int main() { SR_net* net = SR_net::createSRNet(); vector<String> files; glob("E:/prj/超分样本/1", files, true); size_t num = files.size(); bool Moos = true; cout << "共读取了" << num << "张图片" << endl; cout << "--------------------------------" << endl; for (int i = 0; i < num; i++) { Mat srcimg = imread(files[i]); Mat SR_image = net.Detect(srcimg, Moos); imshow("input", srcimg); imshow("result", SR_image); imwrite("./output/" + to_string(i + 1) + ".png", SR_image); } } 这段代码中Mat SR_image = net.Detect(srcimg, Moos);报错应该怎么改

时间: 2024-01-28 10:05:50 浏览: 113
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check_file_exists_glob:检查文件是否存在

根据代码，`net` 是一个指向 `SR_net` 类的指针，而不是一个对象。因此，你需要使用箭头运算符 `->` 而不是点运算符 `.` 来调用 `Detect` 函数。修改代码如下： ``` Mat SR_image = net->Detect(srcimg, Moos); ``` 这样就能正确调用 `Detect` 函数了。
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class SR_net { public: SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda = true); private: vector<int64_t> Gdims; int Gfp32; Env env = Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "RRDB"); SessionOptions session_options = SessionOptions(); Session* Gsession = nullptr; vector<const char*> Ginput_names; vector<const char*> Goutput_names; vector<int> Ginput_size = {}; }; SR_net::SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda) { this->Ginput_size = input_size; this->Gfp32 = fp32; clock_t startTime_, endTime_; startTime_ = clock(); session_options.SetIntraOpNumThreads(6); if (cuda) { OrtCUDAProviderOptions cuda_option; cuda_option.device_id = 0; cuda_option.arena_extend_strategy = 0; cuda_option.cudnn_conv_algo_search = OrtCudnnConvAlgoSearchExhaustive; cuda_option.gpu_mem_limit = SIZE_MAX; cuda_option.do_copy_in_default_stream = 1; session_options.AppendExecutionProvider_CUDA(cuda_option); } wstring widestr = wstring(path.begin(), path.end()); this->Gsession = new Session(env, widestr.c_str(), this->session_options); this->session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL); AllocatorWithDefaultOptions allocator; this->Ginput_names = { "input" }; this->Goutput_names = { "output" }; endTime_ = clock(); cout << " The model loading time is:" << (double)(endTime_ - startTime_) / CLOCKS_PER_SEC << "s" << endl; } int main() { vector<int> input_shape = {}; SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true); vector<String> files; glob("E:/prj/超分样本/1", files, true); size_t num = files.size(); bool Moos = true; cout << "共读取了" << num << "张图片" << endl; cout << "--------------------------------" << endl; for (int i = 0; i < num; i++) { Mat srcimg = imread(files[i]); Mat SR_image = net.Detect(srcimg, Moos); imshow("input", srcimg); imshow("result", SR_image); imwrite("./output/" + to_string(i + 1) + ".png", SR_image); waitKey(0); } }，在这段代码中，我如何把SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true);这一行写到主函数的外面？

可以在 SR_net 类的定义中增加一个默认构造函数，并在这个构造函数中调用 SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda) 构造函数，如下所示： c++ class SR_net { public: SR_net() : ...

解释下<RollingFile name="ApiLog" fileName="${sys:API_LOG_PATH}/api_log.log" filePattern="${sys:API_LOG_PATH}/%d{yyyy-MM-dd}/api_log-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log" fileAppend="true" immediateFlush="true"> <TimeBasedTriggeringPolicy/> <SizeBasedTriggeringPolicy size="20 MB"/> <DefaultRolloverStrategy max="100" > <Delete basePath="${sys:API_LOG_PATH}" maxDepth="2"> <IfFileName glob="%d{yyyy-MM-dd}/api_log-*.log"> <IfAny> <IfLastModified age="15d" /> <IfAccumulatedFileSize exceeds="100 MB"/> <IfAccumulatedFileCount exceeds="10"/> </IfAny> </IfFileName> </Delete> </DefaultRolloverStrategy> </RollingFile>

12. <IfFileName glob="%d{yyyy-MM-dd}/api_log-*.log">：定义删除的文件名的匹配规则。 13. <IfAny>：定义删除的文件的条件，包括文件的最后修改时间、累计文件大小和累计文件数。 综上所述，这段代码的作用...

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下面给出python的几个自定义函数：def pre_data(): root_path = '/data1/enhance/voice_bank/train' clean_paths = glob(f'{root_path}/*_clean.wav') train_data = [] for clean_path in clean_paths: file_name = os.path.splitext(os.path.split(clean_path)[1])[0] noise_file = f'{root_path}/{file_name[:-6]}_noise.wav' if os.path.exists(noise_file): train_data.append([clean_path, noise_file]) return train_data def chunks(arr_list, num): n = int(math.ceil(len(arr_list) / float(num))) return [arr_list[i:i + n] for i in range(0, len(arr_list), n)] def load_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name if len(sorted(frame_names)) == 0: return None, None else: frame_index = sorted(frame_names)[-1] return frame_names[frame_index], frame_index def delete_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name for delete_key in sorted(frame_names)[:-5]: os.remove(frame_names[delete_key])。请给出详细解释

1. pre_data() 函数用于预处理训练数据，输入是音频文件存储路径 root_path，使用 glob 函数获取所有干净音频文件路径 clean_paths，然后遍历每个路径，获取对应的噪声音频文件路径 noise_file，并将二者组成一个...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img) 在修改后的代码中，我们首先定义了一个新的函数 ...

下面给出python的几个自定义函数：def pre_data(): root_path = '/data1/enhance/voice_bank/train' clean_paths = glob(f'{root_path}/_clean.wav') train_data = [] for clean_path in clean_paths: file_name = os.path.splitext(os.path.split(clean_path)[1])[0] noise_file = f'{root_path}/{file_name[:-6]}_noise.wav' if os.path.exists(noise_file): train_data.append([clean_path, noise_file]) return train_data def chunks(arr_list, num): n = int(math.ceil(len(arr_list) / float(num))) return [arr_list[i:i + n] for i in range(0, len(arr_list), n)] def load_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('')[-1])] = frame_name if len(sorted(frame_names)) == 0: return None, None else: frame_index = sorted(frame_names)[-1] return frame_names[frame_index], frame_index def delete_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('')[-1])] = frame_name for delete_key in sorted(frame_names)[:-5]: os.remove(frame_names[delete_key])。请给出详细注释

clean_paths = glob(f'{root_path}/_clean.wav') train_data = [] for clean_path in clean_paths: file_name = os.path.splitext(os.path.split(clean_path)[1])[0] noise_file = f'{root_path}/{file_name[:-...

def __call__(self): # 图像转换 data_transorform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.Resize((224, 224)), torchvision.transforms.CenterCrop((224, 224)), torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_list = glob.glob(self.img_dir + os.sep + "*.png") for imgpath in img_list: img = cv2.imread(imgpath) new_img = self.expend_img(img) # 补边 img = Image.fromarray(new_img) img = data_transorform(img) # 转换 img = torch.reshape(img, (-1, 3, self.imgsz, self.imgsz)).to(device) # 维度转换[B,C,H,W] pred = self.model(img) _, pred = torch.max(pred, 1) outputs = self.class_name[pred] print("Image path:", imgpath, " pred:", outputs) # 补边为正方形 def expend_img(self, img, fill_pix=122): ''' :param img: 图片数据 :param fill_pix: 填充像素， 默认为灰色，自行更改 :return: ''' h, w = img.shape[:2] # 获取图像的宽高 if h >= w: # 左右填充 padd_width = int(h - w) // 2 padd_h, padd_b, padd_l, padd_r = 0, 0, padd_width, padd_width # 获取上下左右四个方向需要填充的像素 elif h < w: # 上下填充 padd_high = int(w - h) // 2 padd_h, padd_b, padd_l, padd_r = padd_high, padd_high, 0, 0 new_img = cv2.copyMakeBorder(img, padd_h, padd_b, padd_l, padd_r, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=[fill_pix, fill_pix, fill_pix]) return new_img if __name__ == '__main__': opt = parser_opt() test_img = Test_model(opt) test_img()

这段代码是一个使用PyTorch实现的图像分类模型的测试程序。主要实现了以下功能： 1.读取指定目录下的所有png格式图像文件。 2.对读取到的图像进行补边操作，使其变为正方形。 3.将图像进行预处理，包括图像尺寸的...

midi_list = [] duration_keys = {'0'} for file in tqdm(glob.glob("MID/*/*.mid")): try: press_time_dict, duration_keys_inst = convert_midi(file) if press_time_dict: midi_list.append(press_time_dict) duration_keys = duration_keys.union(duration_keys_inst) except Exception as e: pass

这段代码使用 glob 模块和文件路径模式 MID/*/*.mid 来获取一个包含多个 MIDI 文件路径的列表。然后，代码使用 tqdm 模块来显示一个进度条，在处理所有 MIDI 文件时迭代该列表。对于每个 MIDI 文件，代码尝试...

为什么这段代码出错：def file_store(): files_name =[] files_dict = {} #获取file文件夹下所有为txt的文件 for i,name in enumerate(glob.glob("STNO-UNICODE/*.txt")): files_dict[i] = name.split('/')[-1] file_name = dir_path + '/' + name files_name.append(file_name) print(files_name) print(files_dict) return files_name,files_dict

for i, name in enumerate(glob.glob("STNO-UNICODE/*.txt")): files_dict[i] = name.split('/')[-1] file_name = dir_path + '/' + name files_name.append(file_name) print(files_name) print(files_dict) ...

def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

在函数中，首先使用 glob 函数获取测试图片的路径列表，然后使用 TensorFlow 定义了一个占位符 test_real，用于输入测试图片。接着，使用 AnimeGAN V2 模型生成器 generator.G_net 生成虚假图像 test_...

import open3d as o3d import numpy as np import os import glob global picked_points picked_points = [] def pick_points(vis): global picked_points point_id = vis.get_picked_points()[0] point = np.asarray(vis.get_render_option().pointcloud.vertices)[point_id] picked_points.append(point) print("Point picked:", point) def main(): # 加载点云数据 folder_path = "D:/Data/ROS/bin" bin_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.bin")) bin_num = 0 data = None for bin_file in bin_files: bin_num += 1 if data is None: data = np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) else: data = data + np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) data = data / bin_num position = data[:, :3] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(position) # 设置点云颜色为随机颜色 pcd.paint_uniform_color(np.random.rand(3)) # 创建点云查找树 pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) # 创建可视化窗口并添加点云数据 vis = o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) # 设置鼠标事件回调函数 vis.register_selection_changed_callback(pick_points) # 显示可视化窗口 vis.run() vis.destroy_window() if __name__ == "__main__": main() 帮我检视一下这段代码，报错为TypeError: pick_points() missing 1 required positional argument: 'vis'

这段代码中，函数 pick_points() 需要一个名为 vis 的参数，但该参数在函数被调用时未被传递。在 register_selection_changed_callback() 函数中，应该将 pick_points 函数作为参数传递给 selection_...

import os import glob import csv import numpy as np def read_files_in_folder(folder_path): file1= [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.csv')): with open(file_path, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) column_data = [] for row in csv_reader: column_data.append(row) file1.append(column_data) return file1 folder_path = 'E:/a科研/算法实现/上海CEEMD-EMD分解结果' file = read_files_in_folder(folder_path) lines = range(2, 993, 10) selected_data = [file_data[line-1] for line in lines for file_data in file] flatten_data = [item for sublist in selected_data for item in sublist] average = np.mean(flatten_data) print(average) IndexError: list index out of range

根据你提供的代码和错误信息，看起来出现了 IndexError: list index out of range 错误。这个错误通常发生在尝试访问列表中不存在的索引时。 根据你的代码逻辑，file 是一个包含多个文件数据的列表，每个文件...

train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train') valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val') train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png') # glob(data_dir + '/train/low/*.png') train_low_data_names.sort() train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png') # glob(data_dir + '/our485/high/*.png') train_high_data_names.sort() eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*') eval_low_data_names.sort() eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*') eval_high_data_names.sort() assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names) assert len(train_low_data_names) != 0逐句解释一下这段代码

3. train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png')：使用 glob 函数查找训练低分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件，并将它们的路径存储在 train_low_data_names 列表中。...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img) 请注意，我只修复了我在代码中发现的错误，并没有对...

for type_ in name2label.keys(): each_type_number = 0 for type_para in os.listdir(os.path.join(root_, type_)): for type_para_num in os.listdir(os.path.join(root_, type_, type_para)): if each_type_number < 500: current += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*current*.txt')) voltage += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*voltage*.txt')) each_type_number += 1 if each_type_number >= 500: current_test += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*current*.txt')) voltage_test += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*voltage*.txt')) each_type_number += 1 if each_type_number == 600: break if each_type_number == 600: break解释

这段代码的作用是遍历指定目录下的各个文件夹，查找符合条件的文件，并将其路径添加到对应的数组中。首先，它遍历了一个名为name2label的字典中的所有键，每个键代表一个文件夹类型。然后，它遍历该类型文件夹下的...

import os, glob if __name__ == '__main__': txt_list = glob.glob("E:/bzl_online_dataset/2020-07-20/imgs/*.txt") for txt_item in txt_list: with open(txt_item) as f: lines = f.readlines() with open(txt_item, 'w') as f: for line in lines: line_split = line.strip().split() line_split[0] = '0' f.write( line_split[0] + ' ' + line_split[1] + " " + line_split[2] + " " + line_split[3] + " " + line_split[4]+'\n') pass

其中，使用了glob.glob函数获取指定文件夹下所有的txt文件路径，然后使用with语句打开文件进行读取和写入操作。读取时使用了readlines函数，将文件内容存储到lines变量中；写入时使用了write函数，将修改后的行重新...

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Angular程序高效加载与展示海量Excel数据技巧

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Argos客户端开发流程及Vue配置指南

资源摘要信息:"argos-client:客户端" 1. Vue项目基础操作 在"argos-client:客户端"项目中，首先需要进行项目设置，通过运行"yarn install"命令来安装项目所需的依赖。"yarn"是一个流行的JavaScript包管理工具，它能够管理项目的依赖关系，并将它们存储在"package.json"文件中。 2. 开发环境下的编译和热重装 在开发阶段，为了实时查看代码更改后的效果，可以使用"yarn serve"命令来编译项目并开启热重装功能。热重装(HMR, Hot Module Replacement)是指在应用运行时，替换、添加或删除模块，而无需完全重新加载页面。 3. 生产环境的编译和最小化 项目开发完成后，需要将项目代码编译并打包成可在生产环境中部署的版本。运行"yarn build"命令可以将源代码编译为最小化的静态文件，这些文件通常包含在"dist/"目录下，可以部署到服务器上。 4. 单元测试和端到端测试 为了确保项目的质量和可靠性，单元测试和端到端测试是必不可少的。"yarn test:unit"用于运行单元测试，这是测试单个组件或函数的测试方法。"yarn test:e2e"用于运行端到端测试，这是模拟用户操作流程，确保应用程序的各个部分能够协同工作。 5. 代码规范与自动化修复 "yarn lint"命令用于代码的检查和风格修复。它通过运行ESLint等代码风格检查工具，帮助开发者遵守预定义的编码规范，从而保持代码风格的一致性。此外，它也能自动修复一些可修复的问题。 6. 自定义配置与Vue框架 由于"argos-client:客户端"项目中提到的Vue标签，可以推断该项目使用了Vue.js框架。Vue是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，它允许开发者通过组件化的方式构建复杂的单页应用程序。在项目的自定义配置中，可能需要根据项目需求进行路由配置、状态管理（如Vuex）、以及与后端API的集成等。 7. 压缩包子文件的使用场景 "argos-client-master"作为压缩包子文件的名称，表明该项目可能还涉及打包发布或模块化开发。在项目开发中，压缩包子文件通常用于快速分发和部署代码，或者是在模块化开发中作为依赖进行引用。使用压缩包子文件可以确保项目的依赖关系清晰，并且方便其他开发者快速安装和使用。 通过上述内容的阐述，我们可以了解到在进行"argos-client:客户端"项目的开发时，需要熟悉的一系列操作，包括项目设置、编译和热重装、生产环境编译、单元测试和端到端测试、代码风格检查和修复，以及与Vue框架相关的各种配置。同时，了解压缩包子文件在项目中的作用，能够帮助开发者高效地管理和部署代码。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【SecureCRT高亮规则深度解析】：让日志输出一目了然的秘诀

![【SecureCRT高亮规则深度解析】：让日志输出一目了然的秘诀](https://www.endace.com/assets/images/learn/packet-capture/Packet-Capture-diagram%203.png) 参考资源链接：[SecureCRT设置代码关键字高亮教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b5eabe7fbd1778d44db0?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. SecureCRT高亮规则概述 ## 1.1 高亮规则的入门介绍 SecureCRT是一款流行的终端仿真程序，常被用来
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在用友U8 UFO报表系统中，如何通过格式管理功能实现报表的格式与样式自定义？

格式管理功能是用友U8 UFO报表系统的一个核心特性，允许用户根据具体需求对报表的布局和样式进行个性化定制。具体操作步骤如下： 参考资源链接：[用友U8 UFO报表系统详解与操作指南](https://wenku.csdn.net/doc/11hy4cw3at?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，打开用友U8 UFO报表系统，选择需要编辑的报表文件。 进入报表编辑界面后，点击界面上的‘格式’菜单，这里可以设置报表的各种格式参数。 在格式设置中，用户可以定义报表的字体、大小、颜色、
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基于源码的PHP Webshell审查工具介绍

资源摘要信息:"webshell_finder是一款基于源码分析的PHP webshell审查工具。webshell是一种通过网页木马上传的Web后门程序，通常被攻击者用于非法控制遭受攻击的服务器。webshell_finder的原理是遍历指定目录下的所有PHP文件，并对这些文件进行分析，以识别webshell特有的特征函数。特征函数是指webshell中用于执行控制命令、文件操作等恶意行为的函数，如常见的eval、assert、system等。这些函数如果被用于非法目的，则可能构成webshell代码。工具通过识别这些函数并分析其上下文，可以找出具有恶意性质的webshell代码。 目前版本的webshell_finder已经包含了一定数量的特征函数，但作者也提到，通过添加更多的特征函数到特征函数数组中，工具的检测能力将得到加强。这表示，随着特征库的丰富和完善，webshell_finder的检测范围和准确性都有可能得到显著提升。 webshell_finder的使用场景通常是在网站被怀疑遭受了webshell攻击后，进行后门代码的查找和清理工作。它可以辅助安全人员和网站管理员快速定位可能存在的webshell代码，并采取相应的防御或清除措施。 需要注意的是，该工具虽然功能强大，但也不能保证100%检测出所有类型的webshell，因为攻击者可能会使用各种变形或者混淆技术来绕过特征匹配。因此，建议结合其他安全措施和定期的安全审计来提高整体的安全防护水平。 从标签"PHP"可以推测，webshell_finder主要针对PHP编写的网站应用，这是因为PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言，很多网站和Web应用程序都是基于PHP开发的。针对这类应用程序进行安全性审查和防护是十分必要的。 总结来说，webshell_finder作为一个源码级别的webshell审查工具，其核心价值在于能够快速识别并定位出网站中潜在的后门代码，从而帮助提高网站的安全性。随着特征库的不断更新和优化，该工具在未来有可能成为PHP网站安全防护中不可或缺的一部分。"