文件操作的高手文件!请关注:文件的转换创建问题

shlp 2000-02-01 12:03:00
能否将磁盘上的某个文件转换存储到"字节数组"类型变量中,
再通过"字节数组"类型变量写到新创建的一个文件中.(要详细)


50分呢!希望具体说明!

文件操作的高手文件!请关注:文件的转换创建问题
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freeboy 2000-02-01
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Dim DATA_SRC() As Byte
Dim SourceFile, OutFile As String

SourceFile = '欲读入的文件名
OutFile = '欲输出的文件名

ReDim DATA_SRC(FileLen(SourceFile) - 1)
Open SourceFile For Binary As #1
Get #1, 1, DATA_SRC()
Close #1

Open OutFile For Binary As #1
Put #1, 1, DATA_SRC()
Close #1
929 2000-02-01
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我觉得你所提的问题很象WIN32平台上文件映射对象所能实现的功能。用文件映射对象可以将磁盘上的文件映射成一个视图,进程访问这个视图时,可以把它当做一段连续的内存区域,也就是说是一个字节数组。对这个数组可以用很多方法进行操作,比如说反转,改变某字节等。当然,也能很容易的把这个视图的内容写入另一文件中。
与文件映射对象有关的函数有:
CreateFileMapping
FlushViewOfFile
MapViewOfFile
MapViewOfFileEx
OpenFileMapping
UnmapViewOfFile
可以在WIN32的API帮助中找到。在VB中通过API VIEWER把相应API粘入,然后用它进行操作。
PyTorch版的YOLOv8是先进的高性能实时目标检测方法。 TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。ONNX (Open Neural Network Exchange) 作为一个开放的网络模型中间表示(IR)格式,提供了跨框架兼容性。可以方便不同的框架轻松地交换模型,有助于框架之间的互操作性。本课程讲述如何对YOLOv8目标检测的PyTorch权重文件转成ONNX格式并进行TensorRT加速部署。相比与直接使用TensorRT API构建推理引擎,本方法更具灵活性,可用于YOLOv8网络架构修改后的模型部署。课程内容包括:YOLOv8目标检测的PyTorch权重文件转成ONNX格式,再转成TensorRT 推理引擎支持在GPU上端到端TensorRT加速部署,包括预处理(图像resize, 归一化)、网络推理、后处理(非极大抑制) 均在GPU上执行支持FP16加速提供C++和Python的TensorRT加速命令接口分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的ONNX转换及TensorRT部署演示支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理提供YOLOv8的ONNX转换及TensorRT加速部署代码和代码解析文档实测推理速度提高2倍以上。课程内容包括:原理篇(YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、ONNX基础、CUDA编程方法)实践篇(Windows和Ubuntu系统上的ONNX模型转换及TensorRT加速部署流程演示)代码解析篇(YOLOv8的ONNX模型转换及TensorRT加速的代码解析) 

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