解释这段代码#include "config.h" #include "menu.h" #include "hint.h" #include "color.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> const int optionNum[MENU_NUM] = {4, 7, 4, 6, 6, 4, 4, 4}; // visual prompts for different menus static const char* menuPrompts[MENU_NUM] = {"\ +==============+================+===============+========+\n\ | 1.User Login | 2.User Sign Up | 3.Admin Login | 4.Exit |\n\ +==============+================+===============+========+\n", \ "\ +=========+==========+==========+=========+==========+=======+========+\n\ | 1.Goods | 2.Search | 3.Orders | 4.Users | 5.Delete | 6.Ban | 7.Back |\n\ +=========+==========+==========+=========+==========+=======+========+\n", \ "\ +=========+==========+==============+========+\n\ | 1.Buyer | 2.Seller | 3.Infomation | 4.Back |\n\ +=========+==========+==============+========+\n", \ "\ +=========+=======+==========+=========+===============+========+\n\ | 1.Goods | 2.Buy | 3.Search | 4.Order | 5.Information | 6.Back |\n\ +=========+=======+==========+=========+===============+========+\n", \ "\ +========+=========+==========+=======+=========+========+\n\ | 1.Sell | 2.Goods | 3.Modify | 4.Ban | 5.Order | 6.Back |\n\ +========+=========+==========+=======+=========+========+\n", \ "\ +===============+==========+==========+========+\n\ | 1.Information | 2.Modify | 3.Top Up | 4.Back |\n\ +===============+==========+==========+========+\n", \ "\ +============+========+\n\ | 1.Password | 2.Back |\n\ +============+========+\n", \ "\ +========+=========+===============+========+\n\ | 1.Name | 2.Price | 3.Description | 4.Back |\n\ +========+=========+===============+========+\n"}; static const char* menuNames[MENU_NUM] = {"Main", "Admin", "User", "Buyer", "Seller", "Information", "Modify", "Good"}; /** * @brief print visual prompt message * * @param type menu type */ static void promptMessage(Menu type) { printf("\t\t\t%s%s Menu%s\n", REVERSE, menuNames[type], RESET); printf("%s\n请选择: ", menuPrompts[type]); } int menu(Menu type) { promptMessage(type); char buffer[MAX_LEN]; int res; scanf("%s", buffer); res = atoi(buffer); while (1) { if (res >= 1 && res <= optionNum[type]) break; illegalMessage(); printf("Please try again: "); scanf("%s", buffer); res = atoi(buffer); } return res; }

时间: 2023-08-23 17:57:33 浏览: 202
这段代码定义了一些用于显示菜单和获取用户输入的函数。 首先,代码包含了一些头文件的引用,包括"config.h"、"menu.h"、"hint.h"和"color.h",以及标准库的引用<stdio.h>和<stdlib.h>。 接下来,代码定义了一个名为optionNum的常量数组,其中存储了每个菜单对应的选项数量。例如,optionNum[0]存储了主菜单的选项数量,optionNum[1]存储了管理员菜单的选项数量,以此类推。 然后,代码定义了一个名为menuPrompts的静态字符指针数组,用于存储不同菜单的可视化提示信息。每个菜单对应一个字符串,其中包含了菜单选项的可视化表示。 接下来,代码定义了一个名为menuNames的静态字符指针数组,用于存储菜单的名称。每个菜单对应一个字符串,用于在提示消息中显示菜单的名称。 然后,代码定义了一个名为promptMessage()的静态函数,用于打印可视化提示消息。该函数接受一个Menu类型的参数type,根据type在menuPrompts和menuNames数组中查找相应的提示信息和菜单名称,并打印在屏幕上。 最后,代码定义了一个名为menu()的函数。该函数接受一个Menu类型的参数type,并根据该参数调用promptMessage()函数打印提示消息。然后,函数使用scanf()函数获取用户输入的选项,并将其转换为整数类型。接下来,使用while循环检查用户输入的选项是否合法,即是否在1到optionNum[type]之间。如果不合法,则调用illegalMessage()函数显示非法消息,并提示用户重新输入。最后,函数返回用户输入的选项。 需要注意的是,代码中出现的一些函数和常量的具体实现细节并没有给出,只是提供了它们的调用方式和可能的功能。要完全理解代码的含义,需要查看相应头文件和其他代码文件中的定义。
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/* * SPDX-FileCopyrightText: 2015-2022 Espressif Systems (Shanghai) CO LTD * * SPDX-License-Identifier: Unlicense OR CC0-1.0 */ #include <string.h> #include "freertos/FreeRTOS.h" #include "freertos/task.h" #include "esp_log.h" #include "esp_check.h" #include "bsp_board.h" #include "nvs_flash.h" #include "nvs.h" #include "settings.h" static const char *TAG = "settings"; #define NAME_SPACE "sys_param" #define KEY "param" static sys_param_t g_sys_param = {0}; static const sys_param_t g_default_sys_param = { .need_hint = 1, .sr_lang = SR_LANG_EN, .volume = 70, // default volume is 70% }; static esp_err_t settings_check(sys_param_t *param) { esp_err_t ret; ESP_GOTO_ON_FALSE(param->sr_lang < SR_LANG_MAX, ESP_ERR_INVALID_ARG, reset, TAG, "language incorrect"); ESP_GOTO_ON_FALSE(param->volume <= 100, ESP_ERR_INVALID_ARG, reset, TAG, "volume incorrect"); return ret; reset: ESP_LOGW(TAG, "Set to default"); memcpy(&g_sys_param, &g_default_sys_param, sizeof(sys_param_t)); return ret; } esp_err_t settings_read_parameter_from_nvs(void) { nvs_handle_t my_handle = 0; esp_err_t ret = nvs_open(NAME_SPACE, NVS_READONLY, &my_handle); if (ESP_ERR_NVS_NOT_FOUND == ret) { ESP_LOGW(TAG, "Not found, Set to default"); memcpy(&g_sys_param, &g_default_sys_param, sizeof(sys_param_t)); settings_write_parameter_to_nvs(); return ESP_OK; } ESP_GOTO_ON_FALSE(ESP_OK == ret, ret, err, TAG, "nvs open failed (0x%x)", ret); size_t len = sizeof(sys_param_t); ret = nvs_get_blob(my_handle, KEY, &g_sys_param, &len); ESP_GOTO_ON_FALSE(ESP_OK == ret, ret, err, TAG, "can't read param"); nvs_close(my_handle); settings_check(&g_sys_param); return ret; err: if (my_handle) { nvs_close(my_handle); } return ret; } esp_err_t settings_write_parameter_to_nvs(void) { ESP_LOGI(TAG, "Saving settings"); settings_check(&g_sys_param); nvs_handle_t my_handle = {0}; esp_err_t err = nvs_open(NAME_SPACE, NVS_READWRITE, &my_handle); if (err != ESP_OK) { ESP_LOGI(TAG, "Error (%s) opening NVS handle!\n", esp_err_to_name(err)); } else { err = nvs_set_blob(my_handle, KEY, &g_sys_param, sizeof(sys_param_t)); err |= nvs_commit(my_handle); nvs_close(my_handle); } return ESP_OK == err ? ESP_OK : ESP_FAIL; } sys_param_t *settings_get_parameter(void) { return &g_sys_param; }

import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)<.*?>', body_data) # match = re.search('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) # if match: # content = match.group(2) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('= 2: receive_id = matches1[3] # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] # 进行时间格式转换,将time转换为"0000-00-00"格式 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 打印结果 print("Talk ID:", talk_id) print("Time:", time) print("Sender ID:", send_id) print("Receive_id:", receive_id) print("Talk_type:", talk_type) print("Content:",content) print("---")导入至csv

# GRADED FUNCTION: forward_propagation def forward_propagation(X, parameters): """ Implements the forward propagation for the model: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments: X -- input dataset placeholder, of shape (input size, number of examples) parameters -- python dictionary containing your parameters "W1", "W2" the shapes are given in initialize_parameters Returns: Z3 -- the output of the last LINEAR unit """ # Retrieve the parameters from the dictionary "parameters" W1 = parameters['W1'] W2 = parameters['W2'] ### START CODE HERE ### # CONV2D: stride of 1, padding 'SAME' Z1 = tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A1 = tf.nn.relu(Z1) # MAXPOOL: window 8x8, sride 8, padding 'SAME' P1 = tf.nn.max_pool(A1, ksize=[1, 8, 8, 1], strides=[1, 8, 8, 1], padding='SAME') # CONV2D: filters W2, stride 1, padding 'SAME' Z2 = tf.nn.conv2d(P1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A2 = tf.nn.relu(Z2) # MAXPOOL: window 4x4, stride 4, padding 'SAME' P2 = tf.nn.max_pool(A2, ksize=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 4, 4, 1], padding='SAME') # FLATTEN P2 = tf.contrib.layers.flatten(P2) # FULLY-CONNECTED without non-linear activation function (not not call softmax). # 6 neurons in output layer. Hint: one of the arguments should be "activation_fn=None" Z3 = tf.contrib.layers.fully_connected(P2, 6, activation_fn=None) ### END CODE HERE ### return Z3 tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess: np.random.seed(1) X, Y = create_placeholders(64, 64, 3, 6) parameters = initialize_parameters() Z3 = forward_propagation(X, parameters) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) a = sess.run(Z3, {X: np.random.randn(2,64,64,3), Y: np.random.randn(2,6)}) print("Z3 = " + str(a)) 请根据现在python版本修改这段代码

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