本文整理汇总了C++中CFileFind::FindNextFileA方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：C++ CFileFind::FindNextFileA方法的具体用法？C++ CFileFind::FindNextFileA怎么用？C++ CFileFind::FindNextFileA使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类CFileFind的用法示例。
在下文中一共展示了CFileFind::FindNextFileA方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的C++代码示例。
示例1: whu_findfile
bool Cwhu_FaxSettingDlg::whu_findfile(CString m_file,CString folder)
{
folder = folder + _T("\\*.*");
CFileFind filefind;
bool bworking = filefind.FindFile(folder);
bool find = false;
while(bworking)
{
bworking = filefind.FindNextFileA();
CString m_curfile = filefind.GetFilePath();
if (m_curfile == m_file)
{
find =true;
}
}
return find;
}示例2: BackPropagation
void CCreateNetwork::BackPropagation(void)
{
CPreferences* pfs=CPreferences::GetPreferences();
// this->m_cNumThreads=pfs->m_cNumBackpropThreads; //初始化系统可以开启的BP线程数上限
this->m_InitialEta=pfs->m_dInitialEtaLearningRate; //初始化训练的学习速率
this->m_MinimumEta=pfs->m_dMinimumEtaLearningRate; //初始化学习速率的下限值
this->m_EtaDecay=pfs->m_dLearningRateDecay; //初始化学习速率的下降速度
this->m_AfterEvery=pfs->m_nAfterEveryNBackprops; //设定需要每个epoch进行的BP次数，大小达到时则调整学习速率
this->m_StartingPattern=0; //设定首次进行训练的图片在数据集中的索引
this->m_EstimatedCurrentMSE=0.10;
//this->m_bDistortPatterns=TRUE; //是否需要对输入图像序列进行乱序处理
this->m_bDistortPatterns=FALSE; //是否需要对输入图像序列进行乱序处理
//输出当前网络参数的学习速率以及当前正输入网络参与训练的图片标识
cout<<endl<<"******************************************************"<<endl;
CString strInitEta;
strInitEta.Format("Initial Learning Rate eta (currently, eta = %11.8f)\n", GetCurrentEta());
cout<<strInitEta;
cout<<endl<<"******************************************************"<<endl;
///////////////////////////////////////////////////
//
// 在BP开始前，获取参与网络训练的文件目录下的训练文件信息
//
//////////////////////////////////////////////////
CFileFind finder;
CString filename;
CString filepath;
m_InfoFileNames.clear();
m_InfoFilePaths.clear();
m_ImageFilePaths.clear();
BOOL isWorking=finder.FindFile(m_TrainInfoPath);
while(isWorking)
{
isWorking=finder.FindNextFileA();
filename=finder.GetFileName();
filepath=finder.GetFilePath();
m_InfoFileNames.push_back(filename);
m_InfoFilePaths.push_back(filepath);
//将对应图片的路径也保存下来
this->m_TrainImagePath=m_TrainFilePath+filename.SpanExcluding(".")+".jpg";
m_ImageFilePaths.push_back(m_TrainImagePath);
}
//////////////////////////////////////////////////
////
//// 核心处理：m_pDoc->StartBackpropagation
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BOOL bRet= this->StartBackpropagation( m_StartingPattern,
m_InitialEta, m_MinimumEta, m_EtaDecay, m_AfterEvery,
m_bDistortPatterns, m_EstimatedCurrentMSE );
if(bRet !=FALSE)
{
//m_iEpochsCompleted = 0;
//m_iBackpropsPosted = 0;
//m_dMSE = 0.0;
////m_cMisrecognitions = 0;
//m_dwEpochStartTime = ::GetTickCount();
////控制台输出：BP周期完成的数目
//CString str;
//str.Format( _T("%d Epochs completed\n"), m_iEpochsCompleted );
//cout<<str;
//cout<<"Backpropagation started... \n";
}
}