BAT 参数去引号(各种去引号的奇葩方式)

很多情况下,我们需要脱除一个字符串中可能会存在的引号,然后在加上自己的引 号使其中的特殊字符(命令连接符& .| .&&.||,命令行参数界定符Space .tab . ; .= ,字符化转义符^ ." ,变量化转义符% 等)字符化,失去特定的作用,而作为 普通的字符成为字符串的一个组成部分. 一.将字符串中的引号脱去的简单办法有三种,它们的功能相近,只是各自的使用 场合不同,可以处理大多数的情况. 1-1 .如果字符串存在于命令行参数%1中,可以使用%~1 脱去第一对外

在Linux操作系统上编写Shell脚本时候,我们是在变量的前面使用$符号来获取该变量的值,通常在脚本中使用"$param"这种带双引号的格式,但也有出现使用'$param'这种带引号的使用的场景,首先大家看一段例子: 复制代码 代码如下: [root@linux ~]# name=TekTea [root@linux ~]# echo $name TekTea [root@linux ~]# sayhello="Hello $name" [root@linux ~

问题:从c++文件中将std:string转换为char*后,返回包含IP地址的char*,需要将该字符串char*中的IP地址提取出来: 解决办法:1. 解决思路:IP地址最长为12字符+3句点=15字符,一般性表示为192.168.111.111:可以从第一个字符开始解析,当不是'.'时,将所有字符保存下来,然后把所有保存下来的字符转换为16进制就可以了: 2. 程序如下: 复制代码 代码如下: typedef struct {    char addr_ipv4[4];} IPADDR_I

在php 编程中双引号"与单引号'是字符串与字符表现形式,那么我们要输出它怎么做呢,下面我们就来看个简单的输出单双引号的实例吧. 首页我们来看输出双引号的几种方法 方法一. 复制代码 代码如下: $str ='我要输出双引号"'; echo $str; 结果为:我要输出双引号" 方法二 复制代码 代码如下: $str ="输出双引号\""; echo $str; //结果输出双引号" 输出单引号与双引号 复制代码 代码如下: <?

一般情况下属性名加引号和不加引号是都可以的,效果是一样的. var obj = { name : '你好', 'age' : 1, }; document.write( obj['name'] + '<br />' ); document.write( obj.age); 上面两行代码均可以正确执行. 当且仅当你的属性名是非法怪异的名字时候,会报错. var obj = { 333 : '这个会报错' }; document.write( obj.333); 此时报错. var obj = {

python3中的字符串是一种常见的数据类型. 字符串有多种表现形式:单引号.双引号和三引号,且这些字符串的表现形式(单.双.三)都必须是成对出现的. 单.双引号是英文的:''和"",三引号则是三个单引号或者三个双引号都可以:""" """或者''' ''',在python中打出来时没有顺序之分(其实也看不出来顺序...),在一对引号的中间打上东西就是字符串,例如: #单引号# '123' '小明' 'xyz' #双引号# &

两种方法实现: 1.在双引号前面加个转义符 \ ,即反斜杠.如"Hello \"W \"orld",会输出 Hello "W"orld 2.用单引号引起整个字符串,如'Hello "W"orld',同样输出 Hello "W"orld 同理也可以在字符串里嵌入单引号,如"Hello 'W'orld",输出 Hello 'W'orld 补充拓展:python中单引号(').双引号(&quo

在php 编程中双引号"与单引号'是字符串与字符表现形式,那么我们要输出它怎么做呢,下面我们就来看个简单的输出单双引号的实例吧. 首页我们来看输出双引号的几种方法 方法一. 复制代码 代码如下: $str ='我要输出双引号"'; echo $str; 结果为:我要输出双引号" 方法二 复制代码 代码如下: $str ="输出双引号\""; echo $str; //结果输出双引号" 输出单引号与双引号 复制代码 代码如下: <?

已经有了一个预训练的模型,我需要从其中取出某一层,把该层的weights和biases赋值到新的网络结构中,可以使用tensorflow中的pywrap_tensorflow(用来读取预训练模型的参数值)结合Session.assign()进行操作. 这种需求即预训练模型可能为单分支网络,当前网络为多分支,我需要把单分支A复用到到多个分支去(B,C,D). 先导入对应的工具包 from tensorflow.python import pywrap_tensorflow 接下来的操作在一个tf.