整数转ASCII编码的C++程序实现

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资源摘要信息:"该文件名为‘conv_int_ascii.rar’,是一个关于整数到ASCII码转换的应用程序。根据描述,该文件被设计为可以接收整数输入,并将其转换为相应的ASCII码。该文件通过标准的GCC编译器进行了测试,以确保其功能的正确性和兼容性。标签为‘the_conversion to_ascii’,明确指出了该文件的主要功能和目的。压缩包中包含了名为‘conv_int_ascii.cpp’的源代码文件,这是实际的转换功能实现文件。" 知识点一:整数到ASCII码的转换方法 整数到ASCII码的转换是一个常见的编程任务,它涉及到将整数值转换为对应字符的ASCII表示。在C++中,这可以通过将整数直接转换为字符类型来实现,因为字符类型在内存中是用其ASCII码值来表示的。例如,整数65在ASCII中对应的大写字母“A”,因此表达式`char c = 65;`将会使变量c存储字符'A'。对于更复杂的转换,可能需要使用函数如`std::to_string()`将整数转换为字符串,然后使用`c_str()`方法获得字符串的ASCII表示。 知识点二:GCC编译器 GCC(GNU Compiler Collection,GNU编译器集合)是一个在多种平台上支持C、C++、Objective-C、Fortran、Ada和其它语言的编译器。GCC作为一个自由软件项目,广泛应用于Linux、Unix及其他类Unix系统,也可以在Windows上通过特定的移植版本使用。在本文件的描述中提到“该文件在标准的GCC编译器上进行了测试”,说明开发者可能在Linux或类Unix环境下开发,并且确保了编译器对于转换程序的兼容性和正确性。 知识点三:ASCII码的基础知识 ASCII(American Standard Code for Information Interchange,美国信息交换标准代码)是一种用于字符编码的标准,它用一个字节的7位二进制数来表示128个不同的字符,包括英文字母、数字、标点符号以及控制字符。在C++中,字符常量通过单引号括起来,例如`'A'`,其值为65,代表大写字母A的ASCII码。通过整数到字符类型的转换,程序员可以将数字直接转换为对应的ASCII字符。 知识点四:文件压缩和解压缩 文件压缩是将一个文件或多个文件的字节数据进行编码,使其占用更小的空间,便于存储和传输。常见的压缩格式有ZIP、RAR、7z等。RAR文件是由WinRAR软件创建的,是一个流行的压缩文件格式,具有较好的压缩比和多种压缩选项。在本例中,资源文件被命名为"conv_int_ascii.rar",表示它是一个经过RAR格式压缩的文件。用户需要使用适当的解压缩工具(如WinRAR、7-Zip等)来解压缩该RAR文件,才能访问内部的源代码文件。 知识点五:C++源代码文件(conv_int_ascii.cpp) 源代码文件通常包含实现特定功能的编程代码。在这个案例中,源代码文件"conv_int_ascii.cpp"包含了将整数输入转换为ASCII码的逻辑。C++源代码文件通常以.cpp作为文件扩展名,这是一个标准约定。在编写C++程序时,开发者会用文本编辑器创建和编辑这些源代码文件,并使用编译器将它们编译成机器可以执行的代码。开发者使用C++进行程序设计时,需要遵循该语言的语法规则,并利用C++提供的各种库函数来实现程序功能。 知识点六:软件开发的测试流程 软件开发中的测试流程是确保软件质量的关键步骤。测试包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等不同级别。在本文件的描述中,提到“该文件在标准的GCC编译器上进行了测试”,这可能意味着源代码至少已经通过了编译器的检查和基本的功能测试,确认无编译错误,可以被编译执行。更进一步的测试可能还包括验证转换程序对各种输入的正确性、异常处理能力、性能测试等,以确保其健壮性和稳定性。 以上知识点涵盖了文件标题和描述中提及的所有技术细节,并对相关术语进行了全面的解释和阐述。这有助于理解文件"conv_int_ascii.rar_The Conversion_To Ascii"的核心内容和应用场景,以及与之相关的编程和软件开发知识。
2023-05-30 上传

def model(self): num_classes = self.config.get("CNN_training_rule", "num_classes") seq_length = self.config.get("CNN_training_rule", "seq_length") conv1_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_num_filters") conv1_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv1_kernel_size") conv2_num_filters = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_num_filters") conv2_kernel_size = self.config.get("CNN_training_rule", "conv2_kernel_size") hidden_dim = self.config.get("CNN_training_rule", "hidden_dim") dropout_keep_prob = self.config.get("CNN_training_rule", "dropout_keep_prob") model_input = keras.layers.Input((seq_length,1), dtype='float64') # conv1形状[batch_size, seq_length, conv1_num_filters] conv_1 = keras.layers.Conv1D(conv1_num_filters, conv1_kernel_size, padding="SAME")(model_input) conv_2 = keras.layers.Conv1D(conv2_num_filters, conv2_kernel_size, padding="SAME")(conv_1) max_poolinged = keras.layers.GlobalMaxPool1D()(conv_2) full_connect = keras.layers.Dense(hidden_dim)(max_poolinged) droped = keras.layers.Dropout(dropout_keep_prob)(full_connect) relued = keras.layers.ReLU()(droped) model_output = keras.layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(relued) model = keras.models.Model(inputs=model_input, outputs=model_output) # model.compile(loss="categorical_crossentropy", # optimizer="adam", # metrics=["accuracy"]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) print(model.summary()) return model给这段代码每行加上注释

2023-06-02 上传

如何将self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 与torchvision.ops.deform_conv2d,加入到:class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input)中,请给出修改后的代码

2023-05-30 上传

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw - 1) / 2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n, 8) if n == 1: num_filters = ndf * nf_mult self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2 ** n_layers, 8) sequence += [ torchvision.ops.DeformConv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True), nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw) ] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = self.conv_mask1(input) input = torch.cat([input, offset1, mask1], dim=1) return self.model(input),运行上述代码出现错误:RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 3, 512, 512] to have 512 channels, but got 3 channels instead,如何修改,给出代码

2023-05-30 上传