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] = {}
