Visual basic （VB）完整-全部-函数大全-函数速查手册
Visual basic （VB）完整-全部-函数大全-函数速查手册，300多页，非常全面，还有例子，有解释。http://www.xufeispace.comvb函数速查手册较。VbBinary Compare进行二进制的比较。VbTextCompare进行文字的比较。vbDatabase Compare用于 Microsoft access(仅限于Windows),进行以数据库所含信息为基础的比较。Compiler常数Visual Basic for Applications定义了一些不能与#f.Then.#lse指令起使用的常数。这些常数除了其范围是全局的;也就是说,除∫可在工程中刭处应用,在功能上与#f.Then#lse指令定义的常数相同在16位开发平台上,编译常数定义如下:常数值描述Win16True指出开发环境是16位。Win32 False指出开发环境不是32位。在32位开发平台上,编译常数定义如下:常数值描述Win16 False指出井发环境不是16位。Win32True指出开发环境是32位。Date常数可在代码中的任何地方用下列常数代替实际值:参数值firstdayofweek参数具有以下这些值:常数值描述http:/www.xutelspace.comvb函数速查手册vbUseSystem0使用 NLS API设置。suNday星期日(缺省)moNday123星期tuEsday星期二weDnesday 4星期三thUrsday5星期四frIday星期五saTurday7星期六firstdayofyear参数具有以下这些值:常数值描述ybUseSystem使用 NLS API设置。VbUseSystemDayOfWeek0使用系统设置中为星期的第一天指定的星期数VbFirstJan1由1月1日所在的那个星期开始(缺省)。vbFirstFourDays由新的一年中第一个至少有4天的星期开始。ybfirstFullWeek由一年中第一个完整的星期开始。返回值常数值措述suNday星期口moNday123星期一tuEsday星期二weDnesday4星期三ybIhursday星期四http://www.xufeispace.comvb函数速查手册frIday67星期五saTurday星期六日期格式常数仅当您的工程对包含这些常数定义的相应类型库有一个显式引用时,才可以使用这些常数常数值描述vbGeneralDate 0显示日期和/或时间。对于一个实数,显示日期和时间。如果没有小数部分,则仅显示日期。如果没有整数部分,则仅显示吋问。口期和时问的显示由系统设置值确定。vbLongDate用计算机区域设置值指定的长日期格式显示日期。ybShortDate用计算机区域设置值指定的短日期格式显示日期longtime234用计算机区域设置值指定的长时间格式显示时间。ybShorttime用计算机区域设置值指定的短时间格式显示时间。Dir、 GetAttr和 SetAttr常数可在代码中的任何地方用下列常数代替实际值:常数值描述abNormal正常的(Dir和 SetAttr的缺省值)reAdonly只读的hidden隐藏的vsYstem01248系统文件vbVolume卷标vbDirectory 16目录或文件夹vbArchive 32文件自上一次备份后已经改变http://www.xufeispace.comvb函数速查手册驱动器类型常数仅当您的工程对包含这些常数定义的相应类型库有一个显式引用时,才可以使用这些常数常数值描述Unknown0不能确定驱动器类型。Removable驱动器具有可删除介质。包括所有软盘驱动器和许多其它种类的存储设备Fixed驱动器具有固定介质(不可删除的)。包括可删除硬盘在内的所有使盘驱动器。Remot网络驱动器。包括在网终上任何地方都可以共享的驱动器。CDROM驱动器是一个CD-ROM。包括只读的 CD-ROM和可读写的CD-ROM。RAMDisk驱动器是本地计算机上的一块随机存取内存(RAM),它工作起来就象是磁盘驱动器一样。文件属性常数仅当您的工程对包含这些常数定义的相应类型库有一个显式引用时,才可以使用这些常数。常数值描述Normal普通文件。没有设置属性Readonlyy只读文件。属性是可读/写。Hidden隐藏文件。属性是可读/写。System248系统文件。属性是可读/写。Volume磁盘驱动器卷标。属性是只读。Directory16文件夹或目录。属性是只读。Archive32自上次备份后已经改变的文件。属性是可读/写。Alias64链接或快捷方式。属性是只读。http://www.xufeispace.comvb函数速查手册Compressed128压缩文件。属性是只读文件输入/输出常数仪当您的工程对包含这些常数定义的相应类型库有一个显式引用时,才可以使用这些常数。常数值描述ForReading打开文件用于只读操作。不能对文件进行写操作。ForWriting打开文件用于写操作。如果存在具有相同文件名的文件,文件原有的内容被矍盖。ForAppending8打开文件并向文件的结尾写入。Dir、 GetAttr和 Setattr常数?可在代码中的任何地方用下列常数代替实际值:常数值描述abnormal正常的(Dir和 Setattr的缺省值)vbReadOnly⊥只读的hiDden隐藏的vsYstem系统文件ybVolume卷标diRectory16目录或文件夹vbArchive 32文件白上一次备份后已经改变IMEStatus常数可在代码中的任何地方用下列常数代替实际值。口文国别的常数如下所示:http:/www.xutelspace.comvb函数速查手册常数值描述ybIMEModeNoControl没有安装IME(缺省)ybIMEModeOn01234打开IMEybIMEModeoff关闭IMEybIMEModeDisable无效的IMEvbIMEModehiragana完整宽度 Hiragana模式ybIMEModekatakana完整宽度 Katakana模式vbIMEModeKatakanaHalf 6半宽度 Katakana模式vbImEmodealphaFull7完整宽度 Alphanumeric模式vbImEmodealpha半宽度 Alphanumeric模式韩国地区的常数如下所示常数值描述vbIMEModealphaFull7完整宽度 Alphanumeric模式vbIMeModealpha8半宽度 Alphanumeric模式vbIMEModehangulfu119完整宽度 Hangul模式vbIMEModehangull(0半宽度 Hangul模式中文地区的常数值如下:常数值描述vbIMeModenocontrol0没有安装IME(缺省)vblMeModeonlIme打开vblMEModeorr2ime ofrKeycode常数http://www.xufeispace.comvb函数速查手册可在代码中的任何地方用下列常数代替实际值:常数值描述vbKeyLButton Ox1鼠标左键vbKeyRButton 0x2鼠标右键vbKey Cancel0x3CANCEL键vbKeyMButton 0x4鼠标中键vbKey BackBACKSPACE键vbKey tabTAB键bEy clearOxCCLEAR键vbKeyreturnENTER键vbKeyShift0x10SHIFT键vbKeyControl0xllCTRL键vbKeymenu0x12MENU键vbKeyPause0x13PAUSE键vbKeyCapital0x11CAPS LOCK键vbKeyescapeOxIDESC键vbKey Space0x20SPACEBAR键vbKeyPageUp 0x21PAGE UP键vbKeyPageDown 0x22PAGE DOWN键vbKey end0x23END键vbKeyHome0x24HOAE键vbKeyleft0x25LEFT ARROW键vbKeyUp0x26UP ARROW键vbKey Right0x27RIGHT ARROW键vbKey Down0x28DOWN ARROW键8http://www.xufeispace.comvb函数速查手册vbKeyselect0x29SELECT键vbKeyPrint0x2APRINT SCREEN键vbKeyExecute 0x2BEXECUTE键vbKeySnapshot 0x2CSNAPSHOT键vbKeyInsert 0x2DINSERT键vbKeyDeleteOX2EDELETE键vbKeyHelpOxfHELP键vbKeyNumlock 0x90NUML0CK键A至Z键与A-Z字母的 ASCII码相同常数值描述veReyAA键vbKeyB66B链vbEc67C键vbKeyD68D键keYe69E键vbKeyF70F键beYg71键vbKeyh72H键obEy I73vbKeyJ71vbKeyk75K键vbKeyLL键vbKeyM77M键vbKeyN78N键9
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基于实例和特征的迁移学习算法研究_戴文渊
基于实例和特征的迁移学习算法研究上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:200年,月6日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密囝。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:1日期:209年,月日日期,亻年,月,b日上海交通大学学位论文答辨决议书姓名戴文渊学号1060394所在学科计算机应用技术指导教师俞勇答辩2009年1月答辩地点逸夫科技楼311日期16日论文题目基于实例和特征的迁移学习算法研究投票表决结果:555(同意票数/实到委员数应到委员数)答辫结论:回通过口未通过评语和决议:戴文谢的论女对基家例和将而习年译入的研鉴该课题旨右桌砖传纹戒器动限劫布衣器导成眼刺张采明意和有吃作包提了-种基于泉例汪移羽法给生了aAB算回提3-种基特公汪移3方,3因片和受本键技术取場3很山敌果,流文点明方法新颖,结沉正别,反强着己孔家地推第术基础理和相关的去步知议,具级的去从季科研午W彩机答排刷凶滴蕤,回间趣正确浴拜委员会讨(孔记名拨票奉决),-敌其通过硕士怪沉辩被子召丽士209年1月16日职务姓名职称单位签名主席黄林鹏教授上海交通大学答委员辩翁惠玉副教授上海交通大学委委员薛贵荣副教授上海交通大学员会委员张冬茉副教授上海交通大学成员委员俞勇教授上海交通大学签|天姿号委员秘书韩定助理研究员上海交通大学中文摘要基于实例和特征的迁移学习算法研究摘要传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而,在许多情况下,这种同分布假设并不满足。不满足同分布假设的情况往往发生在训练数捃过期,而标注新数据非常昂贵。于是,我们有有了大量的在不同分布下的过期训练数据。完全丢弃这些数据将会是非常浪费的。在这种情况下,迁移学习就变得非常重要了,因为迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用米帮助将米的学习迁移学习( Transfer Learning)的目标是将从个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习仼务。因此,迁移学习不会像传统忛器学习那样作同分布假设。在本文中,我们将会比较全面的回顾迁移学习的整个领域,并且介绍我们在迁移学习领域的近期研究成果。我们的工作可以分为两部分;基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们将会展示出,基于实例的迁移学习有更强的知识迁移能力,而基于特征的迁移学习具有更广泛的知识迁移能力。这两种方法各有千秋。我们介绍了两种迁移学习方法,分别基于 boosting技术和特征翻译。这两种算法分别对应基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们通过非常全面的实验来证明我们的方法在迁移学习时候能够很大幅度提高很多现有的学习算法,无论是近迁移还是远迁移关键词:迁移学习、实例、特征英文摘要Instance-based and Feature-based Transfer LearningABSTRACTTraditional machine learning techniques make a basic assumption that the training andtest data should be under the same distributions. However, in many cases, this identicaldistribution assumption docs not hold. The violation of thc assumption might happen whenthe training data are out of date, but new data are expensive to label. This leaves plenty oflabeled examples that are under a similar but different distribution which is a waste throwaway entirely. In this situation, transfer learning becomes important to take the role of leveraging these existing data knowledgeTransfer learning aims at using learned knowledge from one context to benefit fur-ther learning tasks in other contexts. Thus, transfer learning does not make the identical-distribution assumption as tractional machine learning algorithms. In this thesis, we broadreview the whole field of transfer learning and then introduce our recent work on transferlearning accordingly. Our work can be divided into two parts: instance-based transfer learning, and feature-based transfer learning. We will show that instance-based transfer learninghas better strength in knowledge transferring, while feature-based transfer learning is withmore gerWe present two transfer learning algorithms based on boosting technique and featuretranslation respectively. These two algorithms corresponds to instance-based and featurebased transfer learning. Our extensive experiments show that our algorithms can greatlyimprove several state-of-the-art algorithms in the situation of transfer learning, includingnear transfer and far transferKEY WORDS: Transfer Learning, Instance, Feature目录目录摘要ABSTRACT(英文摘要)第一章绪论第二章迁移学习领域的研究现状2.1多任务学习.22跨领域学习23不同数据分布下的学习24其他迁移学习问题25迁移学习的应用4555678第三章基于实例的迁移学习算法研究3.1基于 Boosting的迁移学习算法3.1.1基本思想.3.1.2问题定义103.1.3 TrAdaboost算法描述..123.2 TrAdaboost算法的理论分析.14321基本符号143.2.2辅助训练数据上的错误率...:.···153.2.3源训练数据上的错误率,,203.3实验分析:··..··:·.:·.:···:·:·:·:······:213.3.1数据描述..22332实验结果23第四章基于特征的迁移学习算法研究254.1基于特征翻译的迁移学习算法4.1.1翻译学习框架274.1.1.1问题定义····‘·274.1.1.2风险最小化框架.41.1.3模型估计.··2941.14翻译器o304,2实验分析324.2.1实验数据酯鲁鲁D着着·,,·,,音唐鲁帝着争324.2.2比较方法324.2.3实验结果··········:····:..:.::.:::33第五章总结与展望35参考文献致谢4·,个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文春,音42插图插图1-1日常生活中的迁移学习例子3-1关于 TrAdaboost算法基木思想的一个直观的示例。3-2 TrAdaboost算法的机制123-3一个关于数据生成的示例223-4三种算法在 people vs places数据集上的效果243-5 TrAdaBoost算法在 people vs places数据集上的达代曲线244-1一个直观的例子,用来说明六中学习策略的异同264-2共同出现数据的例子:Flickr(http://www.flickrcom/)74-3在12个数据集上的平均错误率3444对于不同的入, TLRLSK在12个数据集上的平均错误率34表格表格3.120 Newsgroups数据分布的描述2232SRAA数据分布的描述2333当只有1%的源数据是训练数据时的分类错误率4.1文本辅助图像分类的数据描述3
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