我有这样一个任务需要大家帮忙,关于D3DFrame或者DirectX

adrianx 2004-10-08 04:38:46
有个D3DFrame的程序需要每隔一段时间运行一次然后退出,我只想让这个程序后运行不影响前台,所以我在XP下使用切换用户来解决,但是这样带来一个问题,XP在默认情况下被切到后台的程序使用D3DFrame就会失败(应该是硬件加速被禁用了),只要我把这个用户切到前台就又可以使用,所以想请各位高手指教如何在切到后台的用户会话还可以使用D3DFrame?
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101monster 2004-10-08
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呵呵,UP!
寻开心 2004-10-08
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很可能是你的代码的问题
软件之间切换的时候,有可能发生显示卡资源被新程序所占据,老程序将发生设备丢失现象。
一般处理情况是,当程序切换到后台的时候,就停止操作,不再处理渲染工作,利用windows系统自己的方法处理屏幕遮挡问题。
但是这种情况也不是绝对的
后台程序你只要渲染到后备的表面而不是主表面就无所谓的
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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