VC高级开发教程:AppFace设计实例剖析

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0 下载量 194 浏览量 更新于2024-10-21 收藏 298KB RAR 举报
资源摘要信息:"VC高级开发AppFace设计实例 代码VC design example code advanced developers AppFace" 知识点: 1. VC (Visual C++):VC是Microsoft推出的一种集成开发环境,主要用于C++语言的开发。它提供了强大的代码编辑、调试和发布等功能,是许多专业开发者进行软件开发的首选工具。 2. AppFace:AppFace是一个独立于平台的用户界面库,它允许开发者使用统一的API在不同的操作系统上创建一致的用户界面。AppFace的目标是为开发者提供一种简单、快速和高效的方式来实现跨平台的用户界面。 3. 高级开发:在这个上下文中,高级开发可能指的是使用高级技术、算法和设计模式进行软件开发。这通常涉及到对编程语言、框架和工具的深入理解。 4. 设计实例:设计实例通常是指在实际的软件开发中,如何使用特定的技术或工具来解决问题的具体例子。在这个文件中,设计实例可能是指如何使用VC和AppFace来创建一个应用程序的用户界面。 5. 代码:在这个上下文中,代码可能指的是VC和AppFace的实际实现代码。这些代码可能包括各种函数、类和模块,它们共同构成了一个应用程序。 6. 开发者:开发者是指那些使用编程语言和工具来创建软件的专业人员。在这个文件中,开发者可能是指那些对VC和AppFace有深入了解的专业人员。 7. 跨平台:跨平台是指能够在一个或多个操作系统上运行的技术或应用程序。AppFace的目标就是提供一种跨平台的用户界面解决方案,使得开发者可以在不同的操作系统上创建一致的用户界面。 8. 用户界面:用户界面是指用户与计算机系统交互的方式和方法。一个好的用户界面可以使应用程序更容易使用,提高用户的满意度。 9. API (Application Programming Interface):API是一组预定义的函数、协议和工具,它们可以使得开发者更容易地创建软件。在这个文件中,AppFace可能提供了一组API,使得开发者可以更容易地创建用户界面。 10. C++:C++是一种通用的编程语言,它支持面向对象的编程,使得开发者可以创建复杂、高效和灵活的应用程序。VC主要使用C++语言进行开发。
2023-04-21 上传

D:\Anaconda\envs\tf1\python.exe C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/夏芷琳/Desktop/VAE-LSTM-for-anomaly-detection-master/codes/train.py", line 2, in <module> import tensorflow as tf File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 52, in <module> from tensorflow.core.framework.graph_pb2 import * File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\graph_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import node_def_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_node__def__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\node_def_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import attr_value_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_attr__value__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\attr_value_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import tensor_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_tensor__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\tensor_pb2.py", line 15, in <module> from tensorflow.core.framework import resource_handle_pb2 as tensorflow_dot_core_dot_framework_dot_resource__handle__pb2 File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\tensorflow\core\framework\resource_handle_pb2.py", line 41, in <module> serialized_options=None, file=DESCRIPTOR), File "D:\Anaconda\envs\tf1\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower). More information: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates

2023-07-22 上传