CArray m_pointArray;是什么意思?

xta 2004-05-11 08:54:32
我在程序用有这样的语句,可是死活通不过编译:
CArray <CPoint,CPoint> m_pointArray;
错误就是说什么少分号之类啊,一看就是VC没有认出这样表达方法,是不是要包函什么头文件啊?

还有,请哪位给我详细的讲一下这种形式的申明的用法和它的意思,能不能找到一个常见的表达方式代替呢?
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无奈何解 2004-05-12
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#include <afxtempl.h>
酒红绿叶 2004-05-12
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http://www.vckbase.com/document/viewdoc/?id=654
深入分析MFC中的CArray类
syy64 2004-05-12
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同意楼上的,再者
CArray <CPoint,CPoint> m_pointArray表示动态数组的每个元素都是CPoint类型。
csdnzhu 2004-05-12
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#include <afxtempl.h>肯定少了这个,有这样的错误都是少了头文件
countryboy 2004-05-12
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看看这样呢??
CArray <POINT,POINT> m_pointArray;
还是不行的话就#include <afxtempl.h>

wangjs720 2004-05-11
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楼主,,你没学过模版吗??
showjancn 2004-05-11
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CArray <CPoint,CPoint>
是一种Template-Based Clsse
原型为:CArray(Type, ARG_TYPE>
其中TYPE用来指定你希望收集的对象的类型,它们可以是:
C++基础类型:如 int char long float等
也可以是C++结构和类。你的CPoint就是类

ARG_TYPE则用来指定函数的参数类开。举个例子
下面的程序表示我们需要一个int 数组,数组成员函数(例如:Add)的参数是int;

CArray<int, int>m_intArray;
m_intArray(15);

所以CArray<CPoint, CPoint> m_pointArray;
指一个由CPoint组成的数组,数组成员函数是CPoint;
CArray<CPoint, CPoint> m_pointArray;
CPoint point(12,15);
m_pontArray.Add(point);

pomelowu 2004-05-11
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还是不行的话就#include <afxtempl.h>
CArray类一般用来实现动态数组,常用的成员函数有:
CArray::Add
CArray::Append
CArray::RemoveAt
CArray::GetSize
CArray::GetAt
CArray::RemoveAll
CArray::SetAt
CArray::InsertAt
等等。它的使用是模版的使用方法,VC肯定是能识别的。出现这样的编译错误你应该好好查查在这个模板声明以前你的代码。看看有没有漏掉分号或者出现了非法字符
Kudeet 2004-05-11
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用了一个类保存数组形式的点的坐标
pomelowu 2004-05-11
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不用包含什么头文件,afx.h就够了
一个小例子:
CArray <CString, CString> Read;
int i = 0, j = 0;
str.TrimLeft();
str.TrimRight();
while (j != -1)
{
j = str.Find(' ');
CString temp = str.Left(j);
Read.Add(temp);
i++;
if (j != -1)
str = str.Right(str.GetLength() - j -1);
str.TrimLeft();
}
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[火(fire)] · 训练集:2565 张 · 验证集:244 张 · 测试集:122 张 · 总计:2931 张 该数据集针对夜间道路环境中的火情检测需求,精准捕捉火源特征,为道路安全监控系统提供可靠的数据支持,具有显著的安全预警价值和实际应用意义。该数据集的训练集、验证集和测试集分别包含2565张、244张和122张图像,分布比例合理,能够有效支持模型的训练、验证和测试过程,确保模型性能的稳定性和可靠性。该数据集的标注工作严谨细致,火目标的边界框标注精准,与实际火源位置高度吻合,标注规范符合行业标准,为模型... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 58 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9537** mAP50-95 | 0.6455 Precision | 0.9156 Recall | 0.9168 train/box_loss | 1.0237 train/cls_loss | 0.5109 val/box_loss | 1.1818 val/cls_loss | 0.5480 【训练过程分析】 58 轮训练后 mAP50 达到 0.9537,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6455,和 mAP50 差距 0.31,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9156、Recall 0.9168,精召双高,模型对火的检测能力强。 ...
可参考下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[底盘铭牌(Chassis)] · 训练集:3258 张 · 验证集:136 张 · 测试集:0 张 · 总计:3394 张 该数据集聚焦于工业制造与车辆检测场景中对汽车底盘铭牌的精准识别,涵盖多种品牌车辆(如通用、现代、日产、马自达等)在不同光照和污损条件下的铭牌图像。通过真实生产环境中的多样化样本采集,数据集有效支持了车辆身份验证、质量追溯及自动化检测系统的开发,具有显著的工程应用价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 34 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9649** mAP50-95 | 0.5292 Precision | 0.9019 Recall | 0.8783 train/box_loss | 1.2850 train/cls_loss | 0.7588 val/box_loss | 1.4612 val/cls_loss | 0.6408 【训练过程分析】 34 轮训练后 mAP50 达到 0.9649,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.5292,和 mAP50 差距 0.44,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9019、Recall 0.8783,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖底盘铭牌,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规...

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