活动介绍

parse_filename

时间: 2025-06-26 16:08:43 浏览: 9
### 文件名解析的方法与可用函数 在编程中,文件名解析通常涉及提取路径中的各个部分(如目录、基本名称和扩展名)。以下是几种常见的方法以及可以使用的库或内置功能。 #### 使用标准库实现文件名解析 许多现代编程语言提供了专门用于处理文件路径的标准库模块。例如,在 Python 中,`os.path` 和 `pathlib` 是两个常用的工具来解析文件名[^3]: ```python import os from pathlib import Path # 假设我们有一个完整的文件路径 file_path = "/home/user/documents/example.txt" # 使用 os.path 提取不同部分 dirname = os.path.dirname(file_path) # 获取目录 /home/user/documents basename = os.path.basename(file_path) # 获取基础文件名 example.txt filename, extension = os.path.splitext(basename) # 分离文件名和扩展名 (example, .txt) # 使用 pathlib 进行更直观的操作 p = Path(file_path) parent_dir = p.parent # 获取父目录对象 (/home/user/documents) stem_name = p.stem # 不带扩展名的基础文件名 (example) suffix = p.suffix # 扩展名 (.txt) ``` 上述代码展示了如何通过两种方式分别获取文件的不同组成部分[^3]。 #### C/C++ 的解决方案 对于低级语言如 C 或 C++,虽然没有像高级脚本语言那样方便的封装类,但仍有一些成熟的方案可供选择。比如 POSIX 系统下的 `<string.h>` 可以帮助操作字符串从而间接完成任务;或者利用 Boost 库中的 filesystem 组件简化流程[^4]: ```cpp #include <boost/filesystem.hpp> namespace fs = boost::filesystem; fs::path full_path("/home/user/documents/example.txt"); std::string parent_directory = full_path.parent_path().string(); // 返回 "/home/user/documents" std::string base_filename = full_path.stem().string(); // 返回 "example" std::string extention_part = full_path.extension().string(); // 返回 ".txt" ``` 这里需要注意的是,Boost.Filesystem 需要额外安装并链接相应的开发包才能正常使用[^4]。 #### Shell 脚本中的简单技巧 如果是在 Unix/Linux shell 编程环境下,则可以直接借助命令行工具快速达成目标。下面的例子演示了怎样仅依靠参数替换机制就可轻松取得所需信息[^5]: ```bash FILE_PATH="/home/user/documents/example.txt" DIR_NAME="${FILE_PATH%/*}" # 结果为 /home/user/documents BASE_NAME="${FILE_PATH##*/}" # 结果为 example.txt EXTENSION="${BASE_NAME##*.}" # 结果为 txt NAME_ONLY="${BASE_NAME%.*}" # 结果为 example ``` 这种方法无需调用外部程序即可高效工作,并且非常适合轻量级应用场景[^5]。 ---
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# prepare dataset parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--config", default='configurations/SZ_district.conf', type=str, help="configuration file path") args = parser.parse_args() config = configparser.ConfigParser() print('Read configuration file: %s' % (args.config)) config.read(args.config) data_config = config['Data'] training_config = config['Training'] # 1. 加载多图输入 -------------------------------------------------------- # 从配置文件中读取多图路径 adj_filename = data_config['adj_filename'] distance_filename = data_config['distance_filename'] # 新增距离图 function_filename = data_config['function_filename'] # 新增功能图 # travel_chain_filename = data_config['travel_chain_filename'] # 新增出行链图 # 加载并堆叠多图,形状为 (N, N, 4) adj_df = pd.read_csv(adj_filename, index_col=0) adj_matrix = adj_df.values.astype(np.float32) dist_df = pd.read_csv(distance_filename, index_col=0) dist_matrix = dist_df.values.astype(np.float32) func_df = pd.read_csv(function_filename, index_col=0) func_matrix = dist_df.values.astype(np.float32) # travel_df = pd.read_csv(travel_chain_filename, index_col=0) # travel_matrix = np.load(travel_chain_filename) multi_graph = np.stack([adj_matrix, dist_matrix, func_matrix], axis=-1) print("Multi-graph shape:", multi_graph.shape) # 验证输出 (N, N, 4) # 2. 加载时空数据(含外部因素)-------------------------------------------- graph_signal_matrix_filename = data_config['graph_signal_matrix_filename'] # 假设数据文件包含负荷和外部因素,形状为 (seq_len, num_verts, 5) # 维度说明:[负荷, 天气编码, 温度, 电价, 日期类型] load_df = pd.read_csv(graph_signal_matrix_filename, index_col=0) data_seq = load_df.values.reshape(-1, 247, 1) print("Data sequence shape:", data_seq.shape) # 应输出 (seq_len, N, 5) num_of_vertices = int(data_config['num_of_vertices']) points_per_hour = int(data_config['points_per_hour']) num_for_predict = int(data_config['num_for_predict']) # 确保预测长度对应1小时(假设 points_per_hour=12) assert num_for_predict == points_per_hour, "预测长度应等于1小时采样点数" all_data = read_and_generate_dataset( graph_signal_matrix_filename, num_of_weeks=0, # 关闭周分量 num_of_days=0, # 关闭日分量 num_of_hours=1, # 仅保留小时分量 num_for_predict=num_for_predict, points_per_hour=points_per_hour, save=True) //在# prepare dataset部分读取文件时好像是没有保存为npz格式的,那数据应该怎么保存合适呢

我用了你改过的代码,然后检测到物体后没有保存图片 from maix import camera, display, image, nn, app import time # 导入时间模块 detector = nn.YOLOv5(model=“/root/models/mymodel/model_127448.mud”, dual_buff=True) cam = camera.Camera(detector.input_width(), detector.input_height(), detector.input_format()) disp = display.Display() last_save_time = 0 # 记录上次保存时间戳 while not app.need_exit(): img = cam.read() objs = detector.detect(img, conf_th=0.5, iou_th=0.45) # 当检测到物体且超过冷却时间时保存 if len(objs) > 0: current_time = time.time() # 获取当前时间(秒) if current_time - last_save_time >= 3: filename = f"/sd/Pictures/{int(current_time)}.jpg" # 用时间戳命名 img.save(filename, quality=95) last_save_time = current_time # 更新时间戳 # 绘制检测框 for obj in objs: img.draw_rect(obj.x, obj.y, obj.w, obj.h, color=image.COLOR_RED) msg = f'{detector.labels[obj.class_id]}: {obj.score:.2f}' img.draw_string(obj.x, obj.y, msg, color=image.COLOR_RED) disp.show(img) 下面是系统日志 start running… – [I] Get key devices success. – [I] load cvimodel from: /root/models/mymodel/model_127448.cvimodel – [I] model info: type: yolov5 input type: rgb mean:0.000000 0.000000 0.000000 scale:0.003922 0.003922 0.003922 labels num: 8 anchors:10.00 13.00 16.00 30.00 33.00 23.00 30.00 61.00 62.00 45.00 59.00 119.00 116.00 90.00 156.00 198.00 373.00 326.00 input size: 224x224 [SAMPLE_COMM_SNS_ParseIni]-2191: Parse /mnt/data/sensor_cfg.ini [parse_source_devnum]-1784: devNum = 1 [parse_sensor_name]-1865: sensor = GCORE_GC4653_MIPI_4M_30FPS_10BIT [parse_sensor_busid]-1894: bus_id = 4 [parse_sensor_i2caddr]-1905: sns_i2c_addr = 29 [parse_sensor_mipidev]-1916: mipi_dev = 0 [parse_sensor_laneid]-1927: Lane_id = 4, 3, 2, -1, -1 [parse_sensor_pnswap]-1938: pn_swap = 0, 0, 0, 0, 0 [parse_sensor_mclken]-1960: mclk_en = 1 [parse_sensor_mclk]-1971: mclk = 1 [SAMPLE_COMM_SNS_ParseIni]-2191: Parse /mnt/data/sensor_cfg.ini [parse_source_devnum]-1784: devNum = 1 [parse_sensor_name]-1865: sensor = GCORE_GC4653_MIPI_4M_30FPS_10BIT [parse_sensor_busid]-1894: bus_id = 4 [parse_sensor_i2caddr]-1905: sns_i2c_addr = 29 [parse_sensor_mipidev]-1916: mipi_dev = 0 [parse_sensor_laneid]-1927: Lane_id = 4, 3, 2, -1, -1 [parse_sensor_pnswap]-1938: pn_swap = 0, 0, 0, 0, 0 [parse_sensor_mclken]-1960: mclk_en = 1 [parse_sensor_mclk]-1971: mclk = 1 try release sys ok [_mmf_init]-1144: maix multi-media version:67a90e2-musl_riscv64 maix multi-media init ok try release vio ok try release venc ok ISP Vipipe(0) Allocate pa(0x8acf5000) va(0x0x3fd00cb000) size(291424) stSnsrMode.u16Width 2560 stSnsrMode.u16Height 1440 25.000000 wdrMode 0 pstSnsObj 0x3fd3496d18 ############# [cmos_set_image_mode][1176] fps:25.000000 [SAMPLE_COMM_VI_StartMIPI]-494: sensor 0 stDevAttr.devno 0 awbInit ver 6.9@2021500 0 R:1400 B:3100 CT:2850 1 R:1500 B:2500 CT:3900 2 R:2300 B:1600 CT:6500 Golden 1024 1024 1024 WB Quadratic:0 isWdr:0 20250325 07:53:47.016 1053 E isp setNoiseProfile:3460 Noise profile get fail. Please check – [I] [Default CommListener] exit success maix multi-media driver released. ISP Vipipe(0) Free pa(0x8acf5000) va(0x0x3fd00cb000) program exited

colcon build source install/setup.bash Starting >>> rm_ros_interfaces Starting >>> rm_description Finished <<< rm_description [2.05s] Starting >>> diyiban --- stderr: diyiban CMake Deprecation Warning at CMakeLists.txt:1 (cmake_minimum_required): Compatibility with CMake < 2.8.12 will be removed from a future version of CMake. Update the VERSION argument <min> value or use a ...<max> suffix to tell CMake that the project does not need compatibility with older versions. Traceback (most recent call last): File "/home/ros2/catkin_ws/install/catkin/share/catkin/cmake/parse_package_xml.py", line 115, in <module> main() File "/home/ros2/catkin_ws/install/catkin/share/catkin/cmake/parse_package_xml.py", line 101, in main package = parse_package(args.package_xml) File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/catkin_pkg/package.py", line 584, in parse_package return parse_package_string(xml, filename, warnings=warnings) File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/catkin_pkg/package.py", line 788, in parse_package_string pkg.validate(warnings=warnings) File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/catkin_pkg/package.py", line 330, in validate raise InvalidPackage('\n'.join(errors), self.filename) catkin_pkg.package.InvalidPackage: Error(s) in package '/home/ros2/ros2_ws/src/diyiban/package.xml': Package name "diyiban.SLDASM" does not follow naming conventions CMake Error at /home/ros2/catkin_ws/install/catkin/share/catkin/cmake/safe_execute_process.cmake:11 (message): execute_process(/usr/bin/python3 "/home/ros2/catkin_ws/install/catkin/share/catkin/cmake/parse_package_xml.py" "/home/ros2/ros2_ws/src/diyiban/package.xml" "/home/ros2/ros2_ws/src/build/diyiban/catkin_generated/package.cmake") returned error code 1 Call Stack (most recent call first): /home/ros2/catkin_ws/install/catkin/share

我的labelimg崩溃了,出现以下代码,我该如何做?(yolov8) C:\WINDOWS\system32>labelimg Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Tusir\miniconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1290, in open_dir_dialog self.import_dir_images(target_dir_path) File "C:\Users\Tusir\miniconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1302, in import_dir_images self.open_next_image() File "C:\Users\Tusir\miniconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1376, in open_next_image self.load_file(filename) File "C:\Users\Tusir\miniconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1111, in load_file self.show_bounding_box_from_annotation_file(file_path) File "C:\Users\Tusir\miniconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1144, in show_bounding_box_from_annotation_file self.load_yolo_txt_by_filename(txt_path) File "C:\Users\Tusir\miniconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1557, in load_yolo_txt_by_filename t_yolo_parse_reader = YoloReader(txt_path, self.image) File "C:\Users\Tusir\miniconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\libs\yolo_io.py", line 112, in __init__ self.parse_yolo_format() File "C:\Users\Tusir\miniconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\libs\yolo_io.py", line 143, in parse_yolo_format label, x_min, y_min, x_max, y_max = self.yolo_line_to_shape(class_index, x_center, y_center, w, h) File "C:\Users\Tusir\miniconda3\envs\yolov8\lib\site-packages\libs\yolo_io.py", line 125, in yolo_line_to_shape label = self.classes[int(class_index)] IndexError: list index out of range

Traceback (most recent call last): File "e:\huawei\fbb_ws63-master\src\build.py", line 55, in <module> builder.build() ~~~~~~~~~~~~~^^ File "E:\huawei\fbb_ws63-master\src\build\script\cmake_builder.py", line 102, in build self.build_target(target) ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^ File "E:\huawei\fbb_ws63-master\src\build\script\cmake_builder.py", line 117, in build_target self.compile_target(target, env) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^ File "E:\huawei\fbb_ws63-master\src\build\script\cmake_builder.py", line 219, in compile_target self.start(env, target_name, output_path, clean=self.need_clean, nhso=self.no_hso) ~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\huawei\fbb_ws63-master\src\build\script\cmake_builder.py", line 342, in start mconfig("savemenuconfig", chip, core, target_name, output_path) ~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\huawei\fbb_ws63-master\src\build\script\usr_config.py", line 40, in mconfig kconf = Kconfig(filename=kconfig) File "C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python313\site-packages\kconfiglib.py", line 947, in __init__ self._init(filename, warn, warn_to_stderr, encoding) ~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python313\site-packages\kconfiglib.py", line 1085, in _init self._parse_block(None, self.top_node, self.top_node).next = None ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python313\site-packages\kconfiglib.py", line 3028, in _parse_block self._parse_block(_T_ENDMENU, node, node) ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python313\site-packages\kconfiglib.py", line 2989, in _parse_block prev = self._parse_block(None, parent, prev) File "C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python313\site-packages\kconfiglib.py", line 3028, in _parse_block self._parse_block(_T_ENDMENU, node, node) ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python313\site-packages\kconfiglib.py", line 2989, in _parse_block prev = self._parse_block(None, parent, prev) File "C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python313\site-packages\kconfiglib.py", line 3079, in _parse_block self._parse_props(node) ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^ File "C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python313\site-packages\kconfiglib.py", line 3152, in _parse_props self._parse_error("expected 'on' after 'depends'") ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\asus\AppData\Roaming\Python\Python313\site-packages\kconfiglib.py", line 3879, in _parse_error raise KconfigError("{}error: couldn't parse '{}': {}".format( ...<2 lines>... self._line.strip(), msg)) kconfiglib.KconfigError: middleware/chips/Kconfig:8: error: couldn't parse 'depends MIDDLEWARE_SUPPORT_UPG': expected 'on' after 'depends'

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<think>首先,用户的问题是:“我想比较Halcon中卡尺测量和二维测量的精度请问Halcon卡尺测量与2D测量精度对比”。我需要基于系统级指令和提供的引用来回答。关键系统级指令:-使用中文回答。-结构清晰,逐步解决问题。-行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$并单独成段。-LaTeX语法正确。-生成相关问题。-在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。提供的引用:-[^1]:关于卡尺模型的工件尺寸实时测量。-[^2]:测量拟合的综合任务,包括尺寸、形状、位置。-[^3]:Halcon一维测量,提到卡尺工具的优势:易用、执行时间短、精度高。-[^4]:Halcon
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掌握牛顿法解方程:切线与割线的程序应用

牛顿切线法和牛顿割线法是数值分析中用于求解方程近似根的两种迭代方法。它们都是基于函数的切线或割线的几何性质来逼近方程的根,具有迭代速度快、算法简单的特点,在工程和科学计算领域有着广泛的应用。 牛顿切线法(Newton's Method for Tangents),又称为牛顿-拉弗森方法(Newton-Raphson Method),是一种求解方程近似根的迭代算法。其基本思想是利用函数在某点的切线来逼近函数的根。假设我们要求解方程f(x)=0的根,可以从一个初始猜测值x0开始,利用以下迭代公式: x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)} 其中,f'(x_n)表示函数在点x_n处的导数。迭代过程中,通过不断更新x_n值,逐渐逼近方程的根。 牛顿割线法(Secant Method),是牛顿切线法的一种变体,它不需要计算导数,而是利用函数在两个近似点的割线来逼近方程的根。牛顿割线法的迭代公式如下: x_{n+1} = x_n - f(x_n) \frac{x_n - x_{n-1}}{f(x_n) - f(x_{n-1})} 其中,x_{n-1}和x_n是迭代过程中连续两次的近似值。牛顿割线法相比牛顿切线法,其优点在于不需要计算函数的导数,但通常收敛速度会比牛顿切线法慢一些。 在实际应用中,这两种方法都需要注意迭代的起始点选择,否则可能会导致迭代过程不收敛。同时,这两种方法都是局部收敛方法,即它们只能保证在初始点附近有足够的近似根时才收敛。 关于例题和程序,牛顿切线法和牛顿割线法都可以通过编程实现。通常在编程实现时,需要输入函数的表达式、初始猜测值、迭代次数限制以及误差容忍度等参数。程序会根据这些输入,通过循环迭代计算,直到满足误差容忍度或达到迭代次数限制为止。 在编程实现过程中,需要注意以下几点: 1. 初始猜测值的选择对迭代的收敛性有较大影响,需要根据具体问题来合理选择。 2. 当迭代过程中遇到函数值或导数值过大、过小,或者分母趋近于零时,需要进行适当的数值处理,以避免数值不稳定或除以零的错误。 3. 对于不同的方程和函数,可能需要选择不同的迭代终止条件,如设定一个误差值或迭代次数上限。 牛顿法(包含牛顿切线法和牛顿割线法)是一类非常强大的数值解法,尤其适用于求解非线性方程,其基本原理和程序实现的知识点在理工科的许多领域都有着广泛的应用,是数值分析领域的一个基石。 请注意,本知识点仅涵盖标题和描述中提到的内容,压缩包子文件列表中的信息并未提供,因此无法提供相关内容的知识点。