十分简单的问题:如何将数字转换为字符类型?

sidney5 2003-08-30 11:19:37
本人初入门,请问如何将数字类型的变量转换为字符类型?
...全文
69 5 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
5 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
李睿_Lee 2003-08-30
  • 打赏
  • 举报
回复
多给一点:
CBool (expression)转换成Boolean数据类型变量。

CByte (expression)转换成Byte数据类型变量。

CCur (expression) 转换成Currency数据类型变量。

CDate (expression)转换成Date数据类型变量。

CDbl (expression) 转换成Double数据类型变量。

Chr(charcode)把ANSI 码转换成相应的键盘字符。

CInt (expression) 转换成Integer数据类型变量。

CLng (expression) 转换成Long数据类型变量。

CSng (expression) 转换成Single数据类型变量。

CStr (expression) 转换成String数据类型变量。
pimple 2003-08-30
  • 打赏
  • 举报
回复
my_string=CSTR(123)
Brookes 2003-08-30
  • 打赏
  • 举报
回复
cstr(123)
yzwxjun 2003-08-30
  • 打赏
  • 举报
回复
111 = Cstr(111)
cloudchen 2003-08-30
  • 打赏
  • 举报
回复
<SCRIPT LANGUAGE="VbScript">
a = 123
alert(typename(a))
a = Cstr(a)
alert(typename(a))
</SCRIPT>
PyTorch版的YOLOv8支持高性能的实时实例分割。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实例分割的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,可用于修改YOLOv8网络架构后的模型部署。课程亮点包括:YOLOv8实例分割的PyTorch权重文件转成ONNX,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) 

28,391

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
ASP即Active Server Pages,是Microsoft公司开发的服务器端脚本环境。
社区管理员
  • ASP
  • 无·法
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧