Linux编程时候,如果我们需要调用shell命令或脚本通常使用system方法。如system(“ls”) 该方法返回值为0或-1,即成功或失败。而有的时候我们想要获取shell命令执行的结果,该怎么办呢? 我们可以将shell命令结果重定向到文件中,然后再读取这个文件,如: system(“ls>result.txt”) FILE *fp = fopen(result, “r”) 当然我们也可以直接使用管道,如下面示例: #include #include #include #include #i
2021-11-11 09:32:42 41KB char c语言 include
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二维下料matlab代码GAN字符生成 一个基于机器学习,基于神经网络的项目,可以通过对抗性学习生成具有不同样式的单个字符。 数据包要求:模块numpy , tensorflow (版本2及更高版本,但应与1一起使用)和keras ,然后将scipy加载.mat文件,并将tqdm作为实用程序包tabulate和tqdm 。 没有防护罩,因此必须安装所有防护罩,程序才能正常工作。 作者:弗朗切斯科·比安科(Francesco Bianco) 电邮: 快速介绍 快速运行:从存储所有.py文件的工作文件夹中,创建一个名为'temp_project'的文件夹,并将其中包含EMNIST数据集的'matlab'文件夹放入其中,以使路径为./temp_project/matlab/emnist-letters.mat (在Unix中,或等效于Windows系统.\temp_project\matlab\emnist-letters.mat )有效。 然后启动不带命令行参数的程序以实现默认行为:它们将在'temp_project'中创建文件夹,对于基于EMNIST的网络,其前缀为'E_',对于MNIS
2021-11-07 18:48:54 17KB 系统开源
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今天再为大家介绍另一个常用的管理系统——图书管理系统,希望大家可以亲自动手实践一下,下面就与大家一起分享我的劳动成果。 图书信息包括:登录号、书名、作者名、分类号、出版单位、出版时间、价格等。试设计一图书信息管理系统,使之能提供以下功能: (1)图书信息录入功能(图书信息用文件保存) (2)图书信息浏览功能 (3)查询和排序功能:(至少一种查询方式)         .按书名查询         .按作者名查询 (4)图书信息的删除与修改 分享代码如下 #include #include //控制台数据输入输出的函数 #include<fstre
2021-11-03 09:07:15 101KB char char函数 分类号
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vhdl中char与std_logic_vector类型转换函数,在标准的IEEE库中没有的东东。 有些特殊的情况下特别有用哦。
2021-10-31 18:53:15 25KB vhdl char std_logic_vector 类型转换
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sgns.sogou.char sgns.sogou.char
2021-10-31 11:53:21 996.08MB sgns.sogou.char
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讲述字符串操作!字符串操作函数大全(String)
2021-10-25 10:17:13 92KB String vc char
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base 94 is used in NDC protocol to transform ansymistic key and signatures to avoid control charactors.
2021-10-21 18:35:59 2.25MB base94
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近年来语音识别发展迅速也带动了人工智能的发展。曾经渴望自己做一个机器人,但是无奈,心有余而力不足,经过多年的积累,小白的我也能用站着巨人的肩膀上玩下机器人了。 准备工作:树莓派,音频模块,stm32单片机,百度语音识别接口,喇叭。 整体思路: 1. 由于树莓派没有ADC模块,所以这里借助于stm32的ADC模块来实现将语音信号转换成数字信号,然后通过串口传 输 到树莓派你中,树莓派你将数据组装成wave文件,便于语音识别。 2. 通过http协议将组装的语音文件上传到百度语音识别平台进行识别。文档说明(免费调用) 3. 根据识别结果做出相应的处理。 4. 对于需要播放语音时,根据百度语音合成接
2021-10-20 16:08:26 66KB char cjson curl
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CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具,使用CNN双向lstm和crf模型,并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络,可能一体化的完成中文和英文分词,词性标注,实体识别。主要包括原始文本数据,数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究。注意:唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93%,词性标注准确率约为90%,实体标注(在本样本上)约为85%。 提示 中文分词,词性标注,实体识别,在使用上述模型时,本质是就是标注问题!!!如果您第一次使用相关的模型,只需加上self.c
2021-10-18 22:10:58 52.4MB nlp tensorflow crf keras
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用C#实现的遍历字符串,遍历一次查出每个字符出现的次数,遍历过程,全部遍历一次,获得字符串中某个字符出现的次数。
2021-10-09 17:56:03 40KB C# Hashtable char 遍历字符串 IsLetter
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