这个删除文件到回收站的代码有什么错误?请指教。

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微软MVP 2006年4月 荣获微软MVP称号
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java对于垃圾回收机制[GC垃圾回收机制] 为什么有GC还会内存溢出呢?

如果分配出去的内存得不释放,及时回收,就会引起系统运行速度下降,甚至导致程序瘫痪,就是内存泄露 GC机制 java内存分配和回收 都是jre后台进行, 简称GC机制, JRE在回收时做了什么 jre 会提供一后台...

[Python黑帽] 一.获取Windows主机信息、注册表、U盘历史痕迹和回收站文件

Python黑帽第一篇文章将分享获取Windows主机信息,利用注册表获取主机名及USB历史痕迹、回收站文件等,这些知识广泛应用于电子取证、Web渗透和攻击溯源领域,其中USB获取是亮点。希望篇基础文章对您有所帮助,更...

win7及以上系统C++实现Hook explorer文件级监控复制、剪切和删除操作

最近项目组需要实现一对windows用户文件操作进行监控的功能,(也就是使用explorer资源管理器的操作),于是乎我就想到了使用Hook的方法进行拦截,查找一番资料后发现XP调用的是最简单的CopyFileEx, ...

python 0xa什么意思_python 专业术语哪些?不用找了,术语大全都在

Python (发音:[ 'paiθ(ə)n; (US) 'paiθɔn ]n.蟒蛇,巨蛇 ),是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言,也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定。Python 具有脚本语言中...

java 清空对象_深入理解 Java 垃圾回收机制

由于有个垃圾回收机制,java中的额对象不在“作用域”的概念,只有对象的引用才“作用域”。垃圾回收可以有效的防止内存泄露,有效的使用空闲的内存; 内存泄露:指该内存空间使用完毕后未回...

springboot上传大文件时内存溢出的可能解决办法

在springboot中上传大文件时要考虑内存的情况,一般我们会通过在执行服务时加入-Xms512m -Xmx512m等参数加大堆内存,但是指标不治本的,关键还是看代码处理的时候有无导致内存泄漏的原因。 例如:java -Xms512m -...

3 缓存文件写入失败_Redis缓存,持久化,高可用

Redis 作为缓存服务器是众多企业中的选择之一,虽然该技术很成熟但也是存在一定的问题。就是缓存带来的缓存穿透,缓存击穿,缓存失效问题,继而引用分布式锁。缓存穿透在如今的项目中大多采用垂直的MVC架构,由...

2020 年 2 月 JVM 面试的 30 知识点

“Write Once , Run Anywhere.”“一次编写,到处运行”,我们说句话的底气就来自于 JVM( Java Virtual Machine)。 你可能花过很多精力学习 JVM 的知识,但在面对真实生产环境产生的问题,依旧会束手无策: ...

详解java垃圾回收机制

综合整理几篇较好的博文 1. 垃圾回收的意义  在C++中,对象所占的内存在程序结束运行之前一直被占用,在明确释放之前不能分配给其它对象;...当一对象不再被引用的时候,内存回收它占领的空间,以便空间被后来

C/C++堆区、栈区、常量区、静态数据区、代码区详解

转自:http://blog.csdn.net/hackerain/article/details/7953261http://blog.csdn.net/firefly_2002/article/details/8045096首先要来理解一下可执行文件加载进内存后形成的进程在内存中的结构,如下图:代码区:...

如何在ARC代码中混编非ARC代码

“ios中如果arc和非arc文件混编,可以在build parses中指定compile flags,如果arc文件设为"-fobjc-arc",非arc文件设为"-fno-objc-arc"” (简单的可以用上面的一句话去实现) (以下是对ARC的...

来瞧瞧阿里一面都面些什么(二)

前言 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/bin392328206/six-finger 种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在 我知道很多人不玩qq了,但是... 絮叨 话说我...

悠然乱弹:200行高质量的代码,也不是那么容易完成的

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

Windows 文件系统过滤驱动开发教程 (第二版)

Windows 文件系统过滤驱动开发教程 (第二版)       楚狂人-2007-上海 (MSN:walled_river@hotmail.com)          -1. 改版序....................................................................

C语言笔试题之3

 static有什么用途?(至少说明两种) 1.限制变量的作用域 2.设置变量的存储域 7. 引用与指针有什么区别? 1) 引用必须被初始化,指针不必。 2) 引用初始化以后不能被改变,指针可以改变所指的对象。 2) 不存在...

自定义session信息写入文件

写网站程序时,可能会要求session写规定的路径,所以,写了这个php文件,已验证成功,不足之处,欢迎多多指教。学习中 自定义session文件保存路径 保存 D:/session   介绍一下PHP配置文件中的常用选择...

2018最新Web前端经典面试试题及答案

本篇收录了一些面试中经常...马上就要过春节了,开年就是崭新的一年,相信很多的前端开发者会一些跳槽的悸动,通过对本篇知识的整理以及经验的总结,希望能帮更多的前端面试者。(如有错误或更好的答案,欢迎指...

asp.net一些面试题(转)

通俗的解释就是万物皆对象,把所有的事物都看作一个个可以独立的对象(单元),它们可以自己完成自己的功能,而不是像C那样分成一个个函数; 现在纯正的OO语言主要是java和C#,C++也支持OO,C是面向过程的。...

.net开发工程师应该知道些什么

 业务逻辑层:是整个系统的核心,它与这个系统的业务(领域)有关  表示层:是系统的UI部分,负责使用者与整个系统的交互。  优点: 分工明确,条理清晰,易于调试,而且具有可扩展性。  缺点

Windows文件系统过滤驱动开发教程

原作者,楚狂人自述我长期网上为...我的理解未必正确,有错误的地方望多多指教问题欢迎与我联系。我们也乐于接受各种驱动项目的开发。邮箱为MFC_Tan_Wen@163.com,QQ为16191935。对于本教程,您可以免费获得并随

4. 开讲代码

好,现在我们开始讲代码了。 打开我们的PyCharm。新建一Python文件。 对了,新讲一有关print的知识,就是他可以同时打印多,只要这么写: 得到的结果就会是这样的: 那么,再来道题? 试着做一程序,用...

【转帖】Windows文件系统过滤驱动开发教程(第二版)

1. 改版序 大约两年以前我在驱动开发网上发表了一组描述如何开发Windows文件系统过滤驱动的文章。非常庆幸这些文章能给大家带来帮助。 原本的文章中我使用了自己编写的代码。我不打算在这里论述代码风格的优劣并...

百度+京东+美团Java面经合集

http://www.importnew.com/22083.html http://www.importnew.com/22087.html http://ifeve.com/questions/?sort=views 作者:Hjyilu 链接:https://www.nowcoder.com/discuss/89723?...amp;amp;......

web前端笔试题-完善版

web面试题 1、定位哪几种?分别简述其特点。 static:默认值,没有定位,元素出现在...2、描述一下网页从开始请求最终显示的完整过程 1.1在浏览器中输入地址 1.2发送DNS服务器,解析获取域名对应的web服务器

ASP.NET面试题(推荐_答案)

1. 简述 private、 protected、 public、 internal 修饰符的访问权限。 答 . private : 私有成员, 在类的内部才可以访问。   protected : 保护成员,该类内部和继承类中可以访问。...

1人30天44587行代码,分享舍得网开发经验

舍得网(shedewang.com)的开发暂时告一段落,一人用时不1月,java底层代码16902行,jsp代码27685行,共计44587行。整个开发过程遇到过许多问题,但最后都解决了。下面把我在开发中遇到的所有问题和解决办法...

OBD数据分析(一)

指教小准备删除Timestamp及其后的内容输入txt文件中找到指定的id的内容,并输出到文件中将数据进行排序,删除重复的数据输出到文件中完整版代码 您好,指教 是我第一次写博客,在文案和代码方面都...

Linux驱动之USB设备驱动

不管是USB设备还是USB接口,都会被注册到同一个bus上,也就是usb_bus_type,其之间的区别会在match函数中区分,之后再去绑定不同的driver。 当一个USB设备被插入的时候,USB设备驱动,也就是usb_generic_driver会跟USB设备交互,得到其所有的各种描述符,并为每个接口都定义成为一个device,之后再加载到usb_bus上,让其去匹配其对应的接口驱动程序。 掌握usb设备驱动的框架。掌握驱动程序的编写方法。

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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