活动介绍

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--checkpoint_path", default=None, type=str, required=True, help="path of trained checkpoint") parser.add_argument("--dataset_type", default="imagenet-r", type=str, required=True, help="Type of eval dataset. 'imagenet' : for imagenet like dataset / 'cifar' for CIFAR like") parser.add_argument("--data_dir", default="imagenet-r", action=None, type=str, required=True, help="dataset directory") parser.add_argument("--WordnetId2ClassName_filepath", default="zero_shot/WordNetId2ClassName.txt", type=str, help="txt file containing wordNetId to class name")

时间: 2023-07-06 20:08:21 浏览: 219
这段代码是用 argparse 模块来解析命令行参数，可以让用户在运行程序时通过命令行输入参数，而不是直接修改代码中的参数。具体来说，这段代码定义了四个参数： - `checkpoint_path`：训练好的模型的路径，是必需的参数。 - `dataset_type`：评估数据集的类型，可选的值有 `"imagenet"` 和 `"cifar"`，默认值是 `"imagenet-r"`，也是必需的参数。 - `data_dir`：评估数据集所在的目录，是必需的参数。 - `WordnetId2ClassName_filepath`：一个包含 WordNetId 到类名映射关系的文本文件的路径，可选参数，如果不提供则默认为 `"zero_shot/WordNetId2ClassName.txt"`。 在程序运行时，用户可以通过命令行来指定这些参数，例如： ``` python my_program.py --checkpoint_path=/path/to/checkpoint --dataset_type=cifar --data_dir=/path/to/data ``` 这样就可以将指定的参数传递给程序并运行。
相关问题

parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter) parser.add_argument( 'data_cfg_path', type=str, help='data config path') parser.add_argument( 'main_cfg_path', type=str, help='main config path') parser.add_argument( '--exp_name', type=str, default='default_exp_name') parser.add_argument( '--batch_size', type=int, default=4, help='batch_size per gpu') parser.add_argument( '--num_workers', type=int, default=4) parser.add_argument( '--pin_memory', type=lambda x: bool(strtobool(x)), nargs='?', default=True, help='whether loading data to pinned memory or not') parser.add_argument( '--ckpt_path', type=str, default=None, help='pretrained checkpoint path, helpful for using a pre-trained coarse-only LoFTR') parser.add_argument( '--disable_ckpt', action='store_true', help='disable checkpoint saving (useful for debugging).') parser.add_argument( '--profiler_name', type=str, default=None, help='options: [inference, pytorch], or leave it unset') parser.add_argument( '--parallel_load_data', action='store_true', help='load datasets in with multiple processes.') parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) return parser.parse_args()

这段代码是用 argparse 库创建了一个命令行参数解析器。它有以下参数： - data_cfg_path：数据配置文件的路径。 - main_cfg_path：主配置文件的路径。 - exp_name：实验名称，默认为“default_exp_name”。 - batch_size：每个 GPU 的批处理大小，默认为 4。 - num_workers：数据加载器使用的工作进程数，默认为 4。 - pin_memory：是否将数据加载到锁定内存中，默认为 True。 - ckpt_path：预训练的模型路径，有助于使用预训练的粗略 LoFTR。 - disable_ckpt：是否禁用检查点保存（用于调试）。 - profiler_name：性能分析器名称，可选项为“inference”、“pytorch”，或不设置。 - parallel_load_data：是否使用多个进程加载数据集。 然后，使用 PyTorch Lightning 的函数 `pl.Trainer.add_argparse_args` 将 PyTorch Lightning 特定的参数添加到该解析器中。最后，解析器通过 `parser.parse_args()` 解析命令行参数并返回结果。

parser = argparse.ArgumentParser('DeiT training and evaluation script', add_help=False) parser.add_argument('--output_dir', default='../deit-main/checkpoint/', help='path where to save, empty for no saving')

这段代码是使用Python中的argparse库来解析命令行参数的。在这段代码中，我们首先创建了一个ArgumentParser对象，用于解析命令行参数。'DeiT training and evaluation script'是ArgumentParser的一个可选参数，用于设置程序的描述信息，add_help=False用于关闭默认的--help选项。 接下来，我们使用add_argument方法向ArgumentParser对象中添加一个参数。'--output_dir'表示参数名称，default='../deit-main/checkpoint/'表示默认值为'../deit-main/checkpoint/'，help='path where to save, empty for no saving'表示该参数的描述信息，即该参数表示保存模型文件的路径，如果不设置该参数则不会保存模型文件。 通过这种方式，我们可以在命令行中传递参数，控制程序的行为。例如，我们可以在命令行中输入--output_dir=/path/to/save 来指定保存模型文件的路径。在程序中，我们可以通过args.output_dir来获取这个参数的值。
阅读全文

相关推荐

pdf

parser.add_argument中的action使用

主要介绍了parser.add_argument中的action使用，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="number of epochs") parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4, help="size of each image batch") parser.add_argument("--gradient_accumulations", type=int, default=2, help="number of gradient accums before step") parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") parser.add_argument("--data_config", type=str, default="config/coco.data", help="path to data config file") parser.add_argument("--pretrained_weights", type=str, help="if specified starts from checkpoint model") parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=0, help="number of cpu threads to use during batch generation") parser.add_argument("--img_size", type=int, default=416, help="size of each image dimension") parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=1, help="interval between saving model weights") parser.add_argument("--evaluation_interval", type=int, default=1, help="interval evaluations on validation set") parser.add_argument("--compute_map", default=False, help="if True computes mAP every tenth batch") parser.add_argument("--multiscale_training", default=True, help="allow for multi-scale training") opt = parser.parse_args() print(opt)

它使用 argparse 模块来解析命令行参数，并将这些参数存储在 opt 对象中。这些参数包括训练轮数、批量大小、梯度积累次数、模型定义文件路径、数据配置文件路径、预训练权重文件路径、CPU 线程数、图像大小、保存...

def get_args_parser(): parser = argparse.ArgumentParser('DeiT training and evaluation script', add_help=False) parser.add_argument('--output_dir', default='../deit-main/checkpoint/', help='path where to save, empty for no saving'）解释这段代码

然后，使用add_argument()方法添加一个命令行参数--output_dir，其默认值为'../deit-main/checkpoint/'，表示保存模型参数的路径。help参数为该命令行参数的描述信息，使用者可以通过-h/--help选项来查看...

parser = argparse.ArgumentParser(description='Trans ckpt file to .pb file') parser.add_argument('-bert_model_dir', type=str, required=True, help='chinese google bert model path') parser.add_argument('-model_dir', type=str, required=True, help='directory of a pretrained BERT model') parser.add_argument('-model_pb_dir', type=str, default=None, help='directory of a pretrained BERT model,default = model_dir') parser.add_argument('-max_seq_len', type=int, default=128, help='maximum length of a sequence,default:128') parser.add_argument('-num_labels', type=int, default=None, help='length of all labels,default=2') parser.add_argument('-verbose', action='store_true', default=False, help='turn on tensorflow logging for debug')

parser = argparse.ArgumentParser(description="BERT模型训练参数配置") #### 2. 具体参数定义与解释 以下为关键参数的定义示例及其作用说明： python # BERT预训练模型路径（必选参数） parser.add_...

分析并注释每一行 """参数解析""" import os import argparse import ast def train_parse_args(): train_parser = argparse.ArgumentParser(description='Image classification trian') train_parser.add_argument('--platform', type=str, default="CPU", choices=("CPU", "GPU", "Ascend"), \ help='run platform, only support CPU, GPU and Ascend') train_parser.add_argument('--dataset_path', type=str, default="dataset\PetImages", help='Dataset path') train_parser.add_argument('--pretrain_ckpt', type=str, default="mobilenetV2.ckpt", help='Pretrained checkpoint path \ for fine tune or incremental learning') train_parser.add_argument('--freeze_layer', type=str, default="backbone", choices=["", "none", "backbone"], \ help="freeze the weights of network from start to which layers") train_parser.add_argument('--run_distribute', type=ast.literal_eval, default=False, help='Run distribute') train_parser.add_argument('--filter_head', type=ast.literal_eval, default=False,\ help='Filter head weight parameters when load checkpoint, default is False.') train_args = train_parser.parse_args() train_args.is_training = True if train_args.platform == "CPU": train_args.run_distribute = False train_args.dataset_path = os.path.abspath(train_args.dataset_path) return train_args

parser.add_argument('--data', type=str, required=True, help='数据集根目录路径 (必需)') # [^2] # 添加平台参数，限制可选值 parser.add_argument('--platform', type=str, default='linux', choices=['...

parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--weights", type=str, default=ROOT / "yolov5s.pt", help="initial weights path") parser.add_argument("--cfg", type=str, default="", help="model.yaml path") parser.add_argument("--data", type=str, default=ROOT / "D:/project/py/YOLOpythonProject1/yolov5/data/images/data.yaml", help="D:/project/py/YOLOpythonProject1/yolov5/data/images") parser.add_argument("--hyp", type=str, default=ROOT / "data/hyps/hyp.scratch-low.yaml", help="hyperparameters path") parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="total training epochs") parser.add_argument("--batch-size", type=int, default=16, help="total batch size for all GPUs, -1 for autobatch") parser.add_argument("--imgsz", "--img", "--img-size", type=int, default=640, help="train, val image size (pixels)") parser.add_argument("--rect", action="store_true", help="rectangular training") parser.add_argument("--resume", nargs="?", const=True, default=False, help="resume most recent training") parser.add_argument("--nosave", action="store_true", help="only save final checkpoint") parser.add_argument("--noval", action="store_true", help="only validate final epoch") parser.add_argument("--noautoanchor", action="store_true", help="disable AutoAnchor") parser.add_argument("--noplots", action="store_true", help="save no plot files") parser.add_argument("--evolve", type=int, nargs="?", const=300, help="evolve hyperparameters for x generations") parser.add_argument( "--evolve_population", type=str, default=ROOT / "data/hyps", help="location for loading population" ) 怎么改

parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='超参数文件路径') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300, help='训练轮次') parser.add_...

def Hayao(): arg=parse_args(?,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args()优化此代码

parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/' + checkpoint_dir, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=test_dir...

def Hayao(): path.set(gl_path_) t='generator_Hayao_weight' arg=parse_args(t,gl_path_) test(arg.checkpoint_dir, arg.save_dir, arg.test_dir, arg.if_adjust_brightness) def parse_args(a,b): desc = "AnimeGANv2" parser = argparse.ArgumentParser(description=desc) parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory name of test photos') parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Shinkai/t', help='what style you want to get') parser.add_argument('--if_adjust_brightness', type=bool, default=True, help='adjust brightness by the real photo') """checking arguments""" return parser.parse_args()代码报错修改

parser.add_argument('--checkpoint_dir', type=str, default='checkpoint/'+a, help='Directory name to save the checkpoints') parser.add_argument('--test_dir', type=str, default=b, help='Directory ...

def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Train a segmentor') parser.add_argument('config', help='train config file path') parser.add_argument('--work-dir', help='the dir to save logs and models') parser.add_argument( '--load-from', help='the checkpoint file to load weights from') parser.add_argument( '--resume-from', help='the checkpoint file to resume from') parser.add_argument( '--no-validate', action='store_true', help='whether not to evaluate the checkpoint during training') group_gpus = parser.add_mutually_exclusive_group() group_gpus.add_argument( '--gpus', type=int, help='number of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') group_gpus.add_argument( '--gpu-ids', type=int, nargs='+', help='ids of gpus to use ' '(only applicable to non-distributed training)') parser.add_argument('--seed', type=int, default=None, help='random seed') parser.add_argument( '--deterministic', action='store_true', help='whether to set deterministic options for CUDNN backend.') parser.add_argument( '--options', nargs='+', action=DictAction, help='custom options') parser.add_argument( '--launcher', choices=['none', 'pytorch', 'slurm', 'mpi'], default='none', help='job launcher') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=0) args = parser.parse_args() if 'LOCAL_RANK' not in os.environ: os.environ['LOCAL_RANK'] = str(args.local_rank) return args解释一下代码

接下来，使用parser.add_argument()方法添加了一系列的参数选项。这些选项包括： - config：训练配置文件的路径。 - --work-dir：保存日志和模型的目录。 - --load-from：加载预训练模型的路径。 - --...

IMAGENET_MEAN = [0.485, 0.456, 0.406] IMAGENET_STD = [0.229, 0.224, 0.225] def get_args_parser(): parser = argparse.ArgumentParser() # dataset parser.add_argument('--checkpoint_dir', default='tmp', type=str, help='where to save the training log and models') parser.add_argument('--stage', default='sceneflow', type=str, help='training stage on different datasets') parser.add_argument('--val_dataset', default=['kitti15'], type=str, nargs='+') parser.add_argument('--max_disp', default=400, type=int, help='exclude very large disparity in the loss function') parser.add_argument('--img_height', default=288, type=int) parser.add_argument('--img_width', default=512, type=int) parser.add_argument('--padding_factor', default=16, type=int) # training parser.add_argument('--batch_size', default=64, type=int) parser.add_argument('--num_workers', default=8, type=int) parser.add_argument('--lr', default=1e-3, type=float) parser.add_argument('--weight_decay', default=1e-4, type=float) parser.add_argument('--seed', default=326, type=int) # resume pretrained model or resume training parser.add_argument('--resume', default=None, type=str, help='resume from pretrained model or resume from unexpectedly terminated training') parser.add_argument('--strict_resume', action='store_true', help='strict resume while loading pretrained weights') parser.add_argument('--no_resume_optimizer', action='store_true') parser.add_argument('--resume_exclude_upsampler', action='store_true') # model: learnable parameters parser.add_argument('--task', default='stereo', choices=['flow', 'stereo', 'depth'], type=str) parser.add_argument('--num_scales', default=1, type=int, help='feature scales: 1/8 or 1/8 + 1/4') parser.add_argument('--feature_channels', default=128, type=int) parser.add_argument('--upsample_factor', default=8, type=int) parser.add_argument('--num_head', default=1, type=int) parser.add_argument('--ffn_dim_expansion', default=4, type=int) parser.add_argument('--num_transformer_layers', default=6, type=int) parser.add_argument('--reg_refine', action='store_true', help='optional task-specific local regression refinement') # model: parameter-free parser.add_argument('--attn_type', default='self_swin2d_cross_1d', type=str, help='attention function') parser.add_argument('--attn_splits_list', default=[2], type=int, nargs='+', help='number of splits in attention') parser.add_argument('--corr_radius_list', default=[-1], type=int, nargs='+', help='correlation radius for matching, -1 indicates global matching') parser.add_argument('--prop_radius_list', default=[-1], type=int, nargs='+', help='self-attention radius for propagation, -1 indicates global attention') parser.add_argument('--num_reg_refine', default=1, type=int, help='number of additional local regression refinement') # evaluation parser.add_argument('--eval', action='store_true') parser.add_argument('--inference_size', default=None, type=int, nargs='+') parser.add_argument('--count_time', action='store_true') parser.add_argument('--save_vis_disp', action='store_true') parser.add_argument('--save_dir', default=None, type=str) parser.add_argument('--middlebury_resolution', default='F', choices=['Q', 'H', 'F']) # submission parser.add_argument('--submission', action='store_true') parser.add_argument('--eth_submission_mode', default='train', type=str, choices=['train', 'test']) parser.add_argument('--middlebury_submission_mode', default='training', type=str, choices=['training', 'test']) parser.add_argument('--output_path', default='output', type=str) # log parser.add_argument('--summary_freq', default=100, type=int, help='Summary frequency to tensorboard (iterations)') parser.add_argument('--save_ckpt_freq', default=1000, type=int, help='Save checkpoint frequency (steps)') parser.add_argument('--val_freq', default=1000, type=int, help='validation frequency in terms of training steps') parser.add_argument('--save_latest_ckpt_freq', default=1000, type=int) parser.add_argument('--num_steps', default=100000, type=int) # distributed training parser.add_argument('--distributed', action='store_true') parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=0) parser.add_argument('--launcher', default='none', type=str) parser.add_argument('--gpu_ids', default=0, type=int, nargs='+') # inference parser.add_argument('--inference_dir', default=None, type=str) parser.add_argument('--inference_dir_left', default=None, type=str) parser.add_argument('--inference_dir_right', default=None, type=str) parser.add_argument('--pred_bidir_disp', action='store_true', help='predict both left and right disparities') parser.add_argument('--pred_right_disp', action='store_true', help='predict right disparity') parser.add_argument('--save_pfm_disp', action='store_true', help='save predicted disparity as .pfm format') parser.add_argument('--debug', action='store_true') return parser def main(args): print_info = not args.eval and not args.submission and args.inference_dir is None and \ args.inference_dir_left is None and args.inference_dir_right is None if print_info and args.local_rank == 0: print(args) misc.save_args(args) misc.check_path(args.checkpoint_dir) misc.save_command(args.checkpoint_dir) misc.check_path(args.output_path) torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.backends.cudnn.benchmark = True if args.launcher == 'none': args.distributed = False device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') else: args.distributed = True # adjust batch size for each gpu assert args.batch_size % torch.cuda.device_count() == 0 args.batch_size = args.batch_size // torch.cuda.device_count() dist_params = dict(backend='nccl') init_dist(args.launcher, **dist_params) # re-set gpu_ids with distributed training mode _, world_size = get_dist_info() args.gpu_ids = range(world_size) device = torch.device('cuda:{}'.format(args.local_rank)) setup_for_distributed(args.local_rank == 0) # model model = UniMatch(feature_channels=args.feature_channels, num_scales=args.num_scales, upsample_factor=args.upsample_factor, num_head=args.num_head, ffn_dim_expansion=args.ffn_dim_expansion, num_transformer_layers=args.num_transformer_layers, reg_refine=args.reg_refine, task=args.task).to(device) if print_info: print(model) if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel( model.to(device), device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank) model_without_ddp = model.module else: if torch.cuda.device_count() > 1: print('Use %d GPUs' % torch.cuda.device_count()) model = torch.nn.DataParallel(model) model_without_ddp = model.module else: model_without_ddp = model num_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) if print_info: print('=> Number of trainable parameters: %d' % num_params) if not args.eval and not args.submission and args.inference_dir is None: save_name = '%d_parameters' % num_params open(os.path.join(args.checkpoint_dir, save_name), 'a').close() optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=args.weight_decay) start_epoch = 0 start_step = 0 if args.resume: print("=> Load checkpoint: %s" % args.resume) loc = 'cuda:{}'.format(args.local_rank) if torch.cuda.is_available() else 'cpu' checkpoint = torch.load(args.resume, map_location=loc) model_without_ddp.load_state_dict(checkpoint['model'], strict=args.strict_resume) if 'optimizer' in checkpoint and 'step' in checkpoint and 'epoch' in checkpoint and not \ args.no_resume_optimizer: print('Load optimizer') optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_step = checkpoint['step'] start_epoch = checkpoint['epoch'] if print_info: print('start_epoch: %d, start_step: %d' % (start_epoch, start_step)) if args.submission: if 'kitti15' in args.val_dataset or 'kitti12' in args.val_dataset: create_kitti_submission(model_without_ddp, output_path=args.output_path, padding_factor=args.padding_factor, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, inference_size=args.inference_size, ) if 'eth3d' in args.val_dataset: create_eth3d_submission(model_without_ddp, output_path=args.output_path, padding_factor=args.padding_factor, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, inference_size=args.inference_size, submission_mode=args.eth_submission_mode, save_vis_disp=args.save_vis_disp, ) if 'middlebury' in args.val_dataset: create_middlebury_submission(model_without_ddp, output_path=args.output_path, padding_factor=args.padding_factor, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, inference_size=args.inference_size, submission_mode=args.middlebury_submission_mode, save_vis_disp=args.save_vis_disp, ) return if args.eval: val_results = {} if 'things' in args.val_dataset: results_dict = validate_things(model_without_ddp, max_disp=args.max_disp, padding_factor=args.padding_factor, inference_size=args.inference_size, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, ) if args.local_rank == 0: val_results.update(results_dict) if 'kitti15' in args.val_dataset or 'kitti12' in args.val_dataset: results_dict = validate_kitti15(model_without_ddp, padding_factor=args.padding_factor, inference_size=args.inference_size, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, count_time=args.count_time, debug=args.debug, ) if args.local_rank == 0: val_results.update(results_dict) if 'eth3d' in args.val_dataset: results_dict = validate_eth3d(model_without_ddp, padding_factor=args.padding_factor, inference_size=args.inference_size, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, ) if args.local_rank == 0: val_results.update(results_dict) if 'middlebury' in args.val_dataset: results_dict = validate_middlebury(model_without_ddp, padding_factor=args.padding_factor, inference_size=args.inference_size, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, resolution=args.middlebury_resolution, ) if args.local_rank == 0: val_results.update(results_dict) return if args.inference_dir or (args.inference_dir_left and args.inference_dir_right): inference_stereo(model_without_ddp, inference_dir=args.inference_dir, inference_dir_left=args.inference_dir_left, inference_dir_right=args.inference_dir_right, output_path=args.output_path, padding_factor=args.padding_factor, inference_size=args.inference_size, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, pred_bidir_disp=args.pred_bidir_disp, pred_right_disp=args.pred_right_disp, save_pfm_disp=args.save_pfm_disp, ) return train_data = build_dataset(args) print('=> {} training samples found in the training set'.format(len(train_data))) if args.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_data, num_replicas=torch.cuda.device_count(), rank=args.local_rank ) else: train_sampler = None train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=args.batch_size, shuffle=train_sampler is None, num_workers=args.num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, sampler=train_sampler, ) last_epoch = start_step if args.resume and not args.no_resume_optimizer else -1 lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR( optimizer, args.lr, args.num_steps + 10, pct_start=0.05, cycle_momentum=False, anneal_strategy='cos', last_epoch=last_epoch, ) if args.local_rank == 0: summary_writer = SummaryWriter(args.checkpoint_dir) total_steps = start_step epoch = start_epoch print('=> Start training...') while total_steps < args.num_steps: model.train() # mannually change random seed for shuffling every epoch if args.distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) if args.local_rank == 0: summary_writer.add_scalar('lr', lr_scheduler.get_last_lr()[0], total_steps + 1) for i, sample in enumerate(train_loader): left = sample['left'].to(device) # [B, 3, H, W] right = sample['right'].to(device) gt_disp = sample['disp'].to(device) # [B, H, W] mask = (gt_disp > 0) & (gt_disp < args.max_disp) if not mask.any(): continue pred_disps = model(left, right, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, task='stereo', )['flow_preds'] disp_loss = 0 all_loss = [] # loss weights loss_weights = [0.9 ** (len(pred_disps) - 1 - power) for power in range(len(pred_disps))] for k in range(len(pred_disps)): pred_disp = pred_disps[k] weight = loss_weights[k] curr_loss = F.smooth_l1_loss(pred_disp[mask], gt_disp[mask], reduction='mean') disp_loss += weight * curr_loss all_loss.append(curr_loss) total_loss = disp_loss # more efficient zero_grad for param in model.parameters(): param.grad = None total_loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) optimizer.step() lr_scheduler.step() total_steps += 1 if total_steps % args.summary_freq == 0 and args.local_rank == 0: img_summary = dict() img_summary['left'] = left img_summary['right'] = right img_summary['gt_disp'] = gt_disp img_summary['pred_disp'] = pred_disps[-1] pred_disp = pred_disps[-1] img_summary['disp_error'] = disp_error_img(pred_disp, gt_disp) save_images(summary_writer, 'train', img_summary, total_steps) epe = F.l1_loss(gt_disp[mask], pred_disp[mask], reduction='mean') print('step: %06d \t epe: %.3f' % (total_steps, epe.item())) summary_writer.add_scalar('train/epe', epe.item(), total_steps) summary_writer.add_scalar('train/disp_loss', disp_loss.item(), total_steps) summary_writer.add_scalar('train/total_loss', total_loss.item(), total_steps) # save all losses for s in range(len(all_loss)): save_name = 'train/loss' + str(len(all_loss) - s - 1) save_value = all_loss[s] summary_writer.add_scalar(save_name, save_value, total_steps) d1 = d1_metric(pred_disp, gt_disp, mask) summary_writer.add_scalar('train/d1', d1.item(), total_steps) # always save the latest model for resuming training if args.local_rank == 0 and total_steps % args.save_latest_ckpt_freq == 0: # Save lastest checkpoint after each epoch checkpoint_path = os.path.join(args.checkpoint_dir, 'checkpoint_latest.pth') save_dict = { 'model': model_without_ddp.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), 'step': total_steps, 'epoch': epoch, } torch.save(save_dict, checkpoint_path) # save checkpoint of specific epoch if args.local_rank == 0 and total_steps % args.save_ckpt_freq == 0: print('Save checkpoint at step: %d' % total_steps) checkpoint_path = os.path.join(args.checkpoint_dir, 'step_%06d.pth' % total_steps) save_dict = { 'model': model_without_ddp.state_dict(), } torch.save(save_dict, checkpoint_path) # validation if total_steps % args.val_freq == 0: val_results = {} if 'things' in args.val_dataset: results_dict = validate_things(model_without_ddp, max_disp=args.max_disp, padding_factor=args.padding_factor, inference_size=args.inference_size, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, ) if args.local_rank == 0: val_results.update(results_dict) if 'kitti15' in args.val_dataset or 'kitti12' in args.val_dataset: results_dict = validate_kitti15(model_without_ddp, padding_factor=args.padding_factor, inference_size=args.inference_size, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, count_time=args.count_time, ) if args.local_rank == 0: val_results.update(results_dict) if 'eth3d' in args.val_dataset: results_dict = validate_eth3d(model_without_ddp, padding_factor=args.padding_factor, inference_size=args.inference_size, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, ) if args.local_rank == 0: val_results.update(results_dict) if 'middlebury' in args.val_dataset: results_dict = validate_middlebury(model_without_ddp, padding_factor=args.padding_factor, inference_size=args.inference_size, attn_type=args.attn_type, attn_splits_list=args.attn_splits_list, corr_radius_list=args.corr_radius_list, prop_radius_list=args.prop_radius_list, num_reg_refine=args.num_reg_refine, resolution=args.middlebury_resolution, ) if args.local_rank == 0: val_results.update(results_dict) if args.local_rank == 0: # save to tensorboard for key in val_results: tag = key.split('_')[0] tag = tag + '/' + key summary_writer.add_scalar(tag, val_results[key], total_steps) # save validation results to file val_file = os.path.join(args.checkpoint_dir, 'val_results.txt') with open(val_file, 'a') as f: f.write('step: %06d\n' % total_steps) # order of metrics metrics = ['things_epe', 'things_d1', 'kitti15_epe', 'kitti15_d1', 'kitti15_3px', 'eth3d_epe', 'eth3d_1px', 'middlebury_epe', 'middlebury_2px', ] eval_metrics = [] for metric in metrics: if metric in val_results.keys(): eval_metrics.append(metric) metrics_values = [val_results[metric] for metric in eval_metrics] num_metrics = len(eval_metrics) f.write(("| {:>20} " * num_metrics + '\n').format(*eval_metrics)) f.write(("| {:20.4f} " * num_metrics).format(*metrics_values)) f.write('\n\n') model.train() if total_steps >= args.num_steps: print('Training done') return epoch += 1 if __name__ == '__main__': parser = get_args_parser() args = parser.parse_args() if 'LOCAL_RANK' not in os.environ: os.environ['LOCAL_RANK'] = str(args.local_rank) main(args)分析代码

定义参数解析器（get_args_parser）：这个函数创建了一个argparse.ArgumentParser对象，用于解析命令行参数。参数涵盖了数据集设置、训练超参数、模型结构、分布式训练、验证和推理选项等。 3. 主函数（main）： ...

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

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,...

parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--gpu_ids', type=str, default='0', help='gpu ids: e.g. 0 0,1,2, 0,2. use -1 for CPU') parser.add_argument('--project_name', default='test', type=str) parser.add_argument('--checkpoint_root', default='checkpoints', type=str)什么意思

这是一段 Python 代码，使用 ArgumentParser 类创建了一个命令行参数解析器。其中添加了三个参数：gpu_ids（表示使用哪个 GPU 运行程序，默认为第 0 个 GPU）、project_name（表示项目名称，默认为 test）和 ...

parser.add_argument("--eval_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--save_steps", type=int, default=200) parser.add_argument("--test_size", type=int, default=200) parser.add_argument("--resume_from_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--lora_remote_checkpoint", type=str, default=None) parser.add_argument("--ignore_data_skip", type=str, default="False") 里面的ignore_data_skip resume_from_checkpoint eval_steps test_size 这些参数的作用是什么

当设置为"True"时，模型将不会跳过任何数据，而是使用所有可用的数据进行训练。 - resume_from_checkpoint: 指定要从哪个检查点文件恢复训练。默认为None，表示不使用检查点文件而是从头开始训练。 - eval_steps...

# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. import argparse import os import os.path as osp from mmdet.engine.hooks.utils import trigger_visualization_hook from mmengine.config import Config, ConfigDict, DictAction from mmengine.evaluator import DumpResults from mmengine.runner import Runner from mmyolo.registry import RUNNERS from mmyolo.utils import is_metainfo_lower # TODO: support fuse_conv_bn def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser( description='MMYOLO test (and eval) a model') parser.add_argument('config', help='test config file path') parser.add_argument('checkpoint', help='checkpoint file') parser.add_argument( '--work-dir', help='the directory to save the file containing evaluation metrics') parser.add_argument( '--out', type=str, help='output result file (must be a .pkl file) in pickle format') parser.add_argument( '--json-prefix', type=str, help='the prefix of the output json file without perform evaluation, ' 'which is useful when you want to format the result to a specific ' 'format and submit it to the test server') parser.add_argument( '--tta', action='store_true', help='Whether to use test time augmentation') parser.add_argument( '--show', action='store_true', help='show prediction results') parser.add_argument( '--deploy', action='store_true', help='Switch model to deployment mode') parser.add_argument( '--show-dir', help='directory where painted images will be saved. ' 'If specified, it will be automatically saved ' 'to the work_dir/timestamp/show_dir') parser.add_argument( '--wait-time', type=float, default=2, help='the interval of show (s)') parser.add_argument( '--cfg-options', nargs='+', action=DictAction, help='override some settings in the used config, the key-valu

需要确保命令中的路径变量如${CONFIG}和${CHECKPOINT}被正确替换，并提醒用户根据实际情况修改。此外，可视化结果可能需要前端环境，如果在无显示设备的环境下运行，可能需要设置后端如Agg。 最后，生成相关问题，...

def load_params(model, new_param): for p, new_p in zip(model.parameters(), new_param): p.data.copy_(new_p) def resize(img,size=256): return F.interpolate(img, size=size) def batch_generate(zs, netG, batch=8): g_images = [] with torch.no_grad(): for i in range(len(zs)//batch): g_images.append( netG(zs[i*batch:(i+1)*batch]).cpu() ) if len(zs)%batch>0: g_images.append( netG(zs[-(len(zs)%batch):]).cpu() ) return torch.cat(g_images) def batch_save(images, folder_name): if not os.path.exists(folder_name): os.mkdir(folder_name) for i, image in enumerate(images): vutils.save_image(image.add(1).mul(0.5), folder_name+'/%d.jpg'%i) if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser( description='generate images' ) parser.add_argument('--ckpt', type=str) parser.add_argument('--artifacts', type=str, default=".", help='path to artifacts.') parser.add_argument('--cuda', type=int, default=0, help='index of gpu to use') parser.add_argument('--start_iter', type=int, default=2) parser.add_argument('--end_iter', type=int, default=10) parser.add_argument('--dist', type=str, default='.') parser.add_argument('--size', type=int, default=256) parser.add_argument('--batch', default=16, type=int, help='batch size') parser.add_argument('--n_sample', type=int, default=2000) parser.add_argument('--big', action='store_true') parser.add_argument('--im_size', type=int, default=1024) parser.add_argument('--multiplier', type=int, default=1000, help='multiplier for model number') parser.set_defaults(big=False) args = parser.parse_args() noise_dim = 256 device = torch.device('cuda:%d'%(args.cuda)) net_ig = Generator( ngf=64, nz=noise_dim, nc=3, im_size=args.im_size)#, big=args.big ) net_ig.to(device) for epoch in [args.multiplier*i for i in range(args.start_iter, args.end_iter+1)]: ckpt = f"{args.artifacts}/models/{epoch}.pth" checkpoint = torch.load(ckpt, map_location=lambda a,b: a) # Remove prefix module. checkpoint['g'] = {k.replace('module.', ''): v for k, v in checkpoint['g'].items()} net_ig.load_state_dict(checkpoint['g']) #load_params(net_ig, checkpoint['g_ema']) #net_ig.eval() print('load checkpoint success, epoch %d'%epoch) net_ig.to(device) del checkpoint dist = 'eval_%d'%(epoch) dist = os.path.join(dist, 'img') os.makedirs(dist, exist_ok=True) with torch.no_grad(): for i in tqdm(range(args.n_sample//args.batch)): noise = torch.randn(args.batch, noise_dim).to(device) g_imgs = net_ig(noise)[0] g_imgs = resize(g_imgs,args.im_size) # resize the image using given dimension for j, g_img in enumerate( g_imgs ): vutils.save_image(g_img.add(1).mul(0.5), os.path.join(dist, '%d.png'%(i*args.batch+j)))#, normalize=True, range=(-1,1)) 这是代码

parser.add_argument('--batch', default=8, type=int) # 原为16 --- ### 五、代码执行示例 bash # 典型运行命令 python generate.py \ --artifacts ./checkpoints \ --n_sample 2000 \ --batch 32 \ -...
zip

新能源车电机控制器：基于TI芯片的FOC算法源代码与实际应用

内容概要：本文详细介绍了基于TI芯片的FOC（场向量控制）算法在新能源车电机控制器中的应用。文章首先阐述了新能源车电机控制器的重要性及其对车辆性能的影响，接着深入探讨了FOC算法的工作原理，强调其在提高电机控制精度和能效方面的优势。随后，文章展示了完整的源代码资料，涵盖采样模块、CAN通信模块等多个关键部分，并指出这些代码不仅限于理论演示，而是来自实际量产的应用程序。此外，文中还特别提到代码遵循严格的规范，有助于读者理解和学习电机控制软件的最佳实践。 适合人群：从事新能源车研发的技术人员、电机控制工程师、嵌入式系统开发者以及对电机控制感兴趣的电子工程学生。 使用场景及目标：① 学习并掌握基于TI芯片的FOC算法的具体实现；② 理解电机控制器各模块的功能和交互方式；③ 提升实际项目开发能力，减少开发过程中遇到的问题。 其他说明：本文提供的源代码资料来源于早期已量产的新能源车控制器，因此具有较高的实用价值和参考意义。
zip

中证500指数成分股历年调整名单2007至2023年 调入调出

中证500指数是中证指数有限公司开发的指数，样本空间内股票由全部A股中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后，选取总市值排名靠前的500只股票组成，综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。包含字段：公告日期、变更日期、成份证券代码、成份证券简称、变动方式。各次调整日期：2006-12-26、2007-01-15、2007-06-01、2007-07-02、2007-12-10、2008-01-02、2008-06-04、2008-07-01、2008-12-15、2009-01-05、2009-05-05、2009-05-06、2009-06-15、2009-07-01、2009-08-10、2009-08-10。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
zip

基于28335的高精度旋变软解码技术及其应用 - 电机控制

内容概要：本文详细介绍了基于28335芯片实现的旋变软解码技术。该技术在0-360°范围内与TI方案相比，偏差极小（平均偏差最大为0.0009弧度），并且响应速度优于AD2S1205（解算器建立时间不超过5ms）。文中还讨论了信号解调方法，利用三角函数积化和差公式将旋变输出信号分解为高低频两部分，并通过锁相环和特殊设计的滤波器提高信号处理的精度和稳定性。最终，该技术在12位AD下能保证10-11位的精度。 适合人群：从事电机控制、自动化系统设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度、快速响应的旋转变压器解码应用场景，如工业自动化、机器人技术和电动汽车等领域。目标是提供一种替代传统硬件解码方案的技术选择，提升系统的可靠性和性能。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解旋变软解码的工作原理和技术细节，掌握其相对于现有解决方案的优势，从而更好地应用于实际项目中。

大家在看

recommend-type

广州市行政区各街镇地图shp文件

广州市行政区和各街镇地图shp文件，详细最新版本，可以用于ArcMap
recommend-type

禁止修复系统

由于使用不当造成电脑每次开机都需要修复，有时候还修复不成功，主要针对不经常管理和操作的电脑使用，直接解压双击那个bat文件即可
recommend-type

MATLABSimulinkCommunicationSystemmaster_matlab_matlabsimulink_

MATLAB通信系统仿真历程，基于参考书《详解MATLAB/Simulink通信系统建模仿真》。都是里面的例子
recommend-type

select图片下拉框

select下拉框中添加图片
recommend-type

vlcBFQ.rar

WINCC上位机开发中，可用VLC播放器控件实现摄像头实时监控

最新推荐

recommend-type

新能源车电机控制器：基于TI芯片的FOC算法源代码与实际应用

内容概要：本文详细介绍了基于TI芯片的FOC（场向量控制）算法在新能源车电机控制器中的应用。文章首先阐述了新能源车电机控制器的重要性及其对车辆性能的影响，接着深入探讨了FOC算法的工作原理，强调其在提高电机控制精度和能效方面的优势。随后，文章展示了完整的源代码资料，涵盖采样模块、CAN通信模块等多个关键部分，并指出这些代码不仅限于理论演示，而是来自实际量产的应用程序。此外，文中还特别提到代码遵循严格的规范，有助于读者理解和学习电机控制软件的最佳实践。 适合人群：从事新能源车研发的技术人员、电机控制工程师、嵌入式系统开发者以及对电机控制感兴趣的电子工程学生。 使用场景及目标：① 学习并掌握基于TI芯片的FOC算法的具体实现；② 理解电机控制器各模块的功能和交互方式；③ 提升实际项目开发能力，减少开发过程中遇到的问题。 其他说明：本文提供的源代码资料来源于早期已量产的新能源车控制器，因此具有较高的实用价值和参考意义。
recommend-type

中证500指数成分股历年调整名单2007至2023年 调入调出

中证500指数是中证指数有限公司开发的指数，样本空间内股票由全部A股中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后，选取总市值排名靠前的500只股票组成，综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。包含字段：公告日期、变更日期、成份证券代码、成份证券简称、变动方式。各次调整日期：2006-12-26、2007-01-15、2007-06-01、2007-07-02、2007-12-10、2008-01-02、2008-06-04、2008-07-01、2008-12-15、2009-01-05、2009-05-05、2009-05-06、2009-06-15、2009-07-01、2009-08-10、2009-08-10。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
recommend-type

基于28335的高精度旋变软解码技术及其应用 - 电机控制

内容概要：本文详细介绍了基于28335芯片实现的旋变软解码技术。该技术在0-360°范围内与TI方案相比，偏差极小（平均偏差最大为0.0009弧度），并且响应速度优于AD2S1205（解算器建立时间不超过5ms）。文中还讨论了信号解调方法，利用三角函数积化和差公式将旋变输出信号分解为高低频两部分，并通过锁相环和特殊设计的滤波器提高信号处理的精度和稳定性。最终，该技术在12位AD下能保证10-11位的精度。 适合人群：从事电机控制、自动化系统设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度、快速响应的旋转变压器解码应用场景，如工业自动化、机器人技术和电动汽车等领域。目标是提供一种替代传统硬件解码方案的技术选择，提升系统的可靠性和性能。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解旋变软解码的工作原理和技术细节，掌握其相对于现有解决方案的优势，从而更好地应用于实际项目中。
recommend-type

langchain4j-embeddings-bge-small-en-1.0.0-beta5.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
recommend-type

掌握XFireSpring整合技术：HELLOworld原代码使用教程

标题：“xfirespring整合使用原代码”中提到的“xfirespring”是指将XFire和Spring框架进行整合使用。XFire是一个基于SOAP的Web服务框架，而Spring是一个轻量级的Java/Java EE全功能栈的应用程序框架。在Web服务开发中，将XFire与Spring整合能够发挥两者的优势，例如Spring的依赖注入、事务管理等特性，与XFire的简洁的Web服务开发模型相结合。 描述：“xfirespring整合使用HELLOworld原代码”说明了在这个整合过程中实现了一个非常基本的Web服务示例，即“HELLOworld”。这通常意味着创建了一个能够返回"HELLO world"字符串作为响应的Web服务方法。这个简单的例子用来展示如何设置环境、编写服务类、定义Web服务接口以及部署和测试整合后的应用程序。 标签：“xfirespring”表明文档、代码示例或者讨论集中于XFire和Spring的整合技术。 文件列表中的“index.jsp”通常是一个Web应用程序的入口点，它可能用于提供一个用户界面，通过这个界面调用Web服务或者展示Web服务的调用结果。“WEB-INF”是Java Web应用中的一个特殊目录，它存放了应用服务器加载的Servlet类文件和相关的配置文件，例如web.xml。web.xml文件中定义了Web应用程序的配置信息，如Servlet映射、初始化参数、安全约束等。“META-INF”目录包含了元数据信息，这些信息通常由部署工具使用，用于描述应用的元数据，如manifest文件，它记录了归档文件中的包信息以及相关的依赖关系。 整合XFire和Spring框架，具体知识点可以分为以下几个部分： 1. XFire框架概述 XFire是一个开源的Web服务框架，它是基于SOAP协议的，提供了一种简化的方式来创建、部署和调用Web服务。XFire支持多种数据绑定，包括XML、JSON和Java数据对象等。开发人员可以使用注解或者基于XML的配置来定义服务接口和服务实现。 2. Spring框架概述 Spring是一个全面的企业应用开发框架，它提供了丰富的功能，包括但不限于依赖注入、面向切面编程（AOP）、数据访问/集成、消息传递、事务管理等。Spring的核心特性是依赖注入，通过依赖注入能够将应用程序的组件解耦合，从而提高应用程序的灵活性和可测试性。 3. XFire和Spring整合的目的 整合这两个框架的目的是为了利用各自的优势。XFire可以用来创建Web服务，而Spring可以管理这些Web服务的生命周期，提供企业级服务，如事务管理、安全性、数据访问等。整合后，开发者可以享受Spring的依赖注入、事务管理等企业级功能，同时利用XFire的简洁的Web服务开发模型。 4. XFire与Spring整合的基本步骤 整合的基本步骤可能包括添加必要的依赖到项目中，配置Spring的applicationContext.xml，以包括XFire特定的bean配置。比如，需要配置XFire的ServiceExporter和ServicePublisher beans，使得Spring可以管理XFire的Web服务。同时，需要定义服务接口以及服务实现类，并通过注解或者XML配置将其关联起来。 5. Web服务实现示例：“HELLOworld” 实现一个Web服务通常涉及到定义服务接口和服务实现类。服务接口定义了服务的方法，而服务实现类则提供了这些方法的具体实现。在XFire和Spring整合的上下文中，“HELLOworld”示例可能包含一个接口定义，比如`HelloWorldService`，和一个实现类`HelloWorldServiceImpl`，该类有一个`sayHello`方法返回"HELLO world"字符串。 6. 部署和测试 部署Web服务时，需要将应用程序打包成WAR文件，并部署到支持Servlet 2.3及以上版本的Web应用服务器上。部署后，可以通过客户端或浏览器测试Web服务的功能，例如通过访问XFire提供的服务描述页面（WSDL）来了解如何调用服务。 7. JSP与Web服务交互 如果在应用程序中使用了JSP页面，那么JSP可以用来作为用户与Web服务交互的界面。例如，JSP可以包含JavaScript代码来发送异步的AJAX请求到Web服务，并展示返回的结果给用户。在这个过程中，JSP页面可能使用XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API与Web服务进行通信。 8. 项目配置文件说明 项目配置文件如web.xml和applicationContext.xml分别在Web应用和服务配置中扮演关键角色。web.xml负责定义Web组件，比如Servlet、过滤器和监听器，而applicationContext.xml则负责定义Spring容器中的bean，包括数据源、事务管理器、业务逻辑组件和服务访问器等。 总之，通过上述整合使用原代码的知识点，可以深入理解XFire与Spring框架的结合使用，以及如何开发和部署基本的Web服务。这些技术知识有助于进行更高层次的Web服务开发，以及在复杂的IT环境中灵活运用各种框架和工具。
recommend-type

【Unity2018汉化大揭秘】：一步到位优化中文用户体验

# 摘要 本论文详细介绍了Unity2018汉化项目的实施过程，从理论准备到实践步骤，再到后期的测试与优化，最终分享了汉化经验和心得。首先，强调了汉化项目对于用户体验提升和产品国际化的重要性，并分析了汉化资源的分类、识别与管理方法。接着，详细阐述了汉化工具的选择、脚本编写、资源手动调整等实践步骤，以及汉化质量测试、体验优化和项目维护更新的重要性。论文最后通过案例研究，分析了汉化中的挑战和应对策略，并预测了汉化技术未来的发展方向。整个汉化过程不仅涉及技术层面的操作，还包含了深入的理论研究和实践心得分享，对提升汉化项目的效率和质量具有指导意义。 # 关键字 Unity汉化；用户体验；国际化；资源
recommend-type

iPhone

<think>我们注意到用户意图不明确，但提到了“照片提取”和“其他功能帮助”。因此，我们需要通过搜索来获取关于iPhone照片提取的常见方法以及其他可能的功能帮助。由于用户问题比较宽泛，我们将重点放在照片提取上，因为这是明确提到的关键词。同时，我们也会考虑一些其他常用功能的帮助。首先，针对照片提取，可能涉及从iPhone导出照片、从备份中提取照片、或者从损坏的设备中恢复照片等。我们将搜索这些方面的信息。其次，关于其他功能帮助，我们可以提供一些常见问题的快速指南，如电池优化、屏幕时间管理等。根据要求，我们需要将答案组织为多个方法或步骤，并在每个步骤间换行。同时，避免使用第一人称和步骤词汇。由于
recommend-type

驾校一点通软件：提升驾驶证考试通过率

标题“驾校一点通”指向的是一款专门为学员考取驾驶证提供帮助的软件，该软件强调其辅助性质，旨在为学员提供便捷的学习方式和复习资料。从描述中可以推断出，“驾校一点通”是一个与驾驶考试相关的应用软件，这类软件一般包含驾驶理论学习、模拟考试、交通法规解释等内容。 文件标题中的“2007”这个年份标签很可能意味着软件的最初发布时间或版本更新年份，这说明了软件具有一定的历史背景和可能经过了多次更新，以适应不断变化的驾驶考试要求。 压缩包子文件的文件名称列表中，有以下几个文件类型值得关注： 1. images.dat：这个文件名表明，这是一个包含图像数据的文件，很可能包含了用于软件界面展示的图片，如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中，这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。 2. library.dat：这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件，可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。 3. 驾校一点通小型汽车专用.exe：这是一个可执行文件，是软件的主要安装程序。根据标题推测，这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常，小型汽车（C1类驾照）需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。 4. 使用说明.html：这个文件是软件使用说明的文档，通常以网页格式存在，用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。 综合以上信息，我们可以挖掘出以下几个相关知识点： - 软件类型：辅助学习软件，专门针对驾驶考试设计。 - 应用领域：主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。 - 文件类型：包括图片文件（images.dat）、库文件（library.dat）、可执行文件（.exe）和网页格式的说明文件（.html）。 - 功能内容：可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。 - 版本信息：软件很可能最早发布于2007年，后续可能有多个版本更新。 - 用户群体：主要面向小型汽车驾照考生，即C1类驾照学员。 - 使用方式：用户需要将.exe安装文件进行安装，然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作，从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。 以上知识点为从给定文件信息中提炼出来的重点，这些内容对于了解“驾校一点通”这款软件的功能、作用、使用方法以及它的发展历史都有重要的指导意义。
recommend-type

【DFLauncher自动化教程】：简化游戏启动流程，让游戏体验更流畅

# 摘要 DFLauncher是一个功能丰富的游戏启动和管理平台，本论文将介绍其安装、基础使用、高级设置、社区互动以及插件开发等方面。通过对配置文件的解析、界面定制、自动化功能的实现、高级配置选项、安全性和性能监控的详细讨论，本文阐述了DFLauncher如何帮助用户更高效地管理和优化游戏环境。此外，本文还探讨了DFLauncher社区的资源分享、教育教程和插件开发等内容，
recommend-type

自适应卡尔曼滤波是什么意思

<think>嗯，用户这次想深入了解自适应卡尔曼滤波（AKF）的概念和原理。从对话历史看，用户之前研究过相机自动对焦系统的降噪技术，其中提到过自适应卡尔曼滤波的应用场景。用户可能是个工程师或研究者，正在探索信号处理在具体场景的实现细节。 用户提供的三篇参考文献很有价值：[1]是基础理论综述，[2]聚焦多传感器场景，[3]讨论噪声协方差自适应方法。需要特别注意相机AF系统的特殊需求——实时性要求高（每秒数十次对焦计算）、噪声环境复杂（机械振动/弱光干扰），这些在解释原理时要结合具体案例。 技术要点需要分层解析：先明确标准卡尔曼滤波的局限（固定噪声参数），再展开自适应机制。对于相机AF场景，重