VC 线程编程

本文详细介绍了在使用VC6.0编写程序时,遇到MFC类库引用错误的解决方案,包括如何设置项目配置、调整链接器参数等步骤,帮助初学者快速定位并解决问题。

转载于 程序风云


在用VC6.0写程序调试时,初学者总是会遇到一些错误,针对如下错误主要是因为MFC类库没有引用所出现的问题。
错误现象:
nafxcwd.lib(thrdcore.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol __endthreadex

nafxcwd.lib(thrdcore.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol __beginthreadex

Debug/jnHid.exe : fatal error LNK1120: 2 unresolved externals

Error executing link.exe.

解决错误的方法:

选择Project-Settings--General--Microsoft foundation Classes

下拉列表中有三个选项:

1、Not using MFC

2、Use MFC in a Static Libray

3、Use MFC in a Shared DLL

错误提示:

nafxcwd.lib(thrdcore.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol __endthreadex

nafxcwd.lib(thrdcore.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol __beginthreadex

libcd.lib(crt0.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol _main

Debug/Hello.exe : fatal error LNK1120: 3 unresolved externals

第一种解决方法:

1、“Project”->“settings”->“c/c++”“Catagory” 选择“Code Generation”“use run-time library”选择“debug multithreaded”

此时确定一般解决问题,也有可能出现如下问题提示:

libcmtd.lib(crt0.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol _main

Debug/Hello.exe : fatal error LNK1120: 1 unresolved externals

此时,进行第二步操作:

2、

[Project] --> [Settings] --> 选择"Link"属性页,在Project Options中将/subsystem:console改成/subsystem:windows

温馨提示:在Project Options窗口,右边滑动条向下滑动就会找到该项!

总结:进行以上两步操作后,问题解决!

第二种解决方法:

1.检查是否包含头文件afx.h

2.打开project->settings->general->microsoft foundation classes->选use MFC in a static library或选 use

MFC in a shared DLL(需要把MFC的动态库放在system32文件夹下) .


http://hi.baidu.com/fengyun8749/item/9663dc7a883ac73e7044234c


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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