变量参数列表访问演示

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0 下载量 97 浏览量 更新于2024-11-04 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"Access-variable-argument-lists-demo.rar" 1. 可变参数列表概念 在编程中,可变参数列表是指一个函数能够接受可变数量的参数的能力。这种机制允许开发者创建更加灵活的函数,可以处理不同数量的输入参数。在不同的编程语言中,可变参数列表的实现方式可能不同,但常见的有使用省略号(...)来表示可变参数。 2. 编程语言中可变参数的使用 - C语言中使用省略号(...)表示可变参数,并通过va_list、va_start、va_arg和va_end宏来处理这些参数。 - Java中使用数组或者泛型集合如List来模拟可变参数的功能。 - Python中使用星号(*args)来收集额外的位置参数到一个元组中,使用双星号(**kwargs)来收集额外的关键字参数到一个字典中。 - C#中使用params关键字来定义一个接受可变数量参数的方法,并在内部将这些参数封装成数组处理。 3. 可变参数的优点与缺点 优点: - 灵活性:程序员可以根据需要传递任意数量的参数。 - 可重用性:函数因此变得更加通用,可以被用于不同的上下文中。 缺点: - 类型安全:可变参数可能导致类型检查被跳过,增加运行时错误的风险。 - 代码可读性:如果参数过多,可能会使得函数的可读性下降,导致维护困难。 - 性能开销:一些语言可能会创建数组或列表来存储可变参数,这可能会带来额外的性能开销。 4. 可变参数列表的限制 - 参数类型限制:大多数情况下,可变参数列表中的所有参数都是同一类型,或者至少是兼容的类型。 - 参数数量限制:虽然被称为“可变”,但大多数语言对可传递参数的数量是有限制的。 - 编译器处理:编译器需要额外的工作来处理可变参数,这可能会影响编译速度和性能。 5. 可变参数列表的应用场景 - 日志函数:打印日志时,可能需要输出不同数量和类型的参数。 - 格式化字符串:如在printf()或String.format()等函数中。 - 数据库操作:如执行SQL语句时,根据不同条件传递不同数量的参数。 - 实现类似printf的自定义函数:创建格式化输出的函数,接受任意数量的参数。 6. 省略参数的概念 省略参数通常是指在函数调用中,可以选择性地省略某些参数,这通常通过默认参数值或者命名参数来实现。这种方式可以在不修改函数接口的前提下,为函数调用提供更多的灵活性。 7. 省略参数的实现和注意事项 - 在某些语言中,可以为参数设置默认值,调用时可以省略带有默认值的参数。 - 命名参数允许通过参数名指定传递的值,而不是依赖于位置。 - 使用省略参数时需要注意函数的调用方和实现方的接口契约,避免出现由于参数省略导致的混淆。 由于提供的文件信息中仅有一个标题和描述,没有具体的编程语言或代码示例,所以知识点是根据标题和描述中隐含的信息推断出来的,提供了一般性的概念和注意事项。若需要更具体的知识点,例如某种语言中可变参数的详细用法,还需要更多的上下文信息。

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

2023-06-10 上传

arser = argparse.ArgumentParser(description="Run GHCN.") parser.add_argument('--data_path', type=str, default='./data/', help='Input data path') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='checkpoint.pt', help='Saved model path.') parser.add_argument('--dataset', type=str, default='Cora', help='Choose a dataset from {Cora, CiteSeer, PubMed}') parser.add_argument('--split', type=str, default='full', help='The type of dataset split {public, full, random}') parser.add_argument('--trim_prob', type=float, default=0.2, help='The probability to trim adj, 0 not trim, 1 trim') parser.add_argument('--seed', type=int, default=123, help='Random seed') parser.add_argument('--epoch', type=int, default=1000, help='Number of epochs to train') parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.005, help='Initial learning rate') parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=5e-4, help='Weight decay (L2 norm on parameters)') parser.add_argument('--k', type=int, default=10, help='k-hop aggregation') parser.add_argument('--hidden', type=int, default=64, help='Number of hidden units') parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.7, help='Dropout rate') parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='How long to wait after last time validation improved') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('{0} = {1}'.format(arg, getattr(args, arg))) 修改代码要求:如果dataset不等于{Cora, CiteSeer, PubMed}中的任何一项则不打印split

2023-05-31 上传
2023-07-13 上传

请帮我翻译每一句代码:def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

2023-05-11 上传