菜鸟问题：GetDiskFreeSpace是否支持大硬盘？

juli 2002-01-28 01:39:54

菜鸟问题：GetDiskFreeSpace是否支持大硬盘？(>20g)
如不支持，那还有什么别的好方法？

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zyl910 2002-01-28

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GetDiskFreeSpaceEx

http://faq.xunweb.org/itfaq/mfcbasic/ 怎样彻底结束一个线程?(2006-06-04) v怎么样以纯idispatch方式而不是引入类型库的方法调...

木马是如何编写的(一) 特洛依木马这个名词大家应该不陌生，自从98年“死牛崇拜”黑客小组公布Back Orifice以来，木马犹如平地上的惊雷，使在Dos——Windows时代中长大的中国网民从五彩缤纷的网络之梦中惊醒，终于认识到的网络也有它邪恶的一面，一时间人心惶惶。　　我那时在《电脑报》上看到一篇文章，大意是一个菜鸟被人用BO控制了，吓得整天吃不下饭、睡不着觉、上不了网，到处求救！

木马技术

吉林白山江源区产业发展分析建议：数字化赋能科技创新，打造现代化产业体系

内容概要：本文围绕基于卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波（ESKF）的三维组合导航系统展开研究，重点探讨惯性导航系统（INS）与卫星导航系统（如GPS）在复杂环境下的数据融合算法。通过构建INS/GNSS松耦合与紧耦合架构，利用卡尔曼滤波及ESKF对多源导航信息进行状态估计与误差补偿，有效提升了导航系统的精度、稳定性与鲁棒性。文中详细分析了系统模型的建立过程，包括状态方程与观测方程的设计、噪声协方差的设定以及滤波器的初始化与更新流程，并通过Matlab仿真平台实现了算法验证，展示了在动态运动场景下位置、速度和姿态角的高精度估计效果。研究还对比了不同滤波方法的性能差异，突出了ESKF在处理非线性系统中的优势。; 适合人群：具备一定信号处理、控制理论或导航定位基础知识的研究生、科研人员及从事自动驾驶、无人机、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握INS与卫星导航融合的基本原理与实现方法；② 学习如何在Matlab中搭建组合导航仿真系统；③ 理解卡尔曼滤波与ESKF在非线性状态估计中的应用差异与优化策略；④ 为高精度定位系统开发提供算法参考和技术支撑。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节，重点关注状态向量设计、误差建模与滤波更新逻辑，同时可通过修改运动轨迹或噪声参数进行仿真实验，加深对系统性能影响因素的理解。

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VC/MFC社区版块或许是CSDN最“古老”的版块了，记忆之中，与CSDN的年龄几乎差不多。随着时间的推移，MFC技术渐渐的偏离了开发主流，若干年之后的今天，当我们面对着微软的这个经典之笔，内心充满着敬意，那些曾经的记忆，可以说代表着二十年前曾经的辉煌……
向经典致敬，或许是老一代程序员内心里面难以释怀的感受。互联网大行其道的今天，我们期待着MFC技术能够恢复其曾经的辉煌，或许这个期待会永远成为一种“梦想”，或许一切皆有可能……
我们希望这个版块可以很好的适配Web时代，期待更好的互联网技术能够使得MFC技术框架得以重现活力，……

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