作为一名DBA，需要确保数据库有备份，同时也要确保备份文件是有效的。因此需要定期对生产的备份文件进行离线恢复，验证备份文件的可用性。...这里分享下自动化的思路： 1、从备份集中随机挑选一个实例，然后随机挑选一个日期 下面这个脚本 放到 /mnt/mysql_logical_backup/ 这个备份文件的根目录下： # 我这里的备份文件夹路径类型如下...(random_directory_list) print("抽取的备份文件的日期名为", day_path) # 进到这个日期名下的文件夹 os.chdir(day_path) # 随机抽几个库备份的压缩包...：", stderr.decode("utf-8")) # 随机抽取50张表，统计行数，并写到文件中 mydb = mysql.connector.connect( host="127.0.0.1...# 最后，清理下临时文件，避免太多磁盘占用 files = glob.glob(os.path.join(target_dir, "*")) for file in files: if os.path.isfile
二、前置知识和数据准备 2.1 生成大量随机文件 真实的办公场景并不会这样的需求，毕竟谁想要无端给自己的电脑产生大量无用文件呢（也不要给别人的电脑乱用） 不得不提，生成随机文件能够帮助我们更好的测试自己...如果你没有合适的文件夹和文件夹供自己练习，那么为什么不自己写个代码产生呢？...这样就可以在给定的字母数字范围内随机抽取 1-10 个，但是返回的结果注意是列表，需要再用 .join 方法完成字符串拼接 用随机产生的名字生成文件后，再在其内部用类似的方法随机写入一些内容： ?...，但抽样的范围和次数不大决定了 2000 次抽样会有一些抽签组合成的名字完全一样，后面形成的文件会覆盖之前产生的文件，最终导致产生的文件没有 2000 个。...一方面因为要通过这个库产生新的文件夹。
glob模块基本介绍glob是python自带的一个操作文件的相关模块。glob模块使用Unix Shell的规则来匹配文件或文件夹目录，而不是更复杂的正则表达式。...*星号会匹配任意名称（re正则中是.*）。?问号会匹配一个字符。[abc]会匹配字符a、b和c。[!abc]会匹配除了字符a、b和c之外的所有字符。...p或者t结尾的文件和目录>>> glob.glob('[ot]*[pt]')['tmp', 'opt']#匹配以数字结尾的文件和目录>>> glob.glob('*[0-9]')['lib64']#匹配以点号开头的隐藏的文件和目录...#使用glob.iglob迭代器返回迭代器(iterator)，一次产生一个匹配结果，不需要存储所有的匹配值。>>> for file in glob.iglob('*'):....../etc/yum.repos.d...省略注意在大型目录树中使用**模式可能会花费大量时间。此时建议使用glob.iglob的形式返回迭代器。
具体的功能很简单，给定一个打算整理的文件夹目录，这个脚本可以将该目录下的所有文件都揪出来，并且根据后缀名归类到不同的文件夹里，就像下图一样，简直是整理爱好者的福音 ?...(file) glob.glob(f'{goal_dir}/**/*', recursive=True)中**/*是通配符的重要用法，*可以代表任意个字符，包括0个字符，recursive参数的设置确保遍历...最后可以输出文件的绝对路径先看看代码有没出现错误，让我们继续往下写 for file in glob.glob(f'{goal_dir}/**/*', recursive=True): if os.path.isfile...，哈哈哈哈这种就会被上面的实现逻辑拆解出错误的后缀名了。...更好的方法是有个函数可以直接获取文件的后缀名，利用这个对文件进行分类，感兴趣的读者可以自己尝试)，接下来就可以根据后缀名产生文件夹了，这里依然要注意先判断文件夹是否已经产生 for file in glob.glob
MD5（Message Digest Algorithm 5）是一种用于信息摘要算法的加密哈希函数。它将输入的任意长度的消息压缩成一串128位的哈希值，并且不同的输入一般会产生不同的哈希值。...md5码的应用领域 在计算机领域中，一般使用MD5算法来验证文件的完整性。...)) # 获取到文件夹内某个随机文件的绝对路径（为结尾验证做准备） file_name_path = path + file_name_list[random_x] # 获取该随机选取到的文件的md5...print('"' + file_name_list[random_x] + '"修改后的md5: ' + new_md5) # 对随机挑选到的文件进行修改前后比对验证 if md5 !...pwd=cyxr 提取码: cyxr 详解如何使用Python实现删除重复文件 https://www.jb51.net/article/264574.htm 利用python实现批量修改文件的md5
help(os) 对于日常的文件或者目录管理任务，shutil 模块提供了更高层次的接口，可以让用户更容易地使用： >>> import shutil...>>> import glob >>> glob.glob('*.py') ['primes.py', 'random.py', 'quote.py'] 命令行参数 常见的工具类脚本经常需要处理命令行参数...更强大、灵活的命令行处理由 argparse 模块提供。 错误输出重定向和退出程序 sys 模块有 stdin，stdout 和 stderr 这些属性。...后者在处理警告和错误信息时非常有用，就算 stdout 被重定向了，还是能看见错误信息： >>> sys.stderr.write('Warning, log file not found starting...float 类型输出 0.17970987693706186 >>> random.randrange(6) # 从 range(6) 的返回范围内产生随机数 4 statistics 模块可以计算数字数据的基本统计属性
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 话说python是一个大杂会，既可以用来做web，也可以用来做运维，还可以用来做数据科学...（数据分析、数据挖掘、机器学习），正是因为这么庞大的功能，所以特意对一些小技巧进行记录： 搜索指定目录下的文件(通配符) import glob glob.glob('C:\\Users\\Administrator...\\Desktop\\*.csv') glob.glob('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\*\\*.r') 对字典进行排序 test={'a':1,'b':3,'...test=xrange(1000) sample(test,100) #每次随机抽取100个，跟R里面的sample随机函数差不多 改变工作目录 import os os.chdir('C:\\Users...("z") Out[14]: -1 test="abadefgh" test.rfind("a") Out[18]: 2 经常与glob模块中glob函数配合一起使用 file_names = glob
，pytorch读取数据集有两种方式，第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中，另一种是实现读取数据集类，该类继承torch.utils.Dataset，并重写__getitem__和__len...ml/dogs-vs-cats/train" #训练集目录 train_path = path+'/train' #测试集目录 test_path = path+'/test' #将某类图片移动到该类的文件夹下...(path+"/*.jpg")))) #通过glob遍历到所有的.jpg文件 for imgPath in glob.glob(path+"/*.jpg"): #print...(imgPath) #使用/划分 img=imgPath.strip("\n").replace("\\","/").split("/") #print(...=int(filenumber*rate) #按照rate比例从文件夹中取一定数量图片 sample = random.sample(pathDir, picknumber) #随机选取
，测试开始后，每个虚拟用户（Locust实例）的运行逻辑都会遵循如下规律：先执行WebsiteTasks中的on_start（只执行一次），作为初始化；从WebsiteTasks中随机挑选（如果定义了任务间的权重关系...，那么就是按照权重关系随机挑选）一个任务执行；根据Locust类中min_wait和max_wait定义的间隔时间范围（如果TaskSet类中也定义了min_wait或者max_wait，以TaskSet...我们创建一个py文件取个喜欢的名字,并写出来大概的代码。...__": import os os.system("locust -f 演示locust.py") #相当于我们在当前目录命令行下执行了locust -f 演示locust.py 实际使用当中我们会自己添加自己的断言...下载运行结果 无浏览器模式：-u指定要产生的用户数，并-r指定产生速率（每秒要启动的用户数） locust -f 演示locust.py --headless -u 100 -r 10 --run-time
最近我遇到了Python转换图像格式问题，正好干脆总结了一波，将一些奇怪的图片格式（webp格式、jfif格式、svg格式）转换为常见的jpg、png图片格式。...下面我们用Python将新建文件夹下的jfif格式的图片，全部转换成png格式。...在交互式环境中输入如下命令： import glob import os from PIL import Image for i in glob.glob('D:\\下载\\新建文件夹\\*.jfif...这里我们需要安装一个svglib模块，它用于读取SVG文件并使用ReportLab开源工具包将它们（在合理的程度上）转换为其他格式（比如png、pdf等格式）。...今天我们分享了将一些奇怪的图片格式（webp格式、jfif格式、svg格式）转换为常见的jpg、png图片格式。
这份指南不仅涵盖了截至今年夏季的最新情况，而且在不同的任务中，还附上了不同大模型的表现对比。 手把手教你在六个使用场景下挑选大模型，还有最佳免费选项、付费选项。...五、处理文件和数据 数据（以及使用代码的任何奇怪想法）：Code Interpreter 文档：Claude 2（大型文档或同时处理多个文档），Bing（侧边栏适用于较小的文档和网页） Code Interpreter...可实现对上传的文件进行编写并运行代码，生成结果也可供下载。...不仅如此，还可以通过继续提问进一步探讨资料，比如说这种方法的证据是什么？作者的结论是什么…… 但有时候模型还是会产生“幻觉”，这一点还是要注意。...而他建议使用Bing，也是因为Bing联网，“幻觉”会相对来说少一点。但如果谨慎使用，AI通常可以提供比搜索更有用的答案，特别是在搜索引擎给的结果不是很好的情况下。
你能否用“更可能”的标准，将学生划分为二年级或三年级？ 你可以，因为这个学生是随机挑选的，所以你知道这个学生是二年级的几率是 60%。...这些错误可能会影响人们的决策。假阳性可能引起焦虑和不必要的治疗（在某些情况下，这是昂贵的或危险的）。如果由于其阴性检测结果，患者未接受治疗，则假阴性可能具有更严重的后果。...个体可能知道也可能不知道他们是否患有这种疾病；通常情况下，人们会进行检测来确认他们是否拥有。 所以假设随机从总体中挑选一个人并进行检测。 如果检测结果是阳性的，你会如何分类：患病还是没有患病？...确认结果 虽然医生的意见是主观的，但我们可以产生一个人造总体，5% 的人患有这种疾病，并且使用相同的检测来进行检测。...pop_05表包含 10 万人的总体，使用医生的先验患病概率 5%，以及检测的错误率来生成。
在当前四核处理器（英特尔酷睿 i5）和 6 核处理器（英特尔酷睿 i7）大行其道的时候，这种情况会变得更加明显。 ?...标准方法 让我们举一个简单的例子，在单个文件夹中有一个图片数据集，其中有数万张图片。在这里，我们决定使用 1000 张。...： 首先从需要处理内容的文件（或其他数据）列表开始。...让我们在一个包含 1000 个 jpeg 文件的文件夹上测试这个程序，看看运行它需要多久： time python standard_res_conversion.py 在我的酷睿 i7-8700k 6...以下来自 Python 官方文件： ● None, True, 及 False ● 整数、浮点数、复数 ● 字符串、字节、字节数组 ● 只包含可挑选对象的元组、列表、集合和字典 ● 在模块顶层定义的函数
随着业务的发展，数据量激增，Redis作为缓存数据库，其内存使用量不可避免地会增长。...定期删除：为了解决惰性删除的缺点，Redis会定期随机测试一批key，检查并删除其中过期的key。这个策略可以更积极地释放内存，但是，频繁地进行定期删除操作可能会对系统性能产生影响。...volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-lru：从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。...volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random：从已设置过期时间的数据集中随机挑选数据淘汰。...allkeys-random：从所有数据集中随机挑选数据淘汰。 volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰。
1. glob文件名模式匹配 尽管glob API很小，但这个模块的功能却很强大。只要程序需要查找文件系统中名字与某个模式匹配的一组文件，就可以使用这个模块。...要创建一个文件名列表，要求其中各个文件名都有某个特定的扩展名、前缀或者中间都有某个共同的字符串，就可以使用glob而不用编写定制代码来扫描目录内容。...import glob for name in sorted(glob.glob('test_files/*')): print(name) 这个模式会匹配目录test_files中的所有路径名(文件或目录...1.4 字符区间 如果使用字符区间([a-z])而不是问号，则可以匹配多个字符中的一个字符。下面这个例子会查找名字中扩展名前有一个数字的所有文件。...1.5 转义元字符 有时有必要搜索名字中包含一些特殊元字符的文件，glob使用这些特殊元字符表示模式。
帧是由ASR的前端声学特征提取模块产生，提取的技术设计“离散傅立叶变换”和”梅尔滤波器组“ 整体解决思路 在我的理解认知中，对于ASR的解决方法可以分为两种，一种是声学模型加语言模型的组合，另外一种是端到端的解决方式...赛题介绍： 有20种不同食物的咀嚼声音，给出对应的音频，对声音的数据进行建模，判断是哪种食物的咀嚼声音 Baseline思路：将对应的音频文件，使用librosa转化为梅尔谱作为输入的特征，用CNN对梅尔谱的特征进行建模分类预测..., X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, random_state = 1, stratify=Y) #random_state 是随机数的种子...Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率（rate）随机断开输入神经元，Dropout层用于防止过拟合。...wc -l submit.csv #利用wc指令我们可以计算文件的Byte数、字数、或是列数,若不指定文件名称、或是所给予的文件名为"-"，则wc指令会从标准输入设备读取数据。
场景一 某新闻类APP为增加用户活跃度，决定要让对某些分类的信息产生兴趣，在这里我们可以使用Redis随机获取数据，那么我们该怎么做呢？...思路 思路如下： 系统分析各个分类的热点或者最新的信息，并组成set集合； 随机挑选其中的信息； 结合用户已关注的分类的热点信息，组合成全信息推给用户。...问题与解决方案 这里就出现了要给问题，我们该如何随机挑选数据呢？...有两种解决方法： 使用srundmember 指令，这个指令会随机从set集合中获取指定数量的数据，语法是这样的srundmember key count，其中count指的是要获取的数据数量。...总结 本片文件简单的讲解了set类型随机获取数据的场景。
目标：掌握更加复杂和自动化的图像数据增强方法 在第一篇教程中，我们讲述了简单的图像增强技巧，本节通过使用Compose方法将各种图像增强的方法组合起来，形成一个图像增强的pipeline，方便产生大量不同种类的增强图片...首先我们来看下使用compose方法对图片进行增强的示例： import random import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import albumentations...100) augmented_image = transform(image=image)['image'] visualize(augmented_image) 上述代码会对原始图像做出7种一定概率的随机变换...，然后生成一种图像，如： 现在，我们去掉增强图像可视化代码，并生成大量增强图片,图片会保存在res文件夹下，代码如下： import random import cv2 from matplotlib...res，否则会报错，也可以自己添加代码，检测不到文件夹路径就创建文件夹，自己思考 :p 仅仅这样还是不够的，我们常常需要对某个文件夹下所有的图片进行增强，所以又要加入遍历文件夹下所有图片的功能，代码如下
导致这种卡顿的另外一种原因是内存管理器需要频繁回收内存页，这也会产生一定的 CPU 消耗 因此，如果有大批量的 key 过期，要给过期时间设置一个随机范围，而不宜全部在同一时间过期，分散过期处理的压力。...主库在 key 到期时，会在 AOF 文件里增加一条 del 指令，同步到所有的从库，从库通过执行这条 del 指令来删除过期的 key。...allkeys-lfu：从数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰。 volatile-xxx 策略只会针对带过期时间的 key 进行淘汰，allkeys-xxx 策略会对所有的 key 进行淘汰。...近似 LRU 算法则很简单，在现有数据结构的基础上使用随机采样法来淘汰元素，能达到和 LRU 算法非常近似的效果。...淘汰池是一个数组，它的大小是 maxmemory_samples，在每一次淘汰循环中，新随机出来的 key 列表会和淘汰池中的 key 列表进行融合，淘汰掉最旧的一个 key 之后，保留剩余较旧的 key
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