搜索磁盘按照扩展名分类写入文本介绍

本文介绍了一种使用Windows批处理脚本的方法,通过修改《提取文件.txt》参数,搜索指定盘符的文件按照扩展名分类,并将结果写入对应文本文件,便于文件整理。支持多种常见文件类型如.jpg、.pdf等。

《搜索磁盘按照扩展名分类写入文本》适用WIN系统,批处理bat写的小文件,适用于整理文件,扩展名又称后缀名。
功能:搜索磁盘某个盘符按照扩展名分类,结果生成该扩展名的文本文件,通过生成文件快速找到文件全路径名。后期再通过另外批处理去移动或复制。

方法:通过修改《提取文件.txt》文本文件内部分参数来达到需要搜索文件的目的。

软件说明:
1、下载解压后有两个文件

 搜索磁盘按照扩展名分类写入文本.bat------执行文件

提取文件.txt------可修改参数文件

2、参数修改

《提取文件.txt》文件内容:

 PANFU代表计算机盘符

KZM代表扩展名

修改参数方法:只需修改等于号(=)后的内容。

例如:修改d为e和修改mp4为jpg

PANFU=e

KZM=jpg

修改后保存退出,再运行《搜索磁盘按照扩展名分类写入文本.bat》后会得到一个扩展名文本文件。

 文件内容展示:

3、该盘符该扩展名文件全部展示出全路径名,方便整理文件。

文件扩展名:

 .7z、.bmp、.doc、.docx、.gif、.jpg、.pdf、.png、.ppt、.psd、.pst、.tif、.xls、.xlsx、.zip、.html、.mp3、.mp4、,jpeg、.avi等扩展名,扩展名种类很多只需参数正确会全部搜索出来。

链接:https://download.youkuaiyun.com/download/internet20/88226615

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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