fname = os.path.join(cache_dir, url.split('/')[-1])

时间: 2024-02-26 11:53:42 浏览: 183
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fname=Client.rar_FastMsg_开源

这是一行Python代码，其中使用了os模块和join函数来拼接文件路径。cache_dir表示缓存文件的目录，url.split('/')[-1]表示从url中获取文件名（最后一个'/'后面的部分），然后使用join函数将cache_dir和文件名拼接起来得到完整的文件路径。最终得到的fname就是完整的文件路径。
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python os.path.isfile()因参数问题判断错误的解决

return [fname for fname in os.listdir(path) if os.path.isfile(fname) and fname.endswith('.py') 错误： 不传入参数没有问题 >>> list_py() ['cmdtest.py', 'datatest.py', 'excel_combine.py', '...
zip

younger:检查 fname 的修改日期是否比 fname1、fname2、...-matlab开发

用法：boolean= Younger(fname, fname1, fname2, ...) 检查 fname 的修改日期是否比 fname1、fname2、... 如果文件 fname1、fname2 等中至少有一个文件的修改日期比 fname 更新，则返回 true。 否则返回 false。 ...

解释fname = os.path.join(cache_dir, url.split('/')[-1])

这段代码使用Python的os模块中的...而url.split('/')[-1]表示将url字符串以“/”为分隔符进行分割，取分割后的最后一个元素，即文件名部分。最终，将cache_dir和文件名部分拼接在一起，构成完整的文件路径（fname）。

fname = os.path.join(cache_dir, url.split('/')[-1])中的split('/')是什么意思)

在Python中，字符串对象有一个名为split()的方法，它可以将字符串分割成子字符串，并将这些子字符串存储在一个列表中。...然后使用os.path.join()函数将文件名和cache_dir路径拼接在一起，生成一个完整的文件路径。

def download(name,cache_dir=os.path.join('..','data')): assert name in DATA_HUB, f"{name} 不存在于 {DATA_HUB}" url, sha1_hash = DATA_HUB[name] os.makedirs(cache_dir,exist_ok=True) fname = os.path.join(cache_dir,url.split('/')[-1]) if os.path.exists(fname): sha1 = hashlib.sha1() with open(fname,'rb') as f: while True: data = f.read(1048576) if not data: break sha1.update(data) if sha1.hexdigest() == sha1_hash: return fname print(f'正在从{url}下载{fname}...') r = requests.get(url,stream=True,verify=True) with open(fname,'wb') as f: f.write(r.content) return fname

函数的输入参数包括数据集名称和缓存目录，其中缓存目录默认设置为 "../data"。函数5, 2), (3, 6, 2, 7, 1, 4, 0, 5),首先检查数据集名称是否存在于 DATA_HUB 字典中，如果不存在则会抛出 AssertionError。然后，...

解释trained_model = os.path.join(MODEL_DIR, h5_fname)

通过调用 os.path.join(MODEL_DIR, h5_fname)，将 MODEL_DIR 和 h5_fname 进行拼接，生成一个完整的文件路径。 然后，这个完整的文件路径被赋值给变量 trained_model，用于表示训练好的模型的路径。 通过...

def read_data(data_dir) datas=[] labels=[] fpaths=[] for fname in os.listdir(data_dir) fpath=os.path.jion(data_dir,fname) fpaths.append(fpath) image=Image.open(fpath) data=np.array(image)/255.0 label=int(fname.spilt("_")[0]) datas.append(data) labels.append(label) datas=np.array(datas) labels=np.array(labels)

3. 构建每个文件的完整路径：fpath=os.path.join(data_dir,fname)，并将其添加到文件路径列表中：fpaths.append(fpath)。 4. 使用PIL库中的Image.open()方法打开当前文件的图像。 5. 将图像数据转换为NumPy...

from moviepy.editor import VideoFileClip from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QApplication import sys import os import subprocess def choose_file(): fname = QFileDialog.getOpenFileName(None, 'Open file', 'E:\Picture\MIUI',"Video files (*.mp4 *.avi)") return fname[0] def main(): app = QApplication(sys.argv) fname = choose_file() if fname: clip = VideoFileClip(fname).subclip(t_start=1, t_end=2).resize(0.5) clip.write_gif("movie.gif", fps=60) subprocess.call(["convert", "movie.gif[0]", "movie.gif"]) original_dir = os.path.dirname(fname) gif_path = os.path.join(original_dir, "movie.gif") os.rename("new.gif", gif_path) if __name__ == '__main__': main() 题号效率

gif_path = os.path.join(original_dir, "movie.gif") os.rename("new.gif", gif_path) 这样，你只需要解码一次视频，就可以完成剪辑和缩放的操作了，效率会更高。另外，你在重命名 GIF 文件时，将文件名写成...

def getLabel(fpath): fname = os.path.basename(fpath) tmpList = fname.split('___') tmpName = tmpList[0] return tmpName

具体来说，函数首先通过 os.path.basename 函数获取文件路径中的文件名（不包括路径信息），然后使用 split 函数将文件名按照 ___ 分割成多个部分，取第一个部分，并将其返回。 这个函数可能是用于处理一些...

from moviepy.editor import VideoFileClip from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QApplication import sys import os import subprocess def choose_file(): fname = QFileDialog.getOpenFileName(None, 'Open file', 'E:\Picture\MIUI',"Video files (*.mp4 *.avi)") return fname[0] def main(): app = QApplication(sys.argv) fname = choose_file() if fname: clip = VideoFileClip(fname) duration = min(2, clip.duration) clip = clip.subclip(t_start=1, t_end=1+duration).resize(0.5) clip.write_gif("new.gif",fps = 30) subprocess.call(["convert", "movie.gif[0]", "movie.gif"]) original_dir = os.path.dirname(fname) gif_path = os.path.join(original_dir, "movie.gif") os.rename("new.gif", gif_path) if __name__ == '__main__': main() 优化代码提高效率 降低GIF的大小

1. 尽可能使用内置的函数，而不是外部库或工具。例如，可以使用MoviePy中的clip.resize函数来调整大小，而不是调用外部工具convert。 2. 减少文件I/O操作的次数，可以将中间文件的创建和删除次数降到最低。例如...

解释代码：def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

1. 从文件中加载物体的名称列表 obj_names。 2. 从文件中加载法线图 N_map。 3. 从文件中加载掩膜图 mask。 4. 根据掩膜图选择出在场景中的光源方向向量 L。 5. 如果提供了 Stokes 向量文件，则从中加载 ...

from moviepy.editor import VideoFileClip from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QApplication import sys import os import subprocess def choose_file(): fname = QFileDialog.getOpenFileName(None, 'Open file', 'E:\Picture\MIUI',"Video files (*.mp4 *.avi)") return fname[0] def main(): app = QApplication(sys.argv) fname = choose_file() if fname: clip = VideoFileClip(fname) duration = min(2, clip.duration) clip = clip.subclip(t_start=1, t_end=1+duration).resize(0.5) clip.write_gif("new.gif",fps = 30) subprocess.call(["convert", "movie.gif[0]", "movie.gif"]) original_dir = os.path.dirname(fname) gif_path = os.path.join(original_dir, "movie.gif") os.rename("new.gif", gif_path) if name == 'main': main() 优化代码提高效率 降低GIF的大小 给我完整代码

gif_path = os.path.join(os.path.dirname(fname), "movie.gif") clip.write_gif(gif_path, fps=15, optimize=True, fuzz=10) clip.close() if __name__ == '__main__': main() 主要的优化包括： 1. 将...

def read_data_bananas(is_train=True): """读取香蕉检测数据集中的图像和标签""" data_dir = d2l.download_extract('banana-detection') csv_fname = os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else 'bananas_val', 'label.csv') csv_data = pd.read_csv(csv_fname) csv_data = csv_data.set_index('img_name') images, targets = [], [] for img_name, target in csv_data.iterrows(): images.append(image.imread( os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else 'bananas_val', 'images', f'{img_name}'))) # 这里的target包含（类别，左上角x，左上角y，右下角x，右下角y）， # 其中所有图像都具有相同的香蕉类（索引为0） targets.append(list(target)) return images, np.expand_dims(np.array(targets), 1) / 256

这段代码实现了读取香蕉检测数据集中的图像和标注信息的功能。...最后，将 targets 列表转换为 NumPy 数组，并将其归一化到 [0, 1] 的范围内，方便后续的模型训练。最终，该函数返回了读取到的图像数据和标注信息。

这段程序import os dir_path = "C:/Users/1028/Desktop/r" cancer='HNSC'#设置变量 data_dir = os.path.join(dir_path, "tcga_data", cancer) train_path = os.path.join(data_dir, "ml_input.csv") label_path = os.path.join(data_dir, "tab_label.csv") train = np.genfromtxt(train_path, delimiter=',', skip_header=1) target = pd.read_csv(label_path, index_col=0).values.ravel() indices = train[:, 2:].T train = train[:, 2:].T的这个错误C:\Users\1028\Desktop\python\python.exe C:\Users\1028\Desktop\r_Python\Python\main.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\1028\Desktop\r_Python\Python\main.py", line 105, in <module> train = np.genfromtxt(train_path, delimiter=',', skip_header=1) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\1028\Desktop\python\Lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 1980, in genfromtxt fid = np.lib._datasource.open(fname, 'rt', encoding=encoding) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\1028\Desktop\python\Lib\site-packages\numpy\lib\_datasource.py", line 193, in open return ds.open(path, mode, encoding=encoding, newline=newline) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\1028\Desktop\python\Lib\site-packages\numpy\lib\_datasource.py", line 533, in open raise FileNotFoundError(f"{path} not found.") FileNotFoundError: C:/Users/1028/Desktop/r\tcga_data\HNSC\ml_input.csv not found. 进程已结束,退出代码1 怎么解决

1. 验证文件路径：确认文件 "ml_input.csv" 是否位于 "C:/Users/1028/Desktop/r/tcga_data/HNSC/" 目录下。 2. 检查文件名和文件扩展名的拼写：确保文件名和文件扩展名正确，以及大小写是否匹配。 3. 检查文件权限：...

fname = os.path.join( ，)

fname = os.path.join()是一个Python中用于将多个路径组合成一个路径的函数。它接受任意数量的参数，并将它们连接起来，使用操作系统特定的分隔符（在Unix系统上是“/”，在Windows系统上是“\”）。例如，如果...

copyfile(fname, os.path.join(data_dir,'train_valid_test','train_valid',label))

具体来说，它将 fname 复制到 data_dir/train_valid_test/train_valid/label 目录下，其中 label 是一个字符串变量，表示文件所属的类别。这行代码通常用于在机器学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集...

def render(self, mode='human'): if self.viewer is None: from gym.envs.classic_control import rendering self.viewer = rendering.Viewer(500,500) self.viewer.set_bounds(-2.2,2.2,-2.2,2.2) rod = rendering.make_capsule(1, .2) rod.set_color(.8, .3, .3) self.pole_transform = rendering.Transform() rod.add_attr(self.pole_transform) self.viewer.add_geom(rod) axle = rendering.make_circle(.05) axle.set_color(0,0,0) self.viewer.add_geom(axle) fname = path.join(path.dirname(__file__), "assets/clockwise.png") self.img = rendering.Image(fname, 1., 1.) self.imgtrans = rendering.Transform() self.img.add_attr(self.imgtrans) self.viewer.add_onetime(self.img) self.pole_transform.set_rotation(self.state[0] + np.pi/2) if self.last_u: self.imgtrans.scale = (-self.last_u/2, np.abs(self.last_u)/2) return self.viewer.render(return_rgb_array = mode=='rgb_array')

这是一个用于可视化的函数，用于渲染一个叫做 CartPole 的强化学习环境。这个函数使用 Python 的 gym 库提供的 rendering 模块来创建一个图形化界面，其中包含了一个杆子和一个小车。这个函数的主要作用是将当前状态...

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)

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)...

debug下面的代码：SELECT c1.FCUSTID 客户内码, c1.FNUMBER 客户编码, c1.FFORBIDSTATUS 禁用状态, c1.FFAX 报表代理商, c1.FSALDEPTID 部门编码, c1.F_GN_GROUPNUMBER 客户分组编号, c1.FSELLER 销售员编码 c1.F_QYJL 区域经理编码, c1.FSELLER 销售员编码, c1.F_KFY 客服员编码, c1.F_KFYH 客服用户编码, c2.FPROVINCE 省份编码, c2.FCITY 地市编码, c3.FNAME 客户名称, c4.FNAME 销售员, c5.FNAME 区域经理, c6.FNAME 客服员, c7.FNAME 客服用户, c8.FDATAVALUE 省份名称, c9.FDATAVALUE 地市名称, c10.FNAME 部门名称 FROM T_BD_CUSTOMER c1 LEFT JOIN T_BD_CUSTOMEREXT c2 ON c1.FCUSTID = c2.FCUSTID LEFT JOIN T_BD_CUSTOMER_L c3 ON c1.FCUSTID = c3.FCUSTID LEFT JOIN T_HR_EMPINFO_L c4 ON c1.FSELLER = C4.fid LEFT JOIN T_HR_EMPINFO_L c5 ON c1.F_QYJL = C4.fid LEFT JOIN T_HR_EMPINFO_L c6 ON c1.F_KFY = C4.fid LEFT JOIN T_HR_EMPINFO_L c7 ON c1.F_KFYH = C4.fid LEFT JOIN T_BAS_ASSISTANTDATAENTRY_L c8 ON c5.FentryID = C2.FPROVINCE LEFT JOIN T_BAS_ASSISTANTDATAENTRY_L c9 ON c6.FentryID = C2.FCITY LEFT JOIN T_BD_DEPARTMENT_L c10 ON c7.FDEPTID = C1.FSALDEPTID

QYJL AS 区域经理编码, c1.F_KFY AS 客服员编码, c1.F_KFYH AS 客服用户编码, c2.FPROVINCE AS 省份编码, c2.FCITY AS 地市编码, c3.FNAME AS 客户名称, c4.FNAME AS 销售员, c5.FNAME AS 区域经理, c6.FNAME AS ...

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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使