C++ STL与文件处理操作总结

C++所有头文件和使用 int isspace(int ch) 若ch是空格(''),水平制表符('\t'),回车符('\r'), 走纸换行('\f'),垂直制表符('\v'),换行符('\n')返回非0值,否则返回0。char *ecvt(double value,intndigit,int *decpt,int *sign) 将浮点数value转换成字符串并返回该字符串。long strtol(char *str,char**endptr,int base)将字符串str转换成长整型数, 并返回这个数, 阅读详情

STL 标准库,英文为Standard Template Library。广义上讲分为三类,algorithm(算法)、container(容器)、iterator(迭代器)。

打开文件的方式有:

FILE *fp = fopen(filename,"w");
if(!fp)
    cout<<("open file error!!!");

读取文件的操作有:

string s;
ifstream file(filename);//#include<fstream>
	if(file.is_open())
    {
	    while(getline(file,s))
	    {
		    vector1.push_back(s);
	    }
    }

这里使用了ifstream,是一种文件的输入流,其中包括了很多文件模块,比较方便。 getline 可以从文件中获取到整行的字符串,包括空格,而cin则不能得到空格。

fp = fopen(filename, "r");
	if(!fp)
	{
		cout<<"open file error!!"<<endl;
	}

	while((ch = fgetc(fp))!=EOF){
		
		if(ch!='.'&&ch!=','&&ch!=':'&&ch!=';'&&ch!=' ')
		{
			if(ch<='Z'&&ch>='A')
				ch += 32; 
			s[i]=ch;
			i++;
		}
		else if(s[0]!='\0')
		{
			words.push_back(s);
			while(i){
				s[i--] = '\0';
			}
			s[0] = '\0';
		}
	}
	fclose(fp);

这段代码是读入一段文本,通过标点符号来提取出不同的单词,并将这些单词储存在一个vector中。

写入文件的操作有:

while(gets(a)&&strcmp(a,"")!=0)//a为字符串
	{
		fprintf(fp,"%s",a);
		fputc('\n',fp);
	}
fclose(fp);

这里是将输入的字符串写入到文件中,不同的字符串用回车隔开,当输入为空时,跳出while循环。

    ofstream fout;
	fout.open(filename,ios_base::out);
	if(fout.is_open())
	{
		for(vector<string>::iterator i=vector1.begin(); i!=vector1.end(); ++i)
		{
			fout<<(*i);
			fout<<('\n');
		}
	}
	fout.close();

这里使用了ofstream,是一种用于文件的输出流。这段代码依次将vecoter1中的字符串写入文件中,每个字符串为一行。

sort(vector1.begin(),vector1.end());

sort是一个可以自动排序的函数,非常好用。

vector<vector<string> > words(2);
lie = words[0].size();

通过这种方式可以建立一个二维的vector,代码中的参数2表示这个二维vector有两行。.size()函数可以知道这一行中有多少个元素。

另外再加两个常用的函数:

c_str()和atoi,c_str 可以将string类型转换成char*类型,转换以后就可以对字符串执行strcmp,strcpy等函数操作了。

atoi可以将字符串转换成整型,很是适合数字储存成字符串类型的情况,itoa函数正好相反,它可以将整型值转换为字符串,二者搭配使用可以在储存过程中简化过程。

基于C++的VTK不同格式文件读取与另存整理 实例1:读取STL文件并渲染显示 实例2:读取VTI文件并渲染显示 实例3:读取VTK文件并渲染显示 实例4:读取MHA文件并渲染显示 实例5:读取DCM文件并渲染显示 实例6:读取MHD文件并渲染显示 实例7:读取VTK格式文件并另存为OBJ格式 实例8:读取STL格式文件并另存为OBJ格式 实例9:读取STL格式文件并另存为MHD格式(切片处理) 实例10:读取STL格式文件并另存为MHA格式(切片处理) 实例11:读取STL格式文件并另存为VTI格式(切片处理) 实例1:读. 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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