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    Python 文件复制&按目录树结构拷贝&批量删除目录及其子目录下的文件

    #!/usr/bin/env/ python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' import os import subprocess # 复制文件或目录到指定目录(非自身目录) def copy_dir_or_file(src, dest): if not os.path.exists(dest): print('目标路径:%s 不存在' % dest) return [False, '目标路径:%s 不存在' % dest] elif not os.path.isdir(dest): print('目标路径:%s 不为目录' % dest) return [False, '目标路径:%s 不为目录' % dest] elif src.replace('/', '\\').rstrip('\\') == dest.replace('/', '\\').rstrip('\\'): print('源路径和目标路径相同,无需复制') return [True,'源路径和目标路径相同,不需要复制'] if not os.path.exists(src): print('源路径:%s 不存在' % src) return [False, '源路径:%s 不存在' % src] # /E 复制目录和子目录,包括空的 /Y 无需确认,自动覆盖已有文件 args = 'xcopy /YE ' + os.path.normpath(src) + ' ' + os.path.normpath(dest) # 注意:xcopy不支持 d:/xxx,只支持 d:\xxxx,所以要转换 try: with subprocess.Popen(args, shell=True, universal_newlines = True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) as proc: output = proc.communicate() print('复制文件操作输出:%s' % str(output)) if not output[1]: print('复制目标文件|目录(%s) 到目标目录(%s)成功' % (src, dest)) return [True,'复制成功'] else: print('复制目标文件|目录(%s) 到目标目录(%s)失败:%s' % (src, dest, output[1])) return [False,'复制目标文件|目录(%s) 到目标目录(%s)失败:%s' % (src, dest, output[1])] except Exception as e: print('复制目标文件|目录(%s) 到目标目录(%s)失败 %s' % (src, dest, e)) return [False, '复制目标文件|目录(%s) 到目标目录(%s)失败 %s' % (src, dest, e)] # 删除指定目录及其子目录下的所有子文件,不删除目录 def delete_file(dirpath): if not os.path.exists(dirpath): print('要删除的目标路径:%s 不存在' % dirpath) return [False, '要删除的目标路径:%s 不存在' % dirpath] elif not os.path.isdir(dirpath): print('要删除的目标路径:%s 不为目录' % dirpath) return [False, '要删除的目标路径:%s 不为目录' % dirpath] # 注意:同xcopy命令,del也不支持 d:/xxxx,Linux/Unix路径的写法,只支持d:\xxx windows路径的写法 args = 'del /F/S/Q ' + os.path.normpath(dirpath) # /F 强制删除只读文件。 /S 删除所有子目录中的指定的文件。 /Q 安静模式。删除前,不要求确认 try: with subprocess.Popen(args, shell=True, universal_newlines = True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) as proc:

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    每日论文速递 | Next Token Prediction 陷阱

    摘要:单纯的下一个next-token predictor能否真正地模拟人类智能?我们将这一文献中支离破碎的直观问题具体化。作为出发点,我们认为必须区别对待下一个标记预测中两个经常被混淆的阶段--自回归推理和教师强迫训练。流行的批评认为,在自回归推理过程中错误可能会加剧,而这一批评的关键在于假设教师强制训练已经学会了准确的下一个标记预测器。这一假设回避了我们所揭示的一个更深层次的问题:在某些任务中,教师强制可能根本无法学习到准确的下一个标记预测器。我们描述了teacher-forcing fail的一般机制,并设计了一个最小规划任务,在这个任务中,Transformer 和 Mamba 架构都以这种方式失败了--令人惊讶的是,尽管这个任务是简单易学的。我们提供的初步证据表明,在训练提前预测多个标记时,这种失败是可以解决的。我们希望这一发现能为未来的争论提供依据,并激发对下一个标记预测范式之外的探索。

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