SHFileOperation API函数问题 急!!!

Delphi > Windows SDK/API [问题点数:20分,结帖人CSDN]
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WindowsAPI函数大全

Api函数名 函数说明 WIN16可用 WIN95可用 WINNT可用 AbortDoc 终止一项打印作业 是 是 是 AbortPath 终止或取消DC中的一切路径 否 是 是 AbortPrinter 删除打印机缓冲文件 否 是 是 ...

利用API函数SHFileOperation复制或删除整个目录

API描述是这样的:Performs a copy, move, rename, or delete operation on a file system object. WINSHELLAPI int WINAPI SHFileOperation( LPSHFILEOPSTRUCT lpFileOp ); ParameterslpFileOpPointer to an ...

PB利用API-SHFileOperation 文件操作函数 实现多文件及文件夹的删除复制等操作

自带的一些函数功能太简单,一遇上些稍微复杂些的需求(如多文件删除,文件夹的删除等)并不是非常好用,所以利用windows的API来实现相应的功能就成了最好的选择,而这其中,SHFileOperation又是最好用的,其实我说的...

使用API函数复制文件显示进度.txt

使用API函数复制文件,可显示进度 apifunctionobjectstringfilec  以前一直以为用API函数只能调用系统的那个复制的对话框来显示进度,原来还有其他方法可以用,不过这个API只能在NT4.0及以上的版本上面才有。  ...

Windows API——SHFileOperation——文件操作

1 int SHFileOperation( LPSHFILEOPSTRUCT lpFileOp); 如果执行成功返回0. 1 typedef struct _SHFILEOPSTRUCT { 2 HWND hwnd;//指向发送消息的窗口 3 UINT wFunc;//执行的操作 4 LPCTSTR pFrom;//源文件名...

SHFileOperation()函数移动,复制,删除文件\文件夹

(转载于:... 总结一下SHFileOperation的用法,希望对大家有用 //删除文件或者文件夹 bool DeleteFile(char * lpszPath) { SHFILEOPSTRUCT FileOp={0};

PB使用SHFileOperation函数复制文件夹(文件)API

在工作中遇到的问题,结合网上的各方资料现整理出此脚本! 此脚本在PB环境中已经测试通过,请放心使用,如有疑问请密我!

windows路径操作API函数

备用,方便查找: PathRemoveArgs 去除路径的参数 PathRemoveBackslash 去除路径最后的反斜杠"\" PathAddBackslash 在路径最后加上反斜杠"\" PathRemoveBlanks 去除路径前后的空格 PathAddExtension 在文件路径...

关于SHFileOperation函数的补充

今天看到一个关于SHFileOperation函数使用的介绍,发现下面一些有用的资料,都是些之前未仔细了解的方面,这里把他们记录下来,留待以后查阅参考。 fFlags成员标志间的关系 标志 抑制的对话框 ...

VBA操作文件四大方法之之四-API函数

VBA操作文件四大方法之之四-API函数   (一)处理驱动器及目录  CreateDirectory,CreateDirectoryEx 创建一个新目录  GetCurrentDirectory 在一个缓冲区中装载当前目录  GetDiskFreeSpace,...

vb SHFileOperation 实现复制文件夹 示例源码

使用API函数SHFileOperation,这个函数可以同时拷贝、删除、改名或移动多个文件,甚至整个目录。如果你愿意,还可以显示相应的动画对话框,功能十分强大。SHFileOperation的参数是一个SHFILEOPSSTRUCT结构。这个结构...

SHFileOperation 这个API函数怎么用起来结果飘忽不定?

API函数SHFileOperation 在 win7 下不能复制文件

Delphi 常用API 函数

AdjustWindowRect 给定一种窗口样式,计算获得目标客户区矩形所需的窗口大小 ...AttachThreadInput 连接线程输入函数 BeginDeferWindowPos 启动构建一系列新窗口位置的过程 BringWindowToTop 将...

SHFileOperation 这个函数的用法

SHFileOperation   函数功能描述:文件操作,与 Shell 的动作相同.   函数原型:   #include WINSHELLAPI int WINAPI SHFileOperation(LPSHFILEOPSTRUCT lpFileOp);   参数: typedef struct _...

文件/文件夹操作函数封装(使用SHFileOperation和SHCreateDirectory函数实现)

最近工作中涉及到很多文件和文件夹的处理,包括删除、检测是否存在、移动、复制等,用过CopyFile、MoveFile等函数,也使用过SHFIleOperation()函数,觉得后者比较好用些,参考了CSDN其他一些前辈的关于文件、...

Windows API函数大全 .

Windows API (包含了所有Windows API)   Api函数名 函数说明 WIN16可用 WIN95可用 WINNT可用 ------

Shell的文件操作函数SHFileOperation

功能: ...有一样的Win32API功能函数是: CopyFile(),DeleteFile(),MoveFile() MoveFile可以对文件重命名! Win32 API 的层次比SHFileOperationSHFileOperation 的重要参数 1.wFunc //对pFr

补习基础:API函数

什么是API函数 API(Advanced Programmers Interface,高级程序员接口)(注:API实际是指Application Programming Interface,应用程序编程接口,不过在VB中也可以这么说吧!)是一套用来控制Windows的各个部件(从桌面的...

SHFileOperation()函数移动,复制,删除文件夹

(转载于:... 总结一下SHFileOperation的用法,希望对大家有用 //删除文件或者文件夹 bool DeleteFile(char * lpszPath) { SHFILEOPSTRUCT FileOp={0}; Fil

VB6 Win32API 函数声明

""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""...■■■■Win32API 函数声明■■■■ """"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""" Declare Function AbortDoc Lib "gdi32" (ByVal hdc As Lon...

Shell的文件操作函数SHFileOperation 移动,复制,删除文件

Shell的文件操作函数SHFileOperation 功能: 1.复制一个或多个文件 2.删除一个或多个 3.重命名文件 4.移动一个或多个文件 有一样的Win32API功能函数是: CopyFile(),DeleteFile(),MoveFile() MoveFile...

windows API函数库总结

文件相关的API函数Api函数名 函数说明 适用范围 W16 W95 WNT mmioWrite 写文件 否 是 是 WriteFile 写文件 否 是 是 ExtractAssociatedIcon 从文件或相关EXE中获取图标句柄 否 是 是 ExtractIcon 从可执行...

SHFileOperation方法拷贝文件

using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using System.IO;using System.Runtime.InteropServices; namespace ConsoleApplication1{ class Program { static void M...

利用API函数来处理文件

下面是windows中提供的对于目录进行操作的API函数及其功能: CreateDirectory,CreateDirectoryEx 创建一个新目录 GetCurrentDirectory 在一个缓冲区中装载当前目录 GetDiskFreeSpace,GetDiskFreeSpaceEx 获取与一...

shfileoperation 提示无法删除文件的有关问题

shfileoperation 提示无法删除文件的问题 看了几篇关于用shfileoperation删除文件夹及其下文件的提问,大概知道是pFrom路径问题,但还是解决不了,奇怪的是有些提问人最后声称解决了,但也没有说出自己的代码错在...

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

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

微信小程序实战《精仿京东商城M站》

本课程是实战课程,并非入门课程,所以不会对小程序基础知识讲解,本课程注重实战,通过模仿京东商城M站的UI来给大家讲解,对主流的人机交互,数据处理进行深入的讲解。本课程还对小程序的模版、自定义组件、WXML节点信息、事件对象等知识的深入讲解。 通过本课程的学习,你将深入系统的完成小程序的高级实战应用,不会只停留在基础api的使用层面,通过本课程你将对模版,组件,节点信息,数据存储,事件对象等高级知识的全面了解。

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