to_simple_string

时间: 2023-09-10 18:05:33 浏览: 68
to_simple_string是一个自由函数,用于将boost库中的time_duration类型转换为HH:MM:SS格式的字符串。当给定一个time_duration对象时,使用to_simple_string函数可以将其转换为格式为HH:MM:SS的字符串表示。这个函数会忽略毫秒的部分,只显示时、分、秒的部分。例如,如果给定一个time_duration对象td(1,2,3,4),调用to_simple_string(td)会返回字符串"01:02:03"。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [boost完全开发指南第2章-处理时间 6 (time_duration时间长度的使用)](https://blog.csdn.net/deerleaper/article/details/18695525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Delphi_3_recive_send_batch_simple_sms_](https://download.csdn.net/download/weixin_42676876/28009921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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typedef struct pkcs9_attribute_st { ASN1_OBJECT *object; ASN1_STRING *randomvalues; }PKCS9_ATTRIBUTE; ASN1_SEQUENCE(PKCS9_ATTRIBUTE) = { ASN1_SIMPLE(PKCS9_ATTRIBUTE, object, ASN1_OBJECT), ASN1_SET_OF(PKCS9_ATTRIBUTE, randomvalues, ASN1_ANY) } ASN1_SEQUENCE_END(PKCS9_ATTRIBUTE) IMPLEMENT_ASN1_FUNCTIONS(PKCS9_ATTRIBUTE) IMPLEMENT_ASN1_DUP_FUNCTION(PKCS9_ATTRIBUTE) #if 1 int PKCS9_ATTRIBUTE_set1_object(PKCS9_ATTRIBUTE *attr, const ASN1_OBJECT *obj) { if ((attr == NULL) || (obj == NULL)) return 0; ASN1_OBJECT_free(attr->object); attr->object = OBJ_dup(obj); return attr->object != NULL; } int PKCS9_ATTRIBUTE_set1_randomvalues(PKCS9_ATTRIBUTE *attr, int attrtype, const void *data, int len) { ASN1_TYPE *ttmp = NULL; ASN1_STRING *stmp = NULL; int atype = 0; if (!attr) return 0; if (attrtype & MBSTRING_FLAG) { stmp = ASN1_STRING_set_by_NID(NULL, data, len, attrtype, OBJ_obj2nid(attr->object)); if (!stmp) { printf("PKCS9_F_PKCS9_ATTRIBUTE_SET1_DATA\n"); return 0; } atype = stmp->type; } else if (len != -1) { if ((stmp = ASN1_STRING_type_new(attrtype)) == NULL) goto err; if (!ASN1_STRING_set(stmp, data, len)) goto err; atype = attrtype; } /* * This is a bit naughty because the attribute should really have at * least one value but some types use and zero length SET and require * this. */ if (attrtype == 0) { ASN1_STRING_free(stmp); return 1; } if ((ttmp = ASN1_TYPE_new()) == NULL) goto err; if ((len == -1) && !(attrtype & MBSTRING_FLAG)) { if (!ASN1_TYPE_set1(ttmp, attrtype, data)) goto err; } else { ASN1_TYPE_set(ttmp, atype, stmp); stmp = NULL; } if (!sk_ASN1_TYPE_push(attr->randomvalues, ttmp)) goto err; return 1; err: ASN1_TYPE_free(ttmp); ASN1_STRING_free(stmp); return 0; } #endif使用以上代码定义了一个PKCS9_ATTRIBUTE结构,请根据以上定义,将-----BEGIN RKRD.der----- MCAGCiqGSIb3DQEJGQMxEgQQFn6w5yeB5JQBEiM0RVZneA== -----END RKRD.der-----数据进行解码成PKCS9_ATTRIBUTE结构的数据

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def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y): n_symbols = len(index_dict) + 1 # 所有单词的索引数,频数小于10的词语索引为0,所以加1 embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语,词向量全为0 for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始,对每个词语对应其词向量 embedding_weights[index, :] = word_vectors[word] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3) # print x_train.shape,y_train.shape return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test ##定义网络结构 def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test): print 'Defining a Simple Keras Model...' model = Sequential() # or Graph or whatever model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim, input_dim=n_symbols, mask_zero=True, weights=[embedding_weights], input_length=input_length)) # Adding Input Length model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3 model.add(Activation('softmax')) print 'Compiling the Model...' model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print "Train..." # batch_size=32 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1) print "Evaluate..." score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) yaml_string = model.to_yaml() with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile: outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) ) model.save_weights('../model/lstm.h5') print 'Test score:', score

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