MFC-消息分派

linzhengqun 2007-11-28 04:21:38
这是学习MFC的这几天写的一篇文章,欢迎大家查看并评论一番。
http://blog.csdn.net/linzhengqun/archive/2007/11/28/1905671.aspx
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linzhengqun 2007-11-29
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linzhengqun 2007-11-28
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CSDN的鬼服务器又Done掉了。
chuachua66 2007-11-28
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看看
linzhengqun 2007-11-28
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附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[领航车(leader)] · 训练集:414 张 · 验证集:39 张 · 测试集:20 张 · 总计:473 张 该数据集聚焦于室内走廊环境中对领航车的精准识别与定位,具备高度场景专一性与实际应用价值。图像采集于光线均匀、结构规整的建筑内部通道,背景干扰因素少,有利于模型在复杂环境下的目标提取能力训练。领航车作为核心检测对象,在不同距离和角度下均被清晰标注,为智能导航系统、自动化引导设备等提供可靠的数据支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 77 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9985 Recall | 1.0000 train/box_loss | 0.5224 train/cls_loss | 0.2526 val/box_loss | 0.4307 val/cls_loss | 0.1407 【训练过程分析】 77 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9141,和 mAP50 差距仅 0.08,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9985、Recall 1.000... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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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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