该死的MSDN!谁能帮帮我!(GetMonitorInfo 与 winuser.h)

WM_JAWIN 2005-03-14 10:37:50
我想用GetMonitorInfo()函数,查MSDN时说在"Header: Declared in winuser.h."
于是就
#include "stdio.h"
#include "iostream.h"
#include "windows.h"
#include "winuser.h"
理论上说时没错的了,可时Complie时就来
error C2065: 'GetMonitorInfo' : undeclared identifier
我晕~
后来在加上#include <multimon.h> Complie时通过。
可时Buile时有来一个
error LNK2001: unresolved external symbol _xGetMonitorInfo@8
这为什么呢?各位有什么解决方法?
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WM_JAWIN 2005-03-16
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Freshyy(云淡风清)讲得对。现在可以了。

不过还是有点纳闷!MSDN也没有指明要Win2K以上的系统……

QuickInfo:
Windows NT: Requires version 5.0 or later.
Windows: Requires Windows 98.
Windows CE: Unsupported.
Header: Declared in winuser.h.
Import Library: Use user32.lib.
Unicode: Implemented as Unicode and ANSI versions on Windows NT.

WM_JAWIN 2005-03-15
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包不包含也没关系啊。总不可能再Inlcude一次就不行吧.
hihi110 2005-03-15
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winuser.h是包含在windows.h内的。
WM_JAWIN 2005-03-15
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不是吧!我用VB都可以。声明是在user32.dll里。真晕!
老夏Max 2005-03-15
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preliminary documentation -----预备文档,即,可能这个功能还没有实现,呵呵
WM_JAWIN 2005-03-15
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嘿嘿,这是什么意思?俺的英文不好,看来看去都不是个意思.
Freshyy 2005-03-15
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你再看msdn的最后
QuickInfo
Windows NT: Requires version 5.0 or later.

而你的版本不满足,事实上,在winuser.h中关于GetMonitorInfo的定义也是在
#if(WINVER >= 0x0500)
WINUSERAPI BOOL WINAPI GetMonitorInfoA(HMONITOR hMonitor, LPMONITORINFO lpmi);
WINUSERAPI BOOL WINAPI GetMonitorInfoW(HMONITOR hMonitor, LPMONITORINFO lpmi);
#endif

的条件编译的。
所以要想用这个函数,只需在stdafx.h中定义
#define WINVER 0x0500 即可
或者在settings中设置预编译条件:
WINVER = 0x0500
mythay 2005-03-14
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msdn的上方还有一句话
“[This is preliminary documentation and subject to change.] ”
呵呵!
内容概要:LTK8319是一款单通道H桥有刷直流电机驱动器,工作电压范围为2.5V至12V,支持最高3.9A的峰值电流和2.5A的平均电流驱动能力,适用于小家电、玩具、电子锁、机器人等小型电动设备。该芯片通过两个逻辑输入(INA和INB)控制电机的正转、反转、停止与刹车,并支持PWM调速控制。集成欠压锁定(UVLO)、过温保护(TSD)及自动故障恢复功能,确保系统安全可靠运行。当INA和INB持续为低电平时,芯片进入低功耗休眠模式,显著降低静态功耗。采用ESOP-8封装,符合环保无铅标准。; 适合人群:电子工程师、嵌入式系统开发者、电机控制技术人员,以及从事小型机电产品研发的设计人员;具备基本电路知识和电机控制经验者更佳。; 使用场景及目标:①用于驱动小型有刷直流电机或步进电机的一个绕组,实现精确的方向与速度控制;②适用于电池供电设备中对功耗敏感的应用,利用休眠模式延长续航时间;③在电机启停频繁、负载波动大的场合,发挥其电流控制与保护机制优势,提升系统稳定性。; 阅读建议:此文档提供了详细的电气特性、功能逻辑表、保护机制与时序参数,建议结合典型应用电路进行硬件设计,并重点关注电源去耦电容选型、散热布局及PWM频率设置(不超过100kHz),以确保系统可靠运行。
内容概要:本文研究了一种基于遗传算法(GA)与粒子群优化算法(PSO)融合的无人机三维路径规划方法,旨在解决复杂环境中无人机避障与路径优化的问题。通过构建三维空间环境模型,提出一种结合GA全局搜索能力强与PSO收敛速度快优势的混合优化策略,并利用Matlab平台完成算法仿真与路径可视化。研究不仅实现了无人机在存在多个障碍物场景下的安全、高效飞行路径规划,还对GA与PSO两种算法在路径长度、计算耗时、收敛稳定性等方面进行了对比分析,评估其性能差异,为实际应用中算法选型提供依据。; 适合人群:具备一定算法设计基础和Matlab编程能力的科研人员、自动化与人工智能方向的研究生,以及从事无人机导航、智能控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市密集建筑区、山地森林等复杂地形中的无人机自主巡检与应急救援任务;②为智能交通、地理测绘、灾害监测等需要自主路径决策的无人系统提供算法支持与仿真验证;③通过对比不同智能优化算法的表现,辅助研究人员在特定应用场景下选择最优路径规划方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验,调整种群规模、迭代次数、障碍物分布等参数,深入理解算法运行机制与性能表现,并可进一步拓展至动态环境更新、多无人机协同避障等更复杂的研究方向。

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