MFC:开头篇 介绍

一.简介

MFC封装了Win32 API,OLE API,ODBC API等底层函数的功能,并提供更高一层的接口,简化了Windows编程,同时MFC支持对底层API的直接调用

MFC是C++类库,可以通过使用,继承和扩展相应的类来实现功能,对应用程序特定的事件由派生类来处理,不感兴趣的由基类来处理

MFC应用程序的总体结构由MFC类派生几个实现类和CWinApp类对象(应用程序对象)组成

MFC主要包含文件Afxwin.h

 

二.MFC初始化

参考:MFC:MFC初始化

 

三.MFC类集合

 

四.MFC框架

MFC应用程序框架结构的基础是文档/视图体系结构,这种结果依靠文档对象保存应用程序的数据,并依靠视图对象控制视图中的数据.

 

1.基于对话框(Dialog)

参考:MFC:基于对话框

 

2.基于SDI(单文档界面)

SDI应用程序一次只允许一种开发文档框架窗口,一个应用程序只能看到一份数据,无法切换,类似记事本

参考:MFC:基于单文档(SDI)

 

3.基于MDI(多文档界面)

MDI应用程序允许多种开发文档框架窗口,一个应用程序能够看到多份数据,可以切换,类似word

参考:MFC:基于多文档(MDI)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/k5bg/p/11149483.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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