path的案例
PATH環境變量解釋與設置
1.PATH環境變量的涵義
PATH環境變量存儲的是路徑，當我們在命令行下輸入一個命令如ls時，linux就會PATH表示的路徑中查找，路徑之間用;隔開
例如
ls在/bin目錄下，而/bin存在PATH環境變量中。因此在任意位置執行ls，linux都能正確執行
2.設置環境變量
export命令用于設置或者顯示環境變量。所以，設置PATH環境變量的代碼為
export PATH=新的路徑:$PATH
$PATH表示環境變量PATH12
但這種方法是暫時的，重啟注銷之后就失效了，永久性的方法有兩種
第一種方法：
在用戶主目錄下有一個 .bashrc 文件，可以在此文件中加入 PATH 的設置如下：
export PATH=”$PATH:/your path1/:/your path2/…..”1
注意：每一個 path 之間要用 “:“ 分隔。
注銷重啟 就可以了,也可輸入 source etc/profile,動態加載。
第二種方法：
在 /etc/profile中增加。
export PATH="$PATH:/home/zhengb66/bin"1
輸入source etc/profile,動態加載。
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Python教程：入門學習核心要點！
展開 巖橋和階梯式破壞(Rock Bridge and Step-path failure development)
C., et al. (2017), Dershowitz, W. (2017)【Step Path Rock Bridge Percentage for Analysis of Slope Stability】, Rogers, S. (2018), Valerio M. et al. (2020)
ABAQUS 后處理中path無法保存的解決辦法【原創】
步驟1(開啟宏錄制)：File-Macro- creat macro(work)
步驟2（執行路徑繪制操作）：result-path-create path
步驟3（停止宏錄制）：path創建完成后，點擊macro界面停止錄制
需要該路徑的時候， 直接在macro界面點擊運行 path就自動生成了！
后期自動生成路徑
階梯狀平面破壞(Step-Path Plane Failure)
1 引言
巖體是由原巖和不連續面或體組成，階梯路徑邊坡破壞是由斷裂面上的滑動和這些斷裂之間巖橋的拉伸破壞或剪切破壞共同形成的(巖橋和階梯式破壞(Rock Bridge and Step-path failure development))。單一的平面剪切破壞(巖石邊坡平面滑動(Planar Sliding)穩定性分析)在實際工程中很少遇到, 從二維角度來看，實踐中最可能出現的情況是兩組共軛斷裂形成一個階梯狀的幾何形狀(Jaeger, 1971)。如果兩組斷裂的走向都與斜坡的走向平行或接近平行，那么滑動發生在傾角較小的一組斷裂上。下圖顯示了典型的斷裂的階梯幾何形狀(Call and Nicholas, 1978)。
(a) 連續性階梯狀路徑(Continuous step path)
(b) 不連續階梯狀路徑(discontinuous step path with intact rock bridges)
階梯路徑破壞(Step-Path Failure)分析對于深部露天礦邊坡的穩定性具有非常重要的意義，由于坡腳的高原位應力可能導致完整巖橋逐漸破壞，從而導致階梯狀的破壞面發展, 因此必須仔細評估更深層的多臺階破壞而不是單臺階破壞(露天采礦臺階穩定性分析方法(Bench Scale Stability Analysis); 露天采礦臺階設計(Bench Design)方法)。
2 巖橋比例
階梯路徑破壞的幾何形狀通常比類似規模的平面剪切幾何形狀的穩定性概率低, 其差別主要在于對巖橋的處理。巖橋百分比計算是研究工程巖體脆性斷裂的一個基本步驟. 不過巖橋的比例一直是一個難以界定的屬性。
展開 
主題模擬的藝術(The Art of Topic Modeling)---以Step-Path Failure為例
(1) step path; (2) path failure, rock bridge; (3) rock slope; (4) rock mass, failure mode; intact rock model; (5) rock mass, failure mode; joint; (6) brittle fracture.....
4 結束語
主題模擬是一門藝術。首先使用一個擬定的主題從大的數據集中抽取出相關話題，然后進行主題模擬，區分出不同的主題。而全局的基于純詞頻的統計則能給出整體的主題思想。目前這兩種算法已經合并到一個代碼中。
整車路噪傳遞路徑分析（2.2.3 Transfer Path - Road Noise）
整車路噪分析聲壓目標值示例如下圖：
功能：
1、根據車速與路面掃描數據生成NASTRAN格式路面PSD數據（1.6 Road）；
2、根據車速、輪荷、外傾角與輪胎材料和幾何等數據生成NASTRAN格式模態輪胎模型（ 1.5 Tire）；
3、自動選擇接附點和PSHELL屬性，輸出整車路噪傳遞路徑分析及Trimmed Body貢獻量分析卡片（2.2.3 Transfer Path）；
4、針對路噪分析目標，底盤襯套剛度自動優化（2.2.3 Transfer Path）；
操作示例：（暫無）
1、整車路噪傳遞路徑分析卡片輸出；
2、底盤襯套剛度優化卡片輸出；
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展開 IPS(Industrial Path Solution) 第三屆技術研討及培訓會邀請函
背景
磐翼信息科技有限公司(磐翼科技)茲定于2018年10月18日-19日與德國FleXstructures公司以及弗勞恩霍夫(Fraunhofer ITWM)聯合舉辦”IPS (Industrial Path Solution)軟件第三屆技術研討及培訓會”。
IPS 提供了一個平臺產品, 它主要包括: IPS Cable Simulation對于柔性部件(柔性管和線束等)的優化設計, 虛擬裝配驗證提供了整體的解決方案。IPS Path Planner對于零部件或子系統的安裝或拆卸自動規劃路徑。IPS IMMA提供一個假人庫, 用于評估在裝配, 拆卸等工藝過程中的人機工程檢查。
目前, 越來越多的客戶開始將IPS的產品集成在自己的產品開發流程中, 大家對IPS 產品線的功能和應用都比較認可。
為了使中國IPS 產品用戶更快更好的了解該軟件并將其運用到產品設計當中, 磐翼科技作為IPS 產品在中國的唯一代理, 特此舉辦此次研討會, 將大家聚集在一起, 提供一個共同交流的平臺。
磐翼信息此次特意邀請到原廠FleXstructures公司以及弗勞恩霍夫(Fraunhofer ITWM) 的專家, 屆時將面對面的與大家進行深入技術交流。
特別提示：本次會議免費，參會者差旅住宿費用自理。隨后會附上報名表，請有其他更感興趣的演講主題的客戶, 歡迎提出寶貴建議。同時想參加培訓的參會人員,請另行報名培訓，培訓人員請自行攜帶電腦。
演講人簡介
Oliver Hermanns簡介: 德國fleXstructures GmbH的CEO, 具有多年從事IPS Cable Simulation的技術研究和運用的豐富經驗。
展開 python小工具_圖片格式HEIC轉JPG
pass
# 主函數入口
def main():
# dst path
dst_path = r"D:\JPG"
if os. path. exists( dst_path) is False:
os. makedirs( dst_path)
pass
# org path
org_path = r"D:\HEIC"
# convert
recyle_convert( org_path, dst_path)
pass
if __name__ == '__main__':
main()
展開 yolov7-pytorch可用于訓練自己的數據集
修改完classes_path后就可以運行train.py開始訓練了，在訓練多個epoch后，權值會生成在logs文件夾中。
訓練結果預測
訓練結果預測需要用到兩個文件，分別是yolo.py和predict.py。在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。
model_path指向訓練好的權值文件，在logs文件夾里。
classes_path指向檢測類別所對應的txt。
完成修改后就可以運行predict.py進行檢測了。運行后輸入圖片路徑即可檢測。
預測步驟
a、使用預訓練權重
下載完庫后解壓，在百度網盤下載權值，放入model_data，運行predict.py，輸入
img/street.jpg
在predict.py里面進行設置可以進行fps測試和video視頻檢測。
b、使用自己訓練的權重
按照訓練步驟訓練。
在yolo.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其對應訓練好的文件；model_path對應logs文件夾下面的權值文件，classes_path是model_path對應分的類。
運行predict.py，輸入
img/street.jpg
在predict.py里面進行設置可以進行fps測試和video視頻檢測。
評估步驟
a、評估VOC07+12的測試集
本文使用VOC格式進行評估。VOC07+12已經劃分好了測試集，無需利用voc_annotation.py生成ImageSets文件夾下的txt。
在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。
展開 今天給大家演示哈密頓環自動玩貪吃蛇小游戲呀~
= self.directions[0]):
self.directions.remove(direction)
self.directions.insert(0, direction) for direction in self.directions:
to = (node[0] + direction[0], node[1] + direction[1]) if not self.checkboundary(to): continue
if to in path or to in wait or to in wall: continue
wait[to] = node if node != food: return None
return self.reverse(path, head, food)'''reverse path'''def reverse(self, path, head, food):
if not path: return path
path_new = {}
node = food while node != head:
path_new[path[node]] = node
node = path[node] return path_new'''the longest'''def longest(self, wall, head, food):
path = self.shortest(wall, head, food) if path is None: return None
node = head while node !
展開 python小工具_某路徑全部子文件轉到某文件夾
# -*- coding: utf-8 -*-
# 移動某文件下所有子文件夾里的文件，到指定文件夾
import
os
import
shutil
def
move_files_to_all_folder(
base_path):
# 創建一個名為 "All" 的文件夾（如果它不存在）
all_folder_path
=
os.
path.
join(
base_path,
"All")
if
not
os.
path.
exists(
all_folder_path):
os.
makedirs(
all_folder_path)
# 遍歷 base_path 目錄下的所有子文件夾
for
root,
dirs,
files
in
os.
展開 
轉移文件到單獨的文件夾
<div contenteditable="false" width="100%">
功能是把當前文件夾下allFiles的文件轉移到相應的文件夾中，os.getcwd()不能用換了一個
</div><p><br></p><p><br></p><pre class="ql-syntax" spellcheck="false">import os
import shutil
# 定義 allFiles 文件夾路徑
#source_folder = os.path.join(os.getcwd(), 'allFiles')
current_file_path = os.path.abspath(__file__)
current_directory = os.path.dirname(current_file_path)
source_folder = os.path.join(current_directory, 'allFiles')
print(source_folder)
# 檢查 allFiles 文件夾是否存在
if not os.path.exists(source_folder):
print("錯誤：{} 文件夾不存在。".
展開 盤點一下不到100行的給力代碼
from imageai.Detection import ObjectDetection import os execution_path = os.getcwd() 復制代碼
在上面3行代碼中，我們在第一行導入了ImageAI目標檢測類，在第二行導入Python os類，在第三行定義了一個變量，獲取通往我們的Python文件、RetinaNet模型文件和圖像所在文件夾的路徑。
detector = ObjectDetection() detector.setModelTypeAsRetinaNet() detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.0.1.h5")) detector.loadModel() detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , "image.jpg"), output_image_path=os.path.join(execution_path , "imagenew.jpg")) 復制代碼
在上面5行代碼中，我們在第一行定義我們的目標檢測類，在第二行設定RetinaNet的模型類型，在第三行將模型路徑設置為RetinaNet模型的路徑，在第四行將模型加載到目標檢測類中，然后我們在第五行調用檢測函數，并在輸入和輸出圖像路徑中進行解析。
展開 python入門實例
在標準包sys中,path屬性記錄了Python的包路徑.你可以將之打印出來:
import sys
print(sys.path)
通常我們可以將module的包路徑放到環境變量PYTHONPATH中,該環境變量會自動添加到sys.path屬性.另一種方便的方法是編程中直接指定我們的module路徑到sys.path 中:
import sys
import os
sys.path.append(os.getcwd()+'\\parent\\child')
print(sys.path)
from a import add_func
print (sys.path)
print ("Import add_func from module a")
print ("Result of 1 plus 2 is: ")
print (add_func(1,2))
知識點:
· 如何定義模塊和包
· 如何將模塊路徑添加到系統路徑,以便python找到它們
· 如何得到當前路徑
12 內建幫助手冊
對比C++,Java的突出進步是內建Javadoc機制,程序員可以通過閱讀Javadoc了解函數用法.Python也內建了一些方便函數以便程序員參考.
· dir函數: 查看某個類/對象的方法. 如果有某個方法想不起來,請敲dir. 在idle里,試試 dir(list)
· help函數: 詳細的類/對象介紹. 在idle里, 試試 help(list)
1 遍歷文件夾和文件
import os
import os.path
# os,os.path里包含大多數文件訪問的函數,所以要先引入它們.
展開 Moldex3D 2023在Linux上安裝之為求解器配置授權伺服器、運用解算器
用法2 (啟動run的單模塊分析)：
MDXSolverCommandlineTool -launch {bjs_file_path} {run_index} {module_index} {nprocess} {compute_node_file_path}
?必要參數
?bjs_file_path: MDXBatchRun.bjs的完整路徑
?run_index: 在bjs_file_path內run的順序 (0表示在bjs_file_path內的第一個run)
?module_index: 要計算的module的index (0表示在bjs_file_path內的run的第一個模塊)
?nprocess: 要啟動的MPI processes數量
?compute_node_file_path: 紀錄要使用的計算結點的文本文件完整路徑. 此檔案的內容是主機名的列表,每行一個名稱
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