1:QBitArray2QString :也可以转化为整型, 测试程序: 测试输出结果是否和移位结果相同: [cpp] view plaincopyprint?   QBitArray x; int bit; bit = 10; x.resize(32); x.fill(false); x.setBit(bit,true); QBitArray b; b = this->BitArrayInvert(x); ui->textEdit->setPlainText(this->bitA

QbitArray类提供位操作序列. include<QBitArray> 公有函数: QBitArray ()   QBitArray  ( int  size , bool  value  = false )   QBitArray  ( const QBitArray &  other  ) bool at  ( int  i  ) const void clear  () void clearBit  ( int  i  ) int count  () const int co

前写程序最多也只是字节级别操作,用char和memcpy进行一系列内存操作.此次一个sdk,其状态值直接是每位一个标示,所以需要取出每位进行操作.当然CPP也有丰富的位运算操作,但是虽然也学过,知道意思,但是实际却几乎没用过.这次只能动用它了. 第一种方法:思路就是全部用位与,这样就能取出来每一位是否为1.直接上代码吧,反正看了也就理解了. 1 uint j = 1; 2 for (uint k = 0;k < sizeof(uint) * 8;(j = j<<1),k++){ 3   

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/luo/anaconda3/envs/tf2019/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.python import * Fi

我们知道Qt中的QBitArray类支持在位(bit)的层次上进行数据操作.本文剖析该类在二进制文件读写时的一些要点.另外,在Qt中,QDataStream类对于二进制文件的读写提供了诸多便利,需要注意的是QBitArray的读写依赖于QDataStream类. 使用QBitArray向文件中写数据: QFile file("C:\\Users\\lenovo\\Desktop\\测试"); file.open(QIODevice::WriteOnly);//只写 QDataStrea

QString, QByteArray, 和 QVariant这三个类和容器有许多相同之处,并且在一些情况下可以被当作特殊的容器. 同样,像容器,这些类使用隐式共享来优化内存和速度. 我们将从QString开始. 字符串被每个GUI程序所使用,不仅是用户界面而且还有数据结构. C++原生提供两种字符串: 传统的C风格以'\0'结尾的字符数组和std::string类. 与这些不同,QString使用16-bit Unicode值. Unicode 包含 ASCII 和 Latin-1 这个子集和

Fn 1 : arg 这个函数的具体声明不写了,它有20个重载,典型的示例代码如下: 1: #include <QtCore/QCoreApplication> 2: #include <iostream> 3: #include <stdio.h> 4: using namespace std; 5: 6: int main() 7: { 8: QString str = QString("Ggicci is %1 years old, and majors

QVariant是一种可以存储不同类型的数据结构,在很多场合这是很有用得为了达到这种目的,可以想象,该对象应该存储对象的类型信息,数据信息以及其他辅助详细考虑用途,这种对象必须支持对不同对象的存储,对存储类型的检测以及取对象三个功能1.对象的存储代码见下:QVariant(Type type);QVariant(int typeOrUserType, const void *copy);QVariant(int typeOrUserType, const void *copy, uint fla

转载请注明链接与作者huihui1988 用了一段时间的vim,喜欢上了这种简洁高效的编辑器.恰逢正在学习QT中,于是将vim变成了开发QT的工具.以下是具体配置. 一.语法高亮支持: 1.打开VIMDIR/vim72/syntax/cpp.vim,加入 syn keyword cppStatement SLOT,SIGNAL syn keyword cppAccess slots,signals 2.增加QT的类型名: syn keyword cType ActiveQt Q3Accel Q3

QT的基本数据类型 qint8:signed char 有符号8比特数据 qint16:signed short 16位数据类型 qint32:signed int. 32位有符号数据类型 qint64:long long int 或(__int64) 64位有符号数据类型,Windows中定义为__int64 qintptr:qint32 或 qint64 指针类型 根据系统类型不同而不同,32位系统为qint32.64位系统为qint64 qlonglong: long long int 或

最近项目需要进行QT开发环境下对传输对象进行序列化与反序列化处理,对基本类型的处理在使用QT默认的序列化方式还是完全手工序列化这两种方式之间有些犹疑不定,边想了解下QT默认序列化基本类型的格式,项目中只用到了整形和字符串类型,所以只对这两类基本类型进行了简单分析. 分析方式是直接使用QT的方式生成二进制文件,用FlexHEX打开查看分析,生成二进制的代码直接从QT的帮助文档粘贴的,内容如下,稍作修改: QFile file("file.dat"); file.open(QIODevic

Introduction Qt库提供了一组基于模板的一般化的容器类.这些容器可以存储指定的类型的元素.例如,如果你需要一个可变大小的Qstring数组,可以用QVector<QString>.. 这些容器比STL容器更轻更安全更容易使用.如果你不熟悉STL或者更喜欢以Qt的方式做事,你可以用这些类取代STL类. 这些类是隐式共享的,它们都是可重入,它们进行了速度优化,用更少的内存和最小的内联代码扩展,生成更小的可执行文件.此外,当所有的线程仅仅以只读的方式访问它们时,它们是线程安全的. 为了遍

基于在最近的研究Qt语音识别平台下.在此记录12 首先,语音识别做三件事 1.记录用户的语音文件到本地 2.将用户语音编码 使用flac或者speex进行编码 3.使用第三方语音识别API或者SDK进行分析识别语音       眼下做的比較简单就是使用flac文件对wav音频文件进行编码       基于Mac OSX和Win 7平台的       win 7下使用flac.exe,详细exe帮助,读者能够使用flac.exe --help > help.txt 重定向到一个help文件里,方便

1.l2_loss函数 tf.nn.l2_loss(t, name=None) 解释:这个函数的作用是利用 L2 范数来计算张量的误差值,但是没有开方并且只取 L2 范数的值的一半,具体如下: output = sum(t ** 2) / 2 2.tensorflow实现 import tensorflow as tf a=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float32) b=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float3

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

1. Getting Start 1.1 import TensorFlow应用程序需要引入编程架包,才能访问TensorFlow的类.方法和符号.如下所示的方法: import tensorflow as tf 2. Tensor TensorFlow用Tensor这种数据结构来表示所有的数据.可以把一个Tensor想象成一个n维的数组或列表.Tensor有一个静态的类型和动态的维数.Tensor可以在图中的节点之间流通. 2.1 秩(Rank) Tensor对象由原始数据组成的多维的数组,T

1. Getting Start 1.1 import TensorFlow应用程序需要引入编程架包,才能访问TensorFlow的类.方法和符号.如下所示的方法: import tensorflow as tf 2. Tensor TensorFlow用Tensor这种数据结构来表示所有的数据.可以把一个Tensor想象成一个n维的数组或列表.Tensor有一个静态的类型和动态的维数.Tensor可以在图中的节点之间流通. 2.1 秩(Rank) Tensor对象由原始数据组成的多维的数组,T

1.  Qt 全局宏定义 Qt版本号: QT_VERSION :  (major << 16) + (minor << 8) + patch 检测版本号: QT_VERSION_CHECK(major, minor, patch)((major<<16)|(minor<<8)|(patch)) 当使用命名空间时的一些宏定义: namespace QT_NAMESPACE {} //命名空间定义 # define QT_PREPEND_NAMESPACE(na

参考资料: 深度学习笔记目录 向机器智能的TensorFlow实践 TensorFlow机器学习实战指南 Nick的博客 TensorFlow 采用数据流图进行数值计算.节点代表计算图中的数学操作,计算图的边表示多维数组,即张量. 在 TensorFlow 官网上将其定义为基于数据流图的数值计算库,TensorFlow 还提供了一个可使得用户用数学方法从零开始定义模型的函数和类的广泛套件.这使得具有一定技术背景的用户可迅速而直观地创建自定义.具有较高灵活性的模型. TensorFlow 的计算模

建立神经网络模型,下面要建立的模型如下: (上图来源:训练网络时,打开tensorboard即可观察网络结构,在下一节模型训练的时候会讲到) 下面为具体步骤: Step 0:导入相关库 import tensorflow as tf Step 1:定义网络结构 def inference(images, batch_size, n_classes): '''Build the model Args: images: image batch, 4D tensor, tf.float32, [bat