找了一段快捷方式的代码,但编译就通不过,#include 就出错,好象是重复定义了很多变量?

jaffy 2006-07-21 02:16:06
第一次用COM,接口,很多地方都不懂,大家来教教我
IShellLink* pLink; // IShellLink介面可讓我們建立捷徑。
IPersistFile* pPersistFile; // IPersistFile 可將link存於硬碟中。
if(SUCCEEDED(CoInitialize(NULL)))// 首先進行COM程式庫的初始化。
{// 建立IShellLink物件的實體。
if(SUCCEEDED(CoCreateInstance(CLSID_ShellLink, NULL, CLSCTX_INPROC_SERVER,IID_IShellLink, (void **)&pLink)))
{
// 快把捷徑的相關資訊填一填。
pLink->SetPath(sfile);
pLink->SetDescription(sfile);
pLink->SetShowCmd(SW_SHOW);
// 把捷徑存到硬碟去。
if(SUCCEEDED(pLink->QueryInterface(IID_IPersistFile, (void **)&pPersistFile)))
{
// 讓IPersistFile物件把捷徑存到桌面上。因為,Win32平台支援多國語言,所以這邊要用WideString。
WideString strShortCutLocation(tfile);
pPersistFile->Save(strShortCutLocation.c_bstr(), TRUE);
pPersistFile->Release();
}
pLink->Release();
}
// 結束了,記得釋放COM程式庫的資源。
CoUninitialize();
return 0 ;
}
return -1 ;
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yeahe83 2006-09-21
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解决了每个unit都要放.......

#define NO_WIN32_LEAN_AND_MEAN
yeahe83 2006-09-21
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土办法一一比较了一下,结果是在bpr文件的宏<MACRO>里面:

<USERDEFINES value="_DEBUG"/>------------出错
<USERDEFINES value="NO_WIN32_LEAN_AND_MEAN"/>----通过

和楼上大大说的很像呀,但是我用
#define NO_WIN32_LEAN_AND_MEAN
#define USERDEFINES NO_WIN32_LEAN_AND_MEAN
等都没有效果呀,只能手动改代码

请问.bpr文件中的macro到底怎么改变原值呢?
yeahe83 2006-09-21
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我相同的一段代码的两个文件同时发生了出错和不出错的现象........
paskaa 2006-09-19
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[C++ Error] shobjidl.h(2193): E2238 Multiple declaration for 'FOLDERSETTINGS'
[C++ Error] shobjidl.h(8095): E2238 Multiple declaration for 'DESKBANDINFO'
[C++ Error] shlobj.h(1422): E2238 Multiple declaration for 'FVSHOWINFO'
[C++ Error] shlobj.h(3457): E2238 Multiple declaration for 'SHELLFLAGSTATE'

我编译后说这几个错误
paskaa 2006-09-19
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MARK 这个问题后来怎么解决的?我也遇到这个问题了
jaffy 2006-07-21
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老大们怎么又不见了?
jaffy 2006-07-21
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我放在一个空的工程的.H,一样报上面那个错误,难道我的BCB有问题
//---------------------------------------------------------------------------

#ifndef Unit1H
#define Unit1H
//---------------------------------------------------------------------------
#include <Classes.hpp>
#include <Controls.hpp>
#include <StdCtrls.hpp>
#include <Forms.hpp>
#define NO_WIN32_LEAN_AND_MEAN
#include <shlobj.h>
jaffy 2006-07-21
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我是放在.H里的
下面是我的头文件

#ifndef Main2H
#define Main2H

//---------------------------------------------------------------------------
#include <Classes.hpp>
#include <Controls.hpp>
#include <StdCtrls.hpp>
#include <Forms.hpp>
#include <ADODB.hpp>
#include <DB.hpp>
#include <DBGrids.hpp>
#include <Grids.hpp>
#include <Registry.hpp>
#include <Buttons.hpp>
#define NO_WIN32_LEAN_AND_MEAN
#include <shlobj.h>
cczlp 2006-07-21
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#define NO_WIN32_LEAN_AND_MEAN
#include <shlobj.h>
放在.h中, 不要放在.cpp中。
jaffy 2006-07-21
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to BlueDeepOcean
如果按照你的说法,根本找不到这两个类型的申明
IShellLink* pLink; // IShellLink介面可讓我們建立捷徑。
IPersistFile* pPersistFile; // IPersistFile 可將link存於硬碟中。

to constantine:
还是老错误,我发现这个头文件shlobj.h是不是有问题呀?我直接一个空的工程INCLUDE也报错.
[C++ Error] shobjidl.h(2193): E2238 Multiple declaration for 'FOLDERSETTINGS'
[C++ Error] shobjidl.h(8095): E2238 Multiple declaration for 'DESKBANDINFO'
[C++ Error] shlobj.h(1422): E2238 Multiple declaration for 'FVSHOWINFO'
[C++ Error] shlobj.h(3457): E2238 Multiple declaration for 'SHELLFLAGSTATE'
BlueDeepOcean 2006-07-21
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应该是#include <shlobj.hpp>吧,而且是在.h中。
constantine 2006-07-21
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在include 最前面插入

#define NO_WIN32_LEAN_AND_MEAN
#include <shlobj.h>
jaffy 2006-07-21
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自己顶,高手都来看看呀?
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

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