文件读取操作，文件信息获取 博客地址：https://blog.csdn.net/qq_36926037/article/details/123854687

shp矢量读写源码，直接把.h和.cpp文件拷贝到直接程序即可，文件中（包含读取和写入示例代码）具有详细的注释。

GPS单点定位程序设计可以进行N文件读取c++写的

背景： 文件内容每一行是由N个单一数字组成的，每个数字之间由制表符区分，比如： 0 4 3 1 2 2 1 0 3 1 2 0 …… 现在需要将每一行数据存为一个list，然后所有行组成一个大的list 工具： 1.strip()：用于移除字符串头尾指定的字符，默认为空格，返回是字符串 2.split()：通过指定分隔符对字符串进行切片，返回是字符串组成的list 实例： #!/usr/bin/python #coding=utf-8 def readfile(filename): with open(filename,'r') as f: for line in f.

函数 [d,t,dline,tline]=RPTRead(fname) ％ 功能： % % 从包含文本和数据的 *.rpt 文件中读取数据% % 信息。内容示例如下： % % **************************************************** ********************** % % * 节点位置报告 * % % **************************************************** ********************** % % 节点位置% % Node ID Coord 1 Value Coord 2 Value Coord 3 Value Reference CID % 0.000000 0.000000 0.000000（全局）矩形% % 4 -0.621540 24.922939

自己写的jsp，读取地址， js 城市选择 三级城市 jsp读取地址

EncodingDetect.java，java自动获取文件的编码，智能识别文件编码，支持本地file及指定url的编码识别，支持多达40余种编码的识别，包括最常见的UTF-8，GBK，GB2312，BIG5，UNICODE，ISO8859_1，ASCII等，FileUtil.java里有对EncodingDetect.java的调用实现

1．3支持向量机国内外研究现状 SVM算法一经提出，就得到国内外学者的高度关注。学术界普遍认为它是继神经 网络之后一个新的研究方向。在短短的几年里，取得了一系列令人瞩目的研究成果。其 理论和应用在横向和纵向上都有发展。 理论上的发展主要如下： (1)核函数的构造，如核主成分分析n0’111等。基于各个不同的应用领域，可以构造不 同的核函数，能够或多或少的引入领域知识。现在核函数广泛应用的类型有：多项式逼 近m1、贝叶斯分类器m3、径向机函数‘“Ⅲ1、多层感知器‘蚓等。 (2)SVM从两类问题向多类问题的推广Ⅱ"。以W色Stonn81在1998年提出的多类算法 为代表，在经典SVM理论的基础上，直接在目标函数上进行改进，重新构造多值分类 模型，建立K分类SVM。这类算法选择的目标函数十分复杂，变量数目过多，计算复 杂度也非常高，实现困难，所以只在小型问题的求解中才能使用。 (3)与目前其他机器学习方法的融合。如：最小二乘支持向量机n蚴1，这种方法是 在1999年被提出的，经过这几年的发展，已经应用到很多相关的领域。研究的问题已 经推广到：对于大规模数据集的处理；处理数据的鲁棒性；参数调节和选择问题等。 (4)与数据预处理(样本的重要度，属性的重要度，特征选择等方面)方法的结合， 将数据中脱离领域知识的信息即数据本身的性质融入SVM的算法中从而产生新的算 法。如粗糙集与SVM的结合口朝，利用粗糙集理论对数据的属性进行约简能在某种程度 上减少SVM求解计算量；再如分级聚类的SⅥⅥ瞰1，基于分级聚类和决策树思想构建多 类SVM，使用分级聚类的方法可以先把刀一1个距离较近的类别结合起来，暂时看作一 类，把剩下的一类作为单独的一类，分类后的下一步不再考虑这单独的一类，而只研究 所合并的刀一1类，再依次下去。 (5)SVM训练算法的探索，以提高SVM的计算速度，以便于处理大规模问题。、却11ik 在1995年提出了一种称为“chuI】舾ng’’的块算法乜引，即如果删除矩中对应La莎蛆ge乘 数为0的行和列，将不会影响最终结果。Osulla提出了一种分解算法啪搿1，应用于人脸 识别领域。Joacllil：IlS在1998年将Osulla提出的分解策略推广到解决大型SVM学习的算 法‘鹦’别中；P1a位于1998年提出了序贯最小优化‘剐(Sequential Minimal 0Iptimization)算法， 每次的工作集中只有两个样本。 (6)SVM的参数选择问题。参数选择是机器学习算法中一个重要的问题，SVM的 性能依赖于其核参数及惩罚系数的选取。最常用的方法是经验凑试法和格点法(吼d Method)旧u，但这两种方法都是基于大量实验的，获得的参数通常也不是最优的；Chapelle 提出用梯度下降(Gradient Descer斌GD)法口列来完成SVM参数选择，Chen呦1和Zhengml 则采用不同的适应度函数，提出了两种基于遗传算法(Genetic舢gorithm，GA)的SVM参 数选择方法。 (7)SVM的模型选择标准。SVM的应用之所以不像神经网络那么广泛，除了其对大 样本问题求解速度慢以外，还有一个关键原因在于SVM的模型选择问题没有解决好。

bin文件是二进制文件，是文件格式binary的缩写。虚拟光驱文件常用bin作为后缀，但这并不意味着所有bin文件都是虚拟光驱文件。工程应用中，从flash读取的输出，经常保存成bin文件，有时里面的数据是十六进制。本文将介绍读取bin文件的方法在十六数的数据验证通过 首先用fopen函数打开bin文件（关于函数的说明，大家可以百度，或在matlab里help一下，这里不在详细介绍） 然后判断是否为文件末尾，自动读取整个文件。之后用fread函数读取size个数据，将以十进制显示，为此调用dec2hex函数将其转化成十六进形式。 ——————————————

pydicom-seg 使用作为DICOM序列化/反序列化库来读取和写入医学图像分割存储文件。 有关支持的功能和用法的详细说明，请参阅。 动机 项目在一段时间内将DICOM-SEG文件转换为ITK兼容的数据格式（通常用于研究）成为可能。 但是，该项目是用C ++编写的，仅通过二进制文件itkimage2segimage和segimage2itkimage提供对转换的访问。 将DICOM-SEG文件转换为ITK NRRD文件格式后，用户必须在输出目录中扫描生成的文件，分别加载它们，并可能将多个文件组合为所需的格式。 该库旨在通过提供对numpy和SimpleITK支持的Python读写功能，来SimpleITK 。 另外，开箱即用地支持诸如加载多类细分之类的常见用例。 安装 从PyPI安装 pip install pydicom-seg 从源安装 该软件包使用 （版本> = 1.0.5）