电脑内存监测器：MFC与VC程序结合指南

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memory
0 下载量 186 浏览量 更新于2024-10-22 收藏 33KB RAR 举报
资源摘要信息: "memory_supervisor_C.rar_memory" 本资源是一个与内存管理相关的VC程序压缩包，重点在于实现电脑内存的显示与监测，并且特别强调了与MFC（Microsoft Foundation Classes）的结合。该程序对于MFC初学者来说是一个不错的实践项目，因为它不仅涉及到内存监测的技术细节，还结合了MFC框架的使用，帮助初学者理解MFC在实际开发中的应用。以下是关于该资源可能包含的知识点的详细说明： 1. MFC基础：MFC是微软提供的一个C++类库，用于快速开发Windows应用程序。了解MFC的基类如CWinApp、CFrameWnd、CDialog等是使用该资源的前提。初学者可以通过该程序学习如何在MFC应用程序中创建窗口、响应事件以及使用消息映射。 2. 内存监测原理：电脑内存监测是指对计算机系统当前内存使用状况进行检查和分析的过程。这通常涉及到操作系统提供的API，如Windows的VirtualQuery、GetProcessMemoryInfo等函数，这些函数可以用来获取当前进程的内存使用详情。 3. VC程序设计：VC指的是Visual C++，是微软的一个集成开发环境，支持C和C++语言的开发。利用VC创建项目，并编写代码实现内存监测功能，是初学者提升编程能力的重要途径。 4. 文件操作：资源文件名"memory_supervisor_C.rar"暗示了文件可能使用了RAR压缩格式，因此在使用该资源之前，用户可能需要了解如何解压缩RAR文件，以及解压后如何组织和管理文件。 5. 项目架构和代码结构：一个好的VC项目会有一个清晰的架构和代码结构，帮助开发者更好地管理和维护代码。本资源可能包含有良好的项目架构设计，对初学者来说，学习如何设计项目结构同样重要。 6. 错误处理与调试：在内存监测程序中，错误处理和调试是不可忽略的部分。初学者可以通过该程序学习如何在代码中设置断点、使用调试器来跟踪程序执行流程，以及如何处理可能出现的内存泄漏、访问违规等问题。 7. 用户界面设计：程序的用户界面（UI）是与用户直接交互的前端部分。通过学习该资源中的内存监测器界面设计，初学者可以掌握如何使用MFC提供的控件和布局来创建直观、易用的用户界面。 8. 性能优化：内存监测工具本身应该尽量少地占用系统资源，因此性能优化也是一个重要的知识点。初学者可以学习如何分析程序性能瓶颈，如何优化代码以减少内存消耗和提高执行效率。 9. 系统安全：在进行内存监测时，需要考虑到安全问题，如何确保程序不会被恶意软件利用，或者防止程序在监测过程中对被监测对象造成安全风险。 通过研究和实践这个关于内存监测的VC程序，初学者不仅能够学到内存管理的知识，还可以在实践中加深对MFC框架的理解，同时提高软件开发的整体技能。

otp_src_23.3.tar.gz

2021-03-25 上传
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PyPI 官网下载 | trajectory_supervisor-0.26.tar.gz

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supervisor_install_pack.tar.gz

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Supervisor的各种安装方式都需要在线联网。但大部分的生产环境都是离线环境，是封闭的网络没有办法在线安装。这里整理了Supervisor的离线安装包和安装脚本，可以进行离线安装并能指定安装目录。 Supervisor离线...

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

2023-07-12 上传
这段代码定义了一个名为define_gan的方法，用于在GAN模型中定义生成器（generator）、监督模型（supervisor）、判别器（discriminator）、恢复模型（recovery）和嵌入器（embedder）。 在该方法中，使用各个类的...

@function def train_supervisor(self, x, opt): with GradientTape() as tape: h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) g_loss_s = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) var_list = self.supervisor.trainable_variables + self.generator.trainable_variables gradients = tape.gradient(g_loss_s, var_list) apply_grads = [(grad, var) for (grad, var) in zip(gradients, var_list) if grad is not None] opt.apply_gradients(apply_grads) return g_loss_s

2023-07-12 上传
这段代码定义了一个名为 `train_supervisor` 的方法，用于训练 Supervisor 模型。 该方法接受输入数据 `x` 和优化器 `opt` 作为参数。在方法内部，使用 `GradientTape` 上下文管理器来计算损失函数和梯度。 首先，...

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise') # AutoEncoder H = self.embedder(X) X_tilde = self.recovery(H) self.autoencoder = Model(inputs=X, outputs=X_tilde) # Adversarial Supervise Architecture E_Hat = self.generator_aux(Z) H_hat = self.supervisor(E_Hat) Y_fake = self.discriminator(H_hat) self.adversarial_supervised = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake, name='AdversarialSupervised') # Adversarial architecture in latent space Y_fake_e = self.discriminator(E_Hat) self.adversarial_embedded = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake_e, name='AdversarialEmbedded') #Synthetic data generation X_hat = self.recovery(H_hat) self.generator = Model(inputs=Z, outputs=X_hat, name='FinalGenerator') # Final discriminator model Y_real = self.discriminator(H) self.discriminator_model = Model(inputs=X, outputs=Y_real, name="RealDiscriminator") # Loss functions self._mse=MeanSquaredError() self._bce=BinaryCrossentropy()

2023-07-12 上传
代码中包含了生成器（Generator）、监督器（Supervisor）、判别器（Discriminator）、恢复器（Recovery）和嵌入器（Embedder）等模型的构建。 其中，生成器接收随机噪声作为输入，生成伪造的数据。监督器接收生成器...

class Supervisor(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim def build(self, input_shape): model = Sequential(name='Supervisor') model = net(model, n_layers=2, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return model

2023-07-12 上传
这段代码定义了一个名为Supervisor的类，继承自Keras的Model类。Supervisor类用于构建一个监督模型，该模型用于生成中间表示。 Supervisor类具有以下方法和属性： - __init__方法：初始化方法，接受hidden_dim参数...

@function def train_embedder(self,x, opt): with GradientTape() as tape: h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) generator_loss_supervised = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) x_tilde = self.autoencoder(x) embedding_loss_t0 = self._mse(x, x_tilde) e_loss = 10 * sqrt(embedding_loss_t0) + 0.1 * generator_loss_supervised var_list = self.embedder.trainable_variables + self.recovery.trainable_variables gradients = tape.gradient(e_loss, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return sqrt(embedding_loss_t0)

2023-07-12 上传
然后，将嵌入向量 `h` 输入到 Supervisor 模型 `self.supervisor` 中，得到 Supervisor 的预测结果 `h_hat_supervised`。 接下来，计算生成器的监督损失 `generator_loss_supervised`，这里使用了均方误差（MSE）...

例如，我们想要修改view_emp3视图中的e_name字段名为e.na，并新增员工上级工号的字段。

2024-10-23 上传
u.emp_no AS supervisor_id -- 新增字段，假设u表关联了员工的上级信息 FROM employee e LEFT JOIN upper_management u ON e.supervisor_id = u.emp_no; ``` 这里将`e_name`字段改为了`new_e_name`，并且假设有一个...

for _ in tqdm(range(train_steps), desc='Supervised network training'): X_ = next(synth.get_batch_data(stock_data, n_windows=len(stock_data))) step_g_loss_s = synth.train_supervisor(X_, supervisor_opt) generator_opt = Adam(learning_rate=learning_rate) embedder_opt = Adam(learning_rate=learning_rate) discriminator_opt = Adam(learning_rate=learning_rate) step_g_loss_u = step_g_loss_s = step_g_loss_v = step_e_loss_t0 = step_d_loss = 0

2023-07-12 上传
2. 调用`synth.train_supervisor(X_, supervisor_opt)`方法，使用获取的批量数据来训练监督器网络。这个方法可能在之前的代码中定义了，用于执行一次监督器网络的训练，并返回相应的损失值（`step_g_loss_s`）。 3. ...
钱亚锋
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