用C语言写一下load数据的程序

这里提供一个简单的C语言程序，用于从文件中读取数据并将其加载到内存中：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    FILE *fp;
    int data[1000];  // 假设数据文件中最多有1000个整数数据
    int num = 0;

    // 打开数据文件
    fp = fopen("data.txt", "r");
    if (fp == NULL) {
        printf("无法打开数据文件！\n");
        exit(1);
    }

    // 读取数据文件中的整数数据
    while (fscanf(fp, "%d", &data[num]) != EOF) {
        num++;
    }

    // 关闭数据文件
    fclose(fp);

    // 在内存中处理数据
    // ...

    return 0;
}

上面的程序首先打开名为"data.txt"的数据文件，并使用fscanf函数从文件中读取整数数据，并将其存储在一个名为"data"的整数数组中，直到文件结束。在读取完文件中所有的数据后，程序关闭文件，并可以在内存中对数据进行处理。

当然，具体的数据加载程序实现可能因为数据格式、数据大小、内存限制等因素而有所不同。

相关问题

用c语言写一个能保存数据的通讯录程序

下面是一个能保存数据的通讯录程序示例，使用 C 语言编写：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_CONTACTS 100

// 定义联系人结构体
typedef struct {
    char name[50];
    char phone[20];
    char email[50];
} Contact;

// 定义联系人数组和联系人数
Contact contacts[MAX_CONTACTS];
int num_contacts = 0;

// 保存联系人函数
void save_contacts() {
    FILE *fp;
    fp = fopen("contacts.txt", "w");
    if (fp == NULL) {
        printf("Error: could not open file.\n");
        return;
    }
    for (int i = 0; i < num_contacts; i++) {
        fprintf(fp, "%s|%s|%s\n", contacts[i].name, contacts[i].phone, contacts[i].email);
    }
    fclose(fp);
    printf("Contacts saved successfully!\n");
}

// 加载联系人函数
void load_contacts() {
    FILE *fp;
    fp = fopen("contacts.txt", "r");
    if (fp == NULL) {
        printf("No contacts found.\n");
        return;
    }
    char line[100];
    while (fgets(line, 100, fp) != NULL) {
        char *name = strtok(line, "|");
        char *phone = strtok(NULL, "|");
        char *email = strtok(NULL, "|");
        Contact c;
        strcpy(c.name, name);
        strcpy(c.phone, phone);
        strcpy(c.email, email);
        contacts[num_contacts++] = c;
    }
    fclose(fp);
    printf("Contacts loaded successfully!\n");
}

// 添加联系人函数
void add_contact() {
    Contact c;
    printf("Enter name: ");
    scanf("%s", c.name);
    printf("Enter phone: ");
    scanf("%s", c.phone);
    printf("Enter email: ");
    scanf("%s", c.email);
    contacts[num_contacts++] = c;
    printf("Contact added successfully!\n");
}

// 显示联系人列表函数
void list_contacts() {
    if (num_contacts == 0) {
        printf("No contacts found.\n");
    } else {
        printf("Name\t\tPhone\t\tEmail\n");
        for (int i = 0; i < num_contacts; i++) {
            printf("%s\t%s\t%s\n", contacts[i].name, contacts[i].phone, contacts[i].email);
        }
    }
}

// 主函数
int main() {
    int choice;
    load_contacts();
    while (1) {
        printf("\n");
        printf("1. Add contact\n");
        printf("2. List contacts\n");
        printf("3. Save contacts\n");
        printf("4. Quit\n");
        printf("Enter your choice: ");
        scanf("%d", &choice);
        switch (choice) {
            case 1:
                add_contact();
                break;
            case 2:
                list_contacts();
                break;
            case 3:
                save_contacts();
                break;
            case 4:
                printf("Goodbye!\n");
                save_contacts();
                exit(0);
            default:
                printf("Invalid choice.\n");
        }
    }
    return 0;
}

这个程序在原有的基础上增加了两个函数：`save_contacts()` 和 `load_contacts()`。`save_contacts()` 函数将所有联系人信息写入一个名为 "contacts.txt" 的文件中，`load_contacts()` 函数从该文件中读取联系人信息并将其存储在联系人数组中。

在主函数中，程序在启动时调用 `load_contacts()` 函数来加载之前保存的联系人数据。当用户选择退出程序时，程序会自动调用 `save_contacts()` 函数来保存当前的联系人数据。

这样，即使程序关闭，也可以保存之前添加的联系人数据，下次启动程序时可以继续使用。

用c语言写一个人脸识别程序

人脸识别是一项比较复杂的计算机视觉技术，需要借助深度学习等技术实现。这里提供一种基于开源库的人脸识别程序实现的示例，使用了OpenCV库和Dlib库。以下是一个简单的人脸识别程序的代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/face.hpp>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>

using namespace cv;
using namespace cv::face;
using namespace dlib;

int main()
{
    VideoCapture cap(0);
    if(!cap.isOpened())  // 判断摄像头是否打开
    {
        printf("failed to open camera\n");
        return -1;
    }

    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
    shape_predictor predictor;
    deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> predictor;

    Ptr<FaceRecognizer> model = createLBPHFaceRecognizer();
    model->load("face_model.xml");

    Mat frame;
    namedWindow("face_recognition", CV_WINDOW_NORMAL);

    while(1)
    {
        cap >> frame;  // 读取视频帧
        if(frame.empty())
        {
            printf("failed to read frame\n");
            break;
        }

        cv_image<bgr_pixel> dlib_img(frame);

        std::vector<rectangle> dets = detector(dlib_img);

        for(int i = 0; i < dets.size(); i++)
        {
            full_object_detection shape = predictor(dlib_img, dets[i]);
            Mat face = dlib::toMat(dlib_img(shape.get_rect()));
            cvtColor(face, face, CV_BGR2GRAY);
            resize(face, face, Size(92, 112));
            int label = 0;
            double confidence = 0.0;
            model->predict(face, label, confidence);
            if(label == 1 && confidence > 2000)  // 判断是否识别成功
            {
                rectangle(face, Point(dets[i].left(), dets[i].top()), Point(dets[i].right(), dets[i].bottom()), Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
            }
            else
            {
                rectangle(face, Point(dets[i].left(), dets[i].top()), Point(dets[i].right(), dets[i].bottom()), Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
            }
        }
        imshow("face_recognition", frame);  // 显示识别结果
        char c = waitKey(10);
        if(c == 27)  // 按下ESC键退出
        {
            break;
        }
    }

    destroyAllWindows();
    return 0;
}

这段代码中，首先创建了一个视频捕捉对象`cap`，用于捕捉摄像头的视频流。然后，通过`get_frontal_face_detector()`函数创建了一个人脸检测器`detector`，并通过`deserialize()`函数从文件中加载了一个人脸关键点检测器`predictor`。接着，创建了一个人脸识别器模型`model`，并通过`createLBPHFaceRecognizer()`函数创建了一个基于LBPH算法的人脸识别器。最后，通过`load()`函数从文件中加载了训练好的人脸识别器模型。

在循环中，首先通过`cap >> frame`语句读取一帧视频，并通过`cv_image<bgr_pixel>`类将帧转换为dlib库的图像格式。然后，使用人脸检测器`detector`检测图像中的人脸，并使用人脸关键点检测器`predictor`检测人脸的关键点。接着，将人脸区域提取出来，并将其转换为灰度图像。然后，将人脸缩放到指定大小，并使用人脸识别器模型`model`对人脸进行识别。最后，根据识别结果在原图像中绘制矩形框，并显示识别结果。

值得注意的是，这里使用的是LBPH算法，算法的准确率可能不是非常高，如果需要更高的准确率，可以考虑使用其他算法，如基于深度学习的人脸识别算法。此外，代码中使用的人脸识别模型是事先训练好的，如果要使用自己的数据训练模型，需要在程序中添加相应的代码。