最近由于项目需要, 需要统计一下代码的注释率, 必须要达到30%才算合格, 于是搜呀搜, 想找一个写好的轮子, 直接拿来使用, 确实有好多脚本, 但是呢! 代码要不就是只统计#开头的, 要不就是统计#号开头的和三单双引号开头的, 其实并没有太大的问题, 只是还有一种情况, 如下:
使用方法：在需要统计的git项目中，打开git命令行窗口(Git Bash)，将上面的起止日期修改为具体起止时间，复制到git的命令行窗口即可。
//终于做出来第一题扫描线了，纠结了好久，纪念一下 //关键在于画图理解 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; struct node { int left,right; int num,len; }tree[50005*4]; struct line { int x1,x2,flag,y; }lines[2020]; bool cmp(const struct line &a,const struc
function：SD_VBAP_READ_WITH_VBELN 功能：根据销售订单读取表vbap中的信息 参数： import：I_VBELN 订单号（必输项） I_BYPASSING_BUFFER 是否回避buffer I_REFRESH_BUFFER 是否清空buffer tables：ET_VBAPVB 不清楚其意义 ET_VBAP vbap表
3.过滤 filter 需要注意的是 filter并不会在原有RDD上过滤，而是根据filter的内容重新创建了一个RDD
公司要对一个项目进行代码统计，这么多类，总不能让我一个一个数据，于是想到了Statistic插件。让我们一起看看Statistic插件怎么使用吧。
#!/usr/local/bin/python2.7 # encoding: utf-8 import parallel import time import logging from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler def lpt_data_printer(title,txt): printer=open("LPT1", "wb") printer.write(txt) printer.close() print u"正在运行第"+str(count)+u"次" looger.info(u"正在运行第 %s 次" % str(count)) def hello(count): if count%6==1: f = open(r"D:\test\FP00001.txt") lines1 = f.read() f.close() lpt_data_printer("lines",lines1) elif count%6==2: f = open(r"D:\test\FP00002.txt") lines2 = f.read() f.close() lpt_data_printer("lines",lines2) elif count%6==3: f = open(r"D:\test\FP00003.txt") lines3 = f.read() f.close() lpt_data_printer("lines",lines3) elif count%6==4: f = open(r"D:\test\FP00004.txt") lines4 = f.read() f.close() lpt_data_printer("lines",lines4) elif count%6==5: f = open(r"D:\test\FP00005.txt") lines5 = f.read() f.close() lpt_data_printer("lines",lines5) elif count%6==0: f = open(r"D:\test\FP00006.txt") lines6 = f.read() f.close() lpt_data_printer("lines",lines6) if __name__ == '__main__': looger = logging.getLogger('LPTPrint') formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') LogHandLer=TimedRotatingFileHandler(r'E:\count.log',when="midnight") LogHandLer.setFormatter(formatter) looger.addHandler(LogHandLer) looger.setLevel(logging.INFO) count=1 while(1): hello(count) count = count +1 f = open(r"D:\time.txt") line = f.read() time.sleep(int(line)) f.close()
CREATE TABLE `a` ( `id` int(15) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `ip` varchar(20) NOT NULL, `apply` varchar(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; cat 1.txt tomcat 192.1.1.121 redis 192.1.1.122 mongodb 192.1.1.122 tomcat
我想比较一下 C++ 和 Python 的标准输入，但实验的结果让人大吃一惊，C++ 慢了许多。下面是我的实验代码：
Week_05_Lec_03_Code.m I = imread('circuit.tif'); rotI = imrotate(I, 33, 'crop'); BW = edge(rotI, 'canny'); [H, T, R] = hough(BW); imshow(H, [], 'XData', T, 'YData', R, 'InitialMagnification', 'fit'); xlabel('\theta'), ylabel('\rho'); axis on, axis normal,
一、回归的定义 二、最小二乘学习法 三、最小二乘法实例 对于如下的数据集： 画图的代码如下： #coding:UTF-8 ''' Date:20160423 @author: zhaozhiyong
使用difflib模块对比文件内容 1 示例：字符串差异对比 vim duibi.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import re import os import difflib tex1="""tex1: this is a test for difflib ,just try to get difference of the log 现在试试功能是否可行 好呀 goodtest 那么试试吧好人 """ tex1_lines=te
命令需要在bash下运行，windows系统可使用git客户端附带的“git bash here”右键菜单进入bash命令行
import osimport shutilann_filepath = 'D:\dataset\cityscapes\cityscape_voc_clean\Annotations\\'img_filepath = 'D:\dataset\cityscapes\cityscape_voc_clean\JPEGImages\\'img_savepath = 'D:\dataset\cityscapes\cityscape_voc_clean\JPEGImages_car\\'ann_savepath = '
mysql搭建指南可参考：https://lrting.top/backend/2111/
已上传到Github ： https://github.com/lizechen2018/easybill
diff = d.compare(text1_lines, text2_lines)
[root@vps student]# cat TeleAddressBook.txt
自动驾驶汽车是人工智能领域最具颠覆性的创新之一。它们借助深度学习算法不断推动社会发展，并在移动领域创造新的机遇。自动驾驶汽车可以去任何传统汽车可以去的地方，也能像经验丰富的人类驾驶员一样完成各种操作。但是，正确的训练是非常重要的。在自动驾驶汽车的训练过程中，车道检测是其中的一个重要步骤，也是最初要完成的步骤。今天，我们将学习如何使用视频进行车道检测。
你想不想知道一个项目中，自己写了多少行代码？我用今天的工具统计了一下开源项目：python-office的代码行数，竟然有21w行！
Golang 中有一个 bufio 包，它提供了 Scanner 类型，可以方便地按行读取文件。我们可以使用 Scanner 的 Scan() 方法来读取每一行。
在今天的文章中，将使用基本的计算机视觉技术来解决对于自动驾驶汽车至关重要的街道车道检测问题。到本文结束时，将能够使用Python和OpenCV执行实时通道检测。
在博文社区划分——Label Propagation中，介绍了Label Propagation社区划分算法的基本原理，基本的Label Propagation算法是针对无向图的社区划分算法。 一、基本Label Propagation算法原理 对于网络中的每一个节点，在初始阶段，Label Propagation算法对每一个节点一个唯一的标签，在每一个迭代的过程中，每一个节点根据与其相连的节点所属的标签改变自己的标签，更改的原则是选择与其相连的节点中所属标签最多的社区标签为自己的社区标签，这便是标签传播的
在 Python 中，字符串的串联是一种常见的操作，它允许您将两个或多个字符串组合成一个字符串。虽然垂直连接字符串（即一个在另一个下面）很简单，但水平连接字符串（即并排）需要一些额外的处理，尤其是在处理多行字符串时。在本文中，我们将探讨在 Python 中执行多行字符串水平连接的不同方法。
Pycharm每天都要写很多代码，如何统计每天的代码行数呢？作为一个目标十万行的coder，要想想办法！ 题目：有个目录，里面是你自己写过的程序，统计一下你写过多少行代码。包括空行和注释，但是要分别列出来。 首先分析一下思路捋一下大象装冰箱的步骤，从一个给定的目录统计该目录下所有的代码行大致需要以下7个步骤： 1. 遍历该目录下所有的文件。 2. 判断文件是否以“.py”结尾。（以python代码为例） 3. 打开.py文件（切忌勿用W+，W+会清空文件内容） 4. 循环读取文件的每一行 5. 判断每一行
主要利用了optparse 里的OptionParser 模块，自定义选项。在这里，只定义了-l,-c,-w 三种命令，对应wc 命令的-l,-w,-c 三个命令，分别是统计行数，单词数和字符数。通过OptionParser 模块自定义的命令，python 版本的wc 命令也可以达到linux 命令wc 的效果。
JSON Lines[1]，顾名思义，就是每行都是一个 JSON，是一种文本格式。
本文介绍了一种将文本文件的内容存储在DataSet中的方法，包括读取文件、处理数据、创建表、填充数据和解析记录等步骤。该方法包括读取文件、处理数据、创建表、填充数据和解析记录等步骤。
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📷 /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 7 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV Library. by Robert Laganiere, Packt
https://overreacted.io/zh-hans/goodbye-clean-code/
自定义一个UIBezierPath的子类 LGPaintpath，下面是它的初始化方法
此系列将由浅入深，每期1~2周，大家敬请期待！ 前言 阅读完上一篇Backtrader 来了后，不知大家心里是否有如下疑惑： 1、为什么用 DataFeeds 模块导入DataFrame 数据框必须依次包含7个字段 'datetime'、 'open'、'high'、'low'、'close'、'volume'、'openinterest'？ 2、能否以及如何自定义导入的数据集结构？ 3、为什么 self.datas[0].datetime.date(0) 返回的就是当前回测时刻？ 4、self.datas 的结构是怎样的？ 5、Backtrader 的数据组织形式又是怎样的？ 6、回测过程中，数据的传递规则是怎样的？ 7、在编写策略时，该如何提取想用的数据？ ...... 对上述问题进行标准化，其实就是一个传统的“数据表格创建和增删改查“问题。之所以有上述疑惑，是因为不了解 Backtrader 框架下的数据表格的属性和操作规则，下面就带大家全面深入的了解一下 ~ Data Feed 数据馈送对象 Backtrader 中有一个“Data Feed” 或 “Data Feeds” 概念（可将其称为“数据馈送对象” ），其实这个“Data Feed” 或 “Data Feeds”就是我们熟悉的数据表格或数据表格集合 。Data Feed 在 Backtrader 中扮演一个“数据传递者”的角色，给策略有序的提供数据以及数据的索引位置 。 self.datas 大家在策略函数中经常用到的 self.datas 属性就是一个 Data Feeds，对应通过 Cerebro 导入的行情数据表格的集合（可能只导入了一只证券的行情数据，也可能导入了 N 只证券的行情数据）。在这个集合中，数据表格是按照导入的顺序依次确定索引位置，第一个导入的数据表格的索引位置为 0 ，之后的依次递增，如下图所示：
当今计算机视觉在我们的日常生活中运用的十分广泛，例如人脸识别、自动驾驶、等等 由于对自动驾驶十分感兴趣，因此就花了一些时间实现了车道线检测 环境 笔者的环境配置如下： ubuntu 16.04 python3.7 opencv >=4.0 说明：这里的系统以及python的版本都不是固定的，读者使用win10 win7也是可以的 但是python的版本一定要是3.x的版本 第三方库 这里使用的第三方库，是大家比较熟悉的opencv以及numpy import cv2 import numpy as np 函
本次挑战内容来自Udacity自动驾驶纳米学位课程，素材中车道保持不变，车道线清晰明确，易于检测，是车道检测的基础版本，网上也有很多针对复杂场景的高级实现，感兴趣的童鞋可以自行了解。
在C语言中，有三种类型的内存分配:静态、自动和动态。静态变量是嵌入在源文件中的常数，因为它们有已知的大小并且从不改变，所以它们并不那么有趣。自动分配可以被认为是堆栈分配——当一个词法块进入时分配空间，当该块退出时释放空间。它最重要的特征与此直接相关。在C99之前，自动分配的变量需要在编译时知道它们的大小。这意味着任何字符串、列表、映射以及从这些派生的任何结构都必须存在于堆中的动态内存中。
本文章介绍了Delphi XE5 Android手机端转换Ansi字符串，本代码是“浙江-樵夫”开发的一个程序，用来对字符串进行转换，主要代码是：
yield生成器允许你 在 foreach 代码块中写代码来迭代一组数据而不需要在内存中创建一个数组。
1.编写一个程序，比较用户输入的两个文件，如果不同，显示所有不同处的行号与第一个不同字符的位置，程序实现如图：
Wide area network (WAN) technologies are used when communication needs to travel over a larger geographical area.
java 使用缓存读取文件是，会相应的创建一个内部缓冲区数组在java虚拟机内存中，因此每次处理的就是这一整块内存。
https://opendocs.alipay.com/apis/api_15/alipay.data.dataservice.bill.downloadurl.query
只是将代码提取出来了，还是需要自己完善一下的，仅支持word文档，仅支持java语言
Caffe Data 层 - ImageDataLayer Caffe 官方提供的直接从 image 文件读取图像数据及对应label. 1. 数据格式及 prototxt 定义 数据格式为： # train.txt 001.jpg 1 002.jpg 2 003.jpg 3 网络层定义： # train_val.prototxt layer { name: "data" type: "ImageData" top: "data" top: "label" i
http://www.cnblogs.com/self-control/archive/2013/01/18/2867022.html
请以第一列为x轴，第二列为y轴画图 步骤如下： 1）使用readlines读取文件 2）建立两个空列表X,Y，将第一列的数字放入X，第二列的数字放入Y中 3）以X，Y为轴画图 实现如下：
#-- coding:utf-8 -- from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw text = u'欢迎访问open-open.com' font = ImageFont.truetype("msyh.ttf",18) lines = [] line ='' for word in text.split(): print word if font.getsize(line+word)[0] >= 300: lines.append(l
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