怎么获得函数get_test_data()返回的是一个包含测试数据的列表。每个测试数据都是一个字典,字典的键是Excel表格中的列名,值是对应行的数据。

时间: 2024-02-23 08:03:34 浏览: 60
你可以在调用`get_test_data()`函数时传入Excel文件路径和工作表名称,函数会自动解析Excel文件,并将每行数据转换为一个字典,最后将所有字典组成的列表作为函数返回值返回。比如,你可以这样调用该函数: ``` file_path = 'test_data.xlsx' sheet_name = 'Sheet1' test_data = get_test_data(file_path, sheet_name) ``` 这样就可以得到一个包含测试数据的列表`test_data`。你可以遍历这个列表,取出每个字典,再根据键名来获取对应的测试数据。
相关问题

怎么获得 ymltext = open_yml() file_path = ymltext['excel_path'] sheet_name = ymltext['open_excel_sheet_name'] "打开excel文件" def get_test_data(file_path, sheet_name): # 打开Excel文件并获取工作簿对象 workbook = xlrd.open_workbook(file_path) # 获取指定的工作表对象 sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name) # 获取行数和列数 rows = sheet.nrows cols = sheet.ncols # 定义一个空列表,用于存储测试数据 test_data = [] # 遍历每一行数据 for i in range(1, rows): # 定义一个字典,用于存储每一行数据 row_data = {} # 遍历每一列数据 for j in range(cols): # 获取单元格的值并添加到字典中 key = sheet.cell_value(0, j) value = sheet.cell_value(i, j) row_data[key] = value #将每一行数据添加到测试数据列表中 test_data.append(row_data) # 返回测试数据列表 return test_data里面返回的值并带到 def send_request(url, method, headers, params=None, data=None, json=None): # 发送HTTP请求并获取响应结果 response = requests.request(method=method, url=url, headers=headers, params=params, data=data, json=json) # 获取响应状态码和响应内容 status_code = response.status_code content = response.text # 将响应状态码和响应内容添加到字典中 result = {'status_code': status_code, 'content': content} # 返回响应结果字典 return result方法里面

在这个例子中,先使用`open_yml()`函数打开一个YAML文件,然后从中获取Excel文件路径和工作表名称,然后把这两个参数传给`get_test_data()`函数来读取Excel文件中的测试数据,最后把测试数据传给`send_request()`函数来发送HTTP请求并获取响应内容。 具体实现步骤如下: 1. 首先,使用`open_yml()`函数打开一个YAML文件,保存返回值到`ymltext`变量中。 ``` ymltext = open_yml() ``` 2. 从`ymltext`变量中获取Excel文件路径和工作表名称。 ``` file_path = ymltext['excel_path'] sheet_name = ymltext['open_excel_sheet_name'] ``` 3. 调用`get_test_data()`函数读取Excel文件中的测试数据。 ``` test_data = get_test_data(file_path, sheet_name) ``` 4. 遍历`test_data`列表,依次发送HTTP请求并获取响应内容。 ``` for data in test_data: url = data['url'] method = data['method'] headers = data['headers'] params = data.get('params') data = data.get('data') json = data.get('json') response = send_request(url, method, headers, params=params, data=data, json=json) print(response) ``` 注意,在发送HTTP请求时,需要根据测试数据中的请求方法、请求头、请求参数等信息来构造请求,并把请求参数传给`send_request()`函数。

def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }这是一个加载cifar10数据集的函数,如何修改使其能加载mnist数据集,不使用使用 TensorFlow

要加载MNIST数据集,可以使用以下代码: ``` import numpy as np import gzip def load_mnist(path, kind='train'): """Load MNIST data from `path`""" labels_path = f'{path}/{kind}-labels-idx1-ubyte.gz' images_path = f'{path}/{kind}-images-idx3-ubyte.gz' with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8) with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath: images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784) return images, labels def get_MNIST_data(num_training=50000, num_validation=10000, num_test=10000): mnist_dir = r'path/to/MNIST' X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train') X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k') mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # normalize images mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image # reshape images to 28x28x1 X_train = X_train.reshape(-1, 1, 28, 28) X_val = X_val.reshape(-1, 1, 28, 28) X_test = X_test.reshape(-1, 1, 28, 28) return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test } ``` 其中 `load_mnist` 函数会从指定路径加载MNIST数据集,返回的 `images` 是一个形状为 `(num_samples, 784)` 的numpy数组,`labels`是一个形状为 `(num_samples,)` 的numpy数组。 `get_MNIST_data` 函数会调用 `load_mnist` 函数来加载数据集,并进行预处理,最后返回一个字典,包含训练集、验证集和测试集的图像和标签。
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3.获取数据并初始化网络(提供代码),调用get_data和init_network函数,并输出x_train, t_train,x_test,t_test,以及network中每层参数的shape(一共三层) #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #初始化网络结构,network是字典,保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network 4.定义predict函数,进行手写数字的识别。 识别方法: 假设输入手写数字图像为x,维数为784(28*28的图像拉成一维向量),第一层网络权值为W1(维数784, 50),b1(维数为50),第一层网络输出:z1=sigmoid(x*W1+b2)。第二层网络权值为W2(维数50, 100),b2(维数为100),第二层网络输出:z2=sigmoid(z1*W2+b2)。第三层网络权值为W3(维数100, 10),b3(维数为10),第三层网络输出(即识别结果):p=softmax(z2*W3+b3),p是向量,维数为10(类别数),表示图像x属于每一个类别的概率,例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0],表示x属于第三类(数字2)的概率为0.95,属于第四类(数字3)的概率为0.05,属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大,因此,x属于第三类。 5.进行手写数字识别分类准确度的计算(总体分类精度),输出分类准确度。 例如测试数据数量为100,其中正确分类的数量为92,那么分类精度=92/100=0.92。

2.定义softmax函数,根据输入x=[0.3,2.9,4.0],给出softmax函数的输出,并对输出结果求和。 3.获取数据并初始化网络(提供代码),调用get_data和init_network函数,并输出x_train, t_train,x_test,t_test,以及network中每层参数的shape(一共三层) #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #初始化网络结构,network是字典,保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network 4.定义predict函数,进行手写数字的识别。 识别方法: 假设输入手写数字图像为x,维数为784(28*28的图像拉成一维向量),第一层网络权值为W1(维数784, 50),b1(维数为50),第一层网络输出:z1=sigmoid(x*W1+b2)。第二层网络权值为W2(维数50, 100),b2(维数为100),第二层网络输出:z2=sigmoid(z1*W2+b2)。第三层网络权值为W3(维数100, 10),b3(维数为10),第三层网络输出(即识别结果):p=softmax(z2*W3+b3),p是向量,维数为10(类别数),表示图像x属于每一个类别的概率,例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0],表示x属于第三类(数字2)的概率为0.95,属于第四类(数字3)的概率为0.05,属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大,因此,x属于第三类。 5.进行手写数字识别分类准确度的计算(总体分类精度),输出分类准确度。 例如测试数据数量为100,其中正确分类的数量为92,那么分类精度=92/100=0.92。

from scipy.io import loadmat import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import sys, os import pickle from mnist import load_mnist # 函数定义和画图 # 例子:定义step函数以及画图 def step_function(x): y=x>0 return np.array(y,int) def show_step(x): y=step_function(x) plt.plot(x,y,label='step function') plt.legend(loc="best") x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) show_step(x) ''' 1. 根据阶跃函数step_function的例子,写出sigmoide和Relu函数的定义并画图。 ''' ''' 2. 定义softmax函数,根据输入x=[0.3,2.9,4.0],给出softmax函数的输出,并对输出结果求和。 ''' #获取mnist数据 def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test #c初始化网络结构,network是字典,保存每一层网络参数W和b def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network #字典 ''' 3. 调用get_data和init_network函数, 输出x_train, t_train,x_test,t_test,以及network中每层参数的shape(一共三层) ''' ''' 4. 定义predict函数,进行手写数字的识别。 识别方法: 假设输入手写数字图像为x,维数为784(28*28的图像拉成一维向量), 第一层网络权值为W1(维数784, 50),b1(维数为50),第一层网络输出:z1=sigmoid(x*W1+b2)。 第二层网络权值为W2(维数50, 100),b2(维数为100),第二层网络输出:z2=sigmoid(z1*W2+b2)。 第三层网络权值为W3(维数100, 10),b3(维数为10),第三层网络输出(即识别结果):p=softmax(z2*W3+b3), p是向量,维数为10(类别数),表示图像x属于每一个类别的概率, 例如p=[0, 0, 0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0, 0],表示x属于第三类(数字2)的概率为0.95, 属于第四类(数字3)的概率为0.05,属于其他类别的概率为0. 由于x属于第三类的概率最大,因此,x属于第三类。 ''' ''' 5. 进行手写数字识别分类准确度的计算(总体分类精度),输出分类准确度。 例如测试数据数量为100,其中正确分类的数量为92,那么分类精度=92/100=0.92。 '''

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr import json from shapely.geometry import Polygon import os import time 初始化OCR模型 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang=“ch”) test_img_path = r"C:\Users\86178\Desktop\2\d5f5faec2b7f05652e82cb87ba85210.jpg" test_json_path = “f_template.json” with open(test_json_path, “r”, encoding=‘utf-8’) as f: data = json.load(f) print(data) === 步骤2:提取待匹配文本 === discretionary = [item.get(“key”, “”) for item in data[“data”]]#discretionary:目标key,字典 print(discretionary) offsets = [item[“offset”] for item in data[“data”]]#offsets:目标key的偏移量 print(offsets) 获取OCR识别结果 result = ocr.ocr(test_img_path, cls=True)#result:ocr结果 print(result) ocr_results = []#ocr_results:[{‘text’: ‘ASG’, ‘coordinates’: [[816.0, 143.0], [925.0, 138.0], [928.0, 200.0], [819.0, 205.0]]},这种格式的ocr结果 for line in result[0]: # result[0] 包含OCR识别的每行结果 key = line[1][0] # 假设识别到的文本是字段名 key_offset = line[0] # 获取字段名的坐标(边框) print(key) 存储OCR结果 ocr_results.append({ “text”: key, “coordinates”: key_offset }) print(ocr_results) ocr_dict = {item[“text”]: item[“coordinates”] for item in ocr_results}#ocr_dict:保存ocr结果中文本和坐标的数组 result_coordinates = []#result_coordinates:字典中的key在ocr结果中对应的坐标,没找到是[[0,0],[0,0],[0,0],[0,0]] for target_text in discretionary: result_coordinates.append( ocr_dict[target_text] if target_text in ocr_dict else [[0, 0] for _ in range(4)] ) print(result_coordinates) 处理逻辑 v_coordinates = []#v_coordinates:通过模板计算的value的大致坐标 for sub_arr, offset in zip(result_coordinates, offsets): new_sub = [] for point in sub_arr: new_x = point[0] - offset[‘x_offset’] new_y = point[1] - offset[‘y_offset’] new_sub.append([new_x, new_y]) v_coordinates.append(new_sub) print(v_coordinates) 将数组中的坐标转换为多边形列表 array_polygons = [Polygon(coords) for coords in v_coordinates] 将OCR结果中的坐标转换为(条目, 多边形)列表 ocr_entries = [ (entry, Polygon(entry[‘coordinates’])) for entry in ocr_results ] value = [] for array_poly in array_polygons: max_area = 0 best_match = None for entry, ocr_poly in ocr_entries: 计算交集面积 intersection = array_poly.intersection(ocr_poly) area = intersection.area 更新最大交集记录 if area > max_area: max_area = area best_match = entry 保存结果(若无交集,best_match为None) value.append(best_match) print(value) 遍历替换操作 修改遍历对象为 data[‘data’] for i in range(len(data[‘data’])): # 注意这里的 data[‘data’] data[‘data’][i][‘key_coordinates’] = result_coordinates[i] print(data) for data_item, value_item in zip(data[‘data’], value): if value_item is None: data_item[‘value’] = ‘’ # 或设置为None根据业务需求 data_item[‘value_coordinates’] = [] # 或设置为None else: data_item[‘value’] = value_item[‘text’] data_item[‘value_coordinates’] = value_item[‘coordinates’] print(data) for item in data[‘data’]: item[‘afterCorrection’] = ‘’ # 或设置为None def calculate_direction(key_coords, value_coords): 空值处理 if not value_coords: return None 提取四边形边界 def get_bounds(coords): xs = [p[0] for p in coords] ys = [p[1] for p in coords] return (min(xs), max(xs), min(ys), max(ys)) k_min_x, k_max_x, k_min_y, k_max_y = get_bounds(key_coords) v_min_x, v_max_x, v_min_y, v_max_y = get_bounds(value_coords) 方向判断优先级:右/左 → 下/上 → 中心点偏移 if v_min_x > k_max_x: # value整体在key右侧 return “右” elif v_max_x < k_min_x: # value整体在key左侧 return “左” elif v_min_y > k_max_y: # value整体在key下方(屏幕坐标系) return “下” elif v_max_y < k_min_y: # value整体在key上方 return “上” else: # 有重叠时,回退到中心点偏移逻辑 计算中心点 k_center_x = (k_min_x + k_max_x) / 2 k_center_y = (k_min_y + k_max_y) / 2 v_center_x = (v_min_x + v_max_x) / 2 v_center_y = (v_min_y + v_max_y) / 2 dx = v_center_x - k_center_x dy = v_center_y - k_center_y if abs(dx) > abs(dy): return “右” if dx > 0 else “左” else: return “下” if dy > 0 else “上” # 根据屏幕坐标系 更新direction字段 for item in data[‘data’]: key_coords = item[‘key_coordinates’] value_coords = item[‘value_coordinates’] item[‘direction’] = calculate_direction(key_coords, value_coords)将这个代码改成一个函数,可以在别的文件里面调用,输入是图片地址和模板地址,输出是modified_data

之前的代码是不全的# 更新direction字段 for item in data['data']: key_coords = item['key_coordinates'] value_coords = item['value_coordinates'] item['direction'] = calculate_direction(key_coords, value_coords) k_c = [item.get("key_coordinates", "") for item in data["data"]] print(k_c) v_c = [item.get("value_coordinates", "") for item in data["data"]] print(v_c) # 计算坐标差值 def _calculate_diff(keys, results): return [ [[round(kx - rx, 2), round(ky - ry, 2)] for (kx, ky), (rx, ry) in zip(key, result)] for key, result in zip(keys, results) ] difference_array = _calculate_diff(k_c, v_c) print(difference_array) # === 步骤5:计算平均偏移量 === average_points = [ # 每个分组的均值计算 [ # 三元表达式处理除零风险 sum(p[0] for p in group)/len(group) if len(group)!=0 else 0, # X分量 sum(p[1] for p in group)/len(group) if len(group)!=0 else 0 # Y分量 ] for group in difference_array # 遍历所有偏移量分组 ] # === 步骤6:更新数据并保存 === for i, item in enumerate(data['data']): # 只处理有对应均值计算结果的数据项 if i < len(average_points): # 无论计算结果是否为0都进行赋值 item['offset']['x_offset'] = average_points[i][0] item['offset']['y_offset'] = average_points[i][1] else: # 处理数据项数量多于分组数的边界情况(按需补充) item['offset']['x_offset'] = 0 item['offset']['y_offset'] = 0 print(data) def auto_replace_fields(data_dict, image_path): """ 自动替换id和time字段 :param data_dict: 原始OCR数据字典 :param image_path: 图片文件完整路径 :return: 修改后的字典 """ # ▼ 替换id为图片文件名 data_dict['id'] = os.path.basename(image_path) # ▼ 生成秒级时间戳 data_dict['time'] = str(int(time.time())) return data_dict modified_data = auto_replace_fields(data, test_img_path) with open('modified_ocr.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(modified_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)这是剩余的部分,加进去

import tensorflow as tf from keras import datasets, layers, models import matplotlib.pyplot as plt # 导入mnist数据,依次分别为训练集图片、训练集标签、测试集图片、测试集标签 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() # 将像素的值标准化至0到1的区间内。(对于灰度图片来说,每个像素最大值是255,每个像素最小值是0,也就是直接除以255就可以完成归一化。) train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0 # 查看数据维数信息 print(train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) #调整数据到我们需要的格式 train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)) test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)) print(train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) train_images = train_images.astype("float32") / 255.0 def image_to_patches(images, patch_size=4): batch_size = tf.shape(images)[0] patches = tf.image.extract_patches( images=images[:, :, :, tf.newaxis], sizes=[1, patch_size, patch_size, 1], strides=[1, patch_size, patch_size, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding="VALID" ) return tf.reshape(patches, [batch_size, -1, patch_size*patch_size*1]) class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super().__init__() self.att = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim) self.ffn = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(embed_dim*4, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(embed_dim) ]) self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization() def call(self, inputs): attn_output = self.att(inputs, inputs) out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output) ffn_output = self.ffn(out1) return self.layernorm2(out1 + ffn_output) class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_len, output_dim=embed_dim) def call(self, x): positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1) return x + self.pos_emb(positions) def build_transformer_model(): inputs = tf.keras.Input(shape=(49, 16)) # 4x4 patches x = tf.keras.layers.Dense(64)(inputs) # 嵌入维度64 # 添加位置编码 x = PositionEmbedding(max_len=49, embed_dim=64)(x) # 堆叠Transformer模块 x = TransformerBlock(embed_dim=64, num_heads=4)(x) x = TransformerBlock(embed_dim=64, num_heads=4)(x) # 分类头 x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x) outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")(x) return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model = build_transformer_model() model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) # 数据预处理 train_images_pt = image_to_patches(train_images[..., tf.newaxis]) test_images_pt = image_to_patches(test_images[..., tf.newaxis]) history = model.fit( train_images_pt, train_labels, validation_data=(test_images_pt, test_labels), epochs=10, batch_size=128 )Exception has occurred: NotImplementedError Layer PositionEmbedding has arguments ['self', 'max_len', 'embed_dim'] in __init__ and therefore must override get_config(). Example: class CustomLayer(keras.layers.Layer): def __init__(self, arg1, arg2): super().__init__() self.arg1 = arg1 self.arg2 = arg2 def get_config(self): config = super().get_config() config.update({ "arg1": self.arg1, "arg2": self.arg2, }) return config File "D:\source\test3\transform.py", line 129, in <module> model.save('transform_model.keras') NotImplementedError: Layer PositionEmbedding has arguments ['self', 'max_len', 'embed_dim'] in __init__ and therefore must override get_config().

详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

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期末复习资料,所有题目 ### 南京工业大学Python程序设计期末复习题介绍 **一、课程概述** 本课程《Python程序设计》是针对南京工业大学学生开设的一门实践性强的编程课程。课程旨在帮助学生掌握Python编程语言的基本语法、核心概念以及常用库的使用,培养学生在实际项目中应用Python解决问题的能力。 **二、适用对象** 本课程适合对Python编程感兴趣或需要在研究中使用Python进行数据处理、分析、自动化等任务的学生。通过本课程的学习,学生将能够独立编写Python程序,解决实际问题,并为后续高级编程课程打下坚实的基础。 **三、复习目标与内容** 1. **复习目标**: - 巩固Python基础知识,包括数据类型、控制结构、函数、模块等。 - 深入理解面向对象编程思想,熟练运用类和对象进行程序设计。 - 掌握Python标准库和第三方库的使用,如`requests`、`numpy`、`pandas`等。 - 培养良好的编程习惯和代码调试能力。 2. **复习内容**: - Python基本语法和变量赋值。 - 控制流程:条件语
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Windows6.1--KB2533623-x64.zip

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Windows下操作Linux图形界面的VNC工具

在信息技术领域,能够实现操作系统之间便捷的远程访问是非常重要的。尤其在实际工作中,当需要从Windows系统连接到远程的Linux服务器时,使用图形界面工具将极大地提高工作效率和便捷性。本文将详细介绍Windows连接Linux的图形界面工具的相关知识点。 首先,从标题可以看出,我们讨论的是一种能够让Windows用户通过图形界面访问Linux系统的方法。这里的图形界面工具是指能够让用户在Windows环境中,通过图形界面远程操控Linux服务器的软件。 描述部分重复强调了工具的用途,即在Windows平台上通过图形界面访问Linux系统的图形用户界面。这种方式使得用户无需直接操作Linux系统,即可完成管理任务。 标签部分提到了两个关键词:“Windows”和“连接”,以及“Linux的图形界面工具”,这进一步明确了我们讨论的是Windows环境下使用的远程连接Linux图形界面的工具。 在文件的名称列表中,我们看到了一个名为“vncview.exe”的文件。这是VNC Viewer的可执行文件,VNC(Virtual Network Computing)是一种远程显示系统,可以让用户通过网络控制另一台计算机的桌面。VNC Viewer是一个客户端软件,它允许用户连接到VNC服务器上,访问远程计算机的桌面环境。 VNC的工作原理如下: 1. 服务端设置:首先需要在Linux系统上安装并启动VNC服务器。VNC服务器监听特定端口,等待来自客户端的连接请求。在Linux系统上,常用的VNC服务器有VNC Server、Xvnc等。 2. 客户端连接:用户在Windows操作系统上使用VNC Viewer(如vncview.exe)来连接Linux系统上的VNC服务器。连接过程中,用户需要输入远程服务器的IP地址以及VNC服务器监听的端口号。 3. 认证过程:为了保证安全性,VNC在连接时可能会要求输入密码。密码是在Linux系统上设置VNC服务器时配置的,用于验证用户的身份。 4. 图形界面共享:一旦认证成功,VNC Viewer将显示远程Linux系统的桌面环境。用户可以通过VNC Viewer进行操作,如同操作本地计算机一样。 使用VNC连接Linux图形界面工具的好处包括: - 与Linux系统的图形用户界面进行交互,便于进行图形化操作。 - 方便的远程桌面管理,尤其适用于需要通过图形界面来安装软件、编辑配置文件、监控系统状态等场景。 - 跨平台操作,允许Windows用户在不离开他们熟悉的操作系统环境下访问Linux服务器。 除了VNC之外,还有一些其他的图形界面远程访问工具,例如: - RDP(Remote Desktop Protocol):通常与Windows远程桌面连接使用,但在Linux中也有相应的实现(如FreeRDP)。 - TeamViewer、AnyDesk等:这些工具提供了跨平台的远程桌面访问能力,虽然它们不是专为Linux设计,但它们都能很好地支持Linux系统。 在使用这些工具时,用户应该注意以下几点: - 安全性:确保使用强密码以及加密连接,防止未经授权的访问。 - 网络环境:需要保证网络的稳定性和带宽,以获得良好的远程桌面体验。 - 更新与维护:定期更新客户端和服务器端软件,确保安全性以及新功能的使用。 总结以上内容,Windows连接Linux图形界面的工具是实现跨平台远程管理的有效手段,特别是对于需要图形化操作的场景。VNC Viewer是一个应用广泛且成熟的工具,但选择适合自身需求的远程桌面工具对于提高工作效率与安全性至关重要。
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【SketchUp Ruby API:从入门到精通】

# 摘要 本论文深入介绍了SketchUp Ruby API的使用与开发,为用户提供了一套从基础到进阶再到高级特性的完整学习路径。文章首先介绍了SketchUp Ruby API的基本概念、结构以及如何编写基础插件,并通过实例演示了3D模型的创建和编辑、用户界面定制等进阶应用。接着,探讨了高级特性,例如材质渲染、网络功能以及AP
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VMware虚拟机打开虚拟网络编辑器出现由于找不到vnetlib.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决问题

<think>好的,我需要帮助用户解决VMware虚拟机中缺少vnetlib.dll导致无法打开虚拟网络编辑器的问题。用户提到已经尝试过重新安装程序,但可能没有彻底卸载之前的残留文件。根据提供的引用资料,特别是引用[2]、[3]、[4]、[5],问题通常是由于VMware卸载不干净导致的。 首先,我应该列出彻底卸载VMware的步骤,包括关闭相关服务、使用卸载工具、清理注册表和文件残留,以及删除虚拟网卡。然后,建议重新安装最新版本的VMware。可能还需要提醒用户在安装后检查网络适配器设置,确保虚拟网卡正确安装。同时,用户可能需要手动恢复vnetlib.dll文件,但更安全的方法是通过官方安
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基于Preact的高性能PWA实现定期天气信息更新

### 知识点详解 #### 1. React框架基础 React是由Facebook开发和维护的JavaScript库,专门用于构建用户界面。它是基于组件的,使得开发者能够创建大型的、动态的、数据驱动的Web应用。React的虚拟DOM(Virtual DOM)机制能够高效地更新和渲染界面,这是因为它仅对需要更新的部分进行操作,减少了与真实DOM的交互,从而提高了性能。 #### 2. Preact简介 Preact是一个与React功能相似的轻量级JavaScript库,它提供了React的核心功能,但体积更小,性能更高。Preact非常适合于需要快速加载和高效执行的场景,比如渐进式Web应用(Progressive Web Apps, PWA)。由于Preact的API与React非常接近,开发者可以在不牺牲太多现有React知识的情况下,享受到更轻量级的库带来的性能提升。 #### 3. 渐进式Web应用(PWA) PWA是一种设计理念,它通过一系列的Web技术使得Web应用能够提供类似原生应用的体验。PWA的特点包括离线能力、可安装性、即时加载、后台同步等。通过PWA,开发者能够为用户提供更快、更可靠、更互动的网页应用体验。PWA依赖于Service Workers、Manifest文件等技术来实现这些特性。 #### 4. Service Workers Service Workers是浏览器的一个额外的JavaScript线程,它可以拦截和处理网络请求,管理缓存,从而让Web应用可以离线工作。Service Workers运行在浏览器后台,不会影响Web页面的性能,为PWA的离线功能提供了技术基础。 #### 5. Web应用的Manifest文件 Manifest文件是PWA的核心组成部分之一,它是一个简单的JSON文件,为Web应用提供了名称、图标、启动画面、显示方式等配置信息。通过配置Manifest文件,可以定义PWA在用户设备上的安装方式以及应用的外观和行为。 #### 6. 天气信息数据获取 为了提供定期的天气信息,该应用需要接入一个天气信息API服务。开发者可以使用各种公共的或私有的天气API来获取实时天气数据。获取数据后,应用会解析这些数据并将其展示给用户。 #### 7. Web应用的性能优化 在开发过程中,性能优化是确保Web应用反应迅速和资源高效使用的关键环节。常见的优化技术包括但不限于减少HTTP请求、代码分割(code splitting)、懒加载(lazy loading)、优化渲染路径以及使用Preact这样的轻量级库。 #### 8. 压缩包子文件技术 “压缩包子文件”的命名暗示了该应用可能使用了某种形式的文件压缩技术。在Web开发中,这可能指将多个文件打包成一个或几个体积更小的文件,以便更快地加载。常用的工具有Webpack、Rollup等,这些工具可以将JavaScript、CSS、图片等资源进行压缩、合并和优化,从而减少网络请求,提升页面加载速度。 综上所述,本文件描述了一个基于Preact构建的高性能渐进式Web应用,它能够提供定期天气信息。该应用利用了Preact的轻量级特性和PWA技术,以实现快速响应和离线工作的能力。开发者需要了解React框架、Preact的优势、Service Workers、Manifest文件配置、天气数据获取和Web应用性能优化等关键知识点。通过这些技术,可以为用户提供一个加载速度快、交互流畅且具有离线功能的应用体验。
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从停机到上线,EMC VNX5100控制器SP更换的实战演练

# 摘要 本文详细介绍了EMC VNX5100控制器的更换流程、故障诊断、停机保护、系统恢复以及长期监控与预防性维护策略。通过细致的准备工作、详尽的风险评估以及备份策略的制定,确保控制器更换过程的安全性与数据的完整性。文中还阐述了硬件故障诊断方法、系统停机计划的制定以及数据保护步骤。更换操作指南和系统重启初始化配置得到了详尽说明,以确保系统功能的正常恢复与性能优化。最后,文章强调了性能测试
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ubuntu labelme中文版安装

### LabelMe 中文版在 Ubuntu 上的安装 对于希望在 Ubuntu 系统上安装 LabelMe 并使用其中文界面的用户来说,可以按照如下方式进行操作: #### 安装依赖库 为了确保 LabelMe 能够正常运行,在开始之前需确认已安装必要的 Python 库以及 PyQt5 和 Pillow。 如果尚未安装 `pyqt5` 可通过以下命令完成安装: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pyqt5 ``` 同样地,如果没有安装 `Pillow` 图像处理库,则可以通过 pip 工具来安装
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全新免费HTML5商业网站模板发布

根据提供的文件信息,我们可以提炼出以下IT相关知识点: ### HTML5 和 CSS3 标准 HTML5是最新版本的超文本标记语言(HTML),它为网页提供了更多的元素和属性,增强了网页的表现力和功能。HTML5支持更丰富的多媒体内容,例如音视频,并引入了离线存储、地理定位等新功能。它还定义了与浏览器的交互方式,使得开发者可以更轻松地创建交互式网页应用。 CSS3是层叠样式表(CSS)的最新版本,它在之前的版本基础上,增加了许多新的选择器、属性和功能,例如圆角、阴影、渐变等视觉效果。CSS3使得网页设计师可以更方便地实现复杂的动画和布局,同时还能保持网站的响应式设计和高性能。 ### W3C 标准 W3C(World Wide Web Consortium)是一个制定国际互联网标准的组织,其目的是保证网络的长期发展和应用。W3C制定的标准包括HTML、CSS、SVG等,确保网页内容可以在不同的浏览器上以一致的方式呈现,无论是在电脑、手机还是其他设备上。W3C还对网页的可访问性、国际化和辅助功能提出了明确的要求。 ### 跨浏览器支持 跨浏览器支持是指网页在不同的浏览器(如Chrome、Firefox、Safari、Internet Explorer等)上都能正常工作,具有相同的视觉效果和功能。在网页设计时,考虑到浏览器的兼容性问题是非常重要的,因为不同的浏览器可能会以不同的方式解析HTML和CSS代码。为了解决这些问题,开发者通常会使用一些技巧来确保网页的兼容性,例如使用条件注释、浏览器检测、polyfills等。 ### 视频整合 随着网络技术的发展,现代网页越来越多地整合视频内容。HTML5中引入了`<video>`标签,使得网页可以直接嵌入视频,而不需要额外的插件。与YouTube和Vimeo等视频服务的整合,允许网站从这些平台嵌入视频或创建视频播放器,从而为用户提供更加丰富的内容体验。 ### 网站模板和官网模板 网站模板是一种预先设计好的网页布局,它包括了网页的HTML结构和CSS样式。使用网站模板可以快速地搭建起一个功能完整的网站,而无需从头开始编写代码。这对于非专业的网站开发人员或需要快速上线的商业项目来说,是一个非常实用的工具。 官网模板特指那些为公司或个人的官方网站设计的模板,它通常会有一个更为专业和一致的品牌形象,包含多个页面,如首页、服务页、产品页、关于我们、联系方式等。这类模板不仅外观吸引人,而且考虑到用户体验和SEO(搜索引擎优化)等因素。 ### 网站模板文件结构 在提供的文件名列表中,我们可以看到一个典型的网站模板结构: - **index.html**: 这是网站的首页文件,通常是用户访问网站时看到的第一个页面。 - **services.html**: 此页面可能会列出公司提供的服务或产品功能介绍。 - **products.html**: 这个页面用于展示公司的产品或服务的详细信息。 - **about.html**: 关于页面,介绍公司的背景、团队成员或历史等信息。 - **contacts.html**: 联系页面,提供用户与公司交流的方式,如电子邮件、电话、联系表单等。 - **css**: 这个文件夹包含网站的所有CSS样式文件,控制着网站的布局、颜色和字体等。 - **images**: 此文件夹存放网站中使用的图片资源。 - **js**: 这个文件夹包含所有JavaScript文件,这些文件用于实现网站的交互功能,如动画、表单验证等。 通过上述文件结构,开发者可以快速部署和自定义一个功能齐全的网站。对于技术人员来说,了解这些文件的作用和它们如何协同工作,是构建和维护网站的基础知识。对于非技术人员,了解这些概念有助于更好地与网页开发人员沟通,确保网站的设计和功能符合业务需求。
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EMC VNX5100控制器SP更换全流程指南:新手到高手的必备技能

# 摘要 本文深入探讨了EMC VNX5100控制器的维护和管理。首先,文章介绍了EMC VNX5100控制器的基本概念和维护基础知识,随后详细解析了控制器硬件结构以及软件架构。第二章深入阐述了控制器硬件组件、存储接口及端口类型,以及Unisphere界面和VNX操作系统与固件。此外,本文还探讨了控制器的冗余和故障转移机制,包括主动-被动与主动-主动配置以及故障转移过程与监控。在SP更换方面,第三章详述了准备
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lamada函数

Lambda 函数,也称为匿名函数或内联函数,在 Python 中是一种小型的、仅限于单行表达式的函数。它没有名字,因此被称为“匿名”,通常用于临时性的简单操作场合。语法结构非常紧凑,使得编写简洁代码成为可能。 以下是关于 Lambda 函数的一些关键点: 1. **基本语法**: - 形式:`lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式` - 这里的 `lambda` 关键字标志着这是个 Lambda 函数定义; - 参数是可以接受零个或多个人参变量; - 最后跟随的是一个基于这些输入参数计算结果的表达式。 2. **示例**: 假设我们需要创建一个简单
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快速掌握C++ STL:30秒学会核心功能

C++标准模板库(STL)是C++编程语言中一个非常重要的组成部分,它提供了一套具备通用算法、容器以及迭代器的框架。STL允许开发者实现高效、可重用的代码,并极大地简化了数据结构和算法的实现。在给定文件中提到的30-seconds-of-cpp,显然是一个以教学和快速理解为特色的项目,旨在让开发者在极短的时间内掌握C++ STL的关键特性和用法。 **知识点详述** 1. **STL容器**: - **向量(vector)**: 动态数组,可以在末尾快速添加和删除元素,支持随机访问。 - **无序映射(unordered_map)**: 基于哈希表的关联容器,能够存储键值对,并且不需要元素之间有顺序关系。在STL中,它提供O(1)平均时间复杂度的查找性能。 2. **STL算法**: - **accumulate**: 对指定范围内的元素进行累加操作。 - **adjacent_difference**: 计算相邻元素之间的差异。 - **adjacent_find**: 在序列中寻找相临的重复元素。 - **all_of**: 检查给定条件是否对所有元素都为真。 - **any_of**: 检查是否至少有一个元素满足给定条件。 - **binary_search**: 在已排序的序列中执行二分查找。 - **clamp**: 将一个值限制在一个范围内。 - **copy**: 复制一个范围内的元素到另一个位置。 - **copy_backward**: 从后向前复制一个范围内的元素。 - **copy_if**: 根据条件复制元素。 - **copy_n**: 复制指定数量的元素。 - **count**: 计算范围内满足条件的元素个数。 - **count_if**: 计算满足特定条件的元素个数。 - **equal**: 检查两个范围是否相等。 - **equal_range**: 查找一个元素的等值范围。 - **fill**: 使用指定的值填充一段范围。 - **fill_n**: 使用指定的值填充指定数量的元素。 - **find**: 在一段范围内查找特定的元素。 - **find_first_of**: 查找任一范围内的元素在另一范围内的第一个匹配项。 - **find_if**: 查找满足特定条件的第一个元素。 - **find_if_not**: 查找不满足特定条件的第一个元素。 - **for_each**: 对指定范围内的每个元素执行指定的操作。 - **for_each_n**: 对指定范围的前N个元素执行指定的操作。 - **generate**: 使用生成函数填充序列。 - **includes**: 检查一个序列是否为另一个序列的子集。 - **iota**: 在序列中填充连续的值。 - **is_heap**: 检查给定范围内的序列是否为堆。 - **is_sorted**: 检查序列是否已排序。 3. **头文件**: - STL中的函数和容器都是在特定的头文件中定义的。例如,向量和算法可以在`<vector>`和`<algorithm>`头文件中找到。 4. **C++版本**: - 文档提及的`cpp11`, `cpp14`, `cpp17`分别指代C++的三个版本(C++11, C++14, C++17),这些版本中引入了新的特性和改进。例如,C++11引入了`auto`关键字、`std::unique_ptr`智能指针等特性,C++14和C++17则对C++11进行了补充,添加了更多的特性。 5. **项目标签**: - 标签中包含的`queue algorithms vector cpp14 stl cpp11 standard-template-library stl-container cpp17 stl-containers stl-vector hacktoberfest stl-algorithms 30-seconds-of-code 30-seconds-of-cpp C++`,这些标签涵盖了与STL相关的关键词,如容器、算法、C++版本等,以及与项目相关的信息如30秒代码片段和Hacktoberfest(一个为开源项目贡献代码的活动)。 **总结** 本项目“30-seconds-of-cpp”聚焦于C++ STL的易学性和实用性,旨在通过30秒左右的时间让程序员快速学习并掌握STL的核心功能。从提供的知识点中可以看出,STL确实为C++开发者提供了一个强大的工具集合,无论是对容器的操作还是对算法的应用,STL都提供了简便和高效的方式。此外,STL的不断进化与更新(如C++11到C++17版本的更新),也在不断丰富着这个工具库,使C++编程变得更加高效和现代。对于初学者而言,这是一个很好的切入点;对于有经验的开发者来说,这是温故知新的绝佳机会。通过学习和实践STL,开发者可以在C++中快速实现复杂的数据结构和算法,提升编程效率。