c++fomd()函数

时间: 2023-08-31 12:32:16 浏览: 210
### 回答1: 我认为你想说的是 `main()` 函数,这是 C++ 中的程序入口函数。在程序执行时,首先会执行 `main()` 函数中的代码。其代码结构通常如下: ```c++ int main() { // 程序代码 return 0; } ``` 其中 `int` 表示 `main()` 函数的返回值类型为整型,`return 0` 表示程序正常结束并返回值为 0。在 `main()` 函数中,你可以编写程序所需的各种功能实现。 ### 回答2: c fomd()函数是Python中的一个内置函数,用于查找指定字符在字符串中第一次出现的位置。该函数的语法为fomd(str, sub[, start[, end]]),其中str为要搜索的字符串,sub为要定位的字符,start和end分别指定了搜索的起始和结束位置,默认值为0和字符串的长度。 当调用fomd()函数时,它会返回一个整数值,表示指定字符在字符串中第一次出现的位置。如果在字符串中找不到该字符,则函数会返回-1。 这个函数常用于字符串处理和文本分析的任务中。比如,我们可以使用fomd()函数来查找一个字符串中是否包含某个特定的子串,或者在一个文本文件中查找某个关键词的出现位置。 使用fomd()函数时,还可以通过设置start和end参数来限定搜索的范围。这对于大型文本文件或长字符串的处理非常有用,可以提高效率并减少内存占用。 需要注意的是,fomd()函数对于字符串的大小写是敏感的。也就是说,如果要查找的字符是大写的,而在字符串中实际出现的是小写的,那么函数会返回-1。 总的来说,c fomd()函数是一个在Python中常用的字符串查找函数,它可以快速定位指定字符在字符串中的位置,并且支持范围限定来提高处理效率。 ### 回答3: c formd()函数是在C语言中用来将小数格式化输出的函数。它的作用是将一个浮点数以一定的格式输出为字符串。这个函数在C语言中的stdio.h头文件中定义。 formd()函数通常需要三个参数:第一个参数是一个字符数组,用来存放格式化后的字符串;第二个参数是一个整数,表示输出字符串的最大长度;第三个参数是一个浮点数,表示要格式化输出的浮点数。 使用formd()函数,我们可以选择不同的格式将浮点数输出为字符串,比如指定小数点后几位、指定科学计数法等。例如,我们可以使用下面的代码将浮点数1.2345格式化输出为字符串并存储在一个字符数组中: ```c #include <stdio.h> int main() { char str[20]; float num = 1.2345; snprintf(str, sizeof(str), "%.2f", num); printf("%s\n", str); return 0; } ``` 输出结果为"1.23",其中"%.2f"表示保留两位小数。 需要注意的是,formd()函数不会修改原始的浮点数,它只是将浮点数格式化输出为字符串。而且,字符数组的长度必须足够大以容纳格式化后的字符串,否则可能出现缓冲区溢出等问题。因此,在使用formd()函数时,我们需要注意参数的正确性和安全性。

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【使用教程】 一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境,然后直接导入到pycharm中,在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客,有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包 命令为:pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令,这样安装要快一些 软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后,把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可(不难,参考网上博客) 二、环境配置好后,开始训练(也可以训练自己数据集) 1、数据集准备 需要准备yolo格式的目标检测数据集,如果不清楚yolo数据集格式,或者有其他数据训练需求,请看博主yolo格式各种数据集集合链接:https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集,且在不断更新,基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等,自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证! 本项目所使用的数据集,见csdn该资源下载页面中的介绍栏,里面有对应的下载链接,下载后可直接使用。 2、数据准备好,开始修改配置文件 参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml,可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train:训练集的图片路径 val:验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行,不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数,开始训练模型 方式一: 修改点: a.--weights参数,填入'yolov9-s.pt',博主训练的是yolov9-s,根据自己需求可自定义 b.--cfg参数,填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数,填入data/banana_ripe.yaml,可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数,填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数,填入100或者200都行,根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数,根据自己的电脑性能(显存大小)自定义修改 g.--device参数,一张显卡的话,就填0。没显卡,使用cpu训练,就填cpu h.--close-mosaic参数,填入15 以上修改好,直接pycharm中运行train_dual.py开始训练 方式二: 命令行方式,在pycharm中的终端窗口输入如下命令,可根据自己情况修改参数 官方示例:python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型,后续测试可以拿来用。 三、测试 1、训练完,测试 修改detect_dual.py中的参数 --weights,改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source,需要测试的数据图片存放的位置,代码中的test_imgs --conf-thres,置信度阈值,自定义修改 --iou-thres,iou阈值,自定义修改 其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

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