bat批处理

本文介绍了一种使用批处理脚本快速创建手写数字识别训练模板的方法,通过自动化步骤生成包含图片路径及其对应标签的文本文件。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在用支持向量机处理手写识别时,需要一个保存模板图片路径与0~9标签的文本txt,如下:
 
 

实现步骤:(这里路径为D:\nums)

step1、

到路径D:\nums\train0下,新建 "p.txt",输入

dir /b/s/p/w *.jpg>num.txt

 保存并重命名为 "p.bat",双击运行可得--> "num.txt" 内容如下:


继续新建 "pp.txt",输入

setlocal enabledelayedexpansion
for /f "delims=  " %%a in (num.txt) do (
set /a line =0      注释:0为标签,step2中应相应该为 1 - 9
echo %%a >>0.txt
echo !line! >>0.txt
)

 保存并重命名为"pp.bat",双击得到-->"0.txt",内容如下:

 

step2、

按照步骤一方法处理 "D:\nums\train1" ~ "D:\nums\train9" ,分别得到 "1.txt" ~ "9.txt"。

 

step3、

到路径 D:\nums 下,新建 "hb.txt" ,输入

@echo off
set d=d:\nums
pushd %d%
del hb.tmp 2>nul
for /f "tokens=*" %%i in ('dir/b/s *.txt') do type "%%i">>hb.txt
ren hb.tmp hb.txt
popd

 保存并重命名为 "hb.bat",双击运行得到"hb.txt",就得到开篇时的目的文件:



 

OK,到此所需要的路径文件就创建成功了!

 

以上步骤均可在Dos命令框下实现,bat批处理只是把在黑框框里一行一行的内容一次性输入而已,有兴趣的同学可以用Dos实现,OK。
 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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