Delphi磁盘格式化与检查工具包发布

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0 下载量 24 浏览量 更新于2024-10-12 收藏 251KB ZIP 举报
资源摘要信息: "Delphi_Check_Disk_Format_Disk_Comp.zip是一款用于检查和格式化硬盘的Delphi组件压缩包。" 知识点: 1. Delphi程序开发环境:Delphi是由Embarcadero Technologies开发的一种集成开发环境(IDE),主要用于快速开发跨平台的应用程序。Delphi使用自己的编程语言Object Pascal,同时也支持其他语言。它以其快速的应用开发能力、强大的编译器和丰富的组件库而著名。 2. 硬盘检查与格式化:硬盘的检查与格式化是计算机基本操作中的重要组成部分。检查硬盘主要是为了识别和修复硬盘上的错误,比如文件系统错误、物理损坏等。格式化硬盘通常是指将硬盘重新设置成特定的文件系统,使其可以存储数据。这一过程会清除硬盘上的所有数据,因此在格式化前通常需要备份重要数据。 3. Delphi组件:在Delphi编程中,组件是封装了特定功能的代码单元。它们可以被放置在窗体上,通过属性、方法和事件来操作,简化了程序开发的复杂度。组件化开发可以提高代码的重用性和易维护性。 4. diskfmt.exe:从文件列表中可以看到,diskfmt.exe可能是与检查和格式化硬盘相关的可执行文件。它可能是该压缩包的核心程序,用于执行实际的硬盘操作。 5. fmtmain.dfm和fmtmain.pas:这两个文件名称表明它们可能是用户界面设计文件(.dfm)和对应的Pascal源代码文件(.pas)。.dfm文件用于定义Delphi窗体的布局,而.pas文件包含该窗体的事件处理逻辑。 6. diskfmt.dpr:该文件名后缀为.dpr,表明它是一个Delphi项目文件。项目文件是Delphi编译器用来组织源代码、资源文件和其他编译指令的主要文件。 7. magfmtdisk.pas:此文件可能是包含磁盘格式化核心算法的源代码文件。它可能包含对低级磁盘操作的直接控制,如磁盘驱动器的读写命令等。 8. readme.txt:通常用作说明文档,包含了对压缩包内容的描述、使用说明、作者信息、版本历史或其他重要信息。用户在使用该组件前应仔细阅读,了解如何正确安装和使用。 9. magdskfmt10.upl:该文件名暗示它可能是用于硬盘格式化组件的升级文件,或者是一个更新日志文件,记录了从第10版开始的更新内容。 10. 标签信息:"check_delphi delphi_di disk_delphi disk-filter hard_disk_"这些标签表示该组件可能主要涉及以下功能:使用Delphi语言进行硬盘检查、硬盘格式化、Delphi相关硬盘操作以及硬盘过滤(disk-filter)。 在使用Delphi_Check_Disk_Format_Disk_Comp.zip时,开发者应确保他们具备必要的权限和对硬盘操作的充分理解,以避免数据丢失或其他潜在风险。同时,此类操作通常需要在特定的操作系统环境下进行,比如Windows、Linux或Mac等,开发者需注意环境兼容性。

把这段代码的PCA换成LDA:LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

2023-07-22 上传