python去除文件名中的#及后面的乱码
下载某些文件会有#agdsa之类的代码,例如“你好#agdas.mp3”一个两个重命名还行,几十个就没必要自己动手修改了。通过python可以批量修改当前文件夹内所有带#的文件,具体代码如下:
以MP3文件批量重命名为例:
隐者艾伦的技术博客
下载某些文件会有#agdsa之类的代码,例如“你好#agdas.mp3”一个两个重命名还行,几十个就没必要自己动手修改了。通过python可以批量修改当前文件夹内所有带#的文件,具体代码如下:
以MP3文件批量重命名为例:
使用yolo预测的时候一直在输出信息,类似下面这种,比较影响debug,查了一查是由于ultralytics自己实时输出推理结果。
0: 1080×1920 1 person, 47.8ms
Speed: 1.0ms preprocess, 47.8ms inference, 0.0ms postprocess per image at shape (1, 3, 1080, 1920)
解决办法:在不修改源代码的情况下,修改预测语句:
使用pip安装face_recognition
结果报错:
Building wheel for dlib (setup.py) … error
error: subprocess-exited-with-error
使用pip升级,输入:python.exe -m pip install –upgrade pip
报错一大堆:
是我目前为止看到最好的零基础计算机编程公开课。很适合工业设计等非计算机专业的同学入门学习计算机编程。
当然哈佛本来就是全世界排名前五的学校,有这个机会免费学习哈佛的课程蛮好的。
比如调试C语言学习环境的时候,很多同学会在第一步卡住,环境配置不好。但是CS50与Github合作提供了在线编译环境,在任何一个设备上都可以云端编写并运行代码:cs50.dev(需要科学)
免去了很多配置环境的烦恼,使学生能够专注于算法本身的学习。
个人感觉:优秀的老师与一般的老师区别就是:优秀的老师更能够从学生现有的知识体系出发,尽可能多的讲解可以理解的知识,避免常见的错误,循序渐进让学生能够掌握足够的知识。而不是一个字一个字念PPT这种行为。
众所周知,当前使用最广泛,性能最佳的大模型来自于OpenAI旗下ChatGPT的4及4o大模型。
在CNBC的一项报道中, Impact Research 为 Walton Family Foundation 进行的一项新民意调查显示:熟悉 ChatGPT的教师比例从 55% 上升到 79%,而在 K-12 学生中,这一比例从 37% 上升到 75%。
在实际使用方面46% 的教师和 48% 的学生表示他们至少每周使用 ChatGPT,学生的使用量比去年上升了 27 个百分点。
而且在学生中,对于chatgpt的评价普遍是积极的。70% 的 K-12 学生对 AI 聊天机器人有好感。在本科生中,这一比例上升到75%。在家长中,68%的人对人工智能聊天机器人持好感,47%的受访者希望在学校更多地使用人工智能聊天机器人,而36%的人希望减少使用。黑人(57%)和西班牙裔父母(55%)对人工智能在教育中使用的支持率更高。