C#配置項的儲存與讀取

阿新 • • 發佈：2019-02-07

// 儲存註冊碼 Configuration configuration = ConfigurationManager.OpenExeConfiguration(ConfigurationUserLevel.None); configuration.AppSettings.Settings["SN"].Value = sn; configuration.Save();ConfigurationManager.RefreshSection("appSettings"); MessageBox.Show("註冊成功，請重新登入！！");

C/C++ 影象二進位制儲存與讀取

在深度學習時，製作樣本資料集時，需要產生和讀取一些二進位制影象的資料集，如MNIST，CIFAR-10等都提供了適合C語言的二進位制版本。以CIFAR-10的資料集為例，官網上有兩段關鍵的介紹：二進位制版本資料集格式為（影象大小為32x32）：

C#配置項的儲存與讀取

// 儲存註冊碼 Configuration configuration = ConfigurationManager.OpenExeConfiguration(ConfigurationUserLevel.None); configuration.

C#操作mysql的建表、基本儲存與讀取

由於專案中要使用到資料庫來儲存一些基本資料，所以在此做了一些簡單的總結，也是最基本的mysql資料操作。一、資料庫的儲存專案中儲存資料時，需要根據操作者在介面上的操作來決定是否儲存（操作介面上有建立表格和儲存資料的按鈕），所以在儲存資料前，如果點選“建立表格”的話，會在mysql資料庫中

C#+asp.net+sql資料庫完成圖片的儲存與讀取

我們在使用asp.net時經常會用到資料庫對圖片進行儲存和讀取，因此筆者對此進行了仔細研究，圖片的儲存和讀取有兩種方式：一.以圖片的url地址的方式在以圖片url地址的方式中，我們向資料庫中儲存的不是圖片本身，而是圖片的地址，讀取圖片的時候也是圖片的地址，根據儲存的地址

localStorage 儲存與讀取

element ora onclick win nbsp n) cti item fun window.onload=function(){ /** *其實也沒那麽難， *localStorage.setItem(json) 向本地儲存值

tensorflow 訓練模型的儲存與讀取已儲存的模型進行測試

在實際中，通常需要將經過大量訓練的較好模型引數儲存起來，在實際應用以訓練好的模型進行預測。 TensorFlow中提供了模型儲存的模組 tensorflow.train.Saver() 1. 匯入tensorflow模組

預處理後資料的儲存與讀取

在機器學習中，一般都需要先對資料進行資料預處理工作。模型一般需要反覆的調參，因此可能需要多次使用預處理之後的資料，但是反覆進行資料的預處理工作是多餘的，我們可以將其儲存下來。 #用pickle模組將處理好的資料儲存成pickle格式，方便以後呼叫，即建立一個checkpoint # 儲存資料方便呼叫

python與C互動中傳入與讀取記憶體空間

使用用python呼叫c程式碼中，從外部傳入一個固定大小的記憶體空間，這段記憶體需要是可寫的首先看下c中的函式 typedef struct ModelData { unsigned int model_len; //資料長度 char*

Pytorch模型的儲存與讀取方法

方法一（推薦）只儲存和載入模型的引數 # 儲存模型引數 def save_model(the_model, PATH): torch.save(the_model.state_dict(), PATH) # 載入模型引數 def load_model(PATH):

Python程式設計：JSON格式資料的儲存與讀取

JSON格式資料的儲存與讀取簡介模組 json 可以將 Python 資料結構轉儲到檔案中，並在程式再次執行時載入該檔案的資料使用json.dump()和json.load() #儲存:json.dump() #函式json.dump()接受兩個實參：要儲

機器學習：Python模型的儲存與讀取

在學習機器學習的過程中，很多人都應該有這樣的疑問：模型訓練好了，以後要用怎麼辦呢？肯定不能再跑一邊資料，重新訓練模型以供使用，因為這樣太費時間。最好的辦法當然是，訓練和預測分開。訓練好模型後，將模型儲存好，當需要預測時，直接讀取模型檔案來呼叫，進行預測。無論是sklearn還是Tensor

Numpy中資料的常用的儲存與讀取方法(附list)

Numpy中資料的常用的儲存與讀取方法轉自：http://www.cnblogs.com/wushaogui/p/9142019.html 文章目錄: 1.儲存為二進位制檔案(.npy/.npz) numpy.save numpy.savez

HTML5儲存資料----sessionStorage儲存與讀取臨時資料

<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>使用sessionS

TensorFlow之TFRecords檔案的儲存與讀取講解及程式碼實現

先聊一下tfrecord, 這是一種將影象資料和標籤放在一起的二進位制檔案，能更好的利用記憶體，TFRecords是TensorFlow中的設計的一種內建的檔案格式，優點有如下幾種：統一不同輸入檔案的框架它是更好的利用記憶體，更方便複製和移動（TFRecord壓縮的二進位制檔

TensorFlow的檔案儲存與讀取——variables_to_restore函式

轉，原創詳見： http://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/78508793variables_to_restore函式，是TensorFlow為滑動平均值提供。之前，也介紹過通過使用滑動平均值可以讓神經網路模型更加的健壯。我們也知道，其實在Tens