string it_string = it->path().c_str();

时间: 2024-03-09 11:50:43 浏览: 81
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Android开发之使用ExifInterface获取拍照后的图片属性

这行代码将文件迭代器`it`所指向的文件的路径转换为一个C风格的字符串,并将其赋值给一个名为`it_string`的std::string类型的变量。 具体来说,`it->path()`将返回一个表示文件路径的std::filesystem::path对象,而`c_str()`函数将返回一个指向该对象所表示的路径字符串的指针。然后,该指针被转换成了std::string类型的变量`it_string`,使得我们可以更加方便地操作路径字符串。 例如,假设我们有一个存储了所有文件路径的std::vector对象`filePaths`,我们可以遍历该vector并输出每个文件的路径: ``` #include <iostream> #include <filesystem> #include <vector> int main() { std::vector<std::filesystem::path> filePaths = {"file1.txt", "file2.txt", "file3.txt"}; for (auto it = filePaths.begin(); it != filePaths.end(); it++) { std::string it_string = it->path().c_str(); std::cout << it_string << std::endl; } return 0; } ``` 输出将为: ``` file1.txt file2.txt file3.txt ```
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class HotwordDetector(object): """ Snowboy decoder to detect whether a keyword specified by decoder_model exists in a microphone input stream. :param decoder_model: decoder model file path, a string or a list of strings :param resource: resource file path. :param sensitivity: decoder sensitivity, a float of a list of floats. The bigger the value, the more senstive the decoder. If an empty list is provided, then the default sensitivity in the model will be used. :param audio_gain: multiply input volume by this factor. :param apply_frontend: applies the frontend processing algorithm if True. """ def __init__(self, decoder_model, resource=RESOURCE_FILE, sensitivity=[], audio_gain=1, apply_frontend=False): tm = type(decoder_model) ts = type(sensitivity) if tm is not list: decoder_model = [decoder_model] if ts is not list: sensitivity = [sensitivity] model_str = ",".join(decoder_model) self.detector = snowboydetect.SnowboyDetect( resource_filename=resource.encode(), model_str=model_str.encode()) self.detector.SetAudioGain(audio_gain) self.detector.ApplyFrontend(apply_frontend) self.num_hotwords = self.detector.NumHotwords() if len(decoder_model) > 1 and len(sensitivity) == 1: sensitivity = sensitivity * self.num_hotwords if len(sensitivity) != 0: assert self.num_hotwords == len(sensitivity), \ "number of hotwords in decoder_model (%d) and sensitivity " \ "(%d) does not match" % (self.num_hotwords, len(sensitivity)) sensitivity_str = ",".join([str(t) for t in sensitivity]) if len(sensitivity) != 0: self.detector.SetSensitivity(sensitivity_str.encode()) self.ring_buffer = RingBuffer( self.detector.NumChannels() * self.detector.SampleRate() * 5) def start(self, detected_callback=play_audio_file, interrupt_check=lambda: False, sleep_time=0.03, audio_recorder_callback=None, silent_count_threshold=15, recording_timeout=100):

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