如何内存动态加载一个dos exe并重定向输入输出

VC/MFC > 基础类 [问题点数:100分,结帖人DooDu]
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红花 2005年5月 VB大版内专家分月排行榜第一
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蓝花 2005年7月 VB大版内专家分月排行榜第三
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蓝花 2005年7月 VB大版内专家分月排行榜第三
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进士 2008年 总版技术专家分年内排行榜第七
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铜牌 2008年1月 总版技术专家分月排行榜第三
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同步或异步调用EXE(创建子进程并重定向子进程的输入输出

工作将要调用第三方的EXE完成一些操作,这些EXE类似CMD命令。因此,闲暇之余写了类来调用EXE,并写了DEMO,可以以同步或异步方式调用,可以设置超时时长,exe运行中产生的输出信息也可捕获到。

关于控制台程序输出重定向到IDE两例子 之

例子:编写自己的IDE如何在图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出本文未曾在商业媒体发表过, 如需转载, 请注明作者 [王咏刚] 和出处 [www.contextfree.net]IDE是集成开发环境(Integrated Development ...

Dos 命令集

详细的DOS命令和符合说明   1 echo 和 @  回显命令  @ #关闭单行回显 echo off #从下行开始关闭回显 @echo off  #从本行开始关闭回显。一般批处理第行都是这 ...

详细的DOS命令和符合说明

原文链接:...   1 echo 和 @ 回显命令 @ #关闭单行回显 echo off #从下行开始关闭回显 ...@echo off #从本行开始关闭回显。一般批处理第行都是这 echo on #从下行开始打开回显

如何在图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出,让图形界面程序向控制台程序输入特定的命令行指令[非常重要...

如何在图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出 Note 本文未曾在商业媒体发表过, 如需转载, 请注明作者 [王咏刚] 和出处 [www.contextfree.net] IDE是集成开发环境(Integrated Development Environment)的...

批处理-批处理基础

第一节 常用批处理内部命令简介 批处理定义:顾名思义,批处理文件是将一系列命令按一定的顺序集合为一个可执行的文本文件,其扩展名为BAT或者CMD。这些命令统称批处理命令。小知识:可以在键盘上按下Ctrl+C组合键来...

DOS命令,有时候用的着

转载:... 详细的DOS命令和符合说明 1 echo 和 @回显命令@ #关闭单行回显echo off #从下行开始关闭回显@echo off #从本行开始关闭回显。一般批处理第行都是这echo on #从下行开始打开...

怎样在图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出

编写自己的IDE:怎样在图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出 KEYWORDS: stdin,stdout,stderr,redirect,pipe http://www.anxue.net/tech/shiping/VC/2010/0414/31213_3.html 编写自己的"IDE"--如何在图形界面中...

window dos 命令使用方法 和典型例子

有关某个命令的详细信息,请键入 HELP 命令名 ASSOC 显示或修改文件扩展名关联。 ATTRIB 显示或更改文件属性。... CALL 从另一个批处理程序调用这一个。 CD 显示当前目录的名称或将其更改。 CHCP 显示

Dos帮助文档

批处理命令来源于:... Dos帮助文档 2017/10/06 周五 2:39:21.97  作者: wsg ================================================================  命令名称:ASSOC

关于控制台程序输出重定向到IDE两例子 之 http://blog.chinaunix.net/u/26972/showart_236893.html

例子:编写自己的IDE如何在图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出本文未曾在商业媒体发表过, 如需转载, 请注明作者 [王咏刚] 和出处 [www.contextfree.net]IDE是集成开发环境(Integrated Development ...

[ZT]如何在图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出,让图形界面程序向控制台程序输入特定的命令行指令

编写自己的IDE 如何在图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出Note本文未曾在商业媒体发表过, 如需转载, 请注明作者 [王咏刚] 和出处 [www.contextfree.net]IDE是集成开发环境(Integrated Development ...

Windows Server 2003 DOS 命令集

Windows Server 2003 DOS 命令集 有关某个命令的详细信息,请键入 HELP 命令名 *.ASSOC 显示或修改文件扩展名关联。 ASSOC [.ext[=[fileType]]]  .ext 指定跟文件类型关联的文件扩展名  fileType ...

BAT命令常用API

分享知识 传递快乐 REM 和 :: 命令 常用注释方式有两种:REM 和 ::(双英文冒号)。 REM为注释命令,一般用来给程序加上注解,该命令后的内容不被执行,但能回显。... :: (双英文冒号)也可以起到rem 的注释作用...

文件管理和输出重定向

alias rm='mv -t /app/'tree 显示目录树 - d 只显示目录 - L 层数 mkdir 创建目录 -p 自动创建所需的目录 -v 显示详细信息 -m 创建目录是直接指定权限rmdir ...

图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出

编写自己的 分享到:新浪微博腾讯微博更多8 收藏 发布日期: 2004-04-18 19:32 浏览次数: 2444次 标 签: windows 文章评分: ...本文介绍如何在图形界面中实时捕获

[网络安全自学篇] 七十四.APT攻击检测溯源与常见APT组织的攻击案例

这是作者网络安全自学教程系列,主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记,特分享出来与博友们学习,希望您喜欢,一起进步。前文分享了WannaCry蠕虫的传播机制,带领大家详细阅读源代码。这篇文章将分享APT攻击检测...

Shell脚本自动化部署实战(

说明:该篇博客是博主一字码编写的,实属不易,请尊重原创,谢谢大家! 目录 丶shell介绍 二丶shell脚本规范 三丶shell语法 1.变量的使用 2.参数传递 3.重定向 4.程序结构 5.总结 丶shell介绍 在...

linux基础命令使用详解

网络篇 ping ... -c:指定ping的次数 -q:只重结果不重过程 -s: 默认情况下,ping命令是以64字节大小的数据包来测试网络联通性的,如需要改变默认数据包的大小,则可以使用参数-s选项。 -t: 指定ping的TTL ...

搞定 Linux 这篇就他妈够了!

Python实战社群Java实战社群长按识别下方二维码,按需求添加扫码关注添加客服进Python社群▲扫码关注添加客服进Java社群▲原创:小姐姐味道(微信公众号ID:xjjdog),欢迎...

Windows批处理程序编程学习笔记

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面...

Linux基础(

.准备工作(针对Centos7) 1.常用软件安装: yum install -y bash-completion vim lrzsz wget expect net-tools nc nmap tree dos2unix htop iftop iotop unzip telnet sl psmisc nethogs glances bc 2.将网卡enss...

linux运维面试题3

、选择题1. Linux系统中DNS服务进程名为(A)A.named B.httpd C.ftpd D.SysLog2.在UINX/Linux中,系统Root用户口令信息一半保存的文件夹是(D)A.autobat B.service.conf C.inetd.conf D.shadow3. 在下列选项...

在图形界面中实时捕获控制台程序的标准输出

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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)。

Linux从入门到精通(全套系列)

Linux从入门到系列课程,全部重点放在企业应用上面。课程主要针对互联网企业运维,因此不会花多余的时间去阐述无关紧要和企业用不到的东西,所以全程都是围绕实战运维,操作为主。 通过本课程的学习,大家可以从懵懂到熟悉,从熟悉到熟练,能够在企业中熟练运用,同时在学习的过程中有任何不明白的地方,都可以向我咨询,我会积极帮助大家解决问题。

手把手做安卓应用开发

安豆是一个想学Android应用开发的小白,于是它找到自己的邻居-程序员大牛-熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境,实现应用的功能,美化应用界面,让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用-计算器。 学习的过程中,两个伙伴有问有答,学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白,变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识,初步形成安卓开发的概念,掌握安卓开发最最基础的知识。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

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从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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