Dev-C++ GetPixel函数无法通过编译

sj15627581616 2022-08-03 00:11:20
#include <stdio.h>
#include <windows.h>
int main()
{
 
    HDC H=GetWindowDC(GetDesktopWindow());
    COLORREF a;
    a=GetPixel(H,1295,568);
  	return 0;
}

不使用GetPixel函数是没有问题的,Dev-C++中 无法通过编译

请教有没有了解的大佬,或在其他方式获取坐标点的颜色

 

...全文
228 1 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
1 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
CSDN-Ada助手 2023-01-13
  • 打赏
  • 举报
回复
您可以前往 CSDN问答-编程语言 发布问题, 以便更快地解决您的疑问
内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,旨在解决异构计算环境中任务分配与调度的复杂优化问题。通过Matlab代码实现该算法,充分利用遗传算法强大的全局搜索能力和鲁棒性,对任务执行时间、资源利用率、系统负载均衡等关键性能指标进行综合优化,有效提升分布式系统的整体运行效率与稳定性。研究详细阐述了算法的整体架构设计、染色体编码策略、适应度函数构造、选择机制以及交叉与变异等遗传操作的实现细节,并通过大量仿真实验验证了所提出算法相较于传统调度方法在收敛速度、解的质量和调度性能方面的显著优越性。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法理论知识,从事分布式计算、高性能计算、云计算资源调度或智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于高性能计算、云计算、边缘计算等异构计算平台中的任务调度优化,提升资源利用效率;②为研究人员提供遗传算法在复杂组合优化问题中应用的完整实现案例,深化对智能优化算法设计原理与仿真实践的理解; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入研读,重点理解适应度函数的设计逻辑与遗传算子的参数调优策略,并可通过更换不同的任务集和系统模型来测试算法的泛化能力与鲁棒性。

70,039

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
C语言相关问题讨论
社区管理员
  • C语言
  • 花神庙码农
  • 架构师李肯
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧