系统托盘最小化程序创建教程

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0 下载量 160 浏览量 更新于2024-11-04 收藏 17KB RAR 举报
资源摘要信息:"这个程序展示了如何以最简单的方式将应用程序最小化到系统托盘,并且在最小化的同时创建弹出菜单,该菜单定义了三项内容。" 该程序的核心知识点涉及以下几个方面: 1. 应用程序最小化技术: 最小化技术通常用于在用户不直接与应用程序交互时,将其从可视界面中隐藏起来,同时仍然在系统后台运行。在Windows操作系统中,应用程序可以通过调用系统API函数,如ShowWindow,设置窗口状态为SW_HIDE来实现最小化。 2. 系统托盘(System Tray): 系统托盘是指操作系统界面下方的一个区域,用于显示系统状态图标和通知图标。在Windows系统中,系统托盘位于任务栏的右侧,由一个向上或向下的箭头图标表示,点击可以展开隐藏的图标列表。将应用程序最小化到系统托盘是一种常见的做法,可以让用户快速访问,同时不占用屏幕空间。 3. 创建图标: 在Windows平台上,一个最小化的应用程序通常会有一个图标出现在系统托盘中,以提供视觉标识。程序开发者可以使用API函数Shell_NotifyIcon来向系统托盘区域添加图标,并通过这个图标来实现与用户的交互,如显示菜单、消息通知等。 4. 弹出菜单(Context Menu): 弹出菜单是一个用户界面元素,通常在用户进行右键点击操作时显示。在系统托盘图标上右键点击时,可以显示一个关联的弹出菜单,使用户能够执行特定的操作,如打开应用程序、更改设置、退出程序等。创建这样的菜单通常需要定义菜单项,为每个菜单项编写事件处理函数,并将其与图标相关联。 5. 菜单项的定义: 在本程序中定义了三项内容,这意味着程序开发者需要为这三个功能创建对应的菜单项,并为它们分别设定事件处理逻辑。这可能涉及编程语言中的菜单创建函数、事件绑定以及处理用户输入。 综合来看,这个程序的开发过程涉及到了Windows编程中的几个核心功能:最小化窗口、使用系统托盘、创建和管理图标以及定义和显示弹出菜单。开发者需要熟悉Windows API以及可能使用的编程语言(如C/C++、C#、Delphi等)提供的相应库和函数。 本程序的实现可能需要以下步骤: - 使用相应的开发工具创建应用程序窗口。 - 编写代码以处理窗口最小化事件,并调用系统API将窗口隐藏到系统托盘区域。 - 创建一个弹出菜单,并在其中定义三个可交互的菜单项。 - 为每个菜单项添加事件处理函数,以便用户通过点击菜单项执行特定操作。 - 编译并测试程序,确保最小化和菜单功能按预期工作。 这样的程序对于希望提升自己桌面应用程序开发技能的开发者来说,是一个很好的实践案例。它不仅涉及到用户界面的设计,也包括了后端逻辑的处理,是构建复杂应用时常用的基础技术。

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

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

2023-05-31 上传