OFCondition cond = oFileFormat.saveFile(dicomName.c_str(), EXS_JPEGProcess14SV1);//EWM_createNewMeta 如何将这句代码改成无损压缩

时间: 2025-04-08 22:21:36 浏览: 25
<think>嗯,用户想将DCMTK库中的OFCondition cond = oFileFormat.saveFile(dicomName.c_str(), EXS_JPEGProcess14SV1); 这行代码改成无损压缩。首先,我得回想一下DICOM支持的传输语法有哪些,特别是无损压缩的类型。 记得DICOM中有几种无损压缩方式,比如JPEG-LS、JPEG 2000无损和RLE压缩。JPEG-LS对应的传输语法是EXS_JPEGLSLossless,JPEG 2000无损是EXS_JPEG2000Lossless,而RLE则是EXS_RLELossless。用户现在用的是EXS_JPEGProcess14SV1,这是有损的JPEG压缩,所以需要替换成这些无损的枚举值。 接下来要考虑的是这些压缩方式的支持情况。DCMTK库默认可能没有启用所有编码器,尤其是JPEG 2000和JPEG-LS可能需要额外的库,比如OpenJPEG或CharLS。如果用户的项目没有链接这些库,编译时可能会出错。这时候可能需要提醒用户检查依赖项。 另外,使用RLE压缩(EXS_RLELossless)可能不需要外部库,DCMTK默认支持,所以如果用户遇到其他压缩方式的问题,可以建议先尝试RLE。不过RLE的压缩率可能不如JPEG-LS或JPEG 2000高,但兼容性更好。 然后,用户可能需要处理元数据。DCMTK在保存文件时会自动创建或更新一些元数据,比如SOP Class UID和Transfer Syntax UID。但如果有特殊需求,可能需要手动创建或修改元数据,比如调用createNewMetaInformation()方法。不过大部分情况下,自动处理应该足够了,所以这一步可能不是必须的,但可以提到作为可选优化。 最后,需要验证修改后的代码是否正确,检查是否成功保存且没有错误。OFCondition可以用来判断是否成功,如果cond.good()为真,则保存成功,否则需要处理错误。 总结步骤应该是:替换传输语法为无损选项,确保库支持,处理元数据(可选),验证结果。同时提醒用户注意依赖库和可能的兼容性问题。</think>要将这段DCMTK库代码改为使用无损压缩,需要理解DICOM传输语法并选择正确的压缩参数。以下是详细修改步骤: 1. **修改传输语法参数** 将`EXS_JPEGProcess14SV1`替换为以下无损压缩语法之一: ```cpp // JPEG-LS无损压缩 (需DCMTK编译时启用CharLS支持) OFCondition cond = oFileFormat.saveFile(dicomName.c_str(), EXS_JPEGLSLossless); // 或 JPEG2000无损压缩 (需OpenJPEG支持) OFCondition cond = oFileFormat.saveFile(dicomName.c_str(), EXS_JPEG2000Lossless); // 或 RLE无损压缩 (无需额外依赖) OFCondition cond = oFileFormat.saveFile(dicomName.c_str(), EXS_RLELossless); ``` 2. **检查编解码器支持** ```cpp // 在保存前可添加格式验证 if (oFileFormat.canWriteXfer(EXS_JPEGLSLossless)) { // 支持该格式 } else { // 需要检查DCMTK是否编译了对应编解码器支持 } ``` 3. **元数据创建建议**(可选增强) ```cpp // 显式创建新元数据(EWM_createNewMeta的替代方案) oFileFormat.createNewMetaInformation(); ``` 4. **完整示例代码** ```cpp DcmFileFormat oFileFormat; // 加载或创建数据集操作... // 选择压缩方式(优先推荐RLE无损兼容性好) E_TransferSyntax ts = EXS_RLELossless; // 验证编解码器可用性 if (oFileFormat.canWriteXfer(ts)) { OFCondition cond = oFileFormat.saveFile(dicomName.c_str(), ts); if (cond.good()) { std::cout << "文件已使用无损压缩保存成功"; } else { std::cerr << "错误: " << cond.text(); } } else { std::cerr << "当前DCMTK不支持该无损压缩格式"; } ``` **注意事项:** 1. RLE压缩(EXS_RLELossless)是DICOM标准强制要求支持的无损压缩方式 2. JPEG-LS/JPEG2000需要DCMTK编译时启用`WITH_CHARLS`/`WITH_OPENJPEG`选项 3. 压缩率对比:JPEG-LS > JPEG2000 > RLE,但兼容性反之 4. 使用`dcmdjpeg`工具可以进行离线格式验证 修改后建议使用`dciodvfy`工具验证生成的DICOM文件是否符合标准。
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Any parameters that is 2D will be weight decayed, otherwise no. # i.e. all weight tensors in matmuls + embeddings decay, all biases and layernorms don't. decay_params = [p for n, p in param_dict.items() if p.dim() >= 2] nodecay_params = [p for n, p in param_dict.items() if p.dim() < 2] optim_groups = [ {'params': decay_params, 'weight_decay': weight_decay}, {'params': nodecay_params, 'weight_decay': 0.0} ] num_decay_params = sum(p.numel() for p in decay_params) num_nodecay_params = sum(p.numel() for p in nodecay_params) print(f"num decayed parameter tensors: {len(decay_params)}, with {num_decay_params:,} parameters") print(f"num non-decayed parameter tensors: {len(nodecay_params)}, with {num_nodecay_params:,} parameters") fused_available = 'fused' in inspect.signature(torch.optim.AdamW).parameters print(f"Fused AdamW available: {fused_available}") optimizer = torch.optim.AdamW( optim_groups, lr=lr, betas=betas, fused=fused_available ) return optimizer def compute_loss(self, batch, training=True): # normalize input assert 'valid_mask' not in batch # nobs = self.normalizer.normalize(batch['obs']) nobs = batch['obs'] nactions = self.normalizer['action'].normalize(batch['action']) trajectory = nactions # process input obs_tokens = self.obs_encoder(nobs, training) # (B, N, n_emb) # Sample noise that we'll add to the images noise = torch.randn(trajectory.shape, device=trajectory.device) assignment = noise_assignment(trajectory, noise) noise = noise[assignment] # Sample a random timestep for each image timesteps = torch.randint( 0, self.noise_scheduler.config.num_train_timesteps, (nactions.shape[0],), device=trajectory.device ).long() # Add noise to the clean images according to the noise magnitude at each timestep # (this is the forward diffusion process) noisy_trajectory = self.noise_scheduler.add_noise( trajectory, noise, timesteps) # Predict the noise residual pred, _ = self.model( noisy_trajectory, timesteps, cond=obs_tokens, training=training, gen_attn_map=False ) pred_type = self.noise_scheduler.config.prediction_type if pred_type == 'epsilon': target = noise elif pred_type == 'sample': target = trajectory else: raise ValueError(f"Unsupported prediction type {pred_type}") loss = F.mse_loss(pred, target) return loss def forward(self, batch, training=True): return self.compute_loss(batch, training)全文注释

import http.clientfrom html.parser import HTMLParserimport argparsefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport threadingprefix = "save/"readed_path = set()cur_path = []new_path = []lock = threading.Lock()cond=threading.Condition()class MyHttpParser(HTMLParser): def __init__(self): HTMLParser.__init__(self) self.tag = [] self.href = "" self.txt = "" def handle_starttag(self, tag, attrs): self.tag.append(tag) # print("start tag in list :" + str(self.tag)) if tag == "a": for att in attrs: if att[0] == 'href': self.href = att[1] def handle_endtag(self, tag): if tag == "a" and len(self.tag) > 2 and self.tag[-2] == "div": print("in div, link txt is %s ." % self.txt) print("in div, link url is %s ." % self.href) if not self.href in readed_path: readed_path.add(self.href) lock.acquire() new_path.append(self.href) lock.release() # print("end tag in list :" + str(self.tag)) self.tag.pop(-1) def handle_data(self, data): if len(self.tag) >= 1 and self.tag[-1] == "a": self.txt = datadef LoadHtml(path, file_path): if len(file_path) == 0: file_path = "/" conn = http.client.HTTPConnection(path) try: conn.request("GET", file_path) response = conn.getresponse() print(response.status, response.reason, response.version) data = response.read().decode("utf-8") if response.status == 301: data = response.getheader("Location") lock.acquire() new_path.append(data) lock.release() data = "" #print(data) conn.close() return data except Exception as e: print(e.args)怎么设置文件的保存路径

# -*- coding:utf-8 -*- import os import pandas as pd import asyncio import sys from datetime import datetime import uvloop from volcenginesdkarkruntime import AsyncArk # 读取CSV check_wfy = pd.read_csv('/data3/users/duant/2025-3-19/have.csv') output_path = '/data3/users/zhuominli/语言模型探索/推理任务/wfy' # 读取提示文件 with open('/data3/users/zhuominli/语言模型探索/推理任务/prompt.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: prompt = f.read() async def worker(worker_id, task_num, conditions, results): client = AsyncArk() print(f"Worker {worker_id} is starting.") for i in range(task_num): if i >= len(conditions): break print(f"Worker {worker_id} task {i} is running.") try: completion = await client.batch_chat.completions.create( model="ep-bi-20250319172923-vzttd", messages=[ {"role": "system", "content": prompt}, {"role": "user", "content": str(conditions[i])}, ], temperature = 0.6 ) results[i] = completion.choices[0].message.content except Exception as e: print(f"Worker {worker_id} task {i} failed with error: {e}") else: print(f"Worker {worker_id} task {i} is completed.") # Display progress print(f"Worker {worker_id} progress: {i+1}/{task_num} tasks completed.") print(f"Worker {worker_id} is completed.") async def main(): start = datetime.now() # 核心参数配置 CONCURRENT_LIMIT = 1000 # 并发请求数 BATCH_SIZE = 5000 # 每批处理量 MAX_RETRIES = 3 # 最大重试次数 TIMEOUT = 30 # 单请求超时(秒) # 初始化共享客户端 client = AsyncArk() # 分批次处理 conditions = check_wfy['EXAM_FINDING'].tolist() total_batches = (len(conditions) + BATCH_SIZE - 1) // BATCH_SIZE for batch_idx in range(0, len(conditions), BATCH_SIZE): batch_cond = conditions[batch_idx:batch_idx+BATCH_SIZE] results = [None] * len(batch_cond) semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENT_LIMIT) async def process_item(i): async with semaphore: for retry in range(MAX_RETRIES): try: completion = await client.batch_chat.completions.create( model="ep-bi-20250319172923-vzttd", messages=[ {"role": "system", "content": prompt}, {"role": "user", "content": str(batch_cond[i])}, ], temperature = 0.6 # Removed the request_timeout parameter that was causing the error ) results[i] = completion.choices[0].message.content return except Exception as e: if retry == MAX_RETRIES-1: results[i] = f"Failed after {MAX_RETRIES} retries: {str(e)}" await asyncio.sleep(2 ** retry) tasks = [process_item(i) for i in range(len(batch_cond))] await asyncio.gather(*tasks) # 实时保存批次结果 output_file = os.path.join(output_path, 'results.csv') pd.DataFrame({'condition': batch_cond, 'ds_v3': results})\ .to_csv(output_file, mode='a', header=not os.path.exists(output_file)) # Display batch progress print(f"Batch {batch_idx // BATCH_SIZE + 1}/{total_batches} completed.") print(f"Total time: {datetime.now() - start}") if __name__ == "__main__": if sys.version_info >= (3, 11): with asyncio.Runner(loop_factory=uvloop.new_event_loop) as runner: runner.run(main()) else: uvloop.install() asyncio.run(main()) # 20767

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标题:“ASP.NET 2.0个人网站”指向了一个网站开发项目,这个项目是使用ASP.NET 2.0框架构建的。ASP.NET 2.0是微软公司推出的一种用于Web开发的服务器端技术,它是.NET Framework的一部分。这个框架允许开发者构建动态网站、网络应用程序和网络服务。开发者可以使用C#或VB.NET等编程语言来编写应用程序。由于这被标签为“2.0”,我们可以假设这是一个较早版本的ASP.NET,相较于后来的版本,它可能没有那么先进的特性,但对于初学者来说,它提供了基础并且易于上手的工具和控件来学习Web开发。 描述:“个人练习所做,适合ASP.NET初学者参考啊,有兴趣的可以前来下载去看看,同时帮小弟我赚些积分”提供了关于该项目的背景信息。它是某个个人开发者或学习者为了实践和学习ASP.NET 2.0而创建的个人网站项目。这个项目被描述为适合初学者作为学习参考。开发者可能是为了积累积分或网络声誉,鼓励他人下载该项目。这样的描述说明了该项目可以被其他人获取,进行学习和参考,或许还能给予原作者一些社区积分或其他形式的回报。 标签:“2.0”表明这个项目专门针对ASP.NET的2.0版本,可能意味着它不是最新的项目,但是它可以帮助初学者理解早期ASP.NET版本的设计和开发模式。这个标签对于那些寻找具体版本教程或资料的人来说是有用的。 压缩包子文件的文件名称列表:“MySelf”表示在分享的压缩文件中,可能包含了与“ASP.NET 2.0个人网站”项目相关的所有文件。文件名“我的”是中文,可能是指创建者以“我”为中心构建了这个个人网站。虽然文件名本身没有提供太多的信息,但我们可以推测它包含的是网站源代码、相关资源文件、数据库文件(如果有的话)、配置文件和可能的文档说明等。 知识点总结: 1. ASP.NET 2.0是.NET Framework下的一个用于构建Web应用程序的服务器端框架。 2. 它支持使用C#和VB.NET等.NET支持的编程语言进行开发。 3. ASP.NET 2.0提供了一组丰富的控件,可帮助开发者快速构建Web表单、用户界面以及实现后台逻辑。 4. 它还提供了一种称作“Web站点”项目模板,使得初学者能够方便地开始Web开发项目。 5. ASP.NET 2.0是微软.NET历史上一个重要的里程碑,引入了许多创新特性,如成员资格和角色管理、主题和皮肤、网站导航和个性化设置等。 6. 在学习ASP.NET 2.0的过程中,初学者可以了解到如HTTP请求和响应、服务器控件、状态管理、数据绑定、缓存策略等基础概念。 7. 本项目可作为ASP.NET初学者的实践平台,帮助他们理解框架的基本结构和工作流程,从而为学习更高版本的ASP.NET打下坚实基础。 8. 个人网站项目的构建可以涵盖前端设计(HTML, CSS, JavaScript)和后端逻辑(C#或VB.NET)的综合应用。 9. 在学习过程中,初学者应该学会如何配置和使用IIS(Internet Information Services)来部署ASP.NET网站。 10. “赚取积分”可能指的是在某个在线社区、论坛或代码托管平台上,通过分享项目来获得一定的积分或奖励,这通常是用来衡量用户对社区贡献大小的一种方式。 综上所述,该“ASP.NET 2.0个人网站”项目不仅为初学者提供了一个实用的学习资源,同时体现了开发者对于开源共享精神的实践,对社区贡献出自己的力量。通过这样的实践,初学者能够更好地理解ASP.NET框架的运作,逐步建立起自己的Web开发技能。
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【制图技术】:甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况,接着介绍了TIF图件的基础知识,包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后,文中构建了成图策略的理论框架,分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程,并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分,详细阐述了制图软