如果右键单击文件夹,您将看到"清洁"菜单项.我假设这将清理(删除)obj和bin目录.但是,据我所见,它什么也没做.还有另外一种方法吗?(请不要告诉我转到Windows资源管理器或cmd.exe)我想删除obj和bin文件夹,以便我可以轻松地压缩整个内容.
在操作XML时,我希望尽可能忠实地保留注释.
我设法保留了评论,但内容正在进行XML转义.
#!/usr/bin/env python
# add_host_to_tomcat.py
import xml.etree.ElementTree as ET
from CommentedTreeBuilder import CommentedTreeBuilder
parser = CommentedTreeBuilder()
if __name__ == '__main__':
filename = "/opt/lucee/tomcat/conf/server.xml"
# this is the important part: use the comment-preserving parser
tree = ET.parse(filename, parser)
# get the node to add a child to
engine_node = tree.find("./Service/Engine")
# add a node: Engine.Host
host_node = ET.SubElement(
engine_node,
"Host",
name="local.mysite.com",
appBase="webapps"
)
# add a child to new node: Engine.Host.Context
ET.SubElement(
host_node,
'Context',
path="",
docBase="/path/to/doc/base"
)
tree.write('out.xml')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
#!/usr/bin/env python …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我有一个数字列表,例如
numbers = [1, 2, 3, 7, 7, 9, 10]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如您所见,数字可能会在此列表中出现多次.
我需要获得具有给定总和的这些数字的所有组合,例如10.
组合中的项目可以不重复,但是每个项目numbers必须被唯一地处理,这意味着例如7列表中的两个项目表示具有相同值的不同项目.
顺序是不重要的,所以[1, 9]和[9, 1]是相同的组合.
组合没有长度限制,[10]有效[1, 2, 7].
如何创建符合上述条件的所有组合的列表?
在这个例子中,它将是 [[1,2,7], [1,2,7], [1,9], [3,7], [3,7], [10]]
尝试将XML文件解析为ElementTree:
>>> import xml.etree.cElementTree as ET
>>> tree = ET.ElementTree(file='D:\Temp\Slikvideo\JPEG\SV_4_1_mask\index.xml')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我收到以下错误:
回溯(最近一次调用最后一次):文件"",第1行,在文件"C:\ Program Files\Anaconda2\lib\xml\etree\ElementTree.py",第611行,在init self.parse(file)文件中" ",第38行,解析ParseError:文档元素之后的垃圾:第3行,第0列
XML文件的开头如下:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Program Files\Anaconda2\lib\xml\etree\ElementTree.py", line 611, in __init__
self.parse(file)
File "<string>", line 38, in parse
ParseError: junk after document element: line 3, column 0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
接下来是更多节点.
我在第3行第0列没有看到任何垃圾?我认为必须有另一个错误原因.
.xml文件由外部软件MITK生成,所以我认为应该没问题.
在Win 7,64位,VS2015,Anaconda上工作
如何在Python中添加纪元时间的天数
#lssec -a lastupdate -s root -f /etc/security/passwd 2>/dev/null | cut -f2 -d=
1425917335
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
上面的命令给了我纪元时间我想在那段时间内添加90天.如何在纪元时间添加天数?
我有一堆地理数据如下.我想按经度为.2度和纬度为.2度的箱子对数据进行分组.
虽然对于纬度或经度来说这是微不足道的,但对于这两个变量,这样做最合适的是什么?
|User_ID |Latitude |Longitude|Datetime |u |v |
|---------|----------|---------|-------------------|-----|-----|
|222583401|41.4020375|2.1478710|2014-07-06 20:49:20|0.3 | 0.2 |
|287280509|41.3671346|2.0793115|2013-01-30 09:25:47|0.2 | 0.7 |
|329757763|41.5453577|2.1175164|2012-09-25 08:40:59|0.5 | 0.8 |
|189757330|41.5844998|2.5621569|2013-10-01 11:55:20|0.4 | 0.4 |
|624921653|41.5931846|2.3030671|2013-07-09 20:12:20|1.2 | 1.4 |
|414673119|41.5550136|2.0965829|2014-02-24 20:15:30|2.3 | 0.6 |
|414673119|41.5550136|2.0975829|2014-02-24 20:16:30|4.3 | 0.7 |
|414673119|41.5550136|2.0985829|2014-02-24 20:17:30|0.6 | 0.9 |
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
到目前为止,我所做的是创建2个线性空间:
lonbins = np.linspace(df.Longitude.min(), df.Longitude.max(), 10)
latbins = np.linspace(df.Latitude.min(), df.Latitude.max(), 10)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后我可以分组使用:
groups = df.groupby(pd.cut(df.Longitude, lonbins))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后,我可以显然迭代这些组以创建第二级.我的目标是对每个组进行统计分析,并可能在地图上显示它们看起来不太方便.
bucket = {}
for name, group in groups:
print name bucket[name] = group.groupby(pd.cut(group.Latitude, latbins)) …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我想将SurfFeatureDetector限制为一组区域(掩码).对于测试,我只定义一个掩码:
Mat srcImage; //RGB source image
Mat mask = Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());
Mat roi(mask, cv::Rect(10,10,100,100));
roi = Scalar(255, 255, 255);
SurfFeatureDetector detector();
std::vector<KeyPoint> keypoints;
detector.detect(srcImage, keypoints, roi); // crash
//detector.detect(srcImage, keypoints); // does not crash
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我通过"roi"作为掩码时,我得到了这个错误:
OpenCV Error: Assertion failed (mask.empty() || (mask.type() == CV_8UC1 && mask.size() == image.size())) in detect, file /Users/ux/Downloads/OpenCV-iOS/OpenCV-iOS/../opencv-svn/modules/features2d/src/detectors.cpp, line 63
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这有什么问题?如何正确地将掩码传递给SurfFeatureDetector的"detect"方法?
问候,
我正在尝试通过COM端口发送文件,但每次都失败.
首先,我在每台机器上配置一个串口,如下所示:
MODE COMx:115200,N,8
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
其中x是COM端口号.
在此之后,我正在尝试:
COPY file.zip COM1: /B
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
和接收PC上的反向.
在大多数情况下,我的档案已经破产了.但最后的尝试根本没有给我任何东西 - 首先是PC说文件已发送,但第二次只是在等待数据.有谁知道如何解决这个问题?
我一直在研究 Hartley 和 Zisserman 多视图几何文本,并实现了用于计算基本矩阵的黄金标准算法。这需要使用 Levenberg-Marquardt 解决非线性最小化问题。
我用 实现了这个scipy.optimize.least_squares,但性能比使用lsqnonlin. 在这两种情况下,我都没有提供雅可比矩阵或雅可比矩阵稀疏性的掩码。
关于计算时间,这适用于可用的 scipy 求解器范围。我想知道是否存在与 matlab 具有相似性能(数值和速度)的替代方案,或者是否需要转移到包装的、编译的求解器?
编辑代码请求注释。我试图限制插入的代码总量。
MATLAB:
P2GS = lsqnonlin(@(h)ReprojErrGS(corres1,PF1,corres2,h),PF2);
function REGS = ReprojErrGS(corres1,PF1,corres2,PF2)
%Find estimated 3D point by Triangulation method
XwEst = TriangulationGS(corres1,PF1,corres2,PF2);
%Reprojection Back to the image
x1hat = PF1*XwEst;
x1hat = x1hat ./ repmat(x1hat(3,:),3,1);
x2hat = PF2*XwEst;
x2hat = x2hat ./ repmat(x2hat(3,:),3,1);
%Find root mean squared distance error
dist = ((corres1 - x1hat).*(corres1 - x1hat)) + ((corres2 - x2hat).* (corres2 - x2hat));
REGS …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在写使用Python模块pybind11与CMake3.9.4。因为它是方便,我想下载pybind11源文件中使用ExternalProject_Add我的CMakeLists.txt。
当我运行时cmake .,它不下载pybind11源文件,并引发错误。
CMake Error at CMakeLists.txt:21 (add_subdirectory):
The source directory
/Users/me/foo/pybind11_external-prefix/src/pybind11_external
does not contain a CMakeLists.txt file.
CMake Error at CMakeLists.txt:22 (pybind11_add_module):
Unknown CMake command "pybind11_add_module".
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
有一个解决方法:
cmake .make(然后,它下载pybind11源文件)cmake .make但是,这并不聪明......有没有办法下载pybind11使用ExternalProject_Add而不注释掉这些行并恢复它们(并且没有运行cmake和make两次)?
/Users/me/foo/CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 3.8)
project(foo)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14) …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我创建了一个包装 nfs 的服务,我需要获取它的集群 IP,以便我可以使用它将其设置为持久卷。
我知道我可以使用以下方法来实现:
$ kubectl get svc nfs-server
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
nfs-server ClusterIP 10.59.243.58 <none> 2049/TCP,20048/TCP,111/TCP 2m
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想知道的是,如何在 bash 脚本中提取该集群 IP?它是作为部署过程的一部分生成的,因此我不能只是将其输入到我的持久卷清单中。
我正在使用 GDB 和“打开片上调试器”项目来调试远程 MIP 目标的交叉编译项目,但由于某种原因,GDB 无法找到源文件。
这里我在目标 elf 文件上调用 GDB。
development@ubuntu:~/vitessesdk/CEServices/build$ mipsel-vtss-elf-gdb obj/CEServices.elf
GNU gdb (crosstool-NG 1.20.0 - vtss-eCos-toolchain-v2) 7.8
Copyright (C) 2014 Free Software Foundation, Inc.
This is free software: you are free to change and redistribute it.
There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law. Type "show copying"
and "show warranty" for details.
This GDB was configured as "--host=x86_64-build_unknown-linux-gnu --target=mipsel-vtss-elf".
Type "show configuration" for configuration details.
For bug reporting instructions, please see:
Find the GDB manual …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) python ×6
c++ ×2
xml ×2
algorithm ×1
binning ×1
c ×1
cmake ×1
cmd ×1
combinations ×1
debugging ×1
elementtree ×1
gdb ×1
kubectl ×1
kubernetes ×1
linux ×1
matlab ×1
msbuild ×1
opencv ×1
pandas ×1
pybind11 ×1
python-2.7 ×1
python-3.x ×1
roi ×1
scipy ×1
serial-port ×1
subset-sum ×1
surf ×1
timedelta ×1
windows ×1