WINDOWS API函数读写INI文件
在VB6中用WINDOWS API函数读写INI文件
INI文件在Windows3.2的时代扮演着极其重要的角色，主要用于保存软件参数的设置。但到了Windows95/98的年代，微软推出了注册表，一般要求软件将所有的参数设置全保存到注册表中去。这样一来，当用户安装的软件越来越多的时候，就会导
致注册表越来越庞大，从而令到系统运行速度变慢，稳定性变差。所以，在某些情
况下，如：软件需要保存的数据不多或要制作“绿色软件”时，我们仍然经常用到
INI文件。
《家用电脑》自1999年以来已经有不少文章介绍过在编程时如何读写INI文件的方法，但多是基于C＋＋或Delphi的，对于目前最为流行的编程语言之一的Visual Basic却没有提及。现笔者根据自己的使用经验，将VB中读写INI文件的方
法总结出来，以和各位“大虾”共同探讨一下。
方法当然也是利用Windows本身提供的API函数。对INI文件的读写操作，Windows 提供了如下几个常用的 API函数：GetPrivateProfileInt（）、GetPrivateProfileSection（）、GetPrivateProfileString（）、WritePrivateProfileSection（）、WritePrivateProfileString（）。由于在《
家用电脑》1999年第21期的《利用Windows API函数在Delphi中对INI文件读写》（以下简称《利》文）中已经对上述5个函数作了详细的介绍。虽然《利》文介绍
的方法是在Delphi中实现的，但除了声明方式外，函数的功能和参数的含义是相同的，所以，笔者就不再详述了，在此仅给出它们在VB中的声明方式及作用：Public Declare Function GetPrivateProfileInt Lib ″kernel32″
Alias ″GetPrivateProfileIntA″ (ByVal lpApplicationName As String,
ByVal lpKeyName As String, ByVal nDefault As Long, ByVal lpFileName As
String) As Long。用于判断指定的INI文件是否可以正确进行操作。
Public Declare Function GetPrivateProfileSection Lib ″kernel32″
Alias ″GetPrivateProfileSectionA″ (ByVal lpAppName As String, ByVal lpReturnedString As String, ByVal nSize As Long, ByVal lpFileName As
String) As Long。用于读取INI文件中指定段的键名称及该键的值。
Public Declare Function GetPrivateProfileString Lib ″kernel32″
Alias ″GetPrivateProfileStringA″ (ByVal lpApplicationName As String,
ByVal lpKeyName As Any, ByVal lpDefault As String, ByVal
lpReturnedString As String, ByVal nSize As Long, ByVal lpFileName As
String) As Long。用于读取INI文件中指定的段和键的键值。
Public Declare Function WritePrivateProfileSection Lib ″kernel32″
Alias ″WritePrivateProfileSectionA″ (ByVal lpAppName As String, ByVal
lpString As String, ByVal lpFileName As String) As Long。用于完成INI文
件中指定的段内所有键的键值的写入。
Public Declare Function WritePrivateProfileString Lib ″kernel32″
Alias ″WritePrivateProfileStringA″ (ByVal lpApplicationName As String,
ByVal lpKeyName As Any, ByVal lpString As Any, ByVal lpFileName As
String) As Long。用于完成INI文件中指定的段和键的键值的写入。
怎么样，看了以上的函数声明，是不是感到头昏脑胀？更不要说要一字不错地
输入到程序去了。在此，笔者要告诉大家一个简单的方法：通过“API文本浏览器
”复制法。依次点击“开始”－“程序”－“Microsoft Visual Basic 6.0 中文
版”－“Microsoft Visual Basic 6.0 中文版工具”－“API文本浏览器”，即
可运行“API文本浏览器”。如图1所示，选择“文件”菜单下的“加载文本文件”
命令，打开一个叫“Win32api.txt”的文件（该文件在Visual Studio安装目录下
的“Common\Tools\Winapi”子目录下）。然后，在“API类型”下选择“声明”，
再在下面的输入框中输入你要查找的函数名，如：“GetPrivate ProfileInt”，
按下回车，你就可以在“选定项”下的文本框中看到该函数的具体声明方式了。此
时按下“复制”按钮，就可以将该声明复制到剪贴板中，接就可以将其粘贴到程序
中去了。
光说不练可不行，下面笔者就通过一个简单的例子演视一下如何在VB6中用以上的API函数读写INI文件。
首先，新建一个工程，在窗体上添加四个Label控件，将其″Caption″属性分
别设置为：″INI文件：″、″段名称：″、″键名称：″、″键值：″。再分
别在这四个Label控件旁边添加四个Text控件，将其″名称″属性分别设置为：″txtFileName″、″txt ApplicationName″、″txtKey Name″、″txt KeyValue
″，将其″Text″属性全设置为空。最后，添加两个″Command″控件，将其″名
称″属性分别设置为：″cmdRead″、″cmdWrite″，″Caption″属性分别设置为
：″读取″、″写入″。
完成界面设计后，在代码窗口中输入以下代码：
Option ExplicitPrivate Sub cmdRead_Click() '读取健值
Dim lpReturnedString As String ＊ 50Dim lpApplicationName As String,
lpKeyName As String, lpDefault As String, lpFileName As String
Dim X As Long
lpFileName = txtFileName.Text '指定要进行操作的INI文件
lpApplicationName = txtApplicationName.Text '设置要读取的段名称（字
符串型）
lpKeyName = txtKeyName.Text '设置要读取的键名称（字符串型）
lpDefault = ″″ '设定当指定的段或键没找到时返回的值
X=Get Private Profile String(lpApplication Name，lp Key Name, lp
Default，lpReturned String，Len(lp Returned String)， lp FileName)
If X =0 Then '指定的段或键没找到时
txtKeyValue.Text = ″Failure″
Beep
Else
txtKeyValue.Text = Trim(lpReturnedString) '输出得到的键值
End If
End Sub
Private Sub cmdWrite_Click() '写入健值
Dim lpApplicationName As String, lpFileName As String, lpKeyName
As String, lpString As String
Dim X As Long
lpFileName = txtFileName.Text '指定要进行操作的INI文件
lpApplicationName = txtApplicationName.Text '设定段名称（字符串型）
lpKeyName = txtKeyName.Text '设定键名称（字符串型）
lpString = txtKeyValue.Text '要写入的键值。
X =WritePrivateProfileString(lp ApplicationName,lpKeyName, lpString,
lpFileName)
If X = 0 Then '当写入失败时
Beep
End If
End Sub
然后，选择“工程”菜单下的“添加模块”命令，在模块代码窗口输入如下代
码：
Public Declare Function GetPrivateProfileString Lib ″kernel32″
Alias ″GetPrivateProfileStringA″ (ByVal lpApplicationName As String,
ByVal lpKeyName As Any, ByVal lpDefault As String, ByVal
lpReturnedString As String, ByVal nSize As Long, ByVal lpFileName As
String) As Long
Public Declare Function WritePrivateProfileString Lib ″kernel32″
Alias ″WritePrivateProfileStringA″ (ByVal lpApplicationName As String,
ByVal lpKeyName As Any, ByVal lpString As Any, ByVal lpFileName As
String) As Long
到此，一个简单的INI文件读写程序就完成了。点击运行按钮，你将看到如图
2所示的运行界面。你只要在第1－3个文本框中依次输入要进行操作的INI文件的路
径名称、要读取的节名称和键名称，然后按下“读取”按钮，就可以在第4个文本
框中看到要读取的键的键值。如果指定的段或键没找到时，此处会显示“Failure
”。或者你再在第4个文本框中输入一个值，然后按下“写入”，就可以将一个值
写入到指定的键中去。
在实际编程中我们会发现：用写函数对INI文件进行写操作时，就算要进行操
作的INI文件、节名称或者键名称不存在，程序都可以自动建立新的INI文件、节或
者键。
上面只是介绍了GetPrivateProfileString()和
WritePrivateProfileString()两个函数的用法，其它三个函数的用法也与之相类
似。实际上，我们在编程中经常用到的也就这两个函数。(广东张智亮)
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如果我要掌握宇宙，就要赤手抓住，而非隔着一层手套!
在vb里面点外接程序，然后点外接程序管理器，然后选中Visual Basic 6 API，然后把在启动中加载勾上，加载/卸载也勾上，然后退出，再点外接程序管理器就可以看见API浏览器了
INI文件读写
INI文件读写.txt男人的话就像老太太的牙齿，有多少是真的？！问：你喜欢我哪一点？答：我喜欢你离我远一点！执子之手，方知子丑，泪流满面，子不走我走。诸葛亮出山前，也没带过兵！凭啥我就要工作经验？INI文件读写文章指数:0 CSDN Blog推出文章指数概念，文章指数是对Blog文章综合评分后推算出的，综合评分项分别是该文章的点击量，回复次数，被网摘收录数量，文章长度和文章类型；满分100，每月更新一次。 ini文件(即Initialization file)，这种类型的文件中通常存放的是一个程序的初始化信息。ini文件由若干个节(Section)组成，每个Section由若干键(Key)组成，每个Key可以赋相应的值。读写ini文件实际上就是读写某个的Section中相应的Key的值，而这只要借助几个函数即可完成。 一、向ini文件中写入信息的函数 1. 把信息写入系统的win.ini文件 BOOL WriteProfileString( LPCTSTR lpAppName, // 节的名字，是一个以0结束的字符串 LPCTSTR lpKeyName, // 键的名字，是一个以0结束的字符串。若为NULL，则删除整个节 LPCTSTR lpString // 键的值，是一个以0结束的字符串。若为NULL，则删除对应的键 ) 2. 把信息写入自己定义的.ini文件 BOOL WritePrivateProfileString( LPCTSTR lpAppName, // 同上 LPCTSTR lpKeyName, // 同上 LPCTSTR lpString, // 同上 LPCTSTR lpFileName // 要写入的文件的文件名。若该ini文件与程序在同一个目录下，也可使用相对 //路径,否则需要给出绝度路径。 ) 如： ::WriteProfileString("Test","id","xym"); //在win.ini中创建一个Test节，并在该节中创建一个键id,其值为xym ::WritePrivateProfileString("Test","id","xym","d:\\vc\\Ex1\\ex1.ini"); //在Ex1目录下的ex1.ini中创建一个Test节，并在该节中创建一个键id,其值为xym //若Ex1.ini文件与读写该文件的程序在同一个目录下，则上面语句也可写为： ::WritePrivateProfileString("Test","id","xym",".\\ex1.ini"); 需要注意的是，C系列的语言中，转义字符'\\'表示反斜线'\'。另外，当使用相对路径时，\\前的.号不能丢掉了。 二、从ini文件中读取数据的函数
BP神经网络实验——【机器学习与算法分析 精品资源池】
实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用； 【背景描述】 神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景，数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建，训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow，Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练集和测试集，分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X，实验在命令行python中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步：启动python： 1
命令行中键入python。 第二步：导入用到的包，并读取数据： (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.360docs.net/doc/318752295.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1
配置文件使用说明
（1）报警切除功能 C:\windows\cas2000ops.ini中 [CutAlarm] Enable=0 说明：Enable置0时无报警切除功能，置1时有报警切除功能。默认为0 ( 2 ) 语音报警功能 C:\ windows\ Keyboard.ini中 [Keyboard] SelfSound=1 SoundFileName=ALARM.wav 说明： a)SelfSound项置0时，无语音报警功能，置1时有语音报警功能。默认为0 b)语音文件路径应放在操作员站的Start路径下，SoundFileName用户可以自 定义，默认为ALARM.wav。 （3）在线查询时长 C:\windows\cas2000ops.ini中 [TimeLength] show24hour=1; show60hour=1 说明：show24hour置1时，实时趋势时间段有24小时的时间段，置0时没有show60hour同上。 （4）PID调节幅值更改 操作员安装路径\config\ PID_ADJUST.ini [PID点名] SLOW=0 FAST=0 说明：此调节是按绝对值调节，不是按百分比调节； SLOW与FAST项需为非零值，且FAST值〉SLOW值 默认情况下没有文件PID_ADJUST.ini，需要用户自定义。 （5）点详细窗口风格 C:\windows\cas2000ops.ini中 [TagCurve] Mode=0 说明：Mode置0为浮动窗口风格，置1位对话框。默认为0。 （6）操作员站工程师台菜单项中综合趋势窗口和开关趋势窗口菜单C:\windows\cas2000ops.ini中 [ExtraTrendMenu] Mode=0 说明：Mode置0有综合趋势窗口和开关趋势窗口菜单，置1无。默认为
数据挖掘常用资源及工具
资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)
numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作
题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期
1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数？ 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力？——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数，那么每一层输出都是上层输入的线性组合；此时无论网络有多少层，其整体也将是线性的，这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的，这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题？ 1.利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet，NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作，使得符合数据同分布。
3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性？ 1.正则化（L2, L1, dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。 4.特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路？ 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度
ccproxy ini配置文件详解
[Info] Language=ChineseGB charset=gb2312 Author=Youngzsoft [String] HOMEPAGE=https://www.360docs.net/doc/318752295.html,/ BUYNOW=https://www.360docs.net/doc/318752295.html,/user.htm ;Configuration Dialog Configuration=设置 Protocol=协议 Local IP Address:=请选择本机局域网IP地址: Web Cached=网页缓存 Auto Startup=自动启动 Auto Hide=自动隐藏 Auto Detect=自动检测 Proxy services=代理服务 OK=确定 Cancel=取消 Advanced=高级 NT Service=NT服务 ;Dial Dial-up=拨号 Dial-up Entries=拨号列表 Dial-up User Name=拨号用户名 Dial-up Password=拨号密码 Idle disconnect minutes=拨号空闲断开时间(分钟) Enable Auto Dial-up=允许自动拨号 ;Log Log=日志 CCProxy can log every user's information. Please DON'T intercept user's mail without his/her permission.=CCProxy可以记录每位用户的信息。但未经用户允许，请不要截取他们的邮件。 Log session selection=日志事件选项 Request URL=访问网址 Mail Info=邮件信息 Outgoing Mails=已发送邮件 Maximum Lines=日志文件最大行数 Clear Logs=清除日志 Save Logs to File=保存日志文件至 Export Excel=输出Excel New Log Daily=每天生成新日志
ini文件的操作
delphi开发 ini文件使用详解：ini文件创建、打开、读取、写入操作。ini 文件常用作配置文件使用 （1）INI文件的结构： [节点] 关键字=值 注：INI文件允许有多个节点，每个节点又允许有多个关键字，“=”后面是该关键字的值（类型有串、整型数值和布尔值。其中字符串存贮在INI文件中时没有引号，布尔真值用1表示，布尔假值注释以分号“;”开头。 （2）INI文件的操作 1、在Interface的Uses节增加IniFiles； 2、在Var变量定义部分增加一行：inifile:Tinifile;然后，就可以对变量myinifile进行创建、写入等操作了。 procedureTForm1.FormCreate(Sender:TObject); var filename:string; begin filename:=ExtractFilePath(paramstr(0))+‘tmp.ini’; inifile:=TInifile.Create(filename); 或filename:=getcurrentdir+ 'tmp.ini '; 或inifile:=TInifile.Create(‘d：\tmp.ini’); 3、打开INI文件：inifile:=Tinifile.create('tmp.ini'); //文件必须存在 4、读取关键字的值: a:=inifile.Readstring('节点','关键字',缺省值);// string类型 b:=inifile.Readinteger('节点','关键字',缺省值);// integer类型 c:=inifile.Readbool('节点','关键字',缺省值);// boolean类型 edit1.text:=inifile.Readstring('程序参数,'用户',‘’); checkbox1.checked：=inifile.Readbool('程序参数,'用户',checkbox1.checked);// boolean类型 inifile.Readstring('程序参数,'用户',edit1.text); inifile.Readbool('程序参数,'用户',checkbox1.checked); 其中[缺省值]为该INI文件不存在该关键字时返回的缺省值。 5、写入INI文件: inifile.writestring('节点','关键字',变量或字符串值); inifile.writeinteger('节点','关键字',变量或整型值); inifile.writebool('节点','关键字',变量或True或False);
VC++操作INI配置文件的实现
VC++操作INI配置文件的实现 修改浏览权限| 删除 一.将信息写入.INI文件中. 1.所用的WINAPI函数原型为: BOOL WritePrivateProfileString( LPCTSTR lpAppName, LPCTSTR lpKeyName, LPCTSTR lpString, LPCTSTR lpFileName ); 其中各参数的意义: LPCTSTR lpAppName 是INI文件中的一个字段名. LPCTSTR lpKeyName 是lpAppName下的一个键名,通俗讲就是变量名. LPCTSTR lpString 是键值,也就是变量的值,不过必须为LPCTSTR型或CString型的. LPCTSTR lpFileName 是完整的INI文件名. 2.具体使用方法:设现有一名学生,需把他的姓名和年龄写入c:\stud\student.ini 文件中. CString strName,strTemp; int nAge; strName="张三"; nAge=12; WritePrivateProfileString("StudentInfo","Name",strName,"c:\\stud\\student.ini"); 此时c:\stud\student.ini文件中的内容如下: [StudentInfo] Name=张三 3.要将学生的年龄保存下来,只需将整型的值变为字符型即可:
strTemp.Format("%d",nAge); WritePrivateProfileString("StudentInfo","Age",strTemp,"c:\\stud\\student.ini"); 二.将信息从INI文件中读入程序中的变量. 1.所用的WINAPI函数原型为: DWORD GetPrivateProfileString( LPCTSTR lpAppName, LPCTSTR lpKeyName, LPCTSTR lpDefault, LPTSTR lpReturnedString, DWORD nSize, LPCTSTR lpFileName ); 其中各参数的意义: 前二个参数与WritePrivateProfileString中的意义一样. lpDefault : 如果INI文件中没有前两个参数指定的字段名或键名,则将此值赋给变量. lpReturnedString : 接收INI文件中的值的CString对象,即目的缓存器. nSize : 目的缓存器的大小. lpFileName : 是完整的INI文件名. 2.具体使用方法:现要将上一步中写入的学生的信息读入程序中. CString strStudName; int nStudAge; GetPrivateProfileString("StudentInfo","Name","默认姓名 ",strStudName.GetBuffer(MAX_PATH),MAX_PATH,"c:\\stud\\student.ini"); 执行后strStudName 的值为:"张三",若前两个参数有误,其值为:"默认姓名". 3.读入整型值要用另一个WINAPI函数:
人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记：第七讲 卷积神经网络 本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑（前层×后层+后层） 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。
例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项
b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。 输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。 例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2
配置文件(ini)的读写
用系统函数读写ini配置文件 一INI文件基础 文件扩展名为ini的文件常用于操作系统、软件等初始化或进行参数设置。ini是initial的缩写。这类文件可以用文本编辑器（如记事本）打开、编辑。 文件格式 节/段sections [section] 参数/键名parameters name=value 注解comments 注解使用分号表示（;）。在分号后面的文字，直到该行结尾都全部为注解。 ;comment text 示例 如QQ安装目录下有一个kernelInfo.ini文件，里面的内容。 [kernel] version=788 packetname=QQPetKernel.EXE ini用途 编写软件的时候需要将一些初始化的信息写入到一个配置文件中，软件启动的时候从这个配置文件中读取这些初始化的信息。软件中的一些过程数据也需要保存到ini文件中。 现在软件大都将这些配置信息写到XML中，因为XML的树形描述层次结构性清晰。这就涉及到XML 的解析，可以自己写解析方法，也可以用第三方库（如TinyXML、CMarkup等）来解析XML。 更多类容可以参考https://www.360docs.net/doc/318752295.html,/u/5135093875 二应用程序的ini读写 系统提供给了读写ini文件的函数，都是以GetPrivateProfile开头的，常用的有下面3个。作一个简要介绍。 GetPrivateProfileString DWORD GetPrivateProfileString( LPCTSTR lpAppName,//points to section name段名 LPCTSTR lpKeyName,//points to key name键名 LPCTSTR lpDefault,//points to default string默认的键值，这个参数不能为 NULL。如果在ini文件中没有找到lpKeyName，就将赋值lpDefault,给lpReturnedString LPTSTR lpReturnedString,//points to destination buffer指向缓冲区的指针，用于保存键值 DWORD nSize,//size of destination buffer缓冲区的大小 LPCTSTR lpFileName//points to initialization filename ini文件的路径 ); 功能：读取对应段和键的值。 返回值： 返回复制到缓冲区的字符个数，并不包括字符串结尾的NULL。 如果lpAppName和lpKeyName都不为空，并且键值的长度大于了缓冲区的长度，那么就将键值切断，并在末尾添加’\0’字符，返回nSize-1。
人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso
Tensorflow笔记：第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为：f(∑i x i w i+b)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n个隐藏层 + 1个输出层
√神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如： 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中，参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数，第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即12个线上的权重w ）再加上4个偏置b ；第二层参数是四行两列的二阶张量（）即8个线上的权重w ）再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数（loss ）：用来表示预测值（y ）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse ：n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如： 预测酸奶日销量y ，x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有：一段时间内，每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2，制造标准答案y_ = x1 + x2，为了更真实，求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络，构建一个一层的神经网络，拟合预测酸奶日销量的函数。
详解 Desktop.ini 配置设置文件
详解 Desktop.ini 配置设置文件 ㈠、INI文件是什么 Desktop.ini是什么呢？首先，他是一种特殊的.ini文件。那么.ini文件是什么呢？配置设置文件！所以，Desktop.ini是一种特殊的，用来自定义文件夹相关信息的配置文件。默认情况下，他由系统创建，存在于该文件夹下，并具有系统、隐藏属性。 .INI文件是一种具有特定格式的纯文本文件。 Windows利用扩展名为.INI的文件保存Windows 及其应用程序的初始化信息。Windows 及其应用程序每次启动时，都会从相应的.INI文件中读取初始化设置信息，并据此进行配置。 Windows注册表是帮助Windows控制硬件、软件、用户环境和Windows界面的一套数据文件，注册表包含在Windows目录下两个文件system.dat和user.dat里，还有它们的备份system.da0和user.da0。通过Windows目录下的regedit.exe程序可以存取注册表数据库。在以前，在windows的更早版本（在Win95以前），这些功能是靠win.ini，system.ini和其他和应用程序有关联的.ini文件来实现的. 在windows操作系统家族中，system.ini和win.ini这两个文件包含了操作系统所有的控制功能和应用程序的信息，system.ini管理计算机硬件而win.ini管理桌面和应用程序。所有驱动、字体、设置和参数会保存在.ini文件中，任何新程序都会被记录在.ini文件中。这些记录会在程序代码中被引用。因为受win.ini和system.ini文件大小的限制，程序员添加辅助的.INI文件以用来控制更多的应用程序。举例来说，微软的Excel有一个office excel.ini文件，它包含着选项、设置、缺省参数和其他关系到Excel运行正常的信息。在system.ini和win.ini中只需要指出excel.ini的路径和文件名即可。 早在Dos和Win3.x的时代，大部分的应用程序都是采用了ini 文件（初始化文件）来保存一些配置信息，如设置路径，环境变量等。system.ini和win.ini控制着所有windows和应用程序的特征和存取方法，它在少数的用户和少数应用程序的环境中工作的很好。随着应用程序的数量和复杂性越来越大，则需要在.ini文件中添加更多的参数项。 这样下来，在一个变化的环境中，在应用程序安装到系统中后，每个人都会更改.ini文件。然而，没有一个人在删除应用程序后删除.ini文件中的相关设置，所以system.ini和win.ini这个两个文件会变的越来越大。每增加的内容会导致系统性能越来越慢。而且每次应用程序的升级都出现这样的难题：升级会增加更多的参数项但是从来不去掉旧的设置。而且还有一个明显的问题，一个.ini文件的最大尺寸是64KB。为了解决这个问题，软件商自己开始支持自己的.ini文件，然后指向特定的ini文件如win.ini和system.ini 文件。这样下来多个.ini文件影响了系统正常的存取级别设置。如果一个应用程序的.ini文件和WIN.INI 文件设置起冲突，究竟是谁的优先级更高呢？ 注册表最初被设计为一个应用程序的数据文件相关参考文件，最后扩展成对于32位操作系统和应用程序包括了所有功能下的东东。注册表是一套控制操作系统外表和如何响应外来事件工作的文件。这些“事件”的范围从直接存取一个硬件设备到接口如何响应特定用户到应用程序如何运行等等。注册表因为它的目的和性质变的很复杂，它被设计为专门为32位应用程序工作，文件的大小被限制在大约40MB。利用一个功能强大的注册表数据库来统一集中地管理系统硬件设施，软件配置等信息，从而方便了管理，增强了系统的稳定性。最直观的一个实例就是，为什么windows下的不同用户可以拥有各自的个性化设置，如不同的墙纸，不同的桌面。这就是通过注册表来实现的。 有关win.ini和system.ini的语法和相关信息，请参与这里： https://www.360docs.net/doc/318752295.html,/s/blog_51a4af870100a2hs.html。
自制的一个读写INI文件的类
一个手工读写INI文件的类 Windows中有GetPrivateProfileString 和WritePrivateProfileString函数可以进行读写INI 配置文件，但这两个函数每取出一个数据，都要打开文件，在文件中进行搜索，这样处理的效率肯定会很慢，因此下面提供了一个将配置文件读入内存中的做法，这样做的好处是一次读取文件，快速搜索（使用Map映射）。可以将所有数据全部保存成字符串或者文件。 INI配置文件主要由四部分组成：组、键值、内容、注释和空行，下面给出一个例子文件进行说明 文件：E:\boot.ini [boot loader] ;这里是一个组，下面的所有配置数据隶属于该组 timeout=1 ;这里在等于好前面的是一个键值，等号后面的是一个内容 default=multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(2)\WINNT;下面一行是一个空行 [operating systems];所有在';'后面的字符都属于注释，本程序不支持REM形式的注释multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(2)\WINNT="Microsoft Windows 2000 Professional" /fastdetect;sadfkl; C:\="Microsoft Windows" 好了，知道了INI文件的结构，开始分析INI文件读入内存后应使用的数据结构。 一个INI文件可以看作是由一些组以及每个组下面的数据组成的，组是字符串形式的，而数据是一个比较复杂的对象。为了搜索的方便，所以这里采用了CMapStringToPtr来组织整个INI文件，这样的话可以由组的字符串方便地查询到该组中的数据 一个组下面的数据是由一些键值— 内容组成的映射关系，所以使用CMapStringToString 来组这这些数据是最好不过的选择了。 下面给出这个类的头文件和实现部分。给出之前简单介绍该类的用法： 读取上述E:\boot.ini文件： #include "cfgdata.h" CCfgData CfgData; //Load INI文件 CfgData.LoadCfgData("E:\\boot.ini"); CString str; long l=0; //设置当前组 CfgData.SetGroup("boot loader"); //读取long型数据到变量l CfgData.GetLongData("timeout",l); //读取字符串型数据到变量str CfgData.GetStrData("default",str);
人工智能tensorflow实验报告
一、软件下载 为了更好的达到预期的效果，本次tensorflow开源框架实验在Linux环境下进行，所需的软件及相关下载信息如下： 1.CentOS 软件介绍： CentOS 是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux 发行版本。每个版本的CentOS都会获得十年的支持（通过安全更新方式）。新版本的CentOS 大约每两年发行一次，而每个版本的CentOS 会定期（大概每六个月）更新一次，以便支持新的硬件。这样，建立一个安全、低维护、稳定、高预测性、高重复性的Linux 环境。CentOS是Community Enterprise Operating System的缩写。CentOS 是RHEL（Red Hat Enterprise Linux）源代码再编译的产物，而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug ，相对于其他Linux 发行版，其稳定性值得信赖。 软件下载： 本次实验所用的CentOS版本为CentOS7,可在CentOS官网上直接下载DVD ISO镜像文件。 下载链接： https://www.360docs.net/doc/318752295.html,/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.i so. 2.Tensorflow 软件介绍： TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
Mysql-my.ini-配置文件详解
Mysql my.ini 配置文件详解 #BEGIN CONFIG INFO #DESCR: 4GB RAM, 只使用InnoDB, ACID, 少量的连接, 队列负载大#TYPE: SYSTEM #END CONFIG INFO # # 此mysql配置文件例子针对4G内存 # 主要使用INNODB #处理复杂队列并且连接数量较少的mysql服务器 # # 将此文件复制到/etc/https://www.360docs.net/doc/318752295.html,f 作为全局设置, # mysql-data-dir/https://www.360docs.net/doc/318752295.html,f 作为服务器指定设置 # (@localstatedir@ for this installation) 或者放入 # ~/https://www.360docs.net/doc/318752295.html,f 作为用户设置. # # 在此配置文件中, 你可以使用所有程序支持的长选项. # 如果想获悉程序支持的所有选项 # 请在程序后加上"--help"参数运行程序. # # 关于独立选项更多的细节信息可以在手册内找到 # # # 以下选项会被MySQL客户端应用读取. # 注意只有MySQL附带的客户端应用程序保证可以读取这段内容. # 如果你想你自己的MySQL应用程序获取这些值 # 需要在MySQL客户端库初始化的时候指定这些选项 # [client] #password = [your_password] port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # *** 应用定制选项 *** # # MySQL 服务端 # [mysqld] # 一般配置选项 port = @MYSQL_TCP_PORT@ socket = @MYSQL_UNIX_ADDR@ # back_log 是操作系统在监听队列中所能保持的连接数, # 队列保存了在MySQL连接管理器线程处理之前的连接. # 如果你有非常高的连接率并且出现"connection refused" 报错, # 你就应该增加此处的值. # 检查你的操作系统文档来获取这个变量的最大值.
C# 读写INI文件
以前无知不知道INI文件是什么，毕设需要用到。不得不学着用(据说这种东西是最简单的初始化函数方法)。 由于C#的类库中并不包含读取INI文件的类，用C#读取INI文件必须要用到windows的API函数，所以在声明windows的API函数时必须这样声明一下。 [DllImport("kernel32")] private static extern bool WritePrivateProfileString( string lpAppName, string lpKeyName, string lpString, string lpFileName ); 下面分别介绍一下读取INI文件的windows API函数 “一.将信息写入.INI文件中. 1.所用的WINAPI函数原型为: BOOL WritePrivateProfileString( LPCTSTR lpAppName, LPCTSTR lpKeyName, LPCTSTR lpString, LPCTSTR lpFileName ); 其中各参数的意义: LPCTSTR lpAppName 是INI文件中的一个字段名. LPCTSTR lpKeyName 是lpAppName下的一个键名,通俗讲就是变量名. LPCTSTR lpString 是键值,也就是变量的值,不过必须为LPCTSTR型或CString型的. LPCTSTR lpFileName 是完整的INI文件名. 2.具体使用方法:设现有一名学生,需把他的姓名和年龄写入c:\stud\student.ini 文件中. CString strName,strTemp; int nAge; strName="张三"; nAge=12; ::WritePrivateProfileString("StudentInfo","Name",strName,"c:\\stud\\student.ini"); 此时c:\stud\student.ini文件中的内容如下: [StudentInfo] Name=张三 3.要将学生的年龄保存下来,只需将整型的值变为字符型即可: strTemp.Format("%d",nAge); ::WritePrivateProfileString("StudentInfo","Age",strTemp,"c:\\stud\\student.ini");
TensorFlow编程指南 嵌入
嵌入 本文档介绍了嵌入这一概念，并且举了一个简单的例子来说明如何在TensorFlow 中训练嵌入，此外还说明了如何使用TensorBoard Embedding Projector 查看嵌入（真实示例）。前两部分适合机器学习或TensorFlow 新手，而Embedding Projector 指南适合各个层次的用户。 有关这些概念的另一个教程，请参阅《机器学习速成课程》的“嵌入”部分。 嵌入是从离散对象（例如字词）到实数向量的映射。例如，英语字词的300 维嵌入可能包括： blue: (0.01359, 0.00075997, 0.24608, ..., -0.2524, 1.0048, 0.06259) blues: (0.01396, 0.11887, -0.48963, ..., 0.033483, -0.10007, 0.1158) orange: (-0.24776, -0.12359, 0.20986, ..., 0.079717, 0.23865, -0.014213) oranges: (-0.35609, 0.21854, 0.080944, ..., -0.35413, 0.38511, -0.070976) 这些向量中的各个维度通常没有固有含义，机器学习所利用的是向量的位置和相互之间的距离这些整体模式。 嵌入对于机器学习的输入非常重要。分类器（更笼统地说是神经网络）适用于实数向量。它们训练密集向量时效果最佳，其中所有值都有助于定义对象。不过，机器学习的很多重要输入（例如文本的字词）没有自然的向量表示。嵌入函数是将此类离散输入对象转换为有用连续向量的标准和有效方法。 嵌入作为机器学习的输出也很有价值。由于嵌入将对象映射到向量，因此应用可以将向量空间中的相似性（例如欧几里德距离或向量之间的角度）用作一项强大而灵活的标准来衡量对象相似性。一个常见用途是找到最近的邻点。例如，下面是采用与上述相同的字词嵌入后，每个字词的三个最近邻点和相应角度： blue: (red, 47.6°), (yellow, 51.9°), (purple, 52.4°) blues: (jazz, 53.3°), (folk, 59.1°), (bluegrass, 60.6°) orange: (yellow, 53.5°), (colored, 58.0°), (bright, 59.9°) oranges: (apples, 45.3°), (lemons, 48.3°), (mangoes, 50.4°) 这样应用就会知道，在某种程度上，苹果和橙子（相距45.3°）的相似度高于柠檬和橙子（相距48.3°）。