最近项目代码中遇到很多奇怪的问题，比如，在某个程序中用fwrite向配置文件中写入一些数据，而在另一段代码中需要读取该配置文件中的数据，写文件那段程序已经执行完了，但是数据并没有被写入文件，进而导致读文件的...

），然后随便读几个字节，然后直接调fwrite，返回值是正确的，但是fclose后，双击打开文件，文件内容没变。 反之，以rb+形式打开一个已存在的文件（文件内容也是abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ），随便写几个字节...

fwrite函数只是将所写内容存入用户缓存,并不立刻写入文件.fflush函数将用户缓存中的内容写入内核缓冲区fsync函数则是将内核缓冲写入文件fclose则先执行fflush,再关闭文件的读写.因此,如果使用fwrite,要想让数据立刻...

Date： 2018.9.20 1、参考 http://www.cplusplus.com/reference/cstdio/fprintf/ http://www.cplusplus.com/reference/cstdio/fwrite/ 2、 fprintf 关于fprintf的使用可以参考：https://blog.csdn.ne...

1. fopen()函数 fopen函数用于打开文件, 其调用格式为: FILE *fopen(char *filename, *type); 在介绍这个函数之;前, 先了解一下下面的知识。 (1) 流(stream)和文件(file) 流和文件 在Turbo C2.0中是有区别的, ...

这是个问题 主要涉及到 setbuf, fflush, fsync,sync等函数。 首先来说输入输出库的缓冲。 The three types of buffering available are unbuffered, block buffered, and line buffered. When an outp

#include<stdio.h> #include<string> using namespace std; int main(void) { FILE *fp=NULL; fp=fopen("hello","w+"); if(NULL==fp) { ... fprintf(fp," %s %d %f %c " ,s, .

https://blog.csdn.net/FPGATOM/article/details/84703491https://blog.csdn.net/qq_41453285/article/details/88941906https://stackoverflow.com/questions/2340610/difference-between-fflush-and-fsync ...

一、fflush函数：更新缓存区 头文件：#include 函数定义：int fflush(FILE *stream); 函数说明：fflush()会强迫将缓冲区内的数据写回参数stream 指定的文件中. 如果参数stream 为NULL,fflush()会将所有打开的文件...

int fflush(FILE *stream); If stream points to an output stream or an update stream in which the most recent operation was not input, the fflush function causes any unwritten data for that stream to b

文件的打开与关闭 1.打开fopen FILE * fopen(char *filename,char *mode);...2.关闭fclose int fclose(FILE *fp); 文件的读写 1.fputc与fgetc 写与读字符 int fgetc(FILE *fp); int fputc(char ch,FILE *fp); 2.f

学生成绩管理系统（C语言）需求代码总结 大学正式上课的第一个月10.8~11.7，学到了很多东西，收获颇多，刚入校只会用现成的，只会调用各种函数，把封装好的东西拿来用。现在可以自己不抄别人，完全按照自己的思路写...

前段时间在iOS平台构建算法的Simulation工程，输出结果出现了数据丢失现象，我们的算法是使用 fread() 函数一帧一帧读取，然后进行算法处理，最后使用 fwrite() 函数输出算法处理后的数据写入文件，但是发现保存的...

http://www.cplusplus.com/reference/cstdio/fwrite/ 2、 fprintf 关于fprintf的使用可以参考：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/78816023 3、fread 作用：从一个文件流中读取数据。 Read...

#include #include #include #include #define MAXBUFSIZE 1000 typedef struct _RAW_DATA {  struct timeval send_time;  struct timeval recv_time;  u_short packet_size;... u_short c

从hbase下载二进制数据至本地磁盘(fopen/fwrite/fclose)后，再调用引擎从本地磁盘路径读取加载至内存时常容易导致引擎崩溃。 解决方法：fclose之前先调用fflush刷新缓冲区至磁盘。 参考链接： ...

背景 最近替换了项目内部的 log 库，使用 spdlog 开源库： ...spdlog 在主页中所提及到其性能达： 5,777,626/sec ，惊为天人 ...fwrite 函数 用户态函数，作用：把文件数据从写到用户态缓冲区 缓冲区可以通过 set...

fwrite函数原型： size_t fwrite(const void* buffer,size_t size, size_t count, FILE* stream); 功能： 向文件中写入一个数据块。（写入的数据不限于文本格式，也可以是二进制文件等） 返回值：返回实际

程序如下； ``` struct blk_oob blk_oob_info={0,25,0,BLOCK_FREE}; struct page_oob page_oob_info;... int a=fwrite(&blk_oob_info,...上图出现周期性循环写入失败问题。这个是咋回事？怎么解决？多谢各位。

遇到机器异常关机时，写log文件信息丢失问题，所以记录下。   Linux实现中在内核设有缓冲区高速缓存或页面高速缓存，大多数磁盘I/O都通过缓冲区进行。当我们向文件写数据时，内核通常先将数据复制到一个缓冲区中，...

1，即使不fclose，数据还是会往硬盘写。 2，发现1K的时候数据会从clib写入系统的PAGE_BUF. 3，从page_buf往硬盘写的时机是kernel有一个pflush线程按照一定的算法去刷新。 比如几个扇区挨的近的会在一起刷。   两个...

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敏捷开发PPT 敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中，软件项目在构建初期被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备可视、可集成和可运行使用的特征。换言之，就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的，它以减少不必要的功能和简化过程而自豪，从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上，这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年，没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下，你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

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【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）。

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。