我有一个脚本,每当有新文件出现时,它将处理文件夹中的所有图像。
while (True):
for _, _, files in os.walk(source):
for file in files:
img = cv2.imread(f'{source}/{file}')
print(img.size)
这很好的时候
当脚本已经运行时,在运行脚本之前,我已经在文件夹中有了文件
这会在
我在脚本已经运行时将文件复制并粘贴到文件夹中
我得到的错误是
Exception in thread process:
T
我目前正在使用Python Record Linkage Toolkit对工作中的数据集执行重复数据消除。在理想的情况下,我只需要使用阻塞或排序邻域来减少记录对索引的大小,但有时我需要对包含超过75k条记录的数据集进行完整索引,这会导致数十亿条记录对。 我遇到的问题是,我可以使用的工作站内存不足,因此它无法存储完整的25-30亿对多索引。I know the documentation has ideas for doing record linkage with two large data sets using numpy split,它对我的使用来说很简单,但不提供任何在单个数据帧内进
我试图测量c中顺序搜索所消耗的时钟周期。
int seqsearch(int arr[], int n, int val){
for(int i = 0; i < n ; i++){
if(arr[i] == val)
return i;
}
return -1;
}
void main(){
int arr[20000];
for(int i = 0; i < 20000; i++){
arr[i] = i;
}
int search = 17777;
dou
我正在学习编码,一个可能是最基本的快速问题是,当使用for循环计算公式时,通过将所有的步骤打包成一个方程来最小化步骤的数量,还是通过将重复的步骤移出循环来最小化实际计算的次数,会更有效吗?我为计算python中的平均值做了一个简单的例子:
a = example 1D array
mean = 0
n = len(a)
for i in range(n):
mean += mean / n
或
for i in range(n):
mean += mean
mean /= n
我的直觉说第二种情况会更快,我相信这是可以忽略不计的。谢谢
当我运行Maven或Ant构建系统时,我希望获得javac的所有参数,包括文件名,并将所有参数转储到一个文件中。所以我找到了这个脚本(这个脚本的名字是javacdump.sh):
#!/bin/sh
if [ "$INF_ARGS" = "" ];
then
echo "You must set the INF_ARGS environment variable to a file you wish the arguments to be dumped into."
exit 1
fi
echo "" >&g
嘿!我需要帮助,
下面是使用rxjs的代码的一部分
const delay = 1000
switchMap(() =>
timer(0, delay).pipe( some logic...
I cant change anything except thedelayand as I understandperiodOrSchedulercan benumberorSchedulerLike`
export declare function timer(dueTime?: number | Date, periodOrScheduler?: number | SchedulerL
我正在优化一个我有速度问题的python程序。我正在处理另一个文档,它包含了我的程序中出现的各种东西,它们可能会影响总的执行速度。
我发现:
a = 0
for x in range(10000000):
a += x
return a
略慢于:
a = 0
for x in range(10000000):
a = a + x
return a
第一个脚本的执行时间在1.5到1.55秒之间,而第二个脚本通常需要大约1,36-1.37秒(使用cProfile)。
你知道为什么会这样吗?感谢:)
我使用这个python脚本:
芘2.6和2.7
for i in xrange(1000000):print i
python3.3
for i in range(1000000):print(i)
结果:
python 2.7
real 1m15.973s
user 0m3.392s
sys 0m6.384s
Python2.6
real 1m15.860s
user 0m3.064s
sys 0m6.296s
使用python3.3,我对脚本进行了多次测试,并获得了运行的这种差异。
python 3.3
real 1m34.235s
user 0m10.
在编写只使用整数算法的算法时,我注意到Python并没有利用它。
因此,我尝试使用以下代码来查看“显式”声明效果
import time
repeat = 1000000
start = time.time()
x = 0
for i in range(repeat):
x += 1
no_type_time = time.time() - start
start = time.time()
y = int(0)
for i in range(repeat):
y += 1
int_time = time.time() - start
print('{} - N
我试图在ipython中使用%timeit魔术函数多次运行特定的测试。为了演示起见,我将在这里使用-n1而不是-n3,并使用一个简单的print(1)函数。
%%timeit和%timeit帮助说明如下:
Options: -n<N>: execute the given statement <N> times in a loop. If this
value is not given, a fitting value is chosen.
-r<R>: repeat the loop iteration <R> times and take
与我之前问这里的一个问题有关。因此,我有以下脚本:
requests=(25 50 75 100)
factors=(3 6)
graphsizes=(25 50 75)
for request in "${requests[@]}"
do
for factor in "${factors[@]}"
do
for size in "${graphsizes[@]}"
do
echo "Now Running: n = ${request}, factor = ${factor}, size =
我对这个问题进行了快速的检查,但没有找到答案--尽管我猜它以前可能在这里被提过。 我在c++中编写了一个简单的eratosthenes sieve实现,并对结果进行了计时: #include <iostream>
#include <math.h>
int main() {
int n = 100000;
int seive [n];
for (int i=0; i<n; i++) {
seive[i] = i;
}
for (int i=2; i < ceil(sqrt(n)); i++) {
for (i
我有几个python脚本(例如a.py、b.py),它们在顶部共享相同的开销,例如:
import matplotlib.pylab as plt
#and some Oracle database connection and reading.
然后,我有一个java脚本,用户运行时可以分别调用这几个python脚本:
Process p = Runtime.getRuntime().exec("python a.py");
p.waitFor();
...
p = Runtime.getRuntime().exec("python b.py");
p.wai