MFC体系

本文介绍了MFC应用程序中的关键文件类型及其作用,如.vcproj、.h、.cpp等,并概述了MFC程序的设计思路:通过应用程序类调用对话框类,进而调用业务逻辑类。同时,推荐了学习MFC的相关资源。

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MFC应用程序中的文件:

.vcproj---------应用程序向导生成的VC++项目的主项目文件,包含生成该文件的Visual C++的版本平台、配置和项目功能等信息、

.h -------------应用程序的主要头文件,包括其他项目特定的头文件,并声明应用程序类。

.cpp应用程序类的主要应用程序源文件

应用程序向导创建一个对话框类,该类定义应用程序主对话框的行为。(.cpp .h)

StdAfx.h  StdAfx.cpp   用于生成预编译头文件(PCH  .pch),和预编译类型文件(.obj)

Resource.h 标准头文件,定义新的资源ID

实现业务逻辑的源文件和头文件




MFC程序的主要设计思路为:

应用程序类调用对话框类,对话框类调用主要业务逻辑类。




关于MFC的学习:

推荐书籍:MFC windows程序设计

VC++就业培训宝典之MFC视频教程


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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