OpenFile.Filters

时间: 2023-08-27 11:18:51 浏览: 42
OpenFile.Filters是一个属性,用于设置打开文件对话框的文件过滤器。文件过滤器可以限制用户只能选择指定类型的文件。在设置OpenFile.Filters属性时,需要将过滤器设置为一个字符串数组,每个字符串表示一个过滤器。每个过滤器由两部分组成,用竖线分隔,第一部分是过滤器的描述,第二部分是过滤器的扩展名,用分号分隔多个扩展名。例如,下面的代码设置了一个过滤器,只允许选择文本文件和Word文档: ```vba OpenFile.Filters = Array("Text Files (*.txt)|*.txt", "Word Documents (*.doc;*.docx)|*.doc;*.docx") ``` 在打开文件对话框时,用户只能看到这两个过滤器,只能选择扩展名为txt、doc或docx的文件。
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parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--config-file',help='path to the config file') args = parser.parse_args() with open(args.config_file) as fp: config = yaml.load(fp) config = AttrDict(config) with backend.get_graph().as_default(): net = Network(config.num_conv3d_filters,config.num_conv2d_filters,config.num_convolutionblock_filters) 这串代码什么意思

这段代码是一个Python脚本,它使用argparse库来解析命令行参数。首先,创建了一个ArgumentParser对象,并使用add_argument方法添加了一个名为'--config-file'的可选参数,同时指定了对应的帮助信息。 接下来,调用parse_args()方法解析命令行参数,并将结果保存在args变量中。args对象将包含命令行中传递的参数值。 然后,使用open函数打开args.config_file所指定的配置文件,并将其内容加载为一个字典对象。这里使用了yaml库来解析yaml格式的配置文件。 接着,将加载的配置字典转换为AttrDict对象,以便能够通过属性访问配置项的值。 最后,使用获取到的配置项创建一个网络对象net。这里的具体实现可能需要查看更多代码以了解Network类的定义和使用方式。

error during connect: this error may indicate that the docker daemon is not running: Get "http://%2F%2F.%2Fpipe%2Fdocker _engine/v1.24/containers/json?all=1&filters=%7B%22label%22%3A%7B%22com.docker.compose.config-hash%22%3Atrue%2C%22com.doc ker.compose.project%3Dhadoopspark%22%3Atrue%7D%7D": open //./pipe/docker_engine: The system cannot find the file specifi ed.

这个错误提示表明 Docker 守护进程没有启动,或者 Docker 守护进程无法在 Windows 上运行。这可能是由于 Docker 安装出现问题,或者未正确配置 Docker 环境变量所致。 要解决这个问题,可以尝试以下步骤: 1. 检查 Docker 是否已正确安装,并确保 Docker 守护进程正在运行。 2. 确认 Docker 环境变量是否已正确设置,并且路径是否正确。可以在命令行中输入 "docker" 命令查看是否能够执行成功。 3. 确认当前用户是否已正确配置为 Docker 用户组的成员。可以在命令行中输入 "docker ps" 命令查看是否有权限访问。 4. 如果您使用的是 Windows 系统,请检查 Docker 是否已正确安装并配置。在 Windows 上,Docker 只能在 Windows 10 Professional 或 Enterprise 版本上运行。如果您使用的是 Windows 10 Home 版本,则需要使用 Docker Toolbox。 如果以上步骤都没有解决问题,请尝试重新安装 Docker 并重新配置 Docker 环境变量。

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报错如下: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 2091, in __call__ return self.wsgi_app(environ, start_response) File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 2076, in wsgi_app response = self.handle_exception(e) File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 2073, in wsgi_app response = self.full_dispatch_request() File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1518, in full_dispatch_request rv = self.handle_user_exception(e) File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1516, in full_dispatch_request rv = self.dispatch_request() File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1502, in dispatch_request return self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**req.view_args) File "/temp/py/app-07240001.py", line 16, in display_yaml return render_template('index.html', highlighted_data=highlighted_data, css=css) File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/templating.py", line 150, in render_template ctx.app, File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/templating.py", line 128, in _render rv = template.render(context) File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/jinja2/environment.py", line 1291, in render self.environment.handle_exception() File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/jinja2/environment.py", line 925, in handle_exception raise rewrite_traceback_stack(source=source) File "/temp/py/templates/index.html", line 16, in top-level template code var originalData = {{ data|tojson|safe }}; File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/jinja2/filters.py", line 1673, in do_tojson return htmlsafe_json_dumps(value, dumps=dumps, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/jinja2/utils.py", line 736, in htmlsafe_json_dumps dumps(obj, **kwargs) File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/json/__init__.py", line 139, in dumps rv = _json.dumps(obj, **kwargs) File "/usr/lib64/python3.6/json/__init__.py", line 238, in dumps **kw).encode(obj) File "/usr/lib64/python3.6/json/encoder.py", line 199, in encode chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True) File "/usr/lib64/python3.6/json/encoder.py", line 257, in iterencode return _iterencode(o, 0) File "/usr/local/lib64/python3.6/site-packages/flask/json/__init__.py", line 57, in default return super().default(o) File "/usr/lib64/python3.6/json/encoder.py", line 180, in default o.__class__.__name__) TypeError: Object of type 'Undefined' is not JSON serializable

将以下Python代码转化为MATLAB代码并在每行上 标明注释: # -- coding: utf-8 -- from keras.models import Model from keras.layers import Conv2D, UpSampling2D, Input, concatenate, MaxPooling2D from keras.optimizers import Adam import numpy as np #from keras import backend as K #import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.io as sio import h5py matfn='train_random_1000.mat' #with h5py.File(matfn, 'r') as f: # f.keys() # matlabdata.mat 中的变量名 data = h5py.File(matfn) W_train = data['w'].value X_train = data['L_vel'].value Y_train = data['H_vel'].value W_train = W_train.transpose((0,2,1)) X_train = X_train.transpose((0,2,1)) Y_train = Y_train.transpose((0,2,1)) W_train = W_train.reshape(1000, 800, 800, 1) X_train = X_train.reshape(1000, 100, 100, 1) Y_train = Y_train.reshape(1000, 800, 800, 1) inputs = Input(shape=(100,100,1)) w_inputs = Input(shape=(800,800,1)) upSam = UpSampling2D(size = (8,8))(inputs) up = concatenate([upSam, w_inputs], axis=3) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(up) conv1 = Conv2D(filters = 8,kernel_size=(3,3), activation = 'relu', padding = 'Same')(conv1) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool1) conv2 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv2) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(pool2) conv3 = Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv3) up4 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv3), conv2], axis=3) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up4) conv4 = Conv2D(16, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv4) up5 = concatenate([UpSampling2D(size=(2,2))(conv4), conv1], axis=3) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(up5) conv5 = Conv2D(8, (3,3), activation = 'relu', padding='same')(conv5) conv6 = Conv2D(4, (3,3), padding='same')(conv5) conv7 = Conv2D(2,(3,3),padding = 'same')(conv6) conv8 = Conv2D(1,(3,3),padding = 'same')(conv7) model1 = Model(inputs=[inputs,w_inputs], outputs=[conv8]) optimizer = Adam(lr = 0.001, decay=0.0) model1.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizer) model1.fit([X_train, W_train],Y_train,batch_size=10,epochs=30,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2) # #result = model1.predict([X_train, W_train],batch_size=1) #resultfile = 'result1.mat' #sio.savemat(resultfile, {'result':result}) model_json = model1.to_json() with open("HRRM_model1.json", "w") as json_file: json_file.write(model_json) # serialize weights to HDF5 model1.save_weights("HRRM_model1.h5") print("Saved model to disk")

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