直接保存为txt文件: 可以用fprintf函数,来代替save函数 比如现在我有一个变量a=[0.1223   345.4544] 如果我想保存它的话,可以用下面的程序: fid = fopen('a.txt','wt'); fprintf(fid,'%6.4f   %8.4f\n',a); fclose(fid); 然后打开a.txt,你会发现其中是0.1223   345.4544如果用save a.txt -ASCII a 保存的话,a.txt中的内容是   1.2234500e-001

由于项目中要用到词库,而下载的搜狗词库是.scel格式,所以就用python脚本将搜狗词库.scel格式文件转化为.txt格式文件. #!/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import struct import sys import binascii import pdb try: reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') except: pass # 搜狗的scel词库就是保存的文本的unicode编码,每两

Source: Baidu Wenku % Original code has been modified dirMain = 'D:\test\'; fid = fopen([dirMain, 'test.txt'], 'wt'); % Create txt if the txt not exist matrix = round(rand(4, 5) * 100); [m, n] = size(matrix); for i = 1 : m for j = 1 : n if j == n fpr

参考:http://blog.csdn.net/zhangzhenhu/article/details/7014271 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import struct import os import sys #拼音表偏移, startPy = 0x1540 #汉语词组表偏移 startChinese = 0x2628 #全局拼音表 GPy_Table = {} #解析结果 #元组(词频,拼音,中文词组)的列表 GTable = [

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 本人在09年使用该组件的时候,主要原因也是为了替代Matlab,进行相关数学计算,现在依然有很多人关注Matlab计算,特别是学生,而很多也在使用C#,所以这些人通常由于个人能力有限(无法精通某一个门语言来解决综合问题),无法单纯的通过C#或者Matlab来解决问题,就想通过混合编程来调用完成,其实

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(03)C#解析Matlab的mat格式 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录:   1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一)综合介绍   2.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(二)矩阵向量计算   3.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(三)C#解析Matlab的mat格式   4.开源.NET基础数学类库使用Math.NET(四)C#解析Matrix Marke数据格式   5.开源.NET基

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #怎么将txt文件转化为html格式的文件?--极为丑陋的方式 import os #找出所有的txt格式的文件 def getAllTxtFilename(path): '找出所有的txt格式的文件,未对子文件夹进行查找' #初始化一个空list TxtFileNames=[] for dirpath,dirnames,filenames in os.walk(path): ''' #os.walk(pa

注:在阴影检测算法中经常需要将RGB格式的图像转化为HSV格式,对于阴影区域而言,它的色度和饱和度相对于原图像而言变化不大,主要是亮度信息变化较大,,将RGB格式转化为HSV格式,就可以得到H.S.V分量,从而得到色度.饱和度.亮度得值: 转换程序: void convert_ImageRGBtoHSV(const Mat& imageRGB, Mat &imageHSV){ float fR, fG, fB; float fH, fS, fV; const float FLOAT_TO_

前言:在进行图形图像处理时,经常会用到matlab进行算法的仿真验证,然后再移植到别的语言中.有时会涉及到数据的交互,比如直接读取matlab的.mat类型数据,或者是将c++中的数组存为.mat,为了使用方便,这里介绍一下c++对.mat的读写. 一.工程配置: 1.附加包含目录:D:\MATLAB\extern\include 2.附加库目录: D:\MATLAB\extern\lib\win64\microsoft 3.附加依赖库:libmat.liblibmx.liblibmex.lib

今天再次遇到同一个问题:策划给来一个Txt格式配置表,我用解析类去读取,返回的结果为空.解析类参数是:主键key,文件名fileName,错误提示errorTip. 写读取语句的时候,主键key我是直接从txt文件中复制出来,它是txt文件的第一个字符串,文件名fileName也是直接复制文件名. 由于已经不是第一次遇到,这次决定不能再视而不见. 首先在解析类里打印,发现其他配置表都正常,就是这个读取语句中打印出来的key,看起来一模一样,但是就是无法被识别为与程序读取到的key是相等的,想起上

## 安装.cer证书并将证书从.cer格式转化为.pem格式 ### 安装.cer证书到本地 打开*运行*窗口 输入MMC.exe, 单击*确定* 在打开的控制台1的窗口中. 选择*文件*, 选择*添加或删除管理单元* 在**可用的管理单元**中, 选择*证书* 单击*添加* 现在, 你的所选管理单元窗口中将会出现*证书* 单击*确定* 选择*Computer account* 单击*下一步* 选择*Local computer: (the computer this consoled is

记录日常工作常用到的一些方法: 1 选择文件操作,并将文件的路径记录下来: OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog(); ofd.Multiselect = false; ofd.Title = "请选择文件"; ofd.Filter = "(*.*)|*.*"; if (ofd.ShowDialog() == System.Windows.Forms.DialogResult.OK) { tb1.Text = ofd.Fil

将Oracle数据库导出为txt格式: 方法1: 对于Windows系统,可以采用以下方式: 选择控制面板-->管理工具-->数据源(ODBC),添加一个新的数据源(系统或用户DSN均可),选择Oracle的类型,然后填上相应参数点确定. 建立好新的数据源之后,打开Office的Excel选择数据菜单下的导入外部数据中的新建数据库查询选项,在弹出的对话框中选择刚才建好的数据源,确定后填入用于连接的密码,然后选择要导出数据的表之后按照提示操作,最后就可以将选择的表的数据导出到Excel中,然后在

最近做了一些东西,项目到了收尾的工作.不过这次我没有参与到控件机器的功能的那一部分,都是主管自己写的.不过,所有的控件重写都是由我来做的.还有数据库这一方面是我和主管共同完成的.不过还不错,主管写一部分就叫我过去给我讲一部分,由于时间的原因,他写了四个页面控件机械的功能,我写了查询,登陆,还有权限,操作数据这一方面.大大小小页面有八人页面.里面有一些功能是主管帮我完成的. 在这次项目中收获不少.由于项目要去德国参展,带了许多bug的一个项目到了收尾阶段.现在就差几个界面没有往里面合啦.主管最近也

笔者寄语:批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入.本章来自博客:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4506144.html 在上面的尝试已经发现,xlsx本身就是这个复杂问题的最根本原因.与之相反,R对csv等文本格式支持的很好,而且有fread这个神器,要处理一定量级的数据,还是得把xlsx转化为csv格式. 以此为思路,在参考了两个资料后,我成功改写了一段VBA,可以选中需要的xlsx,然后在其目录下新建csv文件夹,

在实际应用中,我们难免会遇到解析excel文件入库事情,有时候为了方便,需要将excel文件转成txt格式文件.下面代码里面提供对xls.xlsx两种格式的excel文件解析,并写入到一个新的txt文件中,数据以分隔符逗号","隔开. excel文件如图所示: 转换后的txt文件: 需要依赖4个jar包: package com.xuan.excel; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.

python读取与写入csv,txt格式文件 在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为dict类型和DataFrame是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldna

#!/usr/env/python#-*- coding:utf-8 -*-#批量将某一目录下的.py文件改为.txt格式文件import os,os.pathfile_list = os.listdir('E:\PythonWrok') #切换到这个目录下边E:\PythonWrokos.chdir('E:\PythonWrok')    print file_listfor filename in file_list: name_list = os.path.splitext(filenam

>>abc=[,,,,,]; >>save data save file_name:命令可以将当前项目中变量的值保存到file_name中去,这里的data文件就是mat文件.实际是data.mat文件. >>load('data'); >>abc() % load命令可以将.mat文件中变量引入到当前项目中,然后才可以访问文件中的变量的数据,访问文件中的数据方式:要知道保存时候的变量名. >>load('data'); >>save

本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续),阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型,怎么通过人为的加入数据入口(即占位符)来克服无法用于图像推断的问题.要解决这个问题,最简单和最省时的方法是模仿.我们模仿的代码是 TensorFlow 实现的目标检测 API 中的文件 exporter.py,该文件的目的正是要将 TensorFlow-slim 训练的目标检测模型由 .ckpt 格式转化为.pb 格式,