多文档应用程序中,已经打开了多个文档,如何知道是用户激活了哪个文档

huahua70528158 2008-04-19 10:43:28
多文档应用程序中,已经打开了多个文档,如何知道是用户激活了哪个文档,就是指用户打开了哪个文档。WM_MDIACTIVE在初始生成文档时也会发出这个消息,不是我想要的。
...全文
164 9 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
9 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
newrain021011 2008-04-20
  • 打赏
  • 举报
回复
[Quote=引用 3 楼 huahua70528158 的回复:]
假如我现在打开了四个文档,当我点击其中任何一个文档时候,我要捕获这个动作,或者说是捕获这个消息
[/Quote]
你的问题似乎应该是在你的这个view文档中创建一个鼠标消息,这个时候,你点击鼠标的时候就捕获了消息,你可以对这个消息做进一步处理,如失去焦点,转移焦点。你可以通过一个共享的变量来知道前一个view是哪一个,从而转回去。

have fun!
abzhang2 2008-04-20
  • 打赏
  • 举报
回复

GetActive什么的
paerxiushi 2008-04-20
  • 打赏
  • 举报
回复
使用AfxGetMainWnd得到主窗体后,必须将其转化成CMainFrame,而不是普通的CFrameWnd,
然后使用GetActiveFrame得到激活的子窗体。
以下是最小化当前活动窗体,并激活下一个窗体代码段:
//最小化当前子窗体
CMainFrame* pwnd=(CMainFrame*)AfxGetMainWnd();
CFrameWnd* pchildWnd=(CFrameWnd*)pwnd->GetActiveFrame();
pchildWnd->ShowWindow(SW_MINIMIZE);
//激活下一个窗体
CFrameWnd* pnext=(CFrameWnd*)pchildWnd->GetNextWindow();
if(pnext) //必须判断pnext是否存在,否则会造成程序死机
{
pnext->ActivateFrame(SW_NORMAL);
}
tzqqkl 2008-04-20
  • 打赏
  • 举报
回复
[Quote=引用 1 楼 Mackz 的回复:]
CFrameWnd::GetActiveFrame
CFrameWnd::GetActiveDocument
[/Quote]
在View中加入事件处理
cnzdgs 2008-04-19
  • 打赏
  • 举报
回复
GetActiveXXX
菜牛 2008-04-19
  • 打赏
  • 举报
回复
CFrameWnd::GetActiveFrame
CFrameWnd::GetActiveDocument
Eleven 2008-04-19
  • 打赏
  • 举报
回复
Up!
huahua70528158 2008-04-19
  • 打赏
  • 举报
回复
我不是要得到是激活了哪个文档。
huahua70528158 2008-04-19
  • 打赏
  • 举报
回复
假如我现在打开了四个文档,当我点击其中任何一个文档时候,我要捕获这个动作,或者说是捕获这个消息
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

16,550

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
VC/MFC相关问题讨论
社区管理员
  • 基础类社区
  • Creator Browser
  • encoderlee
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

        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,……

试试用AI创作助手写篇文章吧