参考程序： #csv2html.py seg1 = ''' <!DOCTYPE HTML>\n<html>\n<body>\n<meta charset="utf-8"> <h2 align=center>2016年7月部分大中城市新建住宅价格指数</h2> <table border='1' align="center" width=70%> <tr bgcolor='orange'>\n''' seg2 = "</tr>\n" seg3 = "</table>\n</body>\n</html>" def fill_data(locls): seg = '<tr><td align="center">{}</td><td align="center">{}</td><td align="center">{}</td><td align="center">{}</td></tr>\n'.format(*locls) return seg fr = open("price2016.csv", "r") ls = [] for line in fr: line = line.replace("\n","") ls.append(line.split(",")) fr.close() fw = open("price2016.html", "w", encoding="utf-8") fw.write(seg1) fw.write('<th width="25%">{}</th>\n<th width="25%">{}</th>\n<th width="25%">{}</th>\n<th width="25%">{}</th>\n'.format(*ls[0])) fw.write(seg2) for i in range(len(ls)-1): fw.write(fill_data(ls[i+1])) fw.write(seg3) fw.close()将CSV格式（注意：为了简化设计，有标题栏时，请先删除首行的标题栏）的Python实验课班内序号文件使用HTML进行展示，展示时输出和自己班内序号邻近的10个学生信息。

时间: 2023-06-25 11:04:20 浏览: 60
很好，这是一个将 CSV 格式转换为 HTML 格式的程序，并展示班内序号邻近的 10 个学生信息的程序。我可以帮你解释一下代码的逻辑。 首先，定义了三个字符串变量 `seg1`、`seg2` 和 `seg3`，分别对应 HTML 文件的头部、表格头部和尾部。在 `seg1` 中，使用了 HTML 的 `<h2>` 和 `<table>` 标签，用于显示页面标题和表格。`seg2` 中使用了 `<tr>` 标签，表示表格中的一行，其中 `bgcolor` 属性设置为橙色。`seg3` 中则是 HTML 文件的结尾标签。 然后，定义了一个 `fill_data` 函数，该函数接受一个列表作为参数，返回一个 HTML 表格行的字符串。在函数内部，使用 `format` 方法将列表中的数据填充到 HTML 表格行模板中，并返回填充后的字符串。 接下来，打开 CSV 文件，将文件内容读入到 `ls` 列表中。在 `ls` 列表中，每个元素都是一个包含学生信息的列表。然后，使用 `open` 函数创建一个 HTML 文件，并写入 `seg1`。在 `seg1` 后面，使用 `format` 方法将 `ls` 列表中的第一行作为表格的表头，并写入 `seg2`。 接着，使用 `range` 函数遍历 `ls` 列表中的数据行。对于每一行数据，调用 `fill_data` 函数将其转换为 HTML 表格的一行，并写入到 HTML 文件中。 最后，写入 `seg3`，完成 HTML 文件的编写。 如果你想展示班内序号邻近的 10 个学生信息，可以在遍历 `ls` 列表时，判断该行数据的序号是否与目标序号相邻近，如果是，则将该行及其前后各 4 行的数据转换成 HTML 表格行，并写入到 HTML 文件中。

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yolov8n.pt和yolov8n-seg.pt权重参数文件

在YOLOv8版本测试的时候需要用到的权重参数文件，为了方便给不能科学上网的伙伴们，提供下载的地方！
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seg.rar_hex7seg译码器_seg三位循环_设计可逆N进制

六位十六位进制数可逆循环计数器、七段译码器设计，完全有VHDL语言设计，生成SYM文件后，设计top.gdf文件，赋好管脚下载到altera芯片上执行。

(3) 将CSV格式（注意：为了简化设计，有标题栏时，请先删除首行的标题栏）的Python实验课班内序号文件使用HTML进行展示，展示时输出和自己班内序号邻近的10个学生信息。 参考程序： #csv2html.py seg1 = ''' <!DOCTYPE HTML>\n<html>\n<body>\n<meta charset="utf-8"> 2016年7月部分大中城市新建住宅价格指数 \n''' seg2 = "\n" seg3 = "\n</body>\n</html>" def fill_data(locls): seg = '{}{}{}{}\n'.format(*locls) return seg fr = open("price2016.csv", "r") ls = [] for line in fr: line = line.replace("\n","") ls.append(line.split(",")) fr.close() fw = open("price2016.html", "w", encoding="utf-8") fw.write(seg1) fw.write('{}\n{}\n{}\n{}\n'.format(*ls[0])) fw.write(seg2) for i in range(len(ls)-1): fw.write(fill_data(ls[i+1])) fw.write(seg3) fw.close()

以下是参考程序： python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('students.csv') # 获取自己班内序号 my_num = 1 # 假设我的班内序号为1 start_index = max(0, my_num - 10) # 获取起始行索引 ...

seg1=''' <!DOCTYPE HTML>\n<htmb>\n<body>\n<meta charset gb2312> 2016年7月部分大中城市新建住宅价格指数 \n''' seg2 ="In" seg3 ="\n</body>\n</htmb" def fill_data(locls): seg='<tr><td align ="center">{}</td><td align ="center">{}</td><td align ="center">\ {}</td><td align "center">{}</td></tr>\n'.format(*locls) return seg fr = open("price2019.csv","r") ls=[] for line in fr: line=line.replace("\n","") ls.append(line.split(",")) fr.close() fw = open("price2019.html","w") fw.write(seg1) fw.write('城市\n<th' width="25%">'环比'\n同比\n'定基'\n'.format(*ls[0])') fw.write(seg2) for i in range(len(ls)-1): fw.write(fill_data(ls[i+1])) fw.write(seg3) fw.closeo

其中，seg1、seg2 和 seg3 是 HTML 代码的一部分，fill_data 函数用于将数据填入 HTML 表格中，fr 和 fw 分别是读和写文件的文件对象，ls 存储了从文件中读取的数据。这段代码的主要流程是：打开 price2019.csv 文件...

代码解析seg[:, :, j][seg[:, :, j]>1] = 1

这段代码是一个对 seg[:, :, j] 数组进行操作的...最后，seg[:, :, j][seg[:, :, j]>1] = 1 将 seg[:, :, j] 数组中大于1的元素赋值为1。 因此，这段代码的作用是将 seg[:, :, j] 数组中大于1的元素设置为1。

解释并标注这代码#include <iom16v.h> #include<macros.h> #define uchar unsigned char #define uint unsigned int #pragma interrupt_handler Timer2_RTC:4 #pragma interrupt_handler int0_ist:2 #pragma interrupt_handler uart_Rev_int:iv_USART_RXC char seg_led[16]={0x7E,0x3

这段代码是一个C语言程序，包含了一些头文件和宏定义。下面是对代码的解释和标注： c #include <iom16v.h> // 引用 AVR ATmega16V 微控制器的寄存器定义 #include <macros.h> // 引用通用的宏定义 #define uchar...

现在增加提示：1<=n<=100000 1<=L<=1000000000 0<=x<=y<=1000000000，请你用C++代码写出这道题

while (i < n && seg[i].l <= cur + 1) { mx = max(mx, seg[i].r); i++; } if (mx == cur) { cout << -1 << endl; return 0; } cur = mx; ans++; } cout << ans << endl; return 0; } 程序的...

修改脚本让分词后的结果保存在第二列中import jieba import csv # 加载停用词表 stopwords = set() with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.add(line.strip()) # 读取文件内容 file_object2 = open('test.csv').read().split('\n') # 分词并去除停用词 Rs2 = [] for i in range(len(file_object2)): result = [] seg_list = jieba.cut(file_object2[i]) for w in seg_list: if w not in stopwords: # 如果不是停用词，则将其添加到结果列表中 result.append(w) Rs2.append(result) # 写入CSV文件 with open('processed_data.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerows(Rs2)

file_object2 = open('test.csv').read().split('\n') # 分词并去除停用词 Rs2 = [] for i in range(len(file_object2)): result = [] seg_list = jieba.cut(file_object2[i]) for w in seg_list: if w not in ...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct Segment { int left; int right; }; // 比较函数，排序用 int cmp(const void* a, const void* b) { struct Segment* seg1 = (struct Segment*)a; struct Segment* seg2 = (struct Segment*)b; if (seg1->left == seg2->left) { return seg1->right - seg2->right; } return seg1->left - seg2->left; } int main() { int n, m; scanf("%d%d", &n, &m); struct Segment* segments = (struct Segment*)malloc(n * sizeof(struct Segment)); for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d%d", &(segments[i].left), &(segments[i].right)); } // 按照左端点排序，如果左端点相同，按照右端点从小到大排序 qsort(segments, n, sizeof(struct Segment), cmp); int ans = 0; int curRight = 0; int i = 0; while (i < n && curRight < m) { int maxRight = -1; int maxIndex = -1; while (i < n && segments[i].left <= curRight) { if (segments[i].right > maxRight) { maxRight = segments[i].right; maxIndex = i; } i++; } if (maxIndex == -1) { printf("wrong!\n"); return 0; } curRight = maxRight; ans++; } printf("the answer is %d\n", ans); free(segments); return 0; }修改一下代码使该代码可以多次输入

if (seg1->left == seg2->left) { return seg1->right - seg2->right; } return seg1->left - seg2->left; } int main() { int n, m; while (scanf("%d%d", &n, &m) != EOF) { struct Segment* segments = ...

对于图像压缩问题，设输入P=<10，12，15，255，1，2>，编程求出最优分段方式及存储位数

dp[i][j] = min(dp[k][j-1] + cost[k+1][i])，其中 0 <= k < i 其中，cost[k+1][i]表示将第k+1到i个像素分成一段所需的位数之和，可以通过遍历k+1到i的像素值，计算每个像素值与区间左端点的差值所需的二进制位数之...

def __init__(self, json_dir, n_src=2, sample_rate=8000, segment=4.0): super().__init__() # Task setting self.json_dir = json_dir self.sample_rate = sample_rate if segment is None: self.seg_len = None else: self.seg_len = int(segment * sample_rate) self.n_src = n_src self.like_test = self.seg_len is None # Load json files mix_json = os.path.join(json_dir, "mix.json") sources_json = [ os.path.join(json_dir, source + ".json") for source in [f"s{n+1}" for n in range(n_src)] ] with open(mix_json, "r") as f: mix_infos = json.load(f) sources_infos = [] for src_json in sources_json: with open(src_json, "r") as f: sources_infos.append(json.load(f)) # Filter out short utterances only when segment is specified orig_len = len(mix_infos) drop_utt, drop_len = 0, 0 if not self.like_test: for i in range(len(mix_infos) - 1, -1, -1): # Go backward if mix_infos[i][1] < self.seg_len: drop_utt += 1 drop_len += mix_infos[i][1] del mix_infos[i] for src_inf in sources_infos: del src_inf[i] print( "Drop {} utts({:.2f} h) from {} (shorter than {} samples)".format( drop_utt, drop_len / sample_rate / 36000, orig_len, self.seg_len ) ) self.mix = mix_infos self.sources = sources_infos

这是一个 Python 类的初始化函数，看起来是用于处理音频混合数据和其源数据的。具体来说，它的输入参数包括一个 JSON 目录、音频源的数量、采样率和段长度等。它会从指定的 JSON 文件中读取混合音频和其源音频的信息...

//段选译码 always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if (!rst_n) begin seg<=8'b1111_1111; end else begin case (seg_flag) 0: seg<={dot,ZERO} ; 1: seg<={dot,ONE} ; 2: seg<={dot,TWO} ; 3: seg<={dot,THREE} ; 4: seg<={dot,FOUR} ; 5: seg<={dot,FIVE} ; 6: seg<={dot,SIX} ; 7: seg<={dot,SEVEN} ; 8: seg<={dot,EIGHT} ; 9: seg<={dot,NINE} ; default: seg<=8'b1111_1111; endcase end end

它使用了时钟信号 clk 和复位信号 rst_n，当复位信号为低电平时，将数码管显示为全亮；当复位信号为高电平时，根据输入的数字 seg_flag，选择相应的数字码段进行显示。其中，dot 表示小数点，ZERO 到 NINE 分别表示...

替换掉此代码里的import cv2模块，import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path= 'E:\dataset\LiTS17\' savepath = 'E:\dataset\LiTS17\2d\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

将import cv2替换为from PIL import Image即可，函数中用到了cv2.threshold函数，可以使用PIL中的ImageOps.autocontrast()函数代替。修改后的代码如下： python import os import numpy as np import nibabel ...

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation" savepath_vol = savepath + "volume" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 将代码中的 使用cv2模块的代码替换掉，给出完整代码，实现相同功能

silce_seg = np.uint8(cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]) if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min...

c++ 代码实现：下面说明obj.seg是yolov8预测出来的mask图，要求将obj.seg 上采样之后再渲染到原图上 cv::Mat image = cv::imread("inference/yq.jpg"); auto yolo = yolo::load("/home/zhangyu/tensorrt_code/test/1.18-integrate-full-yolov5/workspace/last.transd.trtmodel", yolo::Type::V8Seg); if (yolo == nullptr) return; auto objs = yolo->forward(cvimg(image)); int i = 0; for (auto &obj : objs) { uint8_t b, g, r; tie(b, g, r) = yolo::random_color(obj.class_label); cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left, obj.top), cv::Point(obj.right, obj.bottom), cv::Scalar(b, g, r), 5); auto name = cocolabels[obj.class_label]; auto caption = cv::format("%s %.2f", name, obj.confidence); int width = cv::getTextSize(caption, 0, 1, 2, nullptr).width + 10; cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left - 3, obj.top - 33), cv::Point(obj.left + width, obj.top), cv::Scalar(b, g, r), -1); cv::putText(image, caption, cv::Point(obj.left, obj.top - 5), 0, 1, cv::Scalar::all(0), 2, 16); if (obj.seg) { // cv::imwrite(cv::format("%d_mask.jpg", i), // cv::Mat(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data)); i++; } } printf("Save result to Result.jpg, %d objects\n", (int)objs.size()); cv::imwrite("Result.jpg", image); }

cv::Mat seg(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data); cv::resize(seg, seg, image.size(), cv::INTER_LINEAR); // 颜色映射 cv::Mat color_map; cv::applyColorMap(seg, color_map, cv::...

c++ 代码实现将下图代码的obj.seg渲染在image上,obj.seg是yolov8预测出来的mask图， cv::Mat image = cv::imread("inference/yq.jpg"); auto yolo = yolo::load("/home/zhangyu/tensorrt_code/test/1.18-integrate-full-yolov5/workspace/last.transd.trtmodel", yolo::Type::V8Seg); if (yolo == nullptr) return; auto objs = yolo->forward(cvimg(image)); int i = 0; for (auto &obj : objs) { uint8_t b, g, r; tie(b, g, r) = yolo::random_color(obj.class_label); cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left, obj.top), cv::Point(obj.right, obj.bottom), cv::Scalar(b, g, r), 5); auto name = cocolabels[obj.class_label]; auto caption = cv::format("%s %.2f", name, obj.confidence); int width = cv::getTextSize(caption, 0, 1, 2, nullptr).width + 10; cv::rectangle(image, cv::Point(obj.left - 3, obj.top - 33), cv::Point(obj.left + width, obj.top), cv::Scalar(b, g, r), -1); cv::putText(image, caption, cv::Point(obj.left, obj.top - 5), 0, 1, cv::Scalar::all(0), 2, 16); if (obj.seg) { // cv::imwrite(cv::format("%d_mask.jpg", i), // cv::Mat(obj.seg->height, obj.seg->width, CV_8U, obj.seg->data)); i++; } } printf("Save result to Result.jpg, %d objects\n", (int)objs.size()); cv::imwrite("Result.jpg", image); }

1. 将 obj.seg 转换成 cv::Mat 格式的图像，即将 obj.seg->data 拷贝到 cv::Mat 中，并设置其大小为 obj.seg->height 和 obj.seg->width。 2. 将 obj.seg 的像素值中为 1 的部分渲染成指定颜色的矩形框。 代码实现...

<generator object Tokenizer.cut at 0x0000021991A65348>

这里的<generator object Tokenizer.cut at 0x0000021991A65348>表示的是通过第一种方式获取的分词结果。可以使用next函数逐个获取分词结果，例如： python import jieba text = "我爱自然语言处理" seg_...
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LED_seg7.rar_7seg程序引用_DE2 70 按键_LED SEG

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