计算机科学与技术的vc,2013计算机科学与技术专业VC复习题.doc

本文提供了一份2013年的VC++复习题集,涵盖填空题、选择题及程序题,涉及宏RGB使用、CDC类功能、对话框类型等知识点,并附带部分题目解答示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

2013计算机科学与技术专业VC复习题

2013VC++复习题

一、填空

1、宏RGB的三个参数分别代表 红 颜色分量、 绿 颜色分量、和 蓝 颜色分量。

2、CDC类的成员函数 TextOut() 的功能是输出文本,它的前二个参数指明: 第一个参数是文本输出起点的X轴逻辑坐标,第二个参数便是文本输出起点的Y轴逻辑坐标. (输出文本开始的X,Y的坐标) 。

3、Windows 程序的对话框分为 模态 和 非模态 对话框二大类。

4、MFC类库中ODBC数据库类主要有三个,其中 CDatabase 封装的是数据库, CRecordSet封装了一个对数据库查询和操作的记录集, CRecordSet 记录用户记录集中的位置,以便记录可以更新用户界面。

5、在文档/视图 结构中,一般将数据的保存和处理放在 CDocument 类中。

6、面向对象的程序设计的三大特点是 封装 、 隐藏 、多态 。

7、在VC++6.0 开发环境的Workspace 窗口中共有三个标签,分别 ClassView 、 ResourceView 、 FileView 。

8、类向导的 MessageMaps 标签用于添加消息响应函数,Message Variables 标签用于添加控件关联变量。

9、MFC应用向导可以创建三种类型的应用程序,分别是 单文档 、 多文档 和 基于对话框 。

二、选择题

1、以坐标(200,200)为园心,画出半径为100 的园,应选哪一项( )

A)Rectangle(200,200,100,100) B) Elipse(200,200,100,100)

C) Elipse(100,100,300,300) D) Rectangle(100,100,300,300)

2、DoModal() 函数的返回值是( )

A)对话框的ID B)对话框中第一个控件的 ID

C)对话框的类名 D)退出对话框的按钮。

3、要将控件关联变量保存的值显示在控件中,应该执行( )

A)Invalidate(false) B) UpdateData(false)

C) UpdateData( true) D) Invalidate(true)

4、下面哪一项不是Windows应用程序的消息( )

A)窗口消息 B)控件的通知消息

C) 命令消息   D)状态栏消息

5、MFC AppWizard创建的单文档程序,创建了4个主要的类,其中基类可以选择的类是( )

A)视类 B)应用类 C)主框架类 D)文档类

6、MFC的CDialog 类是( )

A)视图的基类 B)对话框的基类

C)文档的基类 D) 主框架的基类

7、创建与数据库相关联的类,其基类应该是( )

A) CDatabase B)CRecordSet

C) CRecordView D)Ctable

三、程序题:

1、

图1

已知单文档,显示内容如图1示,请在下列函数中添加显示图中字符的代码。(坐标自已定义)

void CMyView::OnDraw(CDC* pDC)

{

CMyDoc* pDoc = GetDocument();

ASSERT_VALID(pDoc);

pDC->TextOut(40,50,"vc++考试");

pDC->TextOut(40,80,"我能考多少分呢?");

// TODO: add draw code for native data here

2、已知数据库和单文档已建好如图2,请写出“删除”记录按钮和“添加”记录按钮的代码。

图2

void CMyView::添加()

{

// TODO: Add your control notification handler code here

UpdateData(true);

m_pSet->AddNew();

m_pSet->m_stuname=m_addsname;

本项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分任务。文本分是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归到预定义的别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值