'%b %d %I:%M%p'是什么意思

时间: 2023-12-20 12:04:12 浏览: 30
`'%b %d %I:%M%p'` 是一个日期格式化字符串,它指定了如何将日期时间对象格式化为字符串。具体来说,这个格式化字符串包含以下部分: - `%b`:月份的缩写,比如Jan、Feb等。 - `%d`:月份中的日期,表示为两位数字,比如01、02等。 - `%I`:小时,表示为12小时制,比如01、02等。 - `%M`:分钟,表示为两位数字,比如01、02等。 - `%p`:AM或PM,在时间字符串中使用大写字母。 例如,如果你有一个datetime对象 `date_obj`,它的值为 `datetime.datetime(2021, 9, 13, 14, 30)`,你可以使用以下代码将其格式化为字符串: ```python date_format = '%b %d %I:%M%p' date_str = date_obj.strftime(date_format) print(date_str) # 输出:Sep 13 02:30PM ``` 这个字符串可以直接用于打印或写入文件中。
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time data '06-01-23 03:59PM' does not match format '%b %d %H:%M'

这个错误通常是由于日期格式不匹配导致的。你需要确认你的日期字符串是否与指定的格式相匹配。在这个例子中,日期字符串是'06-01-23 03:59PM',而指定的格式是'%b %d %H:%M'。如果你想使用该格式,请将日期字符串转换为'%b %d %I:%M%p'格式。例如,你可以使用Python中的datetime模块来转换日期字符串,如下所示: ```python from datetime import datetime date_string = '06-01-23 03:59PM' date_format = '%b %d %I:%M%p' date_obj = datetime.strptime(date_string, date_format) ``` 这会将日期字符串转换为datetime对象,以便你可以使用它进行其他操作。

帮我生成一段(0:k 1:8 2:g 3:5 4:i 5:r 6:e 7:4 8:h 9:f a:2 b:p c:d d:1 e:w f:o g:b h:6 i:u j:m k:c l:a m:n n:7 o:9 p:y q:j r:q s:l t:v u:3 v:s w:t x:0 y:z z:x)的python字典

当然可以,以下是生成的Python字典代码: ```python my_dict = { '0': 'k', '1': '8', '2': 'g', '3': '5', '4': 'i', '5': 'r', '6': 'e', '7': '4', '8': 'h', '9': 'f', 'a': '2', 'b': 'p', 'c': 'd', 'd': '1', 'e': 'w', 'f': 'o', 'g': 'b', 'h': '6', 'i': 'u', 'j': 'm', 'k': 'c', 'l': 'a', 'm': 'n', 'n': '7', 'o': '9', 'p': 'y', 'q': 'j', 'r': 'q', 's': 'l', 't': 'v', 'u': '3', 'v': 's', 'w': 't', 'x': '0', 'y': 'z', 'z': 'x' } ``` 你可以直接将这段代码复制到Python文件中使用。

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把matlab转成opencv c++;代码如下:function X_jian = stmkf_make_video(v,a,length) [m,n,d] = size(double(read(v,1))); pBlurred = zeros(m,n); X_jian = zeros(m,n); Q = 0.026; % Q-参数 K = ones(m,n,d) * 0.5; % 全局变量初始值 P = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 R = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 b = a + length; % 视频的尾 for i = a : b z_k = double(read(v,i)); % 读取某一帧 % 均值滤波 blurred(:,:,1) = blurfilter(z_k(:,:,1),5); % 对R通道做均值滤波 blurred(:,:,2) = blurfilter(z_k(:,:,2),5); % 对G通道做均值滤波 blurred(:,:,3) = blurfilter(z_k(:,:,3),5); % 对B通道做均值滤波 % 双边滤波 I = z_k ./ 255; tempsize = 5; % 5 sigma1 = 5 ; % 5 sigma2 = 0.055; % 0.015 0.055 0.085 bf(:,:,1) = bilateralfilter(I(:,:,1),tempsize,sigma1,sigma2); % 对R通道做双边滤波 bf(:,:,2) = bilateralfilter(I(:,:,2),tempsize,sigma1,sigma2); % 对G通道做双边滤波 bf(:,:,3) = bilateralfilter(I(:,:,3),tempsize,sigma1,sigma2); % 对B通道做双边滤波 %%%%%%% STMKF算法 %%%%%%%% delta = pBlurred - blurred; % 计算好delta后,当前帧要赋值,作为下一帧的输入; pBlurred = blurred; % kalman滤波的循环 R = 1 + R ./ (1 + K); % R_k R_k-1 % R_k-1表示前一帧参数,R_k表示当前帧的参数(自适应过程) X_qian = X_jian; % X_jian是X_k-1,表示前一帧的计算出的数据 P_qian = P + Q .* (delta.^2); % P_qian是, P_k表示协方差矩阵 K = P_qian ./ (P_qian + R); % K是K_k, 表示当前状态下的卡尔曼增益 X = X_qian + K .* (z_k - X_qian); % X是x_k, 表示当前帧经过卡尔曼滤波后的数据 X_jian = (1 - K) .* X + ( K .* bf .* 255 ); % X_jian表示经过BF和KF加权后的输出 P = (1 - K) .* P_qian; % P是P_k,表示计算协方差矩阵,用于下一帧时刻的计算 end end

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