很简单的四个问题,多答多给。谢谢

question01 2001-07-14 03:09:35
请用VC++解决下面四个小问题。(我太菜了,所以才敢劳烦各位大侠)
一、编写一个控制台应用程序,统计某一文件中字母a(不分大小写)的数目,文件名为程序的参数。
二、编写一个对话框应用程序,让用户猜一个0~100的整数,猜中弹出对话框显示所用次数,若未猜中则给出提示(太大或太小)。
三、编程实现多文档的记事本。
四、编写一个显示日期和时间的ActiveX控件,要含属性页,并能响应事件。

请尽量回答的详细一些,太感谢了!!!
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question01 2001-07-15
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谢谢azuo_lee,这题解决了。能帮忙看看其他题吗?
question01 2001-07-14
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谢谢azuo_lee,是不是照搬到VC++里就行了?好像要进行一些改造吧?
qiaojiannan 2001-07-14
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哇噻,大凌晨得都不睡觉,马上去睡觉。
给我发个邮件确认一下。 J.N.Q.@263.net
azuo_lee 2001-07-14
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include <stdio.h>
include <stdlib.h>
include <ctype.h>

int main(int argc, char * argv[])
{
int i = 0;
FILE * fp;
if((fp = fopen(argv[1], "r")) == NULL)
{
printf("Error open file: %s\n", argv[1]);
return 1;
}
while(!feof(fp))
if(toupper(fgetc(fp)) == 'A') i++;
fclose(fp);
printf("Total amount: %d\n", i);
return 0;
}
n6002 2001-07-14
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不骂你了。
question01 2001-07-14
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对不起,请大侠们在这个帖子里只回答第一题。我把这试题分开出,送分也好送啊。
多多帮忙啊!
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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        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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