根据the documentation, import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
dataset = pd.read_excel("C:\Futures\Futures.xls")
dataset['Contracts'] = dataset['Contracts'].str.rstrip('(E)')
dataset['Contracts'] = pd.to_datetime(dataset['Contracts'])
dataset = dataset.set_index('Contracts')
dataset1 = dataset.values
X = dataset1[:,0:5]
y = dataset1[:,0]
gbrt=GradientBoostingRegressor(n_estimators=100)
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=7, shuffle = True)
results = cross_val_score(gbrt, X, y, cv=kfold)
print("Accuracy: %.2f%% (%.2f%%)" % (results.mean()*100, results.std()*100))
gbrt.fit(X_train, y_train)
predictions = gbrt.predict(X_test)
print(predictions)
将在ContinueDebugEvent
和EXIT_THREAD_DEBUG_EVENT
之后关闭句柄。
在以下情况下这些句柄会发生什么:
EXIT_PROCESS_DEBUG_EVENT
该进程和线程仍将运行,并且the documentation没有提及任何有关句柄的内容。我可以假设他们会为我关闭吗?
答案 0 :(得分:2)
是,DebugActiveProcessStop
调用CloseAllProcessHandles
,然后再通过DbgUiStopDebugging
调用实际停止调试。 CloseAllProcessHandles
关闭所有打开的线程和进程句柄。它列出了存储在线程TEB
中的列表-这意味着调用只能从调用其他调试api(例如WaitForDebugEvent
)的同一线程完成。不幸的是,我也没有在文档中查看对此的确认,仅是研究。这张来自win10的屏幕截图