iContact AE 新增功能

本文介绍了作者在春节前后对一款Windows Mobile应用中的联系人列表进行的优化工作,包括调整电话号码布局以提高空间利用率,并分享了代码修改细节及下载方式。

还是春节前翻译了一下配置界面,后来想改一下联系人列表,一直没时间改。上周出差一周都有点儿咳嗽,回来之后也更严重了,所以过节也没想出差去玩,明天晚上多吃了点儿药,今天上午好点儿了,没事儿干就把代码整出来好好看了看,改了一下,加了个配置项来支持。

原来电话号码放在联系人姓名的下边,占一空行,而后面空着很大空间,太浪费,改完之后利用率高多了。

麻烦的是全是用Windows Mobile的API,没有MFC太费劲了,文字、图片的位置都得一点儿一点儿算。

修改了几处代码,很多处都是一样的也就是循环体
vector<t> items; <br>for(int i=0; i… <br>}</t>

改为:
vector<t> items; <br>size_t n = items.size(); <br>for(size_t i=0; i… <br>}</t>

其实优化后的效率也不见得会高,因为items.size()方法可能是inline被优化掉,直接使用内部成员变量的地址,但这要依赖于编译器,使用优化后的代码更可靠一些。
值得说的一点就是使用size_t,应该尽可能使用它,特别是对于STL中的size()这样的方法,最好不要使用int,要么就是一堆警告,要么就得像上面的代码似的加个强制类型转换,最简单的就是直接使用size_t就可以了。

使用Windows Moblie手机的有兴趣可以到网站上下载:http://icontactae.codeplex.com/

代码刚刚提交,还没有打包,喜欢的发邮件给我要最新版本吧。

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 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!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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