CMyclsss

ice197983 2007-08-24 12:08:14
#include "StdAfx.h"
#include "Myclsss.h"

const TCHAR *MENU_CLASS_NAME = L"BaculaFD Tray Icon";

CMyclsss::CMyclsss()
{}

CMyclsss::CMyclsss(HINSTANCE hAppInstance)
{
// Create a dummy window to handle tray icon messages
WNDCLASSEX wndclass;

wndclass.cbSize = sizeof(wndclass);
wndclass.style = 0;
wndclass.lpfnWndProc = CMyclsss::WndProc;
wndclass.cbClsExtra = 0;
wndclass.cbWndExtra = 0;
wndclass.hInstance = hAppInstance;
wndclass.hIcon = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
wndclass.hCursor = LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);
wndclass.hbrBackground = (HBRUSH) GetStockObject(WHITE_BRUSH);
wndclass.lpszMenuName = /*(const char *) */NULL;
wndclass.lpszClassName = MENU_CLASS_NAME;
wndclass.hIconSm = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
RegisterClassEx(&wndclass);

m_hwnd = CreateWindow(MENU_CLASS_NAME,
MENU_CLASS_NAME,
WS_OVERLAPPEDWINDOW,
CW_USEDEFAULT,
CW_USEDEFAULT,
200, 200,
NULL,
NULL,
hAppInstance,
NULL);
ShowWindow( m_hwnd, 1 );
UpdateWindow( m_hwnd );

if (m_hwnd == NULL) {
PostQuitMessage(0);
return;
}
}

CMyclsss::~CMyclsss()
{

}

// Process window messages
LRESULT CALLBACK CMyclsss::WndProc(HWND hwnd, UINT iMsg, WPARAM wParam, LPARAM lParam)
{
CMyclsss *_this = (CMyclsss *) GetWindowLong(hwnd, GWL_USERDATA);

switch (iMsg)
{
case WM_CREATE:
return 0;
case WM_LBUTTONDOWN:
MessageBeep(1);

case WM_COMMAND:
switch (LOWORD(wParam))
{
case 1:
break;
default:
break;
}
return 0;
case WM_DESTROY:
PostQuitMessage(0);
return 0;
default:
break;
}
return DefWindowProc(hwnd, iMsg, wParam, lParam);
}
...全文
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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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