1、传统的在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速... 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致程序抛出OutOfMe.

当使用for循环读取文件时，在某些情况下，我们只想读取特定的行，比如第26行和第30行，对于不同的情况，有3个内置特性可以实现这个目标。 When using a for loop to read a file, in some cases we only want to ...

0x00 问题 C代码如下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> void main(void) { FILE *fp = NULL; fp = fopen("test.txt","r"); if(fp==NULL) { printf(...

本教程将演示如何用Java高效地读取大文件。 2、在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： Files.readLines(new File(path), Charsets....

安装 xlrd 模块 和 pandas 模块 pip3 install xlrd pip install pandas Python 文件 导入pandas模块 ...读取文件 按照需要去重的列名去重数据 import csv #导入pandas包 data = pd.read_csv("E:/test.csv") ...

这几天忙于做课程设计 在初步完成后，出现了文件末尾重复读取的问题 操作系统使用的是ubuntu 16.04 linux下不支持fflush函数 首先采用小程序测试 写入文件： #include #include int main() { FILE *fp=...

1.问题： 使用以下代码读txt会发生最后一行输出两次的情况 std::ifstream input(&quot;test.txt&quot;); std::string tmp; while(！input.eof()) { input &amp;gt;&...a

本教程将演示如何用Java高效地读取大文件. 2、在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： Files.readLines(new File(path),...

关于feof()导致文件最后一行重复读写的现象 今天在看网课学习c时，跟着老师的视频写了一个用fopen打开文件进行读写的操作，发现读文件最后一行总是重复。 话不多说，先贴代码： #include<stdio.h> int ...

#include <iostream> #include <string> #include <fstream> using namespace std; int main(int argc, char *argv[]) { ifstream in_file("test.txt", ios::in); if (!... st...

大文件数据读取、去重、出现最多的次数前10 分割读取指定的大文件 文件通道  对文件建立 java.nio.channels.FileChannel ，每次调用 read() 方法时会先将文件数据读取到分配的长度为 arraySize 的...

背景：首先向文件中写入内容，然后从文件中从后往前读取文件中的内容； 在Qt环境下的编程（代码中用红色标注的地方为重点内容） 代码如下： #include "mainwidget.h" #include "ui_mainwidget.h

网上爬取的图片重复量太大，需要删除重复图片。 环境 python 3 hashilib 分析一下这个问题： 首先，文件个数非常多，手工查找是不现实的，再说，单凭我们肉眼，在几千张图片或文件里面找到完全相同的难度也是...

现在我又一个m x m的矩阵放在一个.dat文件中，我想的是将这个矩阵用fread读取十份就相当于吧数据复制了8份，代码如下： int Num=8; float2* Datain_100 = new float2[m*m*Num]; FILE *fpRead_100 = fopen(...

1. 传统方式：在内存中读取文件内容 读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： ? 1 2 Files.readLines(new File(path), ...

MATLAB如何读取大文本文件分析 –读大文本关键函数–：textread, textscan 1 textread函数 语法: [A, B, C, …] = textread(filename, format) [A, B, C, …] = textread(filename, format, N) ...

超大文件容易导致内存耗尽和重复读取，怎么办？1、传统的在内存中读取这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致程序抛出OutOfMemoryError 异常。2、文件流使用java.util....

在配置文件中添加文件操作的配置，示例： storage: image: #保存位置 save-path: D:\classdesign-photo\images\ #允许上传的类型 allow-type: - jpg - png 编写文件操作配置类，示例： /** * 图片操作...

　文件操作是应用程序最为基本的功能之一，Win32 API和MFC均提供有支持文件处理的函数和类，常用的有Win32 API的CreateFile()、WriteFile()、ReadFile()和MFC提供的CFile类等。一般来说，以上这些函数可以满足大多数...

由于公司项目要求，组件A每毫秒会产生五百万条数据，需要进行存储，使用IO流速度过于缓慢，于是决定采用内存映射的方法进行存储，效率提高了许多，于是对查询的资料，以及写代码过程中遇到的一些问题进行整理。...

在音频的采集编码发送端，用 std::ifstream 将采集到的原始数据、前处理后的pcm数据或编码后的RTP数据包替换掉，就可以指定音频的输入源，在特定的输入源之下衡量音频传输/处理的效果。 假如要替换pcm原始音频数据 ...

前端有时要处理一些数据（比如多语言文件内容的替换），我们不要傻乎乎地干这种重复枯燥又浪费时间的ctrl C+ ctrl V的工作，这种事情交给计算机做再合适不过了。 这篇文章只是简单地介绍前端如何通过Node来读取Excel...

本教程将演示如何用Java高效地读取大文件。Java——回归基础。 2、在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： Files....

一个比较大的XML文件, 要读进内存里，并转换为相应的对象(比如一个C++对象), 通常都是把整个XML文件读入转换为DOM对象, 之后对DOM对象进行枚举分析生成C++对象.2.如果这个庞大的XML文件有错误, 那么读取也会失败，即...

导言：nodejs中所有与文件相关的操作都在fs模块中，而读写操作又是我们会经常用到的操作，nodejs的fs模块针对读操作为我们提供了readFile，read, createReadStream三个方法，针对写操作为我们提供了writeFile，write...

The beauty of python 1 ...置顶 2014年07月21日 15:28:18 yaolongdeng 阅读数：2189 标签： python 更多 个人分类： Python 写python已经差不多有三个多月了，因为简洁，越来越喜欢这个"巨莽"...

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【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）。

本课程的主要内容是指针，用10节课五六个小时，从10个角度讲了指针的用法和相关知识点。其中有很多都是C程序员难以理解或者难以应用到实践编程中的知识点，也是嵌入式程序员面试笔试时经常遇到的题目。本课程的目标是让大家深入理解指针的各种使用技巧。 本课程为《C语言高级专题》的第三部分，本专题适合有一定C语言基础（至少要学过C语言，掌握gcc开发环境，会在linux命令行下编写、编译、运行、调试简单C语言程序）的同学；如果是零基础的同学，请先看我的《嵌入式工程师养成计划系列 — 朱老师带你零基础学Linux》和《嵌入式linux C语言完全学习》（光盘里的名字叫《嵌入式linux C编程基础》）

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