Line.trimmed

时间: 2023-06-14 14:03:51 浏览: 208
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Contra Harmonic Mean and Alpha Trimmed Filter：未优化代码但未使用任何 matlab 函数-matlab开发

`Line.trimmed()` 是一个 QString 类的函数，它的作用是返回一个去除了字符串开头和结尾的空白字符（包括空格、制表符、换行符等）的新字符串。它会将原字符串中的空白字符删除，并返回一个新的字符串，不会修改原字符串。这个函数在处理用户输入时很有用，可以去除用户输入的不必要的空格和其他空白字符。
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帮我把grovvy代码转成python代码 lines.each { line -> print "*********************"+line def trimmedString = line.trim() boolean containsData = trimmedString?.trim() if (containsData) { (type, compiler, test_suite, environment) = trimmedString.split() if (type == "ST:") { trimmedString = compiler + " " + test_suite + " " + environment // print("ST:" + trimmedString) StEnvList = StEnvList + [trimmedString] } else if (type == "UT:") { trimmedString = compiler + " " + test_suite + " " + environment // print("UT:" + trimmedString) UtEnvList = UtEnvList + [trimmedString] } else { trimmedString = compiler + " " + test_suite + " " + environment print("??:" + trimmedString) return } print ("++ " + trimmedString) EnvList = EnvList + [trimmedString] } }

trimmedString = line.strip() containsData = trimmedString.strip() if containsData: type, compiler, test_suite, environment = trimmedString.split() if type == "ST:": trimmedString = compiler + " ...

void user_manage::on_btn_user_search_clicked() { // 读取文件 QFile file("users.txt"); if (!file.open(QIODevice::ReadOnly | QIODevice::Text)) { return; } // 创建一个数据模型 QStandardItemModel* model = new QStandardItemModel(this); model->setColumnCount(2); // 设置表头 model->setHeaderData(0, Qt::Horizontal, "用户名"); model->setHeaderData(1, Qt::Horizontal, "密码"); // 获取搜索关键字 QString keyword = ui->user_searchEdit->text().trimmed(); // 按行读取文件并搜索匹配的行 QTextStream in(&file); in.setCodec("UTF-8"); while(!in.atEnd()) { QString line = in.readLine(); // 分割每一行的文本 QStringList parts = line.split(",", QString::KeepEmptyParts); // 检查用户名是否与关键字匹配 QString username = parts.value(0); if (username.contains(keyword, Qt::CaseInsensitive)) { // 创建一行并添加到模型中 QList<QStandardItem*> rowItems; for (const QString& part : parts) { QStandardItem* item = new QStandardItem(part); rowItems.append(item); } model->appendRow(rowItems); } } file.close(); // 显示用户数据 ui->tableView->setModel(model); } 画个流程图

9. 读取一行文本并将其存储在变量line中。 10. 使用逗号分割每一行的文本，得到一个QStringList parts。 11. 检查用户名（parts的第一个值）是否与关键字匹配（不区分大小写）。 12. 如果匹配，则创建一个QList*>...

embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

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train_dir = "weibo21/data/train.txt" vocab_dir = "weibo21/data/vocab.pkl" pretrain_dir = "weibo21/data/sgns.sogou.char" emb_dim = 300 filename_trimmed_dir = "weibo21/data/embedding_SougouNews" if os.path.exists(vocab_dir): word_to_id = pkl.load(open(vocab_dir, 'rb')) else: # tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以词为单位构建词表(数据集中词之间以空格隔开) tokenizer = lambda x: [y for y in x] # 以字为单位构建词表 word_to_id = build_vocab(train_dir, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(word_to_id, open(vocab_dir, 'wb')) embeddings = np.random.rand(len(word_to_id), emb_dim) f = open(pretrain_dir, "r", encoding='UTF-8') for i, line in enumerate(f.readlines()): # if i == 0: # 若第一行是标题，则跳过 # continue lin = line.strip().split(" ") if lin[0] in word_to_id: idx = word_to_id[lin[0]] emb = [float(x) for x in lin[1:301]] embeddings[idx] = np.asarray(emb, dtype='float32') f.close() np.savez_compressed(filename_trimmed_dir, embeddings=embeddings)

- 定义了一些变量，例如 train_dir 存储训练数据的文件路径，vocab_dir 存储词表的路径，pretrain_dir 存储预训练词向量的路径，emb_dim 存储词向量的维度，filename_trimmed_dir 存储截断后词向量的路径...

info.search=$(this).text().trim();

However, based on my programming knowledge, it seems like this line of code is assigning the trimmed text value of the current element to the variable "info.search". Here's a breakdown of the code:...

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