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我也要
下载jsoncpp的整合版本，然后一些地方需要修改，需要增加#include <stdio.h>
然后修改：
把原来的
#ifndef JSON_VALUE_USE_INTERNAL_MAP
explicit ValueIteratorBase( const Value::ObjectValues::iterator ¤t );
修改为：
#ifndef JSON_VALUE_USE_INTERNAL_MAP
explicit ValueIteratorBase( const std::map<Value::CZString, Value>::iterator ¤t );
解析JSON总结示例源码
解析JSON总结示例源码
JSON文件读写工具类，其他文件读写通用
说明 今天工作中需要使用带第三方的接口，第三方的接口某些参数是可变的且调用其他接口时需要用到这些参数，介于某些原因做了一个协调系统处理该业务，协调系统没有数据库连接，缓存会导致重启丢失，只能使用文件存储相关数据，综合考虑使用xxxxx.json作为数据持久化方式。 做的过程中发现该类似乎各种文件都可以使用。 正文 JSON文件读写工具类 import cn.pminfo.credit.model....
c++builder 如何解析JSON
本文详细描述在c++builder（xe10.2.2tokyo）下如何调用jsoncpp实现json报文的打包与解析，有源代码+详细文档，绝对超值。（同一个世界，同一个梦想，交流学习C++Builder XE10，传承c++builder的魅力！欢迎各地朋友加入我的QQ群484979943,进群密码“BCB”，同时也请将该群号广为宣传，希望能够广集各方高手，共同进步。如需下载开发工具及源代码请加入我的QQ群。）
JSONObject详解（*）
JSONObject只是一种数据结构，可以理解为JSON格式的数据结构（key-value 结构），可以使用put方法给json对象添加元素。JSONObject可以很方便的转换成字符串，也可以很方便的把其他对象转换成JSONObject对象。 pom： <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <versio
自己实现的Json和简单HTTP请求（C++ Builder 平台）
自己使用C++Builder实现的Json和简单HTTP请求，JSON支持JSONObject，JSONArray。
C++ Json解析
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在BCB中使用JSONCPP需要注意的问题
zz from: http://wangzw.wordpress.com/category/cbuilder/在C++Builder2007中使用JSONCPP需要注意的问题在C++Builder2007中使用JSONCPP需要注意的问题 1、使用STL的MAP而不是内建的MAP这个问题实际上和编译器无关。内建的MAP不是很稳定，当解析数据大于600K左右时，会崩溃。虽然一般来说JSON的数据大不到哪里去，但不代表数据量小时稳定性就不没有问题，只可能是发生的概率小一些。所以还是使用内建的MAP好一些，测试几
json报文解析原代码加示例 C++builder
JSON报文解析函数库，带源码，带BCB示例，带安装使用说明，XE10下可以编译。
数据有效性自动添加一段字符串_通过JSONSchema完成接口自动化测试的数据验证...
JSON Schema，也称为JSON模式。JSON Schema是描述你的JSON数据格式；JSON模式（应用程序/模式+ JSON）有多种用途，其中之一就是实例验证。验证过程可以是交互式或非交互式的。例如，应用程序可以使用JSON模式来构建用户界面使互动的内容生成除了用户输入检查或验证各种来源获取的数据。 一般使用JSON Schema来进行JSON数据格式验证，在数据提交到业务层次之前进行J...
从传统扫描到SSN：Tessent数据包技术如何减少90%测试时间
本文深入探讨了Tessent流式扫描网络（SSN）如何通过其核心的数据包技术，彻底改变芯片测试范式。该技术将测试数据封装成标准化数据包，在共享总线上进行智能路由与分发，实现了动态带宽分配与核心独立测试，从而将复杂SoC（如AI芯片）的总体测试时间大幅削减90%，并显著提升测试灵活性与可扩展性。
思科模拟器-实验16：三层交换 VLAN 互访配置
【实验内容】 (1)按实验线路连接图进行连接。按照实验线路连接图分别配置各台计算机IP 地 址。 (2) 按照实验线路连接图，在SW1和SW2上分别完成VLAN配置，并在VLAN中添加相应的端口成员，同时配置Trunk端口。同时测试各计算机之间是否可以相互ping 通。 Switch>en Switch#config t Enter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z. Switch(config)#vlan 10 Switc
（14）uniGUI for C++ builder下如何玩转JSON
(中行雷威2018.6.1) （同一个世界，同一个梦想，交流学习C++Builder XE10，传承c++builder的魅力！欢迎各地朋友加入我的QQ群484979943、860634510、299497712,进群密码“BCB”，同时也请将该群号广为宣传，希望能够广集各方高手，共同进步。如需下载开发工具及源代码请加入我的QQ群。） 【阅读倡议】 1、有问题请留言; 2、没问题请点赞; ...
GD32F303定时器配置：实现两路互补PWM输出与相位控制
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【瑞芯微px30】【RTL8363】【一】驱动移植-网卡驱动概述
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手把手教你用Pytorch代码实现Transformer模型（超详细的代码解读）
本文整理了非常清楚的Transformer模型结构图，建议大家在看代码的时候能结合这个结构图来理解，这样理解起来会比较容易！ 用Pytorch实现Transformer的完整代码
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ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
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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")
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// http://www.cnblogs.com/del/archive/2008/08/06/1261580.html // http://blog.sina.com.cn/s/blog_414cc36d0100q7ip.html // http://school.cnd8.com/delphi/jiaocheng/7087.htm //----------------------------
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