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link管理  ›  Environment.getExternalStoragePublicDirectory(Environment.DIRECTORY_MOVIES) + "/video_" + timeStamp
时间戳
https://wenku.csdn.net/answer/2mmmkeqobs
重情义的数据线
5 月前

Environment.getExternalStoragePublicDirectory(Environment.DIRECTORY_MOVIES) + "/video_" + timeStamp + ".mp4"; 是什么样的路径

时间: 2024-04-18 17:29:22 浏览: 173
`Environment.getExternalStoragePublicDirectory(Environment.DIRECTORY_MOVIES)` 是一个获取外部存储器上的公共影片目录的方法。它返回一个 File 对象，表示外部存储器上的`Movies`目录。 `"/video_" + timeStamp + ".mp4"` 是一个文件名的字符串，其中 `timeStamp` 是一个时间戳，用于给每个录制的视频文件命名，确保每次生成的文件名都是唯一的。 因此，`Environment.getExternalStoragePublicDirectory(Environment.DIRECTORY_MOVIES) + "/video_" + timeStamp + ".mp4"` 是一个用于保存录制视频的完整文件路径。它将在外部存储器上的`Movies`目录中创建一个名为`video_时间戳.mp4`的文件。
相关问题

[ 7.282706] initcall usb_serial_module_init+0x0/0x18 returned 0 after 11533 usecs [ 7.290235] calling ci_hdrc_platform_register+0x0/0x1c @ 1 [ 7.295997] initcall ci_hdrc_platform_register+0x0/0x1c returned 0 after 169 usecs [ 7.303629] calling ci_hdrc_usb2_driver_init+0x0/0x10 @ 1 [ 7.309563] initcall ci_hdrc_usb2_driver_init+0x0/0x10 returned 0 after 396 usecs [ 7.317113] calling ci_hdrc_msm_driver_init+0x0/0x10 @ 1 [ 7.322791] initcall ci_hdrc_msm_driver_init+0x0/0x10 returned 0 after 253 usecs [ 7.330249] calling ci_hdrc_imx_driver_init+0x0/0x10 @ 1 [ 7.337205] initcall ci_hdrc_imx_driver_init+0x0/0x10 returned 0 after 1501 usecs [ 7.344723] calling usbmisc_imx_driver_init+0x0/0x10 @ 1 [ 7.351683] initcall usbmisc_imx_driver_init+0x0/0x10 returned 0 after 1458 usecs [ 7.359246] calling tegra_usb_driver_init+0x0/0x10 @ 1 [ 7.365176] initcall tegra_usb_driver_init+0x0/0x10 returned 0 after 667 usecs

这段信息是Linux内核启动时打印的一些调试信息，其中包含了每个模块的初始化过程和返回结果。每条信息都包含以下几个部分： - `[timestamp]`：当前时间戳，格式为`[秒.微秒]`； - `calling [function]+0x0/0x[xx] @ [number]`：正在调用的函数名和地址； - `initcall [function]+0x0/0x[xx] returned [result] after [time] usecs`：函数执行结果和耗时。 其中，`[function]`表示正在调用的函数名，`[result]`表示函数的返回值，`[

String imageFileName = "IMG_" + timeStamp + ".jpg"; File storageDir = getExternalFilesDir(Environment.DIRECTORY_PICTURES); File imageFile = File.createTempFile( imageFileName, ".jpg", storageDir );这段代码怎么写，完整实例

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if ("realtime" == m_sTimestampType) { point.timestamp = m_dPktTimestamp; } else { point.timestamp = pkt->timestamp_point + tz_second_; if (pkt->echo == 0x39) { // dual return, block 0&1 (2&3 , 4*5 ...)'s timestamp is the same. point.timestamp = point.timestamp - \ (static_cast<double>(block40OffsetDual_[blockid] + \ laser40Offset_[i]) / 1000000.0f); } else { point.timestamp = point.timestamp - \ (static_cast<double>(block40OffsetSingle_[blockid] + \ laser40Offset_[i]) / 1000000.0f); } }

这段代码是一个条件语句，根据 m_sTimestampType 变量的值来确定 point.timestamp 的值。 如果 m_sTimestampType 的值是 "realtime"，则 point.timestamp 的值为 m_dPktTimestamp。 如果 m_sTimestampType 的值...

帮我把下面一段C++代码改写成python代码：#include "Trade.h" #include "WPrice.h" #include <algorithm> double normalCDF(double x) // Phi(-∞, x) aka N(x) { return std::erfc(-x / std::sqrt(2)) / 2; //erfc()是互补误差函数，该返回值表示标准正态分布下var小于x的概率，即N(x) } CTrade::CTrade(double tick) : wp_bid(0.01), wp_ask(0.01), m_tick(tick), m_TimeRound(50) { newday(NULL); } CTrade::~CTrade() { } void CTrade::OnBook(const BTRec& btRec) { wp.setGamma(0.1); wp_bid = wp.getWP(&btRec.Bids); wp_ask = wp.getWP(&btRec.Asks); if (wp_mid > 0){ //wp_mid初始化为-1，仅遇到第一条BTRec记录时条件为false double wp_now = (wp_bid + wp_ask) / 2; //updated wp_mid int volume = btRec.volume; //volume between two orderbook records double ratio = normalCDF((wp_now - wp_mid) / (2 * m_tick)); //m_tick = tick = 0.2 double buyvolume = ratio*volume, sellvolume = (1 - ratio)*volume; m_TimeRound.update(buyvolume, sellvolume, btRec.rec_time.timestamp); //volume moving average if (mv_volume < 0) { mv_volume = volume; mv_buyvolume = buyvolume; } else{ mv_volume += 0.002*(volume - mv_volume); mv_buyvolume += 0.002*(buyvolume - mv_buyvolume); } // round trip volatility if (time_ini < 0 || btRec.rec_time.timestamp - time_ini >= time_scale){ if (time_ini>0){ double dp = wp_now - wp_ini; volatility += 0.05*(dp*dp - volatility); } time_scale = m_TimeRound.getTime() * 1000; //in milliseconds time_ini = btRec.rec_time.timestamp; wp_ini = wp_now; } } wp_mid = (wp_bid + wp_ask) / 2; } void CTrade::newday(const char* p) { wp_mid = -1; m_TimeRound.newday(p); volatility = 16 * m_tick*m_tick; time_slapse = -1, time_scale = -1, wp_ini = -1, time_ini = -1; mv_buyvolume = mv_volume = -1; }

if self.time_ini < 0 or btRec.rec_time.timestamp - self.time_ini >= self.time_scale: if self.time_ini > 0: dp = wp_now - self.wp_ini self.volatility += 0.05 * (dp * dp - self.volatility) self....

select to_timestamp(last_reply_time+8*3600) from shizhan_course_study.tbl_course_question where last_t_id = 3078817

在该查询中，to_timestamp 函数用于将 Unix 时间戳转换为日期时间格式。last_reply_time 是一个 Unix 时间戳列，表示一个日期时间值。8*3600 表示将时间戳调整为与 UTC 时间相差 8 小时的时区。 以下是修改后...

export default ({ command, }) => { const NODE_ENV = process.env.NODE_ENV || 'development' const envFiles = [ .env.${NODE_ENV} for (const file of envFiles) { const envConfig = dotenv.parse(fs.readFileSync(file)) for (const k in envConfig) { process.env[k] = envConfig[k] viteLogo(process.env) const timestamp = Date.parse(new Date()) const optimizeDeps = {} const alias = { '@': path.resolve(__dirname, './src'), 'vue$': 'vue/dist/vue.runtime.esm-bundler.js', const esbuild = {} const config = { base: './', // index.html文件所在位置 root: './', // js导入的资源路径，src resolve: { alias, define: { 'process.env': {} server: { // 如果使用docker-compose开发模式，设置为false open: true, port: process.env.VITE_CLI_PORT, proxy: { // 把key的路径代理到target位置 // detail: https://cli.vuejs.org/config/#devserver-proxy [process.env.VITE_BASE_API]: { // 需要代理的路径 例如 '/api' target: ${process.env.VITE_BASE_PATH}/, // 代理到 目标路径 changeOrigin: true, rewrite: path => path.replace(new RegExp('^' + process.env.VITE_BASE_API), ''), [process.env.VITE_BASE_EXPORT_API]: { // 需要代理的路径 例如 '/api' target: ${process.env.VITE_BASE_REPORTAPI}/, // 代理到 目标路径 changeOrigin: true, rewrite: path => path.replace(new RegExp('^' + process.env.VITE_BASE_EXPORT_API), ''), build: { target: 'es2017', minify: 'terser', // 是否进行压缩,boolean | 'terser' | 'esbuild',默认使用terser manifest: false, // 是否产出manifest.json sourcemap: false, // 是否产出sourcemap.json outDir: 'dist', // 产出目录 // rollupOptions, 使用vite部署时，请帮我修改以上代码，当build打包时，前端页面url新增VITE_PUBLIC_PATH= '/devOnlineStatus/'前缀

root: './', // js导入的资源路径，src resolve: { alias, }, define: { 'process.env': {} }, server: { // 如果使用docker-compose开发模式，设置为false open: true, port: process.env.VITE_CLI_PORT...

java.lang.NoSuchFieldError: HIVE_STRICT_TIMESTAMP_CONVERSION这个错误怎么解决

2. 检查应用程序的类路径和依赖项，确保它们与当前Hive版本兼容。 3. 检查应用程序代码，确保它不会直接引用Hive中不可用的字段HIVE_STRICT_TIMESTAMP_CONVERSION。 4. 如果使用的是Maven，则可以尝试清除Maven...

struct vsb_axis_data_t unsigned long long data_sampling_timestamp_us; //VSB版上报的震动数据采集时间 unsigned long long data_received_timestamp_us; //gantry收到VSB上报数据时间 short x_axis_data; //震动XAxis数据 short z_axis_data; //震动ZAxis数据 struct vsb_axis_data_array std::vector<vsb_axis_data_t> data_array; };void VSB::UploadDataToBlackBox() if(m_received_tpdo_queue.empty()) return; vsb_axis_data_t vsb_data_tmp; m_vsb_data_array.data_array.clear(); while(m_received_tpdo_queue.pop(vsb_data_tmp)) m_vsb_data_array.data_array.push_back(vsb_data_tmp); (*AxisDataPool::in_vsb_data_array) = m_vsb_data_array; } 针对这个函数，写一个测试程序。

std::cout << "data_received_timestamp_us: " << data.data_received_timestamp_us ; std::cout << "x_axis_data: " << data.x_axis_data ; std::cout << "z_axis_data: " << data.z_axis_data ; std::cout ; ...

val month = calendar.get(Calendar.MONTH) + 1 // 月份从 0 开始，所以要加 1 val dayOfMonth = calendar.get(Calendar.DAY_OF_MONTH) 如何转为Long类型的时间戳

接下来，我们使用 calendar.timeInMillis 获取当前 Calendar 对象所代表时间的毫秒数，并将其赋值给 timestamp 变量。 最后，我们将时间戳输出。 请注意，上述代码中的时间戳是以毫秒为单位的长整型 (Long...

std::string timestamp_path = "sequences/" + sequence_number + "/times.txt"; std::ifstream timestamp_file(dataset_folder + timestamp_path, std::ifstream::in); std::string ground_truth_path = "results/" + sequence_number + ".txt"; std::ifstream ground_truth_file(dataset_folder + ground_truth_path, std::ifstream::in); rosbag::Bag bag_out; if (to_bag) bag_out.open(output_bag_file, rosbag::bagmode::Write); Eigen::Matrix3d R_transform; R_transform << 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, -1, 0; Eigen::Quaterniond q_transform(R_transform); std::string line; std::size_t line_num = 0; ros::Rate r(10.0 / publish_delay);解释一下

1. timestamp_path 和 ground_truth_path 用于存储时间戳和真值文件的路径。其中，sequence_number 是一个字符串变量，表示序列号，而 dataset_folder 是数据集文件夹的路径。 2. std::ifstream 是C++中的...

import os from datetime import datetime import random import string def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件，名字改为该文件的创建或修改日期，如果有重名的文件，可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param random_string_length: 随机字符串长度，默认为0 """ for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件的创建时间或修改时间 full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): timestamp = os.path.getmtime(full_path) else: continue # 格式化时间 date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=random_string_length)) new_name += '-' + random_string # 拼接新的文件名 file_extension = os.path.splitext(filename)[1] new_filename = new_name + file_extension new_full_path = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 os.rename(full_path, new_full_path) if __name__ == '__main__': folder_path = 'your_folder_path' batch_rename_files(folder_path, random_string_length=5)

date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string....

hive-3.1.2版本报java.lang.NoSuchFieldError: HIVE_STRICT_TIMESTAMP_CONVERSION错误怎么解决

该错误通常是由于应用程序和当前使用的Hive版本不兼容所致，因为在Hive 3.0.0及更高版本中，HIVE_STRICT_TIMESTAMP_CONVERSION字段已经被删除了。要解决此问题，可以尝试以下方法： 1. 确认应用程序是否与当前使用...

请详细解释下这段代码Rect<float> Framer::ComputeActiveCropRegion(int frame_number) { const float min_crop_size = 1.0f / options_.max_zoom_ratio; const float new_x_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.width * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); const float new_y_crop_size = std::clamp(region_of_interest_.height * options_.target_crop_to_roi_ratio, min_crop_size, 1.0f); // We expand the raw crop region to match the desired output aspect ratio. const float target_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.input_size.height) / static_cast<float>(options_.input_size.width) * static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_x) / static_cast<float>(options_.target_aspect_ratio_y); Rect<float> new_crop; if (new_x_crop_size <= new_y_crop_size * target_aspect_ratio) { new_crop.width = std::min(new_y_crop_size * target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.height = new_crop.width / target_aspect_ratio; } else { new_crop.height = std::min(new_x_crop_size / target_aspect_ratio, 1.0f); new_crop.width = new_crop.height * target_aspect_ratio; } const float roi_x_mid = region_of_interest_.left + (region_of_interest_.width / 2); const float roi_y_mid = region_of_interest_.top + (region_of_interest_.height / 2); new_crop.left = std::clamp(roi_x_mid - (new_crop.width / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.width); new_crop.top = std::clamp(roi_y_mid - (new_crop.height / 2), 0.0f, 1.0f - new_crop.height); const float normalized_crop_strength = std::powf(options_.crop_filter_strength, ElapsedTimeMs(timestamp_) / kUnitTimeSlice); active_crop_region_.left = IirFilter(active_crop_region_.left, new_crop.left, normalized_crop_strength); active_crop_region_.top = IirFilter(active_crop_region_.top, new_crop.top, normalized_crop_strength); active_crop_region_.width = IirFilter( active_crop_region_.width, new_crop.width, normalized_crop_strength); active_crop_region_.height = IirFilter( active_crop_region_.height, new_crop.height, normalized_crop_strength); timestamp_ = base::TimeTicks::Now(); if (VLOG_IS_ON(2)) { DVLOGFID(2, frame_number) << "region_of_interest=" << region_of_interest_; DVLOGFID(2, frame_number) << "new_crop_region=" << new_crop; DVLOGFID(2, frame_number) << "active_crop_region=" << active_crop_region_; } return active_crop_region_; }

同时，函数还更新了timestamp_的值，用于计算IIR滤波器的时间间隔。 如果开启了VLOG（即日志调试），函数还会输出region_of_interest_、new_crop_region和active_crop_region_等信息。 总的来说，该函数的作用是...

Greenplum数据库把下面查询条件 只显示时和分 select to_timestamp(last_reply_time+8*3600) from shizhan_course_study.tbl_course_question where last_t_id = 3078817

SELECT TO_CHAR(to_timestamp(last_reply_time+8*3600), 'HH24:MI') FROM shizhan_course_study.tbl_course_question WHERE last_t_id = 3078817; 在上面的查询中，last_reply_time 是一个 Unix 时间戳列，...

struct vsb_axis_data_t unsigned long long data_sampling_timestamp_us; //VSB版上报的震动数据采集时间 unsigned long long data_received_timestamp_us; //gantry收到VSB上报数据时间 short x_axis_data; //震动XAxis数据 short z_axis_data; //震动ZAxis数据 struct vsb_axis_data_array std::vector<vsb_axis_data_t> data_array; };void VSB::UploadDataToBlackBox() if(m_received_tpdo_queue.empty()) return; vsb_axis_data_t vsb_data_tmp; m_vsb_data_array.data_array.clear(); while(m_received_tpdo_queue.pop(vsb_data_tmp)) m_vsb_data_array.data_array.push_back(vsb_data_tmp); (*AxisDataPool::in_vsb_data_array) = m_vsb_data_array; }测一下这个函数

这个函数 VSB::UploadDataToBlackBox() 的主要功能是将接收到的震动数据存储到一个名为 m_vsb_data_array 的数据结构中，并将其赋值给 AxisDataPool 类中的静态成员变量 in_vsb_data_array。...

def data_split(sequence, n_timestamp): subset = [] for i in range(len(sequence)): end_ix = i + n_timestamp if end_ix > len(sequence) - 1: break seq = sequence[i:end_ix+1].reshape(n_timestamp+1,) subset.append(seq) subset = np.array(subset, dtype='float32') return subset train_data = data_split(training_set_scaled, n_timestamp) # train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0], train_data.shape[1]) test_data = data_split(testing_set_scaled, n_timestamp) # test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0], test_data.shape[1]) print(train_data.shape, test_data.shape) print(train_data[3492])

这段代码中，首先调用了上面定义的data_split函数将缩放后的训练集和测试集...请注意，由于train_data和test_data中的每个样本包含n_timestamp+1个值，因此它们的第二维应该是n_timestamp+1。请问您还有其他问题吗？

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