有没有读硬盘ID号序列号之类的API,是什么,怎么用?

Delphi > Windows SDK/API [问题点数:50分,结帖人saoren]
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数据库是什么?数据库详细笔记!带你走进数据库~你想知道的这里都

一:什么是数据库 数据库是一个长期存储在计算机内,组织的,共享的,统一化管理数据集合。 它简便而言就是一个数据存储仓库,为了方便数据存储和管理,它将数据按照特定的规律存储在磁盘上。通过数据库管理...

获取硬盘序列号,搞了半天,看来不行了

/// 执行需要调用 <b>Win32</b> API 的操作辅助。 /// [SuppressUnmanagedCodeSecurity()] public static partial class Win32 { #region 方法 /// /// 执行获取当前运行的操作系统版本。 /// /// ...

什么是序列化?反序列化? 场景使用? 怎么实现???

今天煌sir来带你扫扫盲, 关于什么是序列化?反序列化?...什么场景使用? 三. 序列化什么作用?好处? 四.如何实现 序列化和反序列化? 实现序列化的前提 实现代码 第一步:创建一个 JavaBean 对象 ...

一篇文章通透理解序列号实现原理

1.序列号的本质序列号等价于注册码,是软件发行商的一种维权手段,也就是正版软件的一个身份证。本质:防止盗版、按功能收费等。 ...尽管很多常用的许多软件系统的某些版本...序列号一般会和产品的名称(具体到硬件产品

C#获取硬盘序列号,CPU序列号,网卡MAC地址- 云中漫步- 博客园

如果是,那么根本不存在"物理序列号",只可能取得卷标的序列号 如果是卷标序列号,要注意的是每次格式化硬盘的时候这个序列号都会变 代码可以参考: http://www.csdn.net/Develop/Read_Article.asp?Id=25196 如果是...

C/C++通过Windows API和WMI系统函数获取获取系统硬件配置信息

前段时间由于项目需要,要求做一个服务器的实时性能监控(CPU、内存、网络利用率等)和读取服务器的硬件配置参数的接口供项目组使用,就是一个类似于鲁大师之类的东东吧...  当然第一想法肯定是利用Windows提供的...

原理 一篇文章通透理解序列号实现原理

1.序列号的本质 序列号等价于注册码,是软件发行商的一种维权手段,也就是正版软件的一个身份证。本质:防止盗版、按功能收费等。 目前,商用软件和共享软件绝大部份都是采用注册码授权的方式来保证软件本身不被盗用...

什么是穿透式监管,需要投资者做什么?

一、 背景 详细背景可以参考证监会《关于进一步加强期货经营机构客户交易终端信息采集有关事项...这个采集是所有柜台(是指期货公司交易平台)发布的API都会采集,并不是说CTP采集,其他主席如金仕达不采集,次席系...

C#获取硬盘序列号,CPU序列号,网卡MAC地址

这个问题首先得考虑的就是你的硬盘是不是SCSI硬盘   如果是,那么根本不存在"物理序列号",只可能取得卷标的序列号   如果是卷标序列号,要注意的是每次格式化硬盘的时候这个序列号都会变   代码可以参考:  ...

lodop api

例子: LODOP.PRINT_INIT(“打印任务名”); LODOP.SET_PRINT_COPIES(2); bdhtml=window.document.body.innerHTML; var hei = $(‘#div1’).outerHeight(); string = prnhtml;...LODOP.SET_PRINT_PAGESIZE (3,’6cm’,’...

Windows API GetLastError错误代码解释大全(最完整的一篇)

这个也很好获取,循环FormatMessage即可。 0 操作成功完成。 1 函数不正确。 2 系统找不到指定的文件。 3 系统找不到指定的路径。 4 系统无法打开文件。 5 拒绝访问。 6 句柄无效。...14 存储空间不...

C#调用Win32 api学习总结

转载:https://blog.csdn.net/bcbobo21cn/article/details/50930221 从.NET平台调用Win32 API         Win32 API可以直接控制Microsoft Windows的核心,因为API(Application Progr...

Linux实用教程(第三版)

第一章 Linux系统初步了解 本章内容 1.1 Linux系统简介 1.2 Linux系统的特点和组成 ...1.1.1 什么是Linux 1.1.2 Linux系统的产生 1.1.3 Linux系统应用领域 1.1.1什么是Linux      &...

顺丰api相关示例 - java版本(带打印)

本来一个简简单单的调用api实现的东西根本没必要单独写一篇博客。 ....但是!这个顺丰坑实在是太多了!!!让我都有点想骂人了都 实在忍不住吐槽几点: 丰桥的客服qq群,问了一天没人搭理我 数据交互格式仅支持...

常用API

API 由Java提供, 现成的程序组件()。API封装了开发时候常用的功能!应多查API 的手册. String String str = "String";//通过字面量直接在常量池进行创建 String h = new String("hello");...

[访问系统] Api_Win32_Mac工具包 (转载)

点击下载Api_Win32_Mac.zip using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Runtime.InteropServices; namespace BaseFunction ... class API...

《网络是怎样连接的》读书笔记1\2\6章

一、打开一个网站并没有那么简单: 二、从应用层看打开一个网站: 一、进程通信 三、选择运输层服务: TCP/IP协议——Windows和MacOS都支持,各厂商的产品都支持。 ②:吞吐量?(视频、语音通信) 直观...

mysql主流版本_2020重新出发,MySql前瞻,mysql是什么

[TOC]MySQL是什么?随着时间的推移,开源数据库在中低端应用中逐渐流行起来,占据了很大的市场份额。开源数据库具有免费使用、配置简单、稳定性好、性能优良等特点,而 MySQL 数据库正是开源数据库中的杰出代表。...

hbase中的row key是啥_Hbase 架构通读理解

什么Hbase- Hbase的诞生是因为现有的关系型数据库已经无法在硬件上满足疯狂增长的数据了,而且因为需要实时的数据提取Memcached也无法满足- Hbase适合于无结构或半结构化数据,适合于schema变动的情况- Hbase...

致读者:「冰河技术」公内容分类汇总!

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cad.net 利用win32api实现一个命令开关参照面板

然而cad自己没有相关的系统变量.这时我就需要利用到win32api来判断程序是否打开了参照面板了. 首先学习的是https://blog.csdn.net/bcbobo21cn/article/details/50930221这篇文章很好的说明了c#如何调用win32api,...

Java面试不通过?这篇文章你看了吗?

Java面试题千千万,个人觉得没有最好的答案,只有最适合的答案;本文的宗旨是为读者朋友们整理一份详细而又权威的面试清单。 此文是前段时间本人根据部分文章汇总压在草稿箱(由于时间关系,忘了加上对应的原创链接...

java基础知识回顾javaIO--java序列化和反序列化

/*** * 一:理解序列化反序列化及其应用* 序列化:把堆内存的对象转化成字节流的过程...将对象变成字节流在网络上传输* 在很多应用当中,需要对某些对象进行序列化,让他们离开堆内存空间,持久化到硬盘上,以便长期...

fileinputstream自定义序列化和反序列化_对象传输,序列化和反序列化

一、前言二、基本概念2.1 序列化和反序列化的定义及最重要的作用序列化的定义:Java序列化就是指把Java对象转换为字节序列的过程;反序列化的定义:Java反序列化就是指把字节序列恢复为Java对象的过程。...

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)

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。

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)

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)。

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

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