window中怎么生成.in文件

时间: 2024-10-07 07:03:01 浏览: 37
Windows中生成.proto（Protocol Buffers定义文件）到.c/.cc/.pb.h/.pb.cc（二进制编译后的头文件和源文件）的过程通常不直接生成`.in`文件。当你使用Google Protocol Buffers (protobuf)时，你需要通过protoc编译器来完成这个转换。以下是在Windows上生成这些文件的基本步骤： 1. 安装protobuf：确保你已经安装了Google Protocol Buffers的开发工具包，它会包含protoc编译器。 2. 打开命令提示符：按照你的环境，可以是VS的x64 Native Tools Command Prompt or Power Shell。 3. 到达protobuf根目录：使用`cd`命令导航到你的protobuf安装路径，如`C:\Program Files\protobuf\include`或`C:\Users\[用户名]\AppData\Local\Google\Protobuf`。 4. 编译.proto文件：运行以下命令，替换`your_file.proto`为你的实际文件名： ```shell protoc --cpp_out=. your_file.proto ``` 这将会在当前目录下生成对应的`.h`（头文件）和`.cc`（C++源文件）。如果你想要生成其他语言版本的文件（如C#或Java），只需替换`--cpp_out`参数即可。 如果你遇到找不到`port_undef.inc`等特定文件的问题，那可能是因为你正在尝试编译的protobuf版本与你的项目设置不匹配。确保你的`protoc`版本与项目的.proto文件兼容。
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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\python程序\gensim古诗生成.py", line 84, in <module> main() File "C:\Users\Administrator\Desktop\python程序\gensim古诗生成.py", line 68, in main m = Model.initialize(config) File "C:\Users\Administrator\Desktop\python程序\gensim古诗生成.py", line 35, in initialize model = Word2Vec(ls_of_ls_of_c, config.size, File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\gensim\models\word2vec.py", line 428, in __init__ self._check_corpus_sanity(corpus_iterable=corpus_iterable, corpus_file=corpus_file, passes=(epochs + 1)) File "C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\gensim\models\word2vec.py", line 1499, in _check_corpus_sanity raise TypeError("Both corpus_file and corpus_iterable must not be provided at the same time") TypeError: Both corpus_file and corpus_iterable must not be provided at the same time出现这样问题如何解决

如果你想从文件中读取语料库，可以只提供 corpus_file 参数，如下所示： model = Word2Vec(corpus_file='path/to/corpus.txt', size=100, window=5, min_count=5, workers=4) 如果你已经将语料库加载到...

如何将以下指标生成.txt def loss_message(self): metrics = ((k, np.mean(self.metrics[k][-WINDOW_SIZE:])) for k in ('G_loss','G_loss_content', 'G_loss_adv', 'D_loss', 'PSNR', 'SSIM')) # 输出六项 return '; '.join(map(lambda x: f'{x[0]}={x[1]:.4f}', metrics))

要将指标生成为一个 .txt 文件，你可以使用 Python 的文件操作来实现。下面是一个示例代码： python ...运行该代码后，会在指定的路径下生成一个名为 metrics.txt 的文件，其中包含了指标字符串。

import sys import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("Excel Data Plot") self.setGeometry(100, 100, 800, 600) self.fig = plt.Figure() self.canvas = FigureCanvas(self.fig) self.setCentralWidget(self.canvas) # 读取Excel文件 data = pd.read_excel("C:\\Users\\快乐DE骚年\\Desktop\\Python\\五指键盘\\五指键盘数据.xlsx") # 遍历每一列数据，生成一张子图 for i, column in enumerate(data.columns[1:6]): x_data = data[column].tolist() # 获取当前列数据 y_data = list(range(1, len(data)+1)) # 生成横坐标数据 ax = self.fig.add_subplot(2, 3, i+1) ax.plot(x_data, y_data) ax.set_xlabel(column) ax.set_ylabel("Column Number") self.fig.tight_layout() if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())解释一下代码

接下来，程序使用Pandas库读取Excel文件中的数据，并使用Matplotlib库在主窗口中生成多张子图。对于每一列数据，程序使用enumerate函数获取其索引和值，生成横坐标数据，并在Figure对象中添加一张子图。在子图中，...

如何将以下代码在模型训练过程中的六项指标按照轮数依次输出保存为.csv文件 def loss_message(self): metrics = ((k, np.mean(self.metrics[k][-WINDOW_SIZE:])) for k in ('G_loss', 'G_loss_content', 'G_loss_adv', 'D_loss', 'PSNR', 'SSIM')) # 输出六项 return '; '.join(map(lambda x: f'{x[0]}={x[1]:.4f}', metrics))

你可以使用Python的csv模块来保存指标数据为.csv文件。以下是一个示例代码，演示如何在模型训练过程中按照轮数迭代...保存成功后，将会在当前目录下生成一个名为metrics.csv的文件，其中包含了按轮数迭代的指标数据。

ctrl+9创建do文件→输入下列文件 if _caller() >= 8 { window menu clear window menu append submenu "stUser" "&Meta-Analysis" window menu append item "Meta-Analysis" "Of Binary and Continuous (meta&n)" "db metan" window menu append item "Meta-Analysis" "Of Effects (&meta)" "db meta" window menu append item "Meta-Analysis" "Of p-values (meta&p)" "db metap" window menu append item "Meta-Analysis" "Cumulative (meta&cum)" "db metacum" window menu append item "Meta-Analysis" "Regression (meta®)" "db metareg" window menu append item "Meta-Analysis" "Funnel Graph, metan-based (f&unnel)" "db funnel" window menu append item "Meta-Analysis" "Funnel Graph, &vertical (metafunnel)" "db metafunnel" window menu append item "Meta-Analysis" "L'abbe Graph, metan-based (&labbe)" "db labbe" window menu append item "Meta-Analysis" "NNT, metan-based (metann&t)" "db metannt" window menu append item "Meta-Analysis" "Influence Analysis, metan-based (metan&inf)" "db metaninf" window menu append item "Meta-Analysis" "Influence Analysis, meta-based (metain&f)" "db metainf" window menu append item "Meta-Analysis" "Galbraith Plot for Heterogeneity (&galbr)" "db galbr" window menu append item "Meta-Analysis" "Publication Bias (meta&bias)" "db metabias" window menu append item "Meta-Analysis" "Trim and Fill Analysis (met&atrim)" "db metatrim" window menu refresh } run E:\w\stata1\ado\profile.do 结果输出 . insheet using C:\Users\51040\Desktop\metantry8.csv,clear (14 vars, 130 obs) . br . gen p=xtotal/xtail . gen se =sqrt(p*(1-p)/xtail) 如何在此基础上计算响应比

运行命令后，会生成一个新的变量rr，表示响应比。 需要注意的是，在计算响应比之前，需要将数据按照组别进行汇总，得到每组的成功次数和总次数，以及第一组的成功次数和总次数。可以使用以下命令将数据按组别进行...

def show_sheet(self, sheet_name): self.textbox.tag_configure("left", justify="left") sheet = self.workbook[sheet_name] rows = sheet.max_row # 清空文本框 self.textbox.delete(1.0, tk.END) # 添加表名并设置居中标签 self.textbox.insert(tk.END, sheet_name + ":\n", "center") # 显示工作表内容，并在相应数据后面添加下拉输入框 for row in sheet.iter_rows(values_only=True): for i, cell in enumerate(row): line = str(cell) + "\t" if i == 0: # 在第一列数据后面添加下拉输入框 combobox = tk.ttk.Combobox(self.textbox, values=["下拉选项1", "下拉选项2", "下拉选项3"]) combobox.pack(side=tk.TOP, padx=10, pady=5) self.textbox.window_create(tk.END, window=combobox) self.textbox.insert(tk.END, line, "left") self.textbox.insert(tk.END, "\n") # 设置居中标签的样式 self.textbox.tag_configure("center", justify="center", font=("Arial", 14, "bold"))根據這個函數在寫一個函數，將這個函數生成文本框中的數據内容和下拉輸入框的内容按列寫入一個excel中，在寫入前要判斷文本框中是否存在内容和下拉輸入框是否有值，如果沒有就提醒

可以先定义一个函数，将文本框中的数据和下拉框的值读取出来，并存储到一个二维数组中，再使用openpyxl模块将其写入Excel文件中。下面是一个可能的实现方式： python import openpyxl def save_to_excel(sheet_...

将文件夹及子文件夹中二进制bin文件每8个字节转浮点后，按1、2、3的顺序分别放到csv的1、2、3列后转存到csv，csv放到命名为csv文件夹的目录下，并以bin文件的名字+原始文件这几个字命名，然后在将第1列数据按照window切片后，分别进行特征计算，包括均值、方差、rms、小波1～16的能量值，记录在另一个csv文件并以bin文件的名字+特征文件1这几个字命名。在分别计算第2列第三列生成特征文件2、特征文件3的文件。

csv_filename = f"{os.path.splitext(filename)[0]}_原始文件.csv" csv_filepath = os.path.join(csv_folder, csv_filename) # 打开二进制bin文件并读取数据 with open(bin_filepath, "rb") as bin_file: bin_...

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您可以使用以下命令生成 SSL 证书 PEM 文件： 1. 首先，打开 OpenSSL 命令行工具。 2. 输入以下命令生成私钥文件： openssl genrsa -out private.key 2048 3. 输入以下命令生成证书签名请求（CSR）文件： ...

class ExcelApp: def init(self, master): self.master = master master.title("Excel App")# 创建工具栏 toolbar = tk.Frame(master, height=30) tk.Button(toolbar, text="打开", command=self.open_file).pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) tk.Button(toolbar, text="保存", command=self.save_file).pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) toolbar.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X)# 创建文本框 text_frame = tk.Frame(self.panel_right) text_frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=True) self.textbox = tk.Text(text_frame) self.textbox.pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=True)def show_sheet(self, sheet_name): self.textbox.tag_configure("left", justify="left") sheet = self.workbook[sheet_name] rows = sheet.max_row # 清空文本框 self.textbox.delete(1.0, tk.END) # 添加表名并设置居中标签 self.textbox.insert(tk.END, sheet_name + ":\n", "center") # 显示工作表内容，并在相应数据后面添加下拉输入框 for row in sheet.iter_rows(values_only=True): for i, cell in enumerate(row): line = str(cell) + "\t" if i == 0: # 在第一列数据后面添加下拉输入框 combobox = tk.ttk.Combobox(self.textbox, values=["下拉选项1", "下拉选项2", "下拉选项3"]) combobox.pack(side=tk.TOP, padx=10, pady=5) self.textbox.window_create(tk.END, window=combobox) self.textbox.insert(tk.END, line, "left") self.textbox.insert(tk.END, "\n") # 设置居中标签的样式 self.textbox.tag_configure("center", justify="center", font=("Arial", 14, "bold"))根據這個函數在寫一個函數，將這個函數生成文本框中的數據内容和下拉輸入框的内容按列寫入一個excel中，在寫入前要判斷文本框中是否存在内容和下拉輸入框是否有值，如果沒有就提醒

您可以参考以下的代码实现： python ...这个函数会将文本框中的数据和下拉框中的选项按列写入一个新的excel文件，然后保存到当前工作表的同名文件中。如果文本框和下拉框都为空，则会弹出一个警告提示。
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