MFC in CE 6.0

本文介绍了一个EVC编写的MFC程序在WinCE6.0上遇到的问题及解决办法。由于MFC未直接包含在WinCE6.0的catalog中,可以通过静态链接MFC库或手动将MFC运行时添加到操作系统映像中来解决。


一个EVC写的MFC程序竟然在CE6上不能运行,仔细看了一下,在catalog里面居然没有MFC了??!!!


Here is the answer:(by MSDN chat)


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mikehall_ms (Moderator):
Q:
From the Win CE 6.0 catalog items, I see that MFC is not supported, unlike in Win CE 5.0. Is Microsoft planning on providing an update for this in future or will the MFC not be a part of 6.0. (Even though the documentation says it is present in the catalog)
A: With CE 6.0 MFC is not part of the catalog - but the MFC runtimes do ship with Visual Studio - you have two options as an MFC application developer - either a) statically link MFC with your application (the default wizard option), in which case you don't need the MFC runtimes, or b) add the MFC runtimes to your operating system image manually.


...


看来手动加入MFC到系统比较合适。。。



转载于:https://www.cnblogs.com/harber/archive/2007/12/10/990048.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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