faint,今早居然连遇着两个vc2003的bug.

本文解决两个问题:一是通过调整COM环境初始化方式,确保cfiledialog能正常浏览文件夹;二是设置树控件scroll属性为true以确保所有树节点正确显示。

1.使用套间线程初始化com环境,再使用cfiledialog对话框,不能正常浏览我的电脑下的文件夹.换成CoInitialize(NULL);就好了.

void CTreeCtrlTestDlg::OnBnClickedButton3()
{
 //CoInitialize(NULL);
 CoInitializeEx(NULL,COINIT_MULTITHREADED); 
 CFileDialog openFileDlg(FALSE);
 openFileDlg.DoModal ();

2.vs2003的树控件拖动到对话框时,树控件的属性中scroll默认为false,于是就很奇怪了,把所有的树节点全部delete(ctreectrl->deleteallitems).再insertitem就显示不出来.把scroll设为true,一切正常.

写个随笔吧,免得忘掉.

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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