现在有一个txt文件其文件中每一行的特点是:num.txt: st(num是一个有五位的数字,st为0,1或blank。但是有可能有部分相邻两行之间的num之间不连续,对于这种情况,添加一行:num.txt: blank,使得任意相邻两行的num均是连续的;若相邻两行的num本来已经连续,那么不做改变

时间: 2024-02-15 12:02:47 浏览: 25
你想要问的是如何实现上述操作,对吗?如果是这样,那么可以使用Python编写一个脚本来完成这个任务。具体的实现过程如下: 1. 读取txt文件中的所有行,保存到一个列表中。 2. 遍历列表中的每一行,将文件名和状态分别保存到两个列表中。 3. 将保存文件名的列表中的元素按照数字大小排序。 4. 遍历排序后的文件名列表,对于相邻的两个文件名,比较它们的数字是否连续。如果不连续,就在状态列表中插入一个"blank",并在文件名列表中插入一个新的文件名,使得数字连续。 5. 将处理后的文件名和状态列表重新合并成一个新的字符串列表,其中每个元素为"num.txt: st"的格式。 6. 将处理后的字符串列表写入一个新的txt文件中。 以下是一个Python实现的示例代码: ```python filename = "input.txt" output_filename = "output.txt" # 读取文件中的所有行 with open(filename, "r") as f: lines = f.readlines() # 保存文件名和状态到两个列表中 file_list = [] status_list = [] for line in lines: parts = line.strip().split(": ") file_list.append(parts[0]) status_list.append(parts[1]) # 按照数字大小对文件名列表进行排序 file_list.sort(key=lambda x: int(x.split(".")[0])) # 处理相邻的不连续的文件名 new_file_list = [] new_status_list = [] for i in range(len(file_list)): new_file_list.append(file_list[i]) new_status_list.append(status_list[i]) if i != len(file_list) - 1: curr_num = int(file_list[i].split(".")[0]) next_num = int(file_list[i+1].split(".")[0]) if next_num - curr_num > 1: new_file_list.append(str(curr_num+1) + ".txt") new_status_list.append("blank") # 将处理后的文件名和状态列表合并成一个新的字符串列表 new_lines = [] for i in range(len(new_file_list)): new_lines.append(new_file_list[i] + ": " + new_status_list[i] + "\n") # 将处理后的字符串列表写入新的txt文件中 with open(output_filename, "w") as f: f.writelines(new_lines) ``` 注意,这只是一个示例代码,具体的实现过程可能因为文件格式、数据规模等因素而有所不同。你需要根据实际情况进行修改。

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详细解释一下这段代码,每一句都要进行注解:def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离,其中参数 descs 是一个矩阵,表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离,即对于矩阵 A 和 B,其 p 范数距离为: #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行,||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵,表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上,并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

import csv import glob import os path = "D:\cclog\cclog" class StartUpTimeAnalysis: def init(self,fn): ext = os.path.splitext(fn)[-1].lower() if ext == '.xml': # self.root = etree.parse(fn) self.prepare_xml() else: with open(fn,'r') as fin: self.text = fin.read() # for line in fin: # if '[START UP TIMING]' in line: # # self.text += '\n%s' % line # self.text += line self.prepare_log() def prepare_xml(self): data = {} _app_init_done_delay = self.app_init_done_delay.split(" ")[-4] _graph_init_done_delay = self.graph_init_done_delay.split(" ")[-4] _render_frame_done_delay = self.render_frame_done_delay.split(" ")[-5] data["_app_init_done_delay"] = _app_init_done_delay data["_graph_init_done_delay"] = _graph_init_done_delay data["_render_frame_done_delay"] = _render_frame_done_delay return data def prepare_log(self): raw = self.text self.app_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'after appInit @' in el]) self.graph_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'avm graph init done' in el]) self.render_frame_done_delay = '\n'.join([el for el in raw.split('\n') if 'cc_render_renderFrame num:0' in el]) if name == 'main': line = ['index','LOG_FILE_NAME', 'APP_INIT_DONE_DELAY', 'GRAPH_INIT_DONE_DELAY', 'RENDER_FRAME_DONE_DELAY'] resultFilePath = os.path.join(path, "result_cold_start_time.csv") fout = open(resultFilePath, 'w', newline='') book = csv.writer(fout) book.writerow(line) print(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')) app_init_done_delay = [] graph_init_done_delay = [] render_frame_done_delay = [] for file_name in glob.glob(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')): res = {} index = os.path.dirname(file_name).split("\\")[-1] res['INDEX'] = index res['LOG_FILE_NAME'] = "VisualApp.localhost.root.log.ERROR_" + index st = StartUpTimeAnalysis(file_name) data = st.prepare_xml() res.update(data) app_init_done_delay.append(float(res["_app_init_done_delay"])) graph_init_done_delay.append(float(res["_graph_init_done_delay"])) render_frame_done_delay.append(float(res["_render_frame_done_delay"])) values = res.values() book.writerow(values) DA_MAX = ['', "MAX_VALUE", max(app_init_done_delay), max(graph_init_done_delay), max(render_frame_done_delay)] DA_MIN = ['', "MIN_VALUE", min(app_init_done_delay), min(graph_init_done_delay), min(render_frame_done_delay)] DA_AVG = ['', "AVG_VALUE", sum(app_init_done_delay)/len(app_init_done_delay), sum(graph_init_done_delay)/len(graph_init_done_delay), sum(render_frame_done_delay)/len(render_frame_done_delay)] book.writerow(DA_MAX) book.writerow(DA_MIN) book.writerow(DA_AVG) fout.close() 解释一下每行代码的意思

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