MFC基础问题,创建线程后,参数和预期不同?

VC/MFC > 基础类 [问题点数:100分,结帖人wuyazhe]
等级
本版专家分:1520
勋章
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进士 2010年 总版技术专家分年内排行榜第五
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银牌 2010年11月 总版技术专家分月排行榜第二
2010年9月 总版技术专家分月排行榜第二
2010年8月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
铜牌 2010年7月 总版技术专家分月排行榜第三
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微软MVP 2012年1月 荣获微软MVP称号
2011年1月 荣获微软MVP称号
结帖率 100%
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C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序Web应用程序。当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的,如需进一步学习C#语言...

MFC学习笔记——多线程学习

一、多线程编程思想1、 Windows线程(1)在...线程是一堆寄存器状态以及线程栈的一个结构体对象,本质上可以理解为一个函数调用器(寄存器状态用于控制CPU执行,栈用于存储局部变量函数调用参数及函数返回地址...

<MFC笔记>多线程编程简单实例

在windows下,我们可以调用SDK win32 api来编写多线程...创建线程的函数 HANDLE CreateThread( LPSECURITY_ATTRIBUTES lpThreadAttributes, // SD SIZE_T dwStackSize, // initial stack size LPTHREAD_START_ROUTIN

mfc 如何结束某一进程_LinuxC编程 / 几个进程&线程相关的基础概念

#干了这碗鸡汤!我急切地盼望着可以经历一场放纵的快乐,纵使巨大的悲哀将接踵而至,我也在所不惜。-- 太宰治 《人间失格》大家好,这里是...进程是一个正在执行程序的实例,包括程序计数器、寄存器程序变量的当前...

C++的MFC线程技术

进程线程的关系 程序→运行→进程 一个进程至少有一个线程,一个进程可以有多个线程 简单的程序设计,一个进程一个线程,即主线程,... 高级的程序设计,一个进程多个线程 一、 创建(启动)线程 //创建线程函数 Afx...

win32多线程-在MFC程序中使用多线程

应该调用mfc中为我们设计好的线程接口函数AfxBeginThread(),原因是这个接口为我们做好了mfc函数数据的初始化工作,如果你的mfc线程中不使用任何mfc函数或数据,你也可以不用此函数来创建线程。好了,进入正题...

<MFC笔记>多线程编程之线程的特性

1,随机性,系统在执行多线程程序时只保证线程是交替执行的,至于哪个线程先执行哪个线程后执行,则无法获得保证,需要书写专门的代码才可以保证执行的顺序。 2,多线程无法预测其行为,可能获得不同的结果。当然想...

MFC socket编程基础

 看类名就知道,它是一个异步非阻塞Socket封装类,CAsyncSocket::Create()有一个参数指明了你想要处理哪些Socket事件,你关心的事件被指定以后,这个Socket默认就被用作了异步方式。那么CAsyncSocket内部到底是如何...

深入解析MFC消息相应消息路由

1.MFC中的消息分为三种 (1)标准消息,也叫窗口消息(例:WM_PAINT,WM_CREATE,WM_LBUTTONDOWN,WM_CHAR) (2)命令消息,来自菜单,工具栏加速键,都以WM_COMMAND表示 (3)控件消息,控件消息又分为三小类,第一类...

MFC CSocket CSocketFile的使用

Socket有同步阻塞方式异步非阻塞方式两种使用,事实上同步异步在我们编程的生涯中可能遇到了很多,而Socket也没什么特别。虽然同步好用,不费劲,但不能满足一些应用场合,其效率也很低。  也许初涉编程的人不...

MFC添加自定义消息及重写消息过程

由于MFC中无法通过类向导来自定义消息,所以需要手动添加,主要过程如下: 本文基于vs2008下通过线程实现数据实时更新的对话框运用程序 1. 定义消息(Resource.h文件中): 由于很多新控件也会用到WM_USER消息,...

UI线程和工作者线程

1、线程分为UI线程和工作者线程,UI线程有窗口,窗口自建了消息队列,这个UI线程维护“消息队列”,“消息队列”是界面线程和工作者线程的最大区别。所以有用户界面的一般称为UI线程,没有界面的称之为工作者线程,...

mfc调用url接口_【分享】接口测试注意的点

接口测试作为集成测试的一部分,通过直接调用被测试的接口来确定系统在功能性、可靠性、安全性性能方面是否能达到预期,有些情况是功能测试无法覆盖的,所以接口测试是非常必要的。接口测试分为两种,一种是...

c# post 读取返回html_最大限度地降低多线程 C# 代码的复杂性

这是由于它们的并行性质所致,即要求采用与使用单线程的线性编程完全不同的思维模式。对于这个问题,恰当类比就是抛接杂耍表演者,必须在空中抛接多个球,而不要让它们相互干扰。这是一项重大挑战。然而...

MFC中release版本debug版本区别

最近MFC写了个程序,生成release版,原来正常,后来删掉了些控件再编译运行,结果竟然报内存读写错误,debug却是正常的。后来将“Project Settings” 中 “C++/...DEBUGRELEASE 版本差异及调试相关问题【转】  

C++ 多线程

线程 线程基本概念 线程,有时称为轻量级(轻负荷)进程,因为切换负荷小,是CPU使用的基本单元(操作...维基百科对线程的定义是:线程是一个编排好的指令序列,这个指令序列(线程)可以其它的指令序列(线程...

用vscode创建一个c项目_VS Code:Windows下编写运行C/C++程序(GCC)

VS Code:Windows下编写运行C/C++程序(GCC)1. 安装Visual Studio Code下载地址:..."User Installer":对当前用户,不好装就用"System Installer"吧。2. 在VS Code中安装 ...

线程--线程同步

线程的同步 Critical section(临界区)用来实现“排他性占有”。适用范围是单一进程的各线程之间。它是: · 一个局部性对象,不是一个核心对象。 · 快速而有效率。 · 不能够同时有一个以上的...

《Windows核心编程》读书笔记六 线程基础

第六章 线程基础 本章内容 6.1 何时创建线程 6.2 何时不应该创建线程 6.3 编写一个线程函数 6.4 CreateThread函数 6.5 终止运行线程 6.6 线程内幕 6.7 C/C++运行库注意事项 6.8 了解自己的身份 线程有两个组成...

mfc调用url接口_接口测试注意的点

接口测试作为集成测试的一部分,通过直接调用被测试的接口来确定系统在功能性、可靠性、安全性性能方面是否能达到预期,有些情况是功能测试无法覆盖的,所以接口测试是非常必要的。 接口测试分为两种,一种是...

《转》 win32多线程-在MFC程序中使用多线程

应该调用mfc中为我们设计好的线程接口函数AfxBeginThread(),原因是这个接口为我们做好了mfc函数数据的初始化工作,如果你的mfc线程中不使用任何mfc函数或数据,你也可以不用此函数来创建线程。好了,进入正题...

线程中调用CreateProcess 的问题

在一个线程中调用CreateProcess 创建失败, 程序退出时候报heapfree出错。百思不得其解。想来想去内存相关的 应该是 CreateProcess的一个参数 __in_opt LPCSTR lpApplicationName ,修改把之改为NULL 。...

软件开发篇1:MFC、MVC、中间件、python与C++主从通信

注一: 1. 科研 = 数学 + 简化,深入浅...不行,你得先创建项目,当使用了分层架构,还需要创建更多的项目,这些项目根据依赖关系进行配置。然后依次引用各种依赖组件进行配置。配置好项目以后,你还得测试各依赖组...

DLL中封装Qt窗口给MFC或Qt应用程序调用,并将DLL中的窗口嵌入主程序中,实现与主程序交互自身事件循环的...

要求是在dll内部封装的QWebEngine显示在调用该dll的MFC或Qt程序界面中,类似于将dll中的Qt窗口嵌入到主程序的窗口中,并接收用户操作响应。 查阅了网上的各种资料(网上关于这种应用场景的资料实在少的可怜),...

Chrome源码剖析、上--多线程模型、进程通信、进程模型

Chrome源码剖析、上原著:Venus。整理:July。时间:二零一一年四月二日。说明:此Chrome源码剖析系列编辑整理自此...我对写原创文章的作者向来是以最大的尊重的。近期想好好研究学习下Chrome源码,正巧看到了此Venus

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)。

ArcGIS之遥感影像分类及成果应用视频课程(GIS思维)

课程采用ArcGIS10.3.1(中文版)进行录制,适用于10.0、10.1、10.2、10.4系列。 PPT中实行工具中英文对照,让使用英文版的小伙伴也可以学习。报名课程后提供课程PPT与操作数据下载,可在报名页面或者播放页面下载哦。

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0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

OpenGL-Shader

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性,介绍用法 6.性能调优,如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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