请问关于SubclassWindow关联控件函数的用法问题。

VC/MFC > 界面 [问题点数:60分,结帖人xianglitian]
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黄花 2013年1月 其他开发语言大版内专家分月排行榜第二
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WTL学习之对话框和控件

作者:朱金灿来源:http://blog.csdn.net/clever101 继续学习WTL程序中的对话框程序的使用。程序的主要设置如下图: 在对话框和控件学习中...变量如何关联控件。 和MFC的通过增加控件成员变量或者数据成员变量不同

窗口与控件关联的方式:

窗口与变量的关联方法: (1)也是最简单的一种 就是在每次使用一个控件是用GetDlgItem()函数获得一次操作权但是比较繁琐并且生命周期比较短 (2)CWnd :: Attach();与之对应CWnd::Detach(); 第一步:在对话框类中...

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 定制控件(Customize Control) 及 MFC CWnd和WIN32 HWND关联方法

MFC 定制控件(Customize Control) 及 MFC CWnd和WIN32 HWND关联方法 <参考资料 MSDN MFC TNO 15> 文档将概述MFC中定制自定义控件的3种方法: 拥有者绘制控件(Owner Drawing Control and Menu) ...

CListCtrl控件使用指南

创建图形列表并和CListCtrl关联: m_image_list.Create(IDB_CALLER2, 16, 10, RGB(192,192, 192)); m_image_list.SetBkColor( GetSysColor( COLOR_WINDOW ) ); m_caller_list.SetImageList( &m_image_list, LVSIL...

MFC子类化控件

转自:代码小卒的文章MFC子类化控件...子类化一个Windows控件与子类化一个C++类不同,子类化一个控件要求你把一个窗口的一些或所有的消息映射都替换成自己的函数来响应,这样你就有效的阻止了控件去做系统默认的行为,

WTL入门(四) 基本控件

没有MFC对控件的封装,你要操作控件就得耐着性子填写各种结构并写很多的SendMessage调用。MFC还提供了对话框数据交换(DDX),它可以在控件和变量之间传输数据。WTL 当然也提供了这些功能,并对控件的封装做了很多改进...

mfc的CWnd类成员函数

 cwnd类提供了微软基础类库中所有窗口类...cwnd对象是由cwnd的构造函数和析构函数创建或销毁的。另一方面,windows的窗口是windows的一种内部数据结构,它是由cwnd的create成员函数创建的,而由cwnd的虚拟...

自绘控件的子类化方法

3.然后转至新生成的MyButton.h头文件中,将鼠标放在类名CMyButton上点击一下,打开“属性”窗口,在“消息”按钮下为此类添加WM_LBUTTONDOWN,WM_LBUTTONUP消息,并重写DrawItem虚函数(这个函...

CWnd的常用成员函数

(1)FromHandle和GetGlgItem:产生一个临时性窗口指针,只限于在当前函数使用; (2)Attach和Detach成对使用为一个CWnd对象嫁接和移除窗口句柄。只用attach在摧毁窗口时会出现错误; (3)SubclassWindow和...

VC控件的子类化

子类化一个Windows控件与子类化一个C++类不同,子类化一个控件要求你把一个窗口的一些或所有的消息映射都替换成自己的函数来响应,这样你就有效的阻止了控件去做系统默认的行为,而按自己的想法去做。子类化有两种...

[VC控件]子类化控件

子类化一个Windows控件与子类化一个C++类不同,子类化一个控件要求你把一个窗口的一些或所有的消息映射都替换成自己的函数来响应,这 样你就有效的阻止了控件去做系统默认的行为,而按自己的想法去做。子类化有两种...

CListCtrl控件使用

创建图形列表并和CListCtrl关联: m_image_list.Create(IDB_CALLER2, 16, 10, RGB(192,192, 192)); m_image_list.SetBkColor( GetSysColor( COLOR_WINDOW ) ); m_caller_list.SetImageList( &m_image_list, LVSIL...

VC 中常见功能函数汇总

(1)如何通过代码获得应用程序主窗口的指针? 主窗口的指针保存在CWinThread::m_pMainWnd中,调用AfxGetMainWnd实现。 AfxGetMainWnd() ->ShowWindow(SW_SHOWMAXMIZED) //使程序最大化. ...Use GetModuleFileName ...

从零开始的WTL入门教程(7) 创建使用自定义资源控件使用DDX,自定义DDX

先介绍一个WTL增强数据交换工具 DDX DDX是一套类似于MSG_MAP的宏命令...然后使用DDX命令 将要绑定的控件ID和对应类型的变量进行绑定 当然,要创建ID_TF_FIRST这个资源ID并赋值给之前创建的CEdit; 之后在需要交换数...

WTL入门(五) 自定义控件

本文介绍一些新类实现高级界面特性新类:控件自画和自定外观控件,新的WTL控件,UI updating和对话框数据验证(DDV)。 特别的自画和外观定制类 由于自画和定制外观控件在图形用户界面中是很常用的手段,所以WTL提供...

VC控件

一个从没想过的问题今天终于出现了!我自己都感到以外!呵呵,什么问题呢?可能你也没想过哦。即使想过,你解答了没有? 是一个聊天的程序,类似于QQ的界面。简化一点说把。(注意是简化)一个基于对话框的的程序,...

CListCtrl控件列表控件使用大全

创建图形列表并和CListCtrl关联: m_image_list.Create(IDB_CALLER2, 16, 10, RGB(192,192, 192)); m_image_list.SetBkColor( GetSysColor( COLOR_WINDOW ) ); m_caller_list.SetImageList( &m_image_...

模态/非模态对话框的生&死 VC++中subclassdlgitem函数的功能及用法

以下为调试过程中的代码片段: ----------------------------------------------------------->>>> // 模态 CDialog::DoModal()-> { ::FindResource ...CWnd::CreateDlgIndirect->::CreateDialogIndirect(看不到...

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)-源码

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

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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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