关于C++ VARIANT和COleSafeArray 关系的一个问题

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C++使用VARIANT实现二维数组的操作、怎么使用COleSafeArray实现二维数组将字符串写入excel

C++使用VARIANT实现二维数组的操作 VARIANT变量是COM组件之间互相通信的重要的参数变量之,它可以容纳多种不同的类型,如short、long、double等,包括各类指针数组。组件之间的互相调用是比较耗时的,尤其带当...

VC++ COleSafeArray VARIANT的使用

实质上SafeArray就是将通常的数组增加一个描述符,说明其维数、长度、边界、元 素类型等信息。SafeArray也并不单独使用,而是将其再包装到VARIANT类型的变量中,然后才作为参数传送出去。在VARIANT的vt

COlesafearray 问题 串口通讯

我用MScomm写了两个串口 出现的问题是 当打开第一个串口的时候 其数据是4.2ms刷新一次 这时候再打开第二个串口 或者 按其他按钮两次 或者点击程序界面之外 程序就崩溃 查中断是在 _AFXDISP_INLINE DWORD ...

C++使用VARIANT实现二维数组的操作

VARIANT变量是COM组件之间互相通信的重要的参数变量之一,它可以容纳多种不同...其中,Excel表格的操作就可能涉及到大量数据,一次传递一个二维数组是提高对Excel表的操作效率。下面以两种不同方式来实现VARIANT二维数

SafeArray、COleSafeArray、VarType

一个结构体。结构体中vt变量指明这个结构体封装的哪种类型。结构体重包含了一个Union。该联合体根据vt的类型不同而不同。比如:vt为VT_UI1代表联合体是unsigned char. COleVariant 该类封装了VARIANT结构体。在...

VC编的串口程序,返回的VARIANT类型的数据怎么处理。

VARIANT variant_inp; COleSafeArray safearray_inp; LONG len,k; BYTE rxdata[2048]; CString strtemp; if (m_MSComm.GetCommEvent()==2) { variant_inp=m_MSComm.GetInput(); safearray_inp=variant_...

C++操作Excel学习笔记

C++操作Excel学习笔记 : 【当前博文转载自http://blog.csdn.net/fullsail/article/details/4067416】 C++读取Excel文件方式比较 C++读取Excel的XLS文件的方法有很多,但是也许就是因为方法太多,大家在选择的...

C++读取excel表格

C++读取excel文件 1 创建mfc程序(这里以vs2013为例) 2 添加读取excel文件用到的类 3 添加完成后,找到相关头文件,注释/删除 4 再次编译还是有错误 5 添加源码(最重要的一步)

C++环境下读取excel表格,亲测可用

在VS2015环境中,个人对以下程序步骤进行了测试,结果表明完全可以读取excel数据。 相关的完整程序可以在https://download.csdn.net/download/cxd3341/12683449中获取 以下为程序创建步骤: 1、新建MFC程序: ...

C++ MFC开发】串口通信之多编辑框输出

 一个协调器连接电脑,并接收多个zigbee终端发过来的数据  ##目的:  1.编写上位机(MFC)  2.想把串口接收到的多个传感器的数据分别在不同的编辑框输出    解决方案:  1.发送过来的数据打包(必须)  *...

【MFC/C++ 操作Excel】C++下TextToColumns函数的参数

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xxxxxx91116/article/details/8531996 </div> <link rel="stylesheet...

C++ 多线程ole读取Excel

C++使用OLE高速读写EXCEL的源码,本文代码也是在此基础上修改而成的。 使用前提条件,引用的文章里有也就不废话,直接上代码 #pragma once //OLE的头文件 #include ".\CRange.h" #include ".\CWorkbo

c++串口上位机调试助手的总结部分代码

我记得是大一下星期学习的C++,是选修课...公司给了个小考核,其中有一项串口上位机软件的,于是花了几天时间,站在前人的肩膀上,做了一个还看得过去的串口上位机软件。今天就总结一下学习的感受贴出部分重要的代码

新手,在做基于C++的串口接收数据导入SQL数据库的程序。有问题想请教大家。

接收的数据应该是以空格来断开,从而存入不同的表中,现在只能讲接受的数据都存入列当中,请大家帮我看看程序,怎么改写。先谢过大家 void CChuankouDlg::OnComm() { xinxi m_xinxi; // TODO: Add extra ...

C++使用OLE高速读写EXCEL的源码

写了不少blog,也码了点点文字,不知道为啥,被大家看的比较多几篇文章却总有那篇《C++读写EXCEL文件方式比较》。 小小伤心一下,我blog里面写的很认真的文字还有几篇,这篇大概是最随意的文章。个人估计这是SEO...

C++ MFC 简单 串口通信

根据款教程,使用MFC进行了串口通讯的上位机的软件编程,教程网址如下,十分简单。 http://download.csdn.net/download/peter_jjh/9937595 问题: 1) error LNK2001: 无法解析的外部符号 在进行编译时,出现如上...

VS2010 C++ 操作Excel表格的编程实现

转载请注明原文网址: http://www.cnblogs.com/xianyunhe/archive/2011/09/25/2190485.html 通过VC实现对Excel表格的操作的方法有多种,如:通过ODBC数据库实现,通过解析Excel表格文件,通过OLE/COM的...Windo

VS2010 C++ 操作Excel表格的编程实现(OLE/COM)

转载请注明原文网址: http://www.cnblogs.com/xianyunhe/archive/2011/09/25/2190485.html 通过VC实现对Excel表格的操作的方法有多种,如:通过ODBC数据库实现,通过解析Excel... ...本文源码的应用环境说明: ...Windo

VS2012串口助手编程C++

鉴于绝大多数的教程还停留在vc6.0这骨灰级的环境,特在此说明一下VC2012下的代码组织方式,大家一起交流下~ 本文略去建立窗体的步骤,但是给出了窗体的样式,不会建立窗体的童鞋可以百度一下就知道了,很简单的...

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

web课程设计网页设计源代码

利用web网页设计技术(html+css+javascript)进行网站开发,含源代码 ,以及网页所用的图片,可做课程设计参考

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)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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