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R中逻辑向量中连续值的相交范围

在R中，逻辑向量是由逻辑值（TRUE或FALSE）组成的向量。当我们需要找到逻辑向量中连续值的相交范围时，可以使用以下方法：

使用rle()函数：rle()函数可以计算连续值的长度和频率。我们可以将逻辑向量作为rle()函数的输入，并使用lengths属性来获取连续值的长度。然后，我们可以使用cumsum()函数来计算连续值的累积和，以确定相交范围。

# 创建逻辑向量
logic_vector <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE)

# 使用rle()函数计算连续值的长度
rle_result <- rle(logic_vector)
lengths <- rle_result$lengths

# 使用cumsum()函数计算连续值的累积和
cumsum_result <- cumsum(lengths)

# 找到相交范围
intersect_range <- cumsum_result[lengths > 1]

使用diff()函数：diff()函数可以计算向量中相邻元素之间的差异。我们可以将逻辑向量作为diff()函数的输入，并使用which()函数找到差异为1的位置，即连续值的起始位置。

# 创建逻辑向量
logic_vector <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE)

# 使用diff()函数计算差异
diff_result <- diff(logic_vector)

# 找到连续值的起始位置
start_positions <- which(diff_result == 1)

# 找到相交范围
intersect_range <- paste(start_positions, start_positions + lengths[start_positions] - 1, sep = "-")

以上两种方法都可以找到逻辑向量中连续值的相交范围。根据具体的应用场景和需求，可以选择适合的方法来处理。

相关搜索:R函数来查找布尔向量中连续值的结束值从另一个向量中的值创建r中的逻辑向量 R函数用于从向量中的后续值中减去向量中的连续值之间的差尝试删除R中的列，返回逻辑向量替换R中向量中的值向量化的IF语句与R中的逻辑AND结合计算连续值之间的差异或与R中向量中的最新非NA值的差异列出R中向量中的不同值使逻辑向量中的“true”值唯一如何消除某些值在R中相交的重复值？生成R中向量的索引值根据值的位置为向量中的某些值范围指定名称[R]如何根据向量值在r中的值重复向量的值命名列表中的元素与R中命名向量的逻辑比较 R-如何在两个向量中查找公共逻辑值 R中的分组逻辑 R中的逻辑矩阵生成R中连续正数的连续数列根据R中的逻辑向量过滤嵌套的数据帧列表向量擦除范围中的元素

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GWD-based损失能够解决旋转角度范围不连续问题和方形问题，且对bbox的定义方式没有要求。在多个公开数据集上进行测试，论文的方法均有不错的表现。...上述的问题通常出现在anchor和GT的角度在角度范围的边界位置时，当anchor和GT的角度不在边界位置时，way1则不会产生巨大的损失值。...图片方形问题主要出现在使用长边形式的检测方法中，由于方形目标没有绝对的长边，长边形式对方形目标的表达本身就不唯一。...首先，将旋转bbox$\mathcal{B}(x,y,h,w,\theta)$转化为2-D高斯分布$\mathcal{N}(m,\sum)$：图片 $R$为旋转矩阵，$S$为特征值的对角向量。...对于$\mathbb{R}^n$上的任意两个概率测度$\mu$和$\upsilon$，其Wasserstein距离$W$可表达为：图片公式2对所有的随机向量组合$(X,Y)\in\mathbb{

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