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桌面右键弹出二级菜单 桌面右键弹出你添加的二级菜单。COM技术,ATL。 这几天一直在做壁纸。翻了一些资料,终于做出来了。 几个函数: SHGetSpecialFolderPath用于获取特殊文件夹路径 SHGetPathFromIDList从id list获取路径   1.新建ATL工程,选支持MFC(因为要使用CString)和合并存根两个选项(因为不需要远程COM)。   2.右键工程,选添加 阅读详情
  name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-5572165936844014&dt=1193665761703&lmt=1193665780&format=336x280_as&output=html&correlator=1193665761687&url=http%3A%2F%2Fwww.codeguru.cn%2Fpublic%2Fiframe%2Fwinapiiframe.htm&color_bg=FFFFFF&color_text=000000&color_link=000000&color_url=FFFFFF&color_border=FFFFFF&ad_type=text&ga_vid=1285758818.1193665762&ga_sid=1193665762&ga_hid=111695597&flash=9&u_h=768&u_w=1024&u_ah=740&u_aw=1024&u_cd=32&u_tz=480&u_his=8&u_java=true" frameborder="0" width="336" scrolling="no" height="280" allowtransparency="allowtransparency">     函数功能:该函数插入一个新菜单项到菜单里,并使菜单里其他项下移。

    函数原型:BOOL InsertMenu(HMENU hMenu,UINt uPosition,UINT uFlags,UINT uIDNewltem,LPCTSTR lpNewltem);

    参数:

    hMenu:将被修改的菜单的句柄。

    uPosition:指定新菜单项将被插入其前面的菜单项,其含义由参数uFlagS决定。

    uFlags:指定控制参数uPosition的解释的标志、新菜单项的内容、外观和性能。此参数必须为下列值之一和列于备注里的一个值的组合。

    MF_BYCOMMAND:表示uPosition给出菜单项的标识符。如果MF_BYCOMMAND和MF_BYPOSITION都没被指定,则MF_BYCOMMAND为缺省的标志。

    MF_BYPOSITION:表示uPosition给出新菜单项基于零的相对位置。如果uPosition为OxFFFFFFFF新菜单项追加于菜单的末尾。

    uIDNewltem:指定新菜单项的标识符,或者当参数uFlags设置为MF_POPUP时,指定下拉式菜单或子菜单的句柄。

    LpNewltem:指定新菜单项的内容。其含义依赖于参数UFlags是否包含标志MF_BITMAP,MF_OWNERDRAW或MF_STRING。如下所示:

    MF_BITMAP:含有位图句柄。MF_STRING:以`/0’结束的字符串的指针(缺省)。

    MF_OWNERDRAW:含有被应用程序应用的32位值,可以保留与菜单项有关的附加数据。当菜单被创建或其外观被修改时,此值在消息WM_MEASURE或WM_DRAWITEM的参数IParam指向的结构中、成员itemData里。

    返回值:如果函数调用成功,返回值非零;如果函数调用失败,返回值为零。若想获得更多的错误信息,请调用GetLastError函数。

    备注:一旦菜单被修改,无论它是否在显示窗口里,应用程序必须调用函数DrawMenuBar。

    下列标志可被设置在参数uFlagS里:

    MF_BITMAP:将一个位图用作菜单项。参数IpNewltem里含有该位图的句柄。

    MF_CHECKED:在菜单项旁边放置一个选取标记。如果应用程序提供一个选取标记位图(参见SetMenultemBitmaps),则将选取标记位图放置在菜单项旁边。

    MF_DISABLED:使菜单项无效,使该项不能被选择,但不使菜单项变灰。

    MF_ENABLED:使菜单项有效,使该项能被选择,并使其从变灰的状态恢复。

    MF_GRAYED:使莱单项无效并变灰,使其不能被选择。

    MF_MENUBARBREAK:对菜单条的功能同MF_MENUBREAK标志。对下拉式菜单、子菜单或快捷菜单,新列和旧列被垂直线分开。

    MF_MENUBREAK:将菜单项放置于新行(对菜单条),或新列(对下拉式菜单、子菜单或快捷菜单)且无分割列。

    MF_OWNERDRAW:指定该菜单项为自绘制菜单项。菜单第一次显示前,拥有菜单的窗口接收一个WM_MEASUREITEM消息来得到菜单项的宽和高。然后,只要菜单项被修改,都将发送WM_DRAWITEM消息给菜单拥有者的窗口程序。

    MF_POPUP:指定菜单打开一个下拉式菜单或子菜单。参数uIDNewltem下拉式菜单或子菜单的句柄。此标志用来给菜单条、打开一个下拉式菜单或子菜单的菜单项、子菜单或快捷菜单加一个名字。

    MF_SEPARATOR:画一条水平区分线。此标志只被下拉式菜单、子菜单或快捷菜单使用。此区分线不能被变灰、无效或加亮。参数IpNewltem和uIDNewltem无用。

    MF_STRING:指定菜单项是一个正文字符串:参数IpNewltem指向该字符串。

    MF_UNCHECKED:不放置选取标记在菜单项旁边(缺省)。如果应用程序提供一个选取标记位图(参见SetMenultemBitmaps),则将选取标记位图放置在菜单项旁边。

    下列标志组不能被一起使用:

    MF_BYCOMMAND和MF_BYPOSITION

    MF_DISABLED,MF_ENABLED和MF_GRAYED

    MF_BITMAJP,MF_STRING,MF_OWNERDRAW和MF_SEPARATOR

    MF_MENUBARBREAK和MF_MENUBREAK

    MF_CHECKED和MF_UNCHECKED

    Windows CE环境下,不支持参数fuFlags使用下列标志:

    MF_BTMAP;MF_DISABLE

    参数项如果没变灰,不能使其无效。要使菜单项无效,用MF_GRAYED标志。

    Windows CE 1.0不支持层叠式菜单。在使用Windows CE 1.0时,不能将一个MF_POPUP菜单插入到另一个下拉式菜单中。

Windows c++界面开发初学(三)win32 菜单添加 菜单添加有两种方式,一种是利用代码创建菜单资源,一种是利用资源文件获取资源。 1、代码创建 利用CreateMenu()、CreatePopupMenu()、GetSystemMenu()函数创建顶层菜单、弹出式菜单,获取系统菜单; 利用AppendMenu()、InsertMenuItem()、InsertMenu()函数插入菜单项。 各函数代码原型及说明如下:(建议直... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

API之菜单函数

AppendMenu 在指定的菜单里添加一个菜单项 CheckMenuItem 复选或撤消复选指定的菜单条目 CheckMenuRadioItem 指定一个菜单条目被复选成“单选”项目 CreateMenu 创建新菜单 CreatePopupMenu 创建一个空的弹出式菜单 DeleteMenu 删除指定的菜单条目 DestroyMenu 删除指定的菜单 DrawMenuBar 为指定的窗口重画菜

benjiamen的专栏 1280

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小结一下win32 menu的使用:

// 首先需要定义菜单的ID #define IDM_FILE_NEW 40001 #define IDM_FILE_OPEN 40002 #define IDM_EDIT_COPY 40003 #define IDM_EDIT_CUT 40004 HMENU hMenu; HMENU hMenuPop; // Menu Append hMenu

孤独的糖三角 4695
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