C# 文件夹拷贝

 1 /// <summary>
 2         /// 整个文件夹拷贝
 3         /// </summary>
 4         /// <param name="yanfilepath"></param>
 5         /// <param name="mudifilepath">目标</param>
 6         public void CopyFilesDirs(string yanfilepath, string mudifilepath)
 7         {
 8             try
 9             {
10                 if (!Directory.Exists(mudifilepath))
11                 {
12                     Directory.CreateDirectory(mudifilepath);
13                 }
14                 string[] arrDirs = Directory.GetDirectories(yanfilepath);
15                 string[] arrFiles = Directory.GetFiles(yanfilepath);
16                 if (arrFiles.Length != 0)
17                 {
18                     for (int i = 0; i < arrFiles.Length; i++)
19                         File.Copy(yanfilepath + "\\" + Path.GetFileName(arrFiles[i]), mudifilepath + "\\"
20                         + Path.GetFileName(arrFiles[i]), true);
21                 }
22                 if (arrDirs.Length != 0)
23                 {
24                     for (int i = 0; i < arrDirs.Length; i++)
25                     {
26                         Directory.CreateDirectory(mudifilepath + "\\" + Path.GetFileName(arrDirs[i]));
27                         //递归调用   
28                         CopyFilesDirs(yanfilepath + "\\" + Path.GetFileName(arrDirs[i]),
29                         mudifilepath + "\\" + Path.GetFileName(arrDirs[i]));
30                     }
31                 }
32                 else
33                     return;
34             }
35             catch
36             {
37 
38             }
39         }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zltao/p/4270451.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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