jsonformat.exe

时间: 2023-06-05 13:47:37 浏览: 91
JsonFormat.exe是一个开源的程序,可以将json格式化为易于阅读的形式。它可以在Windows、Linux和Mac等多种操作系统上运行,并且可以与命令行或图形化用户界面(GUI)进行交互。使用JsonFormat.exe可以解析、压缩和格式化JSON字符串。 JsonFormat.exe程序的另一个重要功能是可以将JSON字符串转换为Java、C#、PHP等编程语言的源代码。这使得开发人员可以更加方便地使用JSON数据进行编程,而无需手动解析JSON字符串。 总的来说,JsonFormat.exe是一个非常实用的程序,可以有效地提高开发人员的工作效率。通过使用这个工具,开发人员可以更加高效地处理JSON数据,让代码更加易于阅读和维护。无论是对于专业开发人员还是对于对JSON数据感兴趣的人来说,JsonFormat.exe都是一个非常有价值的工具。
相关问题

vscode settings.json 配置推荐

以下是一些常用的推荐的 VS Code `settings.json` 配置项: ```json { "editor.tabSize": 2, // 设置缩进的空格数 "editor.wordWrap": "on", // 设置文字换行方式 "editor.autoIndent": true, // 启用自动缩进 "editor.formatOnSave": true, // 在保存时自动格式化代码 "files.exclude": { "**/.git": true, // 排除 .git 文件夹 "**/.svn": true // 排除 .svn 文件夹 }, "workbench.colorTheme": "Default Dark+", // 设置主题 "terminal.integrated.shell.windows": "C:\\Windows\\System32\\cmd.exe", // 设置终端使用的默认 shell(Windows 平台) "terminal.integrated.shell.linux": "/usr/bin/bash", // 设置终端使用的默认 shell(Linux 平台) "terminal.integrated.shell.osx": "/bin/bash", // 设置终端使用的默认 shell(Mac 平台) "git.enableSmartCommit": true, // 启用智能提交,将已暂存的文件自动包含在提交中 "git.autofetch": true, // 自动获取远程 Git 分支的最新状态 "typescript.format.insertSpaceAfterFunctionKeywordForAnonymousFunctions": false, // 在匿名函数的 function 关键字后插入空格 "typescript.format.insertSpaceAfterOpeningAndBeforeClosingNonemptyBraces": false // 在非空括号的开头和结尾插入空格 } ``` 这些配置项可以根据个人偏好进行调整。你可以将这些配置项复制到你的 `settings.json` 文件中,并根据需要进行修改。保存文件后,配置将生效。

vscode settings.json 自动配置

可以通过在 VS Code 中打开“首选项”->“设置”->“打开设置(JSON)”来编辑 VS Code 的 settings.json 文件。在该文件中,可以配置各种 VS Code 的设置选项,例如编辑器的字体、主题、代码提示等等。 以下是一个示例 settings.json 文件: ``` { "editor.fontSize": 14, "editor.tabSize": 4, "editor.wordWrap": "on", "editor.formatOnSave": true, "files.autoSave": "onFocusChange", "workbench.colorTheme": "Default Dark+", "workbench.iconTheme": "vscode-icons", "terminal.integrated.shell.windows": "C:\\Windows\\System32\\cmd.exe" } ``` 这个文件中包含了一些常用的设置选项,例如将编辑器的字体大小设置为 14,将制表符大小设置为 4,开启自动换行等等。其中,每个设置选项都是一个键值对,键是设置选项的名称,值是设置选项的值。

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import re import os import json masscan_path = "D:/0.脚本小子/Tools/masscan/masscan.exe" masscan_parser_path = "../Tools/Masscan-to-CSV/masscan_xml_parser.py" nmap_parser_path = "../Tools/Nmap-Scan-to-CSV/nmap_xml_parser.py" port_list_path = "./dict/ports-http-iamthefrogy.txt" port_list_fp = open(port_list_path, "r") port_list = port_list_fp.readline().strip() port_list_fp.close() # 判断IP是否符合规范 def check_ip(data): ip_pattern = re.compile(r'((2(5[0-5]|[0-4]\d))|[0-1]?\d{1,2})(\.((2(5[0 - 5] | [0 - 4]\d)) | [0 - 1]?\d{1, 2})){3}') result = ip_pattern.match(data) if result is None: return None else: return result.group(0) def filter_ip(): ip_filepath = "./result/ip.txt" # IP数据保存路径 ip_fp = open(ip_filepath, 'r') ip_list = ip_fp.readlines() ip_fp.close() ip_fp = open(ip_filepath, 'w') for ip in ip_list: ip = check_ip(ip) if ip is not None: ip_fp.write(ip + '\n') ip_fp.close() # NMap: csv -> json,提取IP和端口的映射 def read_nmap(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/nmap/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[4] if ip != "IP": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/nmap/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行nmap命令将数据保存为xml与csv格式 def nmap(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "nmap -Pn -p {} -oX {} -iL {}".format(port_list, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/ip.txt") os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( nmap_parser_path, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/nmap/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_nmap(save_name) # Masscan: csv -> json,提取IP和端口的映射 def read_masscan(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/masscan/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[3] if ip != "IpAddr": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/masscan/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行masscan命令将数据保存为xml与csv格式 def masscan(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "{} -iL {} -Pn -p {} -oX {}".format( masscan_path, "./result/ip.txt", port_list, "./result/masscan/" + save_name + ".xml" ) os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( masscan_parser_path, "./result/masscan/" + save_name + ".xml", "./result/masscan/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_masscan(save_name) # 端口探测主函数 def search_port(conf, filename): filter_ip() if conf['use_nmap']: nmap(filename) if conf['use_masscan']: masscan(filename) if __name__ == '__main__': filter_ip() fp = open("./config.json", "r", encoding="utf-8") conf_json = json.load(fp) config = conf_json['ports'] search_port(config, '2023_1_8')

(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s5 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

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提供的源码资源涵盖了安卓应用、小程序、Python应用和Java应用等多个领域,每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写,确保了在对应环境下能够无缝运行。同时,源码中配备了详细的注释和文档,帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群: 这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生,还是对其他领域编程感兴趣的学生,这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码,你可以掌握各平台开发的基础知识,提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标: 在学习阶段,你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码,你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践,逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外,在求职或创业过程中,具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明: 为了确保源码资源的可运行性和易用性,特别注意了以下几点:首先,每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明,确保用户能够轻松搭建起开发环境;其次,源码中的注释和文档都非常完善,方便用户快速上手和理解代码;最后,我会定期更新这些源码资源,以适应各平台技术的最新发展和市场需求。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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