获取远程应用服务器文件夹配额信息

#include <windows.h>
#include <stdio.h>
#include <comutil.h>
#include <FsrmQuota.h>  // Quota objects
#include <FsrmTlb.h>    // Contains CLSIDs.

#pragma comment(lib, "comsupp.lib")
void wmain(void)
{
	HRESULT hr = S_OK;
	IFsrmQuotaManager* pFsrmQuotaManager = NULL;
	IFsrmQuota* pQuota = NULL;
	VARIANT var;
	DATE date;
	SYSTEMTIME st;

	hr = CoInitializeEx(NULL, COINIT_APARTMENTTHREADED);
	if (FAILED(hr))
	{
		wprintf(L"CoInitializeEx() failed, 0x%x.\n", hr);
		return;
	}

	hr = CoCreateInstance(CLSID_FsrmQuotaManager, 
		NULL,
		CLSCTX_LOCAL_SERVER,
		__uuidof(IFsrmQuotaManager),
		reinterpret_cast<void**> (&pFsrmQuotaManager));

	if (FAILED(hr))
	{
		wprintf(L"CoCreateInstance(FsrmQuotaManager) failed, 0x%x.\n", hr);
		if (E_ACCESSDENIED == hr)
			wprintf(L"Access denied. You must run the client with an elevated token.\n");

		goto cleanup;
	}

	// Get the quota that applies to the specified directory.
	hr = pFsrmQuotaManager->GetQuota(_bstr_t(L"c:\\5m"), &pQuota);
	if (FAILED(hr))
	{
		wprintf(L"pFsrmQuotaManager->GetQuota failed, 0x%x.\n", hr);
		goto cleanup;
	}

	VariantInit(&var);

	// Get the quota limit.
	hr = pQuota->get_QuotaLimit(&var);
	if (FAILED(hr))
	{
		wprintf(L"pQuota->get_QuotaLimit failed, 0x%x.\n", hr);
		goto cleanup;
	}

	wprintf(L"Limit: %I64u\n", var.ullVal);
	VariantClear(&var);

	// Get the amount of disk space usage charged to this quota.
	hr = pQuota->get_QuotaUsed(&var);
	if (FAILED(hr))
	{
		wprintf(L"pQuota->get_QuotaUsed failed, 0x%x.\n", hr);
		goto cleanup;
	}

	wprintf(L"Used: %I64u\n", var.ullVal);
	VariantClear(&var);

	// Get the highest amount of disk space usage charged to this quota.
	hr = pQuota->get_QuotaPeakUsage(&var);
	if (FAILED(hr))
	{
		wprintf(L"pQuota->get_QuotaPeakUsage failed, 0x%x.\n", hr);
		goto cleanup;
	}

	wprintf(L"PeakUsage: %I64u\n", var.ullVal);

	// Get the date and time when the peak usage occurred.
	hr = pQuota->get_QuotaPeakUsageTime(&date);
	if (FAILED(hr))
	{
		wprintf(L"pQuota->get_QuotaPeakUsageTime failed, 0x%x.\n", hr);
		goto cleanup;
	}

	if (VariantTimeToSystemTime(date, &st))
		wprintf(L"Peak usage occurred on %d\\%d\\%d at %d:%d", st.wMonth, st.wDay, st.wYear, st.wHour, st.wMinute);

cleanup:

	if (pFsrmQuotaManager)
		pFsrmQuotaManager->Release();

	if (pQuota)
		pQuota->Release();

	VariantClear(&var);

	CoUninitialize();
}

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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