HTMLElementEvents和HTMLElementEvents2有什么区别呢?

中国蓝计划 2010-12-23 03:58:52
求大侠解答
另外,我这里获得HTMLElementEvents成功如何才能获得HTMLElementEvents2的IID呢?

http://topic.csdn.net/u/20101223/14/92c8a6f6-8202-491b-b8d9-25e2a05a6294.html
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中国蓝计划 2010-12-25
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多谢达人jameshooo的亲炙帮助,先研究下,此帖保留,防再有问题(最近问题比较多最后50分昨天已消耗完了!)
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如何获取不到,就说明该接口没有实现,就用HTMLElementEvents也应该一样把
jameshooo 2010-12-24
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估计楼主又在耗费脑细胞,到处找如何处理类型库的资料,看在楼主最近勇于探索、勤奋努力的份上,我整理了一篇博文,贴上了完整的源码,拿去研究吧,总比查MSDN来得快。

http://blog.csdn.net/jameshooo/archive/2010/12/24/6097229.aspx
wwgddx 2010-12-24
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COM大牛,学习了。
jameshooo 2010-12-24
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你用OLEVIEW查看一下类型库,会发现所有DOM对象的默认事件源都是xxxEvents,而不是xxxEvents2。这确实不合常理,可能考虑到了旧版兼容性吧。

你的代码是没错,能获得正确的事件GUID,但如果想用第二版事件源,就必须避开对IProvideClassInfo2的使用,而是直接从DOM元素的IDispatch出发,调用GetTypeInfo,从类型信息遍历,寻找具备SOURCE属性但没有DEFAULT属性的事件GUID,这个才是xxxEvents2。
中国蓝计划 2010-12-23
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说正题啊,为什么我下边连接里实现的代码却 获得不了HTMLElementEvents2接口呢?

http://topic.csdn.net/u/20101223/14/92c8a6f6-8202-491b-b8d9-25e2a05a6294.html
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IID和前面一样的,就是多了一个2,
另外HTMLElementEvents2是更完善的接口,如果可以使用HTMLElementEvents2接口,就不要使用HTMLElementEvents
众所周知,人工智能是当前最热门的话题之一, 计算机技术与互联网技术的快速发展更是将对人工智能的研究推向一个新的高潮。 人工智能是研究模拟和扩展人类智能的理论与方法及其应用的一门新兴技术科学。 作为人工智能核心研究领域之一的机器学习, 其研究动机是为了使计算机系统具有人的学习能力以实现人工智能。 那么, 什么是机器学习呢? 机器学习 (Machine Learning) 是对研究问题进行模型假设,利用计算机从训练数据中学习得到模型参数,并最终对数据进行预测和分析的一门学科。 机器学习的用途 机器学习是一种通用的数据处理技术,其包含了大量的学习算法。不同的学习算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。目前,机器学习已成功地应用于下列领域: 互联网领域----语音识别、搜索引擎、语言翻译、垃圾邮件过滤、自然语言处理等 生物领域----基因序列分析、DNA 序列预测、蛋白质结构预测等 自动化领域----人脸识别、无人驾驶技术、图像处理、信号处理等 金融领域----证券市场分析、信用卡欺诈检测等 医学领域----疾病鉴别/诊断、流行病爆发预测等 刑侦领域----潜在犯罪识别与预测、模拟人工智能侦探等 新闻领域----新闻推荐系统等 游戏领域----游戏战略规划等 从上述所列举的应用可知,机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具,尤其是在各领域数据量爆炸的今天,各行业都希望通过数据处理与分析手段,得到数据中有价值的信息,以便明确客户的需求和指引企业的发展。
众所周知,人工智能是当前最热门的话题之一, 计算机技术与互联网技术的快速发展更是将对人工智能的研究推向一个新的高潮。 人工智能是研究模拟和扩展人类智能的理论与方法及其应用的一门新兴技术科学。 作为人工智能核心研究领域之一的机器学习, 其研究动机是为了使计算机系统具有人的学习能力以实现人工智能。 那么, 什么是机器学习呢? 机器学习 (Machine Learning) 是对研究问题进行模型假设,利用计算机从训练数据中学习得到模型参数,并最终对数据进行预测和分析的一门学科。 机器学习的用途 机器学习是一种通用的数据处理技术,其包含了大量的学习算法。不同的学习算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。目前,机器学习已成功地应用于下列领域: 互联网领域----语音识别、搜索引擎、语言翻译、垃圾邮件过滤、自然语言处理等 生物领域----基因序列分析、DNA 序列预测、蛋白质结构预测等 自动化领域----人脸识别、无人驾驶技术、图像处理、信号处理等 金融领域----证券市场分析、信用卡欺诈检测等 医学领域----疾病鉴别/诊断、流行病爆发预测等 刑侦领域----潜在犯罪识别与预测、模拟人工智能侦探等 新闻领域----新闻推荐系统等 游戏领域----游戏战略规划等 从上述所列举的应用可知,机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具,尤其是在各领域数据量爆炸的今天,各行业都希望通过数据处理与分析手段,得到数据中有价值的信息,以便明确客户的需求和指引企业的发展。

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