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Python中os.listdir和os.walk（获取路径方法）的区别

Python中os.listdir和os.walk（获取路径方法）的区别

Python中的os.listdir()和os.walk() os.listdir() 该函数用于获取指定目录下的所有文件和文件夹的名称列表。 接受一个路径参数，返回该路径下的所有项目的名称（包括文件和文件夹）。 只返回当前目录下的项目名称，不会递归到子目录中。 os.walk() 该函数用于递归地遍历指定目录及其子目录下的所有文件和文件夹。 接受一个路径参数，返回一个生成器，每次迭代都会返回一个三元组(当前文件夹路径, 子文件夹列表, 文件列表)。 可以获取指定目录下的所有文件和文件夹的路径。 区别总结 os.listdir() 返回指定目录下的项目名称列表，不进行递归遍历。 os.walk() 返回一个生成器，可以递归遍历指定目录及其子目录下的所有项目。 示例代码 import os # 使用 os.listdir() 获取目录下的文件和文件夹名称列表 files = os.listdir('/path/to/directory') for file in files:
MiniGPT-4本地部署的实战方案

算法

MiniGPT-4本地部署的实战方案

文章目录 1. 介绍 OpenAI发布会中展示的GPT-4相比于ChatGPT具有强大的多模态能力，不仅能够根据草稿生成网站源码，而且还能从图像中识别出幽默内容。由于GPT-4的实现方式还并未公布，所以沙特阿卜杜拉国王科技大学为了研究多模态能力，所以设计了MiniGPT-4。该模式使用仅一个投影层对冻结的视觉编码器和冻结的LLM Vicuna进行对齐。研究结果表明，MiniGPT-4具有许多与GPT-4相似的能力，如详细的图像描述生成和从手写草稿创建网站。 2. 配置环境 需要说明的是，本文是在Centos 7+CUDA 11.6+Python
python函数教程：返回函数的使用

python函数教程：返回函数的使用

返回函数 高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。 一个求和函数 def a_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax 但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数： def a_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax return sum f = a_sum(1,3,4,
深度学习实战35-图卷积神经网络GCN模型的搭建与应用

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深度学习实战35-图卷积神经网络GCN模型的搭建与应用 目录 GCN简介 图卷积神经网络（GCN）原理 GCN模型搭建 数据样例 数据加载与模型训练 测试与结果分析 总结 1. GCN简介 图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks, GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习方法。在本文中，我们将详细介绍GCN的原理，并通过一个实际项目来展示如何使用GCN进行图数据的分析。我们将使用Python和PyTorch框架实现GCN，并在一个数据集上进行训练和测试。最后，我们将展示训练过程中的损失值和准确率，以及测试结果。 2. 图卷积神经网络（GCN）原理 图卷积神经网络（GCN）是一种用于处理图结构数据的神经网络。与传统的卷积神经网络（CNN）在图像数据上进行局部感知采样不同，GCN在图结构数据上进行信息传递和聚合。GCN的基本思想是...
Python如何解决“京东滑块验证码”(5)

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Python如何解决“京东滑块验证码”(5)

京东滑块验证码的解决方案 多数情况下使用模拟登录会遇到滑块验证码的问题，对于普通的滑块验证码，使用selenium可以轻松解决。但是对于滑块缺失验证码，比如京东的滑块验证要怎么解决呢？京东滑块验证的这个滑块缺口，每次刷新，它的缺口位置都会不一样。 本文将详细介绍京东滑块验证码的解决方法，跟着笔者直接往下看正文。（附完整代码）
知识图谱实战应用13-医疗疾病领域智能问答系统，实现症状问答，支持数据扩展

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知识图谱实战应用13-医疗疾病领域智能问答系统 1. 介绍 知识图谱是一种图形数据结构，用于表示实体之间的关系。在医疗领域，知识图谱可以帮助我们更好地理解疾病、症状、治疗方法等之间的联系。本文将使用Py2neo库和Neo4j图数据库来构建一个简单的医疗领域知识图谱。 2. 环境准备 首先，我们需要安装Neo4j和Py2neo。请确保已经安装了Python和pip，然后按照下面的步骤安装所需软件： 安装Neo4j：请访问下载并安装Neo4j社区版。 安装Py2neo：使用pip安装Py2neo库：
深度学习技巧应用16-利用python线程技术实现多图像生成项目

深度学习技巧应用16-利用python线程技术实现多图像生成项目

深度学习技巧应用16-利用python线程技术实现多图像生成项目 一、AI画图任务 我们主要利用StableDiffusion实现AI画图功能，StableDiffusion是一种基于扩散过程的图像生成算法。其原理是，在从初始噪声图像出发进行一系列扩散过程中，利用扩散算子对数据进行平衡和调整，最终得到一张高质量的图像。 准备数据集 获取高质量的数据集，作为生成器的训练数据。 设计模型 利用StableDiffusion算法进行模型设计，包括确定扩散算子、增量步长等参数。 训练模型 在数据集上进行模型训练，调整精度和运行速度等参数，优化模型，并保存已经训练好
Python中使用concurrent执行多进程任务

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Python中使用concurrent执行多进程任务

随着计算机技术的发展，诸如GPU和超算平台等越来越发达，这些技术的本质其实并没有带来算法上的革新，之所以能够提升计算的速度和规模，很大程度上是因为分布式和并行计算的优势。这里我们介绍一个简单的python自带的多进程的代码实现，使用的是concurrent这个工具，同时我们也会介绍如何更好的配置多进程的资源。 concurrent使用示例 concurrent是python自带的一个多进程实现仓库，不需要额外的安装。这里我们先介绍一个没有多进程的示例代码： # sleep.py import time def sleep(seconds): time.sleep(seconds) if __name__ == '__main__': times = [1] * 10 time0 = time.time() for t in times: sleep(t) time1 = time.time() print ('The time cost is: {}s'
知识图谱实战应用11-基于py2neo构建一个简单的问答功能

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知识图谱实战应用10-基于py2neo构建一个简单的问答功能 知识图谱是一种用于表示实体之间关系的图形化模型，它是人工智能和自然语言处理的重要组成部分。知识图谱可以帮助计算机理解人类语言，并为人们提供基于语义的智能服务，如智能问答、推荐系统等。 在知识图谱中，实体被表示为节点，关系被表示为边，节点和边可以带有属性信息，图谱中的节点和边可以用图形化的方式展示。 一、使用py2neo构建知识图谱 py2neo是一个Python库，它提供了一组API来操作Neo4j图数据库。Neo4j是一个图形数据库，它使用图形结构来存储数据，可以轻松地处理复杂的关系和查询。下面是使用py2neo构建知识图谱的步骤： 创建节点和关系 在py2neo中，我们可以使用Node和Relationship类来创建节点和关系。例如，以下代码创建了一个名为“Person”的节点和一个名为“Friend”的关系： from py2neo import Graph, Node, Relationship graph = Graph("http://localhost:7474/browser/", auth=("neo4
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