创建类似迅雷的隐藏窗口C++源码学习

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0 下载量 152 浏览量 更新于2024-10-20 收藏 47KB ZIP 举报
资源摘要信息:"SuspendWnd.zip是一个关于Windows编程的精选学习资源,特别适合使用Visual C++的开发者。该压缩包中包含了一个源码文件SuspendWnd,主要功能是帮助开发者创建一个类似于迅雷等下载软件中使用的辅助隐藏窗口。开发者可以利用此源码学习如何在Windows环境下使用C++实现特定的编程需求。" 知识点详细说明: 1. Windows编程基础 Windows编程是指在Windows操作系统上进行软件开发的过程。开发者通常会使用Microsoft Visual C++(简称MSVC)作为开发环境。MSVC是微软提供的一个集成开发环境(IDE),它包含了编写Windows应用程序所需的编译器、调试器以及其他工具。Windows编程涉及大量的API(应用程序编程接口)调用,开发者通过调用这些API来实现与操作系统交互的功能。 2. Visual C++开发环境 Visual C++是基于Microsoft Visual Studio开发平台的一个版本,专门用于C++语言的开发。它支持多种编程范式,包括面向对象、泛型以及传统的过程化编程。Visual C++提供了一系列的开发工具,包括但不限于代码编辑器、编译器、调试器、性能分析工具等,这些工具可以帮助开发者快速编写、编译、调试和优化代码。 3. 创建隐藏窗口 隐藏窗口在Windows编程中是一个常见的需求,特别是在需要在后台运行程序同时不干扰用户正常界面操作的场景。创建隐藏窗口涉及的API主要包括CreateWindowEx函数,该函数允许开发者创建一个具有特定样式的新窗口。隐藏窗口通常会设置WS_EX_TOOLWINDOW和WS_EX_APPWINDOW扩展样式来避免显示在任务栏上,同时设置WS_POPUP窗口样式使其不带有标准窗口装饰。 4. 操作系统级编程技巧 在Windows编程中,开发者需要了解如何操作系统资源,如内存、进程、线程等。这通常需要对Windows API有深入的认识,包括但不限于如何创建、销毁、挂起或恢复线程,如何处理文件和注册表,以及如何进行系统级的通信。隐藏窗口的创建和管理只是其中的一个方面,实际的程序可能还需要处理窗口消息、事件等。 5. 程序员的学习资源和参考 对于学习Windows编程和Visual C++的程序员来说,学习资源非常重要。SuspendWnd.zip这类精选源码不仅提供了具体的编程示例,还可以帮助开发者了解如何将理论应用到实际编程中。通过分析和修改源码,开发者能够更加深入地掌握Windows编程的技术细节和最佳实践。 6. 开发辅助工具 在实际的软件开发过程中,经常会需要创建各种辅助工具来提高开发效率或者辅助运行时的功能。SuspendWnd.zip中的源码展示了一个实现特定功能的辅助隐藏窗口,这可以启发开发者去思考和开发更多类似的辅助工具,比如用于性能监控、日志记录、用户界面定制等的工具。 总结: SuspendWnd.zip提供了一个学习Windows编程和Visual C++的良好机会。通过该资源,开发者可以学习到如何创建和管理隐藏窗口,了解Windows API的使用,以及如何开发对开发过程有实际帮助的辅助工具。这对于希望提高在Windows平台下编程能力的开发者来说是一个非常有价值的参考资料。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传