问一个通过修改注册表一个键值达到隐藏驱动器的问题,望能者告知!!

ePing 2002-10-29 12:14:36
在注册表中HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\
CurrentVersion\Policies\Explorer下添加一个NoDrives的键
DWORD型四字节,一共32位,每一位代表一个驱动器,例如:
第一个字节A-H,01代表A,02代表B……,第二个字节I-P
第三个字节Q-X,第四个字节Y-Z,如果隐藏A盘,可以将键值
设为01000000,假如现在是0C 00 00 00,我知道是隐藏C盘和D
盘,但是我通过代码的方式如何根据一个简直判断隐藏了哪些
盘???谢谢!


ePing
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ePing 2002-11-26
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谢谢ScoutKing

我已经解决了,多谢了
ScoutKing 2002-10-29
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按照你的思路其实就是要实现
十六进制到二进制的转换对么?
贴一个转换函数供你参考:
function HexToBin(Hexadecimal: string): string;
const
BCD: array [0..15] of string =
('0000', '0001', '0010', '0011', '0100', '0101', '0110', '0111',
'1000', '1001', '1010', '1011', '1100', '1101', '1110', '1111');
var
i: integer;
begin
for i := Length(Hexadecimal) downto 1 do
Result := BCD[StrToInt('$' + Hexadecimal[i])] + Result;
end;
ePing 2002-10-29
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不知道用IntToHex怎样搞定,还有32位,每一位代表一个驱动器,
如果要隐藏就将那一位设为1,如何在给定例如0C 00 00 00,就
能够确定它的32位分别是什么???

ePing
ScoutKing 2002-10-29
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根据你描述的内容
用 IntToHex 函数就可以搞定主要的问题
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 BP神经网络轴承故障诊断系统是一种基于人工神经网络技术的智能诊断工具,专门用于识别和分析机械设备中轴承的故障情况。该系统的核心是BP神经网络(即反向传播神经网络),它能够模拟人脑的工作方式,通过学习和训练来处理复杂的非线性,从而对轴承的健康状态进行精准评估。 BP神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收来自传感器的信号,如振动数据或声音频率,这些信号反映了轴承的运行状态。隐藏层负责对输入数据进行特征提取和转换,将原始信号转化为更具价值的信息。输出层则输出最终的诊断结果,例如轴承是否正常、轻微磨损或严重损坏等。 在诊断过程中,数据预处理是至关重要的步骤。原始的振动或声学数据通常含有噪声,且不同传感器的数据可能缺乏可比性。因此,需要对这些数据进行滤波、归一化等处理,以提高数据质量。预处理后的数据随后被输入到BP神经网络中。在训练阶段,网络通过反向传播算法调整权重和阈值,使预测结果尽可能接近实际故障类型。这一过程利用了梯度下降法,通过计算误差梯度来更新网络参数,以最小化损失函数(通常是均方误差,用于衡量预测值与真实值之间的差异)。 BP神经网络的性能受到多种因素的影响,包括网络结构(如隐藏层的数量和每层的神经元数量)、学习率以及训练迭代次数等。优化这些参数对于提升诊断精度和速度至关重要。此外,为了验证和提升模型的泛化能力,通常采用交叉验证方法,将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中,训练集用于训练网络,验证集用于调整网络参数,测试集则用于评估模型在未知数据上的表现。 总体而言,BP神经网络轴承故障诊断系统凭借其强大的学习和泛化能力,通过对机械设备振动和噪声数据的分析,能够实现对轴承故障的精确识别。该系统有助于提前发现设备故障隐患,减少停机时间,提高生产效率,对工业领域

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