请写一个header在循环内的

循环内的header通常用来在每次循环执行时输出一些信息，比如表格的列名或者分隔符。以下是一个示例代码，其中每次循环执行时都会输出一个表格的列名：

for i in range(5):
    print("| {:^10} | {:^10} |".format("Column 1", "Column 2"))
    print("|" + "-"*12 + "|")

    # 循环的主体部分
    print("| {:^10} | {:^10} |".format("Value 1", "Value 2"))

在上面的代码中，我们使用了`format()`方法来格式化表格的列名和值。`"{:^10}"`表示一个占位符，可以在其中填入一个长度为10的字符串，并且字符串居中对齐。`"-"*12`表示一个长度为12的横线字符串，用来作为表格的分隔符。`"|"`表示表格的边框。在每次循环执行时，我们先输出表格的列名和分隔符，然后再执行循环的主体部分。这样就可以在每次循环执行时输出一个表格的header了。

相关问题

写一个使用GRU循环神经网络处理THUCNews数据集的代码

好的，下面是一个使用GRU循环神经网络处理THUCNews数据集的代码，供您参考：

import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
import os
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical
from keras.layers import Input, Embedding, GRU, Dense
from keras.models import Model

# 读取数据集
train_df = pd.read_csv('THUCNews/train.csv', header=None, names=['label', 'text'])
test_df = pd.read_csv('THUCNews/test.csv', header=None, names=['label', 'text'])

# 中文分词
def cut_text(text):
    return ' '.join(jieba.cut(text))

train_df['text'] = train_df['text'].apply(cut_text)
test_df['text'] = test_df['text'].apply(cut_text)

# 创建词汇表
max_words = 10000
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(train_df['text'])
word_index = tokenizer.word_index

# 将文本转换为数字序列
maxlen = 200
train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(train_df['text'])
train_data = pad_sequences(train_sequences, maxlen=maxlen)

test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_df['text'])
test_data = pad_sequences(test_sequences, maxlen=maxlen)

# 标签处理
train_labels = to_categorical(train_df['label'] - 1)
test_labels = to_categorical(test_df['label'] - 1)

# 构建模型
embedding_dim = 100
input_layer = Input(shape=(maxlen,))
embedding_layer = Embedding(max_words, embedding_dim)(input_layer)
gru_layer = GRU(128)(embedding_layer)
output_layer = Dense(14, activation='softmax')(gru_layer)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])

# 模型训练
model.fit(train_data, train_labels, epochs=5, batch_size=128, validation_data=(test_data, test_labels))

这个代码将THUCNews数据集进行了分词处理，并创建了一个包含10000个词汇的词汇表。然后将文本转换为数字序列，并将标签进行了处理。接着，使用GRU循环神经网络构建了一个模型，并对模型进行了训练。

写一个qt网络协议解析

好的，下面是一个使用 Qt 实现的网络协议解析的代码示例：

#include <QTcpSocket>
#include <QDataStream>

const int HEADER_SIZE = 10;

void readData(QTcpSocket* socket)
{
    // 读取协议头
    QByteArray headerData = socket->read(HEADER_SIZE);
    if (headerData.size() < HEADER_SIZE) {
        return;
    }

    // 解析协议头
    QDataStream headerStream(&headerData, QIODevice::ReadOnly);
    qint32 msgSize = 0;
    headerStream >> msgSize;

    // 读取消息内容
    QByteArray msgData = socket->read(msgSize);
    if (msgData.size() < msgSize) {
        return;
    }

    // 对消息内容进行处理
    // ...
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    QApplication app(argc, argv);

    // 创建一个QTcpSocket对象
    QTcpSocket socket;

    // 连接到服务器
    socket.connectToHost("127.0.0.1", 8888);

    // 等待连接完成
    if (!socket.waitForConnected()) {
        qWarning() << "Failed to connect to server";
        return -1;
    }

    // 循环读取数据
    while (socket.state() == QAbstractSocket::ConnectedState) {
        readData(&socket);
    }

    // 关闭连接
    socket.close();

    return app.exec();
}

在这个例子中，我们使用了 Qt 的 QTcpSocket 类来创建一个 TCP Socket 对象，并连接到服务器。然后我们循环读取数据，并使用 QDataStream 类来解析协议头和消息内容。你可以根据具体的需求，修改代码中的内容来适应不同的协议。