How to customize the console applicaton

本文提供了一段代码示例,展示了如何在C#中最大化控制台窗口、更改字体颜色,并包含性能分析的实现方式。通过使用DllImport,实现了与Windows API的交互,包括设置控制台大小、隐藏、最大化、最小化和恢复窗口等功能。同时,通过Stopwatch计时器,可以对代码执行时间进行精确测量。

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下面是如何最大化console和改变其显示的字体颜色的代码,顺便包含了计时代码(帮助做性能分析): 

    class Program
    {
        [DllImport("kernel32.dll", ExactSpelling = true)]
        private static extern IntPtr GetConsoleWindow();
        private static IntPtr ThisConsole = GetConsoleWindow();

        [DllImport("user32.dll", CharSet = CharSet.Auto, SetLastError = true)]
        private static extern bool ShowWindow(IntPtr hWnd, int nCmdShow);

        private const int HIDE = 0;
        private const int MAXIMIZE = 3;
        private const int MINIMIZE = 6;
        private const int RESTORE = 9;

        private const int OldestPhaseNo = 2003001;

        static void Main(string[] args)
        {
            // Set maximum console windows size
            Console.SetWindowSize(Console.LargestWindowWidth, Console.LargestWindowHeight);
            ShowWindow(ThisConsole, MAXIMIZE);

            // Start the time watch
            Stopwatch watch = new Stopwatch();
            watch.Start();
            
            // Stop the time wattch
            Dictionary<string, string> ssqRecords = GetSsQiuRecords().Result;
            watch.Stop();

            // Change/Set the console's foregound clodr as green
            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
            Console.WriteLine(watch.Elapsed.TotalSeconds);

            // Restart the time calculation to 0
            watch.Restart();
            SaveLotteryDataToLocalConfig(ssqRecords);
            watch.Stop();

            Console.WriteLine(watch.Elapsed.TotalSeconds);
            // Revert back to the default color
            Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Gray;

            // Set the display buffer for console window
            Console.SetBufferSize(1000, 30000);
        }
    }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/researcher/p/5004970.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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