signal_df = all_dataset[all_dataset['signal'].notnull()] if not signal_df.empty: # 发送钉1df content = str(all_dataset) send_dingding_msg(content, robot_id='9a6950a411f6ac890b622218ac6af33c9827318ccadbc09c7a2fe6af4abd4c2d', secret='SEC3c3c915818d3f63ab159d781239a45a143d4782d9da2de754a44391900fee08e') # 填写钉钉信息 print('\n', '-' * 40, '本次循环结束,%d秒后进入下一次循环' % long_sleep_time, '-' * 40, '\n\n') time.sleep(long_sleep_time) print(all_dataset)以上代码加入在半点时间也发送钉钉消息

时间: 2023-12-21 14:07:08 浏览: 29
可以在代码中加入一个判断条件,判断当前时间是否为半点,如果是,则发送钉钉消息。可以使用datetime库中的datetime.now()获取当前时间,然后判断分钟数是否为30即可。代码如下: ``` import datetime signal_df = all_dataset[all_dataset['signal'].notnull()] if not signal_df.empty: # 发送钉1df content = str(all_dataset) send_dingding_msg(content, robot_id='9a6950a411f6ac890b622218ac6af33c9827318ccadbc09c7a2fe6af4abd4c2d', secret='SEC3c3c915818d3f63ab159d781239a45a143d4782d9da2de754a44391900fee08e') # 判断是否为半点,如果是则发送钉钉消息 now = datetime.datetime.now() if now.minute == 30: content = '当前时间为半点,已发送钉钉消息' send_dingding_msg(content, robot_id='9a6950a411f6ac890b622218ac6af33c9827318ccadbc09c7a2fe6af4abd4c2d', secret='SEC3c3c915818d3f63ab159d781239a45a143d4782d9da2de754a44391900fee08e') print('\n', '-' * 40, '本次循环结束,%d秒后进入下一次循环' % long_sleep_time, '-' * 40, '\n\n') time.sleep(long_sleep_time) print(all_dataset) ```

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详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

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