高手救命，如何解决这个问题？CoCreateInstance返回0x80040154

bluecrest 2002-07-21 09:53:31

进程内dll我用regsvr32注册过了

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天限天空 2003-04-06

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ATL.dll没有注册

你先 regsvr32 ATL.dll

Windows系统编程是面向企业级运维、传统工控及遗留系统维护的核心技术能力，其本质在于深入理解Win32 API、进程/服务模型、注册表与COM交互等底层机制。不同于跨平台抽象层，它强调可验证性、环境确定性与错误码驱动的调试逻辑——例如UAC虚拟化导致的路径重定向、Session 0隔离引发的GUI交互失败、或CoInitializeEx在服务线程中静默返回RPC_E_CHANGED_MODE（0x80010106）等典型问题。这类知识无法从通用教程获取，而高度依赖真实场景复现、ETW日志分析与ProcM

内容概要：本文介绍了基于条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）的可再生能源日前场景生成方法的复现研究，旨在通过Python代码实现对风电、光伏等可再生能源出力的不确定性进行高效建模与多场景生成。该方法利用历史数据作为条件输入，训练生成器与判别器网络，从而生成符合实际统计特性的高精度出力场景集，有效支撑电力系统调度、规划与风险评估等应用。文中详细阐述了CGAN的网络结构设计、损失函数构建、训练流程优化及生成场景的质量评价指标，并提供了完整的代码实现与案例分析，验证了其在捕捉时空相关性与概率分布方面的优越性。; 适合人群：具备一定深度学习与电力系统基础知识，从事新能源预测、电力系统优化调度、场景生成等相关方向的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①用于可再生能源出力不确定性建模，生成满足日前调度需求的典型场景集；②支撑含高比例新能源的电力系统随机优化、鲁棒调度与风险评估研究；③为学术研究提供可复现的CGAN应用场景与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码逐模块学习，重点关注数据预处理、模型搭建与训练细节，通过调整超参数和输入数据进行实验对比，深入理解CGAN在电力系统场景生成中的实际应用价值。

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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，……

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