/*****************************************************************/ .../* 工具条研究手记（5）- 自定义工具条的实现 */ /*****************************************************************/ 一、简介

2005-09-01如何在VC5中控制工具条的停靠位置 - [VC专栏]作者：宋立波 在VC5 中开发大型应用程序时，工具条通常是程序中必不可少的重要功能因素， 其中工具条在整个窗口中的停靠位置尤其关键，它直接影响到程序界面的...

  对于MFC应用程序来说，为了改变MFC AppWizard自动生成的应用程序外观和大小，既可以在应用程序窗口创建之前进行，也可以在该窗口创建之后进行。 首先新建一个单文档类型的MFC AppWizard (exe)工程，工程取名为: ...

Windows 应用程序所要做的每项工作几乎都是基于... ClassWizard 并没有提供增加用户自定义消息的功能，所以要使用用户自定义消息，必须手工编写代码。然后 ClassWizard 才可以象处理其它消息一样处理你自定义的消息...

第一种方法：  定义一个自定义消息号： const UINT WM_MYMESSAGE = WM_USER + n; // 自定义消息一般大于WM_USER  然后就可以为该消息添加映射了  ...相关类头文件中加处理函数...相关实现文件中加入消息映射： O

对网上的资料结合自己的实践的总结，由于大部分都是网上先辈们的经验，这里只是直接将内容...将菜单中常用的功能放置在工具栏中，这样可以方便用户操作，省去了在级联菜单中一层层查找菜单项的麻烦。1、工具栏类CToolB

以下两个函数可以为应用程序中的各子窗口显示一个任务条到任务栏并更改它们的图标。对那些象QQ一样隐藏主窗口的应用程序特别有用。//函数用途：更改一个窗口的图标并将其显示在任务栏、任务切换条、任务管理器里//...

1.修改外观和图标可以在MainFrm中进行，而修改背景和光标只能在View中进行。为什么？因为view的显示挡 在了MainFrame的前面。  a.在MainFrame中  PreCreateWindow()中，在窗口创建之前，用重新注册

VC中自定义消息的方法FROM：：http://blog.sina.com.cn/s/blog_492dbb6b0100b2kq.html第一：简易版本：定义一个自定义消息号：const UINT WM_MYMESSAGE = WM_USER + n; // 自定义消息一般大于WM_USER，然后就可以为...

尽管窗口、文档和视图是MFC的基础，但可能也是最不容易理解的部分，因为其概念比传统编程所需要的Windows函数更强一些，因此，须在本章做进一步详细讨论框架窗口、文档和视图的方法和技巧。 6.1框架窗口 分两类：...

在MFC ClassWizard中不允许添加用户自定义消息，所以我们必须在程序中添加相应代码，以便可以象处理其它消息一样处理自定义消息。通常的做法是采取以下步骤:第一步:定义消息。　推荐用户自定义消息至少是WM_USER+100...

MFC中自定义消息 消息映射、循环机制是Windows程序运行的基本方式。VC++ MFC 中有许多现成的消息句柄，可当我们需要完成其它...在MFC ClassWizard中不允许添加用户自定义消息，所以我们必须手动在程序中添加相应代码

摘要: 本文介绍了工具提示的原理及用法，并给出其在对话框和框架窗口中的两种不同的实现方法。 关键词: 工具提示 对话框 框架窗口 Visual C++ 1.前言 工具提示是一个小的弹出窗口，在窗口中显示一行文本用以描述工具...

窗口 让窗口一启动就最大化  把应用程序类（CxxxApp）的 InitInstance() 函数中的 m_pMainWnd->ShowWindow(SW_SHOW); 改为 m_pMainWnd->ShowWindow(SW_SHOWMAXIMIZED); 则窗口一启动就最大化显示。  ...

我们在做程序设计时界面与功能，那个更加吸引用户的兴趣呢？这是一个很难回答的问题。拥有美丽的外观，软件就成功了一半。界面由控件、工具栏、菜单、窗体等元素组成，对他们进行美化就能得到一个美丽的界面。 目前...

CRect temprect(0,0,640,480); CWnd::SetWindowPos(NULL,0,0,temprect.Width(),temprect.Height(),SWP_...定义一个自定义消息号：const UINT WM_MYMESSAGE = WM_USER + n; // 自定义消息一般大于WM_USER，然后就可以

在vs2010的新建项目向导的应用程序类型中选择：Visual Sutdio或Office 在向导的高级功能中，选择属性停靠窗口，在界面中可看到还有其他类似的窗口，这里不一一说明 向导设置完成后，运行程序，我们可以看到界面的...

1.表头控制 Header Control2.图像列表控制 Image List3.列表控制和视 List Control&List View4.树控制和视 Tree Control&Tree...工具条控制 Toolbar Control7.进度条控制 Progress Control8.滑动条控制 Slider Control9

 要在CMainFrame的PrecreatWindow()中加入如下代码:  cs.style&=~FWS_ADDTOTITLE;  cs.lpszName="This is a test!"; 另一种方法是 :  cs.style=WS_OVERLAPPEDWINDOW; 再进行修改,也可以不修改,那么是去掉...

1.修改外观和图标可以在MainFrm中进行，而修改背景和光标只能在View中进行。为什么？因为view的显示挡在了MainFrame的前面。  a.在MainFrame中  PreCreateWindow()中，在窗口创建之前，用重新注册窗口类的方法，...

1.在窗口创建之前改变窗口的外观和大小： 如果我们要改变一个窗口的外观和大小，我们只需要去修改CREATESTRUCT这个结构体当中的成员变量值。 BOOL CMainFrame::PreCreateWindow(CREATESTRUCT& cs) { if( !...

我们在做程序设计时界面与功能，那个更加吸引用户的兴趣呢？这是一个很难回答的问题。拥有美丽的外观，软件就成功了一半。界面由控件、工具栏、菜单、窗体等元素组成，对他们进行美化就能得到一个美丽的界面。目前...

topicid=2368&forumid=208#Header1.表头控制 Header Control2.图像列表控制 Image List3.列表控制和视 List Control&List View4.树控制和视 Tree Control&Tree View5.标签控制和视 Tab Control&

《2021年前端面试题汇总》主要介绍了js基础到入门、css和常用的web框架的一些常用面试题目。学完这个题库，把此题库都理解透彻应对各家企业面试完全没有问题。

大唐杯资料+题库（移动通信）

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【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）。

课程模仿现有一款人气较高的飞行射击类游戏进行同步学习设计，采用标准C++以及OpenGL ES2.0可编程管线技术进行开发设计，课程详细的介绍了一款游戏的制作过程，以及编码过程，从设计到编码，到完成交付，三维立体的展示一款游戏的开发过程，设计细节，实现细节，在实战中学习，结合理论讲解，使得学员能在实战中得到锻炼，积累经验，升华自己。 完成一款飞行射击类游戏，通过实战，掌握一款射击类游戏的组成，掌握OpenGL ES2.0可编程管线技术。

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集，32位64位都有，解决缺失dll包问题。