如何在CMyApp,CMainFrame,CMyDoc,CMyView之外的类中实现菜单响应函数?

opentuxedo 2002-06-12 09:35:13
主程序是基于Doc/View结构的,我在我的MainFrame中加入了一个Docking Window(用CControlBar做的),这个窗口在程序运行过程中一直存在。我现在要作一个菜单,并在Docking Window中响应这个菜单,我的作法是:
重载BOOL CMainFrame::OnCmdMsg(UINT nID, int nCode, void* pExtra, AFX_CMDHANDLERINFO* pHandlerInfo)
{
BOOL result=CMDIFrameWnd::OnCmdMsg(nID, nCode, pExtra, pHandlerInfo);
if(!result)
m_wndDockingWnd.OnCmdMsg(nID,nCode,pExtra,pHandlerInfo);
return result;
}
但是菜单总是灰的。
请问我错在哪里?
...全文
136 6 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
6 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
opentuxedo 2002-06-12
  • 打赏
  • 举报
回复
为什么菜单没有响应函数时总是灰色的,而有了响应函数才变成可用的?MFC中是怎样实现这个检测的?
柯嘉 2002-06-12
  • 打赏
  • 举报
回复
CMainFrame::CMainFrame
{
.
.
.
m_bAutoMenuEnable = true;
.
.
.
}

不知道行不行。
merlin_jn 2002-06-12
  • 打赏
  • 举报
回复
为什么菜单没有响应函数时总是灰色的,而有了响应函数才变成可用的?MFC中是怎样实现这个检测的?

其实,菜单的是否变成灰色是有OnCmdMsg的返回值决定的,如果返回false,菜单变成灰色。具体的实现你可以参看MFC的源程序。

另外,你可以单步调试,看看OnCmdMsg的返回值,说不定对你有帮助:)
opentuxedo 2002-06-12
  • 打赏
  • 举报
回复
其实kestrel说的方法已经可以让我解决问题,只是我觉得应该有更好的办法,既然CCmdTarget提供了用于消息传递的虚函数OnCmdMsg,就一定允许用户重构消息路由机制。
opentuxedo 2002-06-12
  • 打赏
  • 举报
回复
其实kestrel说的方法已经可以让我解决问题,只是我觉得应该有更好的办法,既然CCmdTarget提供了用于消息传递的虚函数OnCmdMsg,就一定允许用户重构消息路由机制。
prog_st 2002-06-12
  • 打赏
  • 举报
回复
"在CMyApp,CMainFrame,CMyDoc,CMyView之外的类中实现菜单响应函数"
该想法不正确,应该是在上述类中处理中你的Docking Window的操作!
内容概要:本文系统研究了Picard迭代法在非线性常微分方程参数估计的应用,深入阐述了该方法的数学原理及其在参数辨识的收敛性与稳定性优势。通过构建最小化误差的目标函数,并结合数值积分技术,采用迭代方式逐步逼近系统的真实参数值,有效解决了非线性动态系统因缺乏解析解而难以进行精确建模的问题。文提供了完整的Matlab代码实现,涵盖模型定义、迭代求解、参数更新与结果可视化等关键环节,增强了方法的可操作性与工程实用性。研究通过典型非线性系统案例验证了算法的有效性,展示了其在科学计算与工程建模的良好适应性与推广潜力。; 适合人群:具备常微分方程理论、数值分析基础及Matlab编程能力,从事系统建模、参数辨识、动力学仿真等相关方向的研究生、科研人员和工程技术开发者。; 使用场景及目标:①解决实际工程非线性微分方程模型的未知参数估计问题;②深入理解Picard迭代法在科学计算实现机制与数值特性;③为学术论文复现、科研项目开发或课程设计提供可运行、易调试的技术方案与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文的数学推导与Matlab代码逐行分析,重点关注迭代流程、目标函数构造与数值积分的耦合实现,通过修改模型结构或噪声条件进行扩展实验,以深化对算法鲁棒性与适用边界的理解。配套资源可通过指定公众号和网盘链接获取,推荐同步学习以加速科研进程。
内容概要:本文详细介绍了一种基于多尺度集成极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的回归方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过构建多尺度特征表示与集成学习机制,有效提升了ELM在处理非线性、高维复杂数据时的预测精度与模型鲁棒性,特别适用于时间序列回归任务。文档不仅阐述了算法的核心原理与技术流程,还系统展示了其在风电功率预测等工程场景的应用潜力。同时,文附带了丰富的科研仿真案例集合,涵盖智能优化算法、深度学习、信号处理、电力系统调度等多个前沿方向,体现了多学科交叉融合的技术优势与实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力,从事科学研究或工程应用的研究生、科研人员及工程技术开发者,尤其适合专注于机器学习、智能算法优化、新能源预测与电力系统建模等相关领域的专业人员。; 使用场景及目标:①用于风电、光伏、负荷等时间序列数据的高精度回归预测任务;②为科研工作者提供可复现的多尺度集成ELM模型代码框架,支持快速算法验证与二次开发;③满足实际工程项目对高效建模、实时预测与智能决策的技术需求。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解多尺度特征构造与集成策略的设计思想,同时可参考文档其他相关算法案例进行横向比较与综合应用,以提升整体科研创新能力。

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