如何用Delphi编程序取得Windows2000登录用户的用户名?

wuyunliangcsdn 2003-01-24 10:09:30
如何用Delphi编程序取得Windows2000登录用户的用户名?
...全文
156 2 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
2 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
wuyunliangcsdn 2003-01-24
  • 打赏
  • 举报
回复
非常感谢,我一定会给你加分(看一下其他朋友有什么高招)。
Billy_Chen28 2003-01-24
  • 打赏
  • 举报
回复
试试以下函数:
function GetCurrentUserName : string;
const
cnMaxUserNameLen = 254;
var
sUserName : string; dwUserNameLen : DWord;
begin
dwUserNameLen := cnMaxUserNameLen-1;
SetLength( sUserName, cnMaxUserNameLen );
GetUserName( PChar( sUserName ), dwUserNameLen ); SetLength( sUserName, dwUserNameLen );
Result := sUserName;
end;

或:
//================================================================
// Function: GetMachine()
// 获取本机器的名称
// 参数:无
// 返回:string
// 完成度:95%
//================================================================

function GetMachine: string;
var
n: dword;
buf: pchar;
const
rkMachine = {HKEY_LOCAL_MACHINE}
'\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\ComputerName\ComputerName';
rvMachine = 'ComputerName';
begin
n := 255;
buf := stralloc(n);
GetComputerName(buf, n);
result := buf;
strdispose(buf);
with TRegistry.Create do
begin
rootkey := HKEY_LOCAL_MACHINE;
if OpenKeyReadOnly(rkMachine) then
begin
if ValueExists(rvMachine) then
result := ReadString(rvMachine);
closekey;
end;
free;
end;
end;

//================================================================
// Function: GetUser()
// 获取系统中,当前用户的用户名
// 参数:无
// 返回:string
// 完成度:95%
//================================================================

function GetUser: string;
var
n: dword;
buf: pchar;
begin
n := 255;
buf := stralloc(n);
GetUserName(buf, n);
result := buf;
strdispose(buf);
end;
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

2,508

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
Delphi 数据库相关
社区管理员
  • 数据库相关社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧