《深入浅出MFC》2/e电子版开放下载

需积分: 15 0 下载量 25 浏览量 更新于2024-07-24 收藏 9.93MB PDF 举报
"《深入浅出MFC》是由侯捷(侯俊杰)编著的一本关于Microsoft Foundation Classes (MFC) 开发的参考资料。这本书的第二版在1998年于台湾出版,旨在帮助开发者理解和应用MFC进行Windows程序设计。作者因考虑到MFC的版本更新并未带来重大架构改变,且第二版的内容仍然适用于当时的Visual C++ 6.0,故决定开放第二版的电子版供读者免费下载。电子书以PDF格式提供,可以在作者的个人网站jjhou.com或其在CSDN的GBK mirror上获取。虽然原版为繁体中文,作者未将其转化为简体,但读者可以通过对照或自行转换阅读。" 《深入浅出MFC》这本书详细介绍了MFC库的使用,包括但不限于以下几个关键知识点: 1. MFC基础:MFC是一个面向对象的类库,它是微软为Windows应用程序开发设计的,基于C++构建。书中会介绍MFC如何封装Windows API,使得开发者能够以更高级别的抽象层次编写代码。 2. MFC架构:MFC的类结构和层次,如CWinApp、CWinThread、CWnd、CDocument、CView等核心类的作用及其相互关系。这些类是如何协同工作来实现应用程序的基本功能,如窗口管理、多线程、文档视图架构等。 3. 对象模型:MFC的文档/视图模型(Document/View Architecture),它是MFC中用于处理数据和用户界面之间交互的核心概念。书中会讲解如何创建和管理文档、视图以及框架窗口对象。 4. 控件和对话框:MFC对标准Windows控件的封装,如按钮、列表框、编辑框等,以及如何使用对话框模板和对话框类进行用户界面设计。 5. 事件处理和消息映射:MFC中的消息处理机制,包括ON_MESSAGE、ON_COMMAND、ON_BN_CLICKED等宏的使用,以及消息映射表的建立和事件驱动编程。 6. 文件操作和持久性:如何使用MFC进行文件的打开、保存、读写操作,以及如何实现对象的持久化存储。 7. 异步消息和定时器:MFC中异步消息的处理,如通过CAsyncMessageMap和CTimer类实现后台任务和定时触发的逻辑。 8. 网络和数据库支持:MFC对ODBC(Open Database Connectivity)的支持,如何使用MFC的数据库类进行数据库操作,以及简单的网络编程。 9. 动态链接库(DLL)和ActiveX控件:如何使用MFC开发DLL和ActiveX控件,以及它们在应用程序中的使用和嵌入。 10. 错误处理和调试:MFC中的错误处理机制,如AfxMessageBox和TRACE宏,以及如何进行有效的调试。 这本书适合已经有一定C++基础和Windows编程经验的开发者,通过深入浅出的讲解,帮助他们快速掌握MFC编程技巧,提高Windows应用程序开发能力。尽管出版较早,但由于MFC的稳定性和持续的兼容性,其内容至今仍有很高的参考价值。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。