return imgPath.split(os.path.sep)[-1]

时间: 2024-05-20 15:15:08 浏览: 10
这段代码是用来获取一个文件路径中的文件名（不包括路径信息），其中os.path.sep是用来获取操作系统特定的路径分隔符（例如，在Windows中是反斜杠"\\"，在Linux和Mac中是正斜杠"/"）。 该代码首先使用split方法将文件路径分割成一个列表，分割符为路径分隔符。然后取列表中的最后一个元素，即文件名部分，作为返回值。
相关问题

foldername = os.path.basename(os.path.dirname(imgpath))

这行代码是用来获取给定文件路径的父文件夹名称的。 首先，`os.path.dirname(imgpath)` 返回给定文件路径 `imgpath` 的父目录路径。例如，如果 `imgpath` 是 `/home/user/images/cat.jpg`，那么 `os.path.dirname(imgpath)` 返回的是 `/home/user/images`。 接下来，`os.path.basename` 函数返回路径的最后一个组成部分（即文件名或文件夹名）。所以 `os.path.basename(os.path.dirname(imgpath))` 就是获取 `os.path.dirname(imgpath)` 返回的路径的最后一个组成部分，也就是父文件夹的名称。如果 `os.path.dirname(imgpath)` 返回的是 `/home/user/images`，那么 `os.path.basename(os.path.dirname(imgpath))` 就是 `images`。 最终，`foldername` 就是给定文件路径的父文件夹名称。

imgPath.startsWith("/miniapp")

根据你提供的代码片段，这段代码是一个条件判断语句，用于检查 `imgPath` 是否以 "/miniapp" 开头。 `imgPath.startsWith("/miniapp")` 表达式会返回一个布尔值，表示 `imgPath` 是否以 "/miniapp" 开头。 如果 `imgPath` 的值以 "/miniapp" 开头，条件判断的结果为 true；否则，结果为 false。 这个条件判断语句可以用于根据 `imgPath` 的值来执行不同的逻辑。

相关推荐

zip

c#方便调用次世代AntiVC.dll插件

为了c#方便调用次世代AntiVC.dll 插件,我封装了一个类,方便新手调用,使用时,直接引用--调用类... string FilePath = textBox1.Text; string ImgPath = System.Environment.CurrentDirectory + "\\temp.tmp";
zip

tiny-img-cli:tinypngtinyjpg.com的cli工具

cli-tiny-img 背景 ... 目标 上传、删除（重命名）、下载到本地，cli指令化调用，支持...// imgPath为图片文件地址 tinyimg ${imgPath} 压缩整个图片目录 // imgDirPath为图片目录地址 tinyimg ${imgDirPath} 设置压缩次数
pdf

PHPwind6.x CSS模板样式表修改帮助

关键字描述：修改 帮助 样式 模板 solid 必要 background: 1px border:1px/* 公告栏连接字体得样式 *//*banner*/.banner img{vertical-align:middle;}/* 头部logo的位置样式 *//*guide*/.guide{background:$cbgcolor...

imgname = os.path.splitext(os.path.basename(imgpath))[0] img = cv2.imread(imgpath, cv2.IMREAD_COLOR)详细解释以及库函数介绍

os.path.splitext(os.path.basename(imgpath))[0]：获取图片的文件名（不包含扩展名），如"/home/user/image.jpg"，返回"image" cv2.imread(imgpath, cv2.IMREAD_COLOR)：使用OpenCV库读取图片，其中imgpath为图片...

imageio.imsave('E:/(Lab)/Endometrium/test/'+os.path.basename(imgpath).split('.')[0]+'('+str(i)+").jpg",depthmap[i,:,:])

imageio.imsave('E:/(Lab)/Endometrium/test/' + os.path.basename(imgpath).split('.')[0] + '(' + str(i) + ').jpg', depthmap[i,:,:]) 这样可以正确地生成一个文件名，包括原始图片的文件名和当前深度图的...

import os import struct import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels.idx1-ubyte' % kind) # os.path.join()函数用于路径拼接文件路径 images_path = os.path.join(path, '%s-images.idx3-ubyte' % kind) with open(labels_path, 'rb') as lbpath: magic, n = struct.unpack('>II', lbpath.read(8)) labels = np.fromfile(lbpath, dtype=np.uint8) with open(images_path, 'rb') as imgpath: magic, num, rows, cols = struct.unpack(">IIII", imgpath.read(16)) images = np.fromfile(imgpath, dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784) return images, labels

在函数内部，会使用 os.path.join() 函数拼接出标签和图像的文件路径，然后使用 struct.unpack() 函数从二进制文件中读取数据。最后，将读取的标签和图像数据转换为 NumPy 数组并返回。这段代码可以用于训练和...

setImageResource(Integer.parseInt(imgPath));

This line of code sets the image resource for an ImageView or ImageButton in an Android app. The parameter passed to the method is the integer ID of the image file that is stored in the app's ...

if (imgPath.startsWith("/miniapp")) { Message<String> message = eCouponService.getImg(applicationProperty , imgPath); handleReult(message, resultModel, t -> { XcxGetImageResponse xcxGetImageResponse = new XcxGetImageResponse(); xcxGetImageResponse.setType(1); xcxGetImageResponse.setImg(t); return xcxGetImageResponse; }); }else if(imgPath.startsWith("http")){ resultModel.setSuccess(true); resultModel.setErrorMsg("成功"); resultModel.setErrorCode("0"); XcxGetImageResponse xcxGetImageResponse = new XcxGetImageResponse(); xcxGetImageResponse.setType(2); xcxGetImageResponse.setImg(imgPath); resultModel.setData(xcxGetImageResponse); } else { resultModel.setSuccess(true); resultModel.setErrorMsg("成功"); resultModel.setErrorCode("0"); XcxGetImageResponse xcxGetImageResponse = new XcxGetImageResponse(); xcxGetImageResponse.setType(2); xcxGetImageResponse.setImg("https://q.189.cn/uniteTouch" + imgPath); resultModel.setData(xcxGetImageResponse); }分析

1. if (imgPath.startsWith("/miniapp"))：如果imgPath以"/miniapp"开头，执行以下代码块。 2. Message<String> message = eCouponService.getImg(applicationProperty, imgPath);：调用eCouponService的getImg...

dataset = gdal.Open(imgPath, gdal.GA_ReadOnly)

This line of code opens the image file located at imgPath in read-only mode using the GDAL library. The variable dataset is assigned the dataset object returned by the gdal.Open() function, ...

import gzip import os import pickle import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8) with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath: images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784) return images, labels def get_mnist_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): mnist_dir = r'D:\daima\mnist' # 修改为mnist数据集所在的目录 X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train') X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k') print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_val = X_val.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }，这是读取mnist的函数，如何把解包时给定的值数量从两个增加到4个

labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np....

14 images=np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels),28,28) 15 return images,labels ---> 16 (train_images , train_labels)= load_mnist_train ('/jovyan/') 17 (test_images , test_labels)= load_mnist_train('/jovyan/', kind ='t10k') 18 print(train_images.shape ,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape) <ipython-input-1-17078218a89f> in load_mnist_train(path, kind) 7 labels_path = os.path.join ( path,'%s-labels.idx1-ubyte'%kind ) 8 images_path = os.path.join ( path,'%s-images.idx3-ubyte'%kind ) ----> 9 with open ( labels_path ,' rb ') as lbpath : 10 magic , n =struct.unpack ('>ll', Ibpath.read (8)) 11 labels = np . fromfile ( lbpath , dtype = np .uint8)

其中，load_mnist_train 函数接受一个 path 参数，表示数据集所在的路径，以及一个 kind 参数，表示是训练集还是测试集。这个函数返回了一个元组，包含训练集或测试集的图像和标签。具体地，函数内部通过读取数据集...

import os import shutil import PIL.Image as Image import cv2 import numpy as np import pandas as pd def selet_pic(imgpath,labpath): pic_path = os.listdir(labpath) list = [] for alldir in pic_path: child = os.path.join(labpath,alldir) img = Image.open(child) # img.show() pic_arrays = np.array(img) #将图片转化成数组 if np.mean(pic_arrays) == 0: # print("图片为黑色",alldir) list.append(alldir) # print(list) return list def del_pic(list): for i in list: img_path = os.path.join(imgpath,i) lab_path = os.path.join(labpath,i) print(lab_path) os.remove(img_path) #直接删除 os.remove(lab_path) # shutil.move(img_path, img_del_path) # shutil.move(lab_path,lab_del_path) #移到指定位置 if __name__== "__main__": imgpath = r'D:\shiyan\img\waterbody\water\img_256' labpath = r'D:\shiyan\img\waterbody\water\label_256' list = selet_pic(imgpath,labpath) # del_pic(list,img_del_path,lab_del_path) del_pic(list)

1. selet_pic函数：该函数接受两个参数imgpath和labpath，分别表示图片文件和标签文件所在的目录。在该函数中，首先通过os.listdir获取标签文件目录下的所有文件名，并将它们存储在pic_path列表中。然后，...

import requests import re import os from bs4 import BeautifulSoup from scrapy import Spider from PIL import Image import io def GetBasicInfo(url): res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') tmp = soup.find(attrs={'class': 'mhlistbody'}) chapters = tmp.ul.contents chapters.reverse() return chapters def GetRealUrls(mh_info): imgs = [] comic_size = re.findall(r'comic_size:"(.*?)"', mh_info)[0] base_url = 'https://mhpic.jumanhua.com/comic/{}.jpg%s.webp' % comic_size num_img = int(re.findall(r'totalimg:(\d+)', mh_info)[0]) pageid = int(re.findall(r'pageid:(\d+)', mh_info)[0]) imgpath = re.findall(r'imgpath:"(.*?)"', mh_info)[0] start = 0 while True: idx = imgpath.find('\\', start) if idx == -1: break imgpath = imgpath[:idx] + imgpath[idx+1:] start = idx + 1 for i in range(num_img): realpath = str() for s in imgpath: realpath += chr(ord(s) - pageid % 10) url = base_url.format(realpath + str(i+1)) imgs.append([url, str(i+1)+'.jpg']) return imgs def DownloadChapter(savepath, url): if not os.path.exists(savepath): os.mkdir(savepath) res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' mh_info = re.findall(r'mh_info={(.*?)}', res.text)[0] img_urls = GetRealUrls(mh_info) for img_url in img_urls: img_content = requests.get(img_url[0]).content filename = os.path.join(savepath, img_url[1]) img = Image.open(io.BytesIO(img_content)) img.save(filename) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.manhuatai.com/yaoshenji/' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.82 Safari/537.36'} savepath = url.split('/')[-2] Spider(url,savepath)

它使用了requests库来发送HTTP请求，re库用于正则表达式匹配，os库用于处理文件路径，BeautifulSoup库用于解析HTML，PIL库用于处理图片，io库用于读取图片内容。 具体来说，脚本中的GetBasicInfo函数...

uni.previewImage的图片安卓手机保存不了

根据你提供的代码，我注意到保存图片的路径变量名是imgPath而不是payUrl，可能是代码中的一个错误。你可以尝试将uni.saveImageToPhotosAlbum方法中的filePath参数改为imgPath，看看是否可以成功保存图片到相册。另外...

import gzip import os import pickle import numpy as np def load_mnist(path, kind='train'): labels_path = os.path.join(path, '%s-labels.idx1-ubyte' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images.idx3-ubyte' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8) with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath: images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784) return images, labels def get_mnist_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): mnist_dir = r'D:\daima\mnist' # 修改为mnist数据集所在的目录 X_train, y_train = load_mnist(mnist_dir, kind='train') X_test, y_test = load_mnist(mnist_dir, kind='t10k') print(X_train.shape) mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] X_train = X_train.astype('float32') / 255 X_val = X_val.astype('float32') / 255 X_test = X_test.astype('float32') / 255 return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }读取的mnist文件是什么格式，外部是文件夹内部是压缩包吗

- train-labels-idx1-ubyte：训练集标签 - t10k-images-idx3-ubyte：测试集图像 - t10k-labels-idx1-ubyte：测试集标签 这些文件都是二进制文件，需要使用专门的程序进行解析，其中的训练集图像和测试集图像文件都...

coding=UTF-8 from flask import Flask, render_template, request, send_from_directory from werkzeug.utils import secure_filename from iconflow.model.colorizer import ReferenceBasedColorizer from skimage.feature import canny as get_canny_feature from torchvision import transforms from PIL import Image import os import datetime import torchvision import cv2 import numpy as np import torch import einops transform_Normalize = torchvision.transforms.Compose([ transforms.Normalize(0.5, 1.0)]) ALLOWED_EXTENSIONS = set([‘png’, ‘jpg’, ‘jpeg’]) app = Flask(name) train_model = ReferenceBasedColorizer() basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 def allowed_file(filename): return ‘.’ in filename and filename.rsplit(‘.’, 1)[1] in ALLOWED_EXTENSIONS def load_model(log_path=‘/mnt/4T/lzq/IconFlowPaper/checkpoints/normal_model.pt’): global train_model state = torch.load(log_path) train_model.load_state_dict(state[‘net’]) @app.route(“/”, methods=[“GET”, “POST”]) def hello(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) @app.route(‘/upload’, methods=[“GET”, “POST”]) def upload_lnk(): if request.method == ‘GET’: return render_template(‘upload.html’) if request.method == ‘POST’: try: file = request.files['uploadimg'] except Exception: return None if file and allowed_file(file.filename): format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S" now = datetime.datetime.utcnow().strftime(format) filename = now + '_' + file.filename filename = secure_filename(filename) basepath = os.path.join( os.path.dirname(file), ‘images’) # 当前文件所在路径 # upload_path = os.path.join(basepath,secure_filename(f.filename)) file.save(os.path.join(basepath, filename)) else: filename = None return filename @app.route(‘/download/string:filename’, methods=[‘GET’]) def download(filename): if request.method == “GET”: if os.path.isfile(os.path.join(basepath, filename)): return send_from_directory(basepath, filename, as_attachment=True) pass def get_contour(img): x = np.array(img) canny = 0 for layer in np.rollaxis(x, -1): canny |= get_canny_feature(layer, 0) canny = canny.astype(np.uint8) * 255 kernel = np.array([ [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 1, 1, 0], ], dtype=np.uint8) canny = cv2.dilate(canny, kernel) # canny = Image.fromarray(canny) return canny @app.route(‘/embedding//’, methods=[“GET”, “POST”]) def icontran(img, reference): global train_model if request.method == ‘POST’: imgPath = os.path.join(basepath, img) referencePath = os.path.join(basepath, reference) img = cv2.imread(imgPath) if img is None or img.size <= 0: return None contour = get_contour(img).astype(np.float32).copy() contour = 255 - contour reference = cv2.imread(referencePath).astype(np.float32) reference = cv2.cvtColor(reference, cv2.COLOR_BGR2RGB) reference = transform_Normalize(torch.from_numpy(reference).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()/ 255.0) contour = transform_Normalize(torch.from_numpy(contour).unsqueeze(0).unsqueeze(0).float()/ 255.0) train_model.eval() transfer = train_model(contour, reference) transfer = transfer.squeeze(0) transfer = (transfer + 0.5).clamp(0, 1).mul_(255).permute(1, 2, 0).type(torch.uint8).numpy() transfer = transfer.numpy() cv2.imwrite(imgPath, transfer) return basepath # success if name == “main”: load_model() app.run(host=‘10.21.16.144’, port=9999, debug=True) 用puthon写一个调用这个服务器的gui

这是一段 Python 代码，它使用 Flask 框架来创建一个网站应用。它还导入了一些需要使用的库，如 werkzeug、numpy、torch 等。该代码可以对图片进行一些处理，如调整亮度、色彩等。其中包括一个可以将黑白图片变成...

怎么解决无法从sklearn.datasets中导入fetch_mldata。

labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind) images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind) with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: labels = np....

最新推荐

recommend-type

chromedriver-win64_121.0.6123.0.zip

chromedriver-win64_121.0.6123.0.zip
recommend-type

Chekiang Shu Ke Sung-mianfeiziti字體下載

Chekiang Shu Ke Sung-mianfeiziti字體下載
recommend-type

中国科学院大学22-23秋季学期 《程序设计基础与实验（C语言）》课程大作业——基于Min-Max搜索策略的五子棋对战程序

C语言是一种广泛使用的编程语言，它具有高效、灵活、可移植性强等特点，被广泛应用于操作系统、嵌入式系统、数据库、编译器等领域的开发。C语言的基本语法包括变量、数据类型、运算符、控制结构（如if语句、循环语句等）、函数、指针等。在编写C程序时，需要注意变量的声明和定义、指针的使用、内存的分配与释放等问题。C语言中常用的数据结构包括： 1. 数组：一种存储同类型数据的结构，可以进行索引访问和修改。 2. 链表：一种存储不同类型数据的结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。 3. 栈：一种后进先出（LIFO）的数据结构，可以通过压入（push）和弹出（pop）操作进行数据的存储和取出。 4. 队列：一种先进先出（FIFO）的数据结构，可以通过入队（enqueue）和出队（dequeue）操作进行数据的存储和取出。 5. 树：一种存储具有父子关系的数据结构，可以通过中序遍历、前序遍历和后序遍历等方式进行数据的访问和修改。 6. 图：一种存储具有节点和边关系的数据结构，可以通过广度优先搜索、深度优先搜索等方式进行数据的访问和修改。 这些数据结构在C语言中都有相应的实现方式，可以应用于各种不同的场景。C语言中的各种数据结构都有其优缺点，下面列举一些常见的数据结构的优缺点： 数组： 优点：访问和修改元素的速度非常快，适用于需要频繁读取和修改数据的场合。 缺点：数组的长度是固定的，不适合存储大小不固定的动态数据，另外数组在内存中是连续分配的，当数组较大时可能会导致内存碎片化。 链表： 优点：可以方便地插入和删除元素，适用于需要频繁插入和删除数据的场合。 缺点：访问和修改元素的速度相对较慢，因为需要遍历链表找到指定的节点。 栈： 优点：后进先出（LIFO）的特性使得栈在处理递归和括号匹配等问题时非常方便。 缺点：栈的空间有限，当数据量较大时可能会导致栈溢出。 队列： 优点：先进先出（FIFO）的特性使得
recommend-type

保险服务门店新年工作计划PPT.pptx

在保险服务门店新年工作计划PPT中，包含了五个核心模块：市场调研与目标设定、服务策略制定、营销与推广策略、门店形象与环境优化以及服务质量监控与提升。以下是每个模块的关键知识点： 1. **市场调研与目标设定** - **了解市场**：通过收集和分析当地保险市场的数据，包括产品种类、价格、市场需求趋势等，以便准确把握市场动态。 - **竞争对手分析**：研究竞争对手的产品特性、优势和劣势，以及市场份额，以进行精准定位和制定有针对性的竞争策略。 - **目标客户群体定义**：根据市场需求和竞争情况，明确服务对象，设定明确的服务目标，如销售额和客户满意度指标。 2. **服务策略制定** - **服务计划制定**：基于市场需求定制服务内容，如咨询、报价、理赔协助等，并规划服务时间表，保证服务流程的有序执行。 - **员工素质提升**：通过专业培训提升员工业务能力和服务意识，优化服务流程，提高服务效率。 - **服务环节管理**：细化服务流程，明确责任，确保服务质量和效率，强化各环节之间的衔接。 3. **营销与推广策略** - **节日营销活动**：根据节庆制定吸引人的活动方案，如新春送福、夏日促销，增加销售机会。 - **会员营销**：针对会员客户实施积分兑换、优惠券等策略，增强客户忠诚度。 4. **门店形象与环境优化** - **环境设计**：优化门店外观和内部布局，营造舒适、专业的服务氛围。 - **客户服务便利性**：简化服务手续和所需材料，提升客户的体验感。 5. **服务质量监控与提升** - **定期评估**：持续监控服务质量，发现问题后及时调整和改进，确保服务质量的持续提升。 - **流程改进**：根据评估结果不断优化服务流程，减少等待时间，提高客户满意度。 这份PPT旨在帮助保险服务门店在新的一年里制定出有针对性的工作计划，通过科学的策略和细致的执行，实现业绩增长和客户满意度的双重提升。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB图像去噪最佳实践总结：经验分享与实用建议，提升去噪效果

![MATLAB图像去噪最佳实践总结：经验分享与实用建议，提升去噪效果](https://img-blog.csdnimg.cn/d3bd9b393741416db31ac80314e6292a.png) # 1. 图像去噪基础 图像去噪旨在从图像中去除噪声，提升图像质量。图像噪声通常由传感器、传输或处理过程中的干扰引起。了解图像噪声的类型和特性对于选择合适的去噪算法至关重要。 **1.1 噪声类型** * **高斯噪声：**具有正态分布的加性噪声，通常由传感器热噪声引起。 * **椒盐噪声：**随机分布的孤立像素，值要么为最大值（白色噪声），要么为最小值（黑色噪声）。 * **脉冲噪声
recommend-type

InputStream in = Resources.getResourceAsStream

`Resources.getResourceAsStream`是MyBatis框架中的一个方法，用于获取资源文件的输入流。它通常用于加载MyBatis配置文件或映射文件。 以下是一个示例代码，演示如何使用`Resources.getResourceAsStream`方法获取资源文件的输入流： ```java import org.apache.ibatis.io.Resources; import java.io.InputStream; public class Example { public static void main(String[] args) {
recommend-type

车辆安全工作计划PPT.pptx

"车辆安全工作计划PPT.pptx" 这篇文档主要围绕车辆安全工作计划展开，涵盖了多个关键领域，旨在提升车辆安全性能，降低交通事故发生率，以及加强驾驶员的安全教育和交通设施的完善。 首先，工作目标是确保车辆结构安全。这涉及到车辆设计和材料选择，以增强车辆的结构强度和耐久性，从而减少因结构问题导致的损坏和事故。同时，通过采用先进的电子控制和安全技术，提升车辆的主动和被动安全性能，例如防抱死刹车系统（ABS）、电子稳定程序（ESP）等，可以显著提高行驶安全性。 其次，工作内容强调了建立和完善车辆安全管理体系。这包括制定车辆安全管理制度，明确各级安全管理责任，以及确立安全管理的指导思想和基本原则。同时，需要建立安全管理体系，涵盖安全组织、安全制度、安全培训和安全检查等，确保安全管理工作的系统性和规范性。 再者，加强驾驶员安全培训是另一项重要任务。通过培训提高驾驶员的安全意识和技能水平，使他们更加重视安全行车，了解并遵守交通规则。培训内容不仅包括交通法规，还涉及安全驾驶技能和应急处置能力，以应对可能发生的突发情况。 此外，文档还提到了严格遵守交通规则的重要性。这需要通过宣传和执法来强化，以降低由于违反交通规则造成的交通事故。同时，优化道路交通设施，如改善交通标志、标线和信号灯，可以提高道路通行效率，进一步增强道路安全性。 在实际操作层面，工作计划中提到了车辆定期检查的必要性，包括对刹车、转向、悬挂、灯光、燃油和电器系统的检查，以及根据车辆使用情况制定检查计划。每次检查后应记录问题并及时处理，以确保车辆始终处于良好状态。 最后，建立车辆安全信息管理系统也是关键。通过对车辆事故和故障情况进行记录和分析，可以为安全管理提供数据支持，以便及时发现问题，预防潜在风险，并对事故进行有效处理和责任追究。 这份车辆安全工作计划全面覆盖了从车辆本身到驾驶员行为，再到道路环境的诸多方面，旨在构建一个全方位、多层次的车辆安全管理体系，以降低交通事故风险，保障道路交通安全。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

MATLAB图像去噪行业应用：从医疗到遥感，解锁图像去噪的无限潜力

![MATLAB图像去噪行业应用：从医疗到遥感，解锁图像去噪的无限潜力](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3aa5d0402a313c17c3c9ffa85b40f683.png) # 1. MATLAB图像去噪概述 **1.1 图像去噪的重要性** 图像去噪是图像处理中一项至关重要的任务，它旨在从图像中去除不需要的噪声，从而提高图像的质量和可理解性。图像噪声可能来自各种来源，如传感器缺陷、环境干扰和数据传输错误。 **1.2 MATLAB图像去噪的优势** MATLAB是一个强大的技术计算环境，提供了一系列图像去噪算法和工具。MATLA