利用Visual C实现光驱控制程序的开发

版权申诉
0 下载量 49 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 266KB RAR 举报
资源摘要信息:"disc.rar_visual c" 1. 光驱控制程序概念:光驱控制程序是一个软件应用程序,其主要功能是提供对计算机内置或外置光驱硬件的控制接口。通过该程序,用户可以执行包括打开光驱托盘、关闭光驱托盘、读取光盘信息、播放光盘媒体文件等多种操作。该程序在日常使用中对于管理光盘内容、进行数据备份、安装软件等方面具有重要作用。 2. Visual C++平台:该程序是基于Visual C++开发平台创建的。Visual C++是微软公司推出的一个集成开发环境(IDE),广泛用于Windows平台下的C++程序开发。其主要特点是支持面向对象的程序设计,能够开发出性能优秀且易于维护的应用程序。Visual C++还具备强大的库支持,如MFC(Microsoft Foundation Classes)库,可用于创建窗口程序,从而可以轻松构建出具有图形用户界面的应用程序,这对于开发光驱控制程序十分有用。 3. 光驱控制技术:在开发光驱控制程序时,主要利用了Windows API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)中的相关函数。这些函数可以实现对光驱硬件的直接操作,例如,可以使用DeviceIoControl函数发送特定的控制代码给光驱驱动器,从而控制光驱的开启、关闭、读写等行为。除此之外,也可以使用Windows的ShellExecute或者ShellExecuteEx函数来调用系统命令来执行一些简单的光驱控制任务。 4. 程序功能:根据描述信息,此光驱控制程序能够对光驱进行控制。这通常包括但不限于以下功能:检测光驱状态(如是否有光盘插入、光驱是否忙等),弹出或关闭光驱托盘,读取光盘信息(如卷标、文件系统类型等),以及执行光盘刻录或数据复制等高级操作。这些功能的实现可以帮助用户更好地管理和使用光驱设备。 5. 应用场景:光驱控制程序在多个场景中都有应用价值。例如,在文件管理中,用户可能需要频繁地读写光盘数据;在多媒体播放中,用户可能需要通过程序播放光盘中的音视频文件;在系统维护中,用户可能需要通过程序格式化光盘或进行数据备份。因此,一个功能完善的光驱控制程序对于提高工作效率和使用体验至关重要。 6. 开发细节:在开发光驱控制程序的过程中,开发者需要充分考虑到操作系统的兼容性、光驱硬件的多样性以及用户权限设置等问题。程序需要能够适应不同版本的Windows操作系统,并且能够处理各种不同品牌和型号的光驱设备。此外,还需要处理好权限问题,确保程序能够在用户具有适当权限的情况下正常运行。 7. 使用注意事项:由于光驱控制程序涉及到硬件操作,所以在使用过程中需要注意以下几点:确保光驱硬件无故障,避免因软件操作不当导致硬件损坏;在进行光盘写入操作时,确保已正确选择光盘格式并做好数据备份;在执行任何光驱控制操作前,确保光驱中没有正在运行的程序或进程,以免造成系统冲突或数据丢失。 8. 总结:光驱控制程序是一个典型的Windows应用程序,它使得用户可以方便地管理自己的光驱设备。通过Visual C++这一强大的开发环境,开发者可以利用Windows API函数库来实现对光驱的精确控制。这类程序在日常计算机使用中扮演了重要的角色,其开发过程和应用都具有一定的技术含量,对于学习Windows编程和硬件控制的开发者来说,是一个不错的实践项目。

void sl_notify_gap_evt_to_porting_layer(sl_bt_msg_t *evt) { sl_status_t sc; bd_addr address; uint8_t address_type; struct ble_gap_event event; memset(&event, 0, sizeof(event)); switch (SL_BT_MSG_ID(evt->header)) { // ------------------------------- // This event is generated when an advertisement packet or a scan response // is received from a responder case sl_bt_evt_scanner_legacy_advertisement_report_id: memset(&event, 0, sizeof(event)); event.type = BLE_GAP_EVENT_DISC; event.disc.event_type = convert_to_nimble_adv_type(evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.event_flags); event.disc.length_data = evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.data.len; event.disc.data = evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.data.data; event.disc.addr.type = evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.address_type; memcpy(event.disc.addr.val, evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.address.addr, 6); event.disc.rssi = evt->data.evt_scanner_legacy_advertisement_report.rssi; notify_ble_event_to_listeners(&event); break; // ------------------------------- // This event indicates that a new connection was opened. case sl_bt_evt_connection_opened_id: event.type = BLE_GAP_EVENT_CONNECT; event.connect.conn_handle = evt->data.evt_connection_opened.connection; app_log_info("BLE connected, conn_id:%d\n", event.connect.conn_handle); notify_ble_event_to_listeners(&event); break; // ------------------------------- // This event indicates that a connection was closed. case sl_bt_evt_connection_closed_id: event.type = BLE_GAP_EVENT_DISCONNECT; event.disconnect.conn.conn_handle = evt->data.evt_connection_closed.connection; event.disconnect.reason = evt->data.evt_connection_closed.reason; app_log_info("BLE disconnected, conn_id:%d, reason:0x%02x\n", event.disconnect.conn.conn_handle, event.disconnect.reason); notify_ble_event_to_listeners(&event); break; case sl_bt_evt_gatt_mtu_exchanged_id: event.type = BLE_GAP_EVENT_MTU; event.mtu.conn_handle = evt->data.evt_gatt_mtu_exchanged.connection; event.mtu.value = evt->data.evt_gatt_mtu_exchanged.mtu; app_log_info("exchange mtu req: %d\n", event.mtu.value); notify_ble_event_to_listeners(&event); break; default: break; } }

2023-06-10 上传

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

2023-06-08 上传