Windows批处理命令

windows 批处理命令详解 ​ Windows批处理命令是一种简单而强大的自动化工具,可以帮助用户在Windows操作系统中执行各种重复性任务和常见操作。通过编写批处理脚本,用户可以将一系列命令组合在一起,实现自动化执行。这不仅可以大大提高工作效率,减少手动操作的繁琐,还可以简化系统管理和维护任务,如备份数据、清理临时文件、安装软件等。此外,批处理命令还支持条件判断和程序流程控制,使得脚本可以根据不同的情况采取相应的措施,增强了其灵活性和复杂性。 阅读详情

这里只介绍Windows批处理命令,怎么写批处理参考博客:http://www.cnblogs.com/glaivelee/archive/2009/10/07/1578737.html


1、变量延迟:由于在批处理执行命令的机制中,批处理读取命令时是按行读取的,并且在读取完命令后,在处理之前就要完成必要的处理工作,所以在对命令进行预处理时候就已经将该行中的所有变量进行了赋值替换。因此如果在同一行命令中出现先要对变量进行改变,之后再使用改变后的值的情况(比如set a=5 & echo %a%),就无法达到效果,因为变量在预处理时候已经替换为了之前的值。
为了改变上述情况,因此引入了变量延迟的机制,通过命令setlocal enabledelayedexpansion可以开启变量延迟机制,同时要把需要进行变量延迟的变量,使用惊叹号进行引用,比如上面的语句要改写为set a=5 & echo !a!

注意:例如for命令等,其后用一对圆括号闭合的所有语句也当作一行。

2、字符串操作

字符串截取
语法:%var:~x,y% (x,y∈Z)
说明:当x为正数时表示从左到右第x+1位开始截取,当x为负数时表示从右到左第x位开始截取(右一位是-1),当省略x时采用默认值0;当y为正数时表示截取的长度,当y为负数时表示截取到从右到左的第y+1位,当省略y时采用默认值-1。

字符串替换

语法:%var:str1=str2%
说明:将字符串var中所有的str1替换为str2。


3、CMD命令:CMD 命令行参数 启动Windows 命令解释器的一个新实例,新实例和当前实例共用同一个窗口。
   START命令:START 命令行参数 启动一个单独的窗口以运行指定的程序或命令。

4、REM命令:REM [comment] 在批处理文件或 CONFIG.SYS 里加上注解或说明。内容不会执行,但能回显。
   ::[coment] 也能在批处理文件中进行注解或说明;但是有亮点需要注意:
    第一, 任何以冒号:开头的字符行, 在批处理中都被视作标号, 而直接忽略其后的所有内容。
      有效标号:冒号后紧跟一个以字母数字开头的字符串,goto语句可以识别。
      无效标号:冒号后紧跟一个非字母数字的一个特殊符号,goto无法识别的标号,可以起到注释作用,所以 :: 常被用作注释符号,其实 :+ 也可起注释作用。
    第二, 与rem 不同的是, ::后的字符行在执行时不会回显, 无论是否用echo on打开命令行回显状态, 因为命令解释器不认为他是一个有效的命令行, 就此点来看, rem 在某些场合下将比 :: 更为适用; 另外, rem 可以用于 config.sys 文件中。

    行内注释格式:%注释内容%  (不常用,慎用)

5、PAUSE命令:暂停命令执行,并等待用户输入。
   COLOR命令:修改当前命令行窗口的前景色和背景色。
   PROMPT命令:PROMPT [text] 更改 cmd.exe 命令提示符。

6、SET命令的/P参数:SET /P variable=[promptString] 命令行开关允许将变量数值设成用户输入的一行输入。读取输入行之前,显示指定的 promptString。promptString 可以是空的。如果再配合管道命令写成SET /P variable=[promptString]<nul,可以使该命令不需要任何输入 ,只是显示提示,同时不换行。这样就可以实现在同一行上不断显示新的信息,进而实现进度条功能。当然由于这里的变量并没有实际用途,因此也可以省略掉,然后就是set /p =xxx <nul

7、SETLOCAL/ENDLOCAL命令:开始批处理文件中环境改动的本地化操作。在执行 SETLOCAL 之后,所做的环境改动只限于批处理文件。要还原原先的设置,必须执行 ENDLOCAL。达到批处理文件结尾时,对于该批处理文件的每个尚未执行的 SETLOCAL 命令,都会有一个隐含的 ENDLOCAL 被执行。

8、IF\GOTO\FOR\CALL\SHIFT:批处理文件命令执行流程控制命令。

9、FOR命令:在批处理程序中使用 FOR 命令时,指定变量请使用 %%variable而不要用 %variable。变量名称是区分大小写的,所以 %i 不同于 %I。该命令有以下几种格式,但是只有第一种格式没有条件限制,其他几种格式只在启用命令行扩展之后才会支持。

格式1:FOR %variable IN (set) DO command [command-parameters]
     在这种格式下,set里面的字符串或变量引用将被当作一个普通的集合,不支持命令。集合内的元素采用空格进行分隔。如果元素字符串带有空格,元素需要加英文字符的双引号"",以表明元素中的空格是元素的一部分。如果需要在集合里面引用变量,必须使用%variable%的形式进行引用。命令支持通配符以指定一组与之匹配的文件。比如:(*.exe D:\*.exe)指定当前目录下和D盘目录下的exe文件,不进行子目录扩展。

格式2: FOR /L %variable IN (start,step,end) DO command [command-parameters]:
     在这种格式下,命令的执行效果与常规FOR循环是一致的,其后的set集合里必须有三个以上元素,低于三个不会执行循环,多余三个,多余的元素不会使用。前三个元素不能是空元素(比如:(1,,)等),否则不会执行循环体。前三个元素必须是有效的数字,如果是非数字字符,会进入死循环。前三个数字元素分别是循环变量的(初值,递增量,终止条件)。集合中支持变量的引用,采用%变量名%的形式进行引用。

格式3: FOR /D %var in (set) do command [param] : 在这种格式下,set集合里面的元素是字符串集合,set集合不支持命令,变量引用使用%variable%形式。set集合里面的元素如果是带有通配符的目录,则会列出该目录中与通配符匹配的目录。注意这里通配符只匹配目录,不匹配文件,且不匹配目录的子目录下的路径。如果元素不是通配符,则会直接列出,不进行匹配扩展,也不对目录或文件的存在性进行确定。

格式4: FOR /R [dir] %var in (set) do command [param]: 在这种格式下,命令枚举以dir为根的目录及其子目录,如果未指定dir目录,则使用当前目录。set集合中的元素指定需要匹配的文件或者目录名的通配表达式,比如(*.exe *.txt)则限定只枚举dir目录下所有的exe文件和txt文件。如果集合中的元素不是通配表达式(比如:(exe)),则会在每个匹配项后都追加该字符串。如果set集合的元素包含字符.即(.),该命令将只列出该目录树下的所有目录,不列出文件。该命令集合中不支持命令,变量引用采用%variable%形式。

格式5:
FOR /F ["options"] %variable IN (file-set) DO command [command-parameters] 该格式在启用useback选项后,可以用一对双引号""表示一条完整的路径,从而规避文件路径中的空格字符串,否则路径中不能包含空格。file-set是一系列的文件集合,集合中的所有文件将会被依次打开读取内容并按照options指定的参数进行分析得到一个数组,然后遍历列出。
FOR /F ["options"] %variable IN ("string") DO command [command-parameters] 该格式在启用useback选项后,字符串必须使用一对单引号''替代一对双引号""。set集合中给出的字符串将被按照options给出的参数进行分析得到一个数组,然后遍历列出。
FOR /F ["options"] %variable IN ('command1') DO command2 [command-parameters] 该格式在启用useback选项后,command1必须使用一对反引号``替代一对单引号''。set集合中的command1将被执行,然后将执行的输出结果按照options给出的参数进行分析得到一个数组,然后遍历列出。在command1中如果用到管道等命令时,需要加字符^进行转意。比如('dir /b ^|findstr "xx"')

options的可选项:

 eol=c - 指一个行注释字符的结尾(就一个)
 skip=n - 指在文件开始时忽略的行数。
 delims=xxx - 指分隔符集。这个替换了空格和制表符的默认分隔符集。
 tokens=x,y,m-n  - 指每行的哪一个符号被传递到每个迭代的 for 本身。这会导致额外变量名称的分配。m-n格式为一个范围。通过 nth 符号指定 mth。如果符号字符串中的最后一个字符星号,那么额外的变量将在最后一个符号解析之后分配并接受行的保留文本。
 usebackq        - 指定以下三个新语法已经使用:1、在 file-set中允许使用双引号扩起文件名称,这样对于那些文件名称或路径中带有空格的文件就可以被兼容处理;2、使用一对单引号替代双引号作为文字字符串命令;3、使用一对反引号替代原有的一对单引号作为命令执行语句。

 set集合中变量引用需要使用%variable%的格式。

FOR命令中的扩展处理:假设for命令中定义的变量是%%I,那么在引用变量的时候在变量引导符%%和变量名I之间加入一些扩展字符会产生一些额外的作用:

     ~          - 删除任何引号("),扩展 %I
     ~f        - 将 %I 扩展到一个完全合格的路径名
     ~d        - 仅将 %I 扩展到一个驱动器号
     ~p        - 仅将 %I 扩展到一个路径
     ~n        - 仅将 %I 扩展到一个文件名
     ~x        - 仅将 %I 扩展到一个文件扩展名
     ~s        - 扩展的路径只含有短名
     ~a        - 将 %I 扩展到文件的文件属性
     ~t        - 将 %I 扩展到文件的日期/时间
     ~z        - 将 %I 扩展到文件的大小
     ~$PATH:   - 查找列在路径环境变量的目录,并将 %I 扩展到找到的第一个完全合格的名称。如果环境变量名未被定义,或者没有找到文件,此组合键会扩展到空字符串


10、ASSOC命令:ASSOC [.ext[=[fileType]]] 显示或修改文件扩展名关联。
   FTYPE:FTYPE [fileType[=[openCommandString]]] 显示或修改用在文件扩展名关联中的文件类型。
   例如:
       ASSOC .pl=PerlScript
       FTYPE PerlScript=perl.exe %1 %*

11、TREE命令:TREE [drive:][path] [/F] [/A] 以图形显示驱动器或路径的文件夹结构。
   CD(CHDR)\MD(MKDIR)\DEL(ERASE):目录切换\创建\删除命令
   COPY命令:将一份或多份文件复制到另一个位置。
   XCPOY命令:复制文件和目录树。
   RN(RENAME)命令:REN [drive:][path]filename1 filename2.  重命名文件,但不能指定新的驱动器或路径。
   RD(RMDIR)命令:RD [/S] [/Q] [drive:]path 删除目录及其目录下的所有子目录和文件
   MOVE命令:移动文件并重命名文件和目录。
   REPLACE命令:REPLACE srcFile targetFile 使用源文件替换目标文件
   ATTRIB命令:显示或更改文件属性。
   PUSHD/POPD命令:PUSHD [path | ..] 保存当前目录然后更改到指定的目录。之后可以使用POPD命令恢复。

12、DIR命令:目录显示命令。例如命令:dir [dir] /a-d /s /b,列出指定目录及其子目录下存在的所有文件。

部分命令参数:

 /A 显示具有指定属性的文件:D 目录; R 只读文件; H 隐藏文件;A 准备存档的文件; S 系统文件; I 无内容索引文件; L 解析点; - 加在属性前,表示无该属性
 例如:dir /a-d-h  列出非隐藏非目录属性的文件

 /B 使用空格式(没有标题信息或摘要)。

 /S 显示指定目录和所有子目录中的文件。

DIRCMD环境变量:

  该环境变量用于指定dir指令默认使用的命令行参数,在环境变量中未指定的命令行参数依旧使用命令默认值。在指定该环境变量后,对于同一个命令行参数,在命令执行时优先使用命令行指定的参数值,次之使用环境变量中的值,最后使用命令默认值。该环境变量默认没有设置,要设置该环境变量请使用set命令。设置格式如下:
 set DIRCMD=dir命令行参数
 例如:
     set DIRCMD=/a-h-d:设置默认只列出非目录非隐藏属性的文件。
     set DIRCMD=:清除该环境变量的值

参考网址:http://www.360doc.com/content/11/0603/17/2961363_121467069.shtml

13、FC命令:比较两个文件或两个文件集并显示它们之间的不同
   TYPE命令:TYPE [drive:][path]filename 显示文本文件的内容。

14、FIND命令:在文件中搜索字符串。

       FINDSTR命令:在文件中寻找字符串。

15、网络命令:PING、NET、NETSH、FTP、TELNET、IPCONFIG、ARP、MSG、RASDIAL(宽带操作命令)

16、系统管理命令:AT(SCHEDULE替代)、SHUTDOWN、TSKILL、TASKKILL、TASKLIST、SC、REG、POWERCFG

17、更多命令参考网址:http://www.feiesoft.com/windows/cmd/






命令行界面的批处理进度条技术 批处理脚本通常是IT行业自动化和维护任务的基础,尽管它们在命令行中执行,但合理地添加进度条可以大幅提高用户体验。本章将介绍批处理进度条技术的基础知识,包括它的基本概念、作用,以及在命令行程序中实现进度条的初步方法。进度条不仅仅是一种视觉效果的提升,它还能提供任务执行过程中的实时反馈,尤其对于长时间运行的批处理任务,进度条可以减少用户的等待焦虑,并能及时识别程序是否在正常执行。在接下来的章节中,我们将深入探讨如何在批处理中实现和优化进度条功能,增强用户的交互体验。 阅读详情

相关推荐

全面Windows批处理脚本与命令行工具指南

除了传递的参数外,批处理文件还提供了多种内置变量,例如%CD%显示当前目录,%DATE%显示当前日期,%TIME%显示当前时间等。除此之外,用户也可以自定义变量。自定义变量的创建和使用:@echo offpause以上脚本定义了一个名为variable的变量,并赋予值10,然后输出该变量的值。批处理中定义的变量可以是环境变量也可以是局部变量。它们的区别在于作用域范围。环境变量环境变量在批处理文件外部也能被访问,可以通过SET命令创建:batch。

weixin_31620365的博客 1650

『精品批处理』一个漂亮的进度条源码

源码: @echo off :: 模拟进度,有剩余时间、已完成进度、进度条的显示 color 1f title. mode con lines=10 rem   进度条 ▉▉▉▉▉ set work=0 set n=0 set mo=0 set number=0 rem  all是总数 set all=60 set time=%all% :show :check

The_IT_Crowd的专栏 3721

Windows批处理命令大全详解

使用SETLOCAL开始一个环境变量作用域,在这个作用域内对环境变量所做的任何更改,都会在作用域结束时自动恢复到更改前的状态。例如:setlocalendlocal上面的脚本会输出NewValue然后OldValue(如果MY_VAR之前被设置为OldValue的话)。

weixin_42509720的博客 1350

开机延时启动批处理

@echo off :: 模拟进度,有剩余时间、已完成进度、进度条的显示 :: code by color 1f title. mode con lines=10 rem 进度条 ▉▉▉▉▉ set work=0 set n=0 set mo=0 set number=0 rem all是总数 set all=1 set time=%all% :show :check if %numb...

mangqu1的专栏 1420

BAT批处理脚本-提示窗口进度条-模拟2K开机进度条.cmd.zip

为避免误触发,有些改为了txt格式,使用时请自行查看业务然后改为bat格式即可。

避坑指南:GROMACS模拟中.tpr、.xtc、.edr、.cpt文件你用对了吗?从生成到分析全流程解析

本文详细解析GROMACS分子动力学模拟中.tpr、.xtc、.edr、.cpt等核心文件的使用技巧,从文件生成到轨迹优化、能量分析的全流程避坑指南。重点介绍拓扑文件校验、轨迹格式选择、周期性边界处理等实战经验,帮助科研人员高效管理模拟数据并准确提取关键能量信息。

weixin_30631587的博客 118

CMD命令大全

CMD,全称 Command Prompt,即命令提示符 ,是 Windows 操作系统内置的一款命令行工具。它为用户提供了一种通过输入文本命令与系统进行交互的方式,如同为系统操作开启了一条 “秘密通道”。在 CMD 的世界里,简单的命令字符就像神奇的咒语,能施展各种强大的功能。比如,通过 “dir” 命令,它能像一位细心的管家,快速列出指定目录下的所有文件和子目录,让你对文件结构一目了然;使用 “cd” 命令,又仿佛拥有了瞬间移动的能力,轻松切换到任意你想去的目录,实现高效的文件管理。

weixin_62059655的博客 2909

利用Python爬虫获取淘宝商品评论:实战案例分析

在数字化时代,数据的价值日益凸显,尤其是对于电商平台而言,商品评论作为用户反馈的重要载体,蕴含着丰富的信息。本文将详细介绍如何利用Python爬虫技术获取淘宝商品评论,包括代码示例和关键步骤解析。

2401_87849335的博客 2835

Windows batch echo 命令换行

@echo.

Hacker 4277

金融领域必备:Python爬虫+AI量化分析,爬取股票数据并实现智能交易策略

本文通过Python爬虫+AI量化分析的组合,实现了从股票数据爬取到智能交易策略的全流程。免费获取全维度金融数据(行情、财务、舆情),替代付费终端;用LSTM模型捕捉股价的时间序列规律,提升预测精度;基于Backtrader实现策略回测与优化,保证策略的有效性。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 1373

96.在 Vue 3 中使用 OpenLayers 探究加载 Point、Polygon 的极限

在前端 GIS(地理信息系统)开发中,OpenLayers 作为一个功能强大的 Web 地图库,广泛用于加载地图、渲染矢量数据(点、线、面)、叠加图层等场景。然而,当涉及到。

小彭的博客 1157

【Windows批处理命令】

批处理文件,或称为批处理程序,是由一条条的DOS命令组成的普通文本文件,可以用记事本直接编辑或用DOS命令创建,也可以用DOS下的文本编辑器Edit.exe来编辑。在“命令提示”下键入批处理文件的名称,或者双击该批处理文件,系统就会调用Cmd.exe运行该批处理程序。set /a p=39/10 #支持运算符,有小数时用去尾法,39/10=3.9,去尾得3,p=3。set p=%p:*bb=c% #设置变量p,赋值为 %p:*bb=c% ,即c1aa2bb2。

hsh的专栏 2308

【SigmaStudio】自定义算法组件之源码规范(二)

工作中自定义算法组件一般是dll文件,生成dll文件需要XML文件和DLB文件,记录一下DLB文件代码的编码规范,定义SigmaStudio SHARC算法开发的编码规则,涵盖函数原型、内存管理、接口结构体等关键要求,确保算法模块与SigmaStudio环境兼容

liang_song的博客 1377

windows批处理命令

bat批处理命令

胡云峰的博客 3430

华为s110、s220、s310、s530、s620 配置ssh,配置web登录

在服务器端创建SSH用户。

送个祝福给小豪的博客 318

InfiniBand 与 RoCE 协议介绍

InfiniBand 是高性能互联的 “标杆”,以极致的低延迟、高可靠性适用于对性能要求苛刻的场景(如超算、大规模 AI 训练);而 RoCE 通过以太网实现 RDMA,平衡了性能与成本,成为数据中心和云计算的主流选择。两者均基于 RDMA 技术,核心目标是解决传统网络的 “CPU 瓶颈” 和 “延迟瓶颈”,推动高性能计算和分布式系统的发展。

jundao1997的专栏 714

windows中命令行批处理脚本学习

windows 批处理脚本bat学习, 涵盖常见命令,分支循环结构, 常见用法

m0_53820941的博客 2609

22、嵌入式软件随机延迟生成与加密算法防护技术

本文探讨了嵌入式软件中的随机延迟生成方法与块密码软件实现的高阶掩码及洗牌技术。重点介绍了浮动均值延迟生成方法,其在8位AVR平台上的实现效率为Θ(1),显著提升了抗相关功率分析(CPA)攻击的能力,相比传统方法更安全且轻量。同时,分析了高阶掩码与洗牌技术结合的方案,通过理论建模量化其对高级差分功率分析(DPA)攻击的抵抗能力,并以AES为例展示了该方案的应用流程。最后对比了不同防护技术在安全性与开销之间的权衡,为实际应用中选择合适的安全策略提供了依据。未来可进一步优化实现效率并融合多种防护手段以应对复杂安全

fern8的博客 88

Windows常见的批处理命令

以下是一些 Windows 常见的批处理命令及其作用:echo: 输出文本或变量值。set: 设置环境变量值。cd: 切换当前目录。dir: 列出当前目录下的文件和子目录。md: 创建一个新目录。type: 显示文件的内容。del: 删除文件。copy: 复制文件。xcopy: 复制目录及其内容。move: 移动文件或重命名。除了上述命令,还有许多其他方便实用的批处理命令,例如:for: 循环执行操作。if: 条件语句。

m0_73344394的博客 4134

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

windows脚本Dos- cmd ,batch 命令

一、DOS,CMD和batch       DOS是磁盘操作系统(英文:Disk Operating System)的缩写,是个人计算机上的一类操作系统。从1981年直到1995年的15年间,DOS在IBM PC兼容机市场中占有举足轻重的地位【1】。       batch是DOS系统下的脚本,这些脚本是纯文本文档,以.bat为结尾,可以用任何文本编辑器来进行编辑。它的特点是文件的每一行都是当作命令来运行。  &nb.

VCMamba的博客 3002

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

【Windows批处理】命令入门详解

Windows 批处理脚本可以自动化文件管理、系统维护等任务。掌握。

Huazzi的博客 1701

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

Windows batch 批处理常用命令列表

所有常用的Batch命令列表可以参考:1 echo 和 @ 回显命令 @ #关闭单行回显 echo off #从下一行开始关闭回显 @echo off #从本行开始关闭回显。一般批处理第一行都是这个 echo on #从下一行开始打开回显 echo

义甬君的技术博客 2637

Windows批处理(cmd/bat)常用命令教程

常见问题: 1.如果你自己编写的.bat文件,双击打开,出现闪退 2.批处理.bat 文件中输出中文乱码 解决方法在文章末尾! 前言 批处理文件(batch file)包含一系列 DOS命令,通常用于自动执行重复性任务。用户只需双击批处理文件便可执行任务,而无需重复输入相同指令。编写批处理文件非常简单,但难点在于确保一切按顺序执行。编写严谨的批处理文件可以极大程度地节省时间,在应对重复性工作时尤其有效 在Windows中善用批处理可以简化很多重复工作 什么是批处理? 批处理(Batch)

0x8g1T9E- 1万+

Windows 批处理命令

背景色的设置是按照十六进制颜色值:#D1EEEE数据结构和算法是居中展示,使用center标签

Liuqz2009的专栏 558

[Window] Windows批处理(cmd/bat)常用命令小结

目录Windows批处理(cmd/bat)常用命令小结什么是批处理?批处理命令简介批处理符号简介常用DOS命令Windows Batch 常用命令 Windows批处理(cmd/bat)常用命令小结 From &amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; Here! 前言 批处理文件(batch file)包含一系列 DOS命令,通常用于自动执行重复性任务。用户只需双击批处理文件便可执行任务,而无需重复输入相同指...

架构探险之道 835
上一篇: Android源代码一级目录功能说明
下一篇: JAVA一种获得泛型类泛型参数Class对象的方法
昵称12806
博客等级 码龄18年 2粉丝 3原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值