export function batchUpdateAlert(ids) { return request({ url: '/ecsAlarmInfos' + '/batch/' + ids, method: 'put', data: {} }) }

这是一个使用了导出语法的 JavaScript 函数 `batchUpdateAlert`。函数接受一个参数 `ids`，用于传递需要批量更新的告警信息的标识符。函数内部使用 `request` 方法发起一个 PUT 请求，请求地址为 '/ecsAlarmInfos/batch/' + ids，参数通过 `data` 选项传递一个空对象。

类似于之前提到的 `request` 方法，`batchUpdateAlert` 函数中的 `request` 方法可能是一个自定义的网络请求方法。如需了解更多关于该方法的实现细节，请参考相关代码或文档。

相关问题

export function pageRiskListByRiskListApplyRelId(qsRiskListApplyRelId) { return request({ url: '/safety/risk/riskList/page', method: 'get', params: {qsRiskListApplyRelId: qsRiskListApplyRelId, batch:'all'} }) }

这是一个导出的函数 `pageRiskListByRiskListApplyRelId`，用于根据 `qsRiskListApplyRelId` 请求关联的风险列表的分页数据。该函数使用了一个 `qsRiskListApplyRelId` 参数来传递请求参数。

函数内部使用了 `request` 方法来发送请求，该方法可能是一个自定义的封装了网络请求逻辑的函数。在请求配置中，指定了请求的 URL 为 `/safety/risk/riskList/page`，请求方法为 `get`，并将 `qsRiskListApplyRelId` 参数作为查询参数传递给服务器。同时，还传递了一个名为 `batch` 的查询参数，其值为 `'all'`。

你可以在调用这个函数时，传递一个 `qsRiskListApplyRelId` 参数来获取关联的风险列表的分页数据，例如：

const qsRiskListApplyRelId = 'your_qsRiskListApplyRelId';

pageRiskListByRiskListApplyRelId(qsRiskListApplyRelId)
  .then(response => {
    // 处理成功响应
  })
  .catch(error => {
    // 处理错误
  });

请注意，在使用该函数之前，你需要确保定义了 `request` 方法，并且它能够正确发送网络请求并返回 Promise 对象。

for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file) file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = img.resize((224, 224)) # 将图片大小调整为 (224, 224) img_arr = np.array(img) # 将图片转换为 numpy 数组 img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) # 将 numpy 数组转换为张量 img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) # 将张量扩展一个维度，变成 (batch_size, height, width, channels) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，这段程序正确吗

这段程序有一些问题，主要是下面这两行代码：

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')  # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径
img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)

在 `img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)` 这行代码中，你已经指定了要打开的图片路径，不需要再使用 `glob` 模块获取文件夹下的所有图片路径了。

另外，在 `for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):` 这行代码中，你已经使用 `os.listdir` 函数获取了文件夹下的所有文件名，应该直接使用 `file` 变量来打开每个文件。

下面是修改后的代码：

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image

folder = "example_folder"  # 假设要打开的文件夹名为 example_folder
for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):
    img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)
    img = img.resize((224, 224))
    img_arr = np.array(img)
    img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr)
    img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0)
    print(img_tensor.shape)

这样就可以打开指定文件夹下的所有图片，并将它们转换为张量。