几个和当前路径相关的新函数

本文介绍了一种使用GetLocaleDirectory和GetLocaleFile等函数来获取文件和目录全路径的方法,并通过实例展示了如何利用这些函数来设置与获取当前路径、获取当前目录下子目录的全路径以及判断文件或子文件夹是否存在的过程。

转自:http://www.cnblogs.com/del

偶然从 SysUtils 里发现了几个路径相关的函数, 以前没见过, 可能是 2010 新增的:


GetLocaleDirectory();
GetLocaleFile();
LocaleDirectoryExists();
LocaleFileExists();




应用测试:
uses IOUtils;


procedure TForm1.FormCreate(Sender: TObject);
var
  p,f: string;
  b: Boolean;
begin
  {设置与获取当前路径}
  SetCurrentDir('C:\Temp\');
  ShowMessage(GetCurrentDir);         { C:\Temp }


  {获取当前目录下子目录的全路径}
  p := GetLocaleDirectory('ABC');
  ShowMessage(p);                     { C:\Temp\ABC\ }


  {获取当前目录下文件的全路径}
  f := GetLocaleFile('X.txt');
  ShowMessage(f);                     { C:\Temp\X.txt }
  f := GetLocaleFile('ABC\X.txt');
  ShowMessage(f);                     { C:\Temp\ABC\X.txt }


  {IOUtils 下的 TPath 也有类似功能}
  f := TPath.GetFullPath('X.txt');
  ShowMessage(f);                     { C:\Temp\X.txt }
  f := TPath.GetFullPath('ABC\X.txt');
  ShowMessage(f);                     { C:\Temp\ABC\X.txt }


  {判断当前文件夹下的文件或子文件夹是否存在}
  b := LocaleDirectoryExists('ABC'); //这相当于: DirectoryExists(GetCurrentDir + '\ABC');
  b := LocaleFileExists('X.txt');    //这相当于: FileExists(GetCurrentDir + '\X.txt');
end;

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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