200分求助,在线结贴,ActiveX控件的窗口句柄被Detach了,导致不能正常使用该控件。

VC/MFC > ATL/ActiveX/COM [问题点数:200分,结帖人jackwuwei]
等级
本版专家分:3536
结帖率 100%
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本版专家分:3536
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本版专家分:3536
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本版专家分:51688
勋章
Blank
黄花 2005年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2005年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
等级
本版专家分:51688
勋章
Blank
黄花 2005年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2005年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
等级
本版专家分:23564
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本版专家分:3536
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本版专家分:13235
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黄花 2006年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:294
勋章
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jackwuwei

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让动态创建的ActiveX控件响应Windows消息

当我们通过 CWnd::CreateControl() 动态创建 ActiveX ...控件时, ...消息并不会发送给我 ...派生得控件类。...消息创建了句柄,这个句柄   也是不会调用的。(信你试试 :)) 引起...

在VC中,让动态创建的ActiveX控件响应Windows消息。 (转)

在VC中,让动态创建的ActiveX控件响应Windows消息。 (转)[@more@]当我们通过CWnd::CreateControl()动态创建ActiveX控件时,windows消息并不会发送给我们的由CWnd派生得控件...

在VC中,让动态创建的ActiveX控件响应Windows消息[转]

作者:未知 来源:月光软件站 加入时间:2005-2-28 月光软件站 -当我们通过CWnd::CreateControl()动态创建ActiveX控件时,Windows消息并不会发送给我们的由CWnd派生得控件类。例如,即使我们为WM_KILLFOCUS消息...

Duilib中加载MFC等其它框架开发的OCX崩溃的解决方案

duilib开源库内部封装了ActiveX控件,可以很方便的加载使用第三方开发...有如下两个方案可以解决:第一、抛开内部的ActiveX控件,直接根据自己OCX来封装成一个带句柄的控件嵌入到Duilib中使用使用方式如下:class CWn

详解MFC框架窗口、文档和视图

尽管窗口、文档和视图是MFC的基础,但可能也是最容易理解的部分,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 两类:...

在VC中,让动态创建的ActiveX控件响应Windows消息。

当我们通过CWnd::CreateControl()动态创建ActiveX控件时,Windows消息并不会发送给我们的由CWnd派生得控件类。例如,即使我们为WM_KILLFOCUS消息创建了句柄,这个句柄也是不会调用的。(信你试试 :))引起这...

WTL入门(4)--- 对话框和控件

[源代码下载:... MFC中,对话框和控件的封装节省了我们大量的时间和成本,否则我们需要编写大量的消息处理来管理各个控件。MFC提供了Dialog Data Exchange(DDX,对话框数据交换,对

adf打开_hp一体机上显示adf门打开怎样关闭

在Windows中,许多应用程序并不是一个完整的可执行文件,它们分割成一些相对独立的动态链接库,即DLL文件,放置于系统中。当我们执行某一个程序时,相应的DLL文件就会调用。一个应用程序可有多个DLL文件,一个...

(转)WTL入门(4)--- 对话框和控件

MFC中,对话框和控件的封装节省了我们大量的时间和成本,否则我们需要编写大量的消息处理来管理各个控件。MFC提供了Dialog Data Exchange(DDX,对话框数据交换,对话框和变量之间的数据传输)的功能。WTL同样支持...

COM编程小

COM编程小   一、Com概念 所谓COM(Componet Object Model,组件对象模型),是一种说明如何建立可动态互变组件的规范,此规范提供了为保证能够互操作,客户和组件应遵循的一些进制和网络标准。通过这种标准将...

鼠标全局钩子不能全局?

VC++动态链接库(DLL)编程深入浅出(zz)

1.概论  先来阐述一下DLL(Dynamic Linkable Library)... 静态链接库与动态链接库都是共享代码的方式,如果采用静态链接库,则无论你愿愿意,lib中的指令都直接包含在最终生成的EXE文件中了。但是若使用DLL,D

【转载】COM小

... 所谓COM(Componet Object Model,组件对象模型),是一种说明如何建立可动态互变组件的规范,此规范提供了为保证...通过这种标准将可以在任意两个组件之间进行通信而不用考虑其所处的操作环境是否相同、使用的开...

delphi dll 使用

unit Unit2;interfaceuses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls;type TForm2 = class(TForm) btn_1: TButton; procedure btn_1Click

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

2021年前端面试题汇总 高清pdf完整版

《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。

OpenGL-实现视频播放(FFMpeg)

课程采用FFMpeg作视频解码,采用OpenGL实现视频的渲染,从RGB数据的绘制,到直接渲染YUV数据,实现三路YUV数据单纹理的输入,提升系统性能,接着采用PBO方式优化内存到显存的传输,实现DMA传输,解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中,极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据,从固定管线到可编程管线一次实现,采用PBO实现DMA数据传输处理,以及简单的视频特效的实现。

大唐杯资料+题库(移动通信)

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Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

计算机设计大赛作品开发文档

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)

Activiti 工作流入门到大神

什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

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Hibernate4视频教程_全面来袭

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