当前位置：首页 > news >正文

机器学习或深度学习的数据读取工作（大数据处理）

news 2025/7/4 19:54:17

机器学习或深度学习的数据读取工作（大数据处理）主要是.split和re.findall和glob.glob运用。
读取文件的路径（为了获得文件内容）和提取文件路径中感兴趣的东西(标签)
1，“glob.glob”用于读取文件路径
2，“.split“用于字符串分割
3，”re.findall“用于获取字符串里的感兴趣的东西

文章目录

一、目标是什么？
二、实验代码
- 2.1 获取全部路径(包含文件名的路径)
- - - 2.1.1 获取全部路径错误代码如下（示例）：
    - 2.1.2 获取全部路径错误代码结果：
    - 2.1.3 获取全部路径正确代码：
    - 2.1.4 获取全部路径正确代码结果
- 2.2 分别获取训练集和测试集的文件路径
- 2.3 获取文件名里面指定的内容
3 全部代码
注意事项

一、目标是什么？

获取rubbish文件夹下以.txt结尾文件的路径，并提取文件名里面指定的内容（本次实验是获取文件名（test_故障1_数据1.txt）里“数据”后面的数字）。
在这里插入图片描述

二、实验代码

2.1 获取全部路径(包含文件名的路径)

2.1.1 获取全部路径错误代码如下（示例）：

import numpy as np
import glob
import re# 1，错误获取路径
data_path_error = glob.glob(r'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish/*/*.txt')
data_path_error.sort()

2.1.2 获取全部路径错误代码结果：

# ['C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障1_数据1.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障1_数据21.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障1_数据30.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障2_数据11.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障2_数据24.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障2_数据31.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障1_数据2.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障1_数据33.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障1_数据41.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障2_数据11.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障2_数据38.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障2_数据72.txt']

路径下既有单斜杠（“/”）又有所斜杠（“\”）,python的很多读取函数识别不了。

2.1.3 获取全部路径正确代码：

# 1，正确获取路径
data_path_right = glob.glob('C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\*\\*.txt')
data_path_right.sort()

2.1.4 获取全部路径正确代码结果

# ['C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据1.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据21.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据30.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据11.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据24.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据31.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据2.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据33.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据41.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据11.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据38.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据72.txt']

2.2 分别获取训练集和测试集的文件路径

代码如下（示例）：

# 2，分别获取训练集和测试集的文件路径
# 2.1，获取文件名
file_name = [x.split('\\')[-1] for x in data_path_right]
file_name_temp = [x.split('_')[0] for x in file_name]
# 2.1，将训练集和测试集分开
# 2.1.1，获取训练集和测试集大小
test_size = 0
train_size = 0
for i in file_name_temp:if i == "test":test_size = test_size + 1elif i == "train":train_size = train_size + 1
# 2.1.2，获取训练集和测试集文件路径
train_path = np.empty((train_size), dtype=object)
test_path = np.empty((test_size), dtype=object)
test_size_index = 0
train_size_index = 0
for i_index, i in enumerate(file_name_temp):if i == "test":test_path[test_size_index] = data_path_right[i_index]test_size_index = test_size_index + 1elif i == "train":train_path[train_size_index] = data_path_right[i_index]train_size_index = train_size_index + 1
train_path = list(train_path)
# ['C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据2.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据33.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据41.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据11.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据38.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据72.txt']
test_path = list(test_path)
# ['C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据1.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据21.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据30.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据11.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据24.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据31.txt']

2.3 获取文件名里面指定的内容

test_fault_severity = [x.split('\\')[-1] for x in test_path]
test_fault_severity = [x.split('_')[-1] for x in test_fault_severity]
test_fault_severity = [x.split('.')[0] for x in test_fault_severity]
test_fault_severity = [re.findall(r'\d+', path)[0] for path in test_fault_severity]
print(test_fault_severity)

结果：

[‘1’, ‘21’, ‘30’, ‘11’, ‘24’, ‘31’]

3 全部代码

import numpy as np
import glob
import re# 1，错误获取路径
data_path_error = glob.glob(r'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish/*/*.txt')
data_path_error.sort()
# ['C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障1_数据1.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障1_数据21.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障1_数据30.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障2_数据11.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障2_数据24.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\test\\test_故障2_数据31.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障1_数据2.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障1_数据33.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障1_数据41.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障2_数据11.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障2_数据38.txt',
# 'C:/Users/houweiming/Desktop/faut_data/code_public_dataset/rubbish\\train\\train_故障2_数据72.txt']# 1，正确获取路径
data_path_right = glob.glob('C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\*\\*.txt')
data_path_right.sort()
# ['C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据1.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据21.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据30.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据11.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据24.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据31.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据2.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据33.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据41.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据11.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据38.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据72.txt']# 2，分别获取训练集和测试集的文件路径
# 2.1，获取文件名
file_name = [x.split('\\')[-1] for x in data_path_right]
file_name_temp = [x.split('_')[0] for x in file_name]
# 2.1，将训练集和测试集分开
# 2.1.1，获取训练集和测试集大小
test_size = 0
train_size = 0
for i in file_name_temp:if i == "test":test_size = test_size + 1elif i == "train":train_size = train_size + 1
# 2.1.2，获取训练集和测试集文件路径
train_path = np.empty((train_size), dtype=object)
test_path = np.empty((test_size), dtype=object)
test_size_index = 0
train_size_index = 0
for i_index, i in enumerate(file_name_temp):if i == "test":test_path[test_size_index] = data_path_right[i_index]test_size_index = test_size_index + 1elif i == "train":train_path[train_size_index] = data_path_right[i_index]train_size_index = train_size_index + 1
train_path = list(train_path)
# ['C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据2.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据33.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障1_数据41.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据11.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据38.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\train\\train_故障2_数据72.txt']
test_path = list(test_path)
# ['C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据1.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据21.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障1_数据30.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据11.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据24.txt',
# 'C:\\Users\\houweiming\\Desktop\\faut_data\\code_public_dataset\\rubbish\\test\\test_故障2_数据31.txt']# 3，分别获取训练集和测试集的故障类型
test_fault_severity = [x.split('\\')[-1] for x in test_path]
test_fault_severity = [x.split('_')[-1] for x in test_fault_severity]
test_fault_severity = [x.split('.')[0] for x in test_fault_severity]
test_fault_severity = [re.findall(r'\d+', path)[0] for path in test_fault_severity]
print(test_fault_severity)
print("HELLO WORLD!")

注意事项

1，.split解释

# x.split('\\')
# 将字符串分割成一个列表，并以指定的分隔符进行分割。在这个例子中，我们使用“\\”作为分隔符。

2，.findall解释

# def findall(pattern, string, flags=0):
# string中所有与pattern匹配的全部字符串,返回形式为列表，如果pattern中含有分组，返回分组的匹配结果。如果有pattern中有多个分组，则返回元组列表。
# 例子：
# import re
# kk = re.compile(r'\d+')
# kk.findall('one1two2three3four4')
# #[1,2,3,4]

正则表达式，需要时查即可，不需要特殊关注

机器学习或深度学习的数据读取工作（大数据处理）

机器学习或深度学习的数据读取工作（大数据处理）主要是.split和re.findall和glob.glob运用。读取文件的路径（为了获得文件内容）和提取文件路径中感兴趣的东西(标签) 1，“glob.glob”用于读取文件路径 2，“.…...

编程日记 2023/12/25 6:13:11

Rust 生命周期

Rust 第17节生命周期先看一段错误代码 /* //一段错误的代码 // Rust 编译时会报错； */let r;{let x 5;r &x;}println!("{}",r);Rust 在编译时使用借用检查器， 比较作用域来检查所有的借用是否合法； 很明显；r…...

编程日记 2023/12/25 6:12:10

【论文解读】CNN-Based Fast HEVC Quantization Parameter Mode Decision

时间：2019 年级别：SCI 机构：南京信息工程大学摘要随着多媒体呈现技术、图像采集技术和互联网行业的发展，远程通信的方式已经从以前的书信、音频转变为现在的音频/视频。和视频在工作、学习和娱乐中的比例不断提高&#xff0…...

编程日记 2023/12/25 6:10:08

在Linux上安装CLion

本教程将指导你如何在Linux系统上安装CLion，下载地址为：https://download.jetbrains.com.cn/cpp/CLion-2022.3.3.tar.gz。以下是详细的安装步骤： 步骤1：下载CLion 首先，你需要使用wget命令从提供的URL下载CLion的tar…...

编程日记 2023/12/25 6:08:05

R语言贝叶斯网络模型、INLA下的贝叶斯回归、R语言现代贝叶斯统计学方法、R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型

目录㈠基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用㈡ R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用㈢基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析㈣基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估…...

编程日记 2023/12/25 6:07:05

多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍 Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多…...

编程日记 2023/12/25 5:59:58

Oracle 学习（1）

Oracle简介 Oracle是殷墟（yīn Xu）出土的甲骨文（oracle bone inscriptions）的英文翻译的第一个单词，在英语里是“神谕”的意思。Oracle公司成立于1977年，总部位于美国加州，是世界领先的信息管…...

编程日记 2023/12/25 5:58:57

华为HCIA认证H12-811题库新增

801、[单选题]178/832、在系统视图下键入什么命令可以切换到用户视图? A quit B souter C system-view D user-view 试题答案：A 试题解析：在系统视图下键入quit命令退出到用户视图。因此答案选A。 802、[单选题]“网络管理员在三层交换机上创建了V…...

编程日记 2023/12/25 5:54:53

Nginx Unit 1.27.0 发布

目录介绍更新内容将 HTTP 请求重定向到 HTTPS 为纯路径 URI 提供可配置的文件名完整的更新日志其他平台更新介绍 Nginx Unit 是一个动态应用服务器，能够与 Nginx Plus 和 Nginx 开源版并行或独立运行。Nginx Unit 支持 RESTful JSON API，…...

编程日记 2023/12/25 5:51:50

【影像组学入门百问】#32—#34

#32-影像组学研究过程中，图像重采样参数怎么选择？ 在影像组学研究过程中，选择合适的图像重采样参数对于保证分析质量和准确性至关重要。以下是在选择图像重采样参数时需要考虑的一些建议： 1.目标分辨率：首先&#…...

编程日记 2023/12/25 5:48:48

YOLOv5代码解析——yolo.py

yolo.py的主要功能是构建模型。 1、最主要的函数是parse_model，用于解析yaml文件，并根据解析的结果搭建网络。这个函数的注释如下： def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channels(3)"""解析模型文件，并…...

编程日记 2023/12/25 5:47:47

4种feature classification在代码的实现上是怎么样的？Linear / MLP / CNN / Attention-Based Heads

具体的分类效果可以看：【Arxiv 2023】Diffusion Models Beat GANs on Image Classification 1、线性分类器 (Linear, A) 使用一个简单的线性层，通常与一个激活函数结合使用。 import torch.nn as nnclass LinearClassifier(nn.Module):def __init__(se…...

编程日记 2023/12/25 5:46:45

springboot集成websocket全全全！！！

一、界面展示二、前置了解 1.什么是websocket WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的持久化协议。全双工协议就是客户端可以给我们服务器发数据服务器也可以主动给客户端发数据。 2.为什么有了http协议还要websocket 协议 http协议是一种无状态，非…...

编程日记 2023/12/25 5:44:43

SpringMVC：整合 SSM 中篇

文章目录 SpringMVC - 04整合 SSM 中篇一、优化二、总结三、说明注意： SpringMVC - 04 整合 SSM 中篇一、优化在 spring-dao.xml 中配置 dao 接口扫描，可以动态地实现 dao 接口注入到 Spring 容器中。优化前：手动创建 SqlSessionTempl…...

编程日记 2023/12/25 5:42:41

oracle即时客户端（Instant Client）安装与配置

之前的文章记录了oracle客户端和服务端的下载与安装，内容参见： 在Windows中安装Oracle_windows安装oracle 如果不想安装oracle客户端（或者是电脑因为某些原因无法安装oracle客户端），还想能够连接oracle远程服务&#…...

编程日记 2023/12/25 5:41:40

POP3协议详解

基本介绍 POP3是一种用于从邮件服务器获取电子邮件的协议。它允许邮件客户端连接到邮件服务器，检索服务器上存储的邮件，并将邮件下载到客户端设备上。POP3的工作原理如下： 连接和身份验证： 邮件客户端通过TCP/IP连接到邮件服务器…...

编程日记 2023/12/25 5:37:37

电子病历编辑器源码，提供电子病历在线制作、管理和使用的一体化电子病历解决方案

概述： 电子病历是指医务人员在医疗活动过程中,使用医疗机构信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化信息,并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录,是病历的一种记录形式。医院通过电子病历以电子化方式记录患者就诊的信息，包括&…...

编程日记 2023/12/25 5:35:35

WT2605C高品质音频蓝牙语音芯片：外接功放实现双声道DAC输出的优势

在音频处理领域，双声道DAC输出能够提供更为清晰、逼真的音效，增强用户的听觉体验。针对这一需求，唯创知音的WT2605C高品质音频蓝牙语音芯片，通过外接功放实现双声道DAC输出，展现出独特的应用优势。一、高品质音频处理…...

编程日记 2023/12/25 5:34:34

IntelliJ IDEA 2023.3 最新版如何如何配置?IntelliJ IDEA 2023.3 最新版试用方法

🌷🍁 博主猫头虎（🐅🐾）带您 Go to New World✨🍁 🦄 博客首页——🐅🐾猫头虎的博客🎐 🐳 《面试题大全专栏》 🦕 文章图文…...

编程日记 2023/12/25 5:33:33

1. Android wifi 关键日志总结 (1) Wi-Fi 断开 (CTRL-EVENT-DISCONNECTED reason3) 日志相关部分： 06-05 10:48:40.987 943 943 I wpa_supplicant: wlan0: CTRL-EVENT-DISCONNECTED bssid44:9b:c1:57:a8:90 reason3 locally_generated1解析： CTR…...

编程新知 2025/6/17 12:57:30

MFC内存泄露

1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...

编程新知 2025/6/28 14:31:27

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 （1）设置网关打开VMware虚拟机，点击编辑…...

编程新知 2025/7/4 2:40:04

渲染学进阶内容——模型

最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义，在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容，其实不管是方块还是方块实体，都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器，用于动态创…...

编程新知 2025/6/21 3:27:34

什么是Ansible Jinja2

理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具，可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板，允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板，并通…...

编程新知 2025/7/3 14:45:13

算法岗面试经验分享-大模型篇

文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer （1）资源论文&a…...

编程新知 2025/7/4 18:44:06