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在vc.net中添加了OnLButtonDblClk()函数,消息映射也有,为什么不能用?
vvvvvvv
2002-11-16 12:00:59
在vc.net中添加了OnLButtonDblClk()、OnRButtonDblClk函数,消息映射也有,为什么不能用?
同样的,OnLButtonDown、OnLButtonUp、OnMouseMove等都能用。
这是为什么?
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在vc.net中添加了OnLButtonDblClk()函数,消息映射也有,为什么不能用?
在vc.net中添加了OnLButtonDblClk()、OnRButtonDblClk函数,消息映射也有,为什么不能用? 同样的,OnLButtonDown、OnLButtonUp、OnMouseMove等都能用。 这是为什么?
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Crane
2002-12-23
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在CTestView的pretranslatemessage方法中看看能不能截获到WM_LBUTTONDOWN这个消息
frankxht
2002-11-18
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不知道楼主是怎样的问题,因为看不到源码,我只好猜测一下.
void CDghjDlg::OnLButtonDblClk(UINT nFlags, CPoint point)
{
// TODO: Add your message handler code here and/or call default
MessageBox("here");
CDialog::OnLButtonDblClk(nFlags, point);
}
在对话框中测试是可以实现的.我猜测大概楼主是想发送消息吧?
如果是就用sendMessage(WM_LBUTTONDBCLK,0,0),定义自己的相应的消息
函数即可.
Wayneh
2002-11-18
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我的可以啊。
vvvvvvv
2002-11-18
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我是在CView中添加的:
void CTestView::OnLButtonDblClk(UINT nFlags, CPoint point)
{
// TODO: Add your message handler code here and/or call MessageBox("here");
CTestView::OnLButtonDblClk(nFlags, point);
}
这样编译以后却不会执行 MessageBox("here");
而OnLButtonDown、OnLButtonUp、OnMouseMove都会执行。
不知道为什么?
Wayneh
2002-11-17
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这个问题,偶了解的不多,班门弄斧一下,知道多少写多少,别拿板砖砸我就成。
1。
对于button,checkbox,radiobutton等按钮控件,当指定它的风格为BS_NOTIFY时,其向父窗口发送的消息中(HIWORD(wParam)可以包含鼠标双击的信息,标识为BN_DOUBLECLICKED.
窗口过程捕获了WM_COMMAND时,可以通过判断wParam来响应它。
2。对于通常的窗口,在注册类结构时,在窗口风格中包含CS_DBLCLKS标识符时,窗口过程可以捕获到WM_LBUTTONDBLCLK消息。
如果没有指定CS_DBLCLKS风格,而你却在短时间内双击了鼠标,窗口过程接受到以下消息:
WM_LBUTTONDOWN
WM_LBUTTONUP
WM_LBUTTONDOWN
WM_LBUTTONUP
如果指定了CS_DBLCLKS,窗口过程接受以下消息:
WM_LBUTTONDOWN
WM_LBUTTONUP
WM_LBUTTONDBLCLK
WM_LBUTTONUP
YOLO算法月球表面地貌特征目标检测数据集-376张-包含 VOC 和 Yolo 格式标签-支持多种算法训练模型.zip
页面底部可查看数据集可视化效果; 该数据集可直接接入YOLOv5s/v5m/v5l、YOLOv8n/v8s/v8m、YOLOv10n/v10s、yolo11等轻量级至
中
型骨干网络进行端到端训练,支持从零训练(from scratch)与迁移学习(fine-tuning)两种模式;包含voc格式和yolo格式标签可直接使用
YOLO算法港口码头船舶目标检测数据集-410张-包含 VOC 和 Yolo 格式标签-支持多种算法训练模型.zip
页面底部可查看数据集可视化效果; 该数据集可直接接入YOLOv5s/v5m/v5l、YOLOv8n/v8s/v8m、YOLOv10n/v10s、yolo11等轻量级至
中
型骨干网络进行端到端训练,支持从零训练(from scratch)与迁移学习(fine-tuning)两种模式;可直接使用
YOLO算法牧场草地泽西牛目标检测数据集-821张-包含 VOC 和 Yolo 格式标签-支持多种算法训练模型.zip
页面底部可查看数据集可视化效果; 该数据集可直接接入YOLOv5s/v5m/v5l、YOLOv8n/v8s/v8m、YOLOv10n/v10s等轻量级至
中
型骨干网络进行端到端训练,支持从零训练(from scratch)与迁移学习(fine-tuning)两种模式
SCI复现基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略,通过构建双层优化模型实现多微网系统间的能量协同与利益均衡。上层模型以各微网为主体,采用纳什博弈框架优化其电热共享决策,在满足个体利益最大化的同时实现系统整体效益提升;下层模型则聚焦于微网内部电热综合能源系统的协调运行,确保供需平衡与设备运行约束。研究充分考虑电能与热能的耦合特性,并引入共享储能机制,有效提升能源利用效率与系统经济性。Matlab代码完整实现了模型求解与仿真分析,验证了该策略在促进多微网协同、提高可再生能源消纳能力及降低综合运行成本方面的优越性能。; 适合人群:具备一定电力系统、博弈论及优化理论基础的研究生、科研人员,以及从事综合能源系统、微电网优化调度等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并复现高水平SCI期刊关于多微网协同优化的研究成果;② 掌握纳什博弈在能源共享领域
中
的建模方法与均衡求解技术;③ 深入理解电热综合能源系统的双层优化架构设计及其Matlab编程实现路径; 阅读建议:此资源属于高水平科研成果复现资料,建议读者在学习过程
中
重点钻研模型的数学推导过程、博弈均衡的求解逻辑,以及Matlab代码
中
YALMIP+CPLEX等优化工具包的具体调用方式,结合仿真结果深入分析策略的有效性与鲁棒性。
复现基于联合虚拟储能系统的海岛微电网协同优化策略(Matlab代码实现)
内容概要:本文针对海岛微电网系统,提出并实现了基于“空调-电动汽车”联合虚拟储能的协同优化调度策略,通过Matlab代码对模型进行了仿真复现。研究充分挖掘空调负荷的热惰性与电动汽车的储能潜力,构建联合虚拟储能系统,以应对可再生能源出力的不确定性,提升系统的经济性与运行稳定性。文
中
建立了涵盖电力供需平衡、设备运行约束及用户舒适度等多因素的多时间尺度优化模型,采用先进优化算法求解,有效降低了系统综合运行成本,提高了新能源的就地消纳能力,为孤立微电网的能量管理提供了创新解决方案。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事微电网、综合能源系统、需求响应等领域技术研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于海岛、偏远地区等无法与主网连接的孤立微电网能量管理系统开发;②为高比例可再生能源接入的智能配电网提供需求侧资源协同控制与优化调度的策略参考;③支撑虚拟储能技术、需求响应机制、多能互补集成等新型电力系统关键技术的科研攻关、算法验证与教学实践; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与详细的模型框架,逐步调试运行仿真程序,重点关注目标
函数
的设计逻辑、多重约束条件的数学表达以及优化求解器的具体调用方法,同时可通过修改负荷、新能源出力等场景参数进行灵敏度分析,以深入理解协同优化机制的内在原理与应用效果。
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