/usr/bin/env python3import pandas as pd#读取工作簿和工作簿中的工作表data_frame=pd.read_excel('E:\\研究生学习\\python数据\\...\\python数据\\实验数据\\Excel文件实验数据\\sale_january_2017_in_pandas.xlsx')#使用to_excel将之前读取的工作簿中工作表的数据写入到新建的工作簿的工作表中.../usr/bin/env python3import pandas as pd#读取工作簿和工作簿中的工作表writer_1=pd.ExcelFile('E:\\研究生学习\\python数据\\实验数据...('E:\\研究生学习\\python数据\\实验数据\\Excel文件实验数据\\sale_january_2017_in_pandas.xlsx')#使用to_excel将之前读取的工作簿中工作表的数据写入到新建的工作簿的工作表中...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
【知识点一】 Python os.walk() 方法 概述 os.walk() 方法用于通过在目录树中游走输出在目录中的文件名，向上或者向下。...root 所指的是当前正在遍历的这个文件夹的本身的地址 dirs 是一个 list ，内容是该文件夹中所有的目录的名字(不包括子目录) files 同样是 list , 内容是该文件夹中所有的文件(不包括子目录...如果 topdown 参数为 True，walk 会遍历top文件夹，与top 文件夹中每一个子目录。 onerror -- 可选，需要一个callable 对象，当 walk 需要异常时，会调用。...返回值 返回指定路径下的文件和文件夹列表。...os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。这个列表以字母顺序。它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夹中。
下面的小代码要演示的问题是，可以规定某个Python程序必须放在特定的文件夹（代码中假设必须放到Python安装目录中）中才能运行，移动到其他文件夹之后会拒绝运行。...import os import sys #获取当前文件夹或程序所在文件夹 cur = os.getcwd() #Python安装文件夹 right = sys.prefix if right !...= cur: print("You must place this program in Python installation directory first, and then run it.")
ExcelVBA-批量打开文件夹中的所有文件，并查找指定姓名再复制整行数到汇总表 【问题】今天碰到一个问题，要社保系统中导出的在许多文件中查找到某个姓名的并复制数据到汇总表， 难点一：如果有许多文件，...常规的做法是打开一个文件===查找===复制===粘贴===关闭，再来一次， 难点二:要命的社保系统，数据中有很多合并的单元格，查找的时候速度很慢，也很难复制 难点三：这样的问题以后可能还常常有。...【想一想】 天啊要做到什么时候，如果以后也有同样的事，我是不是也一样这样做呢！，想想都怕怕啊，能不能一键完成，我再整合成一个函数，以后也相应的问题也会快一点呢！这样岂不是一件一劳永逸的事吗？...====代码图片版本如下==== ====效果如下动图=== 代码解析： Alt+F11,新建一个模板，把它放在里面，按play就可以啦 先打开文件对话框，选择要找的文件夹，全选所有的文件 ，文件名与路径存入到数据中...，再循环数组，打开文件，在工作表“编辑”（这个工作表要先设定）中用find查找数据，如果找到了就进行整行复制，到汇总表中。
系统 ubuntu20.04 工具 python 要求 文件夹中有22个子文件夹，每个子文件又包含56个文件，要求将每个子文件夹中的第一个文件放到一个新文件夹中，第二个放一个新的中，一直到最后...，当然也可以直接复制粘贴源文件 2.创建新文件夹 def creat(files): #创建名称为1～56的新文件夹 for i in range(1,57): #判断路径是否存在同名文件夹，如果没有则创建....') 3.按顺序命名并转移到新文件中 #上面新文件夹所在路径 target_path='.......'...) #子文件夹路径 for file_1 in source_list_1: #源文件地址，这里的源文件我用的是复制的文件 oldname_path=os.path.join(source_path...os.rename(oldname_path,newname_path) #要对每个子文件夹中的文件顺序命名，注意j所在的循环，不要放错 j+=1
今天小麦苗给大家分享的是利用Python爬虫爬取小麦苗itpub博客的所有文章的连接地址并写入txt文件中（1）。...利用Python爬虫爬取小麦苗itpub博客的所有文章的连接地址并写入txt文件中（1） 原Python爬虫代码： import requests import re url = 'http://blog.itpub.net...content) # print(items) write2file(items) pass else: print('请输入数字...pass if __name__ == '__main__': page = int(input('请输入需要爬取多少页：')) loadHtml(page) 代码很简单，后续再优化处理...本文第一篇，因为后续还需要将所有的博客保存成html格式到本地。
sudo apt-get install python2.7-dev python3.5-dev 02 编译和安装OpenCV 4.1 安装完成所有依赖项之后，就可以进行OpenCV 4.1的编译与安装...利用“Ctrl+Alt+T”组合按键唤起终端，通过终端进入到下载的OpenCV 4.1的文件中，并创建名为“build”的文件夹，之后进入该文件夹中，准备进行编译和安装。...创建一个新的文件夹的目的是为了接下来编译的时候将编译出的中间文件都生成在这个新的文件夹中，这样做不会因为编译过程中生成的文件将原文件夹中的内容变得混乱，这种方式在Ubuntu系统中非常常见。...”文件中声明set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11") 在“main.cpp”文件中输入程序如代码清单1-9所示。...执行命令后文件夹中会多出很多文件，其中会有一个名为testopencv的可执行文件，运行该文件，可以得到图1-16结果，证明安装OpenCV 4.1成功。 代码清单1-10 编译项目命令 1.
和预测库，PaddleDetection下载好，并保存在某个文件夹中。...十二、重新生成，如下图是重新生成后的结果。 十三、运行该生成的main.exe文件。方式为打开out/release文件，会发现有一个main.exe文件。利用命令行打开后，运行即可。...如下是在out文件夹生成的命名为“output.jpeg”的检测后图像 十五、对代码进行一下小修改。之前我们需要在命令行中输入图像和模型的路径，在代码中添加图像和模型的路径，查看预测情况。...修改src/main.cpp这个文件如下： 十六、修改上述两处代码后，设置“设为启动项目”，并点击“本地windows调试器” ，直接查看输出的结果。 至此，完成了第一步以及第一步的所有测试。...（PS#这些对应的文件都在我们下载的paddle预测库中可以找到） 五、点击“启动按钮”进行测试； 六、我们在C#的运行目录下发现了生成了一张output.jpeg图片，证明我们调用成功 至此，该系列文章基本上完成了从训练到部署的所有流程
训练集用于模型参数训练，验证集评估模型预测准确率，测试集在生成模型后使用，直观的感受模型效果。该数据集的图片数据，均为48*48的单通道数据。...项目地址： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/439995 模型训练 解压数据集并通过代码生成训练集文件夹、测试集文件夹以及相应的路径...随机读取表情数据并存放在训练集、测试集文件夹中。...fer_model文件夹中，模型格式为Seperated Param，即参数信息分开保存在多个参数文件中，模型的拓扑信息保存在__model__文件中。...将训练好的模型fer_opt.nb放入model文件夹中，并且修改run_camera.sh文件中的模型名称，在终端执行： cd fer_detection sudo .
进入 opencv-4.0.1 文件夹，新建一个 build 文件夹，用于存放编译过程中产生的文件 cd opencv-4.0.1 mkdir build cd build 在 build 文件夹中编译...测试opencv程序 运行openv附带的测试程序 /opencv-4.0.1/samples/cpp/example_cmake ? ? cmake . make ..../opencv_example 运行结果： ?...进入build 文件夹中，编译测试程序 cd build cmake .. make ? 查看并运行生成的可执行文件 在 build 文件夹中存放一张名为 1.jpeg 的图片进行测试 ls ....运行结果： ?
里面的内容是训练集、测试集、验证集以及训练验证集的名字（不带扩展后缀名）。...示例： VOC2012文件夹下内容： Annotations文件中是xml文件（labelimg标注的）： images为VOC数据集格式中的JPRGImages： ImageSets文件中Main...子文件夹主要存放训练，测试验证集的划分txt。...在yolov5文件夹下的models文件夹中打开yolov5s.yaml文件，修改内容如下图（我们选择默认anchor，所以不做修改，只需要更改nc中的类别数，由于我们是11类，所以改成11就可以了）：...yolov5文件下的test.py文件中指定了数据集的配置文件和训练结果模型如下： 通过以下命令进行模型测试： python test.py --data data/Emoji.yaml --weights
在本章及以下各章中，我们将以特定的 TensorFlow 版本为例，但将对所有 iOS，Android 和 Python 代码进行测试，并在需要时针对其中的最新 TensorFlow，Xcode 和 Android...单击 Xcode 中的RunModelViewController.mm文件，该文件使用 TensorFlow C++ API 处理输入图像，通过 Inception v1 模型运行它，并获得图像分类结果...ch3/ios文件夹中获取所有源代码。...mInferenceInterface用于加载我们的 TensorFlow 模型，将输入图像输入模型，运行模型，并返回推理结果。...数字 26 是 stylize_quantized.pb模型文件中内置的样式数，您可以在其中运行 Android TF 风格化应用并查看 26 种结果，如图 4.5 所示。
要验证安装，请打开终端和cd（更改目录）到安装anaconda 的Beginning-Machine-Learning文件夹中。然后，输入以下命令： ....您可以输入Python表达式，然后按Control-Enter执行它们并查看内联结果。 尝试键入类似的内容2 + 2并点击Control-Enter以获得结果。...使用干净的Notebook，您已准备好进行下一步：创建线性回归模型以预测广告收入。 训练和验证线性回归模型 下载此示例广告数据并将csv文件放入您的notebooks文件夹中。...在新单元格中输入以下代码并运行它： X, y = adver.iloc[:, :-1], adver.iloc[:, -1] 要正确训练和验证模型，您需要将数据拆分为两组： 训练集：用于训练模型。...这些样本用作机器学习算法的输入。 测试集：模型尚未见到，该集用于测试或验证模型。由于测试集的销售已经知道且独立于训练集，因此测试集可用于获得使用训练集训练模型的程度的分数。
由于本文主要为试了展示该项目的思路，因此，只爬取了该页面中的唐诗三百首、古诗三百、宋词三百、宋词精选，一共大约1100多首诗歌。为了加速爬虫，采用并发实现爬虫，并保存到poem.txt文件。...xpinyin模块对应的文件夹下复制过来）： ?...image 切换至该文件夹，输入以下命令即可生成exe文件： pyinstaller -F Poem_jielong.py 生成的exe文件为Poem_jielong.exe，位于该文件夹的dist文件夹下...为了能够让exe成功运行，需要将poemDict.pk和Mandarin.dat文件复制到dist文件夹下。 测试运行 运行Poem_jielong.exe文件，页面如下： ?...image 总结 作者：人生苦短丨我爱python 链接：https://www.jianshu.com/p/04dbefb42310 来源：简书 简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处
DeepSpeech/dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在DeepSpeech/dataset/audio/。...然后把数据列表文件存在DeepSpeech/dataset/annotation/目录下，程序会遍历这个文件下的所有数据列表文件。例如这个文件下存放一个my_audio.txt，它的内容格式如下。...然后计算均值和标准差用于归一化，脚本随机采样2000个的语音频谱特征的均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。建立词表。...最后建立词表，把所有出现的字符都存放子在zh_vocab.txt文件中，一行一个字符。以上生成的文件都存放在DeepSpeech/dataset/目录下。...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python deploy/server.py 测试服务，执行下面这个程序调用语音识别服务。在控制台中，按下空格键，按住并开始讲话。
model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。...model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。...model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。...b、评估自己的数据集 本文使用VOC格式进行评估。 如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件，代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。...classes_path指向检测类别所对应的txt。 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。
model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。...修改voc_annotation.py中的classes_path，使其对应cls_classes.txt，并运行voc_annotation.py。...model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。...model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。...classes_path指向检测类别所对应的txt。 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。
从设计稿出发，提升页面搭建效率，亟需解决的核心问题有： 2.1 测试数据 在测试过程中往往需要更加充分地测试场景，而创建数据测试。测试数据包括输入输出，对输出的自动化验证等。...所有信息，如输入、输出和预期结果，都以适当的文本记录形式进行存储。 5. 为应用程序的维护提供利了灵活性条件。 6. 如果功能发生了变化，只需要调整特定的函数脚本。...（1）如果在测试框架的根目录创建conftest.py文件，文件中的Fixture的作用范围是所有测试模块。...（2）如果在某个单独的测试文件夹里创建conftest.py文件，文件中Fixture的作用范围，就仅局限于该测试文件夹里的测试模块。...（3）该测试文件夹外的测试模块，或者该测试文件夹外的测试文件夹，是无法调用到该conftest.py文件中的Fixture。
在项目文件夹中创建一个名为 Dockerfile 的文件： vim Dockerfile 内容如下： # 使用基础镜像 FROM python:3.9-slim # 将本地文件复制到容器中的指定路径...使用了 Python 官方镜像作为基础，然后将我们的 app.py 文件复制到容器的 /app 目录，并设置了工作目录为 /app，最后通过 CMD 指令运行了 Python 应用程序。...在项目文件夹中执行以下命令： docker build -t my-python-app ....测试完记得清理该docker容器与模板。 5.2 示例：公司桌面云内 1. 创建并运行 Docker 容器 创建并运行容器，指定共享内存大小，并挂载本地目录到容器目录。...结论 Docker 通过容器化技术简化了应用程序的开发、测试和部署过程，使得在不同环境中的应用程序运行更加一致。通过上述示例，可以看到如何编写 Dockerfile 构建镜像并运行容器。
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