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  • 打开 Visual Studio 的时候,弹出...不得不吐槽一下某款流行杀毒软件,误报为病毒的文件也太多了,作为家庭用的杀毒软件还挺好,办公用的话,我觉得很不靠谱,杀次毒,说不准很多重要文件就已经被当做病毒删除了。

    打开 Visual Studio 的时候,弹出如下的对话框:


    出现上述问题的原因是少了某些组件,原因可能是安装目目录下的文件被误删或是被杀毒软件隔离了,如果是误删的话,重新找到该文件将其恢复至原来位置即可。如果是被杀毒软件隔离了,就需要找到病毒查杀模块下的“恢复区”找到被隔离文件并恢复即可。

    不得不吐槽一下某款流行杀毒软件,误报为病毒的文件也太多了,作为家庭用的杀毒软件还挺好,办公用的话,我觉得很不靠谱,杀一次毒,说不准很多重要文件就已经被当做病毒删除了。

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  • XAMPP 7.2.0以上应用程序里不到xampp文件夹的问题 最近更新了XAMPP到7.2.0,更新完之后发现样子变了 点击start all启动所有 浏览器里输入 http://localhost:8080 如果打不开, 报错的话, 点击Network这tab, 选择...

    XAMPP 7.2.0以上应用程序里找不到xampp文件夹的问题

    最近更新了XAMPP到7.2.0,更新完之后发现样子变了

    在这里插入图片描述

    点击start all启动所有
    在这里插入图片描述
    浏览器里输入 http://localhost:8080 如果打不开, 报错的话, 点击Network这个tab, 选择下面80和443的 点击Enable就可以了

    在这里插入图片描述
    多了一些功能,习惯性的去应用里去找XAMPP文件夹,把自己的东西放到htdocs夹里,发现找不到了。

    稳住,别慌,细细分析一下。文件夹跑不了。先看看新加Tab有个Volumes 用Mac 的都知道,Mac喜欢把磁盘就做卷宗,我们点开看下。

    里面的操作就一目了然了,三个按钮分别是装载,卸载和打开的意思。
    在这里插入图片描述
    原来新版XAMPP把以前的文件夹单抽出来了

    在这里插入图片描述

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  • 一个python小工具,用于查找两个文件夹下,文件名称与格式相同的文件,并另存;同时也可以查找仅仅是文件名称相同的文件,并另保存。

    Background Introduction

    昨天在准备Fully Convolutional Network的训练数据,数据集是PASCAL VOC2010中的Segmentation部分。

    摘自《机器学习及其应用2015》:

    PASCAL VOC图像数据集是PASCAL Visual Object Classes(VOC) challenge视觉语义分类比赛中使用的数据集。该数据集中的图像共有20个前景对象类别和一个背景对象类别被用作分类、检测和分割任务。语义分割任务是从2007年开始被加入到PASCAL VOC比赛中的,最初用于语义分割的共有632张图像,包括422张训练图像和210张测试图像。该数据集每年比赛时都会进行扩充,截止至2012年,用于语义分割任务的图像已达到4369张。PASCAL VOC是目前最难的语义分割数据集之一,该数据集图像中的内容常会涉及遮挡、不同拍摄视角等情况。

    我这里用作segmentation任务的VOC2010版本数据集里,共有1928张pixel-wise segmentation的图像,Training、Validation各有964张。这1928张图像是VOC 2010的JPEGImages文件夹里面图片的子集。
    然而最紧要的是,虽然有这些图片pixel-wise分割好的结果图像。但是,原图像却在JPEGImages的11321张图像里,显然,要人通过一张一张的对比寻找,将1928张图像从11321张图像里抽出来,十分费时费力。
    因此,我用python写了这个小工具,很快就帮我做完了这原本费时费力的事。这个小工具还可以子集修改,使其适用于其他类型的文件。

    Implementation

    这里面使用到了python里面的os.path模块、glob模块。

    # !/usr/bin/env python
    # encoding: utf-8
    
    import os
    import glob
    from PIL import Image
    
    #指定找到文件后,另存为的文件夹路径
    outDir = os.path.abspath('/home/chenxp/datadisk/pascal/VOCdevkit/VOC2010/output') 
    
    #指定第一个文件夹的位置
    imageDir1 = os.path.abspath('/home/chenxp/datadisk/pascal/VOCdevkit/VOC2010/JPEGImages')
    
    #定义要处理的第一个文件夹变量
    image1 = [] #image1指文件夹里的文件,包括文件后缀格式;
    imgname1 = [] #imgname1指里面的文件名称,不包括文件后缀格式
    
    #通过glob.glob来获取第一个文件夹下,所有'.jpg'文件
    imageList1 = glob.glob(os.path.join(imageDir1, '*.jpg'))
    
    #遍历所有文件,获取文件名称(包括后缀)
    for item in imageList1:
        image1.append(os.path.basename(item))
    
    #遍历文件名称,去除后缀,只保留名称
    for item in image1:
        (temp1, temp2) = os.path.splitext(item)
        imgname1.append(temp1)
    
    #对于第二个文件夹路径,做同样的操作
    imageDir2 = os.path.abspath('/home/chenxp/datadisk/pascal/VOCdevkit/VOC2010/SegmentationClass')
    image2 = []
    imgname2 = []
    imageList2 = glob.glob(os.path.join(imageDir2, '*.png'))
    
    for item in imageList2:
        image2.append(os.path.basename(item))
    
    for item in image2:
        (temp1, temp2) = os.path.splitext(item)
        imgname2.append(temp1)
    
    #通过遍历,获取第一个文件夹下,文件名称(不包括后缀)与第二个文件夹相同的文件,并另存在outDir文件夹下。文件名称与第一个文件夹里的文件相同,后缀格式亦保持不变。
    for item1 in imgname1:
        for item2 in imgname2:
            if item1 == item2:
                dir = imageList1[imgname1.index(item1)]
                img = Image.open(dir)
                name = os.path.basename(dir)
                img.save(os.path.join(outDir, name))

    实验过程:
    如下图所示,我要找出JPEGImages文件夹下,所有与SegmentationClass文件夹里面的图片名称(不包括图片格式)相同的图片,并将这些名称一样的图片保存输出到output文件夹下。
    这里写图片描述
    执行操作:

    $ python readimage2.py

    稍等几秒,便可完成,结果如下:
    这里写图片描述

    Conclusion

    python的os.pathglob模块操作:

    #os.path.abspath('path'),返回绝对路径
    imageDir1 = os.path.abspath('/home/chenxp/datadisk/pascal/VOCdevkit/VOC2010/JPEGImages')
    
    #glob.glob('path'),获取该路径下所有指定格式的文件
    imageList1 = glob.glob(os.path.join(imageDir1, '*.jpg'))
    
    #os.path.basename('path')返回文件名称,包括文件后缀格式
    for item in imageList1:
        image1.append(os.path.basename(item))
    
    #os.path.splitext(),返回元组,为文件名称与文件后缀格式
    for item in image1:
        (temp1, temp2) = os.path.splitext(item)
        imgname1.append(temp1)

    Postscript

    事实上,我一开始写的是找出两个文件夹下,文件名称与文件格式(此处为图像.jpg)相同的程序。
    但后来发现这个数据集坑人的是,原图像为.jpg格式,pixel-wise segmentation文件图像是.png格式,这两个文件里面的文件格式还不一样。所以得多加几行去除文件格式的操作。
    况且,我想后一种,即找出包括文件格式相同的操作应该更为普遍吧。因此,我一开始的程序如下:

    #!/usr/bin/env python
    # encoding: utf-8
    
    import glob
    import os
    import numpy as np
    from PIL import Image
    
    outDir = os.path.abspath('/home/chenxp/datadisk/pascal/VOCdevkit/VOC2010/output')
    
    #Use the function: os.path.join
    imageDir1 = os.path.abspath('/home/chenxp/datadisk/pascal/VOCdevkit/VOC2010/JPEGImages')
    
    #Define the List of the images
    image1 = []
    
    #Get the absolute path of the images
    imageList1 = glob.glob(os.path.join(imageDir1, '*.png'))
    
    #Use the function: os.path.basename() Get the name of the images
    for item in imageList1:
        image1.append(os.path.basename(item))
    
    imageDir2 = os.path.abspath('/home/chenxp/datadisk/pascal/VOCdevkit/VOC2010/SegmentationClass')
    image2 = []
    imageList2 = glob.glob(os.path.join(imageDir2, '*.png'))
    
    for item in imageList2:
        image2.append(os.path.basename(item))
    
    for item in image1:
        print item
    
    for item in image2:
        print item
    
    for item1 in image1:
        for item2 in image2:
            if item1 == item2:
                img = Image.open(os.path.join(imageDir2, item1))
                img.save(os.path.join(outDir, item2))

    希望这个小工具能提高一下工作效率,enjoy~^_^

    Reference

    1. https://docs.python.org/2/library/glob.html
    2. https://docs.python.org/2/library/os.path.html
    3. http://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2011/03/25/1995537.html
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  • 新建文件夹不到该项目

    千次阅读 2019-10-30 13:23:53
    新建文件夹不到该项目 新建文件夹时出现的问题如下图所示 解决办法: 打开Windows Defender安全中心,找到病毒和威胁防护,点击"病毒和威胁防护设置",打开受控制文件夹的访问,点击关闭即可 ...

    新建文件夹时找不到该项目

    新建文件夹时出现的问题如下图所示

    在这里插入图片描述

    解决办法:

    打开Windows Defender安全中心,找到病毒和威胁防护,点击"病毒和威胁防护设置",打开受控制文件夹的访问,点击关闭即可
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

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