Windows数据类型探幽——千回百转你是谁?(2)

本文详细介绍了Windows编程中常用的数据类型及其用途,包括整型、指针类型、字符指针等,帮助开发者更好地理解和使用这些类型。
续表
INTint*int→INT32位有符号整数
INT_PTRint(_W64 int即__w64 int)*_W64 int→INT_PTR,_W64就是__w64,是为了解决32位与64位编译器的兼容性而设置的关键字用于指针运算
INT32signed int*signed int→INT3232位有符号整数
INT64signed __int648signed __int64→INT6464位有符号整数
LANGIDunsigned short2unsigned short→WORD→LANGID语言标识符
LCIDunsigned long4unsigned long→DWORD→LCIDLocale identifier.
LCTYPEunsigned long4unsigned long→DWORD→LCTYPELocale information type. 
LONGlong4long→LONG32位有符号整数
LONG_PTRlong4_W64 long→LONG_PTR用于指针运算
LONG32signed int*signed int→LONG3232位有符号整数
LONG64__int648__int64→LONG6464位有符号整数
LONGLONG__int648__int64→LONGLONG64位有符号整数
LPARAMlong4_W64 long→LONG_PTR→LPARAM消息的参数
LPBOOLint * int→BOOL, BOOL far *→LPBOOLBOOL类型的指针
LPBYTEunsigned char * unsigned char→BYTE,BYTE far *→LPBYTEBYTE类型的指针
LPCOLORREFunsigned long * unsigned long→WORD,DWORD *→LPCOLORREF颜色值的指针
LPCRITICAL_SECTIONRTL_CRITICAL_SECTION结构体指针 RTL_CRITICAL_SECTION *PRTL_CRITICAL_SECTION→,PRTL_CRITICAL_SECTION→LPCRITICAL_SECTIONCRITICAL_SECTION的指针
LPCSTR静态char * char→CHAR,CONST CHAR *→LPCSTR静态8位Windows字符(ANSI)无终结字符串指针
LPCTSTR静态wchar_t * wchar_t→WCHAR,CONST WCHAR *→LPCWSTR,LPCWSTR→LPCTSTR如果UNICODE已定义则为LPCWSTR,否则为LPCTSTR
LPCVOID静态void * CONST void far *→LPCVOID任何类型的静态指针
LPCWSTR静态wchar_t * wchar_t→WCHAR,CONST WCHAR *→LPCWSTR静态16位Windows字符(Unicode)无终结字符串指针
LPDWORDunsigned long * unsigned long→DWORD,DWORD far *→LPDWORDDWORD的指针
LPHANDLE指向句柄的指针 void *→HANDLE,HANDLE FAR *→LPHANDLEHANDLE的指针
LPINTint * int far *→LPINTINT的指针
LPLONGlong * long far *→LPLONGLONG的指针
LPSTRchar * char→CHAR,CHAR *→LPSTR8位Windows字符(ANSI)无终结字符串指针
LPTSTRwchar_t * wchar_t WCHAR,WCHAR *→LPWSTR,LPWSTR→LPTSTRAn LPWSTR if UNICODE is defined, an LPSTR otherwise.
LPVOIDvoid * void far *→LPVOID任何类型的指针
LPWORDunsigned short * unsigned short→WORD,WORD far *→LPWORDWORD的指针
LPWSTRwchar_t * wchar_t→WCHAR,WCHAR *→LPWSTR16位Windows字符(ANSI)无终结字符串指针
LRESULTlong4_W64 long→LONG_PTR→LRESULT有符号的消息处理结果
LUIDLUID结构  局部唯一标识符
PBOOLint * int→BOOL,BOOL near *→PBOOLBOOL的指针
PBOOLEANunsigned char * unsigned char→BYTE→BOOLEAN,BOOLEAN *→PBOOLEANBOOL的指针
PBYTEunsigned char * unsigned char→BYTE,BYTE near *→PBYTEBYTE的指针
PCHARchar * char→CHAR,CHAR *→PCHARCHAR的指针
PCRITICAL_SECTIONRTL_CRITICAL_SECTION结构体指针 RTL_CRITICAL_SECTION *→PRTL_CRITICAL_SECTION,PRTL_CRITICAL_SECTION→PCRITICAL_SECTIONCRITICAL_SECTION的指针
PCSTR静态char * char→CHAR,CONST CHAR *→PCSTR静态8位Windows字符(ANSI)无终结字符串指针
PCTSTR静态wchar_t * wchar_t→WCHAR,CONST WCHAR *→LPCWSTR,LPCWSTR→PCTSTR如果UNICODE已定义则为PCWSTR,否则为PCSTR
PCWCH静态wchar_t * wchar_t→WCHAR,CONST WCHAR *→PCWCHWCHAR的静态指针
PCWSTR静态wchar_t * wchar_t→WCHAR,CONST WCHAR *→PCWSTR静态16位Windows字符(Unicode)无终结字符串指针
PDWORDunsigned long * unsigned long→DWORD,DWORD near *→PDWORDDWORD的指针
PFLOATfloat * float→FLOAT,FLOAT *→PFLOATFLOAT的指针
PHANDLE指向句柄的指针 void *→HANDLE,HANDLE *→PHANDLEHANDLE的指针
PHKEY指向HKEY的指针 HKEY__ *→HKEY *→PHKEYHKEY的指针
PINTint * int near *→PINTINT的指针
PLCIDunsigned long * unsigned long→DWORD,DWORD near *→PDWORD→PLCIDLCID的指针
PLONGlong * long→LONG,LONG *→PLONGLONG的指针
PLUIDLUID结构体指针 LUID *→PLUIDLUID的指针

接下表




本文转自 水之真谛 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/liutiemeng/18906,如需转载请自行联系原作者
### LSTM 的核心概念及其工作原理 #### 1. 长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM) LSTM 是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),其设计目的是解决传统 RNN 中存在的长期依赖问题。它通过引入三个主要的门控机制——遗忘门、输入门和输出门,实现了对信息的选择性保留与更新。 #### 2. 细胞状态的作用 细胞状态 \( C_t \) 被认为是 LSTM 的核心组件之一[^2]。它是贯穿时间序列的一条信息流,能够有效地保存长时间跨度内的重要数据特征。具体来说: - **遗忘门** (\( F_t \)) 控制哪些先前的信息应该被丢弃或保持不变。该操作由 sigmoid 函数完成,返回值介于 0 和 1 之间,其中接近 0 表示完全忽略,而接近 1 则表示完全保留。 - **输入门** 包括两部分:\( g_t \),即候选值向量;以及 \( i_t \),决定当前时刻的新信息有多少会被加入到细胞状态中。这两者共同决定了如何更新细胞状态中的内容。 - **输出门** (\( o_t \)) 决定最终从细胞状态输出的内容。这一步同样涉及一个 sigmoid 层来过滤掉不必要输出的部分,并将其结果与经过 tanh 激活后的细胞状态相乘得到实际输出。 这些复杂的交互关系使得 LSTM 可以灵活处理各种长度的时间序列数据并提取有意义模式的能力显著增强。 #### 3. 数学表达式解析 以下是标准 LSTM 单元的主要方程组描述: \[ f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f) \] \[ i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i) \] \[ g_t = \text{tanh}(W_g \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_g) \] \[ o_t = \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o) \] \[ C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * g_t \] \[ h_t = o_t * \text{tanh}(C_t) \] 上述公式展示了每个时间步长内不同组成部分之间的动态变化规律。值得注意的是,“*”号在这里代表逐元素乘法运算而非矩阵乘积。 #### 4. 实际应用场景举例 由于具备强大的建模能力,LSTMs广泛应用于自然语言处理(NLP),语音识别,sentiment analysis等领域。例如,在机器翻译任务里,编码器利用双向 LSTMs 对源句子进行语义表征构建;解码端则采用单方向结构逐步生成目标语言表述[^1]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM model = Sequential() model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features))) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') ``` 以上代码片段展示了一个简单的基于 Keras 构造的回归预测模型框架,其中包含了单一层 LSTM 结构用于捕捉时间维度上的潜在关联特性。
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