资源解包工具:dist_zip文件处理

版权申诉
0 下载量 150 浏览量 更新于2024-10-21 收藏 43.45MB ZIP 举报
资源摘要信息: "dist_dist_zip_"是一个描述资源解压工具的标签或标识,其重点在于"dist"和"zip"这两个词汇上。"dist"一般可以认为是"distribution"的缩写,它在软件开发中常常指代软件的发行版或部署包,而"zip"则是一种常见的压缩文件格式。综合起来,该标签很可能指向一个专门用于解压以".zip"为扩展名的压缩文件的工具。虽然标题没有提供具体的工具名称,但是从描述和标签中可以推测,该工具的主要功能是解压缩ZIP格式的软件资源包,即实现对ZIP文件中的内容进行提取和解包,以便用户可以访问和使用这些资源。 在IT行业中,资源解压工具通常是开发者、系统管理员以及最终用户用来从压缩包中提取文件的软件程序。这些工具支持多种压缩格式,常见的如RAR、ZIP、7z、tar、gz等。而ZIP格式因其在Windows系统中的原生支持和在不同操作系统间的广泛兼容性,成为最流行的压缩格式之一。ZIP格式允许用户将多个文件和文件夹压缩到一个单独的压缩包中,以减少存储空间占用和便于文件传输。 描述中提到的"resource unpacking tool"(资源解包工具)意味着该工具的专门用途是针对软件资源的解包。软件资源可能是程序安装所需的文件、数据文件、媒体文件等。在软件开发的上下文中,开发者可能会将应用程序需要的资源文件打包成ZIP格式,并通过"dist_dist_zip_"这样的工具进行解包,以便于进行安装、测试或是分发。 标签"dist zip"进一步强调了该工具可能专注于处理ZIP格式的发行版资源包。在开发领域,"dist"通常用于指代构建过程结束后生成的可分发文件夹或文件,它们通常包含编译后的代码、资源文件、依赖库等。开发者在将软件交付给最终用户之前,会通过打包工具将这些资源打包成一个压缩包,以便于交付和部署。 压缩包子文件的文件名称列表包含了"main.exe"和"data"两个元素,虽然描述中没有明确指出具体的文件结构,但可以推测这两个名称分别指向压缩包中的两个主要组件。"main.exe"很可能是压缩包中的可执行文件,它可能是软件的主程序或者安装程序。"data"则可能包含软件运行所需的数据文件,如配置文件、图片、音频、视频或其他格式的数据文件。 总结来看,给定的文件信息揭示了一个以解压ZIP格式文件为核心功能的工具,并且该工具很可能与软件资源的处理密切相关。开发者在软件的构建、测试和发布阶段会用到这类工具来管理文件,确保文件的完整性和正确性,同时提高开发效率和软件的可移植性。由于该工具的具体名称没有给出,了解其全貌需要更多信息,但根据标题、描述和标签的描述,可以确信该工具是一个专门用于处理ZIP压缩包的解压缩工具,尤其适用于软件资源包的解包工作。

修改代码,错误如下:File "structure_analysis4.py", line 33, in <module> indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) TypeError: neighbor_list() got an unexpected keyword argument 'bothways'。。from ase import io from ase.build import sort from ase.visualize import view from ase.neighborlist import neighbor_list import numpy as np from ase import Atoms # 加载两个POSCAR文件 pos1 = io.read('POSCAR1') pos2 = io.read('POSCAR2') # 指定原子种类 atom_type = 'C' # 获得第一个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] #positions1 = sort(pos1.get_positions()[indices1]) indices1 = [i for i, atom in enumerate(pos1) if atom.symbol == atom_type] positions1 = pos1.get_positions()[indices1] atoms1 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions1), positions=positions1) sorted_atoms1 = sort(atoms1) # 获得第二个POSCAR中指定原子的位置列表 #indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] #positions2 = sort(pos2.get_positions()[indices2]) indices2 = [i for i, atom in enumerate(pos2) if atom.symbol == atom_type] positions2 = pos2.get_positions()[indices2] atoms2 = Atoms(symbols=[atom_type]*len(positions2), positions=positions2) sorted_atoms2 = sort(atoms2) # 计算两个位置列表之间的距离矩阵 cutoff = 5.0 # 距离截断半径 indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos1, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix1 = np.zeros((len(positions1), len(positions1))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices1 and j in indices1: dist_matrix1[indices1.index(i), indices1.index(j)] = d indices1, indices2, distances = neighbor_list('ijD', pos2, cutoff, self_interaction=False, bothways=True) dist_matrix2 = np.zeros((len(positions2), len(positions2))) for i, j, d in zip(indices1, indices2, distances): if i in indices2 and j in indices2: dist_matrix2[indices2.index(i), indices2.index(j)] = d # 计算两个距离矩阵之间的相似性 similarity = 1.0 - np.abs(dist_matrix1 - dist_matrix2).sum() / dist_matrix1.size print('Structure similarity: ', similarity)

2023-06-05 上传

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

2023-04-23 上传