windows系统显示上的一个小 bug?

在使用.NET代码进行文件及子目录移动操作时,Windows2003Server显示目录结构存在视觉上的异常,具体表现为目录移动后,目标目录图标未正确显示子目录的存在。

今天在测试自己以前写的.NET代码的时候发现一个奇怪的现象,类的功能就是移动目录下面的文件和子目录到另一个指定目录,在执行过程中我开着文件管理器,就是为了查看结果方便,结果出现了下面的结果画面。
winbug1.jpg
本来A目录下面有C子目录和那个xml文件,而且C子目录下面也有子目录和文件,执行过程就是把A下面的子目录和文件移动到B目录下面,运行后确实看到了有子目录和文件添加到B目录,而且A目录下没有了,但奇怪的是B目录前面竟然没有加号。

 处理的类在我的另一个Blog上。  我用的是windows 2003 server版本,windows 2003 server是正版的,单位买的。

posted on 2005-03-08 20:21  秋枫 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/zhzuo/archive/2005/03/08/115177.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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