Symbian程序中显示资源中定义的中文

本文介绍如何在Symbian程序中正确显示中文字符。主要包括设置字符集为UTF8、定义中文字符串资源、保存文件格式及注意事项等步骤。
Symbian程序中显示资源中定义的中文

 

  在我们开发的symbian程序中要想显示中文,可以按照下面的步骤来做

  首先,我们在loc文件的开头加入下面的这行代码
    CHARACTER_SET UTF8

   第二步,在loc文件中定义你需要的字符串资源,如下
    #define qtn_exam_caption "中文演示"
  
  第三步,把编辑的这个文件保存为UTF8格式,这步很关键,否则你的程序显示可是乱码。
  特别提示,把该loc文件保存UTF8格式,这个文件的开头会加入3个字节的文件头,我们需要把这个loc文件用二进制的方式打开,把前3个字节的文件头删除掉,可以用vc6以二进制的方式打开进行前3个字节的删除,S60 3rd SDK下是必须要这么做的。

  第四步,在rss定义字符串资源,如下
    RESOURCE TBUF32 r_exam_caption { buf=qtn_title_main_view; }

  最后,我们就可以在程序中使用中文了,使用方式如下:
    HBufC* pFormat=StringLoader::LoadLC(R_EXAM_CAPTION);
    ... ... ...                    //现在就可以使用你的中文字符串的资源了
    CleanupStack::PopAndDestroy();  //使用后,别放了释放资源,否则会有内存泄露哦。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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