有谁知道如何改变Visual C++代码编辑窗口的背景颜色

cygroup 2002-11-06 03:54:09
有谁知道如何改变整个Visual C++代码编辑窗口的背景颜色,白色的太刺眼了,我想把它改成其他颜色的,但不知该如何做。
在Tool->Options中只能改变字符的背景色,无法改变整个背景颜色。
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Ah 2002-11-07
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回复人: Ah(蓝过天) ( ) 信誉:100 2002-11-06 16:00:00 得分:0

在windows显示的 外观 中改变窗口的颜色就行了。

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回复人: cygroup() ( ) 信誉:100 2002-11-06 16:00:00 得分:0


那只是改变了字符的背景,其他空白的地方还是白色。我要整个窗口背景都改变,就象编程时使用EarseBackground()一样。


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不会吧?是改变 "窗口" 这项的颜色,不会吗?
jeremyhit 2002-11-06
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显示属性\外观\高级 中改变窗口的颜色就可以了,我装的是xp,改了之后,Visual C++开发集成环境的颜色主要就两种,浅黄(对话框的颜色),浅灰(我设置的背景色,也就是窗口的颜色)
nuaawenlin 2002-11-06
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可以在OnPaint()函数下用dc.Fillsolid(&rect,RGB());即可
nbgyf 2002-11-06
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呵呵;

俺们有办法;

在UtrlaEdit里写代码呀
alanyanyi 2002-11-06
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哦。是这样啊。明白了。
alanyanyi 2002-11-06
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啊?错了吗?/??应该是怎么样的啊??
yangbit 2002-11-06
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to alanyanyi(张浩南)
你的回答反了方向了吧?
kingcom 2002-11-06
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乐死人了。。。
alanyanyi 2002-11-06
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你先在你的对话框头文件中加入成员变量CBrush m_brush
加下面代码到OnInitDialog()中
....
m_brush.CreatSolidBrush(RGB(255,255,255));
.....
在WM↑CTLCORLOR中返回m_brush.
即改
...
return m_brush;
...
运行一下看看吧。别忘了给我加分哦。
cygroup 2002-11-06
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没办法就算了,不知你们还会不会怀念Borland C++ 3.1那美丽的容貌??
nzcui 2002-11-06
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Tool->options里的format中category:sourcewindows colors:text 再把background设置你想要的颜色,应该是可以的
lysde 2002-11-06
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microsoft当时没有考虑到你这个需求

不好意思改变不了
ruihuahan 2002-11-06
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cygroup 2002-11-06
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那只是改变了字符的背景,其他空白的地方还是白色。我要整个窗口背景都改变,就象编程时使用EarseBackground()一样。
Ah 2002-11-06
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在windows显示的 外观 中改变窗口的颜色就行了。
lysde 2002-11-06
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有呀
在那页的是下面的选项中(background)
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【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 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,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。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...

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