28 windows_28_windows_heap 堆

本文详细介绍了Windows环境下堆的管理方式,包括默认堆和自定义堆的创建、内存分配与释放等操作,并通过示例代码展示了如何获取堆信息及进行堆测试。

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windows_28_windows_heap 堆



   
  1. // windows_28_windows_heap.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
  2. //
  3. #include "stdafx.h"
  4. #include <windows.h>
  5. #include <stdlib.h>
  6. void HeapInfo( )
  7. {
  8. //默认堆句柄
  9. HANDLE hHeap = GetProcessHeap( );
  10. printf( "Default Heap:%p\n", hHeap );
  11. //所有堆的句柄
  12. HANDLE hHeaps[256] = { 0 };
  13. DWORD nCount = GetProcessHeaps( 256, hHeaps );
  14. printf( "All Heap:%d\n", nCount );
  15. for (DWORD nIndex = 0; nIndex < nCount; nIndex++)
  16. {
  17. printf( "\t%d: %p\n", nIndex + 1, hHeaps[nIndex] );
  18. }
  19. }
  20. void Heap( )
  21. {
  22. HeapInfo( );//堆测试
  23. //1、创建堆
  24. //HeapCreate
  25. HANDLE hHeap = HeapCreate( HEAP_GENERATE_EXCEPTIONS, 1024 * 1024, 0 );
  26. HeapInfo( ); //堆测试
  27. //2、分配内存
  28. //HeapAlloc
  29. CHAR *pszBuf = (CHAR*)HeapAlloc( hHeap, HEAP_ZERO_MEMORY, 100 );
  30. //3、使用内存
  31. printf( "HeapCreate:%p\n", hHeap );
  32. printf( "HeapCreateBuf:%p\n", pszBuf );
  33. //strcpy_s( pszBuf, ( rsize_t)strlen( "hello Heap\n" ), "hello Heap\n" );
  34. //printf( "%s", pszBuf );
  35. //4、释放内存
  36. //HeapFree
  37. HeapFree( hHeap, 0, pszBuf );
  38. //5、释放堆
  39. //HeapDestroy
  40. HeapDestroy( hHeap );
  41. HeapInfo( );//堆测试
  42. }
  43. int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
  44. {
  45. //调试看代码
  46. CHAR *pszBuf = (CHAR*)malloc( 100 );
  47. Heap( );
  48. return 0;
  49. }





转载于:https://www.cnblogs.com/nfking/p/5573500.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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