//创建a.h、a.c,、b.h、b.c四个文件, //在a文件中创建求阶乘函数并实现, //在b文件中创建数组的排序函数并实现,要求将a,b编译成动态库文件。 //并编写test.c文件,引入a和b两个文件的功能并编译运行。

时间: 2023-12-26 13:04:45 浏览: 110
首先,我们创建 `a.h` 文件,其中包含阶乘函数的声明: ```c #ifndef A_H #define A_H int factorial(int n); #endif ``` 然后,我们创建 `a.c` 文件,实现阶乘函数: ```c #include "a.h" int factorial(int n) { if (n == 0) { return 1; } else { return n * factorial(n - 1); } } ``` 接下来,我们创建 `b.h` 文件,其中包含数组排序函数的声明: ```c #ifndef B_H #define B_H void sortArray(int arr[], int size); #endif ``` 然后,我们创建 `b.c` 文件,实现数组排序函数: ```c #include "b.h" void sortArray(int arr[], int size) { int i, j, temp; for (i = 0; i < size - 1; i++) { for (j = 0; j < size - i - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } } ``` 接下来,我们将 `a.c` 和 `b.c` 编译为动态库文件。在命令行中执行以下命令(假设您使用的是 GCC 编译器): ```shell gcc -shared -o liba.so a.c gcc -shared -o libb.so b.c ``` 这将分别生成 `liba.so` 和 `libb.so` 两个动态库文件。 最后,我们编写 `test.c` 文件来测试引入的功能: ```c #include <stdio.h> #include <dlfcn.h> // 引入动态库相关的头文件 #include "a.h" #include "b.h" int main() { // 加载动态库 void* liba_handle = dlopen("./liba.so", RTLD_LAZY); void* libb_handle = dlopen("./libb.so", RTLD_LAZY); if (!liba_handle || !libb_handle) { printf("Failed to load dynamic libraries.\n"); return 1; } // 获取动态库中的函数指针 int (*factorial_ptr)(int) = dlsym(liba_handle, "factorial"); void (*sortArray_ptr)(int[], int) = dlsym(libb_handle, "sortArray"); if (!factorial_ptr || !sortArray_ptr) { printf("Failed to get function pointers.\n"); return 1; } // 使用动态库中的函数 int result = factorial_ptr(5); printf("Factorial of 5 is: %d\n", result); int arr[] = {4, 2, 7, 1, 9}; int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); sortArray_ptr(arr, size); printf("Sorted array: "); for (int i = 0; i < size; i++) { printf("%d ", arr[i]); } printf("\n"); // 关闭动态库 dlclose(liba_handle); dlclose(libb_handle); return 0; } ``` 请确保将 `test.c` 文件和生成的动态库文件(`liba.so` 和 `libb.so`)放在同一个目录下。在命令行中执行以下命令编译并运行 `test.c` 文件: ```shell gcc -o test test.c -ldl ./test ``` 这将编译并运行 `test.c` 文件,输出阶乘结果和排序后的数组。
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library(splines) library(Matrix) library(fds) library(rainbow) library(MASS) library(pcaPP) library(RCurl) library(fda) library(ggplot2) data<-read.table("D:/CPCI/ECG200/ECG200_TEST.txt") data <- data[, -1] #导入数据的时候第一列是当时已经分好的类,不需要 #######定义了一个计算函数型数据马氏距离的函数 Ma_distance <-function(data,M,H,param){ ###data:导入数据;M:B样条基个数;H:主成分个数;param:控制平滑程度 knee= t(data) t=ncol(data) #使用前需要把data转置 #调参 time = seq(0,1,len=t) smoothing.parameter = param #控制平滑程度(原来是1e-15 Lfdobj = int2Lfd(2) kneebasis = create.bspline.basis(nbasis=M) #选择多少个B样条基(原来给的是20个 kneefdPar = fdPar(kneebasis, Lfdobj, smoothing.parameter) knee.fd = smooth.basis(time, knee, kneefdPar) kn.pcastr = pca.fd(knee.fd$fd, H, kneefdPar,centerfns=TRUE) #设置主成分个数 kneescores = kn.pcastr$scores ##主成分得分 lambda = kn.pcastr$varprop #lambda a=nrow(data) #获取样本个数 b=ncol(kneescores) #获取主成分个数 Mdis=matrix(0,nrow = a,ncol = a) for (i in 1:a) { for (j in 1:a) { l = as.matrix(kneescores[i,]-kneescores[j,]) #主成分得分的第i行-第J行,两个主成分得分向量相减得到的向量 dim(l) = c(1,H) #将向量l的维度由(1,t)设置为(1,H) b = 1/lambda #lambda的向量,维度为(1,H) dim(b)=c(H,1) #将向量lambda的维度改成(1,H) Mdis[i,j]=sqrt((l^2)%*%b) #矩乘 } } #获取基展开系数 coefs <- kn.pcastr$harmonics$harmonics return(Mdis) } write.csv (Mdis, file ="D:/CPCI/D.csv")

library(splines) library(Matrix) library(fds) library(rainbow) library(MASS) library(pcaPP) library(RCurl) library(fda) library(ggplot2) data<-read.table("D:/CPCI/ECG200/ECG200_TEST.txt") data <- data[, -1] #导入数据的时候第一列是当时已经分好的类,不需要 Ma_distance <-function(data,M,H,param){ ###data:导入数据;M:B样条基个数;H:主成分个数;param:控制平滑程度 knee= t(data) t=ncol(data) #使用前需要把data转置 #调参#定义B样条和平滑参数 time = seq(0,1,len=t) smoothing.parameter = param #控制平滑程度(原来是1e-15 Lfdobj = int2Lfd(2) kneebasis = create.bspline.basis(nbasis=M) #选择多少个B样条基(原来给的是20个 kneefdPar = fdPar(kneebasis, Lfdobj, smoothing.parameter) #平滑每个函数并进行主成分分析 knee.fd = smooth.basis(time, knee, kneefdPar) kn.pcastr = pca.fd(knee.fd$fd, H, kneefdPar,centerfns=TRUE) kneescoefs=kn.pcastr$harmonics$coefs #获取基展开系数 kneescores = kn.pcastr$scores ##主成分得分 #计算马氏距离 lambda = kn.pcastr$varprop #lambda a=nrow(data) #获取样本个数 b=ncol(kneescores) #获取主成分个数 Mdis=matrix(0,nrow = a,ncol = a) for (i in 1:a) { for (j in 1:a) { l = as.matrix(kneescores[i,]-kneescores[j,]) #主成分得分的第i行-第J行,两个主成分得分向量相减得到的向量 dim(l) = c(1,H) #将向量l的维度由(1,t)设置为(1,H) b = 1/lambda #lambda的向量,维度为(1,H) dim(b)=c(H,1) #将向量lambda的维度改成(1,H) Mdis[i,j]=sqrt((l^2)%*%b) #矩乘 } } return(Mdis) }

Error: Error: Parse error on line 3: ...--> C[subprocess.run('video_detection2.p -----------------------^ Expecting 'SQE', 'DOUBLECIRCLEEND', 'PE', '-)', 'STADIUMEND', 'SUBROUTINEEND', 'PIPE', 'CYLINDEREND', 'DIAMOND_STOP', 'TAGEND', 'TRAPEND', 'INVTRAPEND', 'UNICODE_TEXT', 'TEXT', 'TAGSTART', got 'PS' graph TD; A[video_detection_main] --> B[run_script]; B --> C[subprocess.run('video_detection2.py')]; A --> D[window.destroy]; subgraph video_detection2.py E[selected_video_path = None]; F[label_text = None]; G[cap = None]; H[GUI设计]; I[upload_video(canvas)]; J[return_main()]; K[video_detection()]; L[创建功能按钮]; H --> M[tk.Tk() - 创建主窗口]; H --> N[设置窗口大小]; H --> O[创建背景画布]; H --> P[加载背景图像]; H --> Q[在背景画布上绘制背景图像]; I --> R[filedialog.askopenfilename() - 选择视频文件]; I --> S[cv2.VideoCapture() - 打开视频文件]; I --> T[读取视频的第一帧]; I --> U[将OpenCV的BGR图像转换为RGB图像]; I --> V[将图像转换为PIL格式]; I --> W[将PIL图像转换为Tkinter兼容的图片]; I --> X[在画布上显示图像]; I --> Y[使用after方法更新画布]; J --> Z[subprocess.run('EfficientNet_uI_main.py')]; J --> AA[window.destroy]; K --> AB[cap.release() - 关闭上传视频正在播放的视频]; K --> AC[messagebox.showerror - 提示请先上传视频]; K --> AD[获取上传的视频文件名称]; K --> AE[获取E:\\ch_PP-OCRv3\\output文件夹中的所有视频文件]; K --> AF[检查是否有匹配的视频文件]; K --> AG[播放匹配的视频文件]; K --> AH[创建一个新窗口]; K --> AI[创建一个画布用于在新窗口中显示视频]; K --> AJ[在新窗口的画布上播放检测完的视频]; K --> AK[释放视频流]; K --> AL[弹出错误消息框]; L --> AM[创建一个大的画布区域]; L --> AN[创建按钮并放置在主窗口上]; L --> AO[将按钮放置在主窗口上]; end

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