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无法执行添加/移除操作,因为代码元素是只读的。
出现这种现象，多数是因你的工程所在文件夹的属性设置为了“只读”，你可以关闭解决方案，然后重新打开，就可以了；
但是若没有设置过这些信息的话，则按下列解决方案处理：（以VS2005为例）
解决方案：
1、重启VS2005；
2、打开Resource.h文件看看。有些定义重复了，可以手动删除，并保存；
3、关闭解决方案，删除ncb、aps文件，再次打开工程时，它们会被自动生成；
4、当你要在某一个对话框类上添加某个按钮的事件处理函数，此时，应该将该类的对话框资源、该类的头文件、源文件都关闭（从标签栏关闭，此时处于非编辑状态），然后再去添加试试。
5、在BEGIN_MESSAGE_MAP和END_MESSAGE_MAP()之间检查哪些函数的映射信息还是残留的。估计是你肯定手动删除过，又没删干净，又重新添加了。
6、如果你够熟悉，可以手动添加消息处理函数等信息。
越来越多的迹象表明：这是VisualStudio 2005的一个bug。
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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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
VS2003/2005中的快捷键
VS2003/2005中的快捷键默认设置”快捷键下表列出了可用于“默认设置”键盘方案的默认组合键。 “全局”快捷键下列快捷组合键可用于集成开发环境 (IDE) 中的不同位置。命令名 快捷键 说明 编辑.复制 CTRL + CCTRL + INSERT 将当前选定的项复制到系统剪贴板。 编辑.剪切 CTRL + XSHIFT + DELETE 将当前选定的项移除到系统剪贴板。 编辑.循环应用剪贴
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
处理winform程序从vs.net2003到2005的升级
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C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
将项目从vs2008转到Vs2005的办法
Vs2008兼容vs2005 的项目；但vs2008的项目却不能放在vs2005中，将vs2008 项目 转换成到2005 下的解决方法： 总共分为两个步骤：l 修改解决方案文件：解决方案.sln Microsoft Visual Studio Solution File, Format Version 10.00[w1] # Vi
将VS2008版本的解决方案和项目转换成VS2005版本
转载：http://blog.youkuaiyun.com/adrain_sengtang/archive/2008/10/29/3173247.aspx将vs2008 项目 转换成到2005 下的解决方法： 总共分为两个步骤：l 修改解决方案文件：解决方案.sln Microsoft Visual Studio Solution File, Format Version 10.0
将vs2008 项目 转换成到2005 下的解决方案
将vs2008 项目 转换成到2005 下的解决方法： 总共分为两个步骤：l 修改解决方案文件：解决方案.sln Microsoft Visual Studio Solution File, Format Version 10.00[w1] # Visual Studio 2008[w2] l 修改项目文件：项目.c
将vs2008 项目转换VS2005解决方案
Vs2008兼容vs2005 的项目；但vs2008的项目却不能放在vs2005中，将vs2008 项目 转换成到2005 下的解决方法：总共分为两个步骤：l 修改解决方案文件：解决方案.sln Microsoft Visual Studio Solution File, Format Version 10.00[w1] # V
Vista + VS2005 源代码绑定的问题
按照以前Xp和windows 2003的绑定方式： 1.IIS中建立网站应用程序，也就是在网站所在文件夹中右键-->共享-->Web共享，将其设置为Web应用程序。 2.打开VS2005，将Web应用程序添加到解决方案。 3.VS22005，源代码管理，更改源代码管理，选中网站（此时网站的标识应为http://.....），VSS中找到相应的位置，确定。 Vista下，第...
[转]VC6.0与VS2005的一些差别
一、 VC 6.0 中的 MFC ClassWizard 从 Visual Studio 2005 开始已被分拆成两个功能： 1. 对控件和菜单建立事件映射的功能 菜单视图 (View)->Solution Explorer 或 Ctrl+W,S 中 Resource Files 树下，在资源视图（通过双击资源文件 *.rc 可进入该视图）选中某一个菜单或者控件，右键其中的某项，在弹出的菜单中选择“添加事件处理程序” (Add Event Handler...) ，接下来就能找到 V
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