = Model(base_model.input, x) model.load_weights('weights/weights_mobilenet_aesthetic_0.07.hdf5') score_list = [] for img_path in imgs: img = load_img(img_path, target_size=target_size) x = img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) scores = model.predict(x, batch_size=1, verbose=0)[0] mean = mean_score(scores) std = std_score(scores) file_name = Path(img_path).name.lower() score_list.append((file_name, mean)) print("Evaluating : ", img_path) print("NIMA Score : %0.3f +- (%0.3f)" % (mean, std)) print() if rank_images: print("*" * 40, "Ranking Images", "*" * 40) score_list = sorted(score_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) for i, (name, mean, std) in enumerate(score_list): print("%d)" % (i + 1), "%s : Score = %0.5f ± %0.5f" % (name, mean, std)) df = pd.DataFrame(score_list, columns=['Filename', 'Mean Score', 'Std']) # <-- 创建DataFrame df.to_excel('output_scores.xlsx', index=False) # <-- 导出到Excel print("数据已保存到 output_scores.xlsx")运行上述代码时出现了“ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)”的报错,请问应该怎么解决

Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm 2024.2.3\学习\Lib\site-packages\selenium\webdriver\common\driver_finder.py", line 64, in _binary_paths raise ValueError(f"The path is not a valid file: {path}") ValueError: The path is not a valid file: chromedriver The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm 2024.2.3\学习\pythonProject\dazuoye\bilibili_crawler.py", line 364, in <module> data_file = crawl_data() ^^^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.2.3\学习\pythonProject\dazuoye\bilibili_crawler.py", line 336, in crawl_data crawler = BilibiliCrawler( ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.2.3\学习\pythonProject\dazuoye\bilibili_crawler.py", line 43, in __init__ self.driver = self._init_driver() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.2.3\学习\pythonProject\dazuoye\bilibili_crawler.py", line 60, in _init_driver driver = webdriver.Chrome(service=service, options=chrome_options) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.2.3\学习\Lib\site-packages\selenium\webdriver\chrome\webdriver.py", line 45, in __init__ super().__init__( File "D:\PyCharm 2024.2.3\学习\Lib\site-packages\selenium\webdriver\chromium\webdriver.py", line 50, in __init__ if finder.get_browser_path(): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.2.3\学习\Lib\site-packages\selenium\webdriver\common\driver_finder.py", line 47, in get_browser_path return self._binary_paths()["browser_path"] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.2.3\学习\Lib\site-packages\selenium\webdriver\common\driver_finder.py", line 78, in _binary_paths raise NoSuchDriverException(msg) from err selenium.common.exceptions.NoSuchDriverException: Message: Unable to obtain driver for chrome; For documentation on this error, please visit: https://www.selenium.dev/documentation/webdriver/troubleshooting/errors/driver_location

import numpy as np import pandas as pd import argparse from path import Path from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Dropout from keras.applications.inception_resnet_v2 import InceptionResNetV2 from keras.applications.inception_resnet_v2 import preprocess_input # from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array from keras.utils import load_img,img_to_array import tensorflow as tf from utils.score_utils import mean_score, std_score parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluate NIMA(Inception ResNet v2)') parser.add_argument('-dir', type=str, default='D:\python分析\视觉分析/neural-image-assessment-master\images/total' '', help='Pass a directory to evaluate the images in it') parser.add_argument('-img', type=str, default=['None'], nargs='+', help='Pass one or more image paths to evaluate them') parser.add_argument('-resize', type=str, default='false', help='Resize images to 224x224 before scoring') parser.add_argument('-rank', type=str, default='true', help='Whether to tank the images after they have been scored') args = parser.parse_args() resize_image = args.resize.lower() in ("true", "yes", "t", "1") target_size = (224, 224) if resize_image else None rank_images = args.rank.lower() in ("true", "yes", "t", "1") # give priority to directory if args.dir is not None: print("Loading images from directory : ", args.dir) imgs = Path(args.dir).files('*.png') imgs += Path(args.dir).files('*.jpg') imgs += Path(args.dir).files('*.jpeg') elif args.img[0] is not None: print("Loading images from path(s) : ", args.img) imgs = args.img else: raise RuntimeError('Either -dir or -img arguments must be passed as argument') with tf.device('/CPU:0'): base_model = InceptionResNetV2(input_shape=(None, None, 3), include_top=False, pooling='avg', weights=None) x = Dropout(0.75)(base_model.output) x = Dense(10, activation='softmax')(x) model = Model(base_model.input, x) model.load_weights('weights/weights_mobilenet_aesthetic_0.07.hdf5') score_list = [] for img_path in imgs: img = load_img(img_path, target_size=target_size) x = img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) scores = model.predict(x, batch_size=1, verbose=0)[0] mean = mean_score(scores) std = std_score(scores) file_name = Path(img_path).name.lower() score_list.append((file_name, mean, std)) print("Evaluating : ", img_path) print("NIMA Score : %0.3f +- (%0.3f)" % (mean, std)) print() if rank_images: print("*" * 40, "Ranking Images", "*" * 40) score_list = sorted(score_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) for i, (name, mean, std) in enumerate(score_list): print("%d)" % (i + 1), "%s : Score = %0.5f ± %0.5f" % (name, mean, std)) df = pd.DataFrame(score_list, columns=['Filename', 'Mean Score', 'Std']) # <-- 创建DataFrame df.to_excel('output_scores.xlsx', index=False) # <-- 导出到Excel print("数据已保存到 output_scores.xlsx")我在运行上述代码时出现了“ValueError: Layer count mismatch when loading weights from file. Model expected 449 layers, found 55 saved layers.”问题,请问应该怎么解决

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构建基于ajax, jsp, Hibernate的博客网站源码解析

根据提供的文件信息,本篇内容将专注于解释和阐述ajax、jsp、Hibernate以及构建博客网站的相关知识点。 ### AJAX AJAX(Asynchronous JavaScript and XML)是一种用于创建快速动态网页的技术,它允许网页在不重新加载整个页面的情况下,与服务器交换数据并更新部分网页内容。AJAX的核心是JavaScript中的XMLHttpRequest对象,通过这个对象,JavaScript可以异步地向服务器请求数据。此外,现代AJAX开发中,常常用到jQuery中的$.ajax()方法,因为其简化了AJAX请求的处理过程。 AJAX的特点主要包括: - 异步性:用户操作与数据传输是异步进行的,不会影响用户体验。 - 局部更新:只更新需要更新的内容,而不是整个页面,提高了数据交互效率。 - 前后端分离:AJAX技术允许前后端分离开发,让前端开发者专注于界面和用户体验,后端开发者专注于业务逻辑和数据处理。 ### JSP JSP(Java Server Pages)是一种动态网页技术标准,它允许开发者将Java代码嵌入到HTML页面中,从而实现动态内容的生成。JSP页面在服务器端执行,并将生成的HTML发送到客户端浏览器。JSP是Java EE(Java Platform, Enterprise Edition)的一部分。 JSP的基本工作原理: - 当客户端首次请求JSP页面时,服务器会将JSP文件转换为Servlet。 - 服务器上的JSP容器(如Apache Tomcat)负责编译并执行转换后的Servlet。 - Servlet生成HTML内容,并发送给客户端浏览器。 JSP页面中常见的元素包括: - 指令(Directives):如page、include、taglib等。 - 脚本元素:脚本声明(Script declarations)、脚本表达式(Scriptlet)和脚本片段(Expression)。 - 标准动作:如jsp:useBean、jsp:setProperty、jsp:getProperty等。 - 注释:在客户端浏览器中不可见的注释。 ### Hibernate Hibernate是一个开源的对象关系映射(ORM)框架,它提供了从Java对象到数据库表的映射,简化了数据库编程。通过Hibernate,开发者可以将Java对象持久化到数据库中,并从数据库中检索它们,而无需直接编写SQL语句或掌握复杂的JDBC编程。 Hibernate的主要优点包括: - ORM映射:将对象模型映射到关系型数据库的表结构。 - 缓存机制:提供了二级缓存,优化数据访问性能。 - 数据查询:提供HQL(Hibernate Query Language)和Criteria API等查询方式。 - 延迟加载:可以配置对象或对象集合的延迟加载,以提高性能。 ### 博客网站开发 构建一个博客网站涉及到前端页面设计、后端逻辑处理、数据库设计等多个方面。使用ajax、jsp、Hibernate技术栈,开发者可以更高效地构建功能完备的博客系统。 #### 前端页面设计 前端主要通过HTML、CSS和JavaScript来实现,其中ajax技术可以用来异步获取文章内容、用户评论等,无需刷新页面即可更新内容。 #### 后端逻辑处理 JSP可以在服务器端动态生成HTML内容,根据用户请求和数据库中的数据渲染页面。Hibernate作为ORM框架,可以处理Java对象与数据库表之间的映射,并提供数据库的CRUD(创建、读取、更新、删除)操作。 #### 数据库设计 博客网站的数据库设计通常包含多个表,如用户表(存储用户信息)、文章表(存储文章信息)、评论表(存储用户评论信息)等。使用Hibernate框架可以简化数据库操作,同时确保数据的一致性和安全性。 #### 安全性和性能优化 安全性是构建网站时需要考虑的重要方面,包括但不限于SQL注入防护、XSS攻击防护、会话管理等。性能优化方面,可以利用Hibernate的缓存机制,以及对JSP页面和ajax请求进行适当的缓存处理。 ### 结论 ajax、jsp、Hibernate技术结合可以构建出高效、动态、易于维护的博客网站。在开发过程中,应当关注前后端分离、用户体验优化、系统性能和安全性等关键要素,确保博客网站的稳定和长期可用性。通过本篇文章,读者应该已经对这些技术有了初步了解,并能够结合文件提供的源码开始进行相关开发实践。
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# 1. Unity关卡设计概述 ## 1.1 关卡设计的核心要素 关卡设计作为游戏开发中不可或缺的一环,承担着构建游戏世界、呈现故事背景、引导玩家体验和激发玩家兴趣的责任。一个优秀的关卡不仅需要有吸引人的视觉效果和有趣的挑战,还需平衡玩家体验,提供连贯的游戏故事。 ## 1.2 关卡设计师的角色 在Unity引擎的环境下,关卡设计师需要具备对场景布局、角色互动、剧情
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C++ 模版

<think>我们正在讨论C++模板的使用和常见问题。根据用户要求,所有行内数学表达式使用$...$,独立公式使用$$...$$,用中文回答,并生成相关问题。同时,回答要结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 首先,回顾用户的问题:用户想了解C++模板的使用和常见问题。我们将从以下几个方面展开: 1. 模板的基本概念和用途 2. 函数模板和类模板 3. 模板特化和偏特化 4. 模板元编程简介 5. 常见问题及解决方案 注意:在回答中,我们会引用站内提供的引用内容(引用[1]和引用[2])作为参考,但主要围绕模板展开。 ### 1. 模板的基本概念和用途 C++模板是一种支持泛型编程的特性,允许
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C#随机数摇奖系统功能及隐藏开关揭秘

### C#摇奖系统知识点梳理 #### 1. C#语言基础 C#(发音为“看井”)是由微软开发的一种面向对象的、类型安全的编程语言。它是.NET框架的核心语言之一,广泛用于开发Windows应用程序、ASP.NET网站、Web服务等。C#提供丰富的数据类型、控制结构和异常处理机制,这使得它在构建复杂应用程序时具有很强的表达能力。 #### 2. 随机数的生成 在编程中,随机数生成是常见的需求之一,尤其在需要模拟抽奖、游戏等场景时。C#提供了System.Random类来生成随机数。Random类的实例可以生成一个伪随机数序列,这些数在统计学上被认为是随机的,但它们是由确定的算法生成,因此每次运行程序时产生的随机数序列相同,除非改变种子值。 ```csharp using System; class Program { static void Main() { Random rand = new Random(); for(int i = 0; i < 10; i++) { Console.WriteLine(rand.Next(1, 101)); // 生成1到100之间的随机数 } } } ``` #### 3. 摇奖系统设计 摇奖系统通常需要以下功能: - 用户界面:显示摇奖结果的界面。 - 随机数生成:用于确定摇奖结果的随机数。 - 动画效果:模拟摇奖的视觉效果。 - 奖项管理:定义摇奖中可能获得的奖品。 - 规则设置:定义摇奖规则,比如中奖概率等。 在C#中,可以使用Windows Forms或WPF技术构建用户界面,并集成上述功能以创建一个完整的摇奖系统。 #### 4. 暗藏的开关(隐藏控制) 标题中提到的“暗藏的开关”通常是指在程序中实现的一个不易被察觉的控制逻辑,用于在特定条件下改变程序的行为。在摇奖系统中,这样的开关可能用于控制中奖的概率、启动或停止摇奖、强制显示特定的结果等。 #### 5. 测试 对于摇奖系统来说,测试是一个非常重要的环节。测试可以确保程序按照预期工作,随机数生成器的随机性符合要求,用户界面友好,以及隐藏的控制逻辑不会被轻易发现或利用。测试可能包括单元测试、集成测试、压力测试等多个方面。 #### 6. System.Random类的局限性 System.Random虽然方便使用,但也有其局限性。其生成的随机数序列具有一定的周期性,并且如果使用不当(例如使用相同的种子创建多个实例),可能会导致生成相同的随机数序列。在安全性要求较高的场合,如密码学应用,推荐使用更加安全的随机数生成方式,比如RNGCryptoServiceProvider。 #### 7. Windows Forms技术 Windows Forms是.NET框架中用于创建图形用户界面应用程序的库。它提供了一套丰富的控件,如按钮、文本框、标签等,以及它们的事件处理机制,允许开发者设计出视觉效果良好且功能丰富的桌面应用程序。 #### 8. WPF技术 WPF(Windows Presentation Foundation)是.NET框架中用于构建桌面应用程序用户界面的另一种技术。与Windows Forms相比,WPF提供了更现代化的控件集,支持更复杂的布局和样式,以及3D图形和动画效果。WPF的XAML标记语言允许开发者以声明性的方式设计用户界面,与C#代码分离,易于维护和更新。 #### 9. 压缩包子文件TransBallDemo分析 从文件名“TransBallDemo”可以推测,这可能是一个C#的示例程序或者演示程序,其中“TransBall”可能表示旋转的球体,暗示该程序包含了动画效果,可能是用来模拟转动的球体(如转盘或摇奖球)。该文件可能是用来展示如何实现一个带有视觉动画效果的摇奖系统的C#程序。 总结以上内容,我们可以得出构建一个C#摇奖系统需要深入理解C#语言及其随机数生成机制,设计用户界面,集成动画效果,确保隐藏控制逻辑的安全性,以及全面测试系统以保证其正确性和公平性。通过掌握Windows Forms或WPF技术,可以进一步增强系统的视觉和交互体验。
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【数据驱动的力量】:管道缺陷判别方法论与实践经验

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EditPlus中实现COBOL语言语法高亮的设置

标题中的“editplus”指的是一个轻量级的代码编辑器,特别受到程序员和软件开发者的欢迎,因为它支持多种编程语言。标题中的“mfcobol”指的是一种特定的编程语言,即“Micro Focus COBOL”。COBOL语言全称为“Common Business-Oriented Language”,是一种高级编程语言,主要用于商业、金融和行政管理领域的数据处理。它最初开发于1959年,是历史上最早的高级编程语言之一。 描述中的“cobol语言颜色显示”指的是在EditPlus这款编辑器中为COBOL代码提供语法高亮功能。语法高亮是一种编辑器功能,它可以将代码中的不同部分(如关键字、变量、字符串、注释等)用不同的颜色和样式显示,以便于编程者阅读和理解代码结构,提高代码的可读性和编辑的效率。在EditPlus中,要实现这一功能通常需要用户安装相应的语言语法文件。 标签“cobol”是与描述中提到的COBOL语言直接相关的一个词汇,它是对描述中提到的功能或者内容的分类或者指代。标签在互联网内容管理系统中用来帮助组织内容和便于检索。 在提供的“压缩包子文件的文件名称列表”中只有一个文件名:“Java.stx”。这个文件名可能是指一个语法高亮的模板文件(Syntax Template eXtension),通常以“.stx”为文件扩展名。这样的文件包含了特定语言语法高亮的规则定义,可用于EditPlus等支持自定义语法高亮的编辑器中。不过,Java.stx文件是为Java语言设计的语法高亮文件,与COBOL语言颜色显示并不直接相关。这可能意味着在文件列表中实际上缺少了为COBOL语言定义的相应.stx文件。对于EditPlus编辑器,要实现COBOL语言的颜色显示,需要的是一个COBOL.stx文件,或者需要在EditPlus中进行相应的语法高亮设置以支持COBOL。 为了在EditPlus中使用COBOL语法高亮,用户通常需要做以下几步操作: 1. 确保已经安装了支持COBOL的EditPlus版本。 2. 从Micro Focus或者第三方资源下载COBOL的语法高亮文件(COBOL.stx)。 3. 打开EditPlus,进入到“工具”菜单中的“配置用户工具”选项。 4. 在用户工具配置中,选择“语法高亮”选项卡,然后选择“添加”来载入下载的COBOL.stx文件。 5. 根据需要选择其他语法高亮的选项,比如是否开启自动完成、代码折叠等。 6. 确认并保存设置。 完成上述步骤后,在EditPlus中打开COBOL代码文件时,应该就能看到语法高亮显示了。语法高亮不仅仅是颜色的区分,它还可以包括字体加粗、斜体、下划线等样式,以及在某些情况下,语法错误的高亮显示。这对于提高编码效率和准确性有着重要意义。