墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
2.7k累计阅读
2.8k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
我们写的程序大多都有自己的设置信息，我们可以把它们写在一个ini文件中，和程序放在一起，但这样会使程序目录的文件增多，在windows平台下，最好的解决方案是把它们写入注册表。
要把一个条目写入注册表，只需要用下面的语句：
AfxGetApp()->WriteProfileString(key, value, data);
其中key，value，data都是CString类型的。key是项名，value是值名，包含在项中，data是值名对应的数据。它们都自动由程序分配在程序名对应的项中，不用你来操作。
要读出它们时，只需要用下面的语句：
CString data = AfxGetApp()->GetProfileString(key, value);
key，value，data的意义同上。
VC++读写文件和注册表的源程序
摘要:VC/C++源码,文件操作,文件读写 VC++读文件、写文件与读注册表、写注册表的简单实例，代码中可展现出const char *与char * const的区别。C语言对文件读写的支持，FILE指针；文本文件和二进制文件的区别。用文本方式读写文件和以二进制方式读写文件的注意事项。C++对文件读写的支持，ofstream和ifstream的用法。 Win32 SDK对文件读写的支持，CreateFile函数、WriteFile函数、ReadFile函数的使用；MFC对文件读写的支持， CFile类和CFileDialog的使用，文件过滤器的设置。win.ini文件和注册表的读写
vc读写注册表
注册表是Windows重要组成部分，注册表记录了大量有关电脑软硬件的信息。注册表中的值通过其名称标识。值名称由与键名相同的字符组成。值本身可以是字符串、二进制数据或者是32位无符号值。在这里我们主要运用以下技巧：（一）、预定义的注册表键。注册表包含了几个预定义键： HKEY_LOCAL_MACHINE 包含描述计算机及其配置的条目。其中包括关于处理器、系统主板、内存和已安装的软件和硬件的信息。
大模型时代的具身智能系列专题(二)
自由形式语言指令 L 指定了一个操作问题，例如“打开最顶部的抽屉”。然而，根据 L 生成机器人轨迹是很困难的，因为 L 可能具有任意长度，或者是不明确的（例如，需要上下文语义）。相反，我们专注于问题的各个阶段(子任务)l_i，它们明确地指定了一个操作任务 （例如，“抓住抽屉把手”，“打开抽屉”），其中被分解的子阶段（子任务）L→l1l2lnL→l1l2...ln由高级规划器（例如，一个LLM或一个基于搜索的规划器）给出。
VC 读写注册表
近来由于需要在自己写的程序中对注册表进行操作。总结些经验，并做个一个DEMO供日后使用，现在把它拿出来和大家分享… 为了使用方便，把一些操作写成了函数，以便方便调用，具体代码如下所示： 一、定义 HKEY hKey; char content[256]; //所查询注册表键值的内容 DWORD dwType=REG_SZ; //定义读取数据类型 DWORD dwLength=256...
Windows Server下OnlyOffice Workspace社区版安装避坑指南（含局域网邮箱配置）
本文详细介绍了在Windows Server环境下部署OnlyOffice Workspace社区版的完整流程，特别针对企业内网环境中的邮箱配置和端口冲突等常见问题提供了实用解决方案。通过硬件资源配置建议、软件环境检查清单以及内网邮箱系统搭建方案对比，帮助用户高效搭建企业级协作平台，实现团队协作的无缝对接。
USB2.0信号完整性测试之眼图
名称线缆颜色引脚描述红色绿色白色GND黑色。
vc++实现VC操作注册表（附带源码）
在 VC++ 中操作 Windows 注册表，可以通过 Windows API 中的注册表相关函数来实现。这些函数位于 Windows.h 头文件中，并且能够帮助我们对注册表进行读取、写入、删除键值等操作。常用的注册表操作包括打开注册表键、读取注册表值、写入注册表值、删除注册表键值等。
Vcenter安全加固-防火墙-只允许特定的IP地址访问Vcenter
3、此时除了被允许的IP地址可以访问之外，其余地址均被防火墙阻挡。2、再进行0.0.0.0/0匹配所有其他IP地址进行拒绝访问。1、只需要关注接受和拒绝即可。2、其余选择不是这个场景使用的。1.只允许特定的IP地址访问Vcenter。1、登录Vcenter管理界面。2、点击防火墙-添加。
VC读写注册表操作
读注册表：LONG lRtn; CString strSection(REG_SEC_APP); strSection += _T("//"); strSection += _lpszVersion; CRegKey reg; // 注册表对象 DWORD dwVal; // 注册表项值 TCHAR szValue[255]; lRtn = reg.Open(HKEY_LOCAL_MACHI
化工设备设计软件：PVELITE二次开发_（12）.数据导入导出与兼容性
在数据导入之前，需要定义数据在PVELITE中的结构。可以通过编程接口定义字段名称和数据类型。# 导入必要的库 import pvelite # 创建PVELITE实例 pve = pvelite . PVELITE() # 定义CSV数据结构 csv_structure = {
海康VisionMaster与西门子PLC1200进行S7通信
通信是连通算法平台和外部设备的重要渠道，在海康VisionMaster算法平台中既支持外部数据的读入也支持数据的写出，当通信构建起来以后既可以把软件处理结果发送给外界，又可以通过外界发送字符来触发相机拍照或者软件运行。 本文以西门子PLC1200作为外部设备为例，讲解海康VisionMaster与西门子PLC1200进行S7通信。......
vc 读写注册表
注册表是Windows重要组成部分，注册表记录了大量有关电脑软硬件的信息。注册表中的值通过其名称标识。值名称由与键名相同的字符组成。值本身可以是字符串、二进制数据或者是32位无符号值。在这里我们主要运用以下技巧： （一）、预定义的注册表键。注册表包含了几个预定义键： HKEY_LOCAL_MACHINE 包含描述计算机及其配置的条目。其中包括关于处理器、系统主板、内存和已安装的软件和硬件的信息
基于Simulink的异步电机定子磁链定向控制(SFOC)仿真
本文带你从零构建了异步电机SFOC系统 的完整Simulink仿真模型，实现了：✅ 搭建异步电机、逆变器、风机负载的主电路与传感器模型；✅ 用MATLAB Function实现定子磁链观测（电压模型）、坐标变换、双闭环PI控制；✅ 验证SFOC在转速跟踪（响应0.2s、超调4%）、转矩响应（恢复0.15s）中的高性能；✅ 对比RFOC，明确SFOC在参数鲁棒性（转子电阻+50%时波动<2%）上的独特优势；✅ 理解SFOC“定子磁链定向+解耦控制”的核心思想（低成本高鲁棒性驱动的工程实现）。
VC读写注册表
读注册表:void CRegeditDlg::OnQuery() { HKEY hKEY; LPCTSTR data_Set="Software//Microsoft//Windows//CurrentVersion//"; //访问注册表,hHEY则保存此函数所打开的句柄 long ret0=(::RegOpenKeyEx(HKEY_LOCAL_MACHINE,data_Set,0,KE
出现 has been blocked by CORS policy: No ‘Access-Control-Allow-Origin‘ header is present on the 解决方法
Access to XMLHttpRequest at 'http://127.0.0.1:5000/api/data' from origin 'http://10.197.0.79:8080' has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource.
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
vc下读写注册表
Win 95及NT的注册数据库(Registry)是系统中非常重要的组成部分。在Win32 API中有一组Reg函数来处理这些问题。其一般的读写过程如下： 1、使用RegOpenKeyEx或RegCreateKeyEx函数打开或创建一个键； 2、如果上一步成功，使用RegQueryValueEx读取子键的值，使用RegSetValueEx设置子键值，使用RegEnumKey获得所有
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
VC 注册表读写
BYTE Vals[256]; HKEY hKEY; //打开注册表，判断注册表项是否存在 if(RegOpenKeyEx(HKEY_LOCAL_MACHINE, _T("SOFTWARE\\WeldTech\\AirCondition\\"), 0, KEY_READ|KEY_WRITE, &hKEY) != ERROR_SUCCESS) {
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
VC中注册表的读写修改操作
（1）打开注册表，读写之前都要进行此操作 HKEY hKEY; //定义一个hkey句柄 //打开与IRM相关的hKEY，访问注册表，hkey则保存函数所打开的键的句柄 long ret = RegOpenKeyEx ( HKEY_LOCAL_MACHINE, //需要打开的主键的名称 REG_IRM_ROOT, //需要打开的子键的名称，如 “SOF
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1246
扫一扫
