使用bat批处理文件快速启动SAS软件

为解决女友在使用SAS软件时繁琐的手动修改系统时间问题,制作了一个bat批处理脚本,实现一键快速启动SAS软件并自动恢复系统时间,减少重复劳动。

女友是北京协和医院的,由于对操作系统和编程知识了解不多,在使用SAS软件时,不想购买正版软件,每次启动都需要手动修改操作系统的系统时间,然后启动SAS软件,再手动恢复系统时间。这是一个重复且繁杂的过程,于是简单帮助它写了一个bat批处理脚本,希望能帮助到有需要的盆友。使用之前请更改相关的SAS软件安装目录配置!

@echo off
echo.
echo.
mode con cols=120 lines=35
if exist temprun.bat goto contitune
echo start “自行定制的窗口大小” “%~nx0” /min ^& exit >temprun.bat
start temprun.bat /min &exit
:contitune
del /q /s temprun.bat >nul
echo.
echo.
echo.
echo ―――――――――――――――――您好!欢迎使用SAS软件快捷启动.BAT――――――――――――――――――
echo.
echo.
echo ――制作人: 杨 现
echo.
echo.
echo Copyright: 北京大学 工学院
echo.
echo.
echo.
echo 提示:
echo.
echo * 本程序打开SAS后将自动恢复系统时间,本窗口也将自动关闭…
echo.
echo * 如果程序超过10秒不自动运行,则手动按回车键继续…
echo.
echo =======================================================================================================
echo.
echo 1. 正在获取系统时间…
set dt_date=%date:~0,10%
ping -n 3 127.0.0.1 >nul
echo.
echo 2. 正在更改SAS可用时间到2013年03月1号
@date 2013/03/05
echo.
ping -n 3 127.0.0.1 >nul
echo 3. 正在打开SAS软件…
start “Open SAS” “D:\SAS文件\SASFoundation\9.3\sas.exe” -CONFIG “D:\SAS文件\SASFoundation\9.3\nls\zh\sasv9.cfg”
echo.
echo 4. 等待几秒让SAS先打开…
ping -n 8 127.0.0.1>nul
echo.
echo 5. 正在将电脑系统时间更改成正确的时间…
@date %dt_date%
echo.
echo 6. 系统时间已恢复正常…
echo.
echo 7. 3秒后窗口关闭…
ping -n 3 127.0.0.1 >nul
exit

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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