newpath = r"D:\PycharmData\PycharmProjects\yolov5-5.0_SEG\VOC2007\images\train\"

时间: 2023-12-05 17:41:51 浏览: 61
PY

用于制作VOC格式数据集Main文件夹中train.txt等

根据提供的引用内容，newpath是一个字符串变量，其值为"D:\PycharmData\PycharmProjects\yolov5-5.0_SEG\VOC2007\images\train\"。这个变量可能是用于存储训练集图像的路径。需要注意的是，这个路径以反斜杠\结尾，这是Windows系统中文件路径的常见表示方法。
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PostgreSQL 全文搜索示例 看看在 PostgreSQL 中使用全文搜索。 为准备。 获取设置 你需要安装和 。 如果您使用的是 Mac，我建议您安装和 。 然后你可以简单地运行brew cask install virtualbox vagrant ...

OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确。: 'F:\\yolov5_7.0\\yolov5\\..F:\\yolov5_7.0\\datasets\\VOC'

newpath = r'C:\\Users\\A\\Desktop\\社保门禁\\' + date + '.xlsx' # 需要复制的表 folderpath = r'C:\\Users\\A\\Desktop\\社保门禁\\' + date # 需要复制的表 print(folderpath) def mkdir(path): folder = ...

function data = readall_mat(path) % READALL_MAT 读取所有文件 % DATA = READALL_MAT(PATH)读取路径PATH下的所有mat文件中的数据赋给data % mat文件中含有多个数据项 % 输出cell格式以免各数据项长度不同 % 输出data后若要使用data中的内容请使用data{index}访问 % % 原始版本：V1.0 作者：贾郑磊 时间：2018.03.05 A = dir(fullfile(path,'*.mat')); % 读取后A的格式为 % name -- filename % date -- modification date % bytes -- number of bytes allocated to the file % isdir -- 1 if name is a directory and 0 if not % ？？？--都显示为7.3702e+05标识 A = struct2cell(A); num = size(A); for k =0:num(2)-1 x(k+1) = A(num(1)*k+1); end m = 1; for k = 1:num(2) newpath = strcat(path,'\',x(k)); temp = load(char(newpath)); temp = struct2cell(temp); num2 = size(temp); for l = 1:num2(1) data{m} = temp{l}; m = m+1; end end

这是一个用于读取指定路径下所有mat文件中数据的MATLAB函数，它将数据存储在一个cell格式的变量data中。每个mat文件中可能包含多个数据项，因此...这个函数的作者是贾郑磊，原始版本为V1.0，发布时间是2018年3月5日。

用python修改以下代码使其能正确运行：# 定义维特比算法 def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p): V = [{}] path = {} for y in states: V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y].get(obs[0], 0) path[y] = [y] for t in range(1, len(obs)): V.append({}) newpath = {} for y in states: (prob, state) = max([(V[t-1][y0] * trans_p[y0].get(y, 0) * emit_p[y].get(obs[t], 0), y0) for y0 in states if V[t-1][y0] > 0]) V[t][y] = prob newpath[y] = path[state] + [y] path = newpath (prob, state) = max([(V[len(obs)-1][y], y) for y in states]) return prob, path[state] # 对测试集进行词性标注并计算准确率 total_count = 0 correct_count = 0 for word, pos in test_words: if word in word_pos_prob.get(pos, {}): obs = [word] states = list(pos_count.keys()) start_p = pos_init_prob trans_p = pos_trans_prob emit_p = word_pos_prob[pos] prob, path = viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p) if path[pos][0] == pos: correct_count += 1 total_count += 1 accuracy = correct_count / total_count print('Accuracy: {}'.format(accuracy))

newpath = {} for y in states: (prob, state) = max([(V[t-1][y0] * trans_p[y0].get(y, 0) * emit_p[y].get(obs[t], 0), y0) for y0 in states if V[t-1][y0] > 0]) V[t][y] = prob newpath[y] = path[state]...

clear all; close all; clc; clear; gn=load ('.\data\output.txt');%1.fault1_step_5, 2.fault2_step_10 %Xtext=load('E:\matlab_m_doc\semiconductor_fault.txt');%ordinally_fault22;12147 % % A=dir(fullfile('E:\document\matlab_m_doc\eighth_paper\normal_batches_same\*.txt')); A=dir(fullfile ('E:\实验室\流程工业\基础代码\SFA_pdf & code\SFA_matlab code\data\*.mat'));%fullfile函数作用是利用文件各部分信息创建并合成完整文件名。输入：f = fullfile('C:','Applications','matlab','fun.m')得到：f =C:\Applications\matlab\fun.m %在这个命令中，data是一个文件夹，*.mat表示匹配该文件夹下所有扩展名为.mat的文件。fullfile函数用于生成完整的文件路径。dir函数返回一个结构体数组，其中每个元素代表一个匹配的文件，该结构体包含文件的详细信息，如文件名、日期、大小等。在这个命令中，A是一个结构体数组，包含所有匹配的.mat文件的详细信息。 A=struct2cell(A);%函数功能：把结构体转换为元胞数组。 num=size(A); batches=num(2); sample=400; variable=5; for k=0:batches-1 x(k+1)=A(5*k+1);%把矩阵按序号排列，即1表示第一行第一列，6表示第二列第一行，11,16,21等注意是按照列往下排列的。因为在5*5的矩阵A里，第一行的元素表示的是txt数据。 end for k=1:batches newpath=strcat ('E:\实验室\流程工业\基础代码\SFA_pdf & code\SFA_matlab code\data\',x(k));%strcat ，Strings Catenate即横向连接字符，与c语言中的不同 data{k}=load(char(newpath));%char(newpath) Xtrain=data{k}; m=[1 2 3 4 5 6];%提取的所选的列 xtrain1=Xtrain(:,m); for hj=1:sample gh(1,((hj-1)*5+1):hj*5)= xtrain1(hj,:);%将每一批次的数据按照沿批次方向展开 end yu{k}=gh;%yk就是沿批次方向展开的存储 end

这段代码是用 MATLAB 读取文件夹中的多个 .mat 文件，将它们的数据按照特定的方式提取和存储。具体地，代码首先使用 load 函数读取一个名为 output.txt 的文件，然后定义变量 batches、sample 和 variable 分别表示...

for i in range(len(states)): max_p[0][i] = start_p[i] * emit_p[i][obs[0]] path[i][0] = i for t in range(1, len(obs)): newpath = np.zeros((len(states), len(obs))) for y in range(len(states)): prob = -1 for y0 in range(len(states)): nprob = max_p[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]] if nprob > prob: prob = nprob state = y0 # 记录路径 max_p[t][y] = prob for m in range(t): newpath[y][m] = path[state][m] newpath[y][t] = y path = newpath max_prob = -1 path_state = 0给这段代码加上详细注释

newpath = np.zeros((len(states), len(obs))) # 遍历可能的状态 for y in range(len(states)): prob = -1 # 遍历上一时刻的所有状态 for y0 in range(len(states)): # 计算概率 nprob = max_p[t-1][y0]...

shell脚本中 newpath=${1}和newpath=$1

在shell脚本中，newpath=${1} 和 newpath=$1 都用于从命令行参数中获取第一个参数（通常称为位置参数）。但是它们之间有一个细微的区别： 1. newpath=${1}[^1]： 这种写法会创建一个新的变量 newpath 并...

n = 0 for i in data: WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) plt.clf() # plt.show() n = n + 1这段代码是一段绘图代码，当i中存在空值时绘图会中断，怎样将i中存在空值的整条i删除或跳过

plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible...

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) # plt.clf() # plt.show() n = n + 1，以上代码画出来的示功图怎么感觉叠加起来了

plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible...

pattern = r'(?<=plugin_path=)[^]+(?:\n)' updated_file_text = re.sub(pattern, f'"{newpath}"'+'\n', file_text) 这个语法是否有问题

是的，提供的正则表达式模式存在问题。在 pattern 中，[^] 这部分是不正确的。[^] 是一个无效的字符类，因为它没有指定要排除的字符范围。 如果你想匹配除换行符外的任意字符，可以使用 . 表示除换行符外的...

newpath=${1} shell脚本中

在shell脚本中，newpath=${1} 是一个赋值语句，用于从命令行参数中获取第一个参数并将其赋给变量 newpath。当运行这个脚本时，可以像下面这样传递路径作为参数： bash ./your_script.sh /path/to/directory ...

pattern = r'(?<=plugin_path=)[^ ]+(?:\n)' updated_file_text = re.sub(pattern, f'"{newpath}"'+'\n', file_text) 这两句话是什么含义

在这里，模式是之前定义的 pattern，替换的新内容是 f'"{newpath}"'+'\n'，表示将 newpath 包装在双引号中，并且在末尾加上换行符。file_text 是要进行替换的文本。 综合起来，这两句话的含义是在 file_...

def compute(obs, states, start_p, trans_p, emit_p): # max_p（3*2）每一列存储第一列不同隐状态的最大概率 max_p = np.zeros((len(obs), len(states))) #print("max_p",max_p) # path（2*3）每一行存储上max_p对应列的路径 path = np.zeros((len(states), len(obs))) #print("path",path) # 初始化 for i in range(len(states)): max_p[0][i] = start_p[i] * emit_p[i][obs[0]] path[i][0] = i #print("max_p", max_p) #print("path", path) for t in range(1, len(obs)): newpath = np.zeros((len(states), len(obs))) for y in range(len(states)): prob = -1 for y0 in range(len(states)): nprob = max_p[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]] if nprob > prob: prob = nprob state = y0 # 记录路径 max_p[t][y] = prob for m in range(t): newpath[y][m] = path[state][m] newpath[y][t] = y path = newpath #print("path",path) max_prob = -1 path_state = 0 # 返回最大概率的路径 for y in range(len(states)): if max_p[len(obs)-1][y] > max_prob: max_prob = max_p[len(obs)-1][y] path_state = y #print("path_state",path_state) return path[path_state]解释以上代码

这段代码实现了隐马尔可夫模型中的维特比算法，用于解码观测序列对应的隐状态序列。 在该算法中，给定观测序列obs、隐状态集合states，以及初始状态概率start_p、状态转移概率trans_p和发射概率emit_p，需要求解...

for i in range(len(states)): max_p[0][i] = start_p[i] * emit_p[i][obs[0]] path[i][0] = i for t in range(1, len(obs)): newpath = np.zeros((len(states), len(obs))) for y in range(len(stat): prob = -1给这段代码加上详

细的注释： # 初始化 max_p 和 path for i in range(len(states)): max_p[0][i] = start_p[i] * emit_p[i][obs[0]] path[i][0] = i ...最后，更新路径 path 为 newpath，即可得到最终的最可能路径。
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