再问如何读写注册表????

VB > VB基础类 [问题点数:50分,结帖人xzjxu]
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微软MVP 2013年7月 荣获微软MVP称号
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红花 2003年9月 VB大版内专家分月排行榜第一
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注册表有什么用???

重点内容注册表(Registry,繁体中文版Windows操作系统称之为登录档)是Microsoft Windows中的一个重要的数据库,用于存储系统和应用程序的设置信息。早在Windows 3.0推出OLE技术的时候,注册表就已经出现。随后推出...

Windows驱动编程 文件读写 以及注册表操作

3.3 文件的读写操作 打开文件之后,最重要的操作是对文件的读写。读与写的方法是对称的。只是参数输入与输出的方向不同。读取文件内容一般用ZwReadFile,写文件一般使用ZwWriteFile。 C++代码 NTSTATUS ...

电脑注册表里怎么更改休眠时间_SSD不够快?只要做好这4步,电脑运行如飞!...

“怎么电脑开机还要等这么久啊,浪费了我一堆的时间!...之前韩博士也说了一些电脑卡相关的解决方法,如果没用再问我的话,在双十二这个美好的日子里我只会跟你说:固态硬盘,买它买它买它!毫无疑问,固态硬盘在一...

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

关于c++ 无法读写[HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM]下部分注册表键值解决办法!

由于admininstator 权限低于system,当c++程序以管理员方式是读取不到,注册表某些值 通常做法是,启动一个windwos服务,服务是有system权限的,方法有两个 1、此时在服务里面修改注册表OK。 2、从winlogon....

Dubbo跟Spring Cloud哪个更好用?“微服务”第二代又赢了!

5年前面试最常的并且可以顺利拿到高薪的技能是Dubbo,2年前面试,只要你简历上有Spring Cloud项目的相关经验,肯定会打动面试官,现在呢?恐怕简历上有Dubbo和简单的Spr...

深一点:如何给女朋友解释什么是微服务?

大家好,我是小羽。最近有很多粉丝私信:羽哥,羽哥!是不是失踪啦?好几个月没更新了!过气博主表示,工作也比较忙,加之自己搬家(没有叫货拉拉,懂的都懂,手动狗头)的原因,更文就落下了。...

MFC对注册表的操作

今天刚学了对注册表读写操作。在这里总结一下。 主要用到的函数有: LONG WINAPI RegCreateKey( //Creates the specified registry key. If the key already exists in the registry, the function opens it. __...

【双11狂欢的背后】微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问?

本文为转载文章,作者:中华...二、EurekaServer设计精妙的注册表存储结构 三、EurekaServer端优秀的多级缓存机制 四、总结 一、问题起源 Spring Cloud架构体系中,Eureka是一个至关重要的组件,它扮演着...

微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问?

本文来源:石杉的架构笔记(shishan100)目录:一、问题起源二、Eureka Server设计精妙的注册表存储结构三、Eureka Server端优秀的多级缓存机制...

windows注册表结构介绍以及常用技巧

一、什么是注册表 注册表是2000/XP操作系统、硬件设备以及客户应用程序得以正常运行和保存设置的核心“数据库”,也可以说是一个非常巨大的树状分层结构的数据库系统。 注册表记录了用户安装在计算机上的软件和每...

Eureka之注册表缓存机制

附:SpringCloud之系列教程汇总跳转地址 ...不少初学Spring Cloud的朋友在落地公司生产环境部署时,经常会: Eureka Server到底要部署几台机器? 我们的系统那么多服务,到底会对Eureka S...

注册表

注册表(Registry)是微软公司从Windows95系统开始(至目前最新Win2000系统依然使用的是它),引入用于代替原先Win32系统里.ini文件,管理配置系统运行参数的一个全新的核心数据库。在这个数据库里整合集成了全部系统...

delphi 注册表操作(读取、添加、删除、修改)完全手册

32位Delphi程序中可利用TRegistry对象来存取注册表文件中的信息。   一、创建和释放TRegistry对象   1.创建TRegistry对象。为了操作注册表,要创建一个TRegistry对象:ARegistry := TRegistry.Create;  ...

Delphi在win7/vista下写注册表等需要管理员权限的解决方案

 看到论坛好多人win7下写注册表的问题,我结合自己的理解写了一点东西,首先声明一下,本人初学Delphi,水平有限,大家见笑了,有什么不对之处请老鸟多指点。 [背景] win7/Vista提供的UAC机制,是win7/Vista...

Windows注册表

注册表是2000/XP操作系统、硬件设备以及客户应用程序得以正常运行和保存设置的核心“数据库”,也可以说是一个 非常巨大的树状分层结构的数据库系统。  注册表记录了用户安装在计算机上的软件和每个程序的相互...

Eureka微服务注册中心如何承载千万级别的访问?(底层原理)

二、Eureka Server设计精妙的注册表存储结构 三、Eureka Server端优秀的多级缓存机制 四、总结 一、问题起源 Spring Cloud架构体系中,Eureka是一个至关重要的组件,它扮演着微服务注册中心的角色,所有的服务注册与...

【双11狂欢背后】微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问?

本文来源:石杉的架构笔记(ID:shishan100)前一篇:《拜托!面试请不要再问我Spring Cloud底层原理了!》一、问题起源Spring Cloud架构体系中...

双11狂欢的背后:微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问??

我的新课《C2C 电商系统微服务架构120天实战训练营》在公众号儒猿技术窝上线了,感兴趣的同学,可以长按扫描下方二维码了解课程详情:课程大纲请参见文末一、问题起源Spring Cloud...

双11狂欢的背后】微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问?

二、EurekaServer设计精妙的注册表存储结构 三、EurekaServer端优秀的多级缓存机制 四、总结 一、问题起源 Spring Cloud架构体系中,Eureka是一个至关重要的组件,它扮演着微服务注册中心的角色,所有的...

Eureka微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问?

本文为转载文章,作者:中华石杉,十余年BAT架构经验,倾囊相授。作者微信公众号:石杉的架构笔记(ID:shishan100) ...Server设计精妙的注册表存储结构 三、Eureka Server端优秀的多级缓存机制 四、总结 &nb...

WINDOWS关于注册表

1:注册表概述 Windows注册表(Registry,繁体中文版Windows称之为登录)是Microsoft Windows中的一个重要的数据库,其中存放着各种参数,直接控制着windows的启动、硬件驱动程序的装载以及一些windows应用程序的...

关于动态内存申请的指针该如何释放?

示例代码 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> char* ToBin(int num) { int flag=1;... char* result=(char*)malloc(sizeof(char)*33); //函数内动态申请内存,函数调用结束后该地址的内容不会被释放 ...

c#简单注册登录利用缓存存储账号密码_登录的轮子,你还在造?

登录这个操作,在我们日常使用各类网站,应用的时候,几乎是必须要做的事情。...那么就是这个简单的登录按钮,我们去探究其背后的秘密。看下一个最简单的登录过程,如图: 是不是觉得很复杂,看着有点晕?...

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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)。

学会在Linux上编译调试C++项目

本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学, 本课程会教你如何从0基础开始,安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库,编写复杂项目配置文件makefile,使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习,可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序,掌握如何安装配置ubuntu系统,掌握gcc编译动态、静态库,掌握makefile的编写,能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

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