MFC中文档和视图的关系及其应用

本文解释了文档和视图的概念,分析了文档／视图体系结构,比较详细地分析了两者相互作用的函数,并通过实例指出了文档／视图体系结构的优点和使用它的必要性。     

选择继承在多重继承中的应用技术

继承是解决软件可重用问题的有效途径，尤其是多重继承为解决软件可重用问题提供了灵活性。本文从软件可重用性观点出发，讨论了面向对象中的继承机制，就继承和多重继承实现中的不足，提出了选择继承机制，并作了较深入的讨论，最后给出了多重继承实现中的改进方法。     

混合粒度多视图新闻数据聚类方法

网络新闻内容除了直接的文本信息之外,通常还使用高度语义概括后的标签信息对新闻中出现的图片、音视频等多媒体信息进行描述,使得新闻内容中出现了不同语义层次、不同粒度的内容概念(直接的文本特征与标签特征)描述.文本特征维度通常较高,导致特征数较少的视图在聚类中的作用被弱化.同时,各个视图对聚类簇结构的贡献程度不一样.针对以上两个问题,本文首先在每个单独的视图上,进行混合粒度的统一操作(针对不同粒度进行统一的标签生成处理);在此基础上,借助信息熵良好的不确定性表示特性,对不同的视图进行加权融合,最后进行聚类操作.不同数据集的仿真实验证明了本文所提方法的有效性和可行性.     

基于ODBC的MFC数据库类及其应用

通过ODBC驱动程序,允许终端用户在一个应用程序中访问不 同数据库中的数据。MFC数据库类的目标就是要为程序员提供用于访问ODBC数据元的高级C++ 和Microsoft WindowsAPI,它是基于ODBC的,以保证最大的内部可操作性。用MFC可添加少 量代码来完成一个很好的建立在各种ODBC类之上的数据库应用程序,并可在此基础上开发更 完善、更实用的程序。     

基于视图互信息加权的多视图集成聚类算法

现有的多视图聚类算法往往缺乏对各视图可靠度的评估和对视图进行加权的能力,而一些具备视图加权的多视图聚类算法则通常依赖于特定目标函数的迭代优化,其目标函数的适用性及部分敏感超参数调优的合理性均对实际应用有显著影响。针对这些问题,提出一种基于视图互信息加权的多视图集成聚类（MEC-VMIW）算法,主要过程可分为两个阶段,即视图互加权阶段与多视图集成聚类阶段。在视图互信息加权阶段,对数据集进行多次随机降采样,以降低评估加权过程的问题规模,进而构建多视图降采样聚类集合,根据不同视图的聚类结果之间的多轮互评得到视图可靠度评估,并据此对视图进行加权;在多视图集成聚类阶段,对各个视图数据构建基聚类集合,并将多个基聚类集合加权建模至二部图结构,利用高效二部图分割算法得到最终多视图聚类结果。在若干个多视图数据集上的实验结果验证了所提出的多视图集成聚类算法的鲁棒聚类性能。     

K-means型多视图聚类中的初始化问题研究

在K-means型多视图聚类算法中,最终的聚类结果会受到初始类中心的影响。因此研究了不同的初始中心选择方法对K-means型多视图聚类算法的影响,并提出一种基于采样的主动式初始中心选择方法(sampledclustering by fast search and find of density peaks,SDPC)。该方法通过对数据集进行均匀采样,利用密度峰值快速搜索聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,DPC),以及K-means再迭代策略,进一步改善多视图聚类中的初始中心选择效率和类个数问题。实验验证了不同初始化方法对K-means型多视图聚类算法的影响。多视图基准数据集上的实验结果表明:全局(核)K-means初始化方法存在时间复杂度过高的问题,AFKMC~2(assumption-free K-Markov chain Monte Carlo)初始化适用于大规模数据,DPC可以主动选择类个数和初始类中心,SDPC较DPC而言,不仅能主动式获得类个数,还在聚类精度和效率上取得了较好的折衷。     

物化视图在大型ORACLE数据库查询中的应用

随着网络的普及和电子商务的不断发展,以及数据库规模的不断扩大、信息量不断增加,对数据库的性能要求也不断提高,物化视图可以针对某些特定的常用查询,预先计算并保存表连接或聚集等花费较长时间的操作的结果,从而大大减少数据库查询统计的响应时间。     

基于视图相关因子的多视图数据竞争聚类算法

针对现有的单视图数据竞争聚类算法无法高效处理多视图数据的问题,提出了基于视图相关因子的多视图数据竞争聚类算法。首先,为了描述不同视图之间的相关性定义了一种视图相关性因子;然后,将视图相关因子与谱方法关于拉普拉斯矩阵的目标函数最大化问题结合,建立一个联合目标函数,使得不同视图之间的信息相互影响,以充分利用多视图的信息。通过解决联合目标函数的优化问题,得到每个视图的优化嵌入矩阵;最后,将得到的优化嵌入矩阵用于数据竞争聚类算法中。在人工和真实数据集上的仿真实验结果表明,新算法比现有的数据竞争聚类算法具有更高的聚类性能。     

UML类模式在数据库中的应用

关系模型是当前成熟的、普遍应用的数据库设计技术,随着面向对象技术的迅猛发展,UML对建模符号进行了统一,在面向对象方法作出了重要贡献,将UML静态设计模型与关系数据库设计相结合,提出一套完整的对象-关系映射方法,并进行相应规范化,满足3NF,在创建数据库方面具有很大优越性.     

基于聚类的动态物化视图选择研究

物化视图选择方法大多是静态的,违背了联机分析处理和决策支持系统的动态本质.现有的动态算法也不能实现完全的动态化,为此提出了一种数据仓库中基于聚类的动态物化视图选择算法CBD-MVS(clustering-based dynamic materialized view selection),该算法采用层次聚类技术对用户查询语句进行聚类,提出视图合并算法建立候选物化视图,利用BPUS(benefit per unit space)算法生成最终应该被物化的视图.实验结果表明该算法是有效可行的,由于采用聚类技术,实现了完全的动态化.     

MFC文档/视图/框架/模板结构体系深入剖析

本文阐述了在ＭＦＣ程序设计中有重要意义的文档／视图／框架／模板体系结构的基本概念,并以ＭＦＣ的缺省命令Ｆｉｌｅ／Ｎｅｗ,Ｏｐｅｎ的操作过程为实例进行了详细深入的分析,总结出此结构体系的特点和各个类之间的相互作用关系。     

基于MFC和ADO技术的电网数据库系统

针对电力系统中谐波检测的实时性、准确性要求较高的特点,开发了基于MFC和ADO技术的电网数据库系统。采用MFC作为前台开发应用程序,对开发软件的设计及其实现的方法和技术进行论述,详细阐述了数据库管理技术。系统数据库采用标准SQL结构化查询语言,选用ADO数据库访问计数,将现场采集的数据存储在数据库中,存储速度快,内存消耗少,操作简单,实现了数据库的有效管理。分析和验证了电网监控系统开发的可行性和有效性。     

基于MFC的测试系统信号采集定时器设计

设计了某型飞机信号检测仪系统,利用多个板卡采集飞机总线上的火控系统耦合信号,采用MFC开发了检测仪软件,研究了用于信号采集的Windows常规定时器使用方法,在系统开发中探讨了MFC的文档类(CDocument)中定时器的使用,针对文档类中使用定时器存在的问题,提出了通过消息转发解决静态函数调用的困难,实现了在文档类中控制多个板卡完成对多个不同工作频率信号的采集和处理工作,视类(CView)专注于数据显示,最终整个检测仪软件结构合理。     

基于MFC的动态链接库的创建和调用方法研究

本文分析了动态链接库的作用和优势．介绍了创建和调用动态链接库的一种常用方法。并通过实例详细介绍了动态链接库的创建和调用的全过程。     

Vega程序设计在MFC中的应用

介绍了Vega软件平台的基本结构，以实际操作结构为例，详细叙述了如何在VC 中用MFC进行Vega的程序设计。另外，介绍了Vega所包含的具有特殊效果的多功能模块。     

在Visual C+ +中利用MFC类库访问数据库中的长二进制类型数据

数据库中的长二进制类型(如SQL Server的Image,Oracle的LONG RAW等)字段可以存储如图形、声音文件或带格式的大文本文件等大对象数据,并且这些数据是以二进制流形式存放。介绍了VC通过MFC ODBC类连接到数据库并利用MFC类库的CLongBinary类和CFile类访问长二进制类型数据的一种简单有效方法,阐明其工作原理和特点,并以操作SQL Server数据库中的Image类型数据为例来进行说明。     

抽象工厂模式与MFC文档/视图/窗口创建方式的比较

设计模式是90年代兴起的一种高级软件复用技术.对成功的面向对象设计案例进行分析,是研究面向对象设计模式的一种方法.MFC是PC平台上的C 语言的一个优秀的应用程序框架,本文通过对MFC文档/视图/窗口创建方式的分析,提出了一个优于[GoF]抽象工厂模式的解决方案.     

MFC网络与数据库功能的应用

文章通过一个实例介绍了MFC的网络与数据库功能在Visual C 编程中的应用。     

SolidWorks与MFC的接口开发技术及其应用

文章深入研究并实现了运用SolidWorks的二次开发功能进行程序自动生成模型技术,提出了用动态链接库方式实现MFC开发SolidWorks应用程序的关键技术和通讯机制,并给出了具体的实现方法和程序示例。