再玩Shotgun的Toolkit

最近又重新配了下Shotgun的Toolkit,发现和原来相比,变化挺大的,现在成了每配一个项目都要将App拷贝导单独的项目里面,而不是想原来那样几个项目公用一个App,自己第一次修改的时候,发现怎么也不生效,Debug了半天才发现,原来那个项目的App根本指得就不是我修改的那个,而且连配置文件yaml结构都变了,但是感觉不是变得简单合理,而是更加复杂了,这是Shotgun的一贯风格。最让自己想不通的Shotgun的默认保存文件的File Save App命名连下划线都不能用,这简直太不人性化了,自己果断改掉了,可以按照自己要求的格式直接给文件命名了,具体修改了如下地方:
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首先在templatekey的这个文件,将如图所示的正则表达式改掉,原来的是“[\w_]“,把下划线去掉,就可以在名字里又下划线了。
第二步是,当艺术家点击这个工具的时候,名字根据任务直接就好了,不需要艺术家手动输入,那样繁琐而且很可能莫衷一是,出现不统一的名字,于是又加了点东西进去:
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在file_save_form这个文件里加了个_get_default_name()的function,这个function又是做了哪些操作呢,无非就是根据当前的镜头名字和task的名字,自动生成个具体的文件的名字。
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如图所示_get_default_name()具体干了哪些事情。
最后当我们再次点击File Save的时候,就出现了我们想要的名字了,当然了这个名字可以根据自己公司的流程来定,不必拘泥。
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小结:Shotgun的Toolkit想玩好确实需要TD投入大量后期的开发,否则根本不能大要生产的要求。

内容: 这个合成医疗保健数据集的创建是为了作为数据科学、机器学习和数据分析爱好者的宝贵资源。 灵感: 医疗保健数据通常很敏感,并受隐私法规的约束,因此难以访问以进行学习和实验。为了解决这一差距,我利用 Python 的 Faker 库生成了一个数据集,该数据集反映了医疗保健记录中常见的结构和属性。通过提供这些合成数据,我希望促进医疗保健分析领域的创新、学习和知识共享。 表格信息: 每列都提供有关患者、其入院情况和提供的医疗保健服务的特定信息,使此数据集适用于医疗保健领域的各种数据分析和建模任务。以下是数据集中每一列的简要说明 - 名字:此列表示与医疗保健记录关联的患者的姓名。 年龄:患者入院时的年龄,以年表示。 性:指示患者的性别,“男性”或“女性”。 血型:患者的血型,可以是常见的血型之一(例如,“A+”、“O-”等)。 医疗状况:此列指定了与患者相关的主要医疗状况或诊断,例如“糖尿病”、“高血压”、“哮喘”等。 入学日期:患者入住医疗机构的日期。 医生:在患者入院期间负责护理的医生的姓名。 医院:标识患者收治的医疗机构或医院。 保险提供商:此列指示患者的保险提供商,可以是多个选项之一,包括“Aetna”、“Blue Cross”、“Cigna”、“UnitedHealthcare”和“Medicare”。 账单金额:患者在入院期间为他们的医疗保健服务开具的账单金额。这表示为浮点数。 房间号:患者入院期间入住的房间号。 入场类型:指定入院类型,可以是“紧急”、“选择性”或“紧急”,以反映入院的情况。 出院日期:患者从医疗机构出院的日期,基于入院日期和实际范围内的随机天数。 药物:确定患者在入院期间开具或服用的药物。例子包括“阿司匹林”、“布洛芬”、“青霉素”、“扑热息痛”和“立普妥”。
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