MFC之外的GUI框架

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C++第三方库总结

常用C++第三方库 http://blog.csdn.net/dove1984/article/details/8244209 基础类 1、 DinkumwareC++ Library 参考站点:http://www.dinkumware.com P.J. Plauger编写的高品质的标准库。P.J....其编写的库长期

MFC小型工具通用界面框架CLIST控件+右键菜单功能

MFC-小型工具通用界面框架 0x1 场景 由于工作需要我会写代码开发工具给客户或者同事用。代码都能实现,但写个黑乎乎的命令行工具给别人用确实显得不够专业,用别人写好的成型工具又担心有后门。 所以掌握积累几个MFC...

主流嵌入式开源GUI比较

本文主要说明了MicroWindows、MiniG、QT、GTK+、OpenGUI和FLTK,第七小节是对比的详细表格,内容是根据网上的一些资料还有各大开源GUI的官网的资料整理而来,目的是为自己以后学习把握方向。

C++:各大有名库的介绍

C++各大有名库的介绍之C++标准库  标准库中提供了C++程序的基本设施。虽然C++标准库随着C++标准折腾了许多年,直到标准的出台才正式定型,但是在标准库的实现上却很令人欣慰得看到多种实现,并且已被实践证明为有...

C++资源之不完全导引(完整版)

1,前言 无数次听到“我要开始学习C++!”的呐喊,无数次听到“C++太...诚然,C++程序设计语言对于学习者的确有很多难以逾越的鸿沟,体系结构的庞大,应接不暇并不断扩充的特性……除此之外,参考资料之多与冗杂使它

谈论用c+写gui框架

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

OpenGL研究, GUI框架分析, 虚拟机比较, Win10历险记, WxWidget, uboot, WireShark

OpenGL研究, GUI框架分析, 虚拟机比较, Win10历险记, WxWidget, uboot, WireShark

嵌入式Linux常用GUI系统

嵌入式Linux常用GUI系统 【整理】嵌入式Linux中常用的GUI(图形用户界面)系统 Embeddedcrifan7年前 (2012-08-31)1502浏览0评论 网上找了一堆资料,还是这里: Embedded Linux Graphics System 的解释是,最新...

把KlayGE嵌入其他GUI框架

长期以来,KlayGE一直是单独执行的,窗口上的UI也...所以如果适度修改KlayGE的窗口系统,使得KlayGE可以嵌入其他的GUI框架,比如MFC、QT、WPF等,有些时候会方便得多。 第一个尝试做这件事情,并且取得成功的在这...

MFC六大核心机制

我们选择了C++,主要是因为它够艺术、够自由,使用它我们可以实现各种想法,而MFC将多种可灵活使用的功能封装起来,我们岂能忍受这种“黑盒”操作?于是研究分析MFC的核心机制成为必然。  首先,列出要讲的MFC六大...

MFC、WTL、WPF、wxWidgets、Qt、GTK 对比

WTL都算不上什么Framework,就是利用泛型特性对Win API做了层封装,设计思路也没摆脱MFC的影响,实际上用泛型做UI Framework也只能算是一次行为艺术,这个思路下继续发展就会变得没法用了,比如 代码过于复杂,编译...

Win32平台各种主流开发框架MFC、ATL、WTL、VCL等)

C++ 书籍推荐 ... 如果你有一定的C基础可能学起来比较容易些,但是学习C++的过程中又要尽量避免去使用一些C中的思想;平时还要多看一些高手写的代码,遇到问题多多思考,怎样才能把问题抽象化,以使自己头脑中有类的...

深入浅出MFC-读书笔记

我也赞同书中所讲,应用MFC框架开发Windows程序需要深入到底层,如果只停留在表面应用知其然而不知其所以然,这样会限制你更好的应用MFC框架。 Win32 程序开发流程 下图说明一个32位Windows SDK程序的开发流程:...

MFC消息处理学习总结

Windows消息机制概述 ... 消息是指什么?  消息系统对于一个win32程序来说十分重要,它是一个程序运行的动力源泉。一个消息,是系统定义的一个32位的值,他唯一的定义了一个事件,向 Windows发出一个通知,告诉应用...

彻底超越MFC----诺基亚的开源GUI库:Qt

...在Visual Studio 2003/2005/2008下开发Windows图形界面程序,程序员一直做着抉择:选择.net平台,则意味着需要XP用户安装.net Framework, 而且自己不能...选择原生C++/MFC平台,则意味着需要编写繁琐的代码(VS

Winform、WPF、Silverlight、MFC区别与联系

WinForm 在Windows中,诸如窗体绘制等功能由GDI(图形设备接口)实现,放在操作系统内核中。Windows Forms在底层使用的是GDI+。GDI+是GDI的“面向对象包装”,使用C++实现。.NET Windows Forms应用程序中使用的...

[转]Win32平台各种主流开发框架MFC、ATL、WTL、VCL等)

如果你有一定的C基础可能学起来比较容易些,但是学习C++的过程中又要尽量避免去使用一些C中的思想;平时还要多看一些高手写的代码,遇到问题多多思考,怎样才能把问题抽象化,以使自己头脑中有类的概念;...

MFC界面开发类库BCGControlBar Pro for MFC帮助文档:MDI选项卡组

GUI控件,例如图表、日历、网格、编辑器、甘特图和许多其他控件。 BCGControlBar库拥有500多个经过全面设计、测试和充分记录的MFC扩展类。 我们的组件可以轻松地集成到您的应用程序中,并为您节.

(转)将 MFC 应用程序移植到 Linux

http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/guitoolkit/l-mfc/index.html<br />  <br />循序渐进使用 wxWindows 的指南Markus Neifer (howlingmad@users.sourceforge.net), 软件开发人员  ...

C++和MFC的常用总结

1.窗口是Windows应用程序中的一个非常重要的元素,一个Windows程序至少有一个窗口,成为主窗口。利用窗口可以接收用户的输入和输出。 2.窗口可以分为客户区(用来显示文字或绘制图形)和非客户区(标题栏、菜单栏、...

MFC创建流程详解

(0)MFC学习:  1.CObject类为MFC总类,该类下面有一个重要的类CCmdTarget。而CCmdTarget类下面又有四个重要的继承类,分别为:CWinThread、CDocument、CDocTemplate、   CWnd类。所以,可以得出一个大概继承图...

MFC、WTL、WPF、wxWidgets、Qt、GTK、Cocoa、VCL 各有什么特点?

传送门:MFC、WTL、WPF、wxWidgets、Qt、GTK、Cocoa、VCL 各有什么特点? MFC、WTL、WPF、wxWidgets、Qt、GTK、Cocoa、VCL 各有什么特点? WTL都算不上什么Framework,就是利用泛型特性对Win API做了...

MFC六大核心机制【消息映射】

1、MFC程序的初始化。 2、运行时类型识别(RTTI)。 3、动态创建。 4、永久保存。5、消息映射。6、消息传递。 五、消息映射和命令传递 作为C++程序员,我们总是希望自己程序的所有代码都是自己写出来的,如果使用...

MFC控件使用大全

...MFC控件使用大全 原创 2017年01月23日 23:41:23 1847 Static Text 1. 透明背景、改变文本的字体颜色 最好做法当然是继承CStatic然后重载OnPaint(),完全自己来画

MFC子窗口和父窗口(SetParent,SetOwner)

一、概念和区别 在windows系统中,每个窗口对象都对应有一个数据结构,形成一个list链表。系统的窗口管理器通过这个list来获取窗口信息和管理每个窗口。这个数据结构中有四个数据用来构建list,即child、sibling、...

MFC

自从2005年3月8日下午16时“十年MFC经历认识的Microsoft技术”以帖子的方式发表于CSDN论坛后,引起了许多网友得好评,使得笔者诚惶诚恐,考虑到该贴过长(人气指数为5000),因此转移到Blog上,许多网友对此帖的评语...

2020美赛O奖论文.zip

包含2020美赛所有题目的所有O奖论文,A题8篇,B题5篇,C题6篇,D题7篇,E题5篇,F题6篇。

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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