批处理bat实现自动输入,急!!路过的都进来看看吧

其他开发语言 > 其他开发语言 [问题点数:100分,结帖人wqhuser]
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(.bat)批处理应用小技巧

给大家秀一波小技巧,不想谈什么原理了,只想简单的秀一下,大神只需路过,菜鸟可以一下! 应用场景一:大家在启用nginx的时候是习惯点击nginx.exe还是习惯用命令呢? 如果用命令的话,需要win+r 进入到nginx安装...

PHP启动windows应用程序、执行bat批处理、执行cmd命令的方法(exec、system函数详解)

这篇文章主要介绍了PHP启动windows应用程序、执行bat批处理、执行cmd命令的方法(exec、system函数详解),需要的朋友可以参考下 exec 或者 system 可以调用cmd 的命令 直接上代码: 复制代码 代码如下: /**...

PHP exec/system启动windows应用程序,执行.bat批处理,执行cmd命令

exec 或者 system 可以调用cmd 的命令 直接上代码: <?php /** 打开windows的计算器 */ exec('start C:WindowsSystem32calc.exe'); /** php生成windows的批处理文件后,再执行这个批处理文件*/ $...

批处理简明教程

[b]批处理简明教程 ——送给想简单了解批处理的亲们。 [/b] 前言: (不喜欢前言的可以直接跳至正文开始处) 批处理是个很棒的东西,无奈于实在找不到像样的便捷的教程(应该是有的,但不是我想要的)。所以...

已拿 offer!一个非 985/211 的普通二本学生从毕业季到职场的面经分享!

原本并没有想记录自己的求职经历,但是Jjk这一路走下来的艰辛、曲折、各种各样压力、精神的承受程度(斗罗大陆中唐三的精神凝聚之智慧头骨,可见其重要性,哈哈我是一个动漫迷),开销等让我呼吸觉得困难。...

批处理脚本学习笔记——程序猿版

批处理脚本学习笔记 原创作品。同意转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://blog.csdn.net/taotaoyouarebaby/article/details/23958897 说明:本文档在...

批处理脚本学习笔记——程序员版

cmd解释器按逻辑行读取和执行。行在这是的含义:1.以回车为结束标志的一自然行。2.通过()和&&,||,&组合在一起的多个自然行。 读取一行之后,会执行以下步骤: 1) 变量替换:将参数变量(%0, %1,...,%9)和以%号引起来...

dos批处理教程

dos下批处理教程

python输入文件_Python编程必学的文件输入,处理和输出,小白也可以学会的教程...

通过本节的学习,你将了解以下内容:文件,不管是对计算机科班的,还是打酱油路过的,不是一个陌生的词汇。那么,什么是文件呢?额呃,这个问题,没认真想过,好比我们一直是个人,却没想过怎样才是真真正正的人。...

python编程输入_Python编程必学的文件输入,处理和输出,小白也可以学会的教程...

通过本节的学习,你将了解以下内容:文件,不管是对计算机科班的,还是打酱油路过的,不是一个陌生的词汇。那么,什么是文件呢?额呃,这个问题,没认真想过,好比我们一直是个人,却没想过怎样才是真真正正的人。...

bat命令之for命令详解

______________版主提醒____________________________ 为了避免影响技术讨论、提高帖的舒适性,请大家不要在此帖下跟无实质内容的口水帖,特别是纯顶、纯支持、纯感谢、路过之类的帖子,管理人员将不定期清理此类...

a_click_disable_verity_and_root.zip

双击执行批处理脚本,一键执行,省时省力, 大大的提高工作效率, 看看啦,走过路过不要错过。

Runas和cpau 使用方法

命令:runas /user:domain\username processname 例: 调出CMD,首先kill掉explorer.exe进程 C:\>runas /user:usa\billgates explorer.exe ...试图将 explorer.exe 作为用户 "usa\bi...

c++如何让程序异常以后继续执行_Visual Studio Code 如何编写运行 C、C++ 程序?

0. 前言本文面向初学者,每一步比较详细。阅读本文能学习一些命令行、程序编译和调试,以及使用VS Code的知识。如果嫌本文说的麻烦,我给个精简版的:装gcc和c/c++扩展,打开文件夹,点开源代码,F1,build and ...

Runas命令

大多数公司的IT人员,如果不想每天被繁琐的电话吵得想跳楼,被MM嚷得想开溜。那么就一定要实施域管理。如果由于公司资源不足,限制用户权限是一定要做的了。但是在限制用户权限以后,我们所要面对的会是一些新问题,...

特殊指令之SC命令详解

特殊指令之SC命令详解 DOS脚本梳理已发布文章 : ...DOS命令进阶之批处理(上) DOS命令进阶之批处理(中) DOS命令进阶之批处理(下) SC命令是XP系统中功能强大的DOS命令,SC命令能与“服务控制器”和已

rust 局域网联机_腐蚀怎么搭建服务器联机 游戏联机方法一览

联机玩法是游戏中非常有趣的一种模式,不过许多玩家目前似乎对腐蚀怎么搭建服务器联机不太了解,为了让大家可以更顺利的上手,于是小编这里就为大家带来了游戏联机方法的详细介绍,如果你也对此有疑问的话就一起了解...

超详细要你1小时学会python-0基础

思路:用shell编程.(Linux通常是bash而Windows是批处理脚本).例如,在Windows上用ping ip 的命令依次测试各个机器并得到控制台输出.由于ping通的时候控制台文本通常是"Reply from … " 而不通的时...

aspx 使用什么中间件_12.24 (Core管道&中间件&依赖注入+琐碎笔记)

​emmmm,其实本来想发服务器部署那一篇的笔记的,可奈何折腾了好多天的linux,部署还是...如上图所示:整个应用如同一个管道,请求进来,经过一个个中间件,最后到达我们的路由,控制器,经过处理,并将结果一步步...

依赖注入有点_12.24 (Core管道&中间件&依赖注入+琐碎笔记)

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Cosmos的基石:IL2CPU编译器--C#开源操作系统学习系列三

为什么80%的码农做不了架构师?>>> ...

Cosmos的基石:IL2CPU编译器--.net/C#开源操作系统学习系列三

本文的代码包以cosmos-12304.zip为例(从这个包开始,COSMOS的内核算是有了个基本的雏形,就像是一颗大树在出芽前会先长出庞大的根系,现在就要破土长出第一颗芽了)   IL2CPU之于COSMOS就相当与GCC之于LINUX,...

12.24 (Core管道&中间件&依赖注入+琐碎笔记)

​emmmm,其实本来想发服务器部署那一篇的笔记的,可奈何折腾了好多天的linux,部署还是...如上图所示:整个应用如同一个管道,请求进来,经过一个个中间件,最后到达我们的路由,控制器,经过处理,并将结果一步步...

Linux故障

 假设Linux系统中有一个文件名叫“-ee”,如果我们想对它进行操作,例如要删除它,按照一般的删除方法在命令行中输入rm -ee命令,界面会提示我们是“无效选项”(invalid option),原来由于文件

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算机设计大赛作品开发文档.docx

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)

哈工大形式语言与自动机历年试题

哈工大形式语言与自动机历年试题,含答案的哦,仅供参考

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

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)。

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