AfxBeginThread(threadFunc,&file);threadFunc要傳多個參數怎麼辦???

tmj 2003-12-13 03:04:27
AfxBeginThread(threadFunc,&file);threadFunc要傳多個參數怎麼辦???
...全文
371 5 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
5 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
laker_tmj 2003-12-13
  • 打赏
  • 举报
回复
up learn
tmj 2003-12-13
  • 打赏
  • 举报
回复
同志們,结构体不行啊!!!

// trh.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include "afx.h"
#include <afxwin.h>
#include <windows.h>
#include "iostream.h"
#include "process.h"

#include "time.h"
#include "dos.h"

int thread(void*);

int count=0;
CRITICAL_SECTION cs;

struct mymsg // Declare mymsg struct type
{
char * p1;
char * p2;

} strmsg;

int main(int argc, char* argv[])
{
InitializeCriticalSection(&cs);
strmsg.p1 ="testa";
strmsg.p2 ="testb";
thread((void *)&strmsg);


//AfxBeginThread(thread,NULL);
_beginthread(thread,0,(void *)&strmsg);
//::CreateThread(NULL,0,thread,&strmsg,0,NULL);

DeleteCriticalSection(&cs);
cout<< "main exit" <<endl;
return 0;
}

int thread( void *msg)
{

CTime time=CTime::GetCurrentTime();
CString str=time.Format("%y-%m-%d %H:%M:%S");

cout<< msg->p1 <<endl;

EnterCriticalSection(&cs);

cout<< msg->p2 <<endl;
cout<< str <<endl;
Sleep(500);

LeaveCriticalSection(&cs);

return count;
}



yifengling0 2003-12-13
  • 打赏
  • 举报
回复
1.用全局变量解决..

2.类内,静态变量.


3.传一个数组,结构体,对象
lanfanghelanfanghe 2003-12-13
  • 打赏
  • 举报
回复
你可以传递你的参数所在的类的指针,然后用指针指向参数
vcforever 2003-12-13
  • 打赏
  • 举报
回复
AfxBeginThread函数的第二个参数是一个void*,就说明你可以给他传递任何类型的指针
如果要传递多个参数,就把你的多个参数定义成一个结构体,传递的时候传递结构体的指针就可以了!
内容概要:本文研究了基于麻雀优化算法(SSA)优化CNN-BiLSTM-Attention混合模型的风电功率预测方法,采用多变量输入实现单步预测。通过SSA算法对模型的关键超参数进行智能寻优,有效提升了预测的精度与鲁棒性。该混合模型充分融合了卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力、双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时序数据前后依赖关系的建模优势,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力,能够深入挖掘风电数据中复杂的非线性动态特性与时序关联模式。研究在Matlab平台上完成了完整的代码实现,并通过严谨的实验验证了所提方法在风电功率预测任务中相较于传统模型的优越性能。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能优化算法应用或相关领域研究的科研人员、工程技术人员及高年级研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率单步预测,为电网调度决策提供高精度数据支持,提升新能源消纳能力和系统运行稳定性;②为深度学习模型的超参数优化提供一种高效的智能算法应用范例;③作为融合多种先进神经网络结构与元启发式优化算法的综合性研究案例,服务于学术科研复现、技术创新与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解从数据预处理、模型构建、SSA优化流程到结果分析的完整技术链条,重点关注多变量特征选择、网络结构设计细节及注意力机制的实现原理,并可通过替换数据集或调整模型组件来进一步拓展研究深度与应用广度。

16,550

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
VC/MFC相关问题讨论
社区管理员
  • 基础类社区
  • Creator Browser
  • encoderlee
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

        VC/MFC社区版块或许是CSDN最“古老”的版块了,记忆之中,与CSDN的年龄几乎差不多。随着时间的推移,MFC技术渐渐的偏离了开发主流,若干年之后的今天,当我们面对着微软的这个经典之笔,内心充满着敬意,那些曾经的记忆,可以说代表着二十年前曾经的辉煌……
        向经典致敬,或许是老一代程序员内心里面难以释怀的感受。互联网大行其道的今天,我们期待着MFC技术能够恢复其曾经的辉煌,或许这个期待会永远成为一种“梦想”,或许一切皆有可能……
        我们希望这个版块可以很好的适配Web时代,期待更好的互联网技术能够使得MFC技术框架得以重现活力,……

试试用AI创作助手写篇文章吧