请问MFC中框架类和视类中的PreCreateWindow的作用

脑中有飞鸟 2012-03-19 02:43:15
我的MFC工程名字是Style。
我在View类和MainFrame类的PreCreateWindow中都添加了
	AfxMessageBox(cs.lpszName);
然后在运行的时候(窗体没有出现之前)出现了三次对话框第一次为空,第二次为style,第三次为空,请问第三次不应该是style吗?为什么会这样呢。
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脑中有飞鸟 2012-03-19
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引用 3 楼 chenzmeans 的回复:
谢谢,可是我不明白为什么两次调用框架类中的PreCreateWindow得到的结果却不一样呢??

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谢谢您的解答
Eleven 2012-03-19
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[Quote=引用 3 楼 chenzmeans 的回复:]
谢谢,可是我不明白为什么两次调用框架类中的PreCreateWindow得到的结果却不一样呢??
[/Quote]
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脑中有飞鸟 2012-03-19
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谢谢,可是我不明白为什么两次调用框架类中的PreCreateWindow得到的结果却不一样呢??
Eleven 2012-03-19
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lpszName
为窗口名,view类的窗口名为_T("")
Eleven 2012-03-19
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你Debug下调试一下,CMainFrame的PreCreateWindow调用2次,View类的PreCreateWindow会调用1次
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模的优势、适用边界及工程化实现路径。

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