树型控件这么常用竟然没人会删除节点,CSDN上最近是怎么了?

lxwq 2004-11-22 05:11:58
HTREEITEM root = m_wndTree.InsertItem(theApp.strProDir,0,1);
m_wndTree.InsertItem("1.工程基本情况",0,1,root);
m_wndTree.InsertItem("2.目标管理",0,1,root);
m_wndTree.InsertItem("3.施工方案",0,1,root);
m_wndTree.InsertItem("4.安全技术交底",0,1,root);
m_wndTree.InsertItem("5.安全检查",0,1,root);
m_wndTree.InsertItem("6.安全教育",0,1,root);
m_wndTree.InsertItem("7.班前安全活动",0,1,root);
m_wndTree.InsertItem("8.特种作业持证上岗",0,1,root);
m_wndTree.InsertItem("9.工伤事故处理",0,1,root);
m_wndTree.InsertItem("10.安全标志",0,1,root);
然后我想删除一个子节点,怎么办?

什么?你让我去看MSDN帮助?
MSDN给的答案是BOOL DeleteItem( HTREEITEM hItem );

只能删除一个节点组,我晕,我有1000多个节点,每个节点都去声明一个变量我要死了:(
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swordning 2004-11-22
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这个MM有点意思
echoxue 2004-11-22
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jf
T97102003 2004-11-22
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我的办法也太烂,就不发表了,只来接分。:)
dreamy 2004-11-22
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可惜,来迟了
lxwq 2004-11-22
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我的分呀!?555555~该给你们谁呢?
2i3i4i 2004-11-22
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美眉你好聪明哦,这么快就解决了。
lxwq 2004-11-22
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真烂的办法,这个问题我已经解决了。我来删帖了。没想到被你抢先了,我的分呀,55555

答案是:
void CMainFrame::OnDblClkTree(NMHDR *pNMHDR, LRESULT *pResult)
{
HWND hWnd = pNMHDR ->hwndFrom;
TreeView_DeleteItem(hWnd,TreeView_GetSelection(hWnd));
}
这样双击时就能删除,。。。。
你的是什么烂代码呀?
2i3i4i 2004-11-22
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oops,不会吧,谁说只能删除结点组的?

但你要删除哪个节点,你首先得知道吧,比如你选择了一个结点,想删除他,那就这样啦:

m_wndTree.DeleteItem(m_wndTree.GetSelectedItem());

MSDN里都现成的....
bobob 2004-11-22
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还是去查msdn :)

BOOL DeleteAllItems( );

Return Value

Nonzero if successful; otherwise 0.

Remarks

Call this function to delete all items from the tree view control.

Example

// Gain a pointer to our tree control.
CTreeCtrl* pCtrl = (CTreeCtrl*) GetDlgItem(IDC_TREE1);

// The underlying Windows API always returns TRUE
VERIFY(pCtrl->DeleteAllItems());

数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[草莓(strawberry)] · 训练集:1000 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1000 张 该数据集聚焦食品加工与烘焙场景中草莓的精准识别,为食品质量检测、自动化分拣等环节提供高质量数据支撑,助力食品行业智能化升级。训练集1000张、验证集与测试集均为0张的设计,契合特定场景下对模型高精度学习的需求,确保模型在目标场景中充分提取特征,满足工业级应用对模型泛化能力的严格要求。所有样本标注精准,覆盖草莓整颗、切片、装饰等多种形态,标注规范统一,有效保障模型训练过程中对目标边界与特征的学习准确... 【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 93 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6742** mAP50-95 | 0.5842 Precision | 0.6763 Recall | 0.7294 train/box_loss | 0.3783 train/cls_loss | 0.2522 val/box_loss | 0.6489 val/cls_loss | 1.2645 【训练过程分析】 93 轮训练后 mAP50 仅 0.6742,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.5842,整体性能需要进一步优化。 【模型性能评估】 Precision 0.6763、Recall 0.7294,召回高于精度,存在一定误检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检...

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