在windows系统中，如果定义环境变量时，将/path1;/path2;/path3设置在一个环境变量ppp里，输入ppp/a时是在哪个路径中搜索？

时间: 2023-06-08 18:06:27 浏览: 130
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Windows系统环境变量对应路径说明.

如果将/path1;/path2;/path3设置在一个环境变量ppp里，输入ppp/a时会在路径path1/a、path2/a、path3/a中搜索。系统会按顺序搜索每个路径，直到找到所需的文件或程序为止。
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1. 将脚本复制到 /etc/ppp/peers/quectel-pppd 中。 2. 创建一个启动脚本 /etc/init.d/quectel-pppd，内容如下： #!/bin/sh # chkconfig: 2345 99 01 # description: auto start quectel-pppd case "$1" in ...

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

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使用python，选择excel文件，删除名称为"KKK"的sheet中的第1列和第3列，删除名称为"PPP"的sheet中的第十列，删除名称为"SSS"的sheet中的第一行，保存文件在桌面，命名为"数据清理"

# 删除名称为 "KKK" 的 sheet 中的第 1 列和第 3 列 sheet_kkk = workbook['KKK'] sheet_kkk.delete_cols(1) sheet_kkk.delete_cols(3) # 删除名称为 "PPP" 的 sheet 中的第 10 列 sheet_ppp = workbook['PPP'] ...

使用python，选择excel文件，删除名称为"KKK"的文件中的第1列和第3列，删除名称为"PPP"的文件中的第十列，删除名称为"SSS"的文件中的第一行，保存文件在桌面，命名为"数据清理"

可以使用 pandas 库来完成这个任务。以下是代码示例： python ...这段代码会遍历指定路径下的所有 Excel 文件，根据文件名进行相应的数据清理操作，并将结果保存在桌面上的“数据清理.xlsx”文件中。

使用python，选择excel文件，删除名称为"KKK"的文件中的第1列和第3列，删除名称为"PPP"的文件中的第十列，保存文件在桌面，命名为"数据清理"

可以使用 pandas 库来完成这个任务，以下是...这段代码会将名称为 "KKK.xlsx" 的文件中的第1列和第3列删除，将名称为 "PPP.xlsx" 的文件中的第十列删除，然后将处理后的结果保存在桌面上的 "数据清理.xlsx" 文件中。

使用python的openpyxl，选择excel文件，删除名称为"KKK"的sheet中的第1列到第3列，删除名称为"PPP"的sheet中的第十列，删除名称为"SSS"的sheet中的第一行，在名称为"NAME"的sheet中首列新增两列，第一列输入"信达诺"，第二列输入"锡锭"，保存文件在桌面，命名为"数据清理"

# 删除名称为 "KKK" 的 sheet 中的第 1~3 列 if 'KKK' in wb.sheetnames: ws = wb['KKK'] for col in range(1, 4): ws.delete_cols(col) # 删除名称为 "PPP" 的 sheet 中的第十列 if 'PPP' in wb.sheetnames: ...

使用python的openpyxl，选择excel文件，删除名称为"KKK"的sheet中的第1列和第3列，删除名称为"PPP"的sheet中的第十列，删除名称为"SSS"的sheet中的第一行，在名称为"NAME"的sheet中首列新增两列，第一列输入"信达诺"，第二列输入"锡锭"，保存文件在桌面，命名为"数据清理"

# 在名称为 "NAME" 的 sheet 中首列新增两列，第一列输入 "信达诺"，第二列输入 "锡锭" name_sheet = workbook['NAME'] name_sheet.insert_cols(1, 2) name_sheet.cell(row=1, column=1, value='信达诺') name_sheet...

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