一个菜鸟的困惑:c++,vc++,c++builder有什么区别????回答满意的。我拿分砸他。

killerzheng 2002-06-30 12:58:29
小弟是个c++新手,学了c++一端时间后,发现有vc++,c++builder还有一些其它记不得的,我很迷茫。SOS
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sdx_none 2002-07-03
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c++是一种语言!
vc++是一种集成开发环境。微软出的!它主要使用mfc。
学习c++(c++ primer->programing windows->深入浅出mfc....)
不要乱卖书呀!
bc++和vc++一样,但是宝蓝公司(现已经改名了)。
wxflywing 2002-07-02
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我来举个例子.
代码是原材料比如钢材,
c++是制作工艺,原理,方法。
vc是微软公司销售的一套工具,包括榔头,起子,锯子等。
bcb是宝蓝公司销售的另一套工具,有水压机,自动压壳机,等。

呵呵:)
rivershan 2002-07-02
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多找点书看~
深入浅出mfc~
那里有解说~
ynli2002 2002-07-02
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我发现很多人有这个问题
c++是一种语言
vc++或c++buider都是它的编译器而已

c++是老大,它什么都能做(当然你的能力够强的话)
而vc是为了人们使用c++方便,而产生的编译器




david_chen 2002-07-02
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我也是刚学C++,也有以上的困惑.不过我还有问题想请教各位大侠:

1.如果学回了C++,是不是就必须学VC,BCB的其中的一种????
2.如果学VC需要如何下手?
....................
killerzheng 2002-07-02
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楼上说的是不是mfc,我一直不知道什么是mfc有人能解释一下吗?
huofenghuang 2002-07-02
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whhif(likewise) 的比喻真棒,用VC或BCB开发软件,还要再学一套windows下程序开发的规则,windows程序设计
killerzheng 2002-07-02
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whhif(likewise)说得有新意。
llyhappy 2002-07-02
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C++是一种OO语言.
而vc,bc,bcb,它们都是面向对象的rad.
killerzheng 2002-07-01
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说实在我看到vc的界面就不知道怎么下手,好象以前学的c++都没用似的。
sy95122 2002-07-01
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哈,原来大家都知道呀,看来地球人都知道了:)
jaidy 2002-07-01
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我看,大家都在拿答案砸你吧?!
呵呵
LeeMaRS 2002-07-01
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C++ Builder和VB一样,都比较适合快速程序开发.
VC就没这么轻松.
killerzheng 2002-07-01
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多谢。高手指点。其实我个人还是比较喜欢c++builder的开发环境,因为我以前学过vb感觉c++builder和它有点像,都是对触发事件编程。
guoming1 2002-07-01
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up
凌波微搏 2002-07-01
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C++是一门语言,VC和BCB是开发工具,严格的来说是开发环境,他们都提供自己的开发程序库,和一整套的开发方法,(暂且这么理解).
heimeng 2002-07-01
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哦
whhif 2002-07-01
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有一个恰当的例子:
这几个东西很像日常生活中的交通:
C++相当于交通规则。
vc++和c++ bulider相当于交通工具。
当懂得交通规则没有交通工具不行。
当有交通工具不懂交通规也不行。
whhif 2002-07-01
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有一个恰当的例子,
编程想当于我们的日常生活中的交通.
c++就是语法.想当于交通规则.
Vc++和c++ bulider相当于交通工具.
开车的时候不能不遵守交通规则,
但只懂交通规则没有交通工具也是不行的.
Laney 2002-06-30
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vc和c++builder是ide(集成开发环境),也就是说是编译器,他们的构成框架不同,c++builder是用pascal写的framework,而vc是用c++写的,一般来说c++builder比较容易入门,而vc就比较难了,而且要学习复杂的mfc(Microsoft Foundation Class)
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内容概要:本文介绍了一个基于Python的滚动轴承故障诊断项目,采用迁移学习(TL)结合SqueezeNet网络(TL-SqueezeNet)实现智能诊断。项目通过将一维振动信号经短时傅里叶变换转化为二维时频图,输入改进的SqueezeNet模型进行训练与分类。模型利用预训练权重冻结骨干网络、替换分类头,并结合类别权重、数据增强、标签平滑和分阶段微调策略,提升小样本与类别不均衡条件下的诊断性能。系统实现了从原始信号读取、滑动窗口分段、时频图生成、数据集划分、模型训练评估到单文件推理的全流程自动化,支持CSV、TXT、NPY等多种格式,输出包括准确率、宏平均F1、混淆矩阵及各类别概率,增强了诊断结果的可解释性与工程实用性。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉PyTorch框架,从事工业设备故障诊断、信号处理或深度学习应用研究的研发人员、研究生及工程师(工作或研究年限1-3年)。; 使用场景及目标:①解决滚动轴承故障数据小样本、类别不均衡、工况多变导致的传统方法泛化能力差的问题;②构建轻量化、高精度、可部署于边缘设备的智能诊断模型;③实现端到端的自动化诊断流程,提升工业运维智能化水平;④通过可视化评估指标辅助人工复核与模型优化。; 阅读建议:此资源以实际项目代码为核心,强调工程实现与算法优化的结合,建议读者结合文档中的代码示例搭建环境运行,重点理解数据预处理逻辑、模型迁移策略与评估机制的设计思路,并尝试在自有数据上进行迁移与调优实践。

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