在VB中如何表示64位整数(大文件访问)?

davidwee 2002-07-15 02:34:29
比如我有一个文件为5G, 我如何在VB中得到它的实际大小并正常访问它?
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zyl910 2002-08-15
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Dim LODWORD As Long HIDWORD as Long
Dim TempDbl as Double

Call ……(TempDbl)

CopyMemory LODWORD, TempDbl, 4
CopyMemory HIDWORD, ByVal VarPtr(TempDbl)+4, 4

TempDbl=HIDWORD
TempDbl=TempDbl*&H100000000
TempDbl=TempDbl+LODWORD

MsgBox TempDbl
davidwee 2002-08-15
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没有人能回答吗
davidwee 2002-07-15
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那样的精度够吗?
double在数据太大时会转成XXXX.XXX+eXX的
IBM_YS 2002-07-15
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使用Double数据类型,只要你自己不去访问小数部分。
别说5G,5GG也可以访问。
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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