在学习和分析标准I/O库的同时, 可以重点与Linux的I/O系统调用进行比较. stdin. stdout和stderr都是FILE类型的文件指针, 是由C库静态定义的, 直接与文件描述符0. 1和2相关联, 所以应用程序可以直接使用它们.其中,stdin是不可写的, stdout是不可读的, 而stderr不仅不可读, 且没有缓存. I/O的缓存 C库的I/O接口对文件I/O进行了封装, 为了提高性能, 其引入了缓存机制, 共有三种缓存机制: 全缓存. 行缓存及无缓存. (1)全缓存一般用于…

open函数 int open(const char *pathname, int flags, mode_t mode); 参数说明: (1)pathname: 表示要打开的文件路径 (2)flags: 用于指示打开文件的选项,常用的有O_RDONLY. O_WRONLY和O_RDWR,还有一些选项如下: O_APPEND: 每次进行写操作时, 内核都会先定位到文件尾, 再执行写操作 O_ASYNC: 使用异步I/O模式 O_CLOEXEC: 在打开文件的时候, 就为文件描述符设置FD_CLO…

进程是操作系统运行程序的一个实例, 也是操作系统分配资源的单位. 在Linux环境中, 每个进程都有独立的进程空间, 以便对不同的进程进行隔离, 使之不会互相影响. atexit函数 #include <stdlib.h> int atexit(void (*function)(void)); atexit用于注册进程正常退出时的回调函数. 若注册了多个回调函数, 最后的调用顺序与注册顺序相反:类似于栈. 使用atexit注册的退出函数是在进程正常退出时, 才会被调用. 这里的正常退出是指,…

程序的构成 Linux下二进制可执行程序的格式一般为ELF格式. 我们可以用readelf命令来读取二进制的信息. ELF文件的主要内容就是由各个section及symbol表组成的. 下面来分别介绍这些字段的含义: .text:已编译程序的机器代码,为代码段, 用于保存可执行指令 . .rodata:只读数据,比如printf语句中的格式串和开关(switch)语句的跳转表. .data:已初始化的全局变量或静态变量.局部C变量在运行时被保存在栈中,既不出现在.data中,也不出现在.bss节…

简单继承的例子: #include <iostream> #include <string> using namespace std; class CStudent { private: string name; string id; //学号 char gender; //性别,'F'代表女, 'M'代表男 int age; public: void PrintInfo(); void SetInfo( const string & name_,const string…

形式 返回值类型 operator 运算符(形参表) { …… } 运算符重载 (1)运算符重载的实质是函数重载(2)可以重载为普通函数,也可以重载为成员函数 class Complex { public: double real,imag; Complex( double r = 0.0, double i= 0.0 ):real(r),imag(i) { } Complex operator-(const Complex & c); }; Complex operator+( const C…

面向对象的程序设计方法 抽象:将某类客观事物共同特点(属性)归纳出来,形成一个数据结构(可以用多个变量描述事物的属性):将这类事物所能进行的行为也归纳出来,形成一个个函数,这些函数可以用来操作数据结构. 封装:通过某种语法形式,将数据结构和操作该数据结构的函数“捆绑”在一起,形成一个“ 类”,从而使得数据结构和操作该数据结构的算法呈现出显而易见的紧密关系. 从客观事物抽象出类 写一个程序,输入矩形的长和宽,输出面积和周长. 比如对于“矩形”这种东西,要用一个类来表示,该如何做“抽象”呢?矩形的属…

除第二章介绍的是C++的基本类型,本章将大致介绍一下C++定义的内容丰富的抽象数据库类型标准库.着重介绍一下sting.vector和bitset. 3.2标准库string类型 1.string类型支持几个构造函数.构造函数是一个特殊成员函数,定义如何初始化该类型的对象,以下是string类型常用的构造函数.当没有明确指定对象初始化式时,系统将调用默认构造函数 几种初始化string对象的凡是 string s1 默认构造函数,s1为空串 string s2(s1) 将s2初始化为s1的一个副…

完整项目见:Github 完整项目中最终使用了ResNet进行分类,而卷积版本较本篇中结构为了提升训练效果也略有改动 本节主要介绍进阶的卷积神经网络设计相关,数据读入以及增强在下一节再与介绍 网络相关参数 输入24*24的图片 卷积->relu激活->最大池化->标准化 卷积->relu激活->标准化->最大池化 全连接:reshape尺寸->384 全连接:192->10 SoftMax 网络实现 git clone https://github.com/…

数据读取部分实现 文中采用了tensorflow的从文件直接读取数据的方式,逻辑流程如下, 实现如下, # Author : Hellcat # Time : 2017/12/9 import os import tensorflow as tf IMAGE_SIZE = 24 NUM_CLASSES = 10 NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN = 50000 NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL = 10000 def read_cif…