请解释以下代码:String data = String.format("str7", "1687686916754", "1687686916755");

时间: 2023-08-17 18:06:40 浏览: 35
这段代码是使用Java中的String类的`format方法来创建一个格式化字符串。`format()`方法的作用是将指定的参数插入到格式化字符串的占位符中,生成最终的字符串。 在这段代码中,格式化字符串是`"str7"`,它包含了一个占位符`%s`。这个占位符表示将要在该位置插入一个字符串。接下来的两个参数`"7686916754"`和`"1687686916755"`分别是要插到占符位置的两个字符串。 所以,`String.format("str7", "1687686916754", "1687686916755")` 的执行结果将会是 `"str7"`。因为格式化字符串中没有需要替换的占位符,所以参数并没有被使用到。 注意:在Java中,使用`String.format()`方法时,格式化字符串中的占位符需要与要插入的参数类型一致。例如,如果占位符是`%d`,那么要插入的参数必须是一个整数类型。在你提供的代码中,格式化字符串中只有一个普通字符串占位符`%s`,所以可以接收任何类型的参数。
相关问题

MB = 1024.0 * 1024.0 for obj in iterable: data_time.update(time.time() - end) yield obj iter_time.update(time.time() - end) if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1: eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second)) if torch.cuda.is_available(): print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time), memory=torch.cuda.max_memory_allocated() / MB)) else: print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time))) i += 1 end = time.time()

这段代码是`MetricLogger`类的`log_every`方法的一部分,用于在迭代过程中记录指标并打印日志。 在这段代码中,通过一个循环迭代`iterable`对象,对每个迭代进行以下操作: - 更新数据加载时间 `data_time` - 使用`yield`语句返回迭代对象 `obj` - 更新迭代时间 `iter_time` - 如果达到了打印日志的频率(`print_freq`)或者已经到达迭代的最后一次,执行以下操作: - 计算预计剩余时间 `eta_second`,即平均每个迭代所花费的时间乘以剩余迭代次数 - 将预计剩余时间转换为字符串表示 `eta_string` - 根据CUDA是否可用,选择打印日志的方式: - 如果CUDA可用,使用`log_msg`格式化字符串打印日志,包括迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间、数据加载时间和当前最大内存使用量 - 如果CUDA不可用,使用`log_msg`格式化字符串打印日志,不包括最大内存使用量 - 更新迭代计数 `i` - 更新结束时间 `end` 通过这段代码,可以在每个迭代步骤中记录指标并根据指定的频率打印日志。日志中包含了迭代计数、总迭代次数、预计剩余时间、当前指标的字符串表示、迭代时间和数据加载时间。如果CUDA可用,还会打印当前的最大内存使用量。这些日志信息有助于实时监控训练的进展和指标变化。

string a = textBox1.Text; string b = textBox2.Text; string str1 = "Data source=.;Initial Catalog=game;Integrated Security=true"; //string str1 = "Data source=.;Initial Catalog=game;User ID=sa;Password=123456"; using (SqlConnection scon = new SqlConnection(str1)) { scon.Open(); string str2 = string.Format("select count(*) from [user] where username='{0}' and password='{1}'", a, b); SqlCommand scom = new SqlCommand(str2, scon); int n = (int)scom.ExecuteScalar(); if (n >= 1) { Form1 f1= new Form1(); f1.Show(); this.Hide(); } else { MessageBox.Show("用户名或密码错误");open打不开

根据您提供的代码和问题描述,我认为您可能遇到了以下问题: 1. 数据库连接字符串不正确或无法连接到数据库。请检查 "str1" 变量中的连接字符串是否正确,并确保您的数据库服务器正在运行并且可以被访问。 2. 数据库 "game" 中的 "user" 表不存在或者没有包含指定的用户名和密码。请检查您的数据库中是否存在名为 "user" 的表,并且该表是否包含包含指定用户名和密码的行。 3. 打开窗体 "Form1" 失败。请检查名为 "Form1" 的窗体是否存在,并确保在打开窗体时没有发生任何异常或错误。 如果以上这些都没有问题,那么您可以尝试调试您的代码,以查看是哪里出现了问题。您可以使用 Visual Studio 中的调试工具来帮助您找到问题所在。

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将#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)合并一下

我现在有两个代码#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break 和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)请使用ros创建节点将他们合在一个功能包中使得机器人在获得文本的同时又可以订阅拍的图片他用

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# 导入数据集 def import_csv_data(): global file_path, df, txt_data file_path = filedialog.askopenfilename() df = pd.read_csv(file_path) df = df.fillna(0) top_5 = df.head() txt_data.delete('1.0', tk.END) txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 划分训练集和测试集 def split_train_test(): global file_path, train_ratio # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 划分数据集 train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) # 显示训练集和测试集大小 text_output.insert(tk.END, "训练集大小:{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小:{}\n".format(len(test)))续写代码实现“模型下拉菜单,可选择相应模型,选择后,对相应模型进行训练,测试”的功能

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