libyaml实例

基于LibYaml函数库的twemproxy配置文件解析和修改 阅读详情

介绍

libyaml是一个用于处理YAML格式数据的开源库。YAML是一种人类可读的数据序列化格式,常用于配置文件和数据交换。libyaml提供了一个简单且高效的API,使得开发者可以轻松地读取和写入YAML数据。 本文将详细介绍libyaml的使用方法和示例,帮助读者理解如何使用libyaml处理YAML数据。 安装libyaml 在开始之前,我们首先需要安装libyaml库。可以通过以下步骤在Linux系统上安装libyaml:

  1. 打开终端。

  2. 使用包管理器安装libyaml。例如,在Ubuntu上,可以使用apt-get命令:sudo apt-get install libyaml-dev

  3. 等待安装完成。 读取YAML数据 读取YAML数据是libyaml的一个常见用法。下面是一个示例,演示了如何使用libyaml读取YAML文件:

    #include <yaml.h>
    #include <stdio.h>
    
    int main() {
       FILE *file = fopen("data.yaml", "r");
       yaml_parser_t parser;
       yaml_event_t event;
    
       // 初始化解析器
       yaml_parser_initialize(&parser);
       yaml_parser_set_input_file(&parser, file);
    
       // 读取事件直到到达文件结尾
       do {
           if (!yaml_parser_parse(&parser, &event)) {
               printf("解析错误\n");
               return 1;
           }
    
           // 处理事件
           // ...
    
           // 释放事件的内存
           yaml_event_delete(&event);
       } while (event.type != YAML_STREAM_END_EVENT);
    
       // 清理解析器
       yaml_parser_delete(&parser);
    
       // 关闭文件
       fclose(file);
    
       return 0;
    }

    在上述示例中,我们首先打开一个YAML文件,并将其传递给yaml_parser_set_input_file函数,该函数将文件与解析器关联起来。然后,我们使用yaml_parser_parse函数来解析YAML文件,并使用yaml_event_t结构体来处理解析的事件。最后,我们使用yaml_parser_delete函数清理解析器。 读取YAML数据是一个复杂的过程,因为YAML文件可以包含不同类型的数据,如标量、序列和映射。在实际的应用中,我们需要根据需要处理不同类型的事件。 写入YAML数据 除了读取YAML数据,libyaml还提供了写入YAML数据的功能。下面是一个示例,演示了如何使用libyaml写入YAML文件:

    #include <yaml.h>
    #include <stdio.h>
    
    int main() {
       FILE *file = fopen("output.yaml", "w");
       yaml_emitter_t emitter;
       yaml_event_t event;
    
       // 初始化发射器
       yaml_emitter_initialize(&emitter);
       yaml_emitter_set_output_file(&emitter, file);
    
       // 开始文档
       yaml_stream_start_event_initialize(&event, YAML_UTF8_ENCODING);
       yaml_emitter_emit(&emitter, &event);
    
       // 写入标量
       yaml_scalar_event_initialize(&event, NULL, NULL, (yaml_char_t *)"Hello, World!", 12, 1, 1, YAML_ANY_SCALAR_STYLE);
       yaml_emitter_emit(&emitter, &event);
    
       // 结束文档
       yaml_stream_end_event_initialize(&event);
       yaml_emitter_emit(&emitter, &event);
    
       // 清理发射器
       yaml_emitter_delete(&emitter);
    
       // 关闭文件
       fclose(file);
    
       return 0;
    }

    在上述示例中,我们首先打开一个文件,并将其传递给yaml_emitter_set_output_file函数,该函数将文件与发射器关联起来。然后,我们使用yaml_emitter_emit函数来发射YAML事件,从而将数据写入文件。 在本示例中,我们以”Hello, World!“字符串作为标量,并使用yaml_scalar_event_initialize函数初始化一个标量事件。我们还使用yaml_stream_start_event_initialize和yaml_stream_end_event_initialize函数初始化流的开始和结束事件。 写入YAML数据同样是一个复杂的过程,我们需要根据需要创建不同类型的事件,并将其传递给发射器。 总结 本文介绍了libyaml的使用方法和示例。我们学习了如何使用libyaml读取和写入YAML数据,并提供了相应的代码示例。libyaml提供了简单且高效的API,使得处理YAML数据变得容易。希望本文对读者理解和使用libyaml有所帮助。 参考资料 • libyaml官方网站 • libyaml GitHub仓库

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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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代码很单纯,复杂的是人。
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