用API改进ListView显示效果

精选高效宝藏网站:聚合搜索、文件转换与创意工具实战指南 在信息过载的互联网时代,高效的信息处理与工具应用能力至关重要。从原理上讲,通过聚合搜索技术可以整合多个数据源,打破信息孤岛,有效规避单一平台的算法偏见。在技术价值层面,专业的在线工具(如全能文件转换平台)能将繁琐的本地操作转化为云端自动化流程,显著提升工作效率。具体到应用场景,无论是进行深度学术研究、日常办公中的格式处理,还是创意设计中的灵感汲取,合理利用这些工具都能优化工作流。本文聚焦于经过筛选的宝藏网站,例如具备强大聚合搜索能力的平台和像CloudConvert这样的全能文件转换中心,它们能帮助用户从海 阅读详情
   ListView简介
  ListView控件是VB开发者非常喜爱的控件之一。作为Windows 95 公共控件组(COMCT L32.OCX)的成员,它经常与TreeView、ImageList 等控件联合使用。用 TreeView 显示一个树型结构,而用 ListView 显示选中的节点(Node)对象的记录集,如下图所示: 图1
  这是笔者在开发财务软件项目中的"凭证管理"模块的一个用户界面。屏幕左边是一个TreeView控件,用来显示会计凭证的类别;右边是一个ListView,用来显示对应类别的凭证目录;上方是一个菜单条控件 (MenuBar)和一个工具条控件(ToolBar);下方是一个状态栏控件(Stat usBar),用来显示凭证数和当前日期。
  可见图中所示的界面非常类似于Window 95/98的资源浏览器, Wi ndows的界面风格作为一种标准已为广大用户所接受,而Windows 操作系统的主要优点就是为所有的应用程序提供了公用的界面。掌握了使用基于Windows的应用程序的用户,很容易学会使用其他应用程序。
  这种使用Windows 95公共控件组合的方法能够达到与Windows界面保持一致性,所以在目前VB5.0应用程序的开发中经常使用。
  填充大量结果集的问题
  在实际应用开发中,经常用ListView填充一个数据库结果集(Reco rdset)的内容。即先写一段SQL查询语句,产生一个结果集,然后将结果集的每一条记录用DO...LOOP循环语句中填到ListView中。
  但是当结果集很大时(例如有5000条以上的记录),填充所需要的时间会很长,用户不得不等很长时间完成一个查询,所以在查询的过程中必须允许用户按 Escape键退出。具体做法是在DO...LOOP循环体中加一条DoEvents函数,并写一段中断退出程序代码。
  DoEvents函数的功能是:转让控制权,以便让操作系统处理其他的事件。这样在长时间的查询过程中,如果用户按了Escape键,将退出循环体,结束查询过程。
  但是这样又会引发另外一个问题:由于DoEvents可以让操作系统响应别的事件,循环体中填充每一条ListView项目(ListItem)的过程也会显示出来,所以在填充的过程中屏幕会不停地闪动,这种现象当然不能被用户所接受。如何解决这个问题呢?
  解决方法
  用Windows API函数可以解决这个问题。这里首先对几个用到的A PI函数做一解释和说明。
  1. GetClientRect Lib "user32" (ByVal hwnd As Long, lpRec t As RECT) As Lo ng
  此函数的功能是获得一个指定对象窗口(Window)的矩型框区域(r ectangle)。
  Hwnd为指定对象或窗体的句柄。LpRect为返回矩型框的结构(必须定义为结构类型的变量) 。
  2. ValidateRect Lib "user32" (ByVal hwnd As Long, lpRect As RECT) As Lon
  此函数的功能是使指定的矩型区域生效,通知Windows不必对指定的区域进行重画(R edraw)。
  3. InvalidateRect Lib "user32" (ByVal hwnd As Long, lpRe ct As RECT, ByVa l bErase As Long) As Long
  此函数的功能是使指定的矩型区域无效,通知Windows要对指定的区域进行重画。
  具体实现步骤如下:
  1. 在填充结果集之前先用GetClientRect函数获得ListView的显示区域。
  2. 在增加完一个显示项目(ListItem)后用ValidateRect函数置这一区域为有效。这样Windows就不会显示每一条ListItem,屏幕闪动的现象就会消失。
  3. 在填充结果集之后, 用InvalidateRect函数置这一区域为无效。这样Windows就会重画ListView的内容,结果集被完整地显示出来。
  本文给出笔者在项目开发中的一个程序实例,程序名为FillListV iew。该程序将一个Access数据库(FISCAL.MDB)的凭证表(Table)的内容填写到ListView中。
  首先进入VB5.0,新建一个窗体(Form),名为Form1。
  然后在Form中增加下列控件。
    控件名      Name
    ListView     Lvw
    ImageList    imlList
    Command Button  Command1
  将ImageList 控件中充填一个名为"item"的图像后与ListView控件关联。
  在"工程"菜单命令条中进入"引用"对话框,选择"Microsoft DAO Object Library"。
  在Form的通用模块(Modle)中定义以下变量。
  Private Type RECT
   ' 用来定义一个区域的坐标。
    Left As Long
    Top As Long
    Right As Long
    Bottom As Long
  End Type
  ' Windows API 函数的声明。
  Private Declare Function InvalidateRect Lib "user32" (By Val hwnd As Long , lpRect As RECT, ByVal bErase As Long) As Long
  Private Declare Function ValidateRect Lib "user32" (ByVa l hwnd As Long,l pRect As RECT) As Long
  Private Declare Function GetClientRect Lib "user32" (ByV al hwnd As Long, lpRect As RECT) As Long
  Dim mbSearchCancel As Boolean
  ' 用来定义查询中断的标志:True 表示中止查询;False表示正在查询。
  将该Form的KeyPreview属性设为True,以控制窗体接收键盘事件。
  然后在Form的KeyPress事件中写下列代码:
  If KeyAscii = vbKeyEscape Then
  mbSearchCancel = True
  '当用户按Escape键时,置mbSearchCancel变量为True。
  End If ' 表示结束查询。
  在Command Button 的 Click 事件中调用填充子程序:Call Fill ListView。
  编者注:子程序FillListView()的代码发表在本报WWW站点上,地址是:http://www.c omputer world.com.cn/98/skill/default.htm 。欢迎访问!
  按F5执行该程序,用鼠标点击CommandButton,将开始查询并将凭证的内容填写到Lis tView中去。
  关于ListView,本文只是描述了它如何填充大量结果集的方法,它还有很多其他特性(property)和方法(method),利用它们可以达到更完美的显示效果,有兴趣的读者可以进一步研究。不管是开发什么样的应用程序,只有坚持面向用户、方便用户的原则,这样的软件才具有强大的生命力。
Win32 API获取ListView控件的行和列 假设父窗口(下文称之为A)中有一个ListView控件(下文称之为B),B的style为report。 用户点击了B的内部,我们如何知道用户点击了哪一个单元格呢? 用户点击B的内部时,B会向父窗口A发送WM_NOTIFY消息。根据消息中携带的信息,我们就能知道用户点击了哪一个单元格。 假设用户单击了B的内部,B的ID为ID_LV,那么我们在窗口A的视窗讯息处理程式中,增加如下代码即可。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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俺的笔记 7855

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键盘的起始页 2373

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