一、什么是模式对话框与非模式对话框： ...二、如何创建模式对话框 首先，我们创建一个基于对话框的MFC项目，将对话框ID修改为IDD_DOCTERDLG（当然，ID你可以修改成其他你喜欢的）。然后为对话框关联一个类，...
模式对话框就是不处理它就没法处理父窗口,而非模式对话框就是不用先处理此对话框也可以处理父窗口.例子:在桌面上右击我的电脑,选择属性,弹出系统属性窗口,点击下面的技术支持,弹出技术支持信息,现在再对系统属性窗口...
// 模式对话框 my_about cb; cb.DoModal(); //非模式对话框 my_about *cb = new my_about;...vc2008 mfc 默认添加到对话框会有 确定跟取消, 但这俩框在资源视图里面还看不到,不晓的为什么,但是处理函
Windows应用程序工作的基本流程是从用户那里得到数据，经过相应的处理之后，再把...对话框基本认识常用控件介绍对话框的种类模态对话框非模态对话框对话框的新建和显示模态对话框的创建非模态对话框的创建 对话框...
操作步骤 1、参考模态对话框的操作步骤 说明 最后一步不同，添加的代码不一样 ...创建为全局变量或定义到该按钮所属类中（作为该类的成员变量） 引出问题 按照上例方式，解决上面的问题后，有...
一、非模态对话框：创建后，主程序还可以运行。 创建步骤如下： 1.1先建立一个基本对话框MFC工程，在资源列表添加一个对话框资源 1.2将创建的对话框修改名字和ID，比如将ID名为：IDD_TIP_DIALOG 1.3给...
如果我们直接把openDialog函数中调用模式对话框的代码改为调用非模式对话框的代码，如下图所示： 代码如下： //编写mfc dll函数的实现 int _stdcall openDialog() { //AFX_MANAGE_STATE这句代码是用于模块切换时的...
一个简单的目的是创建一个非模态对话框并在对话框关闭后将其销毁。 这里的销毁包括：销毁对话框对象资源和对话框对象指针； 首先说创建对话框： 一、模态对话框（model dialog box） 在程序运行的过程中，若...
在MFC中对话框有两种形式，一个是模态对话框（model dialog box），一个是非模态对话框（modeless dialog box）。本文对此分别简述其创建方法。一、模态对话框（model dialog box）在程序运行的过程中，若出现了模态...
Windows下的对话框分为两类：Modal dialog boxes 和Modeless dialog boxes，即模态对话框和非模态对话框。 一、概述：MSDN里面对它们的概述分别是： Modal dialog boxes require users to complete and close ...
通过资源文件可以创建模态对话框和非模态对话框，创建模态对话框使用DialogBox函数，销毁模态对话框使用EndDialog函数。创建非模态对话框使用CreateDialog函数，销毁非模态对话框使用DestroyWindow函数。 2.不同过...
模式对话框就是不处理它就没法处理父窗口,而非模式对话框就是不用先处理此对话框也可以处理父窗口.例子:在桌面上右击我的电脑,选择属性,弹出系统属性窗口,点击下面的技术支持,弹出技术支持信息,现在再对系统属性窗口...
在MFC的对话框程序中，对于初学者来说我们经常调用的是无模式对话框，因为它比较常见，而且简单，那么如何创建无模式对话框呢？ 首先我们通过资源编辑器生成对话框资源，具体过程为： menu->insert->resource->...
为对话框生成对应的类CModeDlg4.在界面类中添加CModeDlg *m_pDlg; 5.在自己添加的按钮消息函数中添加如下语句void MFCApplication1Dlg::OnBnClickedMode() { m_pDlg=new CModeDlg; m_pDlg->Create(...
在MFC exe工程里创建一个非模态对话框是比较简单的，举个例子： CCDlgBroadcast* m_pDlgBroadcast = new CDlgBroadcast(); m_pDlgBroadcast->Create(CDlgBroadcast::IDD); 在MFC dll工程里如果还如上例一样，...
模式对话框和非模式对话框的区别一、 创建的区别在WIN32中，模式对话框的创建一般是使用DialogBox来进行创建的。...模式对话框创建后，程序的其他窗口便不能进行操作，必须将该窗口关闭后，其他窗口才能进行
一、创建模式对话框 1、分别添加如下三个对话框，其ID分别为IDD_ABOUT、IDD_CHAT、IDD_MFCTEST_DIALOG 双击”关于“按钮，添加相应的消息函数如下： void CMFCTestDlg::OnAbout() { // TODO: Add your...
近日，开发一个项目，需要在资源管理器中双击某个文件类型，会显示对这个文件进行处理的对话框，对话框需要显示成非模式，这样可以不影响在资源管理器中可以进行其它操作，在HKEY_CLASSES_ROOT中的shell\open\...
模式对话框创建后，程序的其他窗口便不能进行操作，必须将该窗口关闭后，其他窗口才能进行操作。而非模式对话框则无需这样，它不强制要求用户立即反应，而是与其他窗口同时接受用户操作。 Create的Dialog一般是...
本文主要讲了如何在MFC 编程中创建非模态对话框并用按钮显示和隐藏非模态对话框。
创建非模态对话框就不用说了，主要问题在于这一行： m_testdlg->Create(IDD_DIALOG1,this); 将this 改为GetDesktopWindow()，即可实现子窗口和父窗口点击置顶 MFC设置对话框窗口位于所有窗口的最顶层 ...
在WIN32中，模式对话框的创建一般是使用DialogBox来进行创建的。而非模式对话框则是利用CreateWindow来创建的。...而非模式对话框则无需这样，它不强制要求用户立即反应，而是与其他窗口同时接受用户操
一、菜单与gongju
非模式对话框：非阻塞对话框，弹出后可以操作其他界面。 模式对话框的创建 2.1 添加对话框资源，资源ID设置为构造函数的参数 TestDialog::TestDialog(CWnd* pParent /*=NULL*/) : CDialog(IDD_DIALOG1, pParent)...
VC下创建一个新的窗口主要有两种模式，一种是创建后主窗口失去鼠标焦点，只有子窗口能获取到用户输入和用户操作，这种方式比如网页弹出警告框，我们必须先处理弹框内的操作才能再去控制浏览器，称之为有模式对话框；...
填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写； 2.项目名称力求简洁、明确，每个项目限报一名负责人； 3.请逐项认真填写； 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛，每个团队成员不能少于 3人（包括项目负责人在内）； 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。
这个视频主要讲了laravel5.6版本 路由 控制器 请求响应 模型 视图 。。。太多了，详细的看目录就行了，基本上框架开发常用的功能都讲了。应该算是目前比较详细的框架教程了 学会基础的laravel框架的使用
【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。
本课程的主要内容是指针，用10节课五六个小时，从10个角度讲了指针的用法和相关知识点。其中有很多都是C程序员难以理解或者难以应用到实践编程中的知识点，也是嵌入式程序员面试笔试时经常遇到的题目。本课程的目标是让大家深入理解指针的各种使用技巧。 本课程为《C语言高级专题》的第三部分，本专题适合有一定C语言基础（至少要学过C语言，掌握gcc开发环境，会在linux命令行下编写、编译、运行、调试简单C语言程序）的同学；如果是零基础的同学，请先看我的《嵌入式工程师养成计划系列 — 朱老师带你零基础学Linux》和《嵌入式linux C语言完全学习》（光盘里的名字叫《嵌入式linux C编程基础》）
华中科技大学educoder存储系统设计全部通关包含四路组和二路组，用了四天做的，查看电路把txt内容复制到circ文件中用logisim打开即可
