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巧用符号链接移动文件夹位置

但是软件本身并没有提供修改缓存文件夹的功能。这下应该怎么办呢?其实还真有一个好办法可以完美解决,这就是今天要为大家介绍的符号链接。 符号链接这个名词经常使用Linux的同学应该听说的比较多。 简单的说,符号链接就是快捷方式,不过和快捷方式不同的是,符号链接会被识别为真实的文件或者文件夹。 但是如果你用符号链接替换它的话,软件是可以正常运行的,就像从来没有移动过这个文件夹一样! 好了,说了这么多,下面就来看看如何使用符号链接这个功能吧! ' -ItemType SymbolicLink -Value 'C:\Games\StarCraft II' 然后再用启动器启动游戏,这时候可以发现,游戏其实已经移动了,但是启动器还以为游戏在原来的位置 所以移动的时候最好在PE环境,或者安全模式下移动,防止因为系统正在运行导致文件夹移动失败。

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复制指定源位置的多级文件夹下所有文件到指定目标位置

目标:复制指定源位置的所有文件、文件夹到指定的目标位置 分析:   1.如果指定源位置是文件,则直接复制文件到目标位置。    2.如果指定源位置文件夹,则首先在目标文件夹下创建与源位置同名文件夹。   3.遍历源位置文件夹下所有的文件,修改源位置为当前遍历项的文件位置,目标位置为刚刚上部创建的文件夹位置。    srcFile, File desFile) throws IOException { 18 if(srcFile.isDirectory()) { 19 //是文件夹 ,首先在目标位置创建同名文件夹,然后遍历文件夹下的文件,进行递归调用copyFolder函数 20 File newFolder = new File(desFile, srcFile.getName copyFolder(file, newFolder); 25 } 26 }else{ 27 //是文件,直接copy到目标文件夹

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    Data augmentation

    在现实生活中,要想得到大量的数据,不仅要收集各种情景下、各种角度、各个位置的照片,还要确保数据的多样性,只有这样才能确保神经网络学到的特征更加全面 但在现实中,若想达到以上的目的要付出巨大的代价,并且还要对照片上出现的东西进行准确标注 ,另外对于一些稀有的物种信息收集更是十分困难 因此我们这里介绍一些为神经网络提供更多数据的方法——数据增强(Data augmentation) 数据增强有很多手段,包括对原照片进行旋转、拉伸、加噪声等 import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms train_loader = torch.utils.data.DataLoader /data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ /data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([

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