问： 有没有一种“规范”的方式来做到这一点？我一直在使用 head -n | tail -1，它可以做到这一点，但我一直想知道是否有一个Bash工具，专门从文件中提取一行(或一段行)。...答： 有一个可供测试的文件，内容如下： 使用 sed 命令，要打印第 20 行，可写为 sed -n '20'p file.txt sed -n '20p' file.txt 测试截图如下： 要打印第...8 到第 12 行，则可用命令 sed -n '8,12'p file.txt 如果要打印第8、9行和第12行，可用命令 sed -n '8p;9p;12p' file.txt 对于行数特大的文件...，为了提高处理速度，可采用类似如下命令 sed '5000000q;d' file.txt tail -n+5000000 file.txt | head -1 需要关注处理性能的伙伴可以在上述命令前加上...time 再对大文件进行测试对比。
前言 之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系...，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...，无法挂载，数据也就无法读取，而如果能从rbd中提取出文件，这就是保证了即使文件系统损坏的情况下，数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取，其他文件系统有时间再看看，因为目前使用的比较多的就是...，大小为10G分成两个5G的分区，现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件，然后经过计算后，从后台的对象中把文件读出 mount /dev/rbd0p1 /mnt1 mount /dev/rbd0p2...设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来，这个顺带讲下，本文主要是从对象提取： dd if=/dev/rbd0 of=a bs=512 count=8 skip=10177 bs取512是因为sector
本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...该命令提供了 -x 选项，可以用于从 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包中的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 中名为 file.txt 的文件...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。
零代码编程：用ChatGPT提取PDF文件一页中的多个表格 一个PDF文件中，有好几个表格，要全部提取出来，该怎么做呢？...在ChatGPT中输入提示词： 写一段Python代码： 使用PdfPlumber库提取“F:\北交所全部上市公司的招股说明书20230710\艾能聚.pdf”第174页中的所有表格， 保存第1个表格到...F盘的“艾能聚1.xlsx”; 保存第2个表格到F盘的“艾能聚2.xlsx“; 保存第3个表格到F盘的“艾能聚3.xlsx“; 注意：每一步都要输出信息 ChatGPT生成的代码如下： import os...extract_tables_from_pdf(pdf_path, page_num_list, output_folder) if __name__ == "__main__": main() 这是提取的第一个表格...： 这是提取的第二个表格： 这是提取的第三个表格：
在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。...首先，我们打开一个新文件，将其命名为 real_time_object_detection.py，随后加入以下代码： 我们从第 2-8 行开始导入封包。.../ 现在，我们加载自己的模型，并设置自己的视频流： 我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。...现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）： 首先，我们从视频流中读取一帧（第 43 行），随后调整它的大小（第 44 行）。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。
关于IPGeo IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。 ...报告中包含的内容 该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；...8、纬度； 9、时区、 10、互联网服务提供商； 11、组织机构信息； 12、IP地址； 依赖组件 在使用该工具之前，我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...： git clone https://github.com/z4l4mi/IpGeo.git 工具使用 运行下列命令即可执行IPGeo： python3 ipGeo.py 接下来，输入捕捉到的流量文件路径即可
在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。...首先，我们打开一个新文件，将其命名为 real_time_object_detection.py，随后加入以下代码： ? 我们从第 2-8 行开始导入封包。...我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。 下一步，我们初始化视频流（来源可以是视频文件或摄像头）。...现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）： ? 首先，我们从视频流中读取一帧（第 43 行），随后调整它的大小（第 44 行）。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： ? 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。
而NCBI 的基因库中已经包含有这些的信息，但是只有一部分是整理可下载的。而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取，个人能力有限，这里只做抛转之用。...下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。 2 结构目录 ?...3 Python代码 序列自动下载可以通过 Biopython 的 Entrez.efetch 方法来实现，这里以本地文件为例 #!...return ana + format_seq + "\n" def get_cds(gb_file, f_cds): """ 从 genbank 文件中提取 cds 序列及其完整序列...cds_file_obj.write(cds_fasta) complete_file_obj.write(complete_fasta) 4 其他方法获取 类型 编号 AY，AP 同一个基因存在多个提交版本时的序列编号
ROI池化的工作原理是从特征map中提取一个固定大小的窗口，并使用这些特征获得最终的类别标签和边界框。...在原来Faster R-CNN论文中，Girshick等人设置N= 2000，但在实践中，我们可以用一个小得多的N，比如N={10,100, 200,300}，仍然可以得到很好的结果。...mask_rcnn_video.py : 这个视频处理脚本使用相同的Mask R-CNN，并将模型应用于视频文件的每一帧。然后脚本将输出帧写回磁盘上的视频文件中。...最后，我们设置掩码的阈值，使其成为二进制数组/图像(第92行)。 我们还提取了对象所在的感兴趣区域(第95行)。 在本文后面的图8中可以看到遮罩和roi的可视化结果。...循环地处理视频，直到满足退出条件（第68和69行）。 然后，我们从帧中构造一个 blob，并在计算通过神经网络的时间，以便我们可以计算完成所需时间（第 75-80 行）。
因此，从视频中提取图像帧是视频理解任务中最基础也是最主要的预处理任务，它为后续的视频理解和分析提供了关键的数据基础。所以本文将介绍一些常用的工具。...在这个例子中，使用了select过滤器来选择帧，eq(n,0)表示只选择第一帧。 -vsync 0：禁用帧率同步，确保所有帧都被提取。 output_frame.png：指定输出图像的文件名和格式。...使用上述命令提取视频的第一帧，并保存为PNG格式的图像文件。你可以将命令中的eq(n,0)部分修改为其他条件，以提取不同的帧，比如提取所有帧、按时间间隔提取帧等。...OpenCV OpenCV虽然不是专门为视频处理开发的，但是作为老牌的视觉库它也提供了丰富的图像和视频处理功能，所以OpenCV库也可以进行图像帧的提取。...如果你喜欢在程序中操作，或者程序中集成一些有关视频的操作OpenCV要比FFmpeg方便好用。 其他工具 除了使用FFmpeg和OpenCV，还有其他方法和工具可以用于提取视频帧。
#第一个文件 Order.txt 中的第3列修改为另一个文件 ip2.txt，或者第n列 #!.... ----------------------# Oy=( 1111111 # 默认从0开始，占位 `cat -n Order.txt | awk -F"|" '{print $3}'| sed...cat ip2.txt | awk -F"--" '{print $1}' | sed "s/ //g"` ) echo " 原来数据总量：${#Oy[*]} 更新数据总量：${#up[*]} 被修改的文件
「gather_examples.py」：该脚本从输入的视频文件中抓取人脸的 ROI，并帮助我们创建一个深度学习人脸活体检测数据集。 2....「liveness_demo.py」：我们的演示脚本将启动你的网络摄像头拍下视频帧，来进行实时人脸活体检测。 从我们的训练（视频）数据集中检测并提取人脸的 ROI ?...图 3：为了建立一个活体检测数据集，首先需要检测出视频中的人脸 ROI 区域 现在我们可以回顾一下我们初始化的数据集和项目架构，让我们看看如何从输入的视频中提取真实和伪造的人脸图像。...「--skip」：我们不需要检测并存储每个图像，因为相邻的帧是相似的。相反我们会在两次人脸检测任务之间跳过 N 个帧。你可以使用此参数修改默认的 N 值（16）。...如果你正在处理包含多个面孔的视频，我建议你相应地调整逻辑。 因此，第 65 行获取到了最高的人脸检测索引的概率。第 66 行使用该索引提取出检测的置信度（confidence）。
并且，我们将应用一些复杂的图像处理技术，例如阴影消除、扩张轮廓等，以完成在阈值帧上提取对象物体。以下是您要实现的目标： 被探测对象 当这个对象进入帧和退出帧时，我们能够很容易的捕获这两帧的时间戳。...在下面的代码中，我们将会了解到在什么时候需要使用上面涉及到的每一项。 第三步：使用网络摄像机捕获视频帧： ? 在OpenCV中有能够打开相机并捕获视频帧的内置函数。...在高斯模糊函数中，我们利用第2个参数定义了高斯核的宽度和高度；利用第3个参数，定义了标准偏差值。在这里我们可以使用核大小为（21,21），标准偏差为0的标准值。...此状态值从0更改为1的时刻就是对象进入帧的那一时刻。同样，此状态值从1变为0的时刻就是对象从帧中消失的那一时刻。因此，我们从状态列表的最后两个值可以获得这两个切换事件的时间戳。...到目前为止，所有的时间戳都存储在pandas的data-frame变量中。为了从生成的数据中获得更多信息，我们将把data-frame变量导出到本地磁盘的csv文件中。 ?
背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法 背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。...帧间差分法 1. 算法原理 帧间差分法是将视频流中相邻两帧或相隔几帧图像的两幅图像像素值相减，并对相减后的图像进行阈值化来提取图像中的运动区域。...若相减两帧图像的帧数分别为第k帧, 第(k+1)帧，其帧图像分别为 [图片] 差分图像二值化阈值为T，差分图像用D(x, y)表示，则帧间差分法的公式如下： [图片] 帧间差分法的优缺点如下：...将视频的第一帧作为背景模型的同时，算法也将该帧中每一个像素点周围随机取多个像素点，填充该像素点的样本集，这样样本集中就包含了像素点的时空分布信息。...图(a)红框中的人在等地铁，从图(a)到图(c)经过498帧，长时间驻留未运动，该人物运动目标逐渐被背景吸收。而在本视频中，将在450帧以上都没有明显位移的运动目标区域定义成为静止目标区域。
从这里开始我们来执行初始化： 第21行是加载文本文件中的类别标签。 第22和23行定义采样持续时长（用于分类的帧数）和采样尺寸（每一帧的空间维度大小）。...我们现在准备开始对帧图像进行循环，并执行人类活动识别： 第34行开始循环我们的帧图像，其中帧的批处理将会经过神经网络（第37行）。 第40-53行用于从我们的视频流中构建帧的批处理。...让我们创建自己的输入帧的二进制对象blob，我们此后把它交给人类活动识别卷积网络来处理： 第56-60行是从输入帧列表中创建二进制blob对象。...我们只有单个数据点经过网络（“单个数据点”在这里代表着N帧图像经过网络只为了获得单个类别）。 3：输入帧图像的通道数。 16： 每一个blob中帧图像的总数量。 112（第一个）：帧图像的高度。...为了更好的展示为什么这个问题会与推断速度相关，让我们设想一个含有N帧图像的视频文件： 如果我们用移动帧图像预测，我们进行N次分类，即每1帧图像都进行1次（当然是等deque数据结构被填满时）。
的新文件，然后开始： 在 2~8 行中，我们导入了必须的附加包和模块，特别是 imutils 和 OpenCV 。...在这里，由于后期需要，我们提取了高度和宽度值。 第 48 和 49 行，从帧图像中生成了 blob。 接下来，我们将 blob 输入到神经 net 中，用于目标检测。...首先，我们提取从检测模型中提取了类标签的索引（第 68 行）。 然后，回顾 Ezekiel 的第一个问题，我们可以忽略在 IGNORE 集合中的列表，在 72 和 73 行。...否则，我们我们在白名单中检测到目标时，我们需要在帧图片中显示这个目标的类标签和矩形框： 在这个代码模块中，我们提取边框坐标（第 77 和 78 行），然后，在帧图片上绘制了类标签和矩形框（第 81~87...如果按下“q”键，我们停止并推出循环（第 94 和 95 行） 否则，我们继续更新 fps 计数器（98 行），并继续提取和处理帧图片。
的新文件，然后开始： 在 2~8 行中，我们导入了必须的附加包和模块，特别是 imutils 和 OpenCV 。...在这里，由于后期需要，我们提取了高度和宽度值。 第 48 和 49 行，从帧图像中生成了 blob。 接下来，我们将 blob 输入到神经 net 中，用于目标检测。...首先，我们提取从检测模型中提取了类标签的索引（第 68 行）。 然后，回顾 Ezekiel 的第一个问题，我们可以忽略在 IGNORE 集合中的列表，在 72 和 73 行。...否则，我们我们在白名单中检测到目标时，我们需要在帧图片中显示这个目标的类标签和矩形框： 在这个代码模块中，我们提取边框坐标（第 77 和 78 行），然后，在帧图片上绘制了类标签和矩形框（第 81~87...如果按下“q”键，我们停止并推出循环（第 94 和 95 行） 否则，我们继续更新 fps 计数器（ 98 行），并继续提取和处理帧图片。
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