请shilong(星矢の诗龙)帮我解决文本资源的读写问题

VC/MFC > 基础类 [问题点数:300分,结帖人yeqiufeng]
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本版专家分:230
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蓝花 2001年5月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:15214
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黄花 2003年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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黄花 2003年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
yeqiufeng

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蓝花 2001年5月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
诗龙分享传播推广系统 x4.0.rar

诗龙分享传播推广系统简介 诗龙分享传播推广系统是一款智能推广系统,适用于推广淘宝商店,网站,电子商务等等,如今百度竞价,搜狗竞价等,高额的费用超低的转化率,已经不适合中小型企业和个人,本系统具有推广...

把字符串放到规定的范围内,超出的部分自动变为"..."完美解决 shilong [原作]

ylog.net主页里有最新日记和最新评论两项,日记的标题和评论的内容经常超出长度而自动换行,只能用难看两字形容,这让头痛不已...首先想到的是截取一段,于是写了这个函数这种操作用js,在客户端执行可以缓解服务器负担...

热烈庆祝sl-shilong博客园开博

博客园sl-shilong园今天2012-11-20正式开博,Java、C/C++、Web、以及Web信息处理的大牛、牛盖以及童鞋们欢迎光临!多oooO ↘┏━┓ ↙ Oooo ( 踩)→┃你┃ ←(死 ) \ ( →┃√┃ ← ) / \_)↗┗━┛ ↖(_/ 会很...

Echarts处理点击链接事件的解决方案

设置地区名称数组 var town = ["莞城街道", "南城街道", "东城街道", "万江街道", "石龙镇", "石排镇", "茶山镇", "企石镇", "桥头镇", "东坑镇", "横沥镇", "常平镇", "虎门镇", "长安镇", "沙田镇", "厚街镇", ...

Linux下安装软件遇见的问题汇总

安装环境Linux Mint17.1 在软件在中心直接安装monodevelop,安装完成后直接启动界面“一闪而过”,解决办法: 软件中心安装 mono-complete 和gtk-sharp2,注意不能安装gtk-sharp3,否则程序运行会报错:“The type `...

NetBeans乱码问题

NetBeans乱码问题 开发环境:首先指明的是IDE为NetBeans 7.0中; 情况背景:在eclipse中的程序复制到NetBeans 中,代码区中的中文变乱码;其次,即使在程序中修改后的中文正确显示,但将文本输出至纯文本文件时,...

数组的边界问题与不对称边界

当编写程序时,我们会经常使用到...数组的上界和下届等问题。 首先来看看Basic语言是如何定义数组的,以定义10个整形元素为例。则数组定义为Dimarr(9)asInteger。arr为数组名,9为数组上界,默认下界为0。如果...

Heritrix的Modules界面不能改变选择项的问题

具体的原因分析见“Heritrix的Modules界面不能改变选择项的问题” 原因:找相关的Options文件是在Modules相对路径下的,而Modules目录是在 conf目录下。Classpath没有找到需要的文件目录。 解决方法:在Eclipse...

信工所复试收集材料分享

文章目录面试问题汇总一室:二室三室五室英语面试汇总综合面试汇总常见综合问题【前沿知识】 面试问题汇总 http://www.cskaoyan.com/forum.php?mod=viewthread&tid=654445&fromuid=443063 栈和堆的区别?: ...

热点讨论:IT人,40岁以后能干什么?

热点讨论:IT人,40岁以后能干什么? dragonz: 如果混不上上层领导,可能... 还不致于四十岁就不干了,身边就有不少这个年龄的人,也快到了,不过还想再干上几年。 dragonz: ...

加密和解密的秘密

明文: 明文指的是未被加密过的原始数据。 密文: 明文被某种加密算法加密之后,会变成密文,从而确保原始数据的安全。密文也可以被解密,得到原始的明文。...密钥是一种参数,它是在明文转换为密文或将密文转换为...

javaSwing的JTextField自动补全

直接上代码: 主代码: package com.test; import java.awt.*; import java.awt.event.*; import java.util.*; import javax.swing.*; import javax.swing.event.*; import org.app.ticket.constants....i

小甲鱼学python学习笔记

1.python缩进问题 if a == 0: -------- else: -------- while a = 0: -------- 2.字符串拼接与控制台输入输出 input()可从控制台读入数据,括号内地字符串为输入时的提示,输入结果可通过变量保存 print()控制台...

Effective Fusion Factor in FPN for Tiny Object Detection

Effective Fusion Factor in FPN for Tiny Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2011.02298.pdf 论文发表于 2021 WACV 摘要 这里是引用

rainmeter 修正天气插件信息不准确 设置居住城市

在国外官网社区下载的插件的天气信息城市都会出现问题(因为插件作者又不知道你在哪),解决方法是在原基础上纠正城市代码或者换一个url和正则表达式 选择的前者 但并不知道是哪个天气网站的api,于是就根据url...

用于词义消岐的Lesk算法

该算法由Michael E. Lesk于1986年提出,是一个基于词典的词义消岐方法。 该算法认为:一个词在词典中的词义解释与该词所在句子具有相似性。这种相似性可以由相同单词的个数来表示,比如“cone”和"pine"的意思分别...

如何在NLP领域做成一件事by周明ACL计算语言学会候任主席(附PDF公号发“NLP做事”下载rar讲座PPT等10文件)

如何在NLP领域做成一件事by周明ACL计算语言学会候任主席(附PDF公号发“NLP做事”下载rar讲座PPT等10文件) 周明ACL候任主席 数据简化DataSimp 今天 数据简化DataSimp导读:介绍七个NLP方向和三个建议,希望大家出...

基于Heritrix+Lucene的搜索引擎构建(3)——页面信息内容抽取

因此,在通过Heritrix等网络蜘蛛获取Web资源以后,首要的任务就是抽取Web页面的内容。 基于java的页面抽取工具有很多,例如,抽取HTML页面的有HtmlParser、Jsoup等,至于Word、Excel等文件的内容,也有相应的工具。...

如何在NLP领域做成一件事by周明ACL计算语言学会候任主席(附PDF公号发“NLP做事”下载rar讲座PPT等10文件).....

如何在NLP领域做成一件事by周明ACL计算语言学会候任主席(附PDF公号发“NLP做事”下载rar讲座PPT等10文件) 周明ACL候任主席 数据简化DataSimp 今天...

WordNet词网研究4——之Wordnet的应用领域

WordNet词网研究4——之Wordnet的应用领域 1.作为同义词词林的WordNet · WordNet跟同义词词林相似的地方是:它也是以同义词集合(synset)作为基本建构单位进行组织的。用户脑子里如果有一个已知的概念,就可以...

关于TCP/IP协议的讨论

使 用TCP协议连续传输大量数据时,是否会丢包,应如何避免? <br /> 比如发送文件。记得有人提过可能会发生什么堆栈溢出。怎样避免呢?是不是可以收到数据后发送确认包,收到确认包后再继续发送。...

使用TCP协议连续传输大量数据时,是否会丢包,应如何避免?

比如发送文件。记得有人提过可能会发生什么堆栈溢出。怎样避免呢?是不是可以收到数据后发送确认包,收到确认包后再继续发送。或是发送方发送了一些数据后sleep一下。 还有,我们都知道,使用UDP协议发送包时需要...

抛开复杂证明,我们从直觉上理解W-GAN为啥这么好训

欢迎关注作者 @Shilong Zhang关于GAN基础的知识,大家可以参考另一篇生成对抗网络-GAN---一个好老师的重要性。最关键的地方其实是D(X),即对整个H*W*C这个高维空间的评分系统,好不好训,最关键的地方其实是D(X...

【转】使用TCP协议连续传输大量数据时,是否会丢包,应如何避免?

使用TCP协议连续传输大量数据时,是否会丢包,应如何避免? 比如发送文件。记得有人提过可能会发生什么堆栈溢出。怎样避免呢?是不是可以收到数据后发送确认包,收到确认包后再继续发送。或是发送方发送了一些数据...

基于Heritrix+Lucene的搜索引擎构建(4)——索引建立

所谓索引建立,就是对一堆文档的内容建立一个索引表,当然是传说中的倒排索引。 倒排索引: 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的...

Spring IOC之BeanFactory

BeanFactory ,作为 Spring 基础的 IoC 容器,从名字上看就是 Spring 的一个 Bean 工厂。如果单从工厂模式的角度思考,它就是用来“生产 Bean ”,然后提供给客户端。但是它到底是如何生产 Bean 的呢?...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

学Excel,办公不求人

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VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

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