def main(): #Instancio la clase parametros print "LLEGA" p = parametros.Parametros() tam = p.getSize() warm = p.getQuery_warm() test = p.getQuery_test() #Procesamiento de las queries, mediante el archivo de texto hit, corrects, tiempo = procesar(tam, warm, test) #Creacion del log createLog(tam, warm, test, hit, corrects, tiempo)
def treinarKnnPadrao(self, tipo, nome, caminho, data_source, ie_dump): parametros = params.Parametros() #if not self.loaddingDataSource and \ # (not self.classificador.isDataSourceCarregado()): # print("Treinando Modelo...") self.loaddingDataSource = True nome = self.classificador.treinar_knn(tipo, nome, caminho, data_source, parametros, ie_dump) self.loaddingDataSource = False print("Modelo treinado e carregado...") return nome
def treinarCustomizado(self, tipo, nome, caminho, data_source, QT_SEMIBREVE, QT_MINIMA, QT_SEMINIMA, QT_COLCHEIA, QT_SEMICOLCHEIA, QT_FUSA, QT_SEMIFUSA, QT_CLAVESOL, QT_CLAVEFA, QT_CLAVEDO, QT_FERMATA, QT_LIGADURA, PAUSA_SEMIBREVE, PAUSA_MINIMA, PAUSA_SEMINIMA, PAUSA_COLCHEIA, PAUSA_SEMICOLCHEIA, PAUSA_FUSA, PAUSA_SEMIFUSA, QT_BARRAS_COMPASSO, IE_DUMP): parametros = params.Parametros() parametros.QT_SEMIBREVE = int(QT_SEMIBREVE) parametros.QT_MINIMA = int(QT_MINIMA) parametros.QT_SEMINIMA = int(QT_SEMINIMA) parametros.QT_COLCHEIA = int(QT_COLCHEIA) parametros.QT_SEMICOLCHEIA = int(QT_SEMICOLCHEIA) parametros.QT_FUSA = int(QT_FUSA) parametros.QT_SEMIFUSA = int(QT_SEMIFUSA) parametros.QT_CLAVESOL = int(QT_CLAVESOL) parametros.QT_CLAVEFA = int(QT_CLAVEFA) parametros.QT_CLAVEDO = int(QT_CLAVEDO) parametros.QT_FERMATA = int(QT_FERMATA) parametros.QT_LIGADURA = int(QT_LIGADURA) parametros.QT_BARRAS_COMPASSO = int(QT_BARRAS_COMPASSO) if (PAUSA_SEMIBREVE == "S"): parametros.QT_PAUSA_SEMIBREVE = int(QT_SEMIBREVE) if (PAUSA_MINIMA == "S"): parametros.QT_PAUSA_MINIMA = int(QT_MINIMA) if (PAUSA_SEMINIMA == "S"): parametros.QT_PAUSA_SEMINIMA = int(QT_SEMINIMA) if (PAUSA_COLCHEIA == "S"): parametros.QT_PAUSA_COLCHEIA = int(QT_COLCHEIA) if (PAUSA_SEMICOLCHEIA == "S"): parametros.QT_PAUSA_SEMICOLCHEIA = int(QT_SEMICOLCHEIA) if (PAUSA_FUSA == "S"): parametros.QT_PAUSA_FUSA = int(0) if (PAUSA_SEMIFUSA == "S"): parametros.QT_PAUSA_SEMIFUSA = int(0) if not self.loaddingDataSource and \ (not self.classificador.isDataSourceCarregado()): print("Treinando Modelo customizado...") self.loaddingDataSource = True nome = self.classificador.treinar_knn(tipo, nome, caminho, data_source, parametros, IE_DUMP) self.loaddingDataSource = False print("Modelo customizado treinado e carregado...") return nome else: return "Erro"
def main (): #Instancio la clase parametros t1 = time.time() p = parametros.Parametros() tam = p.getSize() path = p.getFile() warm = p.getQuery_warm() test = p.getQuery_test() #Procesamiento de las queries, mediante el archivo de texto hit = procesar(path, tam, warm, test) print "El hit es de: " + str(hit) t2 = time.time() tf = t2 -t1 print "TIEMPO DE EJECUCION: ", tf #Creacion del log createLog(tam, warm, test, hit, tf)
def main(): #Instancio la clase parametros t1 = time.time() p = parametros.Parametros() tam = p.getSize() path = p.getFile() warm = p.getQuery_warm() test = p.getQuery_test() pathC = p.getFileC() #Procesamiento de las queries, mediante el archivo de texto hit, corrects, tiempo = procesar(path, pathC, tam, warm, test) t2 = time.time() tf = t2 - t1 print "TIEMPO DE EJECUCION: ", tf print "HIT: ", hit print "TIEMPO:", tiempo #Creacion del log createLog(tam, warm, test, hit, corrects, tiempo)
''' import tkinter from tkinter import * from tkinter.messagebox import * import vrep import os import parametros as param import capturar as capture_py import agrupar as group_py import caracteristicas as caract_py import clasificarSVM as svm_py import predecir as predict_py #Parámetros por defecto del sistema params = param.Parametros(50, 0.5, 1.5, 2.5, 3, 25, 0.05) #Botón Conectar con VREP def conectar_con_VREP(): global root, status, clientID, capturar, detydesc, detenido vrep.simxFinish(-1) #Terminar todas las conexiones #Iniciar una nueva conexion en el puerto 19999 (direccion por defecto) clientID = vrep.simxStart('127.0.0.1', 19999, True, True, 5000, 5) if clientID != -1: showinfo("Práctica PTC Tkinter Robótica", "Conexión con VREP establecida") status.set("Conectado a VREP") detenido = False #Se almacena el estado del simulador (Si esta detenido o no)
from gurobipy import GRB, Model, quicksum from random import choice, randint import parametros as PARA #----------------------------------------------------------------------------- # CONJUNTOS productores, centros, medicamentos, cam_por_prod, cam_CENABAST,\ dias = PARA.Conjuntos() #----------------------------------------------------------------------------- # PARAMETROS params, med_prod = PARA.Parametros(productores=productores, centros=centros, medicamentos=medicamentos, dias=dias) #----------------------------------------------------------------------------- # VARIABLES model = Model('Plan Entregas CENABAST') # X: unidades transportadas de medicamento desde el productor med_trans_prod = {} for m in medicamentos: med_trans_prod[m] = {} for p in productores: med_trans_prod[m][p] = {} for c in cam_por_prod[p]: med_trans_prod[m][p][c] = {}