问个动态库声明的问题,C#声明,转成DELPHI声明

shuihan20e 2017-07-24 02:33:46
许久没搞DELPHI了,有个小程序,厂家给了C#的声明,翻译过来忘记了,有些类型,万能的群友帮下忙


[DllImport("RdCard.dll")]
extern static int UCommand1(System.Byte[] pCmd, ref int parg0, ref int parg1, ref int parg2);



function UCommand(pCmd: PByte; var Parg0: Integer; var Parg1: Integer; var Parg2: Integer): Integer; stdcall; external 'RdCard.dll';


TByte = array[0..0] of Byte; 这样声明pbyte不对吗?
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shuihan20e 2017-07-24
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这样调用
function TForm1.InitCom(nPort: Integer; out Msg: string): BOOL;
var
  cmd: array of Byte;
  para0, para1, para2: Integer;
  ret: Integer;
begin
  SetLength(cmd, 1);
  cmd[0] := $41;
  para0 := 0;
  para1 := 8811;
  para2 := 9986;

  ret := UCommand(@cmd, para0, para1, para2);

  if (ret = 62171)or(ret = -5)or(ret = -7) then
  begin
    Msg := 'success';
    Result := True;
    //Timer1.Enabled := True;
  end else
  begin
    Msg := 'false';
    Result := False;
  end;
end;
总是失败,哪里不对?
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。

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