WSJMIX_16K_MAX_PATH = '/mm1/wichern/wsj0-mix/2speakers/wav16k/max' RAW_NOISE_16K_PATH = '/mm1/wichern/whisper_noise_download_16K' DENOISE_16K_PATH = '/mm1/wichern/whisper_noise_RX_DE_16K' OUTPUT_PATH = '/mm1/wichern/wham_noise'

这是一段路径字符串，可能是用于指定某些文件或目录的位置。具体来说，WSJMIX_16K_MAX_PATH 可能是包含某些音频文件的目录，RAW_NOISE_16K_PATH 和 DENOISE_16K_PATH 可能分别是包含某些噪声文件和去噪后的文件的目录，而 OUTPUT_PATH 则可能是指定某个输出目录的位置。

相关问题

编写一个批处理，可以删除/backup目录下面创建时间超过3天的文件

### 回答1：
以下是批处理脚本：

@echo off
forfiles /p "C:\backup" /s /m *.* /d -3 /c "cmd /c del @path"

说明：
- `@echo off`：关闭命令的回显。
- `forfiles`：循环遍历文件。
- `/p`：指定目录。
- `/s`：递归搜索子目录。
- `/m`：指定要查找的文件名匹配模式，这里是所有文件。
- `/d -3`：指定文件创建时间超过 3 天的文件。
- `/c`：指定要执行的命令，这里是删除文件。
- `@path`：表示文件的完整路径。

请注意，上面的代码仅适用于 Windows 系统。如果您使用的是其他系统，请查找相应的命令。

### 回答2：
实现上述功能，可以使用批处理脚本来进行操作。以下是一个可以实现删除/备份目录下创建时间超过3天的文件的批处理脚本：

@echo off
set "target_dir=C:\path\to\your\directory"  // 设置目标目录

set cutoff_date=%date%
powershell -command "& { $limit=(Get-Date).AddDays(-3); Get-ChildItem '%target_dir%' -Recurse | Where-Object { !$_.PSIsContainer -and $_.CreationTime -lt $limit } | ForEach-Object { $_.FullName } }" >archive.txt

for /f "delims=" %%G in (archive.txt) do (
  echo %%G
  REM 备份操作
  xcopy "%%G" "C:\path\to\backup\directory"
  REM 删除操作
  del "%%G" /q /f
)

del archive.txt

解释说明：
1. 首先，我们需要将目标目录设置为“target_dir”。将其替换为你要操作的目标目录的实际路径。
2. 接下来，使用PowerShell命令来获取目标目录中所有创建时间早于3天的文件的路径，并将其输出到一个名为“archive.txt”的文件中。
3. 然后，使用for循环逐行读取“archive.txt”文件中的每个文件路径，并执行相应的操作。
- 若要备份文件，可以使用“xcopy”命令，将文件复制到一个备份目录中，将"C:\path\to\backup\directory"替换为你要备份到的实际路径。
- 若要删除文件，可以使用“del”命令，删除文件，其中“/q”参数表示安静模式（不显示确认提示），“/f”参数表示强制删除只读文件。
4. 最后，删除“archive.txt”文件。

请注意，此脚本使用了PowerShell命令来获取创建时间早于3天的文件的路径。因此，确保你的系统支持PowerShell。如果不支持PowerShell，可以使用其他方法来实现相同的功能。

### 回答3：
批处理是一种用来自动执行一系列命令的脚本。您可以编写一个批处理来删除或备份目录下创建时间超过3天的文件。

下面是一个简单的批处理示例，用于删除/backup目录下创建时间超过3天的文件：

@echo off
setlocal

set "backup_dir=C:\backup"
set "days=3"

for /f "delims=" %%a in ('dir /b /a:-d-h-s "%backup_dir%\*" ^| findstr /r /i /l /c:"^[^ ]*  *[0-9]* \[/][0-9]*.*"') do (
    for /f "usebackq tokens=2,* delims= " %%b in (`dir /T:C "%backup_dir%\%%a" ^| findstr /v "^[^0-9]"`) do (
        call :comparedate "%%b %%c"
        if !datediff! gtr %days% (
            echo Deleting file: "%%a"
            del "%backup_dir%\%%a" /F
        )
    )
)

endlocal
goto :eof

:comparedate
setlocal
set "targetdate=%~1"
set "currdate=%date% %time%"
set "targetdate=!targetdate:,=.!"
set "currdate=!currdate:,=.!"

for /f "tokens=1-6 delims=." %%a in ("!targetdate! !currdate!") do (
    set /a "yy1=10000%%a%%10000, mm1=100%%b%%100, dd1=100%%c%%100, hh1=100%%d%%100, nn1=100%%e%%100, ss1=100%%f%%100"
)

set /a "datediff=(yy1-yy)*365+(mm1-mm)*30+(dd1-dd)"

endlocal & set "datediff=%datediff%"
goto :eof

此批处理脚本首先设置了变量`backup_dir`为备份目录的路径，设置`days`为期望超过多少天的阈值。然后，它使用`for`循环遍历`dir`命令查找到的目录下的所有文件。使用`findstr`筛选出创建日期信息。然后，批处理将获取的日期与当前日期进行比较，并计算它们之间的日期差。如果日期差大于`days`，则使用`del`命令删除文件。

使用这个批处理前，请确保将`backup_dir`设置为要处理的实际备份目录，并根据需要更改`days`参数。请注意，批处理脚本具有潜在的风险，因此，请谨慎测试和使用。

希望这对您有帮助！

使用getRotationMatrix2D创建变换矩阵，通过SIMD指令集加速warpAffine算子参数WARP_INVERSE_MAP效果的C++例程

以下是一个使用getRotationMatrix2D创建变换矩阵，并通过SIMD指令集加速warpAffine算子参数WARP_INVERSE_MAP效果的C++例程：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/hal/intrin.hpp>

using namespace cv;

void warpAffineInverseMap(const Mat& src, Mat& dst, const Mat& M)
{
    CV_Assert(src.type() == CV_8UC1);

    int rows = src.rows, cols = src.cols;
    int drows = dst.rows, dcols = dst.cols;

    CV_Assert(rows > 0 && cols > 0 && drows > 0 && dcols > 0);

    const float* m = M.ptr<float>(0);

    __m128 mm0 = _mm_set_ps(m[0], m[1], m[2], 0);
    __m128 mm1 = _mm_set_ps(m[3], m[4], m[5], 0);
    __m128 mm2 = _mm_set_ps(0, 0, 1, 0);

    __m128i vddx = _mm_set_epi32(3, 2, 1, 0);
    __m128i vddy = _mm_set_epi32(dcols + 3, dcols + 2, dcols + 1, dcols + 0);

    for (int y = 0; y < drows; ++y) {
        float* pdst = dst.ptr<float>(y);
        int* pdx = (int*)pdst;
        int* pdy = pdx + 4;

        for (int x = 0; x < dcols; x += 4) {
            __m128i vmx = _mm_set_epi32(x + 3, x + 2, x + 1, x + 0);
            __m128i vmy = _mm_set1_epi32(y);

            __m128 mx = _mm_cvtepi32_ps(vmx);
            __m128 my = _mm_cvtepi32_ps(vmy);

            __m128 mxx = _mm_mul_ps(mm0, mx);
            __m128 mxy = _mm_mul_ps(mm1, my);

            __m128 mxs = _mm_add_ps(mxx, mxy);
            __m128 mys = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(mm1, mx), _mm_mul_ps(mm0, my));
            __m128 mzs = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(mm2, mx), _mm_mul_ps(mm2, my));

            __m128i vixs = _mm_cvtps_epi32(mxs);
            __m128i viys = _mm_cvtps_epi32(mys);

            __m128i vidx = _mm_cvtps_epi32(_mm_div_ps(_mm_castsi128_ps(_mm_sub_epi32(vixs, vmx)), mzs));
            __m128i vidy = _mm_cvtps_epi32(_mm_div_ps(_mm_castsi128_ps(_mm_sub_epi32(viys, vmy)), mzs));

            __m128i vmaskx = _mm_cmplt_epi32(_mm_add_epi32(vixs, vddx), _mm_set1_epi32(cols));
            __m128i vmasky = _mm_cmplt_epi32(_mm_add_epi32(viys, vddy), _mm_set1_epi32(rows));
            __m128i vmask = _mm_and_si128(vmaskx, vmasky);

            __m128i vidx2 = _mm_and_si128(vidx, vmask);
            __m128i vidy2 = _mm_and_si128(vidy, vmask);

            pdx[x + 0] = vidx2.m128i_i32[0];
            pdx[x + 1] = vidx2.m128i_i32[1];
            pdx[x + 2] = vidx2.m128i_i32[2];
            pdx[x + 3] = vidx2.m128i_i32[3];

            pdy[x + 0] = vidy2.m128i_i32[0];
            pdy[x + 1] = vidy2.m128i_i32[1];
            pdy[x + 2] = vidy2.m128i_i32[2];
            pdy[x + 3] = vidy2.m128i_i32[3];
        }
    }

    for (int y = 0; y < drows; ++y) {
        const uchar* psrc = src.ptr(y);
        float* pdst = dst.ptr<float>(y);

        for (int x = 0; x < dcols; ++x) {
            int sx = pdst[x * 2];
            int sy = pdst[x * 2 + 1];

            if (sx >= 0 && sy >= 0 && sx < cols && sy < rows) {
                pdst[x] = psrc[sy * cols + sx];
            }
            else {
                pdst[x] = 0;
            }
        }
    }
}

int main()
{
    Mat src = imread("lena.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat dst(src.size(), CV_8UC1);

    double angle = 30;
    double scale = 1;
    Point2f center(src.cols / 2.f, src.rows / 2.f);

    Mat M = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);

    warpAffineInverseMap(src, dst, M);

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey();
}

该例程中使用了SSE指令集进行加速，因此需要确保编译器开启了SSE指令集的支持。该例程中的warpAffineInverseMap函数实现了warpAffine算子参数WARP_INVERSE_MAP的效果，即通过变换矩阵M计算出每个像素在源图像中的位置，然后从源图像中取出该位置的像素值，赋值给目标图像。