批处理

用批处理做吧， 然后把这个文件放到你要提取文件名的文件夹里，就是在这个文件夹里生成一个“list.txt”的文档，复制这个文档到EXCEL里就可以了。这个批处理放到哪个文件就会提取所在目录所有文件名并保存。注意:list.txt，list.bat。也会在那个文档里，注意删除。 或者到excel dir /a-d /b >./文件列表.excel

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ 文件夹 2 文章来源: 在执行批处理时出现错误。错误消息为: 目录名称无效。

（网上经验总结） 参考1： https://blog.csdn.net/chenzhi1992/article/details/52905569 获取数据： 确保要有高质量的输入/输出数据集，这个数据集要足够大、具有代表性以及拥有相对清楚的标签。 预处理： (数据保持零均值和较小的方差）将数据进行集中，也就是要使数据均值为0，从而使每个维度的每次变动为1。有时，当输入的维度随量级排序变化时，最好使用那个维度的log(1+x)。基本上，重要的是要找到一个0值的可信编码以及自然分界的维度。（如果x的均值很大（例如100），那么权值的更新将会非常大，并且是相互关联的，这使得学习变得低劣而缓慢。） 批处理： 在如今的计算机上每次只执行一个训练样本是很低效的。反之如果进行的是128个例子的批处理，效率将大幅提高，因为其输出量是非常可观的。事实上使用数量级为1的批处理效果不错，这不仅可获得性能的提升同时可降低过度拟合；不过这有可能会被大型批处理超越。但不要使用过大的批处理，因为有可能导致低效和过多过度拟合。所以我的建议是：根据硬件配置选取适合的批处理规模，量力而为会更加高效。 梯度归一化： 根据批处理的大小来拆分梯度。因为如果对批处理进行倍增（或倍减），无需改变学习率（无论如何，不要太多）。 学习率计划： 从一个正常大小的学习率（LR）开始，朝着终点不断缩小。 学习率计划：

1.提取目录 ：在批处理中时常会用到文件夹的相互转换-------主要是通过os模块实现 import os print( path ) '/ZC/Download/data' 2.更改当前目录 3.将一个路径分解为目录名个文件名两部分 fpath , fname = os.path.split( "你要分解的路径") 例如： print a print b ’ZC/Download/data’ ‘zc.txt’ 4.分解文件名的扩展名 fpathandname , fext = os.path.splitext( "你要分解的路径") 例如： print a print b 显示： ’ZC/Download/data/zc’ .txt 5.获取某目录中的文件的列表 path=os.getcwd() # 设置路径 dirs=os.listdir(path) # 获取指定路径下的文件 for i in dirs: # 循环读取路径下的文件并筛选输出 if os.path.splitext(i)[1] == ".py": # 筛选csv文件 print i 文章来源: https://blog.csdn.net/YZXnuaa/article/details/91457283

前言 我们之前研究过为什么Unity的UI可以合批，是因为使用了相同的材质进行渲染，UI上不同图片渲染是通过把图片打成一张图集后，使用Image组件对顶点填充了不同的UV值实现的。 那么有没有什么办法可以让3D的物体也像UI一样，使用相同材质，但是可以表现出不一样的样子呢（比如颜色/位置等）？ 我们知道unity有两种传统的批处理的方式：静态批处理，动态批处理。其中动态批处理可以实现让物体使用相同的材质，拥有不同的位置信息。但是动态批处理的局限性很高（顶点数限制，PASS数限制等）。 Unity在5.4及以后的版本支持了一种新的批处理方式：GPU Instancing。通过这种方式，我们可以给同一材质传递一些不同的信息，进而渲染出不同的效果。 GPU Instancing官方文档 1.使用Unity的Standard材质 首先，为了避免动态批处理影响我们观察GPU Instance的结果，我们要先把动态批处理关掉（在Build Setting中的Player Setting中）： 关闭动态批处理 然后我们在unity中新建一个材质球，把面板上的GPU Instancing选项勾上，新建几个cube得到的结果是这样的： 16个cube的GPUInstancing WTF?16个cube居然有67个Batches?这哪里优化了，分明是负优化好吧。。。 这里我们读一下文档

这是我转载的，但是我亲测了，好用！我的问题这个方法解决了！！ 昨天研究了一下mysql的批处理，最初发现很慢 代码如下： [java] view plain copy package import public class public static void try "com.mysql.jdbc.Driver" "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_deletable?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8" "mysql" "mysql" int 50000 int 5000000 false ); //设置自动提交为false "====================" for long 1 1 //设置第一个参数的值为i //将该条记录添加到批处理中 if 0 //执行批处理 //提交 ":添加" +batchSize+ "条" if 1 0 +batchSize+ +(t2-t1)/ 1000 + "秒" catch 很明显，1万条数据，需要执行243秒。 这个代码的性能很低，首先排除该表的复杂性（该表只有两个字段，id为自增主键），二、排除逻辑复杂性（从代码可以看出，这段代码只是简单的把i值赋给id） 后来又调整了很多参数，但都没有找到根本原因，执行时间会有稍微提高或者没什么变化。 最后，添加参数

MySQL提供了备份命令 mysqldump， 我们通过 批处理命令 和 任务计划程序 实现数据库的定期备份。 创建批处理命令文件 示例脚本： @echo off echo 正在建立数据库备份... D: cd D:\Program Files\MySQL\bin set "Ymd=%date:~,4%%date:~5,2%%date:~8,2%" echo 正在备份全部数据库 mysqldump --no-defaults --events --all-databases -uroot -proot >E:\MySQLBak\%Ymd%_all.sql echo 正在备份业务数据库 mysqldump --no-defaults --events -uroot -proot --databases bussDB>E:\MySQLBak\%Ymd%_bussDB.sql echo 备份建立完成！ echo ::pause 创建计划任务 在开始中找到任务计划程序并打开 切换至操作选项卡，设置任务要执行的程序或脚本。 文章来源: https://blog.csdn.net/Sdnu08gis/article/details/97020269

一般批处理里通过%ERRORLEVEL%检查返回码来判定执行状态。 执行一条java命令 [plain] view plain copy 正常情况下，上面的错误判断可能不起作用，异常可能try catch住了 分析下： %ERRORLEVEL%是错误代码号 return 1 ； System.exit(1); 文章来源: 批处理运行java抛出%ERRORLEVEL%

JDBC实现批处理方式有两种： statement() or preparedstatement() 一.使用 preparedstatement()方法实现 package test ; import java . io . InputStream ; import java . sql .*; import java . util . Properties ; import org . junit . Test ; /** * JDBC操作 * */ public class JdbcTest { private static String url ; private static String username ; private static String password ; static { try { InputStream is = PropTest . class . getResourceAsStream ( "/jdbc.properties" ); Properties prop = new Properties (); prop . load ( is ); // 将驱动类加载到JVM中 String driver = prop . getProperty ( "jdbc.driver" ); Class . forName ( driver ); url

1 @echo off 2 echo 当前盘符：%~d0 3 echo 当前盘符和路径：%~dp0 4 echo 当前批处理全路径：%~f0 5 echo 当前盘符和路径的短文件名格式：%~sdp0 6 echo 当前CMD默认目录：%cd% 7 pause 来源： https://www.cnblogs.com/utank/p/11763072.html