Win32 API, MFC和WTL各自的成功产品

myan 2001-09-23 11:09:25
大家经常争论某些一流软件是用什么工具开发的,有的时候甚至有一些谣言到处流传(比如说OFFICE 2K是用VB开发的之类)。我不想引起争论,也没什么可争的,只是想阐述事实。下面的资料来自微软VC项目组资深程序员Walter Sullivan,可靠性非常高。

Win32 API + C++ + COM: 大部分微软传统软件,比如Word,Excel,IE,Access,SQL Server,Index Server,VB等等

MFC:Frontpage, Visio, Money, Publisher, Works, Encarta, VC1.0-6.0 IDE, Eudora Pro, Netscape Navigator(4.0之前),Word Perfect, IBM ViaVoice,
Act!, PeachTree

WTL:MovieMaker, Windows XP操作系统部分

关于WTL,补充两句,它是微软开发人员内部使用的template library,由曾经开发过MFC和ATL得同一批人开发。意外流传到外界,现在MS之外大约有1000左右的开发人员学习和使用它。VC经理已经明确表示,他们将不会正式支持WTL,这种态度显然是打算将它留做己用。很早就有传说,微软内部有一些秘密武器,从不向外公布,可能WTL就是其中之一。由于缺少文档资料,这项技术在外界的前景暗淡。
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Volition2k 2002-07-09
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但是WTL 7.0 怎么还是出来了?
MS会不会改变政策呢?
sans 2001-12-03
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如果考虑到可移植性,就尽量少用MFC,而多用ANSI标准吧。
dash 2001-12-03
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有意思
XiangDong 2001-12-03
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不作支持倒是真的
wilddragon 2001-09-24
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up
vcbear 2001-09-24
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果然如此。
hboy 2001-09-24
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你说的是真的,还是那些人说的是真的?
内容概要:本文介绍了基于噪声抑制半监督学习的锂离子电池SOH(State of Health,健康状态)估计方法的Python代码实现。该方法融合半监督学习框架与先进的噪声抑制机制,旨在利用少量标注样本和大量未标注数据,有效提升电池健康状态预测的精度与模型鲁棒性,特别适用于实际工程中电池老化数据标注成本高、样本稀缺的挑战性场景。通过设计高效的特征提取网络与可靠的伪标签生成及优化策略,模型能够有效识别并抑制训练过程中的噪声干扰,增强在复杂工况和数据波动下的泛化能力与稳定性。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Python编程能力,从事电池管理系统(BMS)、新能源汽车、储能系统等领域的科研人员、工程师,以及专注于电池寿命预测、设备状态监测与智能运维等方向的硕博研究生;; 使用场景及目标:①解决锂离子电池SOH估计中标注数据获取困难、成本高昂的核心痛点;②提升模型在存在测量误差、传感器漂移或异常数据等噪声环境下的预测准确性与可靠性;③为相关科研课题提供可复现、可扩展的算法基准与开源代码框架,加速算法迭代与工程落地; 阅读建议:此资源以Python代码为核心载体,强调算法的完整复现与实验验证过程,建议读者结合代码逐模块剖析模型架构、损失函数设计与训练流程细节,并积极在自有电池数据集上进行迁移学习、参数调优与性能对比,以深入掌握半监督学习与噪声抑制技术在电池退化建模中的关键应用。

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