Cool! XDialogHeader

本文介绍如何使用Visual C++实现自定义对话框头部,包括标题、描述及多种样式设置,如字体样式、位图样式、背景色及渐变色等。

 

    注:本文为本人原创,转载请注明出处 http://blog.youkuaiyun.com/DavidHsing/,谢谢!

 

    一直以来,倾心于 Nullsoft Install System 安装程序,想实现上面的横幅 (banner) 效果。

    Delphi 等爱好者就不要继续往下看了,第三方的组件 TmxGradientBckgndPanel 完全可以满足你们的要求(如果不知道,看看 GOSURF)。本文所述的是采用 Visual C++ 来实现。先来张效果图看看:

效果图

    可能这时有的 VC 爱好者会说,这还不容易,CStatic 不就搞定了?呵呵,不是说这么不行,只是如果要实现我下面所说的这些功能的话,CStatic 不容易;而且,别人拿 Spy++ 一看,CStatic,不专业 :) 既然选择了 VC,那我们就该来有点深度的,试试把它组件化如何?

    于是,我也在 baidu 上狂 google,结果除了 CodeProject 上有篇文章有点帮助之外,其他一无所获。没办法,只好自己动手了。经过一番折腾,总算圆满的画上了一个句号。发上来纪念一下,呵呵

    使用这个组件 XDialogHeader,很容易,要实现上图的效果,核心只需要两三句话。like this: 

BOOL CDemoProjDlg::OnInitDialog()
{
    CDialog::OnInitDialog();

    
//初始化对话框
    m_XDialogHeader.SetCaptionText(_T("Registered File Types on this computer"));
    m_XDialogHeader.SetDescriptionText(_T(
"Displaying all registered file types for this computer below."));
    m_XDialogHeader.MakeDialogHeader(
this);

    
return TRUE;  // 除非将焦点设置到控件,否则返回 TRUE
}

    当然,这里只是基本的设置了标题和描述的文本内容,还有很多高级选项没有启用,比如: 

     void  ClearBitmap();
    
void  SetBackgroundColor( const  COLORREF crColor);
    BOOL SetBitmap(
const  UINT nBitmapID);
    BOOL SetBitmap(
const  LPCTSTR lpszPathName);
    
void  SetBitmapAlignment( const  UINT uAlignment  =  DEFAULT_DH_BITMAP_ALIGNMENT);
    
void  SetBitmapStyle( const  UINT nStyle  =  DEFAULT_DH_BITMAP_STYLE);
    
void  SetBottomStyle( const  UINT uStyle  =  DEFAULT_DH_BOTTOM_STYLE);
    
void  SetCaptionFontColor( const  COLORREF crColor);
    
void  SetCaptionFontFace( const  LPCTSTR lpszFaceName  =  DEFAULT_DH_CAPTION_FONT_FACE);
    
void  SetCaptionFontSize( const   int  nSize  =  DEFAULT_DH_CAPTION_FONT_SIZE);
    
void  SetCaptionOffset( const   int  nOffset  =  DEFAULT_DH_CAPTION_OFFSET);
    
void  SetCaptionText( const  LPCTSTR lpszText  =  _T( "" ));
    
void  SetDescriptionFontColor( const  COLORREF crColor);
    
void  SetDescriptionFontFace( const  LPCTSTR lpszFaceName  =  DEFAULT_DH_DESCRIPTION_FONT_FACE);
    
void  SetDescriptionFontSize( const   int  nSize  =  DEFAULT_DH_DESCRIPTION_FONT_SIZE);
    
void  SetDescriptionOffset( const   int  nOffset  =  DEFAULT_DH_DESCRIPTION_OFFSET);
    
void  SetDescriptionText( const  LPCTSTR lpszText  =  _T( "" ));
    
void  SetGradientColorFlag(BOOL bFlag);
    
void  SetGradientStartColor( const  COLORREF crColor);
    
void  SetGradientEndColor( const  COLORREF crColor);
    
void  SetHeaderHeight( const   int  nHeight  =  DEFAULT_DH_HEADER_HEIGHT);
    
void  SetIcon( const  HICON hIcon  =  NULL);
    
void  SetIconAlignment( const  UINT uAlignment  =  DEFAULT_DH_ICON_ALIGNMENT);
    
void  SetIconOffset( const   int  nOffset  =  DEFAULT_DH_ICON_OFFSET);
    
void  SetTextAlignment( const  UINT uAlignment  =  DEFAULT_DH_TEXT_ALIGNMENT);

    上面的函数名称比较好理解,基本望文生义就可以了。主要就是设置字体的各种样式;位图的样式(拉伸、平铺等);对话框底部的样式(边框线等);设置背景色;设置渐变色等。

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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