如何获得CPropertySheet在点击ok时,选中的当前propertypage的编号,我每次得到的都是第一页

hahatoy 2002-04-11 11:27:38
如何获得CPropertySheet在点击ok时,选中的当前propertypage的编号,我每次得到的都是第一页
...全文
113 2 打赏 收藏 举报
写回复
用AI写文章
2 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
宝_爸 2002-04-11
  • 打赏
  • 举报
回复
你用的是这个吗???

CPropertySheet::GetActivePage
CPropertyPage* GetActivePage( ) const;

Return Value

The pointer to the active page.

Remarks

Call this member function to retrieve the property sheet window’s active page. Use this member function to perform some action on the active page.

hahatoy 2002-04-11
  • 打赏
  • 举报
回复
是呀
无论当前选中的是哪一个,在点击“确定”的时候,GetActivePage返回的都是当初AddPage()的时候插入的第一个属性页,而且,即使我在每一次选择不同的属性页的时候,用SetActivePage()来更改当前的ActivePage都没用。真是郁闷。
内容概要:本文介绍了一个基于Java与Vue的中小银行信贷材料结构化审核与尽调要点抽取系统的设计与实现。系统通过OCR识别、版面解析、关键字段抽取、实体归一化、规则引擎和风险评分等技术,将非结构化的信贷材料(如营业执照、审计报告、银行流水、合同等)转化为可查询、可校验的结构化数据,实现材料自动分类、字段提取、完整性检查、跨文档一致性比对及风险线索识别。系统涵盖文件接入、文档识别、字段抽取、规则校验、风险评分与前端交互六大层次,提升了信贷审核效率、统一了审查标准、增强了风险预警能力,并建立了可追溯的数据资产体系。文中还提供了企业名称清洗、统一社会信用代码校验、金额抽取、材料完整性校验、名称相似度计算和风险评分等核心功能的模型描述与Java代码示例。; 适合人群:具备Java和Vue开发基础,从事金融科技、信贷系统开发或智能文档处理相关工作的研发人员,尤其是关注OCR、NLP与规则引擎在金融风控中应用的工程师和技术负责人。; 使用场景及目标:① 实现中小银行信贷材料的自动化结构化处理与智能审核;② 提升信贷审批效率,降低人工核验成本;③ 统一尽调标准,增强风险识别与预警能力;④ 构建可追溯、可审计的信贷数据资产,支持贷后管理与监管合规。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,结合业务需求与技术实现,建议开发者结合代码示例深入理解各模块设计逻辑,重点关注实体归一化、规则引擎配置与前后端协同机制,并可在类似场景中复用核心算法与架构设计。
鼎拨神器 4.02 软件描述 ====================== 一、软件简介 鼎拨神器是一款面向拨号场景的桌面工具软件,提供账号批量拨号、拨号状态管理、日志留痕等功能,适用于需要频繁切换拨号账号的使用场景。软件界面简洁、操作直观,账号配置与管理一体化,开箱即用。 二、核心功能 1. 账号拨号:支持多账号配置,账号与密码以"空格或 Tab 键"分隔,可从表格(一列账号、一列密码)直接复制粘贴导入,批量管理、快速切换。 2. 动态等待:拨号成功后支持 1-60 秒动态等待时长,可有效规避连续拨号过快导致的失败,提升拨号成功率。 3. 流量选项:内置流量模式选项(4.0 版本新增),按需选择,灵活适配不同拨号需求。 4. 日志留痕: - dial_log.xls:最近一次拨号记录; - dial_log_日期.txt:全部拨号记录,按天归档,方便追溯与统计。 5. 图标美化:4.02 版本窗口左上角与任务栏统一应用专属图标,界面更规范。 三、版本更新记录 - 版本 4.02:修复了一些已知问题,优化窗口图标显示。 四、目录结构说明 - 鼎拨神器.exe:主程序,双击启动。 - Launcher_ForExe.exe:拨号调度启动器。 - Program 文件夹:软件内部文件,请勿删除。 - Program\dial.exe:核心拨号组件。 - accounts.txt:账号密码配置文件(账号与密码间用一个空格或 Tab 键隔开)。如不慎删除,请以"accounts.txt"命名自建文件即可恢复使用。 - rz 文件夹:日志文件夹,自动生成拨号记录。 建议每次拨号时将最后一个账号设为自己固有的账号,避免前面所有账号拨号不成功。 详细条款请参阅软件包内《软件使用授权及免责声明》。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[其他(Violence), 攀爬(climb)] · 训练集:2056 张 · 验证集:111 张 · 测试集:61 张 · 总计:2228 张 该数据集聚焦于高空作业场景中人员攀爬行为的精准识别,涵盖室内攀岩墙、户外梯子、屋顶维修、儿童游乐设施等多种真实环境。通过多角度、多光照条件下的图像采集,全面覆盖了不同高度、姿态和设备类型下的攀爬活动,为安全监控与风险预警系统提供了高质量的视觉基础,具有显著的行业应用价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 87 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9141** mAP50-95 | 0.6503 Precision | 0.8867 Recall | 0.8620 train/box_loss | 0.8021 train/cls_loss | 0.4599 val/box_loss | 1.1432 val/cls_loss | 0.6798 【训练过程分析】 87 轮训练后 mAP50 达到 0.9141,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6503,和 mAP50 差距 0.26,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.8867、Recall 0.8620,精度高于召回,存在一定漏检。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好...

16,550

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
VC/MFC相关问题讨论
社区管理员
  • 基础类社区
  • Creator Browser
  • encoderlee
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

        VC/MFC社区版块或许是CSDN最“古老”的版块了,记忆之中,与CSDN的年龄几乎差不多。随着时间的推移,MFC技术渐渐的偏离了开发主流,若干年之后的今天,当我们面对着微软的这个经典之笔,内心充满着敬意,那些曾经的记忆,可以说代表着二十年前曾经的辉煌……
        向经典致敬,或许是老一代程序员内心里面难以释怀的感受。互联网大行其道的今天,我们期待着MFC技术能够恢复其曾经的辉煌,或许这个期待会永远成为一种“梦想”,或许一切皆有可能……
        我们希望这个版块可以很好的适配Web时代,期待更好的互联网技术能够使得MFC技术框架得以重现活力,……

试试用AI创作助手写篇文章吧