_01IO流显示文件夹的方式

本文通过一个C#示例介绍了如何使用System.IO命名空间中的Path类来处理文件路径,包括获取文件名、文件扩展名及不含扩展名的文件名等常见操作。
 1 using System;
 2 using System.Collections.Generic;
 3 using System.IO;
 4 using System.Linq;
 5 using System.Text;
 6 using System.Threading.Tasks;
 7 
 8 namespace _01IO流
 9 {
10     class Program
11     {
12         static void Main(string[] args)
13         {
14             string path =@"C:\Users\Administrator\Desktop\1.text";
15             int index = path.LastIndexOf("\\");
16            
17             Console.WriteLine(path.Substring(index+1,1));//传统切割
18 
19             //Console.WriteLine(Path.GetExtension(path));//显示后缀名
20             //Console.WriteLine(Path.GetFileName(path));//文件名字和后缀
21             //Console.WriteLine(Path.GetFileNameWithoutExtension(path));//只单独显示名字
22 
23         }
24     }
25 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/satanj/p/9668005.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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