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时间: 2024-05-25 07:17:49 浏览: 50
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MTK_aee_extract.zip

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coral_extract.dll

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Git_Extract.zip

"Git_Extract.zip" 是一个工具包，专为处理Git文件泄露情况设计，它可以帮助安全专家和开发人员从Web目录中恢复或下载那些可能未被删除的隐藏.git目录。这个基于Python3的工具对于理解和防止Web安全攻击至关重要。...

SELECT SQL_NO_CACHE count( 0 ) FROM lab_model_auction_extract_category_distribute lmaecd LEFT JOIN lab_model_auction_extract_category lmaec ON lmaecd.auction_extract_id = lmaec.auction_id WHERE lmaecd.is_deleted = 0 AND lmaecd.status = 1 AND lmaecd.uid = 1563; SQL优化

1. 索引优化：为 lab_model_auction_extract_category_distribute 表的 is_deleted、status、uid 字段以及 lab_model_auction_extract_category 表的 auction_id 字段建立索引，加快查询速度。...

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1))：将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别...

UserWarning: This pattern is interpreted as a regular expression, and has match groups. To actually get the groups, use str.extract.

解决这个问题的方法是明确地调用.extract 或者 .search(...).group() 后跟组号或元组形式的组名，如： python result = re.search(r'(\d+)-(\d+)', 'abc123-456def') matches = result.groups() # 使用 ...

data = pd.read_excel('D:\破岩平台\振动\数据处理\Z40-1-1\Z40-1-1-1.xlsx') class FeatureExtra(): def __init__(self, signal, fs): # 带多参数，创建类中的函数，也叫方法 self.signal = signal.values self.fs = fs self.Ssignal = signal

在使用时，首先创建FeatureExtra对象，然后调用extract_features方法进行特征提取： python import pandas as pd signal = pd.read_excel('D:\破岩平台\振动\数据处理\Z40-1-1\Z40-1-1-1.xlsx') fs = 1000 ...

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') data = data.sort_index() print(data) model = sm.tsa.ExponentialSmoothing(data, trend='add', seasonal='add', seasonal_periods=12).fit() forecast = model.forecast(12) idx = pd.date_range(start=data.index[-1], periods=12, freq='M') forecast.index = idxplt.figure(figsize=(9.62,8.62)) plt.plot(data, label='Original Data') plt.plot(forecast, label='Forecasted Data') plt.xlabel('日期', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置x轴标签字体 plt.ylabel('销量', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置y轴标签字体 plt.title('销量变化', fontproperties=font,fontsize=16) # 设置标题字体 plt.xticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.yticks(fontproperties=font, fontsize=14) plt.savefig('extract.png',dpi=300)请将这段代码改成使用最小二乘法的线性模型

plt.savefig('extract.png', dpi=300) 以上代码使用leastsq函数进行最小二乘法拟合，其中linear_func函数定义了线性模型，error_func函数定义了误差函数。拟合结果可以直接使用线性模型计算得到，然后...

SELECT etc.order_id, JSON_UNQUOTE( JSON_EXTRACT( etc.parameters, '$.line_id' )) AS line_id, tt.company_id, tc.company_name FROM eb_travel_cart AS etc LEFT JOIN travelmanager_travelline AS tt ON line_id = tt.id LEFT JOIN travelmanager_company AS tc ON tt.company_id = tc.id WHERE etc.paid = 0

SELECT etc.order_id, JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(etc.parameters, '$.line_id')) AS line_id, tt.company_id, tc.company_name FROM eb_travel_cart AS etc LEFT JOIN travelmanager_travelline AS tt ON ...

gat工具aee_extract.exe

gat工具aee_extract.exe是一款用于提取AEE（Advanced Encryption Standard Encryption）加密文件的工具，它能够解密并还原被AEE加密的文件。 AEE是一种常见的加密算法，用于保护文件的安全性。使用AEE加密后，即使...

import os import yaml # 读取yaml的数据 def read_yaml(): with open(os.getcwd()+"/extract.yaml",encoding="utf-8",mode="r") as f: value = yaml.load(f,yaml.FullLoader) return value # 写入数据到yaml文件里面.注意下方的mode,等于a为追加，等于w为清空后重写 def write_yaml(data): with open(os.getcwd()+"/extract.yaml",encoding="utf-8",mode="a") as f: yaml.dump(data,stream=f,allow_unicode=True) # 清空.mode="w" def clear_yaml(): with open(os.getcwd()+"/extract.yaml",encoding="utf-8",mode="w") as f: f.truncate()

这段代码是用来读取和写入 YAML 文件的。具体来说，它包括三个函数： - read_yaml()：用于读取 YAML 文件，返回一个 Python 对象； - write_yaml(data)：用于将 Python 对象写入到 YAML 文件中，参数 data 为...

mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3

其中，extract_colors属性被设置为False，表示在执行增量式重建时不提取颜色信息。min_model_size属性被设置为3，表示只有当模型中至少有3个点时才进行增量式重建。这些选项可以根据需要进行修改。

简化sql: select JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(woo.attachment, '$.transformerObjList')) as transformerObjList from workflow_order woo where workflow_order_id in ( select c.workflow_order_id from ( select concat( JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(wo.attachment, '$.province')), JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(wo.attachment, '$.city')), JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(wo.attachment, '$.county')), JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(wo.attachment, '$.town')), JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(wo.attachment, '$.village')) ) as address , JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(wo.attachment, '$.dataType')) as dataType ,wo.workflow_order_id from workflow_order as wo ) as c where c.dataType = 1587434126787240000 and c.address = '江苏省无锡市宜兴市A镇8村'

SELECT JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(attachment, '$.transformerObjList')) AS transformerObjList FROM workflow_order WHERE workflow_order_id IN ( SELECT workflow_order_id FROM ( SELECT CONCAT( JSON_...

with open(file_path, 'r') as f: content = f.read() first_number = extract_first_number(content) rospy.init_node("control_circle_p") if first_number == 1: # 发布cmdvel形式的消息 pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10) twist_msg = Twist() twist_msg.linear.x = 0.0 twist_msg.linear.y = 0.0 pub.publish(twist_msg) numbers_list.append(first_number) numbers_list = correct_numbers(numbers_list)

这段代码是在一个 Python 程序中执行的，首先通过 open 函数打开一个文件，文件路径为 file_path，模式为 'r'，即只读模式。然后通过 read 方法读取文件内容，并将其存储在变量 content 中。接下来，调用 ...

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

这段代码是一个名为PrototypicalCalibrationBlock的类的定义，它包含了一些方法和属性。__init__方法接受一个cfg参数，用来初始化一些属性。其中包括设备类型、alpha值、预训练模型、数据加载器、RoI池化器和类别...

self._traceback = tf_stack.extract_stack()

这段代码的意思是将当前的调用堆栈...tf_stack.extract_stack()是TensorFlow中的一个函数，用于提取当前的调用堆栈信息。通过将堆栈信息保存在self._traceback中，可以方便地在程序出现错误时进行调试和排查问题。

self.test_data = self.extract_features(test_file)

I'm sorry, I cannot provide context for this code without additional information about the programming language, libraries used, and the specific implementation of the extract_features method....

""" This code is based on the Torchvision repository, which was licensed under the BSD 3-Clause. """ import os import pickle import sys import numpy as np import torch from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset from utils.mypath import MyPath from torchvision.datasets.utils import check_integrity, download_and_extract_archive class simclr_c10(Dataset): base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10' filename = "simclr_c10" def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd/simclr_c10/'), train=True, transform=None, download=False): super('wjd/simclr_c10/', self).__init__() self.data = None self.root = root self.transform = transform self.train = train # training set or test set self.classes = ['Al', 'Ag', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Ta', 'Mo'] def __getitem__(self, index): """ Args: index (int): Index Returns: dict: {'image': image, 'target': index of target class, 'meta': dict} """ img, target = self.data[index], self.targets[index] img_size = (img.shape[0], img.shape[1]) img = Image.fromarray(img) class_name = self.classes[target] if self.transform is not None: img = self.transform(img) out = {'image': img, 'target': target, 'meta': {'im_size': img_size, 'index': index, 'class_name': class_name}} return out def get_image(self, index): img = self.data[index] return img def __len__(self): return len(self.data) def extra_repr(self): return "Split: {}".format("Train" if self.train is True else "Test") return outside function，这段代码正确吗

4. 另外，check_integrity 和 download_and_extract_archive 函数在代码中没有使用，可以删除 修正后的代码如下所示： import os import pickle import sys import numpy as np import torch from PIL ...

def fetchNews(self): self.sendRequest() self.extractData() def sendRequest(self): response = requests.get(url=self.url, headers=self.headers) response.encoding = 'utf-8' content = response.text with open('qq.json', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(content) def extractData(self): obj = json.load(open('qq.json', 'r', encoding='utf-8')) title = jsonpath.jsonpath(obj, '$..title') title_url = jsonpath.jsonpath(obj, '$..url')加注释

具体来说，fetchNews 方法调用了 sendRequest 方法和 extractData 方法。sendRequest 方法使用 requests 库向指定的 URL 发送 GET 请求，并将响应内容写入 qq.json 文件。extractData 方法从 qq.json ...

这段代码的作用是什么？import os import yaml class YamlUtil: # 写入yaml文件（将接口的返回数据中的某一字段写入yaml文件当中） def write_yaml(self, data): with open(os.getcwd() + "./extract.yaml", encoding="utf-8", mode="a+") as f: yaml.dump(data, stream=f, allow_unicode=True) # 读取yaml文件（读取写入yaml文件的的接口返回参数） def read_yaml(self, key): with open(os.getcwd() + "./extract.yaml", encoding="utf-8", mode="r") as f: value = yaml.load(stream=f, Loader=yaml.FullLoader) return value[key] # 清空yaml文件（用例执行前后清空 用在装饰器fixtrue中） def clean_extract_yaml(self): with open(os.getcwd() + "./extract.yaml", encoding="utf-8", mode="w") as f: f.truncate() # 读取yaml格式的测试用例数据 def read_case_yaml(self, case_path): with open(case_path, encoding="utf-8", mode="r") as f: value = yaml.load(stream=f, Loader=yaml.FullLoader) return value

3. clean_extract_yaml：清空 Yaml 文件，用于用例执行前后的清理，常用于装饰器 fixture 中。 4. read_case_yaml：读取 Yaml 格式的测试用例数据，用于接口自动化测试。 在具体实现时，该类会根据传入的文件路径和...

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