请完成文件的打开和保持功能(即:将当前文档中的int m_nData[10];数据保存),此项工作需要在虚函数Serialize(CArchive& ar)中完成。

时间: 2024-01-24 15:17:27 浏览: 69
RAR

通过序列化保存文档-CArchive类的用法

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好的,我可以给出一个简单的示例代码,实现将当前文档中的 `int m_nData[10]` 数据保存到文件中的功能。请参考以下代码: ```cpp class CMyDoc : public CDocument { public: int m_nData[10]; // 要保存的数据 // 序列化函数 virtual void Serialize(CArchive& ar) { // 调用父类的序列化函数 CDocument::Serialize(ar); if (ar.IsStoring()) // 如果是保存操作 { // 将数据保存到文件中 for (int i = 0; i < 10; i++) { ar << m_nData[i]; } } else // 如果是加载操作 { // 从文件中加载数据 for (int i = 0; i < 10; i++) { ar >> m_nData[i]; } } } }; ``` 在上述代码中,我们定义了一个 `int m_nData[10]` 数组,表示要保存的数据。在 `Serialize` 函数中,我们首先调用父类的 `Serialize` 函数,以便处理文件头和文件尾等信息。然后,根据 `ar.IsStoring()` 函数的返回值,判断当前是进行保存操作还是加载操作。如果是保存操作,则将数据逐一写入到 `CArchive` 对象中,这样就可以保存到文件中;如果是加载操作,则从 `CArchive` 对象中逐一读取数据,这样就可以将数据加载到内存中。 使用上述代码时,可以通过 `CFile` 类创建或打开文件,然后将文件对象传递给 `CArchive` 类,再调用 `Serialize` 函数即可完成文件的读写操作。例如: ```cpp CFile file(_T("data.dat"), CFile::modeCreate | CFile::modeReadWrite); CArchive ar(&file, CArchive::store); CMyDoc doc; doc.m_nData[0] = 1; doc.m_nData[1] = 2; // ... 设置其他数据 doc.Serialize(ar); ar.Close(); file.Close(); ``` 以上代码将 `doc` 对象中的数据保存到名为 `data.dat` 的文件中。如果要从文件中加载数据,则可以将 `CArchive::store` 改为 `CArchive::load`,并调用 `Serialize` 函数即可。
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1.2.14\AirtestIDE\airtest\core\android\static\adb\windows\adb.exe -P 5037 -s f19e7fbe shell ls [21:51:10][ERROR]<airtest.core.api> Traceback (most recent call last): File "airtest\core\android\adb.py", line 374, in shell File "airtest\core\android\adb.py", line 332, in raw_shell File "airtest\core\android\adb.py", line 197, in cmd airtest.core.error.AdbError: stdout[b'acct\r\napex\r\nbin\r\nbugreports\r\ncache\r\ncharger\r\nconfig\r\ncust\r\nd\r\ndata\r\ndebug_ramdisk\r\ndefault.prop\r\ndev\r\netc\r\nlost+found\r\nmnt\r\nodm\r\noem\r\nproc\r\nproduct\r\nproduct_services\r\nres\r\nsbin\r\nsdcard\r\nstorage\r\nsys\r\nsystem\r\nvendor\r\n'] stderr[b'ls: ./init.zygote64_32.rc: Permission denied\r\nls: ./init.rc: Permission denied\r\nls: ./init.usb.rc: Permission denied\r\nls: ./ueventd.rc: Permission denied\r\nls: ./init.zygote32.rc: Permission denied\r\nls: ./init.recovery.hardware.rc: Permission denied\r\nls: ./init: Permission denied\r\nls: ./init.miui.google_revenue_share_v2.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.cust.rc: Permission denied\r\nls: ./init.environ.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.post_boot.sh: Permission denied\r\nls: ./init.miui.qadaemon.rc: Permission denied\r\nls: ./verity_key: Permission denied\r\nls: ./init.recovery.qcom.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.rc: Permission denied\r\nls: ./init.usb.configfs.rc: Permission denied\r\nls: ./init.exaid.hardware.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.google_revenue_share.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.nativedebug.rc: Permission denied\r\nls: ./init.miui.early_boot.sh: Permission denied\r\nls: ./metadata: Permission denied\r\n'] During handling of the above exception, another exception occurred:

import dgl import numpy as np import torch import torch.nn as nn import dgl.function as fn # 生成10个节点和15条边的图 g = dgl.rand_graph(10, 15) # 为每个节点随机生成一个特征向量 feat = np.random.rand(10, 5) # 为每条边随机生成一个特征向量 e_feat = np.random.rand(15, 3) # 将特征向量添加到图中 g.ndata['feat'] = torch.from_numpy(feat) g.edata['e_feat'] =torch.from_numpy(e_feat) # 随机给每个节点分配一个标签 labels = np.random.randint(0, 3, size=(10,)) g.ndata['label'] = torch.from_numpy(labels) class GraphSAGE(nn.Module): def __init__(self, in_feats, h_feats, num_classes): super(GraphSAGE, self).__init__() self.conv1 = dgl.nn.SAGEConv(in_feats, h_feats, 'mean') self.conv2 = dgl.nn.SAGEConv(h_feats, num_classes, 'mean') def forward(self, g, in_feat): h = self.conv1(g, in_feat) h = torch.relu(h) h = self.conv2(g, h) g.ndata['h'] = h hg = dgl.mean_nodes(g, 'h') return hg # 定义超参数 in_feats = 5 h_feats = 10 num_classes = 3 lr = 0.01 num_epochs = 20 # 创建模型和优化器 model = GraphSAGE(in_feats, h_feats, num_classes) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): logits = model(g, g.ndata['feat']) labels = g.ndata['label'] loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('Epoch %d | Loss: %.4f' % (epoch, loss.item())) # 预测 model.eval() with torch.no_grad(): logits = model(g, g.ndata['feat']) pred = logits.argmax(1) print('Predicted labels:', pred) 报错:RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

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