动态设置对话框的WS_EX_LAYOUTRTL属性无效

VC/MFC > 界面 [问题点数:200分,结帖人dingxz105090]
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探花 2019年总版新获得的技术专家分排名第三
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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金牌 2021年3月 总版技术专家分月排行榜第一
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银牌 2021年4月 总版技术专家分月排行榜第二
2020年12月 总版技术专家分月排行榜第二
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红花 2015年8月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2015年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2015年7月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第二
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2013年10月 VB大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2015年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
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红花 2018年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2021年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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名人 2019年 荣获名人称号
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WS_EX_TOPMOST参数导致的问题

书城移植时由于创建的主窗体为WS_EX_ABOVESTARTUP | WS_EX_TOPMOST模式,导致不能显示桌面,和来电话短信时不能置于底层。

WS_EX_TOOLWINDOW 属性的陷阱

WS_EX_TOOLWINDOW,带有这个属性的窗口有以下特点: 1. 不在任务栏显示。 2. 不显示在Alt+Tab的切换列表中。 3. 在任务管理器的窗口管理Tab中不显示。 我们可能会出于某种目的会为我们的窗口设置这个属性,但有...

C# 窗体样式使用WS_EX_LAYERED后,无法绘制windows控件的解决办法

根据一副 png 图片绘制半透明窗体时,用了 WS_EX_LAYERED 后当前窗体再也不会处理 paint 事件,所以所含的子控件是一辈子也不会画出来的,但是这个控件确实存在,而且可以响应事件 。而此时 windows 画制窗体是...

动态调整对话框属性(去掉标题栏,去掉边框,修改类似成Border:NONE样式)

// 动态修改对话框属性,去掉对话框标题栏,设置Border为NONE属性。if(dlg.GetSafeHwnd()) { dlg.ModifyStyle(WS_CAPTION, 0); // 去掉标题栏 dlg.ModifyStyleEx(WS_EX_DLGMODALFRAME, 0); // 去掉边框 dlg....

WS_EX_TOOLWINDOW的问题

在创建窗口时为窗口设置WS_EX_TOOLWINDOW属性,当窗口(令为A窗口)与其他软件的窗口(令为B窗口)以及一个最大化的窗口(令为C窗口)在层叠显示时(A和B窗口的前后位置无关,且都在C窗口的前面),点击B窗口的最小...

MFC窗口风格 WS_style/WS_EX_style(超详细)

WS_CAPTION 必须和WS_BORDER风格配合,但不能与WS_DLGFRAME风格一起使用。指示窗口包含标题要部分。 WS_CHILD 说明窗口为子窗口,不能应用于弹出式窗口风格(WS_POPUP)。 WS_CHILDWINDOW 同WS_CHILD。 WS_...

MFC窗口风格 WS_style 和 WS_EX_style

窗口风格(Window style) WS_BORDER 有边框窗口 ...WS_CAPTION 必须和WS_BORDER风格配合,但不能与WS_DLGFRAME风格一起使用。指示窗口包含标题要部分。 WS_CHILD 说明窗口为子窗口,不能应用于

MFC窗口风格 WS_style/WS_EX_style

窗口风格(Window style) ...WS_BORDER 有边框窗口 ...WS_CAPTION 必须和WS_BORDER风格配合,但不能与WS_DLGFRAME风格一起使用。指示窗口包含标题要部分。 WS_CHILD 说明窗口为子窗口,不

[Win32SDK基本] 窗口详解(超详细)

Win32SDK创建窗口,虽然早已经烂大街了,但是那些资料太散,都不全面,无法满足我编程的需要,因此,有必要整理一下。 这篇文章包括一下几个部分: 1。窗口类详解 2。窗口样式详解 3。窗口显示更新详解 ...

MFC 窗口风格 超详细

WS_CAPTION:必须和WS_BORDER风格配合,但不能与WS_DLGFRAME风格一起使用。指示窗口包含标题要部分。 WS_CHILD:说明窗口为子窗口,不能应用于弹出式窗口风格(WS_POPUP)。 WS_CHILDWINDOW:同WS_CHILD。 WS_...

【框架-MFC】窗口和控件闪烁解决方案

对于MFC程序员来说做UI开发是痛苦的事情,不过大多数情况下我们都需要做这件事情,因为MFC自带的控件实在是太简陋了。这时候我们多半会涉及到自绘控件,随之而来的很可能就是窗口和控件的闪烁问题。...

MFC-核心类库-CWnd的成员函数介绍(一)

1、CWnd::Create函数 创建指定的子窗口并将它附加到 CWnd 对象。virtual BOOL Create( LPCTSTR lpszClassName, //窗口类型。 LPCTSTR lpszWindowName, //窗口名称。 DWORD dwStyle, //按位组合的窗口样式。...

windows常见窗口样式和控件风格以及类样式

WS_POPUP 弹出式窗口(不能与WS_CHILDWINDOW样式同时使用) WS_CHILDWINDOW 子窗口(不能与WS_POPUP合用) WS_MINIMIZE 创建窗口拥有最小化按钮 WS_MINIMIZEBOX 创建窗口拥有最小化按钮,须同时指定WS_SYSTEM样式 WS_...

window窗口

本文由CSDN用户zuishikonghuan所作,转载请注明出处http://blog.csdn.net/zuishikonghuan/article/details/46378475 Win32SDK创建窗口,虽然早已经烂大街了,但是那些资料太散,都不全面,无法满足我编程的...

深入浅出MFC(1)

CButton类的主要成员函数   成员函数 功能 ...设置检查框或单选按钮的选择状态 ...获得用SetBitmap()方法设置的位图的句柄 SetBitmap() 指定按钮上显示的位图

任务栏样式

/* 窗口样式参考列表:WS_POPUP - 弹出式窗口(不能与WS_CHILDWINDOW样式同时使用)WS_CHILDWINDOW - 子窗口(不能与WS_POPUP合用)WS_MINIMIZE - 最小化状态WS_VISIBLE - 可见状态WS_DISABLED - 不可用状态WS_...

VC编程功能总结

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Hibernate4视频教程_全面来袭

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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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