如何在Win32程序里添加多语言的.rc文件?

danielxuao 2004-01-09 12:41:54
Hi,大家好,

我的操作是在VC++6.0里有一个用Win32程序向导生成的一个工程,此工程代码添加,调试,运行都已经Okay。

由于该工程是简体中文的,我想添加其他的语言版本,我就在.rc复本的基础上把简体中文的项目换成了其他的语言(比如西班牙语),然后我在Build->Configurations里添加了Spanish Release,在Project-〉Setting里设置了语言环境,输入路径等等属性。随后我就在Project-〉Add Files添加我刚才更换语言的.rc文件添加进来。

目的是用Debug调试,然后在Build-〉Batch Build选项里选择我要编译的语言种类,一次编译多种语言。

问题是VC6.0提示说“Multiple.rc files exist in this project. Only one can be marked as included in the build. The others will be excluded frome the build.”

请问,如何解决这个问题,我在网上找了两天了,在其他的Newsgroups上法帖,没有找到答案,是不是我哪里设置错了,请高手给个提示。谢谢!

Daniel
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danielxuao 2004-01-13
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danielxuao 2004-01-09
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“写成INI也是一个好办法!”

如何实现呢?有Sample吗?
danielxuao 2004-01-09
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能不能不要复制粘贴.rc文件,这样还是比较麻烦,我看到德国人写的一个程序,好像是修改.dsp文件,具体修改细节不是很清楚,有人做过吗?
taianmonkey 2004-01-09
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写成INI也是一个好办法!
UDX协议 2004-01-09
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最好把资源做成dll,用LoadResource切换
UDX协议 2004-01-09
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把你现在的.rc保存,然后把所有的中文换成其他语言,别存为其他other.rc。
GetResourceInstance()得到资源句柄。换成另other.rc,(SetResourceHandle)
就可以搞定。
因为所有的id没变, 所有程序都能正常运行。
内容概要:本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题“SEM广告投放策略”,构建了一个涵盖诊断、分类、优化与鲁棒决策的完整建模框架。基于某互联网公司142万元的SEM投放数据,文章从设计质量、关键词管理、出价预算和时间维度四个方面系统评估投放策略的合理性,揭示了消费集中、展位分层、工作日效应显著及假日效应分化等核心规律。提出基于成本—效益二维空间的五类关键词划分模型(黄金词、重点词、潜力词、问题词、无效词),结合中位数分割与聚类校验实现科学分类。在此基础上,建立预算约束下的0-1整数规划模型,采用两阶段算法求解最优关键词选择与出价策略,实现单位注册成本下降约20%。进一步引入CVaR鲁棒优化框架,有效应对竞价、点击、转化等不确定性,提升策略在极端情景下的稳定性与抗风险能力。; 适合人群:具备一定数据分析与数学建模基础,参与数学建模竞赛或从事数字营销优化的研究人员与从业者,尤其适合高校本科生、研究生及企业数据分析师。; 使用场景及目标:①用于数学建模竞赛中广告投放类问题的建模与求解;②为企业SEM广告投放提供科学的诊断、分类与优化方法;③实现预算约束下的关键词选择与出价决策;④在不确定环境下提升广告投放策略的鲁棒性与抗风险能力。; 阅读建议:此资源不仅提供完整的建模思路与算法实现,还包含实际运行结果与策略输出模板,建议读者结合代码实践,深入理解模型构建逻辑,重点关注分类规则设计、整数规划建模及鲁棒优化的实现过程,并尝试在类似业务场景中进行迁移应用。
内容概要:本文研究了一种面向高维约束空间的多种群灰狼优化算法(MP-GWO),并将其应用于多无人机协同航迹规划问题中。通过引入多种群机制对标准灰狼优化算法进行改进,增强了算法的全局搜索能力,有效克服了早熟收敛问题,提升了在复杂高维非线性约束环境下的优化性能。文章系统阐述了算法的设计原理、收敛性理论分析及在多无人机路径规划中的性能保障机制,结合Matlab实现了完整的仿真验证,充分展示了该算法在路径安全性、避障能力、收敛速度与解的质量等方面的优越性。同时,研究深入探讨了动态环境下的协同规划策略与防撞机制,进一步提高了系统的鲁棒性与实际应用价值。; 适合人群:具备一定智能优化算法基础,从事无人机路径规划、群体智能优化、智能控制、运筹学或自动化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决多无人机在复杂三维空间中的协同航迹规划与实时避障问题;②提升高维、强约束非线性优化问题的求解效率与稳定性;③为智能无人系统提供可扩展的优化框架与可靠的仿真验证工具; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注多种群划分策略、种群间信息交换机制与约束处理方法的设计原理,并可通过调整参数或测试不同场景进行复现实验,以掌握其在实际工程问题中的应用技巧与优化能力。

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