深入理解Windows编程:Visual C++技术内幕学习笔记

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RAR格式 | 38KB | 更新于2024-11-14 | 199 浏览量 | 0 下载量 举报
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知识点概览: 1. Windows编程基础 2. Visual C++开发环境介绍 3. C++语言核心概念 4. Windows API编程详解 5. MFC框架基础与应用 ***组件开发基础 7. Windows驱动程序开发简介 8. VC++调试技巧与性能优化 详细知识点说明: 1. Windows编程基础: Windows编程通常指的是基于Microsoft Windows操作系统的应用程序开发。开发者需要理解Windows操作系统的基本工作原理,以及如何在该系统上编写能够响应用户操作、处理硬件事件的应用程序。 2. Visual C++开发环境介绍: Visual C++是微软公司推出的一个集成开发环境(IDE),用于C、C++和C++/CLI编程语言的开发。它为开发者提供了代码编辑、编译、调试等一系列工具,支持MFC、ATL、CLR等多种编程技术。通过本课程,可以学习到如何安装和配置Visual C++环境,以及其使用的基本方法。 3. C++语言核心概念: C++是C++语言的一个增强版本,提供了面向对象编程(OOP)的特性,包括类、继承、多态等。本部分将对C++的语法、类的定义、对象的创建和使用、内存管理、STL(标准模板库)等基础概念进行详细介绍,为学习Windows编程打下坚实基础。 4. Windows API编程详解: Windows API(Application Programming Interface)是操作系统提供的一套函数库,允许程序员直接操作Windows系统底层。本部分详细讲解如何使用API函数进行窗口创建、消息处理、图形绘制等操作,以及如何在程序中调用这些函数来实现具体的功能。 5. MFC框架基础与应用: MFC(Microsoft Foundation Classes)是微软提供的一个C++库,用于简化Windows应用程序的开发。本部分将介绍MFC的主要组件,如文档-视图结构、消息映射、控件的使用等,并通过实例说明如何使用MFC框架快速开发GUI应用程序。 ***组件开发基础: COM(Component Object Model)是Windows平台下的一种对象间通信的组件技术。本部分将介绍COM的基本概念、接口与实现、以及如何创建和使用COM对象,为学习更高级的Windows编程如ActiveX控件开发打下基础。 7. Windows驱动程序开发简介: 驱动程序是运行在操作系统内核空间的软件,用于直接控制硬件设备。本部分将介绍Windows驱动程序的种类(如WDM、KMDF、UMDF等),以及驱动程序的基本结构和开发流程,引导有兴趣深入了解系统底层的开发者入门。 8. VC++调试技巧与性能优化: 调试是开发过程中不可或缺的一环,熟练的调试技巧可以极大提高开发效率。本部分将介绍Visual C++提供的调试工具使用,包括断点设置、内存检查、性能分析等,以及在开发过程中常用的性能优化策略和技巧。 以上为“VC++技术内幕-学习笔记”所涵盖的Windows编程和Visual C++开发的关键知识点。通过本学习笔记,初学者可以系统地学习和掌握Windows平台下C++编程的核心技术和开发方法,为成为一名合格的Windows应用程序开发者打下坚实的基础。

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优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

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import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

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# Set cash inside the strategy cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(coc=True) # 设置启动资金 cerebro.broker.setcash(10000.0) # 设置交易单位大小 # cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=5000) # 设置佣金为千分之一 cerebro.broker.setcommission(commission=0.003) # 添加图表设置 cerebro.addobserver(bt.observers.Broker) cerebro.addobserver(bt.observers.Trades) cerebro.addobserver(bt.observers.DrawDown) # Set leverage #cerebro.broker.setcommission() # 添加分析指标 # 收益率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='_Returns') # 收益期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeReturn, _name='_TimeReturn') # 计算最大回撤相关指标 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown') # 回撤期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeDrawDown, _name='_TimeDrawDown') # 计算年化夏普比率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='_SharpeRatio', timeframe=bt.TimeFrame.Days, annualize=True, riskfreerate=0) # 计算夏普比率 # 交易统计信息,如获胜、失败次数 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TradeAnalyzer, _name='_TradeAnalyzer') # 运行回测 result = cerebro.run() # 输出回测结果 # 提取结果 print("--------------- 收益期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeReturn.get_analysis()) print("--------------- 最大回撤相关指标 -----------------") print(result[0].analyzers._DrawDown.get_analysis()) print("--------------- 回撤期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeDrawDown.get_analysis()) print(f"最终资金: {cerebro.broker.getvalue():,.2f} 元") print("收益率:",result[0].analyzers._Returns.get_analysis()['rtot']) print("夏普比率:",result[0].analyzers._SharpeRatio.get_analysis()['sharperatio']) # 绘制图表 cerebro.plot(iplot=False, style='candlestick', barup='red', bardown='green', volume=True, volup='red', voldown='green')这一代码显示IndentationError: unexpected indent

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