c#,请实现查找“<!--a_beg-->11<!--a_beg-->22<!--a_end--><!--a_beg-->”中<!--a_beg-->和<!--a_end-->之间成对出现的内容

时间: 2024-05-13 21:12:05 浏览: 171
C#是一种由微软公司开发的面向对象的编程语言。它结合了C++语言的高性能和Visual Basic语言的快速开发能力,同时也吸取了Java语言的许多优点。C#语言可以在.NET框架上运行,因此可以在Windows系统、Linux和macOS等操作系统上使用。C#是目前应用较为广泛的编程语言之一,被广泛应用于Web开发、桌面应用程序开发、游戏开发等领域。 关于你的问题,可以使用正则表达式来实现查找“<!--a_beg-->11<!--a_beg-->22<!--a_end--><!--a_beg-->”中<!--a_beg-->和<!--a_end-->之间成对出现的内容。具体代码如下: ``` string input = "<!--a_beg-->11<!--a_beg-->22<!--a_end--><!--a_beg-->"; string pattern = @"<!--a_beg-->(.*?)<!--a_beg-->.*?<!--a_end-->"; MatchCollection matches = Regex.Matches(input, pattern); foreach (Match match in matches) { Console.WriteLine(match.Groups.Value); } ``` 输出结果为: ``` 11 ```
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void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

这段代码是一个名为Trajectory的类中的predict_box函数。函数接受一个时间段的索引(idx_duration),一个存储Box对象的向量(vec_box),一个存储Eigen矩阵的向量(vec_cova),以及一个布尔变量(is_replay_frame)作为参数。 首先,函数清空vec_box和vec_cova两个向量。 然后,如果is_replay_frame为true,则遍历map_current_box_中的元素,并销毁每个元素的track_id。然后清空m_track_start_和NU,并将is_replay_frame设置为false。 接下来,创建一个临时的F_temp矩阵,并将其与原始的F_矩阵进行乘法操作,并将其中的某些元素乘以idx_duration。这是为了根据时间段来预测box的状态。 然后,遍历map_current_box_中的元素。对于每个元素,计算一个临时变量t,并根据t更新F_temp矩阵。然后使用F_temp和map_lidar_state_中相应的track_id来计算state_lidar矩阵。接着,使用F_temp、map_lidar_cova_中相应的track_id和Q_lidar_来计算P_kkminus1矩阵。再使用H_、P_kkminus1和R_lidar_来计算S_temp矩阵。 之后,根据一些计算得到的值,更新beg->second中的一些属性,并将其加入vec_box中。同时,将S_temp加入vec_cova中。 最后,输出一条日志信息,表示完成了使用给定时间段进行预测。 请注意,这只是对代码进行的初步解读,具体实现可能还涉及其他变量和函数。

Cplusplus如何将数据保存成S2F15_NewEC_Send: S2F15 W <L[3] <L[2] <U4[1] 1002> <U2[1] 50> > <L[2] <U4[1] 1003> <F4[1] 3.456> > <L[2] <U4[1] 1011> <A[40] "_123456789_123456789_123456789_123456789"> > > .格式代码保存到文件并重新解析出来

首先,你需要将数据按照 S2F15_NewEC_Send 格式进行编码,然后将编码后的数据保存到文件中。可以使用 C++ 的 fstream 库来实现文件的读写操作。 以下是一个简单的示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> using namespace std; // 定义 S2F15_NewEC_Send 结构体 struct S2F15_NewEC_Send { uint32_t u4; uint16_t u2; struct { uint32_t u4; float f4; } l1; struct { uint32_t u4; char a[40]; } l2; }; // 将数据编码为 S2F15_NewEC_Send 格式 vector<uint8_t> encode(const S2F15_NewEC_Send& data) { vector<uint8_t> buf; buf.reserve(53); buf.push_back(0x02); // W buf.push_back(0x00); // L[3] buf.push_back(0x00); buf.push_back(0x03); buf.push_back(0x00); // L[2] buf.push_back(0x00); buf.push_back(0x02); buf.push_back(0x00); // U4[1] buf.push_back(0x00); buf.push_back(0x03); buf.push_back(0xEA); // 1002 buf.push_back(0x00); // U2[1] buf.push_back(0x32); // 50 buf.push_back(0x00); // L[2] buf.push_back(0x00); buf.push_back(0x02); buf.push_back(0x00); // U4[1] buf.push_back(0x00); buf.push_back(0x03); buf.push_back(0xEB); // 1003 buf.push_back(0x40); // F4[1] buf.push_back(0x9D); buf.push_back(0x8F); buf.push_back(0xC2); // 3.456 buf.push_back(0x00); // L[2] buf.push_back(0x00); buf.push_back(0x02); buf.push_back(0x00); // U4[1] buf.push_back(0x00); buf.push_back(0x03); buf.insert(buf.end(), data.l2.a, data.l2.a + 40); // A[40] return buf; } // 将编码后的数据保存到文件 void saveToFile(const vector<uint8_t>& data, const string& filename) { ofstream ofs(filename, ios::out | ios::binary); if (!ofs) { cout << "Failed to open file: " << filename << endl; return; } ofs.write(reinterpret_cast<const char*>(data.data()), data.size()); ofs.close(); cout << "Data saved to file: " << filename << endl; } // 从文件中读取数据并解码为 S2F15_NewEC_Send 结构体 S2F15_NewEC_Send decode(const string& filename) { S2F15_NewEC_Send data = {}; ifstream ifs(filename, ios::in | ios::binary); if (!ifs) { cout << "Failed to open file: " << filename << endl; return data; } ifs.seekg(0, ios::end); size_t size = ifs.tellg(); ifs.seekg(0, ios::beg); if (size != 53) { cout << "Invalid file size: " << size << endl; return data; } vector<uint8_t> buf(size); ifs.read(reinterpret_cast<char*>(buf.data()), size); if (buf[0] != 0x02) { cout << "Invalid data format" << endl; return data; } data.u4 = buf[8] << 16 | buf[9] << 8 | buf[10]; data.u2 = buf[12] << 8 | buf[13]; data.l1.u4 = buf[20] << 16 | buf[21] << 8 | buf[22]; uint32_t f4data = buf[24] << 24 | buf[25] << 16 | buf[26] << 8 | buf[27]; data.l1.f4 = *reinterpret_cast<float*>(&f4data); data.l2.u4 = buf[32] << 16 | buf[33] << 8 | buf[34]; memcpy(data.l2.a, buf.data() + 38, 40); ifs.close(); return data; } int main() { // 创建一个 S2F15_NewEC_Send 结构体并编码为字节数组 S2F15_NewEC_Send data = { .u4 = 1002, .u2 = 50, .l1 = { .u4 = 1003, .f4 = 3.456f, }, .l2 = { .u4 = 1011, .a = "_123456789_123456789_123456789_123456789", }, }; vector<uint8_t> buf = encode(data); // 将字节数组保存到文件 saveToFile(buf, "data.bin"); // 从文件中读取数据并解码为 S2F15_NewEC_Send 结构体 S2F15_NewEC_Send decodedData = decode("data.bin"); // 输出解码后的数据 cout << "u4: " << decodedData.u4 << endl; cout << "u2: " << decodedData.u2 << endl; cout << "l1.u4: " << decodedData.l1.u4 << endl; cout << "l1.f4: " << decodedData.l1.f4 << endl; cout << "l2.u4: " << decodedData.l2.u4 << endl; cout << "l2.a: " << decodedData.l2.a << endl; return 0; } ``` 在上面的示例代码中,我们定义了一个 S2F15_NewEC_Send 结构体,并实现了将数据编码为字节数组的 encode 函数,将字节数组保存到文件的 saveToFile 函数,以及从文件中读取数据并解码为结构体的 decode 函数。 在 main 函数中,我们创建一个 S2F15_NewEC_Send 结构体并将其编码为字节数组,然后将字节数组保存到文件中。接着,我们从文件中读取数据并解码为结构体,最后输出解码后的数据。 注意,在实际开发中,你需要根据具体的数据格式来实现编码和解码函数。另外,如果数据格式比较复杂,可以考虑使用第三方库来进行序列化和反序列化操作,比如 Google 的 Protocol Buffers。
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function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end中的pesq_mex.mexa64

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