error C2146: 语法错误: 缺少“;”

VC/MFC > 基础类 [问题点数:20分,结帖人neochichi]
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C++ MySQL编译错误 error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“fd”的前面) 解决方法

C++ MySQL编译错误 error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“fd”的前面) 解决方法 在VS的C++项目中引入mysql.h,编译时出现如下错误   >d:\my documents\visual studio 2008\projects\testmysql\testmysql...

error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)[转]

error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)[转] error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面) 来源:...

error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面) 如何解决

在利用Direct Show获取摄像头数据的时候,编译弹出这种错误: error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)  百度了下,最后找到这样的答案供大家参考。经过我的 尝试问题可以解决:    ...

解决vs error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)的问题

error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面) 这种情况一般是因为dxsdk的头文件放在其他头文件前面了。 或者工程里面添加了这个头文件。把它放在vs设置里面的头文件最后就行了。

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)

借助邹宇华的双目标定程序的时候遇到了问题:“error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)”(但在另一台电脑却可以运行)。 错误结果如图: 下面转载了...

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“******”的前面)

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“******”的前面)

error C2146: 语法错误: 缺少“;”

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“m_DownLoad/......”的前面) error C4430: 缺少类型说明符 - 假定为 int。注意: C++ 不支持默认 int。问题导向:类似于这种情况的,肯定是文件相互包含导致的。解决...

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“m_wndCompile”的前面)

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“stud1”的前面)

最简单的程序,也出现这个...f:\me\vc++\liti\1.4\1.4\1.4.cpp(21): error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“stud1”的前面) 1>f:\me\vc++\liti\1.4\1.4\1.4.cpp(21): error C4430: 缺少类型说明符 - 假定为...

error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)

打开winnt.h文件,发现问题就是在winnt.h头文件中无POINTER_64的定义造成的。搜索vc下的头文件,发现在basetsd.h头文件中有POINTER_64的定义,而在winnt.h头文件中也包含了该头文件。而在dxsdk9中也有basetsd.h...

头文件互相包含与error C2146: 语法错误 : 缺少“;”的问题

C++中头文件相互包含的几点问题 一、类嵌套的疑问 ...假设我们有两个类A和B,分别定义在各自的有文件A.h和B.h中,但是在A中要用到B,B中也要用到A,但是这样的写法当然是错误的: class B; class A {  public:

C++error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“WINAPI”的前面)及“error C4430: 缺少类型说明符 - 假定...

c:\program files (x86)\microsoft sdks\windows\v7.0a\include\tlhelp32.h(30): error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“WINAPI”的前面)1>c:\program files (x86)\microsoft sd...

MFC中关于报错error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“stSoftRuningInfo”的前面)这种错误的问题

今天工程中突然报出了这种错误,百思不得其解,因为在我的结构体中,";"(分号)明明都有,却还是出错,而其他调用了 此结构体的函数却并没有错;如图,出现了好几十行解决办法:_SoftRuningInfo 是自己写...

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“GetApplication”的前面)

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“GetApplication”的前面) error C4430: 缺少类型说明符 - 假定为 int。注意: C++ 不支持默认 int error C4430: 缺少类型说明符 - 假定为 int。注意: C++ 不支持...

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“m_tTimer”的前面) error C4430: 缺少类型说明符 - 假定为 ...

1>e:\visual studio 2013files\projects\muke\t18_友元类\t18_友元类\match.h(11): error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“m_tTimer”的前面) 1>e:\visual studio 2013files\projects\muke\t18_友元类\t18_...

error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)

今天跑程序遇见这个问题,查看错误根源说是PVOID64未定义,查找资料原因说是头文件搜索顺序引起的。网上有三种解决办法: 一是在winnt.h文件中重新定义一边; 二是platform SDK中的winnt.h,而DDK中的,vc6.0 自带的...

error C2146: 语法错误: 缺少“)”(在标识符“,dtpSelected”的前面) 之中英文输入法的重要性

本项目本来就是按照http://tech.it168.com/a2010/1116/1126/000001126683_all.shtml进行的,然后由于我的某种粗心大意造成了编译错误 。最后再次强调,应注意中英文输入法的切换,尤其是那些标点符号,一般很难想到...

【qt】xxx.h:42: error: C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“xxx”的前面)

【问题描述】 【问题定位】 【解决方案】

一针见血:error C2146: 语法错误 : 缺少“;”

如果你确认不缺少“;”,那么就是你忘了包含头文件或头文件包含的顺序不对。 最近用VC7做一个小软件,主要的功能是定时扫描GPRS接收过来的数据,并存放在数据库里。要求把软件注册成为windows服务。在所有...

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“m_sockReceive”的前面)

错误 1 error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“m_sockReceive”的前面) d:\documents\visual studio 2013\projects\client\client\clientdlg.h 42 错误 2 error C4430: 缺少类型说明符 - 假定为 int。...

VC++编译错误error C2065: “HANDLE”: 未声明的标识符及添加winbase.h后提示winbase.h(243): error C2146: ...

问题描述: VC++程序编译时提示错误:error C2065: “HANDLE”: 未声明...error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“hFind”的前面) error C2065: “hFind”: 未声明的标识符 error C2065: “INVALID_HANDLE_VALU...

VS2013 error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面) winnt.h 340

在编译邹老师的双目视觉软件中遇到的 环境vs2013 问题 PVOID64 未定义网上找了n多方法,什么调整顺序啦,修改winnt文件啦。。。。 最好还是不要修改winnt吧,都不太有效。然后自己在stdafx.h中加入 #define ...

VS2010编译出现“error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“銆”的前面)”

error C2146;

错误 1 error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面)

错误 1 error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“PVOID64”的前面) 由 directdraw 的升级引起 在网上查了下资料,解决方法如下: 第一步 解决方法:在winnt.h中加上以下语句 #define POINTER_64 __...

error C2146: 语法错误: 缺少“;”(在标识符“CRC”的前面) ...\...\MyMethod.h

错误原因:头文件的顺序错误,这种情况一般是因为dxsdk的头文件放在其他头文件前面了。  问题复现: 这里如果将#include <ReadDataThreadClass.h>放到最末尾就不会产生这种错误了 转载于:...

error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“RGB2Gray”的前面)

今天运行程序的时候,遇到了error C2146: 语法错误 : 缺少“;”(在标识符“RGB2Gray”的前面)错误。在同学帮助下,找到解决办法。  由于程序中包含了INT,BYTE等结构(INT,BYTE等类型是Windows编程风格),而此...

汇编语言程序设计

汇编语言是一门低级程序设计语言,在数以千计的计算机语言中,有着不可替代的重要地位,广泛地用于开发操作系统内核、设备驱动程序等。随着近年来物联网、嵌入式系统的发展,汇编语言在行业中的地位也再次攀升,在2017年1月的TIOBE排行榜上,再次进入前十。对大多数学习计算机的人士而言,是理解计算机系统核心知识的一个桥梁,在人才培养中也起着特殊的作用。课程面向计算机初学者,介绍汇编语言程序设计基础的部分。 绍寄存器、内存、程序结构、模块化程序设计、中断等内容,课程重视对学习方法的指导和引导,提倡和支持用实践的方式开展学习,目标是培养学习者的自学能力和实践能力,以此支持对最新的汇编语言开发技术的学习。

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

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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