50585505

laizi :http://blog.youkuaiyun.com/shjh369/article/details/50585505

[python] view plain copy
import logging

创建一个logger

logger = logging.getLogger(‘mylogger’)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

创建一个handler,用于写入日志文件

fh = logging.FileHandler(‘test.log’)
fh.setLevel(logging.DEBUG)

再创建一个handler,用于输出到控制台

ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.DEBUG)

定义handler的输出格式

formatter = logging.Formatter(‘[%(asctime)s][%(thread)d][%(filename)s][line: %(lineno)d][%(levelname)s] ## %(message)s’)
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)

给logger添加handler

logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)

记录一条日志

logger.info(‘foorbar’)

关于formatter的配置,采用的是%()s的形式,就是字典的关键字替换。提供的关键字包括:
Format Description
%(name)s Name of the logger (logging channel).
%(levelno)s Numeric logging level for the message (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL).
%(levelname)s Text logging level for the message (‘DEBUG’, ‘INFO’, ‘WARNING’, ‘ERROR’, ‘CRITICAL’).
%(pathname)s Full pathname of the source file where the logging call was issued (if available).
%(filename)s Filename portion of pathname.
%(module)s Module (name portion of filename).
%(funcName)s Name of function containing the logging call.
%(lineno)d Source line number where the logging call was issued (if available).
%(created)f Time when the LogRecord was created (as returned by time.time()).
%(relativeCreated)d Time in milliseconds when the LogRecord was created, relative to the time the logging module was loaded.
%(asctime)s Human-readable time when the LogRecord was created. By default this is of the form “2003-07-08 16:49:45,896” (the numbers after the comma are millisecond portion of the time).
%(msecs)d Millisecond portion of the time when the LogRecord was created.
%(thread)d Thread ID (if available).
%(threadName)s Thread name (if available).
%(process)d Process ID (if available).
%(message)s The logged message, computed as msg % args.

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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