有可能是相對路徑有誤導致閃退,請你幫我更正src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = r"\\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\6.制程組--Junliang\看板源數據\治具NTF" src_folder = r"Y:\iplas\Robot_Log\SMT" dst_folder = r"\\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\6.制程組--Junliang\看板源數據\治具NTF"

时间: 2023-06-30 12:27:28 浏览: 138
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dst_mod_character_stat_editor:DST Mod GUI,允许编辑字符统计

根据您提供的路径信息,我可以看出您的源路径和目标路径都是网络共享路径。您需要注意以下几点: 1. 确认网络共享路径是否已经正确映射 2. 检查源路径和目标路径是否均可以被当前用户访问 3. 确认路径中的反斜杠是否正确转义,可以使用原始字符串表示法(在路径字符串前加上'r')来避免反斜杠转义问题 根据您提供的路径信息,可以对应以下代码: ```python src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = r"\\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\6.制程組--Junliang\看板源數據\治具NTF" src_folder = r"Y:\iplas\Robot_Log\SMT" dst_folder = r"\\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\6.制程組--Junliang\看板源數據\治具NTF" ``` 请注意,在路径字符串前加上'r'表示使用原始字符串表示法。如果仍然无法正常运行,请检查路径映射、用户权限等问题。
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if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description="Intensity Normalizer") parser.add_argument("-s", "--src", type=str, help="source directory.") parser.add_argument("-d", "--dst", type=str, help="destination directory.") parser.add_argument( "--mm_resolution", type=float, default=0.0, help="spatial resolution [mm].", ) parser.add_argument( "--depth", type=int, default=-1, help="depth of the maximum level to be explored. Defaults to unlimited.", ) args = parser.parse_args() if args.src is None: parser.print_help() exit(0) root_src_dir: Path = Path(args.src).resolve() if not root_src_dir.is_dir(): logger.error("Indicate valid virectory path.") exit() root_dst_dir = Path( args.dst or str(root_src_dir) + "_intensity_normalized" ) mm_resolution = float(args.mm_resolution) depth = int(args.depth) volume_loading_queue = Queue() volume_loading_process = Process( target=volume_loading_func, args=(root_src_dir, root_dst_dir, depth, volume_loading_queue, logger), ) volume_loading_process.start() volume_saving_queue = Queue() volume_saving_process = Process( target=volume_saving_func, args=(volume_saving_queue, logger), ) volume_saving_process.start() while True: ( volume_path, np_volume, volume_info, ) = volume_loading_queue.get() if volume_path is None: break relative_path = volume_path.relative_to(root_src_dir) np_volume = normalize_intensity(np_volume, relative_path, logger) if mm_resolution != 0: volume_info.update({"mm_resolution": mm_resolution}) while volume_saving_queue.qsize() == 1: pass dst_path = Path( root_dst_dir, re.sub(r"cb\d{3}$", "", str(relative_path)) ) volume_saving_queue.put( (dst_path, root_dst_dir, np_volume, volume_info) ) volume_saving_queue.put((None, None, None, None))请完整详细的解释每一行的代码意思

請你幫我添加一段代碼,需要實現運行完成后輸出當前的額時間import os import datetime import time # 原文件夹路径和目标文件夹路径 src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = "D:\測試log" # 获取今天日期,并格式化成指定的形式 today = datetime.date.today() formatted_today = today.strftime("%Y%m%d") # 构造目标文件的完整路径 dst_file = os.path.join(dst_path, f"當天測試log.txt") # 记录程序开始运行时间 start_time = time.time() # 遍历原文件夹,查找当天日期的 TXT 文件 txt_files = [] for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) print(f"共找到 {len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件!") # 如果找到符合条件的 TXT 文件,则将它们合并到目标文件中 if len(txt_files) > 0: with open(dst_file, "w", encoding="utf-8") as f: for src_file in txt_files: # 读取 TXT 文件的内容,并写入目标文件中 with open(src_file, "r", encoding="utf-8") as txt_file: content = txt_file.read() f.write(content) # print(f"文件 {src_file} 已合并到目标文件中!") print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中!") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件!") # 计算程序运行时间 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time print(f"程序运行时间:{run_time:.2f} 秒")

請你幫我修改代碼,我需要將抓取到的txt文檔,進行數據清洗。履歷第一行和第三行都是重複的對其行進行刪除import os import datetime import time # 原文件夹路径和目标文件夹路径 src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = "D:\測試log" while True: # 获取今天日期,并格式化成指定的形式 today = datetime.date.today() formatted_today = today.strftime("%Y%m%d") # 构造目标文件的完整路径 dst_file = os.path.join(dst_path, f"當天測試log.txt") # 记录程序开始运行时间 start_time = time.time() # 遍历原文件夹,查找当天日期的 TXT 文件 txt_files = [] for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) # 如果找到符合条件的 TXT 文件,则将它们合并到目标文件中 if len(txt_files) > 0: with open(dst_file, "w", encoding="utf-8") as f: for src_file in txt_files: # 读取 TXT 文件的内容,并写入目标文件中 with open(src_file, "r", encoding="utf-8") as txt_file: content = txt_file.read() f.write(content) print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中!") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件!") # 计算程序运行时间 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time now = datetime.datetime.now() # 输出程序运行时间 print(f"程序运行时间:{run_time:.2f} 秒 {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 暂停15秒钟 time.sleep(15)

請你幫我寫一個循環,我需要這段代碼每隔15秒鐘執行一次import os import datetime import time # 原文件夹路径和目标文件夹路径 src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = "D:\測試log" # 获取今天日期,并格式化成指定的形式 today = datetime.date.today() formatted_today = today.strftime("%Y%m%d") # 构造目标文件的完整路径 dst_file = os.path.join(dst_path, f"當天測試log.txt") # 记录程序开始运行时间 start_time = time.time() # 遍历原文件夹,查找当天日期的 TXT 文件 txt_files = [] for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) # print(f"共找到 {len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件!") # 如果找到符合条件的 TXT 文件,则将它们合并到目标文件中 if len(txt_files) > 0: with open(dst_file, "w", encoding="utf-8") as f: for src_file in txt_files: # 读取 TXT 文件的内容,并写入目标文件中 with open(src_file, "r", encoding="utf-8") as txt_file: content = txt_file.read() f.write(content) # print(f"文件 {src_file} 已合并到目标文件中!") print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中!") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件!") # 计算程序运行时间 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time now = datetime.datetime.now() # 输出程序运行时间 print(f"程序运行时间:{run_time:.2f} 秒 {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")

請你幫我修改,我只需要匯總每個文檔的最後一行import os import datetime import time # 原文件夹路径和目标文件夹路径 src_path = r"Z:\看板v2" dst_path = r"\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\6.制程組--Junliang\看板源數據\治具NTF" while True: # 获取今天日期,并格式化成指定的形式 today = datetime.date.today() formatted_today = today.strftime("%Y%m%d") # 构造目标文件的完整路径 dst_file = os.path.join(dst_path, f"當天測試log.txt") # 记录程序开始运行时间 start_time = time.time() # 遍历原文件夹,查找当天日期的 TXT 文件 txt_files = [] for root, dirs, files in os.walk(src_path): for file in files: if file.endswith(".txt") and file.startswith(formatted_today): txt_files.append(os.path.join(root, file)) # 如果找到符合条件的 TXT 文件,则将它们合并到目标文件中 if len(txt_files) > 0: with open(dst_file, "w", encoding="utf-8") as f: for src_file in txt_files: # 读取 TXT 文件的内容,并写入目标文件中 with open(src_file, "r", encoding="utf-8") as txt_file: content = txt_file.read() f.write(content) print(f"{len(txt_files)} 个符合条件的 TXT 文件已成功合并到目标文件 當天測試log.txt 中!") else: print("未找到符合条件的 TXT 文件!") # 计算程序运行时间 end_time = time.time() run_time = end_time - start_time now = datetime.datetime.now() # 输出程序运行时间 print(f"程序运行时间:{run_time:.2f} 秒 {now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") # 暂停15秒钟 time.sleep(15)

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

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