兄弟们啊,c#在win7下调用一个exe,需要管理员权限怎么办?

hufeikong 2011-08-25 10:53:02

System.Diagnostics.Process.Start(@"c:\tes.exe");

程序直接异常退出。


有没有什么办法让程序自动以最高权限运行程序,最好是程序实现,不要让用户修改tes.exe在win7下的属性,那样太不方便了。
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Gentil_Ours 2013-07-02
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可以写一个bat文件 内容为mt -manifest app.exe.manifest -outputresource:app.exe bat文件同级目录必须有mt.exe,app.exe.manifest 这两个文件 app.exe.manifest 为提升权限的文件 内容我就不写了 你网上一搜就是 mt.exe 自己系统里搜一下吧 -outputresource 这个指令只是输出位置 然后只要调用bat文件就可以提升其他程序的权限了。
wy631 2012-09-06
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楼主问题解决了吗?我也遇到哦这个问题,如果解决了分享下解决的办法哦
wy631 2012-09-06
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楼主问题解决了吗?我也遇到哦这个问题,如果解决了分享下解决的办法哦
yin_hu_jun 2012-06-08
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终于让我找到了
火星大能猫 2011-09-21
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没有办法的,
权限提升是系统为了安全保护,只能右键已管理员身份运行.或者干脆关闭UAC.
lw8776 2011-09-20
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没有在非管理员权限的账户下试过……可能我的也有类似问题~~~MARK下
hufeikong 2011-09-20
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动不动就逼人写操作系统,操作系统也不是不能写出来,就是不能写得比微软好罢了。

无论怎么吹linux、Mac、unix的牛X性,应用最广的还是windows,群众的眼睛是雪亮的。

我很鄙视大多数在linux下开发的程序员把windows说得一文不值,说实话,这些人就是水平差,在windows下混不下去才选择linux.所谓:相声界唱歌最棒,歌唱界电影演的最好就是这个意思。

每次应聘听见面试官问你学什么语言就讨厌,其实我是个业余选手,似乎什么语言都没有系统学过,好多语言的活都干过。从来没有觉得那个语言有多好。好个鸡巴!

特别鄙视只会.net和只会java,会那点东西算啥,就算你全精通,只要你“性格:,那就是2b。

任何一门语言我从来没感觉到我自己会。
灰阶 2011-09-19
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[Quote=引用 8 楼 shagu 的回复:]
实在不行,你开发一个os代替win7吧。
[/Quote]
努力吧
lextm 2011-09-17
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使用Process的时候用runas做verb。那么Windows会在执行tes.exe之前弹出UAC对话框。算是某些情况下的变通方式。

LeeGang 2011-09-16
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顶一下,学习学习
hufeikong 2011-09-16
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另外,win7再运行应用程序前那个“报警窗口”也很讨厌,既然可以通过手动关闭UAC,能否有办法用程序关闭UAC.
hufeikong 2011-09-16
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我想,既然win7能“应用程序图标点右键,以管理员方式运行”

为什么不能用程序来实现这一步呢?
hufeikong 2011-09-16
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看来是木办法了啊
余山水 2011-08-26
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实在不行,你开发一个os代替win7吧。
劉宏哲 2011-08-26
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在vs图标点右键,以管理员方式运行,然后你的vs就有权限了。
fyswords 2011-08-26
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[Quote=引用 8 楼 shagu 的回复:]

实在不行,你开发一个os代替win7吧。
[/Quote]
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那你问问微软是不是它们设计这个功能时就知道其实毫无意义、任何程序都挡不住呢?
hufeikong 2011-08-25
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麻烦啊,两头的程序都不是我的,只有这个dll我能控制
KGallery 2011-08-25
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如果是受限用户
需要先获取管理员权限
然后通过管理员获取System权限
无相关C#代码
只有VC++的代码

还有种HOOK
WinLogin.exe
然后以System权限运行程序
需要获取Debug权限
HOOK C#是不支持的 做不出来的

另外可以做成服务
开机以System权限自运行
gomoku 2011-08-25
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[Quote=引用 1 楼 hufeikong 的回复:]
...别人调我写的dll,我再执行 .exe...
[/Quote]

如果"别人"不用最高权限运行,那么你可以:
1、最好方案是改tes.exe,使得它不用最高权限也能正常工作。或者
2、添加tes.exe.manifest,在运行tes.exe时,要求权限提升。
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基于强化学习的五子棋强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据,只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。按给定条件,强化学习可分为基于模式的强化学习(model-based RL)和无模式强化学习(model-free RL),以及主动强化学习(active RL)和被动强化学习(passive RL)。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数(value function)算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发,侧重在线学习并试图在探索-利用(exploration-exploitation)间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习,强化学习不要求预先给定任何数据,而是通过接收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论,被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如,Facebook提出了开源强化学习平台Horizon,该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域,RL系统能够为患者提供治疗策略,该系统能够利用以往的经验找到最优的策略,而无需生物系统的数学模型等先验信息,这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说,强化学习是一种通过智能体与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。

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