VC++6.0列表框操作演示及初学者指南

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0 下载量 74 浏览量 更新于2024-10-03 收藏 29KB RAR 举报
资源摘要信息:"在本资源包中,我们提供了一个使用VC++6.0环境开发的演示程序,该程序主要演示了如何操作和管理列表框(List Box)控件。列表框是一种常用的用户界面组件,它允许用户从一系列选项中进行选择,非常适合于需要从多个选项中做出单一选择或多重选择的场景。本程序重点展示了如何在列表框中添加、删除以及修改列表项。程序的易用性使其成为初学者学习GUI编程和控件操作的优秀实践资源。" 知识点详细说明: 1. VC++6.0环境简介: VC++6.0即Visual C++ 6.0,是由微软公司开发的一个集成开发环境(IDE),主要用于Windows平台下的C++语言开发。它提供了完整的工具集,包括编译器、调试器、资源编辑器和版本控制系统等,支持MFC(Microsoft Foundation Classes)用于创建图形用户界面。VC++6.0在当时被广泛用于教学和商业软件开发,尽管它在最新技术标准支持方面已经稍显陈旧,但它仍然是学习C++语言和Windows API的重要工具之一。 2. 列表框(List Box)控件概述: 列表框是一种窗口控件,用于显示一个字符串列表,用户可以从中选择一个或多个条目。在Windows编程中,列表框常用于提供一组预定义选项供用户选择,例如配置设置、选择操作等。列表框可以配置为允许单选或多选,并且可以显示图标和文字。 3. 添加列表项: 在程序中添加列表项通常涉及将字符串数据添加到列表框中。在本演示程序中,将展示如何使用API函数(如SendMessage)或MFC成员函数(如CListBox::AddString)来向列表框中添加新的条目。 4. 删除列表项: 删除列表框中的某一项通常涉及到识别该项的索引位置,并使用相应的函数将其移除。在MFC中,可以使用CListBox::DeleteString函数指定索引进行删除操作;在纯API编程中,将使用SendMessage函数配合LB_DELETESTRING消息来实现。 5. 修改列表项: 修改列表框中的现有项需要先删除原有的字符串,然后再添加一个新的字符串到同一索引位置。这可以通过组合使用删除和添加项的操作来完成。在MFC中,需要先调用DeleteString删除旧项,然后使用AddString添加新项。 6. 适合初学者: 由于演示程序的性质,它非常适合初学者理解列表框控件的工作原理及其事件处理。通过观看和修改源代码,初学者可以更好地掌握VC++6.0环境下使用MFC开发用户界面的技能。 7. 文件名称列表解析: ***.txt: 这个文件可能是一个文本文件,包含了从互联网上的某个资源库(如***)获取的关于本演示程序的信息,包括下载链接、作者信息、版本说明等。 - OptionList: 这个文件很可能是演示程序的源代码文件名,其中“OptionList”提示该程序可能围绕“选项列表”功能构建,如本案例中的列表框控件操作。 通过深入学习本资源包中的内容,初学者不仅能够掌握列表框控件的基础操作,还能加深对VC++6.0和MFC编程的理解,为进一步学习更高级的GUI编程打下坚实的基础。
2023-05-19 上传

把这段代码的PCA换成LDA:LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

2023-07-22 上传
2023-05-25 上传