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VC/MFC > 基础类 [问题点数:30分,结帖人600000]
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本版专家分:580
结帖率 100%
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No9
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本版专家分:486
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本版专家分:2977
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本版专家分:20417
勋章
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红花 2001年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2001年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2001年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:580
600000

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WinUser.h

#include /**************************************************************************** * * * winuser.h -- USER procedure dec

MessageBoxW函数(winuser.h)

MessageBoxW函数(winuser.h) 12/05/2018 7分钟阅读 显示一模式对话框,其中包含一系统图标,一组按钮以及一简短的特定于应用程序的消息,例如状态或错误信息。该消息框返回一整数值,该整数值指示用户单击...

winuser.h

#ifndef _WINUSER_H #define _WINUSER_H #if __GNUC__ >= 3 #pragma GCC system_header #endif #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif #ifndef WINUSERAPI #ifdef __W32API_USE_DLLIMPORT__ #define WINUSERAPI

vc++ 引入winuser.h编译出错

#include <winuser.h> int main() { return 0 } 编译错误: hotkey.c d:\vc6\vc6\vc98\include\winuser.h(39) : error C2061: syntax error : identifier 'HDWP' d:\vc6\vc6\vc98\include\winuser.h(39) : error...

winuser.h头文件c#版

winuser.h这头文件中包含了很多windows编程需要的常量.在用c#调用api时经常会用到这些常量.每次需要用时就要去winuser.h中查找常量的定义,比较麻烦,所以用正则表达式+手工修改的方法将这些常量全部改为了c#版,放到...

UG二次开发CreateDialog函数在UI.hxx文件WinUser.h中的冲突

在UG二次开发中,若使用MFC库,一旦加上#include<Afx.h>头文件,下面这句话就报错 ...解决CreateDialog函数在UI.hxx文件WinUser.h中的冲突 在windows API中已经将CreateDialog定义为宏 Crea...

winuser.h中的sendMessage函数

1.新建一Dialog based的MFC工程MSG 2.在资源管理器中打开对话框IDD_MSG_DIALOG,在其中放置一下控件:  (1)ID号为ID_SENDMSG的发送消息按钮(原IDOK按钮) (2)ID号为IDCANCEL的取消按钮 (3)ID号为IDC_...

winuser.h(10105,3): error C2059: 语法错误:“(”

winuser.h(10105,3): error C2059: 语法错误:“(” vs2019编译MFC时出现报错信息: Kits\10\Include\10.0.18362.0\um\winuser.h(10105,3): error C2059: 语法错误:“(” 截图如下: 解决:更改SDK版本。 项目...

参透winuser.h的内容(附带部分解析)

希望能对大家有点帮助,对一些控件的信息做了点中文解析!

winable.h 和winuser.h

所以那时候决定花费更多的努力在更新winuser.h上,而这样就相当于是在更新两个文件的功能。(winable.h was moved from the Windows SDK in July 2005 because functionality was duplicated in wi

java jna-platform 创建win32窗口

使用jna-platform的win32接口,调用windows本地库,直接创建一win32窗口

从零开始的JNA之路(三):利用jna-platform.jar调取窗口及安装键盘钩子

jna-platform封装了一些常见的WIN32平台功能,用于简化常用Native Access的操作;本篇利用jna-platform实现了获取窗口句柄、安装键盘钩子两例子

winUser.findWindow: incorrect error thrown when handle is 0- in some cases

m thinking some add-ons (not mine) might rely on winUser.FindWindow, thus raising the below issue (the function name itself may need to be renamed, and will be taken care of as part of a follow-up ...

c语言贪吃蛇小游戏

欢迎交流 如有侵权还联系 大家好! 每人都想第一次尝试做出一自己的程序。我想做这贪吃蛇想了很久,但拖拉了不少时间才做出来,教训就是想到就要去做,拖延是可耻的。借鉴了很多人的代码,如果有侵权还...

WINDOWS.H 简介

WINDOWS.H摘要

Windows.h 常用API函数【转】

转自:https://blog.csdn.net/farmwang/article/details/50603608 http://www.vbgood.com/api.html ... 第一:FindWindow根据窗口类名或窗口标题名来获得窗口的句柄,该函数返回窗口的句柄, 这...

vk_code值-winuser.h

//WinUser.h #ifndef NOVIRTUALKEYCODES #define VK_LBUTTON 0x01 #define VK_RBUTTON 0x02 #define VK_CANCEL 0x03 #define VK_MBUTTON 0x04 #if(_WIN32_WINNT >= 0x0500) #define VK_XBUTTON1 0x05

windows.h 详解

参考windows.h解构刚开头的一段注释是对该头文件的描述:/*++ BUILD Version: 0001 Increment this if a change has global effectsCopyright (c) 1985-1997, Microsoft CorporationModule Name: ...

windows.h详解

参考windows.h解构 刚开头的一段注释是对该头文件的描述: /*++ BUILD Version: 0001 Increment this if a change has global effects Copyright (c) 1985-1997, Microsoft Corporation ...

winuser.h --#define WM_PAINT 0x000F

/**************************************************************************** * * * winuser.h -- USER procedure declarations,

C++语音识别

visual c++ 创建Win32工程调用windows API 做语音识别。查找了很多资料,但是很少用Win32的,国外倒是有很多人用C#调用Windows API 做语音识别。很多结合语音识别与word结合,把识别的语音写在word文档上,由于我...

.exe文件通过注册表获取另一.exe最新的版本来打开应用程序

通过工程项目launcher编译生成的launcher.exe,通过访问注册表的方式,打开编译好了的Viewer.exe(一看图软件)。

c++标准库windows.h文件

#include <winapifamily.h> /*++ BUILD Version: 0001 Increment this if a change has global effects Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved. Module Name: ...Abs...

Windows Mobile 触摸屏(Touch Panel)截获(pwinuser.h)

看看微软pwinuser.h的头文件吧,里面有hook的API. #ifndef _PRIV_WINUSER_ #define _PRIV_WINUSER_ #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif #include <keybd.h> /...

win10 vs2017 引用 “windows.h” 报很多错误

winuser.h(85): error C2059: 语法错误:“__cdecl” 等等莫名其妙的报错, 怀疑引用头文件的问题,项目包含目录 不使用“从父级或项目默认继承”,全部手动指引C:\Program Files (x86)\Windows Kit...

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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

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