if ext in dir[-3：]：

时间: 2024-05-29 15:14:43 浏览: 45
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update_image:代码php->更新图像

这是 Python 代码中的一行，它使用了切片语法。这行代码的作用是判断列表 `dir` 中倒数三个元素中是否包含字符串 `ext`。 具体来说，`dir[-3:]` 表示从列表 `dir` 的倒数第三个元素开始（包括该元素），一直到列表末尾的所有元素组成的子列表。而 `in` 关键字用于判断字符串 `ext` 是否在这个子列表中出现过。最终，这行代码会返回一个布尔值，表示结果是否为真。
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BAT批处理脚本-获取完整路径.zip

例如，FOR /F "delims=" %i IN ('DIR /B /S /A:D') DO @ECHO %i将列出指定目录及其所有子目录下的所有目录的完整路径。 4. **DIR命令**：用于显示目录内容。配合/B(bare format)参数，可以只显示文件名和扩展...
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解释一下这段代码@echo off&setlocal enabledelayedexpansion for /f "delims=" %%a in ('dir /a-d /b') do ( set "t=%%~ta" set "t=!t:~0,4!-!t:~5,2!-!t:~8,2! !t:~11,2!.!t:~14,2!" if not "%~n0"=="%%~na" if not exist "!t!%%~xa" (ren "%%~nxa" "!t!%%~xa") else ( call :rennum "%%~nxa") ) goto :eof : rennum set n=1 :loop set "name=%~1" set "ext=%~x1" if not exist "!t!-!n!!ext!" (ren "%name%" "!t!-!n!!ext!") else ( set /a n+=1 goto loop )

2. for /f "delims=" %%a in ('dir /a-d /b') do 表示对当前目录下所有非目录文件进行遍历。 3. set "t=%%~ta" 表示获取文件的修改时间，set "t=!t:~0,4!-!t:~5,2!-!t:~8,2! !t:~11,2!.!t:~14,2!" 表示将时间...

解释一下这段代码@echo on&setlocal enabledelayedexpansion for /f "delims=" %%a in ('dir /a-d /b') do ( set "t=%%~ta" set "t=!t:~0,4!-!t:~5,2!-!t:~8,2! !t:~11,2!.!t:~14,2!" if not "%~n0"=="%%~na" if not exist "!t!%%~xa" (ren "%%~nxa" "!t!%%~xa") else ( call :rennum "%%~nxa") ) goto :eof : rennum set n=1 :loop set "name=%~1" set "ext=%~x1" if not exist "!t!-!n!!ext!" (ren "%name%" "!t!-!n!!ext!") else ( set /a n+=1 goto loop )

具体来说，它会将文件名改成形如"YYYY-MM-DD HH.MM-ext"的格式，其中ext是文件扩展名。如果重命名后的文件名已经存在，则在文件名末尾加上"-1"、"-2"等数字，直到文件名不重复为止。这个过程是通过循环遍历当前目录...

解释一下这段代码,分行解释一下，@echo on&setlocal enabledelayedexpansion for /f "delims=" %%a in ('dir /a-d /b') do ( set "t=%%~ta" set "t=!t:~0,4!-!t:~5,2!-!t:~8,2! !t:~11,2!.!t:~14,2!" if not "%~n0"=="%%~na" if not exist "!t!%%~xa" (ren "%%~nxa" "!t!%%~xa") else ( call :rennum "%%~nxa") ) goto :eof : rennum set n=1 :loop set "name=%~1" set "ext=%~x1" if not exist "!t!-!n!!ext!" (ren "%name%" "!t!-!n!!ext!") else ( set /a n+=1 goto loop )

3. for /f "delims=" %%a in ('dir /a-d /b') do ( ... )：对指定目录下的非目录文件进行循环操作。 4. set "t=%%~ta"：获取文件的最后修改时间并将其赋值给变量 t。 5. set "t=!t:~0,4!-!t:~5,2!-!t:~8,2! !t:~11...

修改下这段代码，获取文件的创建时间，@echo on&setlocal enabledelayedexpansion for /f "delims=" %%a in ('dir /a-d /b') do ( set "t=%%~ta" set "t=!t:~0,4!-!t:~5,2!-!t:~8,2! !t:~11,2!.!t:~14,2!" if not "%~n0"=="%%~na" if not exist "!t!%%~xa" (ren "%%~nxa" "!t!%%~xa") else ( call :rennum "%%~nxa") ) goto :eof : rennum set n=1 :loop set "name=%~1" set "ext=%~x1" if not exist "!t!-!n!!ext!" (ren "%name%" "!t!-!n!!ext!") else ( set /a n+=1 goto loop )

for /f "delims=" %%a in ('dir /a-d /b') do ( for /f "delims=" %%b in ('powershell (Get-Item "%%~fa").CreationTime.ToString("yyyy-MM-dd HH.mm.ss")') do ( set "t=%%b" set "name=%%~na" set "ext=%%~xa...

import osimport shutil# 遍历指定目录下的所有文件和子文件夹def traverse_dir(root_dir): for subdir, _, files in os.walk(root_dir): for file in files: file_path = os.path.join(subdir, file) # 获取文件名和后缀 file_name, file_ext = os.path.splitext(file) # 创建同名文件夹（如果不存在） target_dir = os.path.join(subdir, file_name) if not os.path.exists(target_dir): os.mkdir(target_dir) # 移动文件到同名文件夹 shutil.move(file_path, os.path.join(target_dir, file))if __name__ == '__main__': traverse_dir('/path/to/root/dir')

这段代码的作用是遍历指定目录下的所有文件和子文件夹，将同名文件移动到同名文件夹中。...如果你执行这段代码时将/path/to/root/dir替换为实际的目录路径，它就会对该目录及其子目录进行上述操作。

img_pairs = [] for ext in args.img_exts: test_files = data_dir.files('*1.{}'.format(ext)) for file in test_files: img_pair = file.parent / (file.stem[:-1] + '2.{}'.format(ext)) if img_pair.isfile(): img_pairs.append([file, img_pair]) print('{} samples found'.format(len(img_pairs))) # create model network_data = torch.load(args.pretrained) print("=> using pre-trained model '{}'".format(args.arch)) model = models.__dict__[args.arch](network_data).to(device) model.eval() cudnn.benchmark = True

对于每个扩展名，代码使用 data_dir.files('*1.{}'.format(ext)) 获取所有以 "1" 结尾的文件。假设存在一个名为 file 的文件，它的路径为 data_dir/file。然后，代码构建了一个与 file 对应的图像对路径 ...

import os import random from tqdm import tqdm # 指定 images 文件夹路径 image_dir = "C:/Users/86152/Desktop/coco128/images/train2017" # 指定 labels 文件夹路径 label_dir = "C:/Users/86152/Desktop/coco128/labels/train2017" # 创建一个空列表来存储有效图片的路径 valid_images = [] # 创建一个空列表来存储有效 label 的路径 valid_labels = [] # 遍历 images 文件夹下的所有图片 for image_name in os.listdir(image_dir): # 获取图片的完整路径 image_path = os.path.join(image_dir, image_name) # 获取图片文件的扩展名 ext = os.path.splitext(image_name)[-1] # 根据扩展名替换成对应的 label 文件名 label_name = image_name.replace(ext, ".txt") # 获取对应 label 的完整路径 label_path = os.path.join(label_dir, label_name) # 判断 label 是否存在 if not os.path.exists(label_path): # 删除图片 os.remove(image_path) print("deleted:", image_path) else: # 将图片路径添加到列表中 valid_images.append(image_path) # 将label路径添加到列表中 valid_labels.append(label_path) # print("valid:", image_path, label_path) # 遍历每个有效图片路径 for i in tqdm(range(len(valid_images))): image_path = valid_images[i] label_path = valid_labels[i] # 随机生成一个概率 r = random.random() # 判断图片应该移动到哪个文件夹 # train：valid：test = 7:2:1 if r < 0.1: # 移动到 test 文件夹 destination = "C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/datasets/test" elif r < 0.2: # 移动到 valid 文件夹 destination = "C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/datasets/valid" else: # 移动到 train 文件夹 destination = "C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/datasets/train" # 生成目标文件夹中图片的新路径 image_destination_path = os.path.join(destination, "images", os.path.basename(image_path)) # 移动图片到目标文件夹 os.rename(image_path, image_destination_path) # 生成目标文件夹中 label 的新路径 label_destination_path = os.path.join(destination, "labels", os.path.basename(label_path)) # 移动 label 到目标文件夹 os.rename(label_path, label_destination_path) print("valid images:", valid_images) #输出有效label路径列表 print("valid labels:", valid_labels)

这段代码主要是在处理 COCO 数据集中的图片和标签文件。通过遍历 images 文件夹下的所有图片，获取图片的完整路径和扩展名，根据扩展名替换成对应的 label 文件名，获取对应 label 的完整路径。...

model_names = sorted(name for name in models.__dict__ if name.islower() and not name.startswith("__")) parser = argparse.ArgumentParser(description='StrainNet inference', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument('--arch', default='StrainNet_l',choices=['StrainNet_f','StrainNet_h','StrainNet_l'], help='network f or h') parser.add_argument('data', metavar='DIR', help='path to images folder, image names must match \'[name]1.[ext]\' and \'[name]2.[ext]\'') parser.add_argument('--pretrained', metavar='PTH', help='path to pre-trained model') parser.add_argument('--output', '-o', metavar='DIR', default=None, help='path to output folder. If not set, will be created in data folder') parser.add_argument('--div-flow', default=2, type=float, help='value by which flow will be divided') parser.add_argument("--img-exts", metavar='EXT', default=['tif','png', 'jpg', 'bmp', 'ppm'], nargs='*', type=str, help="images extensions to glob") device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

- data：指定图像文件夹的路径，图像文件名必须符合 [name]1.[ext] 和 [name]2.[ext] 的格式。 - pretrained：指定预训练模型的路径。 - output：指定输出文件夹的路径。如果未设置，则会在数据文件夹中...

更改这段代码，让它可以从文件夹中读取图片并进行批量操作from PIL import Image import os # 加载图像 image_path = "D:/pythonProject/image_dir/DL2D00001601.jpg" # 替换为你的图像文件路径 image = Image.open(image_path) # 定义切割参数 num_rows = 4 # 指定行数 num_cols = 8 # 指定列数 # 计算每个小图像的宽度和高度 width, height = image.size crop_width = width // num_cols crop_height = height // num_rows # 切割图像并保存小图像 for i in range(num_rows): for j in range(num_cols): # 计算切割框的左上角和右下角坐标 left = j * crop_width upper = i * crop_height right = left + crop_width lower = upper + crop_height # 切割图像 crop = image.crop((left, upper, right, lower)) # 创建保存路径 save_dir = 'crop_dir' if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 保存文件到指定路径下 crop.save(f"{save_dir}/crop_{i}_{j}.jpg")

if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 获取文件名和扩展名 name, ext = os.path.splitext(filename) # 保存文件到指定路径下 crop.save(f"{save_dir}/{name}_crop_{i}_{j}{ext}") 这...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\江苏数据处理1\按地区分组1.py", line 15, in <module> df = pd.read_excel(excel_files) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 311, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 457, in read_excel io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1376, in __init__ ext = inspect_excel_format( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1250, in inspect_excel_format with get_handle( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 670, in get_handle ioargs = _get_filepath_or_buffer( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 427, in _get_filepath_or_buffer raise ValueError(msg) ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'list'>

excel_files = [os.path.join(work_dir, f) for f in os.listdir(work_dir) if f.endswith('.xlsx')] # 定义分类函数 def classify(file_path): region_name = file_path.split('(')[0] # 地区名称为文件名中'('...

struct nf_conn { /* Usage count in here is 1 for hash table, 1 per skb, * plus 1 for any connection(s) we are master' for * * Hint, SKB address this struct and refcnt via skb->_nfct and * helpers nf_conntrack_get() and nf_conntrack_put(). * Helper nf_ct_put() equals nf_conntrack_put() by dec refcnt, * beware nf_ct_get() is different and don't inc refcnt. */ struct nf_conntrack ct_general; spinlock_t lock; u16 cpu; #ifdef CONFIG_NF_CONNTRACK_ZONES struct nf_conntrack_zone zone; #endif /* XXX should I move this to the tail ? - Y.K */ /* These are my tuples; original and reply */ struct nf_conntrack_tuple_hash tuplehash[IP_CT_DIR_MAX]; /* Have we seen traffic both ways yet? (bitset) */ unsigned long status; /* jiffies32 when this ct is considered dead */ u32 timeout; possible_net_t ct_net; #if IS_ENABLED(CONFIG_NF_NAT) struct hlist_node nat_bysource; #endif /* all members below initialized via memset */ struct { } __nfct_init_offset; /* If we were expected by an expectation, this will be it */ struct nf_conn *master; #if defined(CONFIG_NF_CONNTRACK_MARK) u_int32_t mark; #endif #ifdef CONFIG_NF_CONNTRACK_SECMARK u_int32_t secmark; #endif /* Extensions */ struct nf_ct_ext *ext; /* Storage reserved for other modules, must be the last member */ union nf_conntrack_proto proto; }; struct nf_conntrack { atomic_t use; };typedef struct atomic { volatile int counter; } atomic_t;

- ext：一个指向 nf_ct_ext 结构体的指针，表示连接的扩展信息。 - proto：一个联合体，用于存储其他模块保留的数据。 nf_conntrack 结构体包含了一个名为 use 的 atomic_t 类型成员，用于记录 nf_conntrack 结构体...

No module named 'mmcv._ext'

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1.假定现有./arrange_dir目录，目录下有以下几种类型的文件: 需要把相同类型的文件整理在相同的文件夹。

for file in ./arrange_dir/*; do if [[ -f "$file" ]]; then # 提取文件类型 ext="${file##*.}" # 创建对应的目录（如果不存在） mkdir -p "./arrange_dir/$ext" # 移动文件到该目录 mv "$file" "./arrange_...

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