怎样将一个只含0和1的字符串转化为对应的二进制

long000 2007-11-22 09:32:40
初学C++,请问怎样将一个只含0和1的字符串转化为对应的二进制存放在文件中,老师让做一个压缩小软件,急用,谢谢了!
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long000 2007-11-23
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谢谢四楼了!!!!
明白了
ryfdizuo 2007-11-22
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ls的方法就不错吗,简单...
hellobcb 2007-11-22
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#include <iostream>
#include <bitset>
#include <string>
using namespace std;
int main()
{
unsigned long output;
string strv("1001101111010111");
bitset<32> bitv(strv);
output = bitv.to_ulong(); //这样可以将最多32个字节压缩成4个字节的long型
cout << output;

getchar();
return 0;
}
Fogers 2007-11-22
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改以下 fwrite

fwrite(T,sizeof(T),1,fp);

打开文件 采用 ab方式
WingForce 2007-11-22
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atoi
http://msdn2.microsoft.com/En-US/library/hc25t012(VS.71).aspx
Fogers 2007-11-22
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定义一个结构
struct t
{
char p[8];
}
T;


for(int i=0,j=0;i<strlen(str);i++,j++)
{
T.p[j] = str.getat(i);
if(i%8==0)
{
fwrite(fp,T,rb);
}
}
fwrite(fp,T,rb);


}


没作测试 你试试看
本系统的架构核心在于其“CNN+Transformer”的混合建模能力与交互式输入逻辑。与传统的UNet不同,本项目采用Swin Transformer作为编码器骨干,利用其滑动窗口机制(Shifted Windows)在降低计算复杂度的同时,捕捉眼底图像中长距离的全局依赖关系,这对于理解视盘的整体解剖结构至关重要。在数据输入层面,代码进行了革命性的改进:dataset.py中构建了点提示通道(Point Prompt Channel)。用户仅需在图像中点击任意位置(左键前景/右键背景),系统便会生成一个额外的通道矩阵,将这一先验知识作为第4通道与RGB图像拼接输入。这种设计使得模型具备了“动态感知”能力,能够根据用户提供的极少提示点,精准锁定模糊边界的视杯区域,完美解决了传统模型在低对比度影像下的分割失效问题。 在训练策略上,该系统展现了极高的工程严谨性与鲁棒性。代码中采用了AdamW优化器配合余弦退火学习率策略(Cosine Annealing),有效避免了训练过程中的震荡与过拟合。train.py脚本集成了完善的指标监控体系,基于自定义的ConfusionMatrix类,实时计算并记录训练集与验证集的Loss、mIoU(平均交并比)、Dice系数、Precision(精确率)与Recall(召回率)。系统不仅会自动保存验证集mIoU最高的权重文件,还会生成详尽的训练日志(JSON格式)与可视化曲线(Loss/IoU/Dice/学习率衰减),让每一次训练过程都透明可控。此外,代码支持灵活的超参数配置(Epochs、Batch Size、LR等),方便研究者进行消融实验与参数调优。

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