fname = open("C:\Users\LSH\Desktop\xiangsu.txt", 'w')

时间: 2023-08-31 09:09:02 浏览: 125
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fname=三上评语完成稿.doc

根据您提供的代码，fname = open("C:\Users\LSH\Desktop\xiangsu.txt", 'w') 的语法是错误的。在使用反斜杠(\)作为路径分隔符时，需要使用两个反斜杠(\\)来表示一个反斜杠。因此，正确的代码应该是 fname = open("C:\\Users\\LSH\\Desktop\\xiangsu.txt", 'w')。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [执行如下代码: fname=input('请输入要写入的文件:') fo=open(fname,'w+') ls=['清明时节雨纷纷,','路上行人...](https://blog.csdn.net/weixin_34828613/article/details/113690608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [open3d.geometry.PointCloud有关函数（笔记）](https://blog.csdn.net/qq_42843081/article/details/124602384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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if __name__ == "__main__": font = font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/fonts/simkai.ttf')什么意思

font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/fonts/simkai.ttf') 是一个用于设置字体属性的类，它被用于设置字体的大小、颜色、样式和其他属性。在这个例子中，FontProperties类的fname参数被用于指定字体...

#将 UTTRANSINFO.txt 文件转成了 CSV 的形式 def loadDataSet(test_dir): test_dir = (r"C:\Users\a3452\Desktop\Guangzhou_Cantonese_Scripted_Speech_Corpus_in_Vehicle\UTTERANCEINFO.txt") loadDataSet(test_dir) f = open(test_dir,'r',encoding='utf-8') fname ='ts.csv' with open(fname,'w') as fine: for line in f.readlines(): line1 =line.split() PROMPT=line1[3] linew = PROMPT+"\n" fine.write(linew)还是没有反应

test_dir = r"C:\Users\a3452\Desktop\Guangzhou_Cantonese_Scripted_Speech_Corpus_in_Vehicle\UTTERANCEINFO.txt" loadDataSet(test_dir) 请确保将上述代码中的文件路径替换为实际的文件路径。

my_font = font_manager.FontProperties(fname = "C:\Windows\Fonts")

这段代码是用于设置字体属性的，其中 fname 参数...通常情况下，我们会在 fname 参数中指定具体的字体文件名，例如 fname="C:\Windows\Fonts\Arial.ttf"。如果你想要使用其他字体，只需要修改 fname 参数即可。

#将 UTTRANSINFO.txt 文件转成了 CSV 的形式 def loadDataSet(test_dir): f = open(test_dir,'r',encoding='utf-8') fname ='ts.csv' with open(fname,'w') as fine: for line in f.readlines(): line1 =line.split() PROMPT=line1[3] linew = PROMPT+"\n" fine.write(linew)

这个函数是用来将一个名为 UTTRANSINFO.txt 的文件转换成 CSV 格式的函数。它首先打开 UTTRANSINFO.txt 文件，然后创建一个名为 ts.csv 的新文件。接着，它读取 UTTRANSINFO.txt 文件的每一行，将其分割成一个列表 ...

def mrlines(fname, sp='\n'): f = open(fname).read().split(sp) while f != [] and f[-1] == '': f = f[:-1] return f

This function reads the contents of a file with the given filename (fname) and splits it into a list of lines using the separator sp (defaulting to newline character). It then removes any empty lines ...

def load_bin_vec(fname, vocab): """ Loads 300x1 word vecs from Google (Mikolov) word2vec """ word_vecs = {} with open(fname, "rb") as f: header = f.readline() vocab_size, layer1_size = map(int, header.split()) binary_len = np.dtype('float32').itemsize * layer1_size for line in range(vocab_size): word = [] while True: ch = f.read(1).decode('latin-1') if ch == ' ': word = ''.join(word) break if ch != '\n': word.append(ch) if word in vocab: word_vecs[word] = np.fromstring(f.read(binary_len), dtype='float32') else: f.read(binary_len) return word_vecs 这段代码的含义

这段代码是用来从Google的word2vec文件中加载300维的词向量。它会读取文件头部的信息，包括词汇大小和每个词向量的维度。然后，它会遍历文件中的每一行，并将每个词和其对应的词向量存储在一个字典中。...

if not fname or fname == 'stdin': f = sys.stdin else: f = open(fname, 'r') 这段代码是啥意思

- 如果变量 fname 定义了，并且其值不是 'stdin'，则打开一个以只读模式打开文件 fname，并将其赋值给变量 f。 这段代码的作用是根据 fname 参数的不同情况，选择合适的文件对象来读取数据。如果 fname...

def loadDataSet(test_dir): f = open(test_dir,'r',encoding='utf-8') fname ='ts.csv' with open(fname,'w') as fine: for line in f.readlines(): line1 =line.split() PROMPT=line1[3] linew = PROMPT+"\n" fine.write(linew)

新文件的文件名为 ts.csv，使用 with open 语句打开文件，然后使用 write 函数将数据写入文件中。最后返回一个包含 PROMPT 数据的列表。需要注意的是，这段代码中并没有关闭文件的操作，需要手动进行关闭。

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def matching_inference(model, fname1, fname2, cache=None): for fname in [fname1, fname2]: if fname not in cache: img = cv2.imread(fname, 0) h, w = img.shape[:2] cache[fname] = {} for image_size in image_sizes: if max(h, w) != image_size: img_r, (h_r, w_r) = resize(img, image_size) else: img_r = img.copy() h_r, w_r = img_r.shape[:2] tensor = torch.from_numpy(img_r.astype(np.float32)/255.0).cuda()[None, None] cache[fname][image_size] = {'img': tensor.half(), 'h': h, 'w': w, 'h_r': h_r, 'w_r': w_r} mkpts1, mkpts2 = np.empty((0,2), dtype=np.float32), np.empty((0,2), dtype=np.float32)

这段代码是一个名为matching_inference的函数，包含四个参数：model是一个模型，fname1和fname2是两张图像的文件路径，cache是一个缓存字典。该函数的作用是对两张图像进行匹配，并返回它们的特征点坐标。...

这段程序import os dir_path = "C:/Users/1028/Desktop/r" cancer='HNSC'#设置变量 data_dir = os.path.join(dir_path, "tcga_data", cancer) train_path = os.path.join(data_dir, "ml_input.csv") label_path = os.path.join(data_dir, "tab_label.csv") train = np.genfromtxt(train_path, delimiter=',', skip_header=1) target = pd.read_csv(label_path, index_col=0).values.ravel() indices = train[:, 2:].T train = train[:, 2:].T的这个错误C:\Users\1028\Desktop\python\python.exe C:\Users\1028\Desktop\r_Python\Python\main.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\1028\Desktop\r_Python\Python\main.py", line 105, in <module> train = np.genfromtxt(train_path, delimiter=',', skip_header=1) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\1028\Desktop\python\Lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 1980, in genfromtxt fid = np.lib._datasource.open(fname, 'rt', encoding=encoding) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\1028\Desktop\python\Lib\site-packages\numpy\lib\_datasource.py", line 193, in open return ds.open(path, mode, encoding=encoding, newline=newline) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\1028\Desktop\python\Lib\site-packages\numpy\lib\_datasource.py", line 533, in open raise FileNotFoundError(f"{path} not found.") FileNotFoundError: C:/Users/1028/Desktop/r\tcga_data\HNSC\ml_input.csv not found. 进程已结束,退出代码1 怎么解决

根据错误信息显示，程序无法找到文件 "C:/Users/1028/Desktop/r/tcga_data/HNSC/ml_input.csv"。请确保该文件存在，并且路径正确。可以使用以下方法来解决这个问题： 1. 验证文件路径：确认文件 "ml_input.csv" ...

解释代码：def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

这段代码是一个函数 main，它的输入参数是 args，其中包含了一些文件路径和其他参数。这个函数主要的任务是对给定的场景中的每个物体进行渲染，并保存渲染结果的图像。下面是这个函数的具体步骤： ...

masses.par_iter().for_each(|peak_times| { let now = std::time::Instant::now(); let mass_image = image::Image { tpx3_path: path.clone(), config: image::Config { peak_time: None, peak_time_window: 150_000, // +/- 150 ns ..config }, meta: image::Metadata { coordinates: image_data.meta.coordinates.clone(), dead_pixels: image_data.meta.dead_pixels.clone(), ..Default::default() }, }; let buffers = mass_image.times_to_buffers(peak_times).unwrap(); for (i, pt) in peak_times.iter().enumerate() { let mz = mass::time_to_mass(*pt); let fname = path.with_file_name(base_name.to_owned() + &format!("_{:.1$}mz.png", mz, 1)); let page = (config.cols() * config.rows()) as usize; let (start, end) = (page * i, page * (i+1)); writer::save_png(&buffers[start..end], config.cols(), config.rows(), &fname); } } );

最后，调用 writer::save_png() 方法将缓冲区中的数据保存为 PNG 图像文件，并指定图像的宽度为 config.cols()、高度为 config.rows()，保存路径为 fname。 此段代码的目的可能是将 masses 中的每个 ...

import matplotlib.pyplot as plt import np as np import numpy as np from scipy import signal from scipy import fftpack import matplotlib.font_manager as fm t = np.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False) x = (np.cos(2,np.pi5t) + np.sin(2np.pi20t) * np.exp(-t**3/0.4)) X = fftpack.fft(x) fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 8)) axs[0, 0].plot(t, x, color='pink') axs[0, 0].set_title('原信号', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='plum') axs[0, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') axs[0, 1].plot(t, np.abs(X), color='brown') axs[0, 1].set_title('傅里叶变换', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='violet') axs[0, 1].set_ylim([0, 25]) axs[0, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') b1, a1 = signal.butter(16, 0.2) y = signal.filtfilt(b1, a1, x) axs[1, 0].plot(t, y, color='grey') axs[1, 0].set_title('高通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='indigo') axs[1, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') b2, a2 = signal.butter(4, 0.3) z = signal.filtfilt(b2, a2, x) axs[1, 1].plot(t, z, color='orange') axs[1, 1].set_title('低通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='navy') axs[1, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') plt.tight_layout() plt.show()有错误

axs[0, 1].set_title('傅里叶变换', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='violet') axs[0, 1].set_ylim([0, 25]) axs[0, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0...

#include "RuntimeAssetCache/Public/RuntimeAssetCache.h"#include "AssetData.h"void GetAssetPropertyFromAnotherProject(){ FString ProjectName = TEXT("bbb"); // 资产所在的项目名称 FString AssetPath = TEXT("/Game/cc"); // 资产的路径 // 获取资产数据 TArray<FAssetData> AssetDataArray; FAssetRegistryModule& AssetRegistryModule = FModuleManager::LoadModuleChecked<FAssetRegistryModule>("AssetRegistry"); FARFilter Filter; Filter.PackagePaths.Add(FName(*FString::Printf(TEXT("/%s"), *ProjectName))); Filter.bRecursivePaths = true; Filter.ClassNames.Add(UObject::StaticClass()->GetFName()); Filter.PackageNames.Add(FName(*AssetPath)); AssetRegistryModule.Get().GetAssets(Filter, AssetDataArray); if (AssetDataArray.Num() > 0) { const FAssetData& AssetData = AssetDataArray[0]; // 获取资产路径 FString AssetPackagePath = FString::Printf(TEXT("%s.%s"), *AssetData.PackageName.ToString(), AssetData.ObjectPath.ToString()); // 加载资产 UObject Asset = FRuntimeAssetCache::Get().LoadAssetFromPath(AssetPackagePath, true); if (Asset) { FString AssetName = Asset->GetName(); // 获取资产属性 // ... } }} 这段代码需要引入什么build 文件

这段代码需要引入以下模块的.build.cs文件： PublicDependencyModuleNames.AddRange(new string[] { "Core", "CoreUObject", "Engine", "AssetRegistry", "RuntimeAssetCache" }); 这个代码使用了Unreal ...

SELECT m.FNUMBER as id, m.FNAME_L2 as name, d.FNAME_L2 as unit, m.FMODEL as model FROM PONYPUNI3.T_BD_MATERIALPURCHASING mp INNER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MATERIAL m ON m.FID = mp.FMATERIALID LEFT OUTER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MeasureUnit d on m.fbaseunit=d.fid WHERE mp.FSTATUS = 1 AND m.FSTATUS = 1 AND mp.FORGUNIT=:org AND ( m.FNUMBER LIKE :keyword OR m.FNAME_L2 LIKE :keyword OR m.FMODEL LIKE :keyword ) 怎么用spring jpa实现

@Query("SELECT m.FNUMBER as id, m.FNAME_L2 as name, d.FNAME_L2 as unit, m.FMODEL as model " + "FROM PONYPUNI3.T_BD_MATERIALPURCHASING mp " + "INNER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MATERIAL m ON m.FID = mp....

SELECT m.FNUMBER as id, m.FNAME_L2 as name, d.FNAME_L2 as unit, m.FMODEL as model FROM PONYPUNI3.T_BD_MATERIALPURCHASING mp INNER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MATERIAL m ON m.FID = mp.FMATERIALID LEFT OUTER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MeasureUnit d on m.fbaseunit=d.fid WHERE mp.FSTATUS = 1 AND m.FSTATUS = 1 AND mp.FORGUNIT=:org AND ( m.FNUMBER LIKE :keyword OR m.FNAME_L2 LIKE :keyword OR m.FMODEL LIKE :keyword ) 怎么用spring jpa @JoinColumn实现

@Column(name = "FNAME_L2") private String name; @Column(name = "FMODEL") private String model; @OneToOne(mappedBy = "material") private MaterialPurchasing materialPurchasing; @OneToOne @...

#设置中文字体 font_path = 'c:/windows/Fonts/simhei.ttf' #你可以根据你的系统调整字体路径 font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)

font_path = r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc' # Windows系统常用的简体中文字体 font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path) # 使用font_prop设置图表标题为中文 rcParams['axes.unicode_minus'] = False # ...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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Fluent UDF进阶秘籍：解锁高级功能与优化技巧

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在Vue项目中，如何利用Vuex进行高效的状态管理，并简要比较React中Redux或MobX的状态管理模式？

在Vue项目中，状态管理是构建大型应用的关键部分。Vuex是Vue.js的官方状态管理库，它提供了一个中心化的存储来管理所有组件的状态，确保状态的变化可以被跟踪和调试。 参考资源链接：[前端面试必备：全栈面试题及 Vue 面试题解析](https://wenku.csdn.net/doc/5edpb49q1y?spm=1055.2569.3001.10343) 要高效地在Vue项目中实现组件间的状态管理，首先需要理解Vuex的核心概念，包括state、getters、mutations、actions和modules。以下是一些关键步骤： 1. **安装和配置Vuex**：首先，在项目中
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WStage平台：无线传感器网络阶段数据交互技术

资源摘要信息:"WStage是无线传感器网络（WSN）的一个应用阶段，它允许通过名为'A'的传感器收集和分发位置数据。在这一阶段，数据的提供商能够利用特定的传感器设备记录地理位置信息，并通过网络将这些信息传递给需要这些数据的用户。用户可以通过预定的方式访问并获取传感器'A'所记录的位置数据。这一过程可能涉及到特定的软件或硬件接口，以保证数据的有效传输和接收。 在技术实现层面，'JavaScript'这一标签暗示了在提供和获取数据的过程中可能涉及到前端开发技术，尤其是JavaScript语言的使用。这表明可能有网页或Web应用程序参与了用户与传感器数据之间的交互。JavaScript可以用来处理用户请求，与后端通信，以及展示从传感器'A'获取的数据。 关于'WStage-master'这个文件名称，它指向了一个可能是一个项目的主版本目录。在这个目录中，可能包含了实现上述功能所需的所有代码文件、配置文件、库文件和资源文件。'master'通常用来指代版本控制中的主分支，这意味着它包含了当前开发的主线代码，是项目稳定和最新的表现形式。 无线传感器网络（WSN）是一组带有传感器节点的无线网络，这些节点能够以无线方式收集和处理物理或环境条件的信息，如温度、湿度、压力等，并将这些信息传送到网络中的其他节点。WSN广泛应用于环境监测、军事侦察、智能家居、健康医疗等领域。 在WSN中，一个传感器节点通常由传感器、微处理器、无线通信模块和电源四个基本部分组成。传感器负责收集环境数据，微处理器负责处理数据并执行指令，无线通信模块负责数据传输，而电源则为传感器节点提供能量。在WStage阶段中，传感器节点'A'作为数据提供者，起到了核心的作用。 传感器节点的部署通常是在目标监测区域内随机分布的，每个节点都可以独立地收集数据，也可以通过多跳的方式将数据传送给更远距离的汇聚节点，最终汇总到控制中心或用户端。 在实际应用中，可能会存在一些挑战，比如如何有效地延长传感器网络的生命周期，如何提高数据传输的可靠性和实时性，以及如何保障数据的安全性和隐私保护。因此，研究和开发人员需要设计出高效的算法和协议来优化网络性能。 综上所述，WStage在WSN领域中代表了数据提供和获取的一个阶段。这一阶段利用特定的传感器节点收集位置数据，并通过网络将其传递给用户。在整个过程中，JavaScript技术可能被用于构建用户界面和处理数据交互，而'WStage-master'文件夹则包含了实现这些功能的必要代码和资源。WSN的应用为环境监测、智能控制等多个领域带来了便利，但同时也带来了技术挑战，需要不断的技术创新来解决相关问题。"