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Python 分割合并大文件

有时候,我们需要把一个大文件发送给别人,但是限于传输通道的限制,比如邮箱附件大小的限制,或者网络状况不太好,需要将大文件分割成小文件,分多次发送,接收端再对这些小文件进行合并。...今天就来分享一下用 Python 分割合并大文件的方法。 思路及实现 如果是文本文件,可以按行数分割。无论是文本文件还是二进制文件,都可以按指定大小进行分割。...使用 Python 的文件读写功能就可以实现文件的分割合并,设置每个文件的大小,然后读取指定大小的字节就写入一个新文件,接收端依次读取小文件,把读取到的字节按序写入一个文件,就可以完成合并。.../output") split.bysize(size = 1024*1000*10) # 每个文件最多 10MB 执行之后,我们就可以在 output 文件夹里看到分割好的文件: 你也可以按照文件行数进行分割.../merge", outputfilename = "merged.rar") merge.merge() 执行之后就可以在 merge 目录内看到合并后的文件: 最后的话 本文分享了一个文件分割合并的工具

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Linux 大文件分割合并

分割文件 文件分割可以使用split命令,该即支持文本文件分割,又支持二进制文件分割;而合并文件可以使用cat命令。 1.1 文本文件分割 分割文本文件时,可以按文件大小分割,也可以按文本行数分割。...大小进行分割,并指定了分割后文件前缀stxt;当不指定前缀时,split会自动对分割文件进行命名,一般会以x开头。...按行分割 文本文件还可以以行为单位进行分割,以行数进行分割时会忽略文件大小,并以-l参数指定分割后文件的行数: $ split -l 1000 large_file.txt stxt 1.2 二进制文件分割...文件合并 文件合并使用cat命令,上面几种方式分割的文件都可以使用cat命令合并。 cat命令合并分割文件: $ cat stxt* > new_file.txt 3....--version 输出版本信息 3.2 cat命令说明 cat命令的常见使用场景有: 显示文件内容: $ cat filename 创建一个空文件: $ cat > filename 文件合并

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java:快速文件分割合并

文件分割合并是一个常见需求,比如:上传大文件时,可以先分割成小块,传到服务器后,再进行合并。...很多高大上的分布式文件系统(比如:google的GFS、taobao的TFS)里,也是按block为单位,对文件进行分割合并。 看下基本思路: ?...如果有一个大文件,指定分割大小后(比如:按1M切割) step 1: 先根据原始文件大小、分割大小,算出最终分割的小文件数N step 2: 在磁盘上创建这N个小文件 step 3: 开多个线程(线程数...=分割文件数),每个线程里,利用RandomAccessFile的seek功能,将读取指针定位到原文件里每一段的段首位置,然后向后读取指定大小(即:分割块大小),最终写入对应的分割文件,因为多线程并行处理...合并时,把上面的思路逆向处理即可。

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broadcasting(自动扩展)与合并分割(上)

合并分割是pytorch中常用的操作,本节介绍几个常用API (1) .cat (拼接函数) (2) .stack (拼接函数) (3) .split (分割函数,按长度分割) (4) .chunk...(分割函数,按数量分割) 下面依次介绍用法 .cat .cat(tensors, dim) 使用时需要给出tensors和合并位置的dim import torch a = torch.rand(4..., 3, 28, 28) b = torch.rand(5, 3, 28, 28) c = torch.cat([a, b], dim=0) # c是a和b在dim=0位置上的合并, 因此在batch_size...\aten\src\TH/generic/THTensor.cpp:711 因此在进行合并操作时,必须确保其他维度上的数据相同。 在不同维度上进行合并时,要具有实际物理意义。...torch.rand(3, 28, 28) c = torch.stack([a, b], dim=0) # a和b分别是单张的带有3通道、28*28像素点的照片,通过stack操作在batch_size上将两组数据合并

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OpenCVSharp学习笔记(六)通道分割合并

通道分割 函数Cv2.Split Mat[]mats = Cv2.Split(img); Cv2.Split 通道分割这里主要使用了这个方法,将图片的三色通道进行分割,opencv中的顺序和我们平时的顺序有区别...,是BGR的顺序,不是我们平时使用的RGB顺序,也就是说mats[0]是Blue通道,mats[1]是Green通道,mats[2]是Red通道 注意这样分割出来的通道图片,并不是RGB的单色通道,而是三色通道的值都为...500, 640); b.ShowImage(mats[0]); g.ShowImage(mats[1]); r.ShowImage(mats[2]); 下面是原图和分出来的三张灰度图片 通道合并...函数Cv2.Merge 这里我们做了一个通道的合并,传入的参数就是Mat数组,里面包含要合并的通道,最后一个参数是合成后的图像 Cv2.Merge(new Mat[] { x,...x, x}, bsum);//(b,0,0)图像 下面我们将图形分开合并成了蓝色、红色、绿色通道图 Mat img = new Mat(@".

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python字符串分割合并(split()函数 join()函数)

字符串中有很多可以使用的函数,本章来讲解一下字符串的分割合并,首先是分割字符串,使用到split()函数,合并字符串的时候使用的join()函数。下面我们就来一一讲解一下。...一、字符串分割 使用split()函数来分割字符串的时候,先看看构造方法。...,指的是按照什么字符来分割字符串,maxsplit表示把字符串分割成几段。...', 2)) #按照字符串中的.来分割分割成3份print(website.split('w', 5)) #按照字符串中的w来分割分割成6份 返回结果: ['http://www', 'wakey...', 'akey.com.cn/'] 二、字符串合并 字符串合并在日后的开发中会经常用到,下面我们先来看看字符串合并函数join()的构造。

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Linux中split大文件分割和cat合并文件详解

这种情况下,可以先将大文件分割成小文件后分批传输,传完后再合并文件。 1. 分割文件 文件分割可以使用split命令,该即支持文本文件分割,又支持二进制文件分割;而合并文件可以使用cat命令。...1.1 文本文件分割 分割文本文件时,可以按文件大小分割,也可以按文本行数分割。...按行分割 文本文件还可以以行为单位进行分割,以行数进行分割时会忽略文件大小,并以-l参数指定分割后文件的行数: $ split -l 1000 large_file.txt stxt 1.2 二进制文件分割...文件合并 文件合并使用cat命令,上面几种方式分割的文件都可以使用cat命令合并。 cat命令合并分割文件: $ cat stxt* > new_file.txt 3....下使用频率较高的命令之一,该令详细介绍: cat连接文件并打印到标准输出设备上 cat命令的常见使用场景有: 显示文件内容: $ cat filename 创建一个空文件: $ cat > filename 文件合并

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Fasta序列文件合并分割,支持.seq等无头序列

Fasta Merge and Split 序列的合并分割。这个功能是 TBtools 早期功能之一,估摸至少也是四五年前。写出来之后,我自己几乎是没用过的。...打开这个功能比较简单, [1240] 功能界面如下 [1240] 从界面看得出来,左边就是合并,右边就是分割。...序列文件合并 进行序列合并,只需要将序列全部拖拽放置到输入框,随后设置一个输出文件即可。 [1240] 看看输出文件 [1240] TBtools支持批量拖拽输入,所以这一切,实在太简单。...Fasta Split 进行序列文件分割 分割功能,说实话,TBtools 有点厉害。我们使用刚才合并的那个文件。 [1240] 当然,我们也可以调整个数,比如分割后每个文件保留不多于4个序列记录。...平均分割成指定数目个文件 [1240] 按照文件最大大小分割文件 很多时候,序列长度变化是巨大的。我们希望分隔后的文件按照最终大小分割,方便如网页上传等。 [1240] 可以看到,完美。

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超像素、语义分割、实例分割、全景分割

图像分割中的一些常见的术语有:superpixels(超像素)、Semantic Segmentation(语义分割)、Instance Segmentation(实例分割)、Panoptic Segmentation...(全景分割)。...继续往下看吧 Instance Segmentation(实例分割) 实例分割方式有点类似于物体检测,不过物体检测一般输出的是 bounding box,实例分割输出的是一个mask。...实例分割和上面的语义分割也不同,它不需要对每个像素进行标记,它只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓就行,比如下图中的人就是感兴趣的物体。该图的分割方法采用了一种称为Mask R-CNN的方法。...Panoptic Segmentation(全景分割) 最后说说全景分割,它是语义分割和实例分割的结合。

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语义分割 实例分割 全景分割_语义分割应用场景

之前看过一篇使用分割思想进行目标检测,所以这里补习下一些分割相关的基础知识。这里重点说下语义分割、实力分割和全景分割的区别。...1 、semantic segmentation(语义分割) 通常意义上的目标分割指的就是语义分割,图像语义分割,简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类 语义分割(下图左)就是需要区分到图中每一点像素点...相对目标检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘;相对语义分割,实例分割需要标注出图上同一物体的不同个体(羊1,羊2,羊3…) 3、Panoramic segmentation(全景分割) 全景分割是语义分割和实例分割的结合...跟实例分割不同的是:实例分割只对图像中的object进行检测,并对检测到的object进行分割,而全景分割是对图中的所有物体包括背景都要进行检测和分割。...最后放上一张总结的图片 参考文章: 图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割的区别 (科普)——实例分割、语义分割、全景分割的区别 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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