在对话框程序中 pCmdUI->SetCheck(1)不起作用??

VC/MFC > 基础类 [问题点数:20分,结帖人ozx]
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红花 2001年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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进士 2006年 总版技术专家分年内排行榜第四
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使用菜单

关于使用VC设计菜单我就不再多讲了,但你编写菜单时应该尽量属性对话框的底部提示(Prompt)处输入文字,这虽然不是必要的,但MFC有状态栏和工具条的情况下会使用该文字,文字的格式为“状态栏出说明\n工具条...

VC常用技巧总结

//窗口最大化m_pMainWnd->ShowWindow(SW_SHOWMAXIMIZED);m_pMainWnd->UpdateWindow();////////////////////////////////////////////////////////////////// //扩展风格:使 List 带有 整行选择、表格、整行预选 ...

Dialog使用ON_UPDATE_COMMAND_UI的方法

一般情况下我们用UPDATE_COMMAND_UI来修改菜单的状态(enable/disable,check/uncheck, change text),但这个方法一个基于对话框上的菜单却没有效果。 void CTestDlg::OnUpdateFileExit(CCmdUI* pCmdUI) { pCmdUI->

多工具条编程秘技

多工具条编程秘技李安东2001年10月1日关键字: 工具栏 真彩色按钮 按钮标签对于一个应用程序来说,用户界面始终是至关重要的问题之一,因为它不仅决定了用户使用的方便程度,而且还能增加用户对软件的信赖程度。...

todo此放置对话框控件_Ribbon界面开发:如何使用控件并为控件添加消息处理函数...

QtitanRibbon是一款遵循Microsoft Ribbon UI Paradigm for Qt技术的Ribbon UI组件,致力于为Windows、Linux和Mac OS X提供功能完整的Ribbon组件。QtitanRibbon 5.4.0下载一、为Ribbon Bar添加更多Ribbon控件本文将...

在对话框中使用ON_UPDATE_COMMAND_UI更新菜单

###问题: 更新处理函数在对话框的菜单中不能工作 #症状 从命令用户界面处理函数(Command UI handler)改变菜单状态(启用/禁用,选择/取消选择,更改文字)对话框处理时没有正常工作。 void CTestDlg::...

[Visual C++系列] 3.3 使用菜单

3.3 使用菜单 利用菜单接受用户命令是一中很简单的交互方法,同时也是一种很有效的方法。通常菜单作为一中资源...关于使用VC设计菜单我就不再多讲了,但你编写菜单时应该尽量属性对话框的底部提示(Prompt)处

更新处理函数在对话框的菜单中不能工作

void CTestDlg::OnUpdateFileExit(CCmdUI* pCmdUI { pCmdUI-> Enable(FALSE); //没有显示为禁用. pCmdUI-> SetCheck(TRUE); // 没有文字前显示选定标记. pCmdUI-> SetRadio(T...

到idr_menu1_右键菜单CheckMenuItem勾选成功 - 小众知识

创建了一个基于对话框程序,加了一个popup菜单IDR_MENU1CCheckMenuDlg添加成员变量CMenu m_Menu;BOOL m_bFirst;初始化 m_Menu.LoadMenu(IDR_MENU1); m_bFirst=TRUE;void CCheckMenuDlg::OnFirst(){if (m_b...

在对话框中动态创建的菜单能响应UpdeateCommand的问题解决方法

但是这种方法对于上下文菜单来说无效,其原因在于上下文菜单的资源一般是菜单消失之后直接被销毁的,像弹出菜单那样随着主窗体一直存在,因此只能TrackPopupMenu函数执行之前使用CheckMen

问题: 更新处理函数在对话框的菜单中不能工作?

--------------------------------------------------------------------------------此文章的信息应用于:Microsoft Visual C++, 32位版本, version 6.0, 使用: The Microsoft Foundation Classes (MFC)------------...

MFC 基于对话框程序弹出菜单

 从命令用户界面处理函数(Command UI ...择,更改文字)对话框处理时没有正常工作。 void CTestDlg::OnUpdateFileExit(CCmdUI* pCmdUI { pCmdUI->Enable(FALSE); //没有显示为禁用. pCmdUI->Set

解决 能通过CCmdUI *pCmdUI改变对话框菜单状态 的问题

处理一个对话框的菜单时,想为两个菜单命令添加单选标记,于是给两个菜单都添加了UPDATE_COMAND_UI 事件,生成的函数里设置单选标记,代码如下: Code: void CCaculatorDlg::OnUpdateToStd(CCmdUI...

VC如何操作菜单

一.消息的分类1.标准消息 除WM_COMMAND之外,...MFC,通过菜单项的标识来区分不同的命令消息;从CCmdTarget派生来的类,都可以接收到这类消息。3.通告消息 由控件产生的消息,例如,按钮的单击,列表框的选择等均

C++MFC教程

16位的系统系统只有一个消息队列,所以系统必须等待当前任务处理消息后才可以发送下一消息到相应程序,如果一个程序陷如死循环或是耗时操作时系统就会得到控制权。这种多任务系统也就称为协同式的多任务系统...

VC 对话框程序 menu菜单响应UPDATE_COMMAND_UI 消息

问题:一般情况下我们用UPDATE_COMMAND_UI来修改菜单的状态(enable/disable, check/uncheck, change text),但这个方法一个基于对话框上的菜单却没有效果。 void CTestDlg::OnUpdateFileExit(CCmdUI* ...

java equals原函数_搜索结果

1. 概述1.1 简介使用VC开发平台,MFC框架实现一个画图程序,尽可能多的实现Windows自带的画图功能,并扩展其功能。1.2 功能需求1.2.1 基本绘图功能能够用鼠标操控方式,绘制直线、矩形、椭圆。绘图时,选择绘制...

基于对话框程序用ON_UPDATE_COMMAND_UI更新菜单

从命令用户界面处理函数(Command UI handler)改变菜单状态(启用/禁用,选择/取消选择,更改文字)对话框处理时没有正常工作。 比如: void CTestDlg::OnUpdateFileExit(CCmdUI* pCmdUI) { . pCmdUI->...

如果该菜单附加到一个对话框 Visual c + + 能从其命令用户界面处理程序更改的菜单项的状态

 从其命令用户界面 (UI) 的处理程序更改的菜单项状态 (启用/禁用、 选中/取消选中,更改文本) 能正常工作菜单附加到一个对话框,如果: void CTestDlg::OnUpdateFileExit(CCmdUI* pCmdUI) { pCmdUI->...

基于MFC单文档的画图程序(小项目)

对其基本用法已经熟练掌握,迫不及待的想实战一波,但是心急吃了热豆腐,我还是踏踏实实的找一些既能复习以前知识的单子又消耗我太多时间(最近学习数据库MySQL),最终找到一单基于MFC单文档的画图程序代写,...

MFC对话框中使用ON_UPDATE_COMMAND_UI更新菜单

最近无聊写一个播放器,当实习右键菜单的时候遇到...从命令用户界面处理函数(Command UI handler)改变菜单状态(启用/禁用,选择/取消选择,更改文字)对话框处理时没有正常工作。 void CTestDlg::OnUpdateFileExit

单文档程序中动态切换多个窗体

单文档程序中动态切换多个窗体 发表:yueshang 阅读: 885次关键字: 字体:[大 小] 新建一个基于CFormView的单文档应用程序,再添加一个窗体和与之对应的基于CFormView的新视类,然后通过主框架类里...

基于对话框的MFC应用程序实现菜单的勾选功能

 基于对话框的MFC应用程序中,给对话框建立一个菜单,让菜单选中后,对应的菜单项前显示“对勾”,但无法 用ON_UPDATE_COMMAND_UI更新菜单。从命令用户界面处理函数(Command UIhandler)改变菜单状态(启用/

基于对话框程序,菜单项选中后前面显示一个钩子

1、添加“钩子”,即一个选中标记,可以通过函数SetCheck()实现

单文档程序中动态切换多个窗体(附图)

操作系统:Windows 7 软件环境:Visual Studio 2008 SP1 本次目的:单文档程序中动态切换多...摘要:本文通过一个程序实例描述了VC++6.0下如何单文档程序中通过菜单动态控制多个窗体的切换。  一、 引言  我

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laravel5.6框架基础入门精讲

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

指针才是C的精髓-4.3.C语言专题第3部分

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》)

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

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