今天别人给了我传了一个文件夹，里面是一个项目代码。我查看了一下，发现所有文件都是有执行权限的。这让我很不爽，于是我将所有文件（不包含文件夹）的执行权限全部去掉。执行命令如下： find ....-type f 是找到当前文件夹下的所有文件（不包含文件夹）。 如果是要找到所有的文件夹，则是 find . -type d ? -exec 是将前面找到的结果执行一个命令。...; 分号是 -exec 的参数，需要用反斜线转义一下。; 是 shell 的语句结束的符号 -exec 的参数是; 不转就被 shell 吃了。
查找占用大的文件，删除掉，如日志文件 场景 收到系统磁盘报警了，需要在快速找出哪些文件占用过大，及时清理，一般都是日志占用，可以做成定时任务，超过多少天的自动清理 查找占用空间最大的文件 # 查找 /var...下最大的，排前10的文件 $ du -a /var | sort -n -r | head -n 10 删除超过N天的文件 比如：clean_expired_logs.sh # 清理 /path/log...目录超过10天的 *.log 文件 $ find /path/log -name "*.log" -type f -mtime +10 | xargs rm -rf 定时任务 # 编辑定时任务，一行代表一个定时任务...# "30 05 * * *" 代表每天的 05:30:00 分钟执行任务 $ crontab -e 30 05 * * * sh /path/clean_expired_logs.sh # 查看有哪些定时任务
大家在进行各种开发的时候，往往都不是写一个单纯项目就完了的，通常都会有一个解决方案，里面包含了多个项目甚至是大量的项目。...我们经常会考虑输出一些文件或者处理一些文件，例如主项目的输出目录一般会选在仓库的根目录，文档文件夹一般会选在仓库的根目录。 然而，我们希望输出到这些目录或者读取这些目录的项目往往在很深的代码文件夹中。...你只需要编写这样的代码，即可查找 Walterlv.DemoSolution.sln 文件所在的文件夹的完全路径了。...需要注意的是： 此方法不支持通配符，也就是说不能使用 *.sln 来找路径 此方法不支持通过文件夹去找，也就是说不能使用我们熟知的 .git 等等文件夹去找路径 此方法传入的文件支持使用路径，也就是说可以使用类似于...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
一、前言 前几天在Python最强王者群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。...大佬们请问下 判断多个文件夹的文件夹名是否包含“分公司”或“营销中心” 有没有什么简便的办法可以实现呀？ 二、实现过程 上一篇文章中【东哥】给了两个实例代码，下来还需要稍微修改下，略显不足。...(root_directory, keywords) 这个也是可以的，顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【哎呦喂 是豆子～】提问，感谢【吴超建】、【东哥】给出的思路和代码解析，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
大佬们请问下 判断多个文件夹的文件夹名是否包含“分公司”或“营销中心” 有没有什么简便的办法可以实现呀？...后来【东哥】还给了一个代码，如下所示： def delete_file(path): # （root，dirs，files）分别为：遍历的文件夹，遍历的文件夹下的所有文件夹，遍历的文件夹下的所有文件...') # for dir_in in dirs: # copy_file(dir_in) if __name__ == '__main__': # 文件夹路径...反正来回就是遍历所有问题，然后判断，顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。...大佬们请问下 判断多个文件夹的文件夹名是否包含“分公司”或“营销中心” 有没有什么简便的办法可以实现呀？...name_p in name_lst if name_p in os.path.splitext(name)[0]] print(res_files) 使用列表推导式，一共4行代码，非常简洁，这个也是可以的，...顺利地解决了粉丝的问题。...不过简介的代码理解起来可能就有些费劲了，莫慌！ 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
想要获取某个目录下以sess_开头的所有文件 , 如果是linux下可以直接sess* , go标准库中也有同样的函数可以实现 files,_:=filepath.Glob("/sess_*") files...就是全部的文件列表 , 直接for range循环就可以了 要对winows和linux分开处理 , windows下获取文件的创建时间 func GetFileCreateTime(path string...///秒 return tSec; } return time.Now().Unix() } linux下获取文件的创建时间...windows 后台任务获取指定文件创建时间并且删除掉超过30分钟的文件完整代码是: //+build !...,超过30分钟删除掉 func TimerSessFile(){ go func() { for { time.Sleep(time.Second*10)
const fs = require('fs'); const path = require('path');
我认为这些假设来自于大公司(例如谷歌)，他们经常喜欢通过对大型数据集（例如包含超过一百万张图片的ImageNet：http://www.image-net.org/）进行研究和使用大量的GPU来炫耀自己...谷歌Colab的优势 免费的GPU支持 谷歌Colab允许开发者像谷歌文档一样使用和Jupyter笔记本。...1.映射您的谷歌驱动器 运行或者导入Python文件 from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') ?...2.建立文件夹 !mkdir folder-name 3.安装库资源 虽然大多数库都是预装的，但一些不太常见的库可以通过以下方式安装: !pip install torch 4....python run.py 10.重启谷歌Colab 结论 谷歌Colab没有使用Jupyter笔记本，而是为您提供了一个云系统，这样您就可以远程地与其他开发人员共享文件。
读取 CSV 文件 从 Google Drive 云端硬盘读取 CSV 文件非常容易，你可能在 Google Drive 云盘上为 notebooks 或数据文件创建或指定了文件夹。...或者你将数据自动上传至创建的文件夹「drive/MyDrive/Colab Notebooks」。 你只需在「Drive-MyDrive-Colab Notebooks」文件夹找到自己的文件就可以了。...当使用 Google Colab 链接打开文件时，你将看到文件左上角的 GitHub 图标。 ? 如果你想分享 GitHub 文件，则可以点击右上角的「share」按钮。...同时会出现一个警告：「警告：共享链接将不包含你的编辑或输出。如果想要包含编辑内容，请选择 File→将副本保存在驱动器（Drive ）中，并基于该副本生成链接。」...分享 Google Colab Notebook 当你想要分享 notebook（在 Google Drive 文件夹中操作文件），则可以单击「Share」按钮。 ?
有关该服务的详细信息，请参见常见问题页面。 让Google Colab随时可用 在Google云端硬盘上创建文件夹 ?...image.png 由于Colab正在开发您自己的Google云端硬盘，我们首先需要指定我们可以使用的文件夹。我在Google云端硬盘上创建了一个名为“ app ” 的文件夹。...当然，您可以使用其他名称或选择默认的Colab Notebooks文件夹而不是app文件夹。 ?...image.png 我创建了一个空的“app”文件夹 创建新的Colab笔记本 通过右键单击>更多> Colaboratory创建新笔记本 ?...pip install -q keras 将mnist_cnn.py文件上传到Google云端硬盘上的应用文件夹。 ?
脚本文件夹中有多个 bash 脚本，此类脚本可以用不同的批量大小训练 BigGAN。...日志文件夹包含处理这些日志及使用 MATLAB 绘制结果的脚本。...默认情况下，所有内容都会保存至 weights/samples/logs/data 文件夹中，这些文件夹应与该 repo 在同一文件夹中。...你可以使用 --base_root 参数将这些文件夹指向不同的根目录，或者使用对应的参数（如 --logs_root）为每个文件夹选择特定的位置。...该 repo 还包含将原始 TFHub BigGAN Generator 权重迁移到 PyTorch 的脚本。详见 TFHub 文件夹。 使用自己的数据集或新的训练函数对模型进行微调 ?
最后训练的结果如下： 在数据准备方面，基于公司简介的文本文件，我创建了相关的json文件my_company_info.json，其中包含数百个对话，每个对话包含几次交流，并且每次交流都带有质量标签。...中创建一个带有名称GPT2_LAB_DTS的文件夹。...https://drive.google.com/ 2.3 将github文件夹gpt2_lab/google_driver的内容，上传到你的Google驱动程序文件夹gpt2_lab_dts。...http://colab.research.google.com/ 从上一步下载的gpt2_lab文件夹中，找到文件gpt2_lab/colab/GPT2_FT_Company_Profile_102023...将该文件导入到Colab项目中。 4.
数据 我把需要分类的图像数据以及ipynb文件都放到了这个github项目中。请点击这个链接下载压缩包。 下载后解压到本地硬盘。 ? 可以看到，其中包含一个ipynb文件和一个image目录。...下面，把你刚刚解压的那个文件夹拖拽到Google Drive的页面上，系统自动帮你上传。 ? 上传完成后，在Google Drive里打开这个文件夹。 ?...下面我们需要做一件事情，就是让Colab可以从我们的数据文件夹里面读取内容。...可是默认状态下，Colab根本就不知道我们的数据文件夹在哪里——即便我们本来就是从Google Drive的演示文件夹下面打开这个ipynb文件的。...文件夹。
KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。...整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成[1] ，以10Hz的频率采样及同步。...3.3 Development Kit KITTI各个子数据集都提供开发工具 development kit，主要由cpp文件夹，matlab文件夹，mapping文件夹和readme.txt组成。...下图以object detection任务的文件夹devkit_object为例，可以看到cpp文件夹主要包含评估模型的源代码evaluate_object.cpp。...Matlab文件夹中的工具包含读写标签，绘制2D/3D标注框，运行demo等工具。Readme.txt文件非常重要，详述介绍了某个子数据集的数据格式，benchmark介绍，结果评估方法等详细内容。
从去年我出版了我的第一篇目标检测的文章《10行代码的目标检测》，我已经收到了来自开发者，项目团队，学生还有研究员们的数千条请求，他们想在提供了超过了80种类别的COCO数据集和提供了超过了600种类别的...-6248679f0d1d） 一旦对你所有的照片增加了注释，给你的数据集建立一个文件夹并且在这个母文件夹中，在创建一个子文件夹和验证文件夹。...在训练文件夹中，创建图片和和注释子文件夹。把大约70%-80%数据图片放到图片文件夹中，并且把这些图片相应的注释放到注释文件夹中。...一旦你完成了上述的所有的工作，你的图片数据集文件夹应该跟下面的样本类似： 步骤二 —— 安装ImageAI和Dependencies 访问 https://colab.research.google.com...model_path：这是文件夹的目录且包含我们的模型，它也是对于一个指定模型的路径。 json_file：这是在训练期间保存detection_config.json的文件夹。
datasets文件夹下按以下方式排列图像，如下所示： datasets └── YourDataset [your dataset name] ├── testA [(must) 8 real-world...must, but can be generated by running scripts/smooth.py) cartoon images with smooth edges] trainA和testA文件夹包含原始的图像...，而trainB包含具有所需卡通风格的图像。...注意，testA文件夹中的8个图像将在每个纪元后进行评估，因此它们不会出现在trainA中。...，无需进行任何设置 2.Cartoonize using Colab Notebook Google Colab可以让我们使用免费的GPU更快地将图像卡通化 3.Clone this repo and
在脚本文件夹中，有多个bash脚本可以用来训练不同批大小的BigGAN。这些代码默认你无法访问完整的TPU pod，因此，会运用梯度累加技术来假冒大批量。...日志文件夹中存储了处理这些日志的脚本，并将结果用Matlab绘制出来。 训练过程完成后，你可以用sample.py代码块生成其他示例和插值，还能改变截断值、批大小、静态统计累计值等进行测试。...默认情况下，所有内容都保存到权重/示例/日志/数据文件夹中，repo被假定到与它们在同一个文件夹里了。...你可以用—base_root代码块将这些参数指向不同的基础文件夹，或者用各自的参数选择每个基础文件夹的特定位置。...在Brock小哥给出的实现中，包含了BigGAN-deep的运行脚本，但没有用它完全训练成一个模型，是未经测试的一个脚本。
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