C++学习日记2015.12.23

MFC框架窗口类解析
本文探讨了MFC框架中的窗口类及其实现原理。详细分析了窗口对象与窗口之间的关系,并介绍了通过按钮对象创建来展示这些关系的方法。此外,还提到了全局变量的初始化时机及其在窗口应用程序中的作用。

MFC框架程序剖析

讲了MFC提供给开发者的一套C++类集合,今天主要是窗口类,窗口对象和窗口关系的讲解,看的是比较老的视频,用的vc6.0,里面很多函数所在以及构建和我用的的vs2013不太一样,感觉看起来就不是特别熟悉流畅,当然也和自己有些懈怠有关,感觉一个人这样学习确实比较难,不好入门更不知道自己该干什么。

定义的全局变量会在main函数调用之前先调用,比如窗体入口函数winmain,在窗口应用中,先构造全局变量theapp在进入winmain。还有里面很多东西结构体函数什么的。还有就是通过按钮button的创建,表明窗口对象与窗口的关系。

感觉今天学得不太好。学会MFC开发不容易吧。一步一步来。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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