About OLE, Drag and Drop

nicotinism 2004-05-06 12:52:08
我想实现类似WinRAR中将目录/文件拖拽出来的功能,实现方法如下:

(1) 继承了MFC的COleDropSource,并实现了其中的QueryContinueDrag(...)接口,
用来设置Drop标志(鼠标左键释放)。
(2) 继承了MFC的COleDataSource,并实现了其中的OnRenderGlobalData(...)接口,
用来延迟提供数据。
(3) 调用pcDataSource->DelayRenderData(CF_HDROP),设置数据格式。
(4) 调用pcDataSource->DoDragDrop(...),开始DragDrop。
(5) 在pcDropSource->QueryContinueDrag(...)返回DRAGDROP_S_DROP后,
在pcDataSource->OnRenderGlobalData(...)中提供实际数据。

我发现pcDataSource->OnRenderGlobalData(...)接口会被系统频繁调用,即使是在
我设置了Drop标志后,仍然会调用多次。而且好像并不是每次都需要将实际数据填
好,由于每次调用时传递的参数都一样,无法判断出哪一次才是真正要数据。在我的
系统上,我只要在第8次调用时将数据填好就行,可是在别的系统上却不对(不同的系
统次数不一样)。由于我的数据量有时会很大,不可能每次调用都提供实际数据。

请教:延迟提供数据的正确方法。谢谢!
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nicotinism 2004-05-11
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此问题已解决,感谢两位热心参与。
nicotinism 2004-05-10
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to flyhigh(一不小心):
你的代码是DragDrop的立即模式,只适合于少量数据的传递。我的数据量会很大,因此需要延迟提供数据。
flyhigh 2004-05-10
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用下面的代码:

void onbegindrag(...)
{
HGLOBAL hGblFiles;
COleDataSource datasource;
hGblFiles=MakeHDragFilesData();
FORMATETC etc = { CF_HDROP, NULL, DVASPECT_CONTENT, -1, TYMED_HGLOBAL };
datasource.CacheGlobalData( CF_FAVSOFTDRAGDATA, hGblFiles,&etc );
DROPEFFECT dropEff=datasource.DoDragDrop(DROPEFFECT_COPY ,NULL,NULL);
GlobalFree(hGblFiles);
}

HGLOBAL CSciView::MakeHDragFilesData()
{
HGLOBAL hGblFiles=NULL;
POSITION pos = m_filelstCtrl.GetFirstSelectedItemPosition();
CStringArray files;
int nFileListBufLen=0;
CString cdrompath=GetDocument()->m_CDROMPath;
while (pos)
{
int nItem = m_filelstCtrl.GetNextSelectedItem(pos);
CString filename=cdrompath+m_strPath+m_filelstCtrl.GetItemText(nItem,0);
files.Add(filename);
nFileListBufLen+=filename.GetLength()+1;
}
nFileListBufLen++;

hGblFiles= GlobalAlloc(GMEM_ZEROINIT|GMEM_MOVEABLE|GMEM_DDESHARE, sizeof(DROPFILES)+nFileListBufLen);
BYTE *szData=(BYTE*)GlobalLock(hGblFiles);
DROPFILES *pDropFiles=(DROPFILES*)szData;
pDropFiles->pFiles =sizeof(DROPFILES);
pDropFiles->pt.x=0;
pDropFiles->pt.y=0;
pDropFiles->fNC =FALSE;
pDropFiles->fWide =FALSE;
int offset=sizeof(DROPFILES);
for(int i=0;i<files.GetSize();i++)
{
CString filename=files.GetAt(i);
memcpy(szData+offset,(LPCTSTR)filename,filename.GetLength());
offset+=filename.GetLength()+1;
}
GlobalUnlock(hGblFiles);
return hGblFiles;
}
nicotinism 2004-05-10
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nicotinism 2004-05-06
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大侠,你的这段代码我省略了没贴(限于篇幅),实际上系统的每次调用不仅lpFormatEtc->cfFormat == CF_HDROP,其他的所有参数都相同。
aspnetwuxueyou 2004-05-06
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// 只处理你想要的格式
if (lpFormatEtc->cfFormat == CF_HDROP )
{
// the pointer is null
if (! phGlobal)
GlobalAlloc()
else
{
*phGlobal = DealGetDropData()
return TRUE;
}

return FALSE;
}
nicotinism 2004-05-06
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BOOL CMyOleDataSource::OnRenderGlobalData(LPFORMATETC lpFormatEtc, HGLOBAL* phGlobal)
{

if(!g_bDropGetData) return FALSE; // 左键释放标志


if(++g_nCount != 8) // ???????????????
{
return FALSE;
}

if(!*phGlobal)
{
if(*phGlobal = DealGetDropData())
{
return TRUE;
}
}
else //Never execute:
{
AfxMessageBox("*phGlobal != NULL");
}

return FALSE;
}
aspnetwuxueyou 2004-05-06
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把你的OnRenderGlobalData paste出来,
我瞧瞧
内容概要:本文系统研究了基于动态三维环境下的Q-Learning算法在无人机自主避障路径规划中的应用,依托Matlab代码实现,深入剖析了强化学习在复杂、时变空间中实现智能决策的机制。研究构建了三维网格化状态空间模型,设计了合理的动作集合与奖励函数,充分考虑静态与动态障碍物的存在,使无人机能够通过与环境持续交互,自主学习规避障碍并趋近目标的最优策略。文章不仅展示了Q-Learning算法在路径规划中的具体实现流程,还涵盖了状态表示、策略迭代、收敛性分析等关键环节,并通过仿真实验验证了算法的有效性与鲁棒性,为智能体在动态环境中的自主导航提供了理论依据和技术参考。; 适合人群:具备人工智能、自动化、计算机科学或机器人学等相关专业背景,熟悉Matlab编程语言和基本的强化学习概念,从事无人机控制、智能导航、路径规划算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市峡谷、灾害现场等复杂动态三维场景中无人机的自主飞行与紧急避障;②作为强化学习解决实际路径规划问题的教学实例,帮助理解Q-Learning的核心思想、状态-动作值函数更新过程及探索-利用权衡策略;③为后续研究更先进的深度强化学习算法(如DQN、PPO)在无人机控制中的应用奠定基础和提供对比基准。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,通过调整学习率、折扣因子、探索率(ε-greedy)等超参数,观察其对算法收敛速度和最终路径规划质量的影响,并尝试修改环境复杂度(如增加障碍物密度或动态性)以评估算法的泛化能力。
内容概要:本文系统研究了三相逆变器逆变电路的闭环控制模型,基于Simulink平台构建完整的仿真系统,深入探讨闭环控制策略对逆变器输出电压、电流波形质量的调控作用。研究内容涵盖三相逆变器的基本工作原理、空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术、电压外环与电流内环构成的双闭环控制架构设计、PI控制器参数整定方法,并通过仿真实验全面评估系统在阻性、感性及非线性负载条件下的动态响应特性、稳态精度以及抗负载扰动能力,从而验证闭环控制策略的有效性与鲁棒性。同时,文档关联了多项电力电子与新能源并网相关的仿真案例,凸显其在光伏发电、微电网并网、储能系统等实际工程应用中的重要价值; 适合人群:具备电力电子技术、自动控制理论基础知识,熟悉Simulink/MATLAB仿真环境,从事电气工程、新能源发电、智能电网等方向的科研人员、工程技术人员及研究生; 使用场景及目标:①掌握三相逆变器双闭环控制系统建模与仿真的完整流程;②深入理解电压电流双闭环控制的设计原理及其在提升电能质量方面的实现机制;③为光伏并网逆变器、储能变流器(PCS)、微网能量管理系统等实际项目的控制算法开发与性能验证提供理论依据和技术参考; 阅读建议:建议结合文中提及的Simulink仿真模型进行实操演练,重点关注控制器参数调节对系统稳定性与动态性能的影响规律,并进一步拓展学习如重复控制、PR控制、模型预测控制(MPC)等先进控制策略在逆变器中的应用与对比分析。

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