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【实例简介】目 录 本书通过85个实例全面讲述了应用MFC进行Visual C++编程的思想。每个实例均以编写一个应用程序要走的步骤编写。全书共分四部分进行介绍，第一部分是基础知识，第二部分讲述用户界面的实例，第三部分讲述MFC内部处理方面的实例，第四部分讲述打包实例。全书基本上面向实例进行阐述，讲解透彻、易于掌握。本书既可作为初学者和大专院校师生的自学参考书，也可作为计算机软件开发人员的技术参考书。 译者序 前言 第一部分 基础知识 第1章 窗口 2 1.1 窗口和API环境 2 1.1.1 三种类型窗口 2 1.1.2 客户区和非客户区 3 1.2 窗口和MFC环境 4 1.3 怎样应用MFC创建一个窗口 5 1.4 怎样使用MFC销毁一个窗口 9 1.4.1 捆绑到一个已有的窗口 9 1.4.2 窗口类 10 1.4.3 窗口进程 10 1.5 怎样使用MFC创建一个窗口类 11 1.5.1 使用AfxRegisterWndClass () 函数注册一个窗口类 11 1.5.2 使用AfxRegisterClass ()函数 创建一个窗口类 12 1.6 怎样销毁一个MFC窗口类 14 1.7 厂商安装的窗口类 14 1.8 其他类型窗口 15 1.9 桌面窗口 16 1.10 小结 16 第2章 类 18 2.1 基类 18 2.1.1 CObject 18 2.1.2 CCmdTarget 19 2.1.3 CWnd 19 2.2 应用程序、框架、文档和视图类 19 2.2.1 CWinApp(O/C/W) 20 2.2.2 CView (O/C/W) 21 2.3 其他用户界面类 22 2.3.1 通用控件类 23 2.3.2 菜单类 23 2.3.3 对话框类 24 2.3.4 控制条类 24 2.3.5 属性类 25 2.4 绘图类 25 2.4.1 设备环境类 25 2.4.2 图形对象类 25 2.5 文件类 26 2.6 数据库类 26 2.6.1 ODBC类 26 2.6.2 DAO类 27 2.7 数据集类 27 2.8 其他数据类 27 2.9 通信类 28 2.10 其他类 29 2.11 小结 31 第3章 消息处理 32 3.1 发送或寄送一个消息 32 3.1.1 发送一个消息 32 3.1.2 寄送一个消息 32 3.1.3 发送一个消息与寄送一个消息 的比较 32 3.2 怎样使用MFC发送一个消息 33 3.3 怎样用MFC寄送一个消息 33 3.4 三种类型的消息 34 3.4.1 窗口消息 34 3.4.2 命令消息 34 3.4.3 控件通知 34 3.5 MFC怎样接收一个寄送的消息 36 3.6 MFC怎样处理一个接收到的消息 36 3.7 处理用户界面的对象 44 3.8 创建自定义窗口消息 45 3.8.1 静态分配的窗口消息 45 3.8.2 动态分配的窗口消息 46 3.9 重定向消息 47 3.9.1 子分类和超分类 47 3.9.2 用MFC子分类窗口 48 3.9.3 重载OnCmdMsg ( ) 49 3.9.4 使用SetWindowsHookEx ( ) 49 3.9.5 使用SetCapture ( ) 49 3.9.6 专有的消息泵 50 3.10 小结 50 第4章 绘图 51 4.1 设备环境 51 4.2 在MFC环境中创建一个设备环境 52 4.2.1 屏幕 52 4.2.2 打印机 53 4.2.3 内存 54 4.2.4 信息 54 4.3 绘图例程 55 4.3.1 画点 55 4.3.2 画线 55 4.3.3 画形状 55 4.3.4 形状填充和翻转 55 4.3.5 滚动 56 4.3.6 绘制文本 56 4.3.7 绘制位图和图标 56 4.4 绘图属性 56 4.4.1 设备环境属性 57 4.4.2 画线属性 58 4.4.3 形状填充属性 58 4.4.4 文本绘制属性 58 4.4.5 映像模式 59 4.4.6 调色板属性 62 4.4.7 混合属性 62 4.4.8 剪裁属性 63 4.4.9 位图绘制属性 64 4.5 元文件和路径 65 4.5.1 元文

深入学习四层板的布线的最佳PCB文件例子：通过实例详细、清晰的展示了PCB四层板绘制的过程，包括原理图文件、PCB文件和封装库，经过实测，很好用，能迅速提高绘制4层pcb的技术水平，真是太省力了！

【实例简介】

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说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。该算法也存在同样的问题。该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。但是通过该资源提供的图解和代码注释，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。

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