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#include <dirent.h>
#include <iostream>
DIR *dp; //创建一个指向root路径下每个文件的指针
struct dirent *dirp;
string root="./path/"
if((dp = opendir(root.c_str()))==NULL)
cout << "can't open"<< root << endl;
while((dirp = readdir(dp)) != NULL){
cout<< dirp->d_name << endl; // 输出名字
}
但是要注意的是，输出的前两个路径名是无效的，"." 和 ".." 。
linux c++ 获取目录下所有文件
这是一个用于获取指定目录下所有文件的信息的C++代码， 是用于linux系统的
linux中fork（）函数详解（原创！！实例讲解）
一、fork入门知识 二、fork进阶知识 三、fork高阶知识
Linux-C++-遍历指定文件夹路径下的文件列表并将路径写到txt文件
Linux 刚刚开始学，挺实用的。Linux-C++-遍历指定文件夹路径下的文件列表并将路径写到txt文件。 如果没有积分，请私信我留下邮箱，我会尽快发过去
Linux系统 C/C++获取当前文件夹路径和文件名
文章目录一、文件夹路径获取1.1 头文件1.2 函数原型1.2.1 getcwd() 一、文件夹路径获取 1.1 头文件 #include <unistd.h> // Linux系统中 #include <direct.h> // windows系统中 1.2 函数原型 1.2.1 getcwd() char* getcwd(char buf, size_t size); 返回值是char *的路径 参数 buf: 返回的缓冲区 ...
雷达回波仿真
文章目录前言一、基础理解1.慢时间维度和快时间维度2.脉冲压缩3.MTI4. 脉冲多普勒处理5.cacfar检测二、具体流程1.产生回波信息加入目标时延以及噪声2.解调回波得到基带信号3.脉冲压缩 MTI MTD cafar检测 前言 雷达算法仿真学习，主要流程包括生成目标回波，将基带信号加在载波上其次是加上目标信息和干扰信号后发射，解调回波信号得到基带信号然后MTI,MTD,最后再检测。 一、基础理解 1.慢时间维度和快时间维度 连续M个脉冲回波经过相干解调之后的基带数据形成的一个二维数据矩阵，.
学习心得——COMSOL Multiphysics with MATLAB联合仿真及寻优计算
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c++在windows、linux下获取指定文件夹下所有文件名的方法
直接上c++在windows和linux去读取文件夹下所有文件名的方法，简单明了有说明，两个的系统代码上有一些差别。
linux应用程序段错误调试
一、堆、栈 在分析段错误之前，先了解一下什么是堆？什么是栈？ 堆：一般由开发者分配释放，如果没有释放，程序结束时，在有的OS中可能会被自动释放，分配方式类似于链表。堆的操作方式为，队列优先，先进先出的原则。 栈：由操作系统自动分配，存放函数的参数值，局部变量。栈的操作方式为，先进后出的原则。 堆栈中定义了一些操作。 两个最重要的是PUSH和POP。 PUSH：操作在堆栈的顶部加入一个元素...
C/C++获取当前目录，文件列表，遍历文件夹和文件
本方法可用于windows和linux双平台，采用C/C++标准库函数。 库函数 包含头文件 #include 用到数据结构_finddata_t，文件信息结构体的指针。 struct _finddata_t { unsigned attrib; //文件属性 time_t time_create; //文件创建时间 time_t time
故障诊断知识库建设指南
从数据融合到知识图谱构建，从智能推理引擎开发到动态进化机制落地，故障诊断知识库的建设路径已形成 “数据 - 知识 - 智能” 的闭环体系。随着大模型技术的深度融入，知识库将实现从 “规则驱动” 到 “认知推理” 的跨越 —— 通过自然语言理解解析复杂故障描述、多模态分析融合图像与信号数据、预测性算法推演故障发展趋势，持续提升诊断的精准度与前瞻性。
Innovus Function ECO实战：5步搞定数字后端设计中的网表修正（含Calibre LVS验证技巧）
本文提供了一份完整的Innovus Function ECO实战指南，详细解析了数字后端设计中网表修正的五步流程。从理解Function ECO概念、准备关键文件，到在Innovus中执行逻辑比对、自动布线及GUI检查，并重点攻克了ECO后Calibre LVS验证的难点与调试技巧，帮助工程师高效、精准地完成流片前的设计微调。
C++代码获取文件夹下的所有文件名
在C++中，获取文件夹下的所有文件名可以通过使用标准库和操作系统提供的API来实现。
SerDes系列之FFE均衡技术
FFE的基本结构可以在RX侧或TX侧实现，其基本工作原理相同：它通过从同一信号源应用适当的延迟来产生多径信号，然后对它们进行线性缩放和组合以消除信道ISI。
PlatformFolders：跨平台文件夹路径获取利器
PlatformFolders：跨平台文件夹路径获取利器 项目介绍 在开发跨平台应用程序时，处理不同操作系统上的文件夹路径往往是一个令人头疼的问题。每个操作系统都有其独特的文件夹结构和命名规范，这使得开发者不得不编写大量的平台特定代码来处理这些差异。为了解决这一难题，PlatformFolders 应运而生。PlatformFolders 是一个轻量级的 C++ 库，旨在帮助开发者轻松获取不同操作...
Rockchip 自定义vendorstorages数据再u-boot通过cmdline给kernel传递数据
本文介绍通过vendorstorages，允许保存和读取自定义数据。通过在U-Boot中读取这些数据并将其添加到cmdline中，将这些数据传递给Linux内核，实现了一个灵活的方式来配置和定制系统的需求。
基于CNN-LSTM融合模型的环卫车动态称重算法研究：从频率感知到精准质量估计
摘要： 针对环卫车辆动态称重需求，本研究提出一种基于CNN-LSTM融合网络的频率分析方法。通过在实验室构建振动频率采集系统，获取不同载重下的结构响应数据，经MATLAB进行信号处理和特征提取后，建立频率-质量的非线性映射模型。实验表明，该算法在静态和模拟动态场景下平均绝对误差小于1.5%，显著优于传统方法，为环卫车智能化管理提供了高精度实时称重方案。 关键词： 动态称重；深度学习；频率分析；CNN-LSTM；MATLAB。
Linux 解析文件夹和文件C++代码和获取图片名字代码
***#Linux 解析文件夹和文件C++代码 ***： 一、解析文件夹代码： void GetFileNames(string path, vector<string>& filenames) { DIR *pDir; struct dirent* ptr; if (!(pDir = opendir(path.c_str()))) { cout << "Folder doesn't Exist!" << endl; return; } whil
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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C/C++ 获取文件夹下所有文件名 windows和linux通用
参考： http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/3504442.html ################################################# 利用C/C++编写程序以获取文件夹内所有子文件名，以下程序参考网络上诸多博文： 头文件如下： #include #include #include #inc
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
C++获取文件夹下的所有文件名
C++获取文件夹下的所有文件名 之前导师给了自己一个任务，需要获取一个目录下的所有文件名，所有就查找了相关的操作，并进行总结。 对于获取某个目录下的所有文件名，在Linux系统和Window系统中的操作是不同的，下面分别从两个系统进行介绍。 1、Windows下获取所有文件名操作 Window下获取所有文件名的操作主要用到了结构体struct_finddata_t，以及函数_findfirst、_findnext和_fineclse，位于头文件<io.h>中。 _findd
Devexpress16.2.6破解工具
Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具
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linux C++判断路径是否存在是否文件文件夹
#include <iostream> #include <stdio.h> #include <string> #include <unistd.h> #include <sys/stat.h> // 判断文件是否存在 bool IsPathExist(const std::string &path) { if (access(path.c_str(), 0) == F_OK) { return true;
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在C++中，我们一般学的时候都很少学到相关的文件夹方面的操作，相对来说，C++的文件夹操作也比较麻烦。而不像Python有OS模块，在操作文件夹方面简单易于上手。 下面我们直接看一下，C++遍历文件夹的代码吧： #include <string> #include <dirent.h> #include <stdio.h> #include <...
linux,windows,C++列出路径下文件和文件夹
linux,windows,C++列出路径下文件和文件夹开源程序说明linux代码windows代码 开源程序说明 本文包含两个C++函数，分别在linux、windows系统下读取指定路径下的文件夹与文件列表。 优快云、gitee和github的下载路径： https://download.youkuaiyun.com/download/m0_63669222/35866789 https://gitee.com/RaymondXing/print-dir https://github.com/RaymondXin
C++读取文件夹中所有文件的路径，包含子文件夹
C++读取文件夹中所有文件的路径，包含子文件夹 C++实现指定文件夹的路径，获取该路径下所有文件的路径，含子文件夹的文件，为了实现跨平台编译，最后会给出Window和Linux的完成程序：【1】下面是Windows版本：#include <iostream> #include <vector> #include <cstring> // fo...
C++ 判断文件夹是否存在和创建文件夹 （linux和windows）
在不同操作系统中创建文件夹所需要的头文件不太一样。 Windows中需要如下头文件： #include <direct.h> #include <io.h> Linux中需要如下头文件： #include <sys/io.h> #include <unistd.h> #include <sys/stat.h> #include <sys/types.h> #include <dirent.h> 具体代码实现如下： #if
c++——读取文件夹下的所有文件名
目录 1.读取某一文件夹下的文件名（非迭代式） 2.读取某一文件夹下的所有文件名（迭代式） Tips: 主要是通过_findfirst和_findnext来实现。 1.读取某一文件夹下的文件名（非迭代式） #include <stdio.h> #include <io.h> #include <stdlib.h> #include <v...
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